Apache Flume 是一个分布式、可靠的数据采集系统，支持从多种数据源收集日志信息，并传输至指定目的地。其核心架构由Source、Channel、Sink三组件构成，通过Event封装数据，保障高效与可靠传输。

基于协方差交叉（CI）的多传感器融合算法，通过MATLAB仿真对比单传感器、SCC与CI融合在位置/速度估计误差（RMSE）及等概率椭圆上的性能。采用MATLAB2022A实现，结果表明CI融合在未知相关性下仍具鲁棒性，有效降低估计误差。

别等被黑客敲门才醒悟：大数据如何帮你防住网络攻击？

本文介绍了如何利用图像处理技术生成手绘风格图像及自动上色的方法。内容涵盖图像灰度化、梯度调整、虚拟深度实现手绘效果，以及使用 Python 编程实现相关算法。此外，还介绍了 AI 工具 Style2Paints V4.5，其可为线稿自动上色并支持多种线稿类型，如插画和手绘铅笔稿，适用于艺术创作与图像处理领域。

本文深入探讨了WebAssembly与Java的结合方式，介绍了编译Java为Wasm模块、在Java中运行Wasm、云原生集成等技术方案，并通过金融分析系统的应用实例展示了其高性能、低延迟、跨平台等优势。结合TeaVM、JWebAssembly、GraalVM、Wasmer Java等工具，帮助开发者提升应用性能与开发效率，适用于Web前端、服务器端及边缘计算等场景。

版权问题老难解？用区块链干净利落搞定它！

HTTPS 通过“证书如身份证、密钥交换如临时暗号”的握手流程，实现身份认证与数据加密双重保障，确保通信安全可靠。

智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案，支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发，助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。

1688工厂信息接口用于获取供应商基础信息、生产能力及交易信用数据，支持供应链分析与评估。核心功能包括企业信息、生产能力、交易勋章、认证资料等。调用需申请接口权限，配置商品ID与返回字段。

近日，Gartner发布2025年《分析与商业智能平台魔力象限》报告，阿里云Quick BI第六年入选“挑战者”象限。报告肯定其在可视化、报表及自然语言查询（NLQ）方面的竞争力，并认可其融合AI与BI能力、推动数据分析民主化的创新成果。Quick BI已在零售、金融、制造等多个行业落地应用，助力企业实现高效数据驱动决策。

导演、编剧、特效师都要失业？生成式AI正在悄悄重塑影视工业

在AI技术飞速发展的今天，大语言模型（LLM）、多模态模型等前沿技术正深刻改变行业格局。推理服务是大模型从“实验室突破”走向“产业级应用”的必要环节，需直面高并发流量洪峰、低延时响应诉求、异构硬件优化适配、成本精准控制等复杂挑战。 阿里云人工智能平台 PAI 致力于为用户提供全栈式、高可用的推理服务能力。在本系列技术专题中，我们将围绕分布式推理架构、Serverless 弹性资源全球调度、压测调优和服务可观测等关键技术方向，展现 PAI 平台在推理服务侧的产品能力，助力企业和开发者在 AI 时代抢占先机，让我们一起探索云上 AI 推理的无限可能，释放大模型的真正价值！

AI进乐队了，还要不要人写歌了？——聊聊AI在音乐创作里的那些事儿

数据不是“油”，是“命”：聊聊数据伦理这件小事

本文从开发者视角解析App Trace技术的关键功能与实现方法，涵盖传参安装、一键拉起和快速安装技术。详细介绍了Android和iOS平台的具体实现代码与配置要点，探讨了参数丢失、跨平台一致性及iOS限制等技术挑战的解决方案，并提供了测试策略、监控指标和性能优化的最佳实践建议，帮助开发者提升用户获取效率与体验。

Python爬虫技巧：设置Cookie永不超时的详细指南

数据科学 vs. 大数据：一场“烧脑”但有温度的较量

本文介绍如何在DataWorks中通过PyODPS3节点调用XGBoost算法完成模型训练与测试，并实现周期离线调度。主要内容包括：1) 使用ODPS SQL构建数据集；2) 创建PyODPS3节点进行数据处理与模型训练；3) 构建支持XGBoost的自定义镜像；4) 测试运行并选择对应镜像。适用于需要集成机器学习算法到大数据工作流的用户。

虚拟现实如何改变影视制作？——从绿幕到沉浸式拍摄

京东商品评论蕴含用户对产品质量、体验和服务的真实反馈，分析这些数据有助于企业优化产品和满足用户需求。由于京东未提供官方API，需通过逆向工程获取评论数据。其主要接口为“商品评论列表接口”，支持按商品ID、评分、排序方式等参数获取评论，返回JSON格式数据，包含评论列表、摘要（如好评率）及热门标签等信息。

本文介绍了通过阿里云Hologres、函数计算FC和通义千问Qwen3构建企业级数据分析Agent的解决方案。大模型在数据分析中潜力巨大，但面临实时数据接入与跨系统整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供标准化接口，实现AI模型与外部资源解耦。方案利用SSE模式连接，具备高实时性、良好解耦性和轻量级特性。Hologres作为高性能实时数仓，支持多源数据毫秒级接入与分析；函数计算FC以Serverless模式部署，弹性扩缩降低成本；Qwen3则具备强大的推理与多语言能力。用户可通过ModelScope的MCP Playground快速体验，结合TPC-H样例数据完成复杂查询任务。

Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集（Dense）和混合专家（MOE）模型。目前，PAI 已经支持 Qwen3 全系列模型一键部署，用户可以通过 PAI-Model Gallery 快速开箱！

5G落地没那么简单！细扒部署挑战与硬核解决方案

Python爬虫多次请求后被要求验证码的应对策略

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。

大数据未来五大趋势，这些变化你真的准备好了吗？

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。

数据生命周期管理：从生成到销毁，数据的“生死”之旅

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。

本文介绍了如何将阿里云 AI 功能与 Elasticsearch 集成，以提高语义搜索的相关性。

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。

搜款网（VVIC）是知名服装批发平台，开发者可通过API获取商品列表数据，用于市场调研、数据分析等。API请求通常为HTTP GET，需申请权限并提供API Key。响应数据为JSON格式，包含商品基本信息。Python示例代码展示了如何发送请求和处理响应。使用API时需确保合法合规，注意错误处理和性能优化。

简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）

需求层次理论由马斯洛提出，将人类需求分为五个层次：生理、安全、社交、尊重和自我实现。该理论在产品设计中广泛应用，指导设计师创造满足用户深层次需求的产品。通过确保基本功能、强化安全、促进社交、提供个性化选项及支持自我实现，产品不仅能提升功能性，还能增强用户的心理满足感和忠诚度。

使用 User-Agent 模拟浏览器行为的技巧

以下是使用 Python 调用速卖通商品列表接口（以 AliExpress Affiliate 商品查询 API 为例）的代码示例。该示例包含准备基础参数、生成签名、发送请求和处理响应等关键步骤，并附有详细注释说明。代码展示了如何通过公共参数和业务参数构建请求，使用 HMAC-SHA256 加密生成签名，确保请求的安全性。最后，解析 JSON 响应并输出商品信息。此接口适用于商品监控、数据采集与分析及商品推荐等场景。注意需通过 OAuth2.0 获取 `access_token`，并根据官方文档调整参数和频率限制。

该方法 `historyDay` 用于获取N天前的时间，参数为天数 `num`。通过 `Calendar` 类将当前时间往前推N天，并格式化为 yyyy-MM-dd" 字符串，最终返回该日期当天结束时刻（23:59:59）的时间戳。测试代码调用 `historyDay(30)` 并打印结果。

在使用长效静态IP时，出现高延迟的原因主要包括：1. 网络距离远、网络拥堵和网络质量差等环境因素；2. 服务器负载高、性能低等服务器相关问题；3. 代理协议加密、网络配置不当等配置因素；4. 目标服务器响应慢。这些因素都会影响数据传输速度，导致延迟增加。希望以上分析能帮助解决您的问题。

基于区块链技术实现供应链的全程可追溯性