1688商品列表API是阿里巴巴开放平台提供的服务，允许开发者通过API获取1688平台的商品信息（标题、价格、销量等）。适用于电商选品、比价工具、供应链管理等场景。使用时需构造请求URL，携带参数（如q、start_price、end_price等），发送HTTP请求并解析返回的JSON/XML数据。示例代码展示了如何用Python调用该API获取商品列表。

Pai-Megatron-Patch 是一款由阿里云人工智能平台PAI 研发的围绕英伟达 Megatron 的大模型训练配套工具，旨在帮助开发者快速上手大模型，打通大模型相关的高效分布式训练、有监督指令微调、下游任务评估等大模型开发链路。本文以 Qwen2-VL 为例，从易用性和训练性能优化两个方面介绍基于 Megatron 构建的 Pai-Megatron-Patch 多模态大模型训练的关键技术

深入剖析 Python 爬虫：淘宝商品详情数据抓取

搭建直播网站涉及技术选型、开发与部署。技术选型包括服务器端（Java/Go、MySQL/PostgreSQL、Redis、阿里云OSS等）、前端（React/Vue.js、React Native/Flutter）、流媒体技术（RTMP、HLS、WebRTC、H.264/AAC）和CDN加速。系统架构设计涵盖前端、后端、流媒体服务器及数据库，使用负载均衡器分发流量，包含用户认证、推拉流管理、实时通信等功能模块。开发流程包括环境搭建、API实现、WebSocket通信、页面开发及流媒体配置。部署阶段涉及服务器搭建、Docker容器化、CDN配置、日志监控及CI/CD自动化部署。

本文介绍了如何使用Spring WebFlux构建高效、可扩展的非阻塞API，涵盖响应式编程核心概念、技术方案设计及具体实现示例，适用于高并发场景下的API开发。

本文介绍了基于模型蒸馏技术优化大语言模型在文案生成中的应用。针对大模型资源消耗高、部署困难的问题，采用EasyDistill算法框架与PAI产品，通过SFT和DPO算法将知识从大型教师模型迁移至轻量级学生模型，在保证生成质量的同时显著降低计算成本。内容涵盖教师模型部署、训练数据构建及学生模型蒸馏优化全过程，助力企业在资源受限场景下实现高效文案生成，提升用户体验与业务增长。

在数字身份欺诈频发的背景下，传统单点验证已无法满足高安全需求。探数API推出的“运营商三要素核验API”，通过姓名、身份证号、手机号的三重交叉验证，构建起“铁三角”防线，广泛适用于金融、政务、电商等领域。该API支持一致性验证及基础信息返回（可选），具备高准确性与防伪性，远超单一或双因素验证方式。其调用流程简单，提供Python示例代码及异常处理建议，助力打造更安全的数字身份体系，成为连接多领域的关键桥梁。未来，多因子融合的身份认证将成为趋势，而三要素核验API正是当前可信数字身份的重要基石。

动态网页爬取：Python如何获取JS加载的数据？

本内容详细介绍了算法备案与大模型备案的流程、审核重点及两者关系。算法备案覆盖生成合成类等5类算法，需提交安全自评估报告，审核周期约2个月；大模型备案针对境内公众服务的大模型，涉及多维度审查，周期3-6个月。两者存在前置条件关系，完成算法备案是大模型备案的基础。阿里云提供全流程工具支持，包括合规预评估、材料校验和进度追踪，助力企业高效备案。此外，文档解答了常见问题，如算法迭代是否需重新备案，并解析政策红利与技术支持，帮助企业降低合规成本、享受补贴奖励。适用于需了解备案流程和技术支持的企业和个人开发者。

随着大语言模型（Large Language Models, LLMs）的技术飞速迭代，人工智能领域正经历从通用对话工具向高度智能化、任务导向的智能体（Agent）系统的深刻转型。到2025年4月，企业对掌握LLM相关技术的专业人才需求持续高涨，核心能力聚焦于检索增强生成（RAG）、智能体任务自动化、模型对齐优化以及多模态融合。本文将全面剖析2025年大模型就业市场的技术演进路径、核心技能要求、行业应用场景、推荐实践项目以及职业发展建议，旨在为从业者提供详尽的职业规划指南，帮助其精准把握行业机遇。

小红书作为热门生活方式平台，拥有海量用户生成内容。通过其笔记详情接口，开发者可获取指定笔记的完整内容、作者信息及互动数据（点赞、评论、收藏数等），助力内容分析与市场调研。接口采用HTTP GET请求，需提供笔记ID，响应数据为JSON格式。注意小红书有严格反爬虫机制，建议使用代理IP并控制请求频率。

本文深入剖析了OLTP（在线事务处理）与OLAP（在线分析处理）的概念、区别、技术及应用场景。OLTP专注于实时业务操作，确保数据一致性和高效性，适用于金融、电商等行业；OLAP则侧重于历史数据分析，支持复杂查询和多维分析，助力企业决策。两者在数据特点、系统设计、用户类型及数据库设计上存在显著差异。合理结合OLTP和OLAP，可提升企业的运营效率和决策水平。

本文详细介绍了如何在普通个人电脑上微调GPT2大模型，包括环境配置、代码实现和技术要点。通过合理设置训练参数和优化代码，即使在无独显的设备上也能完成微调，耗时约14小时。文章还涵盖了GPT-2的简介、数据集处理、自定义进度条回调等内容，适合初学者参考。

阿里云通义千问是阿里巴巴集团推出的多模态大语言模型平台，提供了丰富的API和接口，支持多种AI应用场景，如文本生成、图像生成和对话交互等。本文将详细介绍阿里云通义千问的产品功能，并展示如何使用其API来构建一个简单的AI应用，包括程序代码和具体操作流程，以帮助开发者快速上手。

SDL（Simple DirectMedia Layer）图形库安装过程中可能会遇到编译错误、运行时错误、依赖库缺失等问题。本文总结了在 Linux 和 Windows 系统上常见的错误及解决方法，包括检查和安装依赖库、配置 SDL 子系统、处理 X11 错误等，帮助用户顺利完成 SDL 的安装和配置。

API接口是在产品和研发领域广泛应用的专业术语，主要用于公司内部系统衔接及公司间合作。本文将详细讲解API接口的概念、必要性及其核心要素。首先介绍API接口的基本原理与应用场景，随后阐述其重要性，最后解析API接口的核心组成部分，帮助读者深入理解API接口的工作机制。适合产品小白和求职者阅读，提升专业知识。

本文整理自抖音集团数据工程师在Flink Forward Asia 2024的分享，围绕流式湖仓架构的背景、实践与未来展望展开。内容涵盖实时数仓架构演进、Paimon的应用与优化，以及在长周期指标计算和大流量场景下的落地实践经验。

数据可视化卷到飞起，我到底该选Tableau还是Power BI？

小红书作为社交电商的重要平台，其笔记评论蕴含丰富市场洞察与用户反馈。本文介绍的小红书笔记评论API，可获取指定笔记的评论详情（如内容、点赞数等），支持分页与身份认证。开发者可通过HTTP请求提取数据，以JSON格式返回。附Python调用示例代码，帮助快速上手分析用户互动数据，优化品牌策略与用户体验。

本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。

本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。

本文将为您带来“DeepSeek R1+Qwen 大模型蒸馏和微调训练”最佳实践。阿里云 PAI 平台提供了围绕 DeepSeek 模型的最佳实践，涵盖快速部署、应用搭建、蒸馏和微调等环节，帮助开发者高效利用计算资源，使用 Model Gallery 功能，轻松完成部署与微调任务。

随着互联网发展，使用HTTP动态代理IP的需求日益增加。配置HTTP代理时常见问题及解决方法包括：1) 代理服务器无法连接：检查网络、防火墙和代理服务状态；2) 认证失败：确认凭据和配置；3) 请求超时：增加超时时间、检查后端服务和网络延迟；4) 缓存问题：清理缓存、设置缓存控制或禁用缓存；5) SSL/TLS问题：正确配置证书并确保客户端信任；6) 访问控制问题：检查ACL和日志；7) 性能问题：监控资源、负载均衡和优化配置；8) 日志记录与分析问题：启用详细日志、设置轮换策略和使用分析工具。通过解决这些问题，可以更有效地管理HTTP代理。

NLTK（Natural Language Toolkit）是基于Python的自然语言处理工具集，提供了丰富的功能和语料库。本文详细介绍了NLTK的安装、基本功能、语料库加载、词频统计、停用词去除、分词分句、词干提取、词形还原、词性标注以及WordNet的使用方法。通过示例代码，帮助读者快速掌握NLTK的核心功能。

残差网络（ResNet）源于2016年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》，旨在解决深层网络中的梯度消失和爆炸问题。通过引入残差块，即在网络中添加跳跃连接，使得信息可以直接跨过多层传递，从而有效解决了网络加深导致的训练困难。ResNet不仅显著提高了模型性能，还促进了深度学习领域的发展。

拼多多API接口申请步骤简述：首先访问拼多多开放平台并注册账号，选择开发者类型并填写资料，审核通过后创建应用并申请API接口权限，等待审核结果，获取API密钥等信息。完成后，即可使用拼多多API接口进行开发，注意遵守相关规定。

本文详细介绍了五种Langchain文本分割器：`CharacterTextSplitter`、`RecursiveCharacterTextSplitter`、`TokenTextSplitter`、`MarkdownTextSplitter` 和 `LatexTextSplitter`，从原理、优缺点及适用场景等方面进行了对比分析，旨在帮助开发者选择最适合当前需求的文本分割工具，提高大模型应用的处理效率和效果。

Stable-Diffusion 是目前热门的AIGC图像生成方案，通过开源与社区共享模型的方式，成为AI艺术与创意产业的重要工具。本文介绍通过阿里云快速搭建SD WebUI的服务，并有免费试用权益，适合新手入门。通过详细步骤指导，帮助读者轻松上手，享受创作乐趣。

springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务

淘宝图片搜索API是基于深度学习和计算机视觉技术的图片搜索工具，支持通过上传图片或URL搜索淘宝相似商品。其核心接口如`taobao.image.search`适用于电商购物、商品推荐及竞品分析等场景。该API具备高效性、准确性和易用性，用户只需提供一张图片即可快速获取相似商品，极大提升购物体验与效率。同时，商家也可借此优化商品展示以提高曝光率和销售机会。使用时，用户可通过Python代码调用API，上传图片并获取搜索结果。

TVM引擎是一款超微型、多功能的编程工具，支持多种语法（如Lisp、JavaScript等），拥有几百个实用函数。其核心优势包括快速加载执行、跨平台运行（Windows、Linux等）、源代码链接生成独立文件及嵌入宿主系统作为开发语言平台。此外，它具备动态脚本特性、符号单元运算、面向对象原型继承、函数式编程特点，以及C语言底层操作能力。TVM还支持弱类型数据处理、多态函数、内存垃圾自动回收、正则表达式文本处理和网络编程接口，广泛应用于分布计算、科学统计及人工智能等领域。

健康监测设备的技术革命：AI+物联网如何让你随时掌握健康数据？

Lens 是一款企业级 Kubernetes 可视化操作平台，2025版实现了三大技术革新：AI智能运维（异常检测准确率98.7%）、多云联邦管理（支持50+集群）和实时3D拓扑展示。本文介绍其安装环境、配置流程、核心功能及高阶技巧，帮助用户快速上手并解决常见问题。适用于 Windows、macOS 和 Ubuntu 系统，需满足最低配置要求并前置依赖组件如 kubectl 和 Helm。通过 Global Cluster Hub 实现多集群管理，AI辅助故障诊断提升运维效率，自定义监控看板和插件生态扩展提供更多功能。

本文介绍如何使用Python结合淘宝开放平台API获取指定店铺所有商品数据。首先需注册淘宝开放平台账号、创建应用并获取API密钥，申请接口权限。接着，通过构建请求、生成签名、调用接口（如`taobao.items.search`和`taobao.item.get`）及处理响应，实现数据抓取。代码示例展示了分页处理和错误处理方法，并强调了调用频率限制、数据安全等注意事项。此技能对开发者和数据分析师极具价值。

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年。因推出开源 AI 模型 DeepSeek-R1 而引起了广泛关注。与ChatGPT相比，大幅降低了推理模型的成本。

Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。

大数据是什么？用浅显的语言揭开神秘面纱

近期Python生态系统在包管理领域发生了重要变化，Anaconda调整商业许可证政策，促使社区寻找更开放的解决方案。本文介绍两款新一代Python包管理工具：UV和Pixi。UV用Rust编写，提供高性能依赖解析和项目级环境管理；Pixi基于Conda生态系统，支持conda-forge和PyPI包管理。两者分别适用于高性能需求和深度学习项目，为开发者提供了更多选择。

本文介绍了如何将个人数据集转换为YOLO11-pose所需的数据格式，并详细讲解了手部关键点检测的训练过程。内容涵盖数据集标注、格式转换、配置文件修改及训练参数设置，最终展示了训练结果和预测效果。适用于需要进行关键点检测的研究人员和开发者。