当 WAF 遇到 RASP：不是取代，而是协同 —— 一种更聪明的应用防护新思路

云原生日志监控体系怎么做才不崩？一篇给你讲透采集、存储、分析、告警的最佳实践

DataWorks是阿里云一站式大数据开发治理平台，支持数据集成、开发、建模、分析、质量监控、服务化及迁移等全链路功能，兼容多种计算引擎，助力企业高效构建数据中台，实现数据资产化与价值挖掘。

过去，学生找课程靠搜索；现在，他们直接问AI：“附近有哪些性价比高的编程课？”或“商科最好的在线大学？”——AI不会简单罗列链接，而是直接推荐答案。如果你的教育机构没被AI“看见”，可能已经错过了新一轮流量红利。 作为深耕GEO领域的实战团队，数聚酷科技结合教育行业特性，总结出以下可落地的GEO优化策略，帮助你的课程和…

Gartner 报告指出，到 2024 年，低代码应用开发将占应用开发总数的 65％以上，将有 3/4 的大型企业会使用至少 4 个低代码平台进行 IT 应用开发。同时，市场研究机构的数据显示，在传统开发模式下，超过 70% 的企业项目存在开发周期延长的问题，平均延长时间达到原计划的 30%；约 80% 的企业表示在招募专业开发人才时面临困难；而面对个性化需求，近 90% 的企业认为传统开发响应速度慢，无法及时满足业务变化需求。这些数据充分表明，当前企业在应用开发上面临问题具有普遍性和严重性，低代码开发平台的兴起势在必行 ，其有望成为解决这些难题、推动企业数字化转型的关键力量。

别怪推荐系统不懂你，可能是你的数据“太模糊”了

小红书笔记评论API可获取指定笔记的评论详情，包括内容、点赞数、评论者信息等，支持分页与身份认证，返回JSON格式数据，适用于舆情监控、用户行为分析等场景。

本文总结提升RAG检索质量的八大实用技巧：语义分块、混合检索、重排序、HyDE查询生成、上下文压缩、元数据过滤、自适应k值等，结合LlamaIndex实践，有效解决幻觉、上下文错位等问题，显著提升准确率与可引用性。

别再靠“人海战术”了：数据如何帮社交媒体搞定内容审核？

本文提出突破传统“单向量嵌入+ANN”检索范式，构建多结构协同的下一代AI检索框架。通过多通道嵌入、组合键兜底、知识图推理、程序化计划与生成-校验闭环，实现高可信、可解释、可验证的智能检索，应对复杂任务中的信息漏检与推理难题，推动RAG迈向结构化、可编程的认知系统。

本指南涵盖Java 21+核心实操，详解虚拟线程、Spring Boot 3.3+GraalVM、Jakarta EE 10+MicroProfile 6微服务开发，并提供现代Java开发最佳实践，助力开发者高效构建高性能应用。

本项目为一个完整的JavaWeb应用案例，采用Spring Boot 3、Vue 3、MySQL、Redis等最新技术栈，涵盖前后端分离架构设计、RESTful API开发、JWT安全认证、Docker容器化部署等内容，适合掌握企业级Web项目全流程开发与部署。

将 Dify 应用迁移至 Spring AI Alibaba，可兼顾可视化开发效率与代码工程灵活性，显著提升系统性能与扩展能力，适用于复杂 AI 业务场景。

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。

本文从Java基础、面向对象、多线程与并发等方面详细解析常见面试题及答案，并结合实际应用帮助理解。内容涵盖基本数据类型、自动装箱拆箱、String类区别，面向对象三大特性（封装、继承、多态），线程创建与安全问题解决方法，以及集合框架如ArrayList与LinkedList的对比和HashMap工作原理。适合准备面试或深入学习Java的开发者参考。附代码获取链接：[点此下载](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。

爬虫爬取抖音和快手的短视频数据时，如果遇到数据缺失的情况，如何使用 SQL 语句完成数据的补全。

本文介绍如何利用Python和Scikit-learn构建基于PLC数据的设备故障预测模型。通过实时采集温度、振动、电流等参数，进行数据预处理和特征提取，选择合适的机器学习模型（如随机森林、XGBoost），并优化模型性能。文章还分享了边缘计算部署方案及常见问题排查，强调模型预测应结合定期维护，确保系统稳定运行。

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。

1688跨境属性接口系列是1688开放平台为满足跨境业务需求提供的API接口，核心接口1688.item_get用于查询商品的跨境属性，帮助开发者和商家获取关键信息，更好地开展跨境贸易。公共参数包括key、secret等，支持多种返回格式，默认json。Python示例代码展示了如何调用该接口获取海关编码、税率等信息。使用步骤包括注册、构建请求、发送请求和处理响应。

阿里云PAI-部署Qwen2-VL-72B踩坑实录

阿里云推出的AI购物助手解决方案，采用模块化架构，涵盖智能对话引擎、商品知识图谱和个性化推荐引擎。评测显示其在智能咨询问答、个性化推荐和多模态交互方面表现出色，准确率高且响应迅速。改进建议包括提升复杂问题理解、简化推荐过程及优化话术。总体评价认为该方案技术先进，应用效果好，能显著提升电商购物体验并降低运营成本。

淘宝商品详情接口（Taobao.item_get）允许开发者通过HTTP GET方法获取淘宝商品的详细信息，包括商品ID、价格、库存等。请求需包含key、secret、num_iid等必选参数，支持缓存及多种返回格式。此接口广泛应用于电商数据分析、商品选品、价格监控等领域，提升商家运营效率。

Polars作为现代化的数据处理框架，通过先进的工程实践和算法优化，为数据科学工作者提供了高效的数据处理工具。在从Pandas迁移时，理解这些核心概念和最佳实践将有助于充分发挥Polars的性能优势。

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。

本文介绍了大规模语言模型（LLM）中的两个核心概念：Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID，而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法，帮助读者理解其基本原理和应用场景。

pytorch + pycharm

除了调用API接口使用Transformer技术，你是否想过在浏览器中运行大模型？Xenova团队推出的Transformer.js，基于JavaScript，让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型，无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术，大幅提升性能，尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成，Transformer.js都提供了强大支持，成为构建浏览器AI应用的核心工具。

【8月更文第31天】随着大数据处理的需求日益增长，传统的 SQL 数据库已经无法满足海量数据的分析需求。MaxCompute（又名 ODPS，Open Data Processing Service）是阿里云提供的大数据处理平台，它提供了 SQL 接口，使得用户可以通过熟悉的 SQL 语法来处理大规模的数据集。然而，由于 MaxCompute 设计初衷是为了处理 PB 级别的数据，因此其 SQL 与传统的 SQL 存在一些差异。本文将探讨 MaxCompute SQL 与标准 SQL 的异同，并介绍 MaxCompute SQL 的一些特殊功能。

【8月更文第29天】当涉及大规模部署 Jupyter 笔记本服务器时，组织通常需要考虑如何有效地管理这些资源，以便支持多用户、高可用性和高性能的需求。Jupyter 集群管理不仅关乎于提供一个稳定的开发环境，还涉及到安全性、可扩展性和资源优化等问题。

这些接口涉及淘宝店铺订单管理的关键方面，包括订单列表、订单详情及订单物流信息的获取。订单列表接口（如`taobao.trades.sold.get`和`taobao.topats.trades.sold.get`）帮助商家快速了解订单概览，进行基本管理和统计。订单详情接口（如`taobao.trade.fullinfo.get`和`taobao.topats.trades.fullinfo.get`）提供单个订单的全面信息，便于发货准备和服务支持。订单物流接口则允许跟踪订单的物流状态，确保配送顺畅。使用这些接口需遵循淘宝开放平台的规定，并关注API调用限制与更新。

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

在大模型时代，模型评测是衡量性能、精选和优化模型的关键环节，对加快AI创新和实践至关重要。PAI大模型评测平台支持多样化的评测场景，如不同基础模型、微调版本和量化版本的对比分析。本文为您介绍针对于不同用户群体及对应数据集类型，如何实现更全面准确且具有针对性的模型评测，从而在AI领域可以更好地取得成就。

IBM研究人员提出Tiny Time Mixers (TTM)，这是一个轻量级、基于mlp的TS模型，参数量小于1M，在M4数据集上表现优于大型SOTA模型，且具备优秀的零样本预测能力。TTM无注意力机制，利用TSMixer进行多级建模，自适应补丁和频率前缀调整等创新特性提升性能。预训练和微调阶段各有独特设计，预训练仅用单变量序列，微调时学习多变量依赖。TTM在某些任务中证明了小模型的优越性，且模型已开源。

该文介绍了如何在Ubuntu 20.04系统上使用acme.sh获取和安装免费的HTTPS证书，适用于已经安装了nginx的环境。首先通过`sudo curl https://get.acme.sh | sh -s email=example@mail.com`安装acme.sh，然后使用`acme.sh --issue -d example.com -w /home/onestudy`生成证书，并用`acme.sh --install-cert`安装到nginx。设置定时任务以定期更新证书，并提供了不同方式的证书获取命令及删除和刷新证书有效性的方法。需确保已配置好域名解析和nginx配置。