阿里云货架商品识别与管理Python SDK使用示例
货架商品识别与管理（Retail Image Recognition）是基于深度学习、图像检测、图像识别等技术，为新零售品牌商/经销商提供AI商品识别能力的阿里云产品；适用于货架商品识别、陈列识别、形象化识别等多个业务应用场景中，提供对渠道的数据全面精准洞察，助力渠道业务管理实现数字化、智能化的转型升级。
对接生态：Logstash 接入日志服务
作为日志服务的采集 Agent，Logtail 目前已运行在 100W+ 机器上，为万级别应用提供服务，但在输入源以及日志处理方式上仍有不足。为了弥补这些不足并更好地贴近于开源生态，我们为 Logtail 引入了插件系统，现已支持包括 HTTP、MySQL Query、MySQL Binlog 等输入源。
JSON 模式（Schema）与数据解析
JSON 模式是一种基于 JSON 格式定义 JSON 数据结构的规范
JSON 模式用于描述现有数据格式，干净的人类和机器可读的文档，完整的结构验证，有利于自动化测试，可用于验证客户端提交的数据
资产管理系统资产动态表设计
一，问题
资产主表字段不固定，有些客户字段多，有的字段少；或者一个字段叫法不一样，但是作用一样；不同资产分类有不同字段；用户和实施人员希望资产字段可以自定义，搜索条件可以动态配置；
所以要满足功能资产字段可配可扩展，满足前台资产【增】【删】【改】【查】，Excel导入，第三方导入（webservice|webapi接口）
二，解决思路
其实如果使用CMDB系统就可以解决，这里只考虑一些传统小系统的设计思路。
scrapy-redis 分布式爬取源码分析
scrapy是Python的一个非常好用的爬虫库，功能非常强大，但是当我们要爬取的页面非常多的时候，单个主机的处理能力就不能满足我们的需求了（无论是处理速度还是网络请求的并发数），这时候分布式爬虫的优势就显现出来，人多力量大。而scrapy-Redis就是结合了分布式数据库redis，重写了scrapy一些比较关键的代码，将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。
