抖音集团电商流量实时数仓建设实践
本文基于抖音集团电商数据工程师姚遥在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕电商流量数据处理展开。内容涵盖业务挑战、电商流量建模架构、流批一体实践、大流量任务调优及总结展望五个部分。通过数据建模与优化，实现效率、质量、成本和稳定性全面提升，数据质量达99%以上，任务性能提升70%。未来将聚焦自动化、低代码化与成本优化，探索更高效的流批一体化方案。
手把手教你搭建 cssbuy 淘宝代购系统
随着全球电商的兴起，淘宝成为海外用户青睐的购物平台，但语言、支付和物流等问题限制了其直接使用。CSSBuy 等淘宝代购系统应运而生，为海外用户提供便捷的购物体验。本文详细解析如何搭建类似系统，涵盖需求分析与功能模块设计。目标用户包括海外华人、留学生及外国消费者，核心功能涉及商品搜索、代购下单、支付集成、物流管理、客服售后及多语言支持等。系统模块包括用户管理、商品管理、购物车、订单管理、支付管理、物流管理、客服售后和多语言模块，全面满足海外用户的购物需求。
深度学习在DOM解析中的应用：自动识别页面关键内容区块
本文探讨了如何通过深度学习模型优化东方财富吧财经新闻爬虫的性能。针对网络请求、DOM解析与模型推理等瓶颈，采用代理复用、批量推理、多线程并发及模型量化等策略，将单页耗时从5秒优化至2秒，提升60%以上。代码示例涵盖代理配置、TFLite模型加载、批量预测及多线程抓取，确保高效稳定运行，为大规模数据采集提供参考。
ReSearch：基于强化学习的大语言模型推理搜索框架
ReSearch是一种创新框架，利用强化学习训练大语言模型执行“推理搜索”，无需监督数据。它将搜索操作融入推理链，通过文本推理决定搜索时机与方式，并用搜索结果引导后续推理。研究显示，ReSearch自然形成高级推理能力，如反思与自我纠正。技术上，采用特定标签封装搜索查询与结果，迭代生成响应。实验基于Qwen2.5等模型，使用MuSiQue数据集训练，在多跳问答任务中显著超越基线模型，展现出强大泛化能力。动态分析表明，模型逐渐学会通过迭代搜索解决复杂问题，奖励指标也呈现稳定增长趋势。
大数据新视界--大数据大厂之MySQL数据库课程设计：MySQL 数据库 SQL 语句调优方法详解（2-1）
本文深入介绍 MySQL 数据库 SQL 语句调优方法。涵盖分析查询执行计划，如使用 EXPLAIN 命令及理解关键指标；优化查询语句结构，包括避免子查询、减少函数使用、合理用索引列及避免 “OR”。还介绍了索引类型知识，如 B 树索引、哈希索引等。结合与 MySQL 数据库课程设计相关文章，强调 SQL 语句调优重要性。为提升数据库性能提供实用方法，适合数据库管理员和开发人员。
深入研究：1688 商品详情 API 详解
1688商品详情API助力电商数据分析与决策！通过该接口，开发者可基于商品ID快速获取1688平台上商品的标题、价格、规格、图片等多维信息。企业能优化商品策略，提升竞争力。使用前需注册开发者账号、创建应用并申请权限，调用时传入必要参数（如app_key和商品ID），返回JSON/XML格式数据，涵盖商品基本信息、描述、图片及商家资料等内容。
Playwright多语言生态：跨Python/Java/.NET的统一采集方案
随着数据采集需求的增加，传统爬虫工具如Selenium、Jsoup等因语言割裂、JS渲染困难及代理兼容性差等问题，难以满足现代网站抓取需求。微软推出的Playwright框架，凭借多语言支持（Python/Java/.NET/Node.js）、统一API接口和优异的JS兼容性，解决了跨语言协作、动态页面解析和身份伪装等痛点。其性能优于Selenium与Puppeteer，在学术数据库（如Scopus）抓取中表现出色。行业应用广泛，涵盖高校科研、大型数据公司及AI初创团队，助力构建高效稳定的爬虫系统。
从零实现基于扩散模型的文本到视频生成系统：技术详解与Pytorch代码实现
本文介绍了一种基于扩散模型的文本到视频生成系统，详细展示了模型架构、训练流程及生成效果。通过3D U-Net结构和多头注意力机制，模型能够根据文本提示生成高质量视频。
Python 原生爬虫教程：京东商品列表页面数据API
京东商品列表API是电商大数据分析的重要工具，支持开发者、商家和研究人员获取京东平台商品数据。通过关键词搜索、分类筛选、价格区间等条件，可返回多维度商品信息（如名称、价格、销量等），适用于市场调研与推荐系统开发。本文介绍其功能并提供Python请求示例。接口采用HTTP GET/POST方式，支持分页、排序等功能，满足多样化数据需求。
Pyppeteer实战：基于Python的无头浏览器控制新选择
本文详细讲解了如何使用 Pyppeteer 结合爬虫代理高效采集小红书热点推荐信息。通过设置代理 IP、Cookie 和自定义 User-Agent，突破目标网站的反爬机制，实现标题、内容和评论的数据提取。文章结合代码示例与技术关系图谱，清晰展示从数据采集到分析的全流程，为复杂网站的数据获取提供参考。读者可在此基础上优化异常处理、并发抓取等功能，提升爬虫性能。
深入研究：淘宝天猫商品详情查询API详解
淘宝开放平台提供一系列API接口，帮助开发者获取淘宝商品的详细信息并集成到自有应用中。主要功能包括：获取单个商品详情（item_get）、评论信息（item_review）、快递费用（item_fee）、等。此外，还支持搜索商品（item_search）、按图搜索（item_search_img）、优惠券查询（item_search_coupon）、类目信息（item_cat_get）等功能。返回数据通常为JSON格式，包含商品标题、价格、库存、主图链接等基本信息，以及HTML格式的详细描述内容，方便开发者解析与展示。
探讨 AI 驱动自适应数据采集技术
在当今互联网环境下，网页结构动态变化日益复杂，传统数据采集技术面临巨大挑战。本文探讨了基于AI算法的自适应数据采集方法，结合爬虫代理、Cookie与User-Agent设置等关键技术，应对动态页面变更。通过Python示例代码，展示如何稳定抓取目标网站数据，并分析该技术的优势、挑战及实际应用注意事项，为未来数据采集提供了新思路。
基于Transformer架构的时间序列数据去噪技术研究
本文介绍了一种基于Transformer架构的时间序列去噪模型。通过生成合成数据训练，模型在不同噪声条件下展现出强去噪能力。文章详细解析了Transformer的输入嵌入、位置编码、自注意力机制及前馈网络等关键组件，并分析实验结果与注意力权重分布。研究为特定任务的模型优化和专业去噪模型开发奠定了基础。
1688API系列：1688商品列表数据接口指南
1688商品列表数据接口（1688.item_search）可满足电商数据分析与竞品调研需求，通过关键词搜索提取1688平台商品信息，如ID、标题、价格、销量等，支持分页设置。开发者可利用该接口获取数据，辅助业务决策。
1688API最新指南：商品详情接口接入与应用
本指南介绍1688商品详情接口的接入与应用，该接口可获取商品标题、价格、规格、库存等详细信息，适用于电商平台开发、数据分析等场景。接口通过商品唯一标识查询，支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据，助力开发者高效利用1688海量商品资源。
借助淘宝拍立淘API，打造超便捷商品识别引擎
淘宝拍立淘API是基于图像识别技术的强大工具，允许开发者通过上传商品图片，在淘宝海量数据库中精准查找相关商品。它支持高精度识别、快速响应、丰富结果展示，并易于集成到各类应用中。用户只需上传图片，即可获取商品基本信息及链接，大幅提升搜索效率。该API采用严格安全机制保障数据隐私，同时提供Python等多语言支持，方便开发者调用。体验链接：c0b.cc/R4rbK2。
通义灵码 AI 程序员-全平台AI程序员插件
人工智能正在深度融入开发流程，阿里云通义灵码AI程序员全面上线，支持VS Code与JetBrains IDEs，是国内首个真正落地的AI程序员工具。它不仅能生成代码、续写功能，还支持跨语言编程和图片生成代码。相较1.0版本，新增多项功能，模型更丰富，生成速度更快。快来体验未来开发的魅力！链接附上，欢迎探索。
社交媒体分析：破解无限滚动的技术实践
本方案介绍了一种高效的数据采集技术，涵盖技术演化路径、传统痛点解决及架构设计。通过代理IP轮换、请求指纹管理与滚动加载模拟等核心模块，大幅提升请求成功率（98%）和数据完整率（91%），显著降低封禁概率（3.2%）。实战代码以微博热搜为例，展示如何结合动态User-Agent、Cookie管理与三级校验机制实现稳定采集。行业应用表明，该方案可将采集效率提升3.8倍，封禁率降至0.7次/日，助力热点事件早期捕捉。适配大规模任务需求，同时注重流量控制与异常处理，确保稳定性与安全性。
强化学习:动态规划求解最优状态价值函数——手把手教你入门强化学习(四)
本文介绍了基于模型的强化学习算法，重点讲解动态规划（DP）。动态规划通过分解问题为子问题求解状态价值函数，利用贝尔曼期望方程迭代更新。其核心性质包括最优子结构和重叠子问题，适用于已知转移概率和奖励的MDP场景。文章回顾了前期强化学习基础，并展望了后续内容如蒙特卡罗法。适合初学者系统了解强化学习算法原理与应用。
《智能商业分析 Quick BI》初体验
Quick BI 是一款全场景数据消费式的BI平台，用户可制作仪表板、电子表格、大屏及数据门户，并将报表集成到业务流程中分享给同事或合作伙伴，展现了强大的数据展示能力。
使用DataWorks Notebook实现智能图片标注，给你的图片加个“注释”
本文介绍如何使用DataWorks Notebook结合视觉识别模型RAM和自然语言处理模型BERT实现多模态图片标注，为智能内容生成和多模态数据分析的广泛应用提供支持。
无头浏览器与请求签名技术
本文分享了在面对Cloudflare防护（如Amazon网站）时，如何通过无头浏览器、请求签名技术和爬虫代理IP实现数据采集的故障排查与改进方案。首先，介绍了从常规请求失败到引入Selenium无头浏览器的过程，解决了Cookie和User-Agent检测问题。接着，通过生成请求签名绕过二次验证，并利用代理IP规避访问风险。最后，提出了架构改进方案，包括无头浏览器集群化、签名算法优化、代理池管理和多层次容错机制，以提高系统的稳定性和扩展性。示例代码展示了如何设置代理、获取Cookie并生成签名，成功采集商品信息。
FANformer：融合傅里叶分析网络的大语言模型基础架构
近期大语言模型（LLM）的基准测试结果显示，OpenAI的GPT-4.5在某些关键评测中表现不如规模较小的模型，如DeepSeek-V3。这引发了对现有LLM架构扩展性的思考。研究人员提出了FANformer架构，通过将傅里叶分析网络整合到Transformer的注意力机制中，显著提升了模型性能。实验表明，FANformer在处理周期性模式和数学推理任务上表现出色，仅用较少参数和训练数据即可超越传统Transformer。这一创新为解决LLM扩展性挑战提供了新方向。
京东、淘宝、义乌购等电商平台的Api数据分析
京东、淘宝、义乌购等电商平台的数据分析涵盖数据收集、预处理、分析及应用优化。数据来源包括数据库、日志文件和网络爬虫，通过SQL查询、日志解析和爬虫抓取获取数据。预处理阶段进行数据清洗、缺失值处理和异常值检测。分析方法包括描述性分析、对比分析、漏斗分析等，关注成交金额、转化率等关键指标。最终基于分析结果制定策略并评估效果，持续优化平台运营。
Python测试淘宝店铺所有商品接口的详细指南
本文详细介绍如何使用Python测试淘宝店铺商品接口，涵盖环境搭建、API接入、签名生成、请求发送、数据解析与存储、异常处理等步骤。通过具体代码示例，帮助开发者轻松获取和分析淘宝店铺商品数据，适用于电商运营、市场分析等场景。遵守法规、注意调用频率限制及数据安全，确保应用的稳定性和合法性。
JSON数据解析实战：从嵌套结构到结构化表格
在信息爆炸的时代，从杂乱数据中提取精准知识图谱是数据侦探的挑战。本文以Google Scholar为例，解析嵌套JSON数据，提取文献信息并转换为结构化表格，通过Graphviz制作技术关系图谱，揭示文献间的隐秘联系。代码涵盖代理IP、请求头设置、JSON解析及可视化，提供完整实战案例。
基于云服务器的数仓搭建-hive/spark安装
本文介绍了在本地安装和配置MySQL、Hive及Spark的过程。主要内容包括： - **MySQL本地安装**：详细描述了内存占用情况及安装步骤，涉及安装脚本的编写与执行，以及连接MySQL的方法。 - **Hive安装**：涵盖了从上传压缩包到配置环境变量的全过程，并解释了如何将Hive元数据存储配置到MySQL中。 - **Hive与Spark集成**：说明了如何安装Spark并将其与Hive集成，确保Hive任务由Spark执行，同时解决了依赖冲突问题。 - **常见问题及解决方法**：列举了安装过程中可能遇到的问题及其解决方案，如内存配置不足、节点间通信问题等。
为什么要用TorchEasyRec processor？
TorchEasyRec处理器支持Intel和AMD的CPU服务器及GPU推理，兼容普通PyTorch模型。它具备TorchEasyRec的特征工程（FG）和模型推理功能，提供更快的推理性能，降低成本。通过Item Feature Cache特性，它能够缓存特征以减少网络传输，进一步提升特征工程与推理的速度。
淘宝直播间弹幕 API 接口（淘宝 API 系列）
淘宝直播间弹幕API助力电商直播数据分析与优化。通过实时获取弹幕信息（昵称、内容、时间、类型），商家可精准把握消费者需求，优化直播内容；开发者可构建数据分析工具和智能客服系统。接口采用WebSocket协议，支持全双工通信，确保数据实时性。请求需包含直播间ID（room_id），并遵循平台使用规范。示例代码展示了Python调用方法，需安装`websocket-client`库并处理重连与异常。
关键词搜索爱回收商品列表API接口（爱回收API系列）
爱回收作为二手电子产品交易平台，提供丰富的商品资源。其API接口允许开发者通过关键词搜索商品列表，获取商品名称、类别、品牌、预估回收价格等信息，支持分页展示和自定义每页数量。接口采用HTTP GET请求，响应格式为JSON。以下是Python示例代码，展示如何使用该接口进行搜索。
一套优秀的反向海淘独立站系统必备的10大特质
这套反向海淘独立站系统具备十大特质：1. 商品聚合与自动化采购，无缝对接国内电商平台；2. 多语言本地化体验，适应全球用户；3. 智能物流与清关，优化运输路径；4. 多币种支付保障资金安全；5. 合规与税务自动化处理；6. AI导购提升用户体验；7. 营销工具促进增长；8. 自动化售后与纠纷处理；9. 数据驱动运营决策；10. 微服务架构确保扩展性。成功案例如Superbuy和Panli展示了其高效性和市场竞争力。
SmolLM2：多阶段训练策略优化和高质量数据集，小型语言模型同样可以实现卓越的性能表现
SmolLM2 通过创新的多阶段训练策略、高质量数据集的构建与优化，以及精细的模型后训练调优，在 1.7B 参数规模下实现了卓越的性能表现，并在多个基准测试中超越了同等规模甚至更大规模的语言模型。
Flink基于Paimon的实时湖仓解决方案的演进
本文整理自阿里云智能集团苏轩楠老师在Flink Forward Asia 2024论坛的分享，涵盖流式湖仓架构的背景介绍、技术演进和未来发展规划。背景部分介绍了ODS、DWD、DWS三层数据架构及关键组件Flink与Paimon的作用；技术演进讨论了全量与增量数据处理优化、宽表构建及Compaction操作的改进；发展规划则展望了Range Partition、Materialized Table等新功能的应用前景。通过这些优化，系统不仅简化了复杂度，还提升了实时与离线处理的灵活性和效率。
基于阿里云 Milvus + DeepSeek + PAI LangStudio 的低成本高精度 RAG 实战
阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流，这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动，还有未来。
