Shopee 商品详情 API 是用于获取 Shopee 平台商品详细信息的接口，支持开发者提取商品标题、价格、库存、描述和图片等多维度数据。该接口适用于电商数据分析、比价工具开发及商品监控等场景。请求方式为 GET，需提供 itemid（商品 ID）和 shopid（店铺 ID），返回格式为 JSON。部分功能可能需要 API 密钥或访问令牌认证。以马来西亚站点为例，URL 为 shopee.com.myapi/v4/item/get，不同国家站点域名可能有所不同。

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。

拼多多是中国领先的社交电商平台，为开发者提供了丰富的API接口，用于集成商品数据到第三方应用。通过Python可以轻松调用这些API获取商品列表。主要步骤包括：1) 安装必要库（如`requests`）；2) 使用AppKey和AppSecret获取访问令牌；3) 调用商品列表API，传入参数如商品ID、页码等；4) 解析返回的JSON数据提取所需信息。按照此流程，开发者能够快速实现与拼多多平台的数据交互。

动态网页爬取：Python如何获取JS加载的数据？

阿里云 AI搜索开放平台正式推出 GTE 多语言通用文本向量模型（iic/gte_sentence-embedding_multilingual-base）

一车货也能跑得像高铁：5G+物流，这才叫“移动的未来”

R语言数据挖掘：从“挖井”到“淘金”

本文分享了如何利用阿里云 AI 搜索开放平台，基于 LLM+RAG 的系统框架，构建“宠物医院AI助手”的实践过程。

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。

使用 Godot 开发游戏的通用流程

智能戒指：小小指环，大大未来

实时无延迟动画直播需关注技术方案、实现步骤与专业解决方案。技术上可选WebRTC（低至100-500ms延迟，互动性强）、低延迟HLS/CMAF（1-3秒延迟，兼容性好）和RTMP（传统协议，2-5秒延迟）。实现步骤包括采集端设置（高性能编码、稳定网络）、传输优化（CDN节点选择、抗丢包协议）及播放端优化（低延迟模式、自适应码率）。专业方案有云服务（AWS、Azure、阿里云）和专用平台（Millicast、Wowza）。注意完全无延迟不可行，需权衡画质与稳定性，并考虑终端兼容性和成本。代码示例展示了比赛数据处理逻辑，涉及匹配ID、状态、计划与关注等功能。

VideoMind是一种新型视频语言代理，专为解决长视频时间定位理解挑战设计。它通过“Chain-of-LoRA”技术结合四个专业角色（Planner、Grounder、Verifier、Answerer）实现高效推理。Planner分析查询并制定计划；Grounder精确定位视频时刻；Verifier验证候选时刻准确性；Answerer生成最终答案。此架构在14个公共基准上表现出色，尤其在长视频定位任务中超越了现有模型，同时保持高内存效率。VideoMind推动了多模态AI的发展，提供了解决复杂视频理解问题的新方法。

Python爬虫模拟登录并跳过二次验证

本文介绍了常用的 Linux 命令及其详细说明和示例，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（更改目录）、`rm` 和 `mv`（删除与移动文件）、`grep`（搜索文本）、`cat`（显示文件内容）以及 `chmod`（更改文件权限）。每个命令均配有功能描述、选项说明及实际案例，帮助用户更好地掌握 Linux 命令的使用方法。

智慧看护：可穿戴设备在老年护理中的技术探索

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。

阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。

本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。

闲鱼商品详情API为开发者提供便捷、高效且合规的途径，获取闲鱼平台上特定商品的详细信息，如标题、价格、描述和图片等。该接口采用GET请求方式，需传入app_key、item_id、timestamp和sign等参数，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何使用Python调用此API，包括生成签名和处理响应。开发者需替换实际的app_key、app_secret和商品ID，并关注官方文档以确保接口使用的准确性。

小红书凭借庞大的用户群体和丰富的内容生态，成为重要的数据来源。其笔记评论数据对企业了解市场需求、优化产品策略等具有极高价值。为高效、合法获取数据，可使用小红书笔记评论数据接口。该接口通过HTTP请求获取指定笔记的评论内容、时间、昵称等信息，返回JSON格式数据。开发者可利用Python的requests库发送GET请求并处理响应，实现批量收集评论数据，支持舆情监测、竞品分析等业务场景。

本文介绍 Google DeepMind 提出的 Matryoshka 量化技术（MatQuant），该技术通过训练单个大型语言模型（LLM）实现多精度部署，革新了深度学习

如何利用Java和Kotlin实现动态网页内容抓取

基于区块链的数字身份认证：重塑身份安全的新范式

Flink 的 State（状态）是其四大核心之一，为流处理和批处理任务提供强大支持。本文深入探讨 Flink 中的状态管理，涵盖 State 在 HDFS 中的存储格式、存在形式（如 ValueState、ListState 等）、使用方法、过期时间 TTL 和清除策略，并介绍 Table API 和 SQL 模块中的状态管理。通过实际案例，帮助读者理解如何在电商订单处理、实时日志统计等场景中有效利用状态管理功能。

Hologres 是一款强大的实时数仓，支持海量数据的高效存储与快速查询。Table Group 和 Shard Count 是其核心概念，前者管理数据分片，后者指定分片数量。合理配置二者可显著提升性能。Table Group 实现资源共享与协同管理，Shard Count 根据数据量和读写模式优化分片，确保高效处理。结合业务需求进行动态调整，可充分发挥 Hologres 的潜力，助力企业数字化转型。

阿里云的主动式智能导购AI助手是电商商家提升用户体验和销量的利器。它能实时分析用户行为，提供个性化推荐，支持多渠道无缝对接，并具备语音和文本交互功能。通过注册阿里云账号、开通服务、配置项目、设置推荐策略、集成到平台并测试优化，商家可以轻松部署这一工具。关键代码示例帮助理解API对接和数据处理。建议增强个性化推荐算法、优化交互体验并增加自定义选项，以进一步提升效果。

扩散模型在生成高质量图像方面表现出色，但其迭代去噪过程计算开销大。分布匹配蒸馏（DMD）通过将多步扩散简化为单步生成器，结合分布匹配损失和对抗生成网络损失，实现高效映射噪声图像到真实图像，显著提升生成速度。DMD利用预训练模型作为教师网络，提供高精度中间表征，通过蒸馏机制优化单步生成器的输出，从而实现快速、高质量的图像生成。该方法为图像生成应用提供了新的技术路径。

本文介绍了大语言模型在部署推理层面的性能优化工作，涵盖高性能算子、量化压缩、高效运行时及分布式调度四个方面。面对参数和上下文规模增长带来的显存、缓存与计算开销挑战，文中详细探讨了如何通过优化算子性能、低精度量化压缩、异步运行时框架设计以及多层次分布式架构来提升大模型推理效率。此外，还展示了BladeLLM引擎框架的实际应用效果，证明了这些技术在高并发场景下的显著性能提升。

在《PAI可信AI解决方案》会议中，分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开：首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战；其次阐述构建AI的关键要素；最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望，确保数据、算法和模型的安全与合规，提供全方位的可信AI解决方案。

拍立淘是阿里巴巴淘宝平台推出的基于图像识别技术的购物应用功能，旨在提升商品搜索效率与准确性。用户可通过上传图片快速找到相似商品。其核心接口item_search_img利用先进图像识别技术提取商品特征，并在数据库中匹配相似商品，返回包含商品ID、标题、价格等详细信息的结果列表，支持按价格、销量等多种方式排序，极大优化了用户的购物体验。

Paimon 和 MaxCompute 的对接经历了长期优化，解决了以往性能不足的问题。通过半年紧密合作，双方团队专门提升了 Paimon 在 MaxCompute 上的读写性能。主要改进包括：采用 Arrow 接口减少数据转换开销，内置 Paimon SDK 提升启动速度，实现原生读写能力，减少中间拷贝与转换，显著降低 CPU 开销与延迟。经过双十一实战验证，Paimon 表的读写速度已接近 MaxCompute 内表，远超传统外表。欢迎体验！

人工智能与机器人的结合：智能化世界的未来

淘宝买家秀数据接口（taobao.item_review_show）可获取买家上传的图片、视频、评论等“买家秀”内容，为潜在买家提供真实参考，帮助商家优化产品和营销策略。使用前需注册开发者账号，构建请求URL并发送GET请求，解析响应数据。调用时需遵守平台规定，保护用户隐私，确保内容真实性。

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。

净利润断层策略通过分析公司财报公布后股价的异常波动来选股。当财报超预期且股价跳空高开时，视为买入信号。本文介绍了使用Python和Akshare库实现该策略的具体步骤，包括安装库、获取数据、识别断层及筛选股票等。

爬虫技术可以抓取网页上的各种信息，包括文本、图片、视频、链接、结构化数据、用户信息、价格和库存、导航菜单、CSS和JavaScript、元数据、社交媒体信息、地图和位置信息、广告信息、日历和事件信息、评论和评分、API数据等。通过Python和BeautifulSoup等工具，可以轻松实现数据抓取。但在使用爬虫时，需遵守相关法律法规，尊重网站的版权和隐私政策，合理控制请求频率，确保数据的合法性和有效性。

本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比，涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务，显著降低了运维成本，提供了强大的集成能力和弹性扩展，特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议，并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出，实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色，是大数据实时计算的优选方案。