PostgreSQL 18 发布，PolarDB for PostgreSQL 全面兼容。新版本支持异步I/O、UUIDv7、虚拟生成列、逻辑复制增强及OAuth认证，显著提升性能与安全。PolarDB-PG 18 支持存算分离架构，融合海量弹性存储与极致计算性能，搭配丰富插件生态，为企业提供高效、稳定、灵活的云数据库解决方案，助力企业数字化转型如虎添翼！

在 PolarDB Supabase 的生产级底座上，选定你的工作流 —— Qoder + MCP 智能共创，或 bolt.diy 极速迭代——把想法快速、安全地送上线，开启新的创造节奏。

本文介绍了基于PolarDB-PG的AI Agent长记忆方案，结合Mem0框架，提供向量与图数据库一站式支持，解决LLM跨会话、跨应用“失忆”问题。方案具备跨会话记忆、个性化服务、高效检索等能力，适用于各类AI应用场景。

PolarDB Supabase 是基于 PolarDB PostgreSQL 版的全托管服务，集成 Realtime 实时数据库、RESTful API、身份认证、文件存储等功能，提供高性能、灵活扩展的后端解决方案。用户可快速构建 Web 应用、SaaS 平台及 AI 集成应用，简化运维操作，提升开发效率。

月之暗面旗下的Kimi智能助手在PC网页、手机APP、小程序等全平台的月度活跃用户已超过3600万。Kimi发布一年多以来不断进化，在搜索场景推出的探索版引入了搜索意图增强、信源分析和链式思考等三大推理能力，可以帮助用户解决更复杂的搜索、调研问题。Lindorm作为一站式数据平台，覆盖数据处理全链路，集成了离线批处理、在线分析、AI推理、融合检索（正排、倒排、全文、向量......）等多项服务，支持Kimi快速构建AI搜索基础设施，显著提升检索效果，并有效应对业务快速发展带来的数据规模膨胀和成本增长。

开启AI背景下的数据管理新时代，探索云原生数据仓库的核心技术

世界第一！阿里云PolarDB刷新全球数据库性能及性价比记录

本文分享基于CLIP模型与逆向工程实现1688图片搜同款的实战方案。通过抓包分析破解接口签名，结合CLIP多模态特征提取与Faiss向量检索，提升搜索准确率至91%，单次响应低于80ms，日均选品效率提升4倍，全程合规可复现。

VibeCoding是AI驱动的编程新范式，开发者通过自然语言描述需求，由AI完成全栈开发。结合Qoder与PolarDB Supabase MCP Server，可填补前后端断层，实现高效全栈应用生成，显著降低开发门槛，提升非专业者的开发效率。

VibeCoding是由AI驱动的编程新范式，开发者通过自然语言描述需求，由AI完成全栈开发。结合Qoder与PolarDB Supabase MCP Server，可弥补AI对后端环境缺失的短板，实现高效、精准的前后端一体化应用构建，显著降低开发门槛，提升开发效率。

本文详解微店商品接口深度开发方案，涵盖数据标准化、精准匹配、智能推荐与性能优化四大模块，结合2025年最新平台规范，助力中小商家提升咨询转化率、推荐点击率与运营效率，打造高响应、智能化的社交电商体验。

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本文介绍如何在 AskTable 中连接并管理数据源，支持 20+ 数据库与文件类型。通过配置字段语义、AI搜索与脱敏加密，提升分析准确率与安全性，为智能问数打下坚实“数据地基”。

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ADB Analytic Agent助力广告营销智能化，融合异动与归因分析，支持自然语言输入、多源数据对接及场景模板化，实现从数据获取到洞察报告的自动化生成，提升分析效率与精度，推动数据驱动决策。

本篇将介绍DMS的一款数据分析智能体（Data Agent for Analytics ）产品的技术思考和实践。Data Agent for Analytics 定位为一款企业级数据分析智能体， 基于Agentic AI 技术，帮助用户查数据、做分析、生成报告、深入洞察。由于不同产品的演进路径，背景都不一样，所以只介绍最核心的部分，来深入剖析如何构建企业级数据分析助手：能力边界定义，技术内核，企业级能力。希望既能作为Data Agent for Analytics产品的技术核心介绍，也能作为读者的开发实践的参考。

本文详解京东商品评论接口（jd.union.open.comment.query）的全链路应用，涵盖权限申请、数据采集、情感分析、需求挖掘与竞品对比，结合完整代码与避坑指南，助力开发者将评论数据转化为产品优化、运营决策和商业增长的有力依据。

本文介绍如何利用Qoder、阿里云 ADB Supabase 和通义千问图像编辑模型，快速构建AI手办生图Flutter应用。无需传统后端，通过AI生成代码、BaaS服务与边缘函数调用，实现从原型到上线的敏捷开发，全流程轻量高效，助力Vibe Coding落地实践。

与云服务器ECS一样，关系型数据库RDS也是很多用户上云必买的热门云产品之一，阿里云的云数据库RDS主要包含RDS MySQL、RDS SQL Server、RDS PostgreSQL、RDS MariaDB等几个关系型数据库，并且提供了容灾、备份、恢复、监控、迁移等方面的全套解决方案，帮助您解决数据库运维的烦恼。本文为大家介绍阿里云的云数据库 RDS主要产品及计费方式、收费标准以及活动等相关情况，以供参考。

本文详解淘宝、京东、拼多多、1688、唯品会五大电商平台商品详情页的数据解析逻辑，涵盖价格、SKU、库存、供应商等核心字段提取，针对各平台动态渲染、字体加密、API调用、反爬机制等难点提供完整代码与应对策略，助力开发者高效实现电商数据采集与分析。

OceanBase数据库采用多租户架构，内存分为500虚拟租户、系统租户和业务租户三类。通过memory_limit_percentage和memory_limit参数控制OBServer节点总内存上限，并在创建Resource Unit时设定业务租户内存，实现资源隔离与管理。

通过Spring Initializr可快速搭建Spring Boot项目。访问官网，配置项目信息，选择依赖（如Web、MyBatis、MySQL等），生成并下载项目压缩包，解压后导入IDE，自动构建完成，快速高效地初始化标准项目结构，提升开发效率。（238字）

瑶池数据库：从云原生数据底座向“AI就绪”的多模态数据底座演进

Java多线程编程常用方式包括：继承Thread类、实现Runnable接口、Callable接口（可返回结果）及使用线程池。推荐线程池以提升性能，避免频繁创建线程。结合同步与通信机制，可有效管理并发任务。

EndNote是一款全球广泛使用的专业文献管理工具，集文献整理、引用写作与协同管理于一体，助力科研高效进行。安装时需关闭杀毒软件，按步骤完成即可。

本文详解如何通过淘宝开放平台`item_get_pro`接口高效获取电商SKU核心数据，涵盖图片、价格、属性等字段的精准匹配方法，并分享缓存、重试、校验三大实战技巧，附Python调用示例，助你快速解决SKU信息混乱难题。

Canal是阿里巴巴开源的MySQL增量日志解析工具，通过模拟MySQL主从复制机制，实时捕获数据库变更，实现数据同步至Kafka、Elasticsearch等系统，广泛应用于数据同步、监控、备份与迁移场景。

Umi-OCR是一款开源免费、支持离线运行的高精度OCR文字识别工具，基于深度学习技术，可快速识别中文、英文、日文等多种语言。无需联网，保护隐私，适用于Windows和Linux系统，解压即用，操作简便，是处理图片转文本的理想选择。

AskTable 是一款以 Table 为核心的数据 AI 基础设施。它通过标准化 API、SDK、iFrame 与智能体协议（MCP），让 AI 能直接理解、查询和分析表格数据，轻松嵌入企业现有系统。 AskTable 提供从数据接入、语义分析到可视化生成的完整能力，可无缝集成至网页、移动端、钉钉、企业微信或 Dify/HiAgent 等智能体平台。

数据库并发访问时易引发数据不一致问题。如客户端读取到未提交的事务数据，可能导致“脏读”。MySQL通过四种事务隔离级别（读未提交、读已提交、可重复读、可序列化）控制并发行为，默认为“可重复读”，以平衡性能与数据一致性。

针对数据库、表单和数据行的增删改，没有涉及到sql真正的用途也就是查询，sql提供的查询语句的关键字占 sql 语言的一半之多，查询语句还是得单拿出来讲，不然太多了。 因为没有涉及到查询，所以sql的新增和修改都是很笼统的做法，drop、alter drop、delete这些很容易，逻辑性也不强，再次说明sql的真正精髓在于查询，不然为啥叫做结构化查询语言

查询语句在sql中占了挺大一部分篇幅，因为在数据库中使用查询语句的次数远多于更新与删除命令。而查询语句比起其他语句要更加的复杂，可因为sql是数据库不可或缺的一部分，所以即使不懂，也必须得弄懂，以上。

本文详解淘宝拍立淘接口（taobao.picture.search）实战技巧，涵盖图像预处理、识别优化、签名生成与供应链数据联动，结合代码示例解析高频坑点，如Base64格式错误、限流处理、分页失效等，助开发者提升识别率至85%以上，高效对接电商选品与供应链系统。

Java是跨平台、面向对象的编程语言，广泛用于企业开发、Android应用等。本教程涵盖环境搭建、基础语法、流程控制、面向对象、集合与异常处理，助你快速入门并编写简单程序，为进一步深入学习打下坚实基础。

深耕B2B电商十余年，亲历1688拍立淘接口20+坑：从图像预处理、权限申请到工厂排序。本文详解核心参数、实战代码及多图验证、定制方案生成等高级技巧，助你实现“看图找厂”精准匹配，附可运行代码，新手也能少走两年弯路。

因此，我推荐使用成熟的redis增删查改客户端来管理redis的数据，我平时是使用yunedit-redis来管理redis的数据。 因为yunedit-redis不单提供了增删查改的能力，它还能提供了导出导入功能，这对于多云数据迁移十分重要，比如本地redis实例的数据，迁移到阿里云上来。