YOLOv8是Ultralytics团队开发的最新目标检测模型，基于YOLO系列的高效单阶段架构，进一步优化了精度与速度。相比YOLOv5，YOLOv8在Backbone中移除了Focus模块，优化了CSP结构；在Neck部分增强了特征融合能力；Head部分采用Anchor-Free与解耦头设计，提升检测精度。此外，YOLOv8引入了更先进的损失函数、自对抗训练和动态标签分配等策略，显著提高了模型性能与鲁棒性。

DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台，通过深度集成阿里云 DMS（Data Management Service）系统的各项能力，为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力，以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面，全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。

Jupyter Notebook 是一款交互式编程与数据科学分析工具，支持40多种编程语言，广泛应用于机器学习、数据清洗和学术研究。其核心优势包括实时执行代码片段、支持Markdown文档与LaTeX公式混排，并可导出HTML/PDF/幻灯片等格式。本文详细介绍了Jupyter Notebook的软件定位、特性、安装方案（Anaconda集成环境与原生Python+PIP安装）、首次运行配置及常见问题解决方案，帮助用户快速上手并高效使用该工具。

散户量化,股票下单交易API接口,免费实时行情API接口

AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基于开源 Supabase 深度增强的全托管应用开发平台，提供数据库、用户鉴权、边缘函数等核心功能。结合阿里云基础设施，支持按需扩展、支付宝/微信登录，兼容 Supabase Cloud 体验，助力开发者快速构建安全、可扩展的AI原生应用。

无论是PolarDB MySQL兼容MySQL语法的SQL执行功能，还是其特有的OLAP分析与AI能力，通过MCP协议向LLM开放接口后，显著降低了用户使用门槛，更为未来基于DB-Agent的智能体开发奠定了技术基础

ZyperWin++是一款开源、轻量级的Windows系统优化工具，支持Win7至Win11，仅5MB，免安装。可加速开机、清理C盘、修复系统小毛病，由B站UP主开发，绿色免费，操作简单，轻松提升电脑性能。

JupyterLab 是下一代交互式计算开发环境，2025年发布的4.0版本新增多语言内核支持（Python/R/Julia/JavaScript一键切换）、实时协作功能、AI辅助编程（集成GPT-5代码补全与错误诊断）和可视化调试器等特性。本文详细介绍其技术定位、跨平台安装方案、安装流程、高阶功能配置、典型应用场景及故障排查指南，帮助用户高效使用JupyterLab进行开发。

Navicat Premium 17 是一款支持多种主流数据库（如 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等）的多数据库管理工具，提供可视化数据建模、SQL 编辑和数据同步等功能。试用版提供 14 天全功能体验，商业版支持跨平台使用。安装环境要求 Windows 10/11 或 macOS 12.0+，最低配置为 4GB 内存。下载并解压安装包后，按步骤启动安装程序、接受许可协议、自定义安装路径并完成安装。首次运行时需激活许可证并配置数据库连接。常见问题包括无法写入注册表、试用期续费及连接数据库权限问题。高级功能涵盖 SSH 通道加速、自动化任务调度和性能调优建议。

秒杀系统面临瞬时高并发、资源竞争和数据一致性挑战。传统方案如数据库锁或应用层锁存在性能瓶颈或分布式问题，而基于Redis的分布式锁与Lua脚本原子操作成为高效解决方案。通过Redis的`SETNX`实现分布式锁，结合Lua脚本完成库存扣减，确保操作原子性并大幅提升性能（QPS从120提升至8,200）。此外，分段库存策略、多级限流及服务降级机制进一步优化系统稳定性。最佳实践包括分层防控、黄金扣减法则与容灾设计，强调根据业务特性灵活组合技术手段以应对高并发场景。

宝塔面板默认安装的MySQL，root用户无远程权限。本文详细介绍如何使root支持远程连接：确保3306端口已放行，通过SSH登录服务器并进入MySQL，修改root用户的host为'%'，最后刷新权限。具体步骤包括使用SQL命令修改用户主机设置，并确保网络配置正确，从而实现root的远程访问。

京东API为电商开发提供了丰富的功能，如商品信息获取、订单管理和物流查询等。然而，实际开发中常遇接口调用失败的问题。本文深入探讨了常见原因及解决方法，包括网络问题（如不稳定连接和防火墙限制）、权限问题（如密钥无效和接口权限不足）、参数问题（如缺失或格式不匹配）及服务器端问题（如维护和版本不兼容），并附带代码示例，帮助开发者快速定位和解决问题，提升应用的稳定性和可靠性。

1月20日，上海见

本文将介绍阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL推出的全托管云上仿真解决方案，方案采用云原生架构，为开发者提供从开发环境、仿真计算到数据管理的全链路支持。

本指南涵盖2025年Java全栈开发核心技术，从JDK 21环境搭建、Spring Boot 3.3实战、React前端集成到Docker容器化部署，结合最新特性与实操流程，助力构建高效企业级应用。

内存池化技术新突破

云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版重磅推出Supabase托管版本

Tair KVCache 是阿里云推出的面向大语言模型推理场景的缓存加速服务，基于分布式内存池化和分级缓存体系，解决显存墙与带宽瓶颈问题。为万亿参数模型的高效推理提供技术保障，推动 AI 算力进化与规模化应用。

本文深入解析小红书开放平台笔记详情API的进阶使用与合规策略，涵盖接口升级、数据维度扩展、调用优化等内容，并提供Python调用示例及数据清洗存储方案。结合电商导购、舆情监控等实战场景，助力开发者高效获取并应用内容资产，同时强调数据隐私与平台政策合规要点，帮助构建稳定、安全的数据应用体系。

这篇文档面向数据库初学者，系统介绍了数据库的基础概念、类型、管理工具及实践方法。内容涵盖数据库定义、应用场景（如电商、银行系统）、数据库管理系统（DBMS）的功能与常见系统（MySQL、PostgreSQL等），以及关系型与非关系型数据库的区别。同时，文章详细解析了基本术语（表、记录、字段、主键、外键）和ER图设计，并提供了实践建议，包括创建简单数据库、学习SQL语言、使用管理工具等。最后推荐了学习资源和书籍，鼓励读者通过实际项目巩固知识，逐步掌握数据库的核心技能。

Data Agent 是阿里云瑶池数据库推出的数据智能体，融合 Data+AI 与 Agentic AI 技术，支持自然语言交互，自动化完成数据理解、分析洞察与报告生成，助力企业实现数据驱动决策。

Spring Boot 3.2 + Spring Cloud 2023.0 微服务架构实践摘要 本文基于Spring Boot 3.2.5和Spring Cloud 2023.0.1最新稳定版本，演示现代微服务架构的构建过程。主要内容包括： 技术栈选择：采用Spring Cloud Netflix Eureka 4.1.0作为服务注册中心，Resilience4j 2.1.0替代Hystrix实现熔断机制，配合OpenFeign和Gateway等组件。 核心实操步骤： 搭建Eureka注册中心服务 构建商品

在Java生态中开发大模型应用，Spring AI、LangChain4j和JBoltAI是三大主流框架。本文从架构设计、核心功能、开发体验、性能扩展性、生态社区等维度对比三者特点，并结合实例分析选型建议。Spring AI适合已有Spring技术栈团队，LangChain4j灵活性强适用于学术研究，JBoltAI提供开箱即用的企业级解决方案，助力传统系统快速AI化改造。开发者可根据业务场景和技术背景选择最适合的框架。

`round()`函数是Python内置的用于四舍五入数字的工具。它接受一个数字（必需）和可选的小数位数参数，返回最接近的整数或指定精度的浮点数。本文详细介绍其用法、参数及示例，涵盖基本操作、负数处理、特殊情况及应用建议，帮助你更好地理解和运用该函数。

阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（以下简称ADB）诞生于高性能实时数仓时代，实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年，为拥抱大数据的浪潮，ADB从传统数仓拓展到数据湖仓，支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式，为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力，从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和BI分析，奠定了坚实的湖仓一体基础。

本文深入探讨PostgreSQL查询优化的系统性方法，结合15年数据库优化经验，通过真实生产案例剖析慢查询问题。内容涵盖五大关键步骤：解读EXPLAIN计划、识别性能瓶颈、索引优化策略、查询重写与结构调整以及系统级优化配置。文章详细分析了慢查询对资源、硬件成本及业务的影响，并提供从诊断到根治的全流程解决方案。同时，介绍了索引类型选择、分区表设计、物化视图应用等高级技巧，帮助读者构建持续优化机制，显著提升数据库性能。最终总结出优化大师的思维框架，强调数据驱动决策与预防性优化文化，助力优雅设计取代复杂补救，实现数据库性能质的飞跃。

AnalyticDB PostgreSQL 版基于Neon架构隆重推出满足 AI 时代应用开发需求的Serverless版本，并且在这之上搭载了结构化分析、向量检索、BM25全文检索和图检索，通过一套引擎满足 AI 应用丰富的数据诉求，支持MCP和OpenAI协议，为企业全面拥抱 AI 配备了数据存储、分析和应用的 “关键” 能力，帮助企业火箭式启动跑赢时代。

摘要：Java中嵌入浏览器可通过多种技术实现：1) JCEF框架利用Chromium内核，适合复杂网页；2) JEditorPane组件支持简单HTML显示，但功能有限；3) DJNativeSwing-SWT可内嵌浏览器，需特定内核支持；4) JavaFX WebView结合Swing可完美支持现代网页技术。每种方案各有特点，开发者需根据项目需求选择合适方法，如JCEF适合高性能要求，JEditorPane适合简单展示。（149字）

本文深入解析PostgreSQL分区表的核心原理与优化策略，涵盖性能痛点、实战案例及压测对比。首先阐述分区表作为继承表+路由规则的逻辑封装，分析分区裁剪失效、全局索引膨胀和VACUUM堆积三大性能杀手，并通过电商订单表崩溃事件说明旧分区维护的重要性。接着提出四维设计法优化分区策略，包括时间范围分区黄金法则与自动化维护体系。同时对比局部索引与全局索引性能，展示后者在特定场景下的优势。进一步探讨并行查询优化、冷热数据分层存储及故障复盘，解决分区锁竞争问题。

本文介绍基于Spring Boot 3.2集成MQTT 5.0的消息推送与订阅技术方案，涵盖核心技术栈选型（Spring Boot、Eclipse Paho、HiveMQ）、项目搭建与配置、消息发布与订阅服务实现，以及在智能家居控制系统中的应用实例。同时，详细探讨了安全增强（TLS/SSL）、性能优化（异步处理与背压控制）、测试监控及生产环境部署方案，为构建高可用、高性能的消息通信系统提供全面指导。附资源下载链接：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。

对比当前最主流的三种开源湖格式：Iceberg、Delta Lake 和 Paimon，深入分析它们的差异，帮助大家更好地进行技术选型。

MySQL中DELETE、TRUNCATE和DROP均用于删除数据，但作用不同：DELETE删除行记录，支持WHERE条件和事务回滚，速度慢；TRUNCATE快速清空表并重置自增ID，不可回滚；DROP则彻底删除表结构与数据，操作不可逆。三者在日志记录、速度及功能上有显著差异。

阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效： A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP分析中，非JOIN查询快1倍，JOIN查询快5倍。 饿了么升级为准实时Lakehouse架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现Flink资源缩减、StarRocks查询性能提升（仅5%

Spring Boot 3.x于2022年11月发布，带来了诸多重大更新。主要改进包括：最低要求Java 17，整合Jakarta EE 9，优化实例化和配置支持，基于Spring Framework 6.x，引入AOT编译，增强GraalVM原生映像支持，改进日志管理和集成测试，提供更详细的Actuator监控功能，以及对Spring Cloud的兼容性更新。这些变化为现代云原生应用开发提供了更强支持。

本文介绍了 MySQL 自带的逻辑备份工具 mysqldump 的使用方法。通过 mysqldump，可以将数据库中的数据转换为对应的 SQL 插入语句，便于备份和还原。文章详细说明了如何备份所有数据库、指定数据库及特定表，排除某些表不备份的操作，以及删除数据库后如何通过备份文件恢复数据。同时提供了视频讲解和具体命令示例，帮助用户更好地理解和应用该工具。