阿里云PAI AutoML实战:20分钟构建高精度电商销量预测模型
本文介绍了如何利用阿里云 PAI AutoML 平台,在20分钟内构建高精度的电商销量预测模型。内容涵盖项目背景、数据准备与预处理、模型训练与优化、部署应用及常见问题解决方案,助力企业实现数据驱动的精细化运营,提升市场竞争力。
拯救数据不平衡:imbalanced-learn库详解
当你的数据像翘翘板一样严重倾斜时,该如何挽救你的机器学习模型?本文详解imbalanced-learn库的四大绝招,帮你轻松应对数据不平衡问题,提升模型性能。
视觉爬虫开发:通过Puppeteer截图+CV定位动态元素坐标
本文是关于“视觉爬虫开发”的速查指南,重点介绍如何使用 Puppeteer 和 OpenCV 在小红书上实现视频截图与评论采集。内容包括代理 IP 接入、Cookie 与 User-Agent 设置、动态元素坐标获取及评论采集的代码示例。提供功能点列表、常用代码片段、配置建议和快速测试方式,帮助开发者快速掌握核心技术和实践方法。通过 Puppeteer 截图结合 OpenCV 模板匹配,精准定位动态元素坐标,提升爬虫稳定性与效率。
SecMulti-RAG:兼顾数据安全与智能检索的多源RAG框架,为企业构建不泄密的智能搜索引擎
本文深入解析SecMulti-RAG框架,该框架通过整合企业内部知识库、预构建专家知识及受控外部大语言模型,结合保密性过滤机制,解决企业在部署AI助手时面临的信息准确性、数据安全性和成本控制问题。它采用多层策略,利用三种知识来源(动态更新的企业知识、专家预写知识和按需外部知识),并通过微调的开源LLM生成最终响应,确保安全性与性能。实验表明,SecMulti-RAG在汽车行业技术报告生成任务中显著优于传统RAG系统,展现了其在企业环境中的实用性和优势。
深入研究:Shopee 商品详情 API 接口详解
Shopee 商品详情 API 是针对东南亚及中国台湾地区电商开发者的强大工具,可获取商品的详细信息(如价格、库存、描述等),支持竞品分析与市场调研。通过 HTTP GET/POST 请求,传入商品 ID 等参数,返回 JSON 格式的商品数据,包括基本信息、销售数据、商家信息等。以下是 Python 示例代码,展示如何使用 requests 库调用该接口并处理响应数据。注意实际应用需遵循 Shopee 认证要求。
Hologres实时数仓在B站游戏的建设与实践
本文介绍了B站游戏业务中实时数据仓库的构建与优化过程。为满足日益增长的数据实时性需求,采用了Hologres作为核心组件优化传统Lambda架构,实现了存储层面的流批一体化及离线-实时数据的无缝衔接。文章详细描述了架构选型、分层设计(ODS、DWD、DIM、ADS)及关键技术挑战的解决方法,如高QPS点查、数据乱序重写等。目前,该实时数仓已广泛应用于运营分析、广告投放等多个场景,并计划进一步完善实时指标体系、扩展明细层应用及研发数据实时解析能力。
Ray Flow Insight:让分布式系统调试不再"黑盒"
作为Ray社区的积极贡献者,我们希望将这些实践中沉淀的技术能力回馈给社区,推动Ray生态在实际场景中的应用深度和广度。因此,2024年底我们做了激活AntRay开源社区的决策,AntRay会始终保持与官方Ray版本强同步(即AntRay会紧随Ray官方社区版本而发布),内部Feature亦会加速推向AntRay以开源研发模式及时反哺内部业务,同时会将社区关注的Feature提交至Ray官方社区,实现内外部引擎双向价值流动。后续我们会以系列文章形式同步蚂蚁推向开源的新特性,本文将重点介绍:Ray Flow Insight —— 让分布式系统调试不再"黑盒"。
淘宝天猫商品详情数据接口采集攻略
本文详细介绍如何通过淘宝天猫商品详情数据接口采集商品信息。首先概述了常用接口(如taobao.item.get、tmall.item.get)的功能,可获取商品基础信息、描述及评价等。接着说明接入准备,包括注册认证、创建应用与申请权限,以及开发环境配置。最后提供采集流程指引,如通过商品链接或搜索接口获取ID,并以Python示例展示接口调用方法,助力开发者高效挖掘电商数据价值。
一文读懂!微店商品列表数据接口全指南
微店作为电商热门平台,其商品列表数据接口为店铺运营提供了强大支持。通过该接口,开发者可高效获取商品关键数据,助力决策与业务拓展。接口通常采用 GET 或 POST 请求方式,需提供店铺 ID 等参数,返回 JSON 格式数据,包含商品名称、价格、库存等信息。示例代码展示了如何用 Python 调用接口并解析响应数据,帮助用户快速上手。
DistilQwen2.5蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路,DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。这一系列模型在移动设备、边缘计算等资源受限的环境中具有更高的性能,在较小参数规模下,显著降低了所需的计算资源和推理时长。阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式的机器学习和深度学习平台,对 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。
Elasticsearch:使用阿里云 AI 服务进行向量化和重新排名
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。
当OCR遇见大语言模型:智能文本处理的进化之路
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)
【赵渝强老师】Spark的容错机制:检查点
Spark通过Checkpoint机制将RDD状态持久化到磁盘,以支持容错。当任务执行出错时,可以从检查点位置重新计算,减少开销。Checkpoint目录可设置为本地文件夹或HDFS。建议生产系统使用高可靠的文件系统保存检查点。文中详细介绍了在本地和HDFS上设置检查点目录的步骤,并附有代码示例和视频讲解。
【大数据】数据治理浅析
数据治理是数字化时代企业管理和利用数据的核心手段,确保数据的准确性、一致性和安全性。从基本概念、应用场景、必要性、需求分析等方面深入探讨其功能架构、技术架构、应用架构和数据架构,涵盖金融、医疗、应急管理等多个领域典型案例。随着政策法规推动、技术创新助力及市场需求增长,数据治理正朝着自动化、智能化方向发展,市场规模不断扩大,但人才短缺问题仍需解决。
kafka 的数据是放在磁盘上还是内存上,为什么速度会快?
Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存,确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织,使用预写日志(WAL)保证数据持久性,并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能,支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。
知识蒸馏技术原理详解:从软标签到模型压缩的实现机制
**知识蒸馏**是一种通过性能与模型规模的权衡来实现模型压缩的技术。其核心思想是将较大规模模型(称为教师模型)中的知识迁移到规模较小的模型(称为学生模型)中。本文将深入探讨知识迁移的具体实现机制。
Python爬虫:京东商品评论内容
京东商品评论接口为商家和消费者提供了重要工具。商家可分析评论优化产品,消费者则依赖评论做出购买决策。该接口通过HTTP请求获取评论内容、时间、点赞数等数据,支持分页和筛选好评、中评、差评。Python示例代码展示了如何调用接口并处理返回的JSON数据。应用场景包括产品优化、消费者决策辅助、市场竞争分析及舆情监测。
产品经理-面试问题(高频率)
本文全面介绍初入产品岗位的基本面试问题,涵盖离职原因、技术沟通、薪资期望、到岗时间、个人优劣势及竞品调研分析等内容。针对每个问题提供详细回答示例,帮助求职者更好地准备面试,提升应答技巧和自信心。内容涉及职业成长、公司文化匹配、工作与生活平衡等多方面考量,助力求职者找到理想职位。
AI开发新范式,PAI模型构建平台升级发布
本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲,聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分,围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务,PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中,介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用,展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及,赋能各行业,推动社会进步。
实时计算UniFlow:Flink+Paimon构建流批一体实时湖仓
实时计算架构中,传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好,但在实际运营中常忽略细节,导致新问题。为解决这些问题,提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式(如Paimon)和Flink CDC工具,简化开发流程,降低成本,并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table,实现了声明式ETL,优化了调度和执行模式,使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终,UniFlow不仅提高了开发和运维效率,还提供了更实时的数据支持,满足业务决策需求。
Python环境管理的新选择:UV和Pixi,高性能Python环境管理方案
近期Python生态系统在包管理领域发生了重要变化,Anaconda调整商业许可证政策,促使社区寻找更开放的解决方案。本文介绍两款新一代Python包管理工具:UV和Pixi。UV用Rust编写,提供高性能依赖解析和项目级环境管理;Pixi基于Conda生态系统,支持conda-forge和PyPI包管理。两者分别适用于高性能需求和深度学习项目,为开发者提供了更多选择。
利用 html_table 函数轻松获取网页中的表格数据
本文介绍了如何使用 R 语言中的 `html_table` 函数结合代理 IP 技术,轻松提取网页表格数据并规避反爬机制。通过设置代理和请求头,示例代码展示了如何从 58 同城采集租房信息并保存为 CSV 文件。该方法适用于需要频繁采集数据的场景,确保数据采集的高效和稳定性。
淘宝商品数据采集API技术分享
在电商领域,数据采集和分析对提升业务效率、优化用户体验至关重要。淘宝作为国内最大电商平台之一,提供了丰富的商品数据。通过淘宝商品采集API,开发者可高效获取这些数据,支持决策。本文详细介绍了如何注册、申请权限、构建请求、处理响应及注意事项,助力商家和开发者利用API进行商品数据采集。
基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究:面向知识图谱推理的优化与扩展
本文探讨了图神经网络(GNN)与大型语言模型(LLM)结合在知识图谱问答中的应用。研究首先基于G-Retriever构建了探索性模型,然后深入分析了GNN-RAG架构,通过敏感性研究和架构改进,显著提升了模型的推理能力和答案质量。实验结果表明,改进后的模型在多个评估指标上取得了显著提升,特别是在精确率和召回率方面。最后,文章提出了反思机制和教师网络的概念,进一步增强了模型的推理能力。
The Past, Present and Future of Apache Flink
本文整理自阿里云开源大数据负责人王峰(莫问)在 Flink Forward Asia 2024 上海站主论坛开场的分享,今年正值 Flink 开源项目诞生的第 10 周年,借此时机,王峰回顾了 Flink 在过去 10 年的发展历程以及 Flink社区当前最新的技术成果,最后展望下一个十年 Flink 路向何方。
CDC YAML 在阿里云的最佳实践
本文撰写自阿里云开源大数据平台数据通道团队,主要介绍了 Flink CDC YAML 在实时计算Flink版的最佳实践。
静态代理IP访问失败的问题解释?
本文介绍了在浏览器中使用静态代理IP访问失败的多种可能原因,包括代理设置错误、代理服务器问题、站点策略限制、网络连接问题、浏览器设置问题、代理类型不支持及认证问题等,并提供了相应的解决建议。
基于OpenLake的Flink+Paimon+EMR StarRocks流式湖仓分析
阿里云OpenLake解决方案建立在开放可控的OpenLake湖仓之上,提供大数据搜索与AI一体化服务。通过元数据管理平台DLF管理结构化、半结构化和非结构化数据,提供湖仓数据表和文件的安全访问及IO加速,并支持大数据、搜索和AI多引擎对接。本文为您介绍以Flink作为Openlake方案的核心计算引擎,通过流式数据湖仓Paimon(使用DLF 2.0存储)和EMR StarRocks搭建流式湖仓。
淘宝 / 天猫官方商品 / 订单订单 API 接口丨商品上传接口对接步骤
要对接淘宝/天猫官方商品或订单API,需先注册淘宝开放平台账号,创建应用获取App Key和App Secret。之后,详细阅读API文档,了解接口功能及权限要求,编写认证、构建请求、发送请求和处理响应的代码。最后,在沙箱环境中测试与调试,确保API调用的正确性和稳定性。
【赵渝强老师】Hive的体系架构
Hive是基于Hadoop的数据仓库平台,提供SQL-like的HQL语言进行数据分析,无需编写复杂的Java代码。Hive支持丰富的数据模型,可将SQL语句转换为MapReduce任务在Yarn上运行,底层依赖HDFS存储数据。Hive可通过CLI、JDBC和Web界面执行SQL查询。
阿里云DataV“山海计划” x Epic Fab:“中国风AIGC”助力智慧城市建设
DataV“山海计划”根据中国城市规划特色,建立城市地块、建筑、道路等“城市要素知识库”,基于AI大模型技术生成更贴近“中国特色”的城市场景。基于DataV“山海计划”的UE引擎插件已经登陆Epic Fab,广大UE引擎开发者可以通过该插件免费体验城市历史悠久的广州场景三维资产。除了三维城市场景生成,DataV为智慧城市提供完整的数据看板解决方案,提供200+基础图表、支持API、MySQL、SQL Server、人大金仓、达梦等30+数据源,通过DataV与UE引擎,广大开发者可以低成本获得“智慧城市”开发方案,将更多精力放在满足用户业务需求上,从而提升智慧城市项目的交付质量。
通过pin_memory 优化 PyTorch 数据加载和传输:工作原理、使用场景与性能分析
在 PyTorch 中,`pin_memory` 是一个重要的设置,可以显著提高 CPU 与 GPU 之间的数据传输速度。当 `pin_memory=True` 时,数据会被固定在 CPU 的 RAM 中,从而加快传输到 GPU 的速度。这对于处理大规模数据集、实时推理和多 GPU 训练等任务尤为重要。本文详细探讨了 `pin_memory` 的作用、工作原理及最佳实践,帮助你优化数据加载和传输,提升模型性能。
【EMNLP2024】基于多轮课程学习的大语言模型蒸馏算法 TAPIR
阿里云人工智能平台 PAI 与复旦大学王鹏教授团队合作,在自然语言处理顶级会议 EMNLP 2024 上发表论文《Distilling Instruction-following Abilities of Large Language Models with Task-aware Curriculum Planning》。
获取店铺商品信息的 API 接口有哪些?
本文介绍了五个常用的电商平台获取店铺商品信息的 API 接口:淘宝、京东、1688、拼多多和慢慢买。每个接口的功能、使用方式及优势各不相同,涵盖商品详情、价格、销量、库存等信息,适用于商品分析、竞品分析、价格监控等场景,帮助商家提升业务效率和市场竞争力。
降本60% ,阿里云 EMR StarRocks 全新发布存算分离版本
阿里云 EMR Serverless StarRocks 现已推出全新存算分离版本,该版本不仅基于开源 StarRocks 进行了全面优化,实现了存储与计算解耦架构,还在性能、弹性伸缩以及多计算组隔离能力方面取得了显著进展。
机器学习中空间和时间自相关的分析:从理论基础到实践应用
空间和时间自相关是数据分析中的重要概念,揭示了现象在空间和时间维度上的相互依赖关系。本文探讨了这些概念的理论基础,并通过野火风险预测的实际案例,展示了如何利用随机森林模型捕捉时空依赖性,提高预测准确性。
探索Python科学计算的边界:利用Selenium进行Web应用性能测试与优化
【10月更文挑战第6天】随着互联网技术的发展,Web应用程序已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。这些应用不仅需要提供丰富的功能,还必须具备良好的性能表现以保证用户体验。性能测试是确保Web应用能够快速响应用户请求并处理大量并发访问的关键步骤之一。本文将探讨如何使用Python结合Selenium来进行Web应用的性能测试,并通过实际代码示例展示如何识别瓶颈及优化应用。
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。