京东商品详情API通过抓包分析前端异步请求，获取商品标题、价格、库存等核心信息，适用于电商数据分析与比价系统。本文详解接口逻辑、关键参数及Python实现，并强调反爬策略与合规性，助力开发者安全高效采集数据。（238字）

通过段落标签（p）可定义文本段落，支持加粗、下划线、倾斜、删除线等文本样式。结合img标签插入图片，丰富页面内容。持续添加多段p与img标签，完善网页结构与视觉呈现。

创建model文件夹及weaponSkinModel.js，封装查询所有武器皮肤的功能。通过index.js测试调用，验证数据库连接与查询逻辑，控制台输出正常结果，确保模块功能可用。

新增按ID修改武器皮肤价格功能，支持参数校验与数据库更新，结合测试代码验证逻辑正确，确保数据一致性和操作可靠性。

起初觉得网络只是发请求收响应，但随着系统复杂，大量代码其实在“安抚网络”。当任务变慢却无报错，问题往往藏在被忽略的网络状态中。DNS延迟、代理限速、目标站点拖慢，都被简单归为超时，导致系统盲目重试。我们开始让网络反馈细节：区分连接超时、读取超时、高延迟等。调度层据此决策：放弃无效请求、更换代理、调整策略。这并非过度设计，而是系统演进到一定规模后的必然选择——网络本就在影响决策，视而不见只会积债难返。

用 Flink 做实时 ETL： 别只盯着算子，真正的灵魂是「语义、状态和扛事能力」

一位认知心理学研究者分享15年科研中如何摆脱文献困扰：从每周耗12小时筛选论文，到借助AI工具将时间减至4小时。通过智能检索、批量分析、跨语言翻译等功能，高效追踪前沿、提升综述质量，并推动团队协作升级。工具助力，让科研回归思考本质。

大数据& AI 产品技术月刊【2025年 11 月】，涵盖 11 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

一款基于Python+Tkinter开发的免费开源Excel处理工具，支持表格差异比对与错乱行整理，完整保留图片，兼容.xlsx和.csv格式。操作简单，支持自定义比对列、多线程处理，解决日常办公中数据比对、行合并及图片丢失等痛点，适用于各类Excel数据清理场景。（239字）

别让客人“刷”不到你！本地生活商家必须掌握的GEO四步土办法：画清3公里人群圈、结构化信息让AI秒懂、用顾客原话做内容、每月删旧更新。精准触达AI推荐，把客流引到店门口。（238字）

本文根据ODPS十五周年·年度升级发布实录整理而成，演讲信息如下： 陈守元（巴真）：阿里云智能集团计算平台事业部大数据产品总监 活动：【数据进化·AI启航】ODPS年度升级发布

0.8秒是实时数字人体验的关键阈值，端到端延迟低于此值可实现自然流畅交互。本文解析其技术链路、核心支撑与商业价值，揭示为何这一指标成为数字人从“可用”到“好用”的分水岭。

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。

从“通用AI”到“懂我AI”：企业微调专属智能助手实战指南

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。

随着社会节奏加快与老龄化加剧，家政服务需求激增，但传统模式存在信息不对称、服务不规范等问题。基于Spring Boot、Vue、MySQL等技术构建的家政预约系统，实现服务线上化、标准化与智能化，提升用户体验与行业效率，推动家政服务向信息化、规范化发展。

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

Apache InLong（应龙）是一站式、全场景海量数据集成框架，支持数据接入、同步与订阅，具备自动、安全、可靠和高性能的数据传输能力。源自腾讯大数据团队，现为 Apache 顶级项目，广泛应用于广告、支付、社交等多个领域，助力企业构建高效数据分析与应用体系。

本文深度解析前沿开源项目《自衍体》（Zyantine），探讨其如何通过“核心本能、欲望引擎、辩证成长、认知表达”四大支柱，构建具备稳定人格的AI Agent。项目以“内在世界”为核心，提出认知流与事实锚定协议，为下一代“有格”AI奠定理论与工程基础，标志着AI从行为模拟走向人格建构的新纪元。

本文深入探讨了基于 Apache Flink 与阿里云 PAI 构建的实时异常检测系统。内容涵盖技术演进、架构设计、核心模块实现及金融、工业等多领域实战案例，解析流处理、模型服务化、状态管理等关键技术，并提供性能优化与高可用方案，助力企业打造高效智能的实时异常检测平台。

随着网络空间安全问题日益突出，实名制成为保障安全与秩序的重要手段。探数API的身份证实名认证工具通过姓名和身份证号核验用户身份真实性，并返回扩展信息，广泛应用于各行业。本文介绍了其实现功能、调用流程及代码示例，同时解答了关于个人信息安全等常见疑问。接入该API不仅满足合规要求，更能提升用户信任，降低运营风险，共同构建安全高效的数字未来。

随着电商和快递行业快速发展，非结构化地址问题日益突出，如字段混杂、拼写错误等，传统方式难以高效处理。为此，探数平台推出基于NLP和地理信息的快递地址解析API，可将原始地址文本解析为标准结构化字段（如省、市、区、街道等），并支持收件人姓名与电话提取。 技术上，该API采用深度学习模型（如BERT、BiLSTM）进行语义理解，结合地址知识图谱实现纠错与补全。服务支持SaaS调用或私有化部署，性能稳定，适用于各类前端场景。通过地址结构化处理，企业可显著提升订单处理效率，减少配送错误，优化用户体验，助力全链路智能化升级。无论是电商平台还是物流系统，均可从中受益。

基于Selenium的Python爬虫抓取动态App图片

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。

5G+智慧城市：让城市自己“思考”的时代来了！

制作一个像素风《饥荒》类游戏的整体蓝图和流程

本文详细讲解了如何使用 Pyppeteer 结合爬虫代理高效采集小红书热点推荐信息。通过设置代理 IP、Cookie 和自定义 User-Agent，突破目标网站的反爬机制，实现标题、内容和评论的数据提取。文章结合代码示例与技术关系图谱，清晰展示从数据采集到分析的全流程，为复杂网站的数据获取提供参考。读者可在此基础上优化异常处理、并发抓取等功能，提升爬虫性能。

小白从开始这段代码展示了`nn.Linear`的使用及其背后的原理。 此外，小白还深入研究了PyTorch的核心类`torch.nn.Module`以及其子类`torch.nn.Linear`的源码。`grad_fn`作为张量的一个属性，用于指导反向传播 进一步地，小白探讨了`requires_grad`与叶子节点（leaf tensor）的关系。叶子节点是指在计算图中没有前驱操作的张量，只有设置了`requires_grad=True`的叶子节点才会在反向传播时保存梯度。 最后，小白学习了PyTorch中的三种梯度模式 通过以上学习小白对PyTorch的自动求导机制有了更深刻的理解。

阿里云 AI 搜索开放平台 新增加 QwQ 模型，将为企业和开发者带来更强大的搜索解决方案。

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。

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！

AI思维导图工具跨领域学习的好帮手

本文介绍了Elasticsearch、Logstash和Kibana（统称ELK栈）8.17.3版本的安装与配置流程。主要内容包括： - **Elasticsearch**：详细描述了从下载到启动服务的步骤，以及`elasticsearch.yml`的关键配置项，并提供了Postman操作示例及常见问题解决方案。 - **Logstash**：涵盖了插件安装、配置文件`logstash.conf`编写及其启动命令。 - **Kibana**：讲解了下载、配置`kibana.yml`和启动过程，确保与Elasticsearch正确连接。

3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B，在一系列权威基准测试中，千问QwQ-32B模型表现异常出色，几乎完全超越了OpenAI-o1-mini，性能比肩Deepseek-R1，且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力，够在使用工具的同时进行批判性思考，并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B，本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。

本程序使用MATLAB2022A实现一维信号的小波变换与重构，对正弦测试信号进行小波分解和重构，并计算重构信号与原信号的误差。核心步骤包括：绘制分解系数图像、上抽取与滤波重构、对比原始与重构信号及误差分析。小波变换通过多分辨率分析捕捉信号的局部特征，适用于非平稳信号处理，在信号去噪、压缩等领域有广泛应用。

本脚本适用于Ubuntu 22.04，主要功能包括编译安装Docker和安装DeepSeek模型。首先通过Apt源配置安装Docker，确保网络稳定（建议使用VPN）。接着下载并配置Docker二进制文件，创建Docker用户组并设置守护进程。随后拉取Debian 12镜像，安装系统必备工具，配置Ollama模型管理器，并最终部署和运行DeepSeek模型，提供API接口进行交互测试。

速卖通（AliExpress）是阿里巴巴旗下的跨境电商平台，提供丰富的商品数据。通过速卖通开放平台（AliExpress Open API），开发者可获取商品详情、订单管理等数据。主要功能包括商品搜索、商品详情、订单管理和数据报告。商品详情接口aliexpress.affiliate.productdetail.get用于获取商品标题、价格、图片等详细信息。开发者需注册账号并创建应用以获取App Key和App Secret，使用PHP等语言调用API。该接口支持多种请求参数和返回字段，方便集成到各类电商应用中。

本文探讨了大模型从数据处理、模型训练到推理的全流程解决方案，特别强调数据、算法和算力三大要素。在数据处理方面，介绍了多模态数据的高效清洗与存储优化；模型训练中，重点解决了大规模数据集和CheckPoint的高效管理；推理部分则通过P2P分布式加载等技术提升效率。案例展示了如何在云平台上实现高性能、低成本的数据处理与模型训练，确保业务场景下的最优表现。

阿里自研的TorchAcc训练引擎提出了超长序列训练方案FlashSequence，针对超长文本理解、视频生成等场景。通过2D Context Parallel和Hybrid FSDP混合分布式策略，结合显存、计算和通信优化，实现了百万级别超长序列模型的高效训练。FlashSequence在算力、显存需求及分布式训练方面进行了多项创新，性能提升显著，最大可达48%。该方案大幅降低了企业创新成本，提升了业务应用的可能性。