开启云上 AIGC 动手实践，探索技术创意
面向 GenAI 时代，阿里云人工智能平台 PAI 平台自带海量开箱即用、实时更新的大模型最佳实践，提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。本电子书精选 2024 云栖大会动手实践教程，覆盖大语言模型应用、多模态大模型微调训练、低代码 AIGC 创意设计等热门领域，为您带来 AIGC 开发全新体验。
DataWorks X DeepSeek : 用AI实现数据开发治理！
阿里云大数据开发治理平台DataWorks接入DeepSeek系列模型： 以2025年春节杭州的旅游热点分析为例，通过DataWorks Copilot使用DeepSeek-R1满血版模型，进行SQL代码的自动生成、改写和测试操作，实现高效的数据开发流程。
Elasticsearch AI Assistant集成DeepSeek，1分钟搭建智能运维助手
Elasticsearch 新支持 DeepSeek 系列模型，使用 AI 助手，通过自然语言交互，为可观测性分析、安全运维管理及数据智能处理提供一站式解决方案。
动态HTTP代理IP的使用案例与成功经验分享有哪些？
在信息化时代，网络不可或缺。动态HTTP代理IP广泛应用于网络爬虫、信息安全保护、安全访问站点和市场调研等领域。通过选择合适的代理服务、合理配置请求频率、监控IP状态、使用代理池及结合其他技术，用户可提升工作效率和数据安全性。
打造高效的Web Scraper：Python与Selenium的完美结合
本文介绍如何使用Python结合Selenium，通过代理IP、设置Cookie和User-Agent抓取BOSS直聘的招聘信息，包括公司名称、岗位、要求和薪资。这些数据可用于行业趋势、人才需求、企业动态及区域经济分析，为求职者、企业和分析师提供宝贵信息。文中详细说明了环境准备、代理配置、登录操作及数据抓取步骤，并提醒注意反爬虫机制和验证码处理等问题。
MOIRAI-MOE: 基于混合专家系统的大规模时间序列预测模型
MOIRAI 是 Salesforce 开发的早期时间序列基础模型，凭借出色的基准测试性能和开源的大规模预训练数据集 LOTSA 获得广泛关注。最新升级版本 MOIRAI-MOE 引入混合专家模型（Mixture of Experts, MOE），在模型性能上实现显著提升。本文深入分析 MOIRAI-MOE 的技术架构与实现机制，对比其与原版 MOIRAI 的差异，探讨 MOE 在提升预测准确率和处理频率变化问题上的作用，并展示其在分布内和零样本预测中的优异表现。实验结果显示，MOIRAI-MOE 以更少的激活参数量实现了更高的性能提升，成为时间序列预测领域的重要里程碑。
阿里巴巴商品详情接口（阿里巴巴 API 系列）
在电商开发中，获取阿里巴巴商品详情信息对数据分析、竞品研究等至关重要。通过调用其商品详情接口，开发者可获取标题、价格、图片、描述等数据，满足多种业务需求。接口采用HTTPS协议，支持GET/POST请求，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何使用Python的requests库进行接口请求，需传递商品ID和访问令牌。实际应用时，请依据官方文档调整参数并确保安全性。
基于小波变换和峰值搜索的光谱检测matlab仿真,带GUI界面
本程序基于小波变换和峰值搜索技术，实现光谱检测的MATLAB仿真，带有GUI界面。它能够对CO2、SO2、CO和CH4四种成分的比例进行分析和提取。程序在MATLAB 2022A版本下运行，通过小波分解、特征提取和峰值检测等步骤，有效识别光谱中的关键特征点。核心代码展示了光谱数据的处理流程，包括绘制原始光谱、导数光谱及标注峰值位置，并保存结果。该方法结合了小波变换的时频分析能力和峰值检测的敏锐性，适用于复杂信号的非平稳特性分析。
知识蒸馏方法探究：Google Distilling Step-by-Step 论文深度分析
大型语言模型（LLM）的发展迅速，从简单对话系统进化到能执行复杂任务的先进模型。然而，这些模型的规模和计算需求呈指数级增长，给学术界和工业界带来了挑战。为解决这一问题，知识蒸馏技术应运而生，旨在将大型模型的知识转移给更小、更易管理的学生模型。Google Research 提出的“Distilling Step-by-Step”方法不仅减小了模型规模，还通过提取推理过程使学生模型在某些任务上超越教师模型。该方法通过多任务学习框架，训练学生模型同时预测标签和生成推理过程，从而实现更高效、更智能的小型化模型。这为资源有限的研究者和开发者提供了新的解决方案，推动了AI技术的普及与应用。
数据团队必读:智能数据分析文档(DataV Note)五种高效工作模式
数据项目复杂，涉及代码、数据、运行环境等多部分。随着AI发展，数据科学团队面临挑战。协作式数据文档（如阿里云DataV Note）成为提升效率的关键工具。它支持跨角色协同、异构数据处理、多语言分析及高效沟通，帮助创建知识库，实现可重现的数据科学过程，并通过一键分享报告促进数据驱动决策。未来，大模型AI将进一步增强其功能，如智能绘图、总结探索、NLP2SQL/Python和AutoReport，为数据分析带来更多可能。
ebay 商品列表数据接口（ebay API 系列）
eBay 商品列表数据接口为电商从业者、开发者和研究人员提供了宝贵的数据资源，助力市场分析与应用开发。通过注册 eBay 开发者平台并遵循 OAuth 2.0 认证流程获取访问令牌，用户可以使用 HTTP GET 请求调用 API，根据关键词、价格范围等参数筛选商品，并获取商品标题、价格、图片链接等信息。Python 示例代码展示了如何发送请求、处理响应并解析 JSON 数据，帮助用户快速上手。注意合法合规使用数据。
eBay商品详情接口（ebay API系列）
eBay 商品详情接口是电商从业者、开发者和数据分析师获取商品详细信息的重要工具，涵盖标题、价格、库存、卖家信息等。使用前需在 eBay 开发者平台注册并获取 API 凭证，通过 HTTP GET 请求调用接口，返回 JSON 格式数据。Python 示例代码展示了如何发送请求并解析响应，确保合法合规使用数据。
基于SOA海鸥优化算法的三维曲面最高点搜索matlab仿真
本程序基于海鸥优化算法（SOA）进行三维曲面最高点搜索的MATLAB仿真，输出收敛曲线和搜索结果。使用MATLAB2022A版本运行，核心代码实现种群初始化、适应度计算、交叉变异等操作。SOA模拟海鸥觅食行为，通过搜索飞行、跟随飞行和掠食飞行三种策略高效探索解空间，找到全局最优解。
产品经理-需求层次理论 - AxureMost
需求层次理论由马斯洛提出，将人类需求分为五个层次：生理、安全、社交、尊重和自我实现。该理论在产品设计中广泛应用，指导设计师创造满足用户深层次需求的产品。通过确保基本功能、强化安全、促进社交、提供个性化选项及支持自我实现，产品不仅能提升功能性，还能增强用户的心理满足感和忠诚度。
产品经理-用户体验五要素 - AxureMost
《用户体验五要素》介绍了构建成功用户体验设计的五个层面：战略层、范围层、结构层、框架层和表现层。战略层明确产品目标与用户需求；范围层定义功能和内容需求；结构层规划交互与信息架构；框架层设计界面、导航和信息布局；表现层则通过视觉设计创造感知体验。每一层都依赖于其下一层，形成自下而上的连锁效应，确保各要素相互作用，共同实现用户体验目标。
数据爬取对电商运营有何帮助？
数据爬取在电商运营中至关重要，助力商家了解市场动态、优化策略、提升用户体验。具体表现为：市场分析与竞争情报，如商品信息、促销活动、用户评价等；用户行为分析，构建用户画像，分析留存与流失；商品管理与优化，如定价策略、个性化推荐、库存管理；营销与推广，精准营销、社交媒体分析、广告优化；用户体验优化，如网站性能、客户服务；供应链管理，供应商评估、物流优化。通过数据爬取，商家能提高竞争力和盈利能力，实现商业目标。
Java爬虫获取微店快递费用item_fee API接口数据实现
本文介绍如何使用Java开发爬虫程序，通过微店API接口获取商品快递费用（item_fee）数据。主要内容包括：微店API接口的使用方法、Java爬虫技术背景、需求分析和技术选型。具体实现步骤为：发送HTTP请求获取数据、解析JSON格式的响应并提取快递费用信息，最后将结果存储到本地文件中。文中还提供了完整的代码示例，并提醒开发者注意授权令牌、接口频率限制及数据合法性等问题。
Java爬虫获取微店店铺所有商品API接口设计与实现
本文介绍如何使用Java设计并实现一个爬虫程序，以获取微店店铺的所有商品信息。通过HttpClient发送HTTP请求，Jsoup解析HTML页面，提取商品名称、价格、图片链接等数据，并将其存储到本地文件或数据库中。文中详细描述了爬虫的设计思路、代码实现及注意事项，包括反爬虫机制、数据合法性和性能优化。此方法可帮助商家了解竞争对手，为消费者提供更全面的商品比较。
集运物流公司搭建反向海淘系统的完整方案，助传统物流企业快速切入反向海淘赛道
该方案针对集运物流公司搭建反向海淘系统，涵盖系统设计、资源整合、运营策略和成功要素。通过复用现有物流仓储资源，构建从商品聚合到支付结算、物流调度的完整闭环，提供免费合箱、敏感货专线等差异化功能。整合国内外资源，优化成本结构，实现低成本高可用的技术实现，并确保合规运营。冷启动策略包括精准获客和裂变模型，盈利模式涵盖代购服务费、物流差价及增值服务。成功案例显示，物流企业可通过此方案快速切入反向海淘赛道，提升客户生命周期价值。
大语言模型的解码策略与关键优化总结
本文系统性地阐述了大型语言模型（LLMs）中的解码策略技术原理及其应用。通过深入分析贪婪解码、束搜索、采样技术等核心方法，以及温度参数、惩罚机制等优化手段，为研究者和工程师提供了全面的技术参考。文章详细探讨了不同解码算法的工作机制、性能特征和优化方法，强调了解码策略在生成高质量、连贯且多样化文本中的关键作用。实例展示了各类解码策略的应用效果，帮助读者理解其优缺点及适用场景。
基于排队理论的客户结账等待时间MATLAB模拟仿真
本程序基于排队理论，使用MATLAB2022A模拟客户结账等待时间，分析平均队长、等待时长、不能结账概率、损失顾客数等关键指标。核心算法采用泊松分布和指数分布模型，研究顾客到达和服务过程对系统性能的影响，适用于银行、超市等多个领域。通过仿真，优化服务效率，减少顾客等待时间。
集运物流企业构建反向海淘系统的完整投入分析，涵盖技术、物流、合规、运营四大核心模块的详细成本与资源
集运物流企业构建反向海淘系统需投入技术、物流、合规、运营四大模块资源。技术方面涵盖用户端与商家端开发、API对接及智能清关系统，首年成本约150万至800万人民币。物流基建包括国内集运仓、国际运输和海外派送，涉及浮动成本。合规投入涉及跨境资质、国际认证及数据安全。运营阶段注重市场推广、客服体系及品牌建设。总初期启动成本150万至800万，持续运营年成本100万至500万。成功要素包括差异化服务、技术护城河和本地化运营。
【技术产品】DS三剑客：DeepSeek、DataSophon、DolphineSchduler浅析
在大数据与云原生技术快速发展的时代，开源技术成为推动行业进步的重要力量。本文深入探讨了三个备受瞩目的开源产品组件：DeepSeek、DataSophon 和 DolphinScheduler。DeepSeek 是专注于自然语言处理的大语言模型，具备多模态交互和高效推理功能；DataSophon 是大数据云原生平台的智能管家，提供快速部署和智能化运维；DolphinScheduler 则是分布式任务调度系统，支持复杂工作流的编排与执行。三者分别在大语言模型、大数据管理和任务调度领域展现了强大的技术实力，并通过技术互补共同推动AI与大数据技术的深度融合。
静态代理IP对网站性能的影响分析
在信息化时代，网络不可或缺。静态代理IP通过增强网络稳定性、确保连接可靠性和提高用户工作效率，显著提升网站访问速度和性能。91HTTP作为高质量代理IP服务商，提供更快的代理连接速度，助力用户高效获取信息。
ai时代的到来……脚本也更容易翻到合适自己的……那究竟是照脚本好？还是？
随着DeepSeek的流行，个人和小团体在大数据面前显得脆弱。AI让工作简化，但也会导致失业风险。会使用新技术的人忙碌，其他人可能闲着或落后。未来充满不确定性，信息真假难辨，人们仿佛在演戏，真情实感被掩盖。在AI时代，如何保持真实与秩序成为重要问题。
Flink Materialized Table：构建流批一体 ETL
本文整理自阿里云智能集团 Apache Flink Committer 刘大龙老师在2024FFA流批一体论坛的分享，涵盖三部分内容：数据工程师用户故事、Materialized Table 构建流批一体 ETL 及 Demo。文章通过案例分析传统 Lambda 架构的挑战，介绍了 Materialized Table 如何简化流批处理，提供统一 API 和声明式 ETL，实现高效的数据处理和维护。最后展示了基于 Flink 和 Paimon 的实际演示，帮助用户更好地理解和应用这一技术。
云上玩转DeepSeek系列之二：PAI+DeepSeek，打造智能问答助手
本文将为您带来“PAI+DeepSeek，30分钟打造支持连网搜索+私有知识库的智能应用”最佳实践，大模型能力、联网能力再加持 RAG 方案，实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
DeepSeek 背后的技术：GRPO，基于群组采样的高效大语言模型强化学习训练方法详解
强化学习（RL）是提升大型语言模型（LLM）推理能力的重要手段，尤其在复杂推理任务中表现突出。DeepSeek团队通过群组相对策略优化（GRPO）方法，在DeepSeek-Math和DeepSeek-R1模型中取得了突破性成果，显著增强了数学推理和问题解决能力。GRPO无需价值网络，采用群组采样和相对优势估计，有效解决了传统RL应用于语言模型时的挑战，提升了训练效率和稳定性。实际应用中，DeepSeek-Math和DeepSeek-R1分别在数学推理和复杂推理任务中展现了卓越性能。未来研究将聚焦于改进优势估计、自适应超参数调整及理论分析，进一步拓展语言模型的能力边界。
亚马逊商品列表数据接口（亚马逊 API 系列）
亚马逊的商品列表数据接口为电商从业者、数据分析人员和开发者提供了宝贵的市场洞察。通过该接口，用户可以批量获取商品的关键信息，包括基本信息、价格、销售排名和库存状态等，助力市场分析、竞品研究和商品推荐。开发者需在亚马逊开发者中心注册并申请API权限，使用安全凭证进行认证，支持HTTP/HTTPS协议的GET和POST请求。Python示例展示了如何调用接口获取商品列表，并解析响应数据。应用场景涵盖市场趋势分析、竞品对比、个性化推荐及库存管理，帮助商家优化策略，提升竞争力。
亚马逊商品详情接口（亚马逊 API 系列）
亚马逊作为全球最大的电商平台之一，提供了丰富的商品资源。开发者和电商从业者可通过亚马逊商品详情接口获取商品的描述、价格、评论、排名等数据，对市场分析、竞品研究、价格监控及业务优化具有重要价值。接口基于MWS服务，支持HTTP/HTTPS协议，需注册并获得API权限。Python示例展示了如何使用mws库调用接口获取商品详情。应用场景包括价格监控、市场调研、智能选品、用户推荐和库存管理等，助力电商运营和决策。
基于粒子群算法的网络最优节点部署优化matlab仿真
本项目基于粒子群优化（PSO）算法，实现WSN网络节点的最优部署，以最大化节点覆盖范围。使用MATLAB2022A进行开发与测试，展示了优化后的节点分布及其覆盖范围。核心代码通过定义目标函数和约束条件，利用PSO算法迭代搜索最佳节点位置，并绘制优化结果图。PSO算法灵感源于鸟群觅食行为，适用于连续和离散空间的优化问题，在通信网络、物联网等领域有广泛应用。该算法通过模拟粒子群体智慧，高效逼近最优解，提升网络性能。
[直播预约]StarRocks 2025 Roadmap 全面解读
2月19日19:00-20:30，StarRocks TSC Member赵恒、康凯森将解读2025 Roadmap，并邀请多位专家分享最新进展。欢迎参与交流！
【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。
