今天在研究PyTorch中Tensor的一些操作的时候，发现其底层Tensor的操作都是用C++写的，并使用[pybind11](https://github.com/pybind/pybind11)进行C++和Python的桥接。所以，我就想着探索一下Python中如何调用C++代码？

如何求Pandas中两个dataframe的交集和差集？

当DataFrame数据中一列的值需要根据某个字典批量映射为字典中的value，该如何操作？

三步解决Mybatis-Plus整合pagehelper

带你读《Elastic Stack 实战手册》之63：—— 3.5.18.2.Site Search(下)

快速落地大模型训练和推理能力，带来业务指标和后续算法优化空间的显著提升。喜马拉雅AI云，是面向公司人员提供的一套从数据、特征、模型到服务的全流程一站式算法工具平台。

umount卸载根目录，xfs_repair修复根分区

原文链接: [https://www.kdnuggets.com/2019/06/spark-nlp-getting-started-with-worlds-most-widely-used-nlp-library-enterprise.html) 译者：辰石，阿里巴巴计算平台事业部EMR团队技术专家，目前从事大数据存储以及Spark相关方面的工作。

分布式系统中，Shuffle是重操作之一，直接影响到了SQL运行时的效率。Join、Aggregate等操作符都需要借助Shuffle操作符，确保相同数据分发到同一机器或Instance中，才可以进行Join、Aggregate操作。

京东商品列表API是京东开放平台的核心接口，支持按类目、价格、销量等多条件筛选，实时获取商品基础信息、价格、库存及促销数据。采用HTTPS协议，JSON格式返回，适用于竞品分析与价格监控。支持分页，通过MD5签名认证，保障数据安全。

蒋星熠Jaxonic以“星际旅人”之姿，深耕脑机接口（BCI）工程实践。本文从系统架构、信号处理到解码算法，融合代码示例与可视化，剖析EEG/EMG非侵入式方案的落地挑战。聚焦延迟、准确率与用户体验，在噪声中构建稳定闭环，探索意念交互的可解释性与可靠性，助力极客穿越“噪声星云”，驶向人脑的奇妙行星。（238字）

本研究聚焦网络课程在线学习交流系统，从社会、技术、教育三方面探讨其发展背景与意义。系统借助Java、Spring Boot、MySQL、Vue等技术实现，融合云计算、大数据与人工智能，推动教育公平与教学模式创新，具有重要理论价值与实践意义。

针对校园跑腿服务效率低、信任难等问题，本研究设计基于Spring Boot与Vue的校内跑腿管理系统，融合MySQL数据库与智能化调度技术，实现任务发布、智能匹配、实时追踪与评价反馈一体化，提升服务效率与质量，助力智慧校园建设。

面对真实数据不知该用哪种分布？本文精炼总结8个实战必备概率分布，涵盖使用场景、避坑指南与代码实现。从二元事件到计数、等待时间、概率建模，再到小样本处理，教你快速选择并验证合适分布，用对模型显著提升分析准确性。

边缘计算进厂了：工业自动化的新“中控室”

京东商品详情API由京东开放平台提供，支持获取商品基础信息、价格库存、SKU规格等120+字段，适用于价格监控、库存管理等场景。接口采用HTTPS协议、JSON格式，数据延迟≤30秒，支持高并发。提供Python请求示例，便于快速接入。

京东商品详情API提供商品SPU/SKU的完整信息，涵盖基础属性、价格、库存及促销等120+字段，支持HTTPS协议与JSON格式，适用于电商多场景。

自动驾驶感知系统是智能车的“眼睛”，依赖摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器实现环境感知。文章详解了感知架构、主流目标检测方法（如2D/3D检测、多传感器融合）、感知挑战（如极端天气、长尾问题）及发展趋势，并结合驭势科技实践，展示了数据闭环、BEV感知、全景分割等技术进展，推动自动驾驶向全天候、全无人目标迈进。

本实践案例深入探讨了Java大数据技术在智慧文旅中的创新应用，聚焦旅游线路规划与游客流量调控难题。通过整合多源数据、构建用户画像、开发个性化推荐算法及流量预测模型，实现了旅游线路的精准推荐与流量的科学调控。在某旅游城市的落地实践中，游客满意度显著提升，景区流量分布更加均衡，充分展现了Java大数据技术在推动文旅产业智能化升级中的核心价值与广阔前景。

本篇文章探讨了Java大数据技术在智慧养老服务需求分析与个性化服务匹配中的应用。通过整合老年人健康数据与行为数据，结合机器学习与推荐算法，实现对老年人健康风险的预测及个性化服务推荐，提升养老服务的智能化与精准化水平，助力智慧养老高质量发展。

小红书开放平台提供笔记详情API，支持获取笔记内容、互动数据及用户信息，适用于品牌营销与市场分析。接口支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。需申请权限并替换参数如note_id与access_token。附Python请求示例，建议添加异常处理。

本文详细解析Java中List集合的原理、常用实现类（如ArrayList、LinkedList）、核心方法及遍历方式，并结合数据去重、排序等实际应用场景，帮助开发者掌握List在不同业务场景下的高效使用，提升Java编程能力。

Spark SQL基于Catalyst优化器与Tungsten引擎，提供高效的数据处理能力。其架构涵盖SQL解析、逻辑计划优化、物理计划生成及分布式执行，支持复杂数据类型、窗口函数与多样化聚合操作，结合自适应查询与代码生成技术，实现高性能大数据分析。

获取淘宝商品评论数据主要有两种方式：一是通过淘宝开放平台申请接口权限，调用API获取；二是使用爬虫技术抓取。前者需传递商品ID等参数并解析JSON响应，后者则需编写Python代码，配合代理IP与频率控制以应对反爬机制。

RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换（Transformations）与行动（Actions），提供丰富的API支持复杂数据处理。 执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程，通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存，提升资源利用率。 性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划，Tungsten提高运行效率，而合理分区与缓解数据倾斜可显著改善性能。这些特性共同确保Spark在大规模数据处理中的高效表现。

如何通过requests和time模块限制爬虫请求速率？

本文探讨了大数据与机器学习在数字化时代的融合及其深远影响。大数据作为“新时代的石油”，以其4V特性（体量、多样性、速度、真实性）为机器学习提供燃料，而机器学习通过监督、无监督、强化和深度学习等技术实现数据价值挖掘。两者协同效应显著，推动医疗、金融、零售、制造等行业创新。同时，文章分析了数据隐私、算法偏见、可解释性及能耗等挑战，并展望了边缘计算、联邦学习、AutoML等未来趋势。结语强调技术伦理与实际价值并重，倡导持续学习以把握智能时代机遇。

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！

随着全球电商的兴起，淘宝成为海外用户青睐的购物平台，但语言、支付和物流等问题限制了其直接使用。CSSBuy 等淘宝代购系统应运而生，为海外用户提供便捷的购物体验。本文详细解析如何搭建类似系统，涵盖需求分析与功能模块设计。目标用户包括海外华人、留学生及外国消费者，核心功能涉及商品搜索、代购下单、支付集成、物流管理、客服售后及多语言支持等。系统模块包括用户管理、商品管理、购物车、订单管理、支付管理、物流管理、客服售后和多语言模块，全面满足海外用户的购物需求。

无headers爬虫 vs 带headers爬虫：Python性能对比

可穿戴设备助力远程医疗：从数据监测到智能诊疗的技术变革

本程序基于遗传优化算法实现多AGV栅格地图路径规划的MATLAB仿真（测试版本：MATLAB2022A）。支持单个及多个AGV路径规划，输出路径结果与收敛曲线。核心程序代码完整，无水印。算法适用于现代工业与物流场景，通过模拟自然进化机制（选择、交叉、变异）解决复杂环境下的路径优化问题，有效提升效率并避免碰撞。适合学习研究多AGV系统路径规划技术。

Python爬虫模拟登录并跳过二次验证