【2025云栖大会】AI 搜索引擎如何驱动亿级物流:货拉拉 x 阿里云 Elasticsearch
2025云栖大会 AI搜索与向量化模型专场上,拉拉 Elasticsearch技术负责人——陈敏华先生分享了 Elasticsearch 在全球化高并发业务场景下的深度实践,以及在迁移至阿里云 Elasticsearch Serverless 后的显著收益。货拉拉的案例为业界提供了可复制、可落地的技术范本。
图像与视频页面的数据提取
随着小红书、抖音等视觉平台崛起,传统采集难以应对图像视频内容。本文详解多模态采集架构:通过OCR识别图文、关键帧抽取视频信息,结合元数据融合,实现对视觉内容的精准理解与结构化提取,推动数据采集从“抓取”迈向“认知”。
京东商品详情API接口(标题|主图|SKU|价格)
京东商品详情API提供标准化接口,支持通过HTTPS获取商品标题、价格、库存、销量等120+字段,数据实时更新至分钟级。包含jd.item.get和jd.union.open.goods.detail.query等接口,支持批量查询200个SKU,适用于价格监控、竞品分析等电商场景。
AI智能体开发实战:从提示工程转向上下文工程的完整指南
曾被热捧的提示工程正逐渐退潮,本文揭示其局限性,并提出“上下文工程”新范式:通过结构化提示、精准上下文管理、工具调用与统一状态,构建可扩展、可恢复、生产级的智能体工作流,推动AI系统迈向工程化与可控化。
Flink基于Paimon的实时湖仓解决方案的演进
本文源自Apache CommunityOverCode Asia 2025,阿里云专家苏轩楠分享Flink与Paimon构建实时湖仓的演进实践。深度解析Variant数据类型、Lookup Join优化等关键技术,提升半结构化数据处理效率与系统可扩展性,推动实时湖仓在生产环境的高效落地。
Proximal SFT:用PPO强化学习机制优化SFT,让大模型训练更稳定
本文介绍了一种改进的监督微调方法——Proximal Supervised Fine-Tuning (PSFT),旨在解决传统SFT易过拟合、泛化能力差及导致“熵坍塌”的问题。受PPO强化学习算法启发,PSFT通过引入参数更新的稳定性机制,防止模型在训练中变得过于确定,从而提升探索能力与后续强化学习阶段的表现。实验表明,PSFT在数学推理、模型对齐及泛化能力方面均优于传统SFT。
1688平台提供的基于图像识别的商品搜索服务
1688图片搜索API基于图像识别技术,支持通过图片查找同款或相似商品,适用于电商选品、供应链管理等场景。开发者需注册账号获取权限,并上传合规图片调用接口。返回数据包含商品信息及相似度评分,助力高效决策。
Java 大视界 -- Java 大数据在智慧文旅旅游线路规划与游客流量均衡调控中的应用实践(196)
本实践案例深入探讨了Java大数据技术在智慧文旅中的创新应用,聚焦旅游线路规划与游客流量调控难题。通过整合多源数据、构建用户画像、开发个性化推荐算法及流量预测模型,实现了旅游线路的精准推荐与流量的科学调控。在某旅游城市的落地实践中,游客满意度显著提升,景区流量分布更加均衡,充分展现了Java大数据技术在推动文旅产业智能化升级中的核心价值与广阔前景。
java Web 项目完整案例实操指南包含从搭建到部署的详细步骤及热门长尾关键词解析的实操指南
本项目为一个完整的JavaWeb应用案例,采用Spring Boot 3、Vue 3、MySQL、Redis等最新技术栈,涵盖前后端分离架构设计、RESTful API开发、JWT安全认证、Docker容器化部署等内容,适合掌握企业级Web项目全流程开发与部署。
差分隐私机器学习:通过添加噪声让模型更安全,也更智能
本文探讨在敏感数据上应用差分隐私(DP)进行机器学习的挑战与实践。通过模拟DP-SGD算法,在模型训练中注入噪声以保护个人隐私。实验表明,该方法在保持71%准确率和0.79 AUC的同时,具备良好泛化能力,但也带来少数类预测精度下降的问题。研究强调差分隐私应作为模型设计的核心考量,而非事后补救,并提出在参数调优、扰动策略选择和隐私预算管理等方面的优化路径。
热烈祝贺 Flink 2.0 存算分离入选 VLDB 2025
Apache Flink 2.0架构实现重大突破,论文《Disaggregated State Management in Apache Flink® 2.0》被VLDB 2025收录。该研究提出解耦式状态管理架构,通过异步执行框架与全新存储引擎ForSt,实现状态与计算分离,显著提升扩展性、容错能力与资源效率,推动Flink向云原生演进,开启流计算新时代。
CUDA性能优化实战:7个步骤让并行归约算法提升10倍效率
https://avoid.overfit.cn/post/af59d0a6ce474b8fa7a8eafb2117a404
java 入门学习视频_2025 最新 java 入门零基础学习视频教程
《Java 21 入门实操指南(2025年版)》提供了Java最新特性的开发指导。首先介绍了JDK 21和IntelliJ IDEA 2025.1的环境配置,包括环境变量设置和预览功能启用。重点讲解了Java 21三大核心特性:虚拟线程简化高并发编程,Record模式优化数据解构,字符串模板提升字符串拼接可读性。最后通过图书管理系统案例,展示如何运用Record定义实体类、使用Stream API进行数据操作,以及结合字符串模板实现控制台交互。该指南完整呈现了从环境搭建到实际项目开发的Java 21全流程实
淘宝天猫店铺订单列表、订单详情、订单物流 API 接口全攻略
淘宝天猫订单API接口简介:支持订单列表查询、订单详情获取及物流轨迹追踪功能。通过taobao.trades.sold.get等接口批量查询订单,按状态/时间筛选;taobao.trade.fullinfo.get获取订单详细信息;taobao.logistics.trade.trackget实时跟踪物流状态。开发者需注册账号、申请权限,并使用编程语言调用API,传递必要参数(如App Key、订单ID),处理JSON返回数据。适用于多场景订单管理与物流同步。
Spark RDD 及性能调优
RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象,支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换(Transformations)与行动(Actions),提供丰富的API支持复杂数据处理。 执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程,通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存,提升资源利用率。 性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划,Tungsten提高运行效率,而合理分区与缓解数据倾斜可显著改善性能。这些特性共同确保Spark在大规模数据处理中的高效表现。
OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试
本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库,接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖(如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等)。随后准备 PDB 数据集与模型参数,调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试,并针对常见报错提供了解决方案,例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等,确保流程顺利运行。
京东拍立淘图片搜索 API 接口使用指南:从原理到实践
京东拍立淘图片搜索API,基于先进图像识别技术,支持上传图片、URL或拍摄实物搜索相似商品。其特点包括:搜索便捷高效,用户可快速发起搜索;精准匹配结果,通过算法捕捉商品特征确保准确;数据覆盖广泛,依托京东海量商品资源满足个性化需求;智能推荐拓展,根据用户行为挖掘潜在需求,提升购物体验。
AI界的"翻译官":ONNX如何让各框架模型和谐共处
还在为不同框架间的模型转换头疼?ONNX让你在PyTorch训练的模型可以无缝在TensorFlow部署,甚至能让模型在手机上飞速运行。本文带你了解这个AI领域的'瑞士军刀',轻松实现跨平台高性能模型部署。
Flink x Paimon 在抖音集团生活服务的落地实践
本文整理自抖音集团数据工程师陆魏与流式计算工程冯向宇在Flink Forward Asia 2024的分享,聚焦抖音生活服务业务中的实时数仓技术演变及Paimon湖仓实践。文章分为三部分:背景及现状、Paimon湖仓实践与技术优化。通过引入Paimon,解决了传统实时数仓开发效率低、资源浪费、稳定性差等问题,显著提升了开发运维效率、节省资源并增强了任务稳定性。同时,文中详细探讨了Paimon在维表实践、宽表建设、标签变更检测等场景的应用,并介绍了其核心技术优化与未来规划。
KG4MM:融合知识图谱与多模态数据预测药物相互作用
本文探讨了用于多模态学习的知识图谱(KG4MM)在药物相互作用(DDI)预测中的应用。知识图谱通过整合药物的分子图像和文本描述,提供结构化先验知识,指导模型关注关键信息。具体实现中,利用图神经网络(GNN)连接知识图谱与多模态数据,通过注意力机制提取最具区分性的特征。以 Goserelin 和 Desmopressin 为例,模型结合直接边关系和共享节点路径,生成透明可解释的预测结果。实验表明,KG4MM 方法显著提升了预测准确性与可解释性,为生物医学领域提供了新思路。
ReSearch:基于强化学习的大语言模型推理搜索框架
ReSearch是一种创新框架,利用强化学习训练大语言模型执行“推理搜索”,无需监督数据。它将搜索操作融入推理链,通过文本推理决定搜索时机与方式,并用搜索结果引导后续推理。研究显示,ReSearch自然形成高级推理能力,如反思与自我纠正。技术上,采用特定标签封装搜索查询与结果,迭代生成响应。实验基于Qwen2.5等模型,使用MuSiQue数据集训练,在多跳问答任务中显著超越基线模型,展现出强大泛化能力。动态分析表明,模型逐渐学会通过迭代搜索解决复杂问题,奖励指标也呈现稳定增长趋势。
《智能数据建设与治理 Dataphin》的最佳实践
本文介绍了使用Dataphin进行离线数仓搭建的实操教程,涵盖从创建数据板块到数据分析的完整流程。内容包括登录控制台、配置计算源、创建离线管道、生成SQL语句、运行任务及验证数据等步骤。通过详细的操作指南和截图,帮助用户快速上手Dataphin,体验其强大的数据治理能力。总结中提到教程存在部分陈旧问题,建议加深对产品逻辑的理解以更好地掌握工具使用。
vscode推送项目到github仓库故障解决1
本文介绍了如何优雅解决本地仓库与远程仓库历史记录不一致的问题,并提供避免未来问题的最佳实践。核心在于理解问题根源(如历史记录差异和常见原因),采用推荐的解决方案(先本地初始化再关联远程仓库),并遵循一致的工作流程、团队协作规范及熟悉 Git 命令。通过强制推送或合并无关历史记录等方式处理现有冲突,同时养成良好习惯以预防类似问题。
云上一键部署通义千问 QwQ-32B 模型,阿里云 PAI 最佳实践
3月6日阿里云发布并开源了全新推理模型通义千问 QwQ-32B,在一系列权威基准测试中,千问QwQ-32B模型表现异常出色,几乎完全超越了OpenAI-o1-mini,性能比肩Deepseek-R1,且部署成本大幅降低。并集成了与智能体 Agent 相关的能力,够在使用工具的同时进行批判性思考,并根据环境反馈调整推理过程。阿里云人工智能平台 PAI-Model Gallery 现已经支持一键部署 QwQ-32B,本实践带您部署体验专属 QwQ-32B模型服务。
1688 跨境属性 API 接口(1688API 系列)
1688跨境属性API助力跨境电商发展,提供商品目标市场适配、跨境物流、国际认证及语言文化属性等数据,支持HTTP GET/POST请求。开发者可通过商品ID、目标市场代码和语言参数精准获取信息,提升业务效率与精准度。示例代码展示了如何使用Python进行GET请求,获取商品跨境属性,确保数据准确可靠。
一维信号的小波变换与重构算法matlab仿真
本程序使用MATLAB2022A实现一维信号的小波变换与重构,对正弦测试信号进行小波分解和重构,并计算重构信号与原信号的误差。核心步骤包括:绘制分解系数图像、上抽取与滤波重构、对比原始与重构信号及误差分析。小波变换通过多分辨率分析捕捉信号的局部特征,适用于非平稳信号处理,在信号去噪、压缩等领域有广泛应用。
酒店旅游API:数据交互的隐形桥梁——以携程API为例
携程API提供酒店旅游行业的实时数据互通、业务自动化及生态扩展功能,涵盖酒店详情获取、搜索、房态管理、订单处理和支付等核心接口。技术架构采用微服务集群与数据中台,支持高并发和金融级安全防护。挑战包括高并发、数据一致性和商业博弈,未来将融合AI、元宇宙和区块链技术,实现智能旅游体验。
ubuntu22 编译安装docker,和docker容器方式安装 deepseek
本脚本适用于Ubuntu 22.04,主要功能包括编译安装Docker和安装DeepSeek模型。首先通过Apt源配置安装Docker,确保网络稳定(建议使用VPN)。接着下载并配置Docker二进制文件,创建Docker用户组并设置守护进程。随后拉取Debian 12镜像,安装系统必备工具,配置Ollama模型管理器,并最终部署和运行DeepSeek模型,提供API接口进行交互测试。
深入理解 Flink 中的 State
Flink 的 State(状态)是其四大核心之一,为流处理和批处理任务提供强大支持。本文深入探讨 Flink 中的状态管理,涵盖 State 在 HDFS 中的存储格式、存在形式(如 ValueState、ListState 等)、使用方法、过期时间 TTL 和清除策略,并介绍 Table API 和 SQL 模块中的状态管理。通过实际案例,帮助读者理解如何在电商订单处理、实时日志统计等场景中有效利用状态管理功能。
面向强化学习的状态空间建模:RSSM的介绍和PyTorch实现
循环状态空间模型(Recurrent State Space Models, RSSM)由 Danijar Hafer 等人提出,是现代基于模型的强化学习(MBRL)中的关键组件。RSSM 旨在构建可靠的环境动态预测模型,使智能体能够模拟未来轨迹并进行前瞻性规划。本文介绍了如何用 PyTorch 实现 RSSM,包括环境配置、模型架构(编码器、动态模型、解码器和奖励模型)、训练系统设计(经验回放缓冲区和智能体)及训练器实现。通过具体案例展示了在 CarRacing 环境中的应用,详细说明了数据收集、训练过程和实验结果。
DataWorks深度技术解读:构建开放的云原生数据开发平台
Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品,旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性,确保商业决策的有效性。然而,严格的治理模式限制了开发者的灵活性,尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战,Dateworks进行了重大革新,包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座,Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持,连接更多云产品,并提供开源Flowspec和Open API,提升用户体验。
高真实感3D高斯数字化身
本次分享介绍了3D高速扩建高新作为一种新的可微渲染技术,特别是高斯泼溅技术在数字化身3D领域的应用。该技术通过高斯点云扩展传统3D点云属性,实现高真实感、实时交互渲染,优化3D重建与多视点图像生成。文中还探讨了数字化身的构建与应用,包括全身和人头模型的创建,并展示了其在不同环境光照下的效果。最后,提出了未来研究方向,如更灵活的编辑和视频生成大模型的融合,以提升数字人的可控性和真实感。
基于python的外卖配送及数据分析系统
本研究基于Python构建外卖配送及数据分析系统,结合Django、Vue和MySQL技术,实现配送路径优化、时效预测与用户行为分析,提升配送效率与服务质量,为平台科学决策提供支持。
Python | 随机搜索参数优化的XGBoost+SHAP可解释性分析回归预测及可视化算法
本教程将带你掌握Python中XGBoost模型的随机搜索调参、SHAP可解释性分析及多种可视化技术,涵盖特征相关性热图、散点密度图、超参数优化等核心内容,助力科研论文与实际项目应用。
流、表与“二元性”的幻象
本文探讨流与表的“二元性”本质,指出实现该特性需具备主键、变更日志语义和物化能力。强调Kafka与Iceberg因缺乏更新语义和主键支持,无法真正实现二元性,唯有统一系统如Flink、Paimon或Fluss才能无缝融合流与表。
基于大数据的天气分析与应用系统
本研究基于Spark大数据技术,针对西南复杂地形与多变气候,构建气象数据分析模型,结合Java、Vue、Spring Boot与MySQL技术实现降水可视化预测系统,提升气象预报精度与防灾能力。
EMR StarRocks Stella 内核正式发布,登顶 TPC 榜单全球第一
EMR Serverless StarRocks 重磅发布全新企业级版本内核 Stella (StarRocks Efficient and Lightening-fast Lakehouse),完全兼容开源 StarRocks,为用户提供企业级的产品功能、卓越的性能及稳定性保障。
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。