有些场景在容器内部需要调用 `docker` 命令。为此，本文梳理2种可以在容器内部执行`docker`命令的方法。

BladeDISC 上一次更新主要发布了 GPU AStitch 优化，方法来源于我们发表在 ASPLOS 2022上的论文AStitch。这一次，我们发布了 0.3.0 版本。

行为序列特征在推荐，广告等领域中有着广泛应用，最近几年涌现了很多有关行为序列的研究论文，讲解如何将行为序列应用到实际场景中。但是论文中的实际思想距离落地还有一段距离，因此本文先介绍一些论文中的序列特征的用法，然后介绍一下在大规模分布式推荐系统框架 EasyRec 中如何将序列特征快速落地，提升实际场景效果。

2019大数据技术公开课第一季《技术人生专访》来袭，本季将带领开发者们探讨大数据技术，分享不同国家的工作体验。本文整理自阿里巴巴计算平台事业部高级技术吴刚的专访，将为大家介绍Apache ORC开源项目、主流的开源列存格式ORC和Parquet的区别以及MaxCompute选择ORC的原因。

1688店铺订单API提供订单查询、详情获取、状态更新等功能，支持与ERP、CRM系统集成。可按条件筛选订单、获取商品及收货信息，同步发货与物流状态，并进行取消订单等操作。使用时需注意密钥授权、调用频率及异常处理，提升订单管理效率。

云计算的下半场：资源是底座，智能才是灵魂

淘宝图片搜索API（拍立淘）基于深度学习技术，支持通过图片URL、Base64或本地上传，在海量商品中查找相似款。适用于比价、同款识别、穿搭推荐等场景，提升购物效率与体验。

本研究基于用户评论分析，构建个性化旅游景点推荐系统。融合自然语言处理与情感分析技术，挖掘游客真实偏好，结合Django、Vue.js与MySQL等技术实现系统开发，提升旅游决策效率与体验质量，推动旅游产业智能化发展。

LangChain 不只是“拼模型”：教你从零构建可编程的 AI 工作流

本文系统构建了一个基于时序管理的智能体架构，旨在应对动态知识库（如财务报告、技术文档）在问答任务中的演进与不确定性。通过六层设计（语义分块、原子事实提取、实体解析、时序失效处理、知识图构建、优化知识库），实现了从原始文档到结构化、时间感知知识库的转化。该架构支持RAG和多智能体系统，提升了推理逻辑性与准确性，并通过LangGraph实现自动化工作流，强化了对持续更新信息的处理能力。

本文系统梳理了现代开发工具图谱，涵盖软件、硬件、AI等六大领域。软件开发部分对比了传统工具（如IntelliJ IDEA、SpringBoot）与新兴工具（如AI代码助手Cursor、边缘计算框架Workers），并列出国产替代方案（华为CodeArts、阿里OpenSumi）。硬件开发突出开源EDA工具KiCad和物联网OS Zephyr。AI领域对比了TensorFlow与JAX框架，推荐本地LLM工具Ollama。文章特别设置工具选型指南，针对不同场景推荐方案，如国产化需求建议PaddlePaddle

Java与AI/ML融合实践指南：2024技术栈实战 本文提供了Java与AI/ML融合的实操指南，基于2024年最新技术栈（Java 21、DJL 0.27.0、Spring Boot 3.2等）。主要内容包括： 环境配置：详细说明Java 21、Maven依赖和核心技术组件的安装步骤 图像分类服务：通过Spring Boot集成ResNet-50模型，实现REST接口图像分类功能 智能问答系统：展示基于RAG架构的文档处理与向量检索实现 性能优化：利用虚拟线程、GraalVM等新技术提升AI服务性能 文

springboot项目集成dolphinscheduler调度器 可拖拽spark任务管理

⚽ 你是否好奇：AI如何知道哈兰德每秒跑多快？教练的平板为何比裁判还清楚谁偷懒？本文揭秘AI收集体育数据的“黑科技”：视觉追踪、传感器网络、数据清洗与高阶分析。从高速摄像机捕捉梅西肌肉抖动，到GPS背心记录姆巴佩冲刺速度；从表情识别判断装伤，到量子计算模拟战术可能，AI正让体育更透明、精准。未来已来，2030年世界杯或将实现AI替代球探、裁判甚至教练！你认为AI数据收集算侵犯隐私吗？最想统计哪些奇葩指标？留言互动吧！

本指南基于Spring Boot 3.x，融合微服务、云原生与响应式编程等前沿技术，打造现代化应用开发实践。通过构建智能电商平台案例，涵盖商品、订单、用户等核心服务，展示Spring WebFlux、OAuth 2.0认证、Spring Cloud Gateway路由、GraalVM原生编译等技术实现。同时提供Docker/Kubernetes部署方案及性能优化策略，助您掌握从开发到生产的全流程。代码示例详实，适合进阶开发者参考。

Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。

本文介绍了 阿里云 AI 搜索开放平台作提供丰富的 AI 搜索组件化服务，兼容主流开发框架 LangChain和 LlamaIndex，支持搜索专属大模型、百炼等大模型服务，以及 Elasticsearch、Havenask 等开源引擎。用户可灵活调用多模态数据解析、大语言模型、效果测评等数十个服务，实现智能搜索、检索增强生成（RAG）、多模态搜索等场景的搭建。

在新加坡 ElasticON 2025 的 Elastic 合作伙伴峰会上，阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024！

区块链技术的未来发展趋势：革新、挑战与机遇

亚马逊的商品列表数据接口为电商从业者、数据分析人员和开发者提供了宝贵的市场洞察。通过该接口，用户可以批量获取商品的关键信息，包括基本信息、价格、销售排名和库存状态等，助力市场分析、竞品研究和商品推荐。开发者需在亚马逊开发者中心注册并申请API权限，使用安全凭证进行认证，支持HTTP/HTTPS协议的GET和POST请求。Python示例展示了如何调用接口获取商品列表，并解析响应数据。应用场景涵盖市场趋势分析、竞品对比、个性化推荐及库存管理，帮助商家优化策略，提升竞争力。

豆包MarsCode的“一键Apply”功能旨在提升开发者编程效率，通过AI自动生成和应用代码，简化重复操作、精准修复错误、助力新项目开发及快速生成注释。安装插件后，在VSCode中与AI对话生成代码并点击Apply按钮即可完成应用，过程流畅高效。适用于C++、Java、Python等多语言环境，极大节省开发时间，降低手动操作风险。无论是资深开发者还是新手，都能从中受益，显著提升编程体验。

图神经网络（GNN）是人工智能领域的研究热点，广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示，DGL性能最优、内存占用最低，PyG次之。在AI for Science领域，PyG应用更广泛，尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式，保留图结构；PyG则采用Tensor Centric方式，适合小图场景。

Flink 中的时间分为三类：Event Time（事件发生时间）、Ingestion Time（数据进入系统时间）和 Processing Time（数据处理时间）。Event Time 通过嵌入事件中的时间戳准确反映数据顺序，支持复杂窗口操作。Watermark 机制用于处理 Event Time，确保数据完整性并触发窗口计算。Flink 还提供了多种迟到数据处理方式，如默认丢弃、侧输出流和允许延迟处理，以应对不同场景需求。掌握这些时间语义对编写高效、准确的 Flink 应用至关重要。

本简介介绍如何使用Python抓取京东商品详情数据。首先，需搭建开发环境并安装必要的库（如requests、BeautifulSoup和lxml），了解京东反爬虫机制，确定商品ID获取方式。通过发送HTTP请求并解析HTML，可提取价格、优惠券、视频链接等信息。此方法适用于电商数据分析、竞品分析、购物助手及内容创作等场景，帮助用户做出更明智的购买决策，优化营销策略。