京东店铺所有商品 API 接口全攻略
京东店铺所有商品API接口为开发者提供获取指定店铺全部商品信息的服务,包括商品基本属性、详细描述及分类品牌等数据。支持通过店铺ID精准定位,实时更新商品状态,确保数据分析准确高效。接口采用严格安全机制,使用AppKey与AppSecret验证身份并签名请求,保障数据传输安全。示例中以Python实现请求流程,涵盖参数构造、签名生成及响应处理,助力开发者快速集成与应用。
京东关键词API接口获取
获取京东关键词 API 接口需完成三个步骤:1. 注册京东开发者账号;2. 创建应用并获取 key 和 secret;3. 查阅 API 文档,了解请求参数和示例。示例如下: ``` curl -i "https://api-gw.onebound.cn/jd/item_get/?key=<您的apiKey>&secret=<您的apiSecret>&num_iid=10335871600" ```
拼多多API接口怎么申请
拼多多API接口申请步骤简述:首先访问拼多多开放平台并注册账号,选择开发者类型并填写资料,审核通过后创建应用并申请API接口权限,等待审核结果,获取API密钥等信息。完成后,即可使用拼多多API接口进行开发,注意遵守相关规定。
YOLOv11浅浅解析:架构创新
YOLOv11是YOLO系列最新升级版,通过C3k2模块、SPPF优化和解耦检测头等创新,显著提升检测精度与速度,mAP提高2-5%,推理更快,支持多平台部署,适用于工业、安防、自动驾驶等场景。
DistilQwen2.5-R1发布:知识蒸馏助推小模型深度思考
DistilQwen2.5-R1通过知识蒸馏技术,将大规模深度推理模型的知识迁移到小模型中,显著提升了小模型的推理能力。实验结果表明,DistilQwen2.5-R1在数学、代码和科学问题等多个基准测试中表现优异,尤其在7B参数量级上超越了其他开源蒸馏模型。 本文将深入阐述 DistilQwen2.5-R1 的蒸馏算法、性能评估,并且提供在阿里云人工智能平台 PAI 上的使用指南及相关下载教程。
生成AI的两大范式:扩散模型与Flow Matching的理论基础与技术比较
本文系统对比了扩散模型与Flow Matching两种生成模型技术。扩散模型通过逐步添加噪声再逆转过程生成数据,类比为沙堡的侵蚀与重建;Flow Matching构建分布间连续路径的速度场,如同矢量导航系统。两者在数学原理、训练动态及应用上各有优劣:扩散模型适合复杂数据,Flow Matching采样效率更高。文章结合实例解析两者的差异与联系,并探讨其在图像、音频等领域的实际应用,为生成建模提供了全面视角。
1688图片搜索API(拍立淘)实操指南
1688图片搜索API(拍立淘/以图搜货)是官方图像搜品接口,支持图片URL或Base64输入,秒级返回同款/相似商品ID、标题、价格等结构化数据,精准高效,适用于反向海淘、供应链寻源、比价选品等场景。
C语言深度解析:未定义行为(UB)—— 90%玄学bug的根源
C语言因极致性能与硬件控制力成为系统开发首选,但其“自由”伴生未定义行为(UB):语法合法却结果不可控,是“调试正常、上线崩溃”的元凶。UB包括数组越界、有符号溢出、空指针解引用、序列点违规、重复释放等,编译器可任意优化或崩溃。规避需严守边界、开启高警告、判空置空、拆分表达式、预检溢出。(239字)
告别“垃圾进垃圾出”:打造高质量数据集的完整指南
本文深入解析AI时代“数据比算法更重要”的核心理念,系统阐述高质量数据集的定义、黄金标准(含16条可操作规范)与七步构建法,并提供自动化检查、基线验证及人工评审等实用评估手段,助力开发者高效打造可靠、合规、可持续迭代的优质训练数据。(239字)
拼多多商品详情API接口指南
拼多多商品详情API是开放平台提供的商品数据查询接口,支持获取商品信息、价格、库存、销量、评价及促销等关键数据,返回结构化JSON格式。适用于电商数据分析、价格监测、竞品分析与个性化推荐场景,配合缓存、批量请求与签名优化策略,提升调用效率与系统稳定性。(238字)
装了就舍不得卸载的一款电脑截图软件!
这是一款免费且功能强大的截图工具,支持Windows和Mac系统。它不仅界面简洁无广告,还提供带壳截图、文字提取、内容翻译与AI解释等实用功能,极大提升工作与学习效率。下载地址:https://tool.nineya.com/s/1j06j6dmj
洞察电商数据:京东商品评论API数据模型
本文详解京东商品评论API数据模型,涵盖SKU精准查询、分页参数、全维度字段(评论/用户/评分/内容/扩展)及合规脱敏规范。JSON结构清晰,开箱即用,助力竞品分析、口碑监测、选品调研与运营优化。(239字)
大模型入门指南:从看懂原理到动手微调,一步步打造你的专属AI
本文深入浅出地讲解大模型核心技术:从Token、Embedding到上下文窗口,揭秘AI如何理解语言;通过提示词工程、RAG与微调,教你打造专属智能助手。零基础也能学会,让AI真正为你所用,开启个性化智能时代。
电脑必备软件:PortableApps便携式软件管理工具安装使用教程:U盘装软件随身带
PortableApps是一款免费开源的便携式软件管理平台,支持将软件安装至U盘,即插即用,拔出不留痕迹。内置近500款实用软件,无需安装,跨平台使用便捷,支持个性化主题设置,让软件随身携带,工作学习更高效。
京东商品列表 API 接口系列(京东 API)
京东商品列表API接口为开发者提供获取店铺内商品详细信息的功能,包括名称、价格、库存、图片、ID、销量等。通过HTTP GET请求并包含必要参数(如店铺ID、API密钥),可获取JSON格式的商品列表数据,适用于展示、库存管理、价格监控等场景。示例代码展示了使用Python调用该接口的方法,返回的数据包含状态码、商品总数、分页信息及具体商品详情。
AI 大模型时代:淘宝京东商品数据 API 如何重构电商智能决策
AI大模型正将传统API从“数据搬运工”升级为“智能决策中枢”,打通“数据→信息→知识→行动”全链路。通过融合电商API与大模型能力,在智能选品、竞品预警、内容生成、运营闭环四大场景实现从人工到自治的跃迁。(239字)
Diffusion-DPO:一种基于直接偏好优化的扩散模型对齐新方法
本文介绍了一种名为 Diffusion-DPO 的创新方法,该方法基于直接偏好优化(DPO)原理,简化了扩散模型与人类偏好的对齐过程。相比传统的基于人类反馈的强化学习(RLHF)方法,Diffusion-DPO 避免了显式奖励模型的训练,通过数学近似简化实现流程,并在处理开放词汇表场景时展现出更强的能力。实验结果表明,该方法在 Stable Diffusion 1.5 和 SDXL-1.0 等主流模型上显著提升了生成图像的质量和可控性,为未来扩散模型的发展提供了新的思路。
分享一些在 1688 上找一件代发商品的技巧
在1688上找一件代发商品需明确自身需求与定位,筛选可靠供应商,研究商品信息,利用精准搜索和平台推荐,关注活动,并与供应商充分沟通,确保合作顺畅。
显存不够?16G显卡驾驭13B模型的计算与优化全指南
显存不够也能玩转大模型!本文详解如何用16G显卡成功微调13B参数模型,从显存精准计算、INT8量化、LoRA低秩适配到激活检查点优化,手把手教你规避OOM风险。结合实战代码与监控技巧,显存占用压至14.5GB内,效果显著优于7B模型。低成本实现高效大模型微调,个人开发者和小团队必备指南!
从零构建短视频推荐系统:双塔算法架构解析与代码实现
短视频推荐看似“读心”,实则依赖双塔推荐系统:用户塔与物品塔分别将行为与内容编码为向量,通过相似度匹配实现精准推送。本文解析其架构原理、技术实现与工程挑战,揭秘抖音等平台如何用AI抓住你的注意力。
PyCharm启动项目和调试项目
本文介绍了在 PyCharm 中启动和调试 Python 项目的详细步骤,涵盖单文件运行、配置管理、命令行工具使用、断点调试、变量监控、远程调试及常见问题解决方案,帮助开发者高效利用 PyCharm 的调试功能提升开发效率。
全面认识MCP:大模型连接真实世界的“USB-C接口”
MCP(模型上下文协议)是Anthropic推出的AI“万能接口”,旨在统一大模型与工具、数据源的连接标准。它简化集成、提升任务处理能力,被誉为AI时代的“USB-C”。通过标准化通信,MCP让智能体可自主调用工具、执行复杂任务,推动AI应用迈向高效、安全、可扩展的新阶段。
阿里云服务器最新优惠价格表:含 ECS、轻量、GPU 配置及收费标准
阿里云服务器多少钱?阿里云服务器优惠价格表:涵盖轻量应用服务器、ECS 云服务器、GPU 服务器等主流产品,低至 38 元1年、99元和199元收费,部分配置升级至 200M 带宽且不限流量,无论是个人开发者、中小企业还是大型企业,都能找到适配需求的高性价比方案。以下是整理的阿里云最新优惠价格及配置详情::轻量应用服务器200M峰值带宽68元1年(秒杀38元),ECS云服务器2核2G3M带宽99元一年、2核4G、5M带宽、80G系统盘优惠价格199元一年,4核16G服务器10M带宽89元1个月,8核32G服务器10M固定带宽160元一个月,阿里云香港轻量服务器200M带宽25元个月起。方便大
Forrester发布流式数据平台报告:Flink 创始团队跻身领导者行列,实时AI能力获权威认可
Ververica,由Apache Flink创始团队创立、阿里云旗下企业,首次入选Forrester 2025流式数据平台领导者象限,凭借在实时AI与流处理领域的技术创新及全场景部署能力获高度认可,成为全球企业构建实时数据基础设施的核心选择。
从零开始构建AI Agent评估体系:12种LangSmith评估方法详解
AI Agent的评估需覆盖其整个生命周期,从开发到部署,综合考量事实准确性、推理路径、工具选择、结构化输出、多轮对话及实时性能等维度。LangSmith作为主流评估平台,提供了一套全面的评估框架,支持12种评估技术,包括基于标准答案、程序性分析及观察性评估。这些技术可有效监控Agent各组件表现,确保其在真实场景中的稳定性和可靠性。
2025年GitHub平台上的十大开源MCP服务器汇总分析
本文深入解析了GitHub上十个代表性MCP(Model Context Protocol)服务器项目,探讨其在连接AI与现实世界中的关键作用。这些服务器实现了AI模型与应用程序、数据库、云存储、项目管理等工具的无缝交互,扩展了AI的应用边界。文中涵盖Airbnb、Supabase、AWS-S3、Kubernetes等领域的MCP实现方案,展示了AI在旅行规划、数据处理、云存储、容器编排等场景中的深度应用。未来,MCP技术将向标准化、安全性及行业定制化方向发展,为AI系统集成提供更强大的支持。
10 万文档 RAG 落地实战:从 Demo 到生产,我踩过的所有坑
本文分享10万级文档RAG系统从Demo到生产的实战经验,剖析检索慢、召回率低、部署复杂三大痛点,涵盖文档切分、Embedding选型、向量库优化、重排序与生成约束等关键步骤,并提供可落地的工程方案与评估方法,助力构建高效、稳定的企业级RAG系统。
英伟达谷歌都在用的(开源特征存储平台Feast)-架构学习指南
欢迎来到Feast的世界!这是一个开源的生产级机器学习特征存储系统,专为解决特征数据高效管理与服务而设计。本指南将带你从零掌握其架构、核心概念与实战技巧,助你像架构师一样思考,像工匠一样编码,轻松应对训练与推理的一致性挑战。
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
Apache Flink Agents 是由阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 联合推出的开源子项目,旨在基于 Flink 构建可扩展、事件驱动的生产级 AI 智能体框架,实现数据与智能的实时融合。
ollama+openwebui本地部署deepseek 7b
Ollama是一个开源平台,用于本地部署和管理大型语言模型(LLMs),简化了模型的训练、部署与监控过程,并支持多种机器学习框架。用户可以通过简单的命令行操作完成模型的安装与运行,如下载指定模型并启动交互式会话。对于环境配置,Ollama提供了灵活的环境变量设置,以适应不同的服务器需求。结合Open WebUI,一个自托管且功能丰富的Web界面,用户可以更便捷地管理和使用这些大模型,即使在完全离线的环境中也能顺利操作。此外,通过配置特定环境变量,解决了国内访问限制的问题,例如使用镜像站来替代无法直接访问的服务。
大数据数仓建模基础理论【维度表、事实表、数仓分层及示例】
数据仓库建模是组织和设计数据以支持数据分析的过程,包括ER模型和维度建模。ER模型通过实体和关系描述数据结构,遵循三范式减少冗余。维度建模,特别是Kimball方法,用于数据仓库设计,便于分析和报告。事实表存储业务度量,如销售数据,分为累积、快照、事务和周期性快照类型。维度表提供描述性信息,如时间、产品、地点和客户详情。数仓通常分层为ODS(源数据)、DWD(明细数据)、DIM(公共维度)、DWS(数据汇总)和ADS(应用数据),以优化数据管理、质量、查询性能和适应性。
(一)走进阿里云实时计算Flink版-产品能力篇
阿里云实时计算Flink版是企业级高性能实时大数据处理平台,由Flink创始团队打造。提供VVR+Flash双引擎,性能达开源Flink的3-4倍;支持动态扩缩容、SQL开发、CEP规则热更新、湖流一体(Fluss+Paimon)、大模型集成等能力,全面兼容开源生态。(239字)
阿里云 OpenLake:AI 时代的全模态、多引擎、一体化解决方案深度解析
阿里云徐晟详解OpenLake:构建全模态、多引擎、一体化智能数据体系,融合大数据与AI,支持湖仓一体、Agentic Data及AI搜索,助力企业降本增效、加速AI落地。(239字)
Qwen3 全尺寸模型支持通过阿里云PAI-ModelGallery 一键部署
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!
零训练成本优化LLM: 11种LLM权重合并策略原理与MergeKit实战配置
随着大语言模型快速发展,如何优化性能同时降低计算成本成为关键问题。本文系统介绍了11种零训练成本的LLM权重合并策略,涵盖线性权重平均(Model Soup)、球面插值(SLERP)、任务算术、TIES-Merging等方法,通过MergeKit工具提供实战配置示例。无论研究者还是开发者,都能从中找到高效优化方案,在有限资源下实现模型性能显著提升。
长文详解|DataWorks Data+AI一体化开发实战图谱
DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台,内置阿里巴巴15年大数据建设方法论,深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务,为数仓、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发、数据分析与主动式数据资产治理服务,助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。
从零开始:如何训练自己的AI模型
### 从零开始:如何训练自己的AI模型 训练AI模型如同培养新生儿,需耐心与技巧。首先明确目标(如图像识别、自然语言处理),选择框架(TensorFlow、PyTorch)。接着收集并预处理数据,确保多样性和准确性。然后设计模型结构,如卷积神经网络(CNN),并通过代码实现训练。训练后评估模型性能,调优以避免过拟合。最后部署模型至实际应用。通过猫狗分类器案例,掌握关键步骤和常见问题。训练AI模型是不断迭代优化的过程,实践才能真正掌握精髓。
利用Java获取京东SKU接口指南
本文介绍如何使用Java通过京东API获取商品SKU信息。首先,需注册京东开放平台账号并创建应用以获取AppKey和AppSecret。接着,查阅API文档了解调用方法。明确商品ID后,构建请求参数并通过HTTP客户端发送请求。最后,解析返回的JSON数据提取SKU信息。注意遵守API调用频率限制及数据保护法规。此方法适用于电商平台及其他数据获取场景。
YOLOv5 网络组件与激活函数 代码理解笔记
最近在看YOLOv5 第6个版本的代码,记录了一下笔记,分享一下。首先看了网络结构、网络组件,对应代码models\common.py。然后看了激活函数,对应代码utils\activations.py。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。