1688图片搜索相似商品API基于图像识别技术，支持通过图片查找平台内相似商品，提供商品信息与相似度评分，适用于以图搜货、比价、供应链寻源等场景，提升采购效率。

ChatBI 的归因分析能力，能够通过自动化拆解指标、关联业务维度、量化因子贡献度，将“数据表象”转化为“可解释的决策依据”。

移动互联网时代，响应式设计已成手机端建站主流，无需单独搭建手机端。本文以 PageAdmin CMS 为例，阐述其原生响应式架构、轻量化等适配优势，详细拆解从前期规划、环境安装、响应式模板适配、内容优化，到测试上线与后期维护的全流程，该方案适配中小规模站点，能降低开发维护成本，保障多端用户体验一致性。

本文介绍了决策树算法的基本原理和应用。决策树通过一系列特征判断（如西瓜的纹路、声音）进行分类，其结构包括根节点、内部节点、叶节点和分支。算法通过计算信息增益或基尼不纯度选择最佳分裂特征，构建过程采用递归方式。以鸢尾花分类为例，展示了如何用Python实现决策树模型，并分析了节点参数（样本量、基尼值、类别分布）的含义。决策树具有直观易懂的优点，但也容易过拟合。文章强调理解决策树是学习更复杂算法的基础，为后续深入讲解分裂点计算做铺垫。

一款优秀的 AI 数据分析工具应成为“决策引擎”，将数据转化为可执行的分析洞察和行动建议，形成“智能问数-归因分析-决策建议”的完整闭环。

数据嗅探社会热点：我们靠“感觉”，机器靠“证据”

2025云栖大会 AI搜索与向量化模型专场上，拉拉 Elasticsearch技术负责人——陈敏华先生分享了 Elasticsearch 在全球化高并发业务场景下的深度实践，以及在迁移至阿里云 Elasticsearch Serverless 后的显著收益。货拉拉的案例为业界提供了可复制、可落地的技术范本。

Oracle 12c引入多租户架构，PDB共享CDB的UNDO表空间。19c新增Local Undo特性，支持各PDB独立管理UNDO，提升性能、隔离性与可管理性，且为热克隆、PDB迁移等高级功能的前提。建议19c环境启用Local Undo。

数据喂得好，机器人才能学得快：大数据对智能机器人训练的真正影响

Transformer架构自2017年提出以来，彻底革新了人工智能领域，广泛应用于自然语言处理、语音识别等任务。其核心创新在于自注意力机制，通过计算序列中任意两个位置的相关性，打破了传统循环神经网络的序列依赖限制，实现了高效并行化与长距离依赖建模。该架构由编码器和解码器组成，结合多头注意力、位置编码、前馈网络等模块，大幅提升了模型表达能力与训练效率。从BERT到GPT系列，几乎所有现代大语言模型均基于Transformer构建，成为深度学习时代的关键技术突破之一。

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。

WebAssembly与Java集成实操指南 本文基于2024年最新工具链（GraalVM、TeaVM、Wasmtime），提供两种Java与Wasm结合的实践方案： Java调用Wasm模块：通过Rust编写高性能加密算法并编译为Wasm，在Java中利用Wasmtime运行时进行调用，实现6.7倍的性能提升。重点演示了Wasm内存模型操作和指针传递机制。 Java编译为Wasm：使用TeaVM将Java科学计算代码编译为Wasm模块，供浏览器前端直接调用。包含完整的Maven配置和前端调用示例，特别适合

在数据库查询优化中，“小表驱动大表”是一种提升SQL查询效率的常用策略。其核心思想是优先处理数据量较小的表，再与大表进行连接操作，从而减少数据扫描量、降低I/O开销并提高内存使用效率。通过显式指定JOIN顺序、使用EXISTS替代IN以及合理创建索引等方式，可以有效实现该原则。例如，在连接部门表（小表）和员工表（大表）时，先处理小表可显著提升查询性能。掌握这一原则有助于编写高效SQL语句，优化数据库整体表现。

1688图片搜索API接口支持通过上传图片搜索相似商品，适用于电商及商品推荐场景。用户上传图片后，经图像识别提取特征并生成关键词，调用接口返回包含商品ID、标题和价格的相似商品列表。该接口需提供图片URL或Base64编码数据，还可附加分页与筛选参数。示例代码展示Python调用方法，调试时建议使用沙箱环境测试稳定性，并优化性能与错误处理逻辑。

京东拍立淘图片搜索 API 是基于先进图像识别技术的购物搜索接口，支持通过上传图片、URL 或拍摄实物搜索相似商品。它利用机器学习和大数据分析，精准匹配商品特征，提供高效、便捷的搜索体验。接口覆盖京东海量商品资源，不仅支持外观、颜色等多维度比对，还结合用户行为数据实现智能推荐。请求参数包括图片 URL 或 Base64 编码，返回 JSON 格式的商品信息，如 ID、价格、链接等，助力消费者快速找到心仪商品，满足个性化需求。

别急着上算法，咱先把数据整明白：大数据分析的5个基本步骤，你都搞对了吗？

小红书笔记详情API接口帮助商家和数据分析人员获取笔记的详细信息，如标题、内容、作者信息、点赞数等，支持市场趋势与用户反馈分析。接口通过HTTP GET/POST方式请求，需提供`note_id`和`access_token`参数，返回JSON格式数据。以下是Python示例代码，展示如何调用该接口获取数据。使用时请遵守平台规范与法律法规。

快瞳科技通过图像识别技术，成功解决了医疗化验单OCR识别难题。项目要求精准识别表格内容，尤其是化验数值和名称，准确率达85%以上。针对化验单来源多样、干扰因素多的问题，团队采用智能文档抽取模型、opencv技术（如霍夫变换）进行图片扶正与裁剪，优化识别精度。最终，项目不仅达到药企要求，还实现超越，为医疗行业智能化转型提供了高性价比解决方案，助力快瞳科技在医疗信息化领域树立良好口碑。

DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台，内置阿里巴巴15年大数据建设方法论，深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务，为数仓、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发、数据分析与主动式数据资产治理服务，助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。

智能鞋：从脚下开始的科技革命

本教程详细介绍如何使用Ollama+Open WebUI本地部署DeepSeek模型，并借助贝锐花生壳内网穿透实现安全远程访问。首先，安装Ollama并下载DeepSeek模型，根据显存选择合适参数（如4G选1.5B）。接着，通过Docker部署Open WebUI以获得图形化交互界面。最后，利用贝锐花生壳简单三步完成远程访问设置，支持HTTPS加密传输，保障数据安全。整个过程无需云服务器，轻松打造专属AI助手。

智能互联，未来在手：解读可穿戴设备与物联网的深度融合

人工智能大模型技术正在重塑全球就业市场，但其核心是"增强"而非"取代"人类工作。虽然AI在数据处理、模式识别等标准化任务上表现出色，但在创造力、情感交互和复杂决策等人类专属领域仍存在明显局限。各行业呈现差异化转型：IT领域人机协同编程成为常态，金融业基础分析岗位减少但复合型人才需求激增，医疗行业AI辅助诊断普及但治疗决策仍依赖医生，制造业工人转向技术管理，创意产业中人类聚焦高端设计。未来就业市场将形成人机协作新生态，要求个人培养创造力、情商等AI难以替代的核心能力，企业重构工作流程。AI时代将推动人类向更高价值的认知活动跃升，实现人机优势互补的协同发展。

携程API提供酒店旅游行业的实时数据互通、业务自动化及生态扩展功能，涵盖酒店详情获取、搜索、房态管理、订单处理和支付等核心接口。技术架构采用微服务集群与数据中台，支持高并发和金融级安全防护。挑战包括高并发、数据一致性和商业博弈，未来将融合AI、元宇宙和区块链技术，实现智能旅游体验。

数据项目复杂，涉及代码、数据、运行环境等多部分。随着AI发展，数据科学团队面临挑战。协作式数据文档（如阿里云DataV Note）成为提升效率的关键工具。它支持跨角色协同、异构数据处理、多语言分析及高效沟通，帮助创建知识库，实现可重现的数据科学过程，并通过一键分享报告促进数据驱动决策。未来，大模型AI将进一步增强其功能，如智能绘图、总结探索、NLP2SQL/Python和AutoReport，为数据分析带来更多可能。

本方案为您介绍，如何使用人工智能平台 PAI 构建面向金融场景的大模型 RAG 检索增强解决方案。

1688商品详情数据接口（1688.item_get）由阿里巴巴提供，旨在帮助开发者获取1688网站上的商品详细信息。开发者需先注册并创建应用获取API凭证，随后申请调用权限。接口通过必填与可选参数组合使用，如app_key、timestamp、fields等，以JSON格式返回商品详情，包括ID、名称、价格、库存等信息。

本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络，包括前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）。通过简单的示例和代码，帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景，并简要介绍了卷积神经网络（CNN）的替代方案。

阿里云人工智能平台 PAI 与复旦大学王鹏教授团队合作，在自然语言处理顶级会议 EMNLP 2024 上发表论文《Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning》。

使用Python实现深度学习模型：智能天气预测与气候分析

RocketMQ消息重试次数和时间间隔可通过查看消费者和Broker日志、使用管理控制台的监控页面和消息查询功能，或通过分析消费者代码和RocketMQ客户端库代码等方式获取。日志中常有消费失败重试的明确记录，控制台可监控消费情况推断重试状态，代码分析则适合技术用户深入了解。

【8月更文第31天】随着微服务架构的普及，Kubernetes 已经成为了容器编排的事实标准。Kubernetes 提供了一种强大的方式来管理容器化的应用程序，而 Jenkins 则是持续集成与持续部署（CI/CD）领域的一个重要工具。将 Jenkins 与 Kubernetes 集成，不仅可以充分利用 Kubernetes 的资源管理能力，还能通过 Jenkins 实现自动化构建、测试和部署，从而提高开发效率和部署速度。本文将详细介绍如何将 Jenkins 集成到 Kubernetes 环境中，并提供具体的代码示例。

【8月更文第30天】在分布式文件系统中，ChunkServer 是一个重要的组件，负责存储文件系统中的数据块（chunks）。ChunkServer 的设计和实现对于确保数据的高可用性、一致性和持久性至关重要。本文将深入探讨 ChunkServer 的核心原理和内部架构设计，并通过代码示例来说明其实现细节。

【8月更文第28天】随着大数据和人工智能技术的发展，用户对搜索应用的需求已经从简单的关键词匹配转向了更加智能化、人性化的交互方式。本文将探讨如何利用Elasticsearch和自然语言处理(NLP)技术构建一个能够理解用户意图并提供精准搜索结果的智能搜索系统。

【8月更文第28天】随着人工智能的发展，语音交互系统越来越普遍。其中，情感智能技术成为提高用户体验的关键因素之一。本文将探讨 FunAudioLLM 如何利用情感识别和表达技术来增强语音交互的真实感，并提供具体的代码示例。

【8月更文第27天】在实时应用中，如自动驾驶汽车、视频分析系统等，快速响应和高吞吐量是至关重要的。Open Neural Network Exchange (ONNX) 提供了一种标准化的方法来部署机器学习模型，使其能够在不同的硬件和平台上高效运行。本文将探讨如何利用 ONNX 在延迟敏感的应用场景中部署模型，并提供一些策略和示例代码来确保低延迟和高吞吐量。

【8月更文第27天】随着深度学习模型变得越来越复杂，单一GPU已经无法满足训练大规模模型的需求。分布式训练成为了加速模型训练的关键技术之一。PyTorch 提供了多种工具来支持分布式训练，其中 DistributedDataParallel (DDP) 是一个非常受欢迎且易用的选择。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 的 DDP 模块来进行分布式训练，并通过一个简单的示例来演示其使用方法。

Unity与安卓丨unity报错：SDK Tools version 0.0 ＜ 26.1.1

人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为现代科技的热门话题，影响着我们的生活方方面面。从语音助手到自动驾驶汽车，AI正在以惊人的速度改变着世界。然而，对于许多人来说，AI仍然是一个模糊的概念。本文将通过通俗易懂的语言和丰富的图文，全面介绍AI的基础知识，帮助读者更好地理解这个激动人心的领域。