本项目研究开发一款基于Java与Android平台的开源电子记账系统，采用SQLite数据库和Gradle工具，实现高效、安全、便捷的个人财务管理，顺应数字化转型趋势。

京东商品评论API是京东开放平台提供的数据接口，支持按商品ID获取评论，具备分页、评分筛选、排序等功能，适用于电商数据分析与用户反馈收集。接口采用HTTPS请求，数据格式为JSON，具备高并发处理能力。附Python请求示例代码，便于开发者快速集成。

简介：本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享，介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展，包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向，助力构建高效实时AI管道。

本系统的核心特性包括：基于智能判断机制的自动网络搜索触发、跨多轮对话的上下文状态管理、多策略搜索机制与智能回退、透明的信息源追溯体系，以及专业级PDF文档生成功能。

为应对大模型服务突发流量场景，阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存（Memory Cache）的大模型分发加速功能，有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能，零代码即可轻松完成配置。

springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务

2025数据智能大会在京召开，中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》，瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态，涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术，重构企业数据分析方式，实现从“被动响应”到“主动服务”的升级，广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌，瓴羊将持续推动企业智能化转型，释放数据价值，助力“人工智能+”深度发展。

本文介绍了 OpenSearch LLM 版中视频 RAG 的具体实现流程。

1688平台提供商品列表数据接口（1688.item_search），支持通过关键词搜索商品，返回商品ID、标题、价格、销量、图片等信息。参数包括关键词q、页码page、每页数量page_size等。开发者需注意签名机制与调用频率限制，确保稳定获取数据。

一个基于Python的印刷字体识别系统，遵循 GNU_GPL_v3 许可，具备字体倾斜校正、行与字符分割及字符识别功能。采用HOG算法训练SVM模型，使用Chars74K数据集。系统包含简单UI，支持动态加载和结果展示。核心算法包括自适应扩展+连通域辅助的行分割，以及垂直投影+连通域+极小值法细分粘连字符的字符分割。项目文件结构清晰，涵盖图像处理、模型训练与加载等功能模块。

1688为开发者提供涵盖商品、交易、物流等核心业务的丰富API。商品类API支持搜索、详情获取及图片搜索等功能；交易类API可实现订单创建、查询与支付；物流类API提供报价、轨迹查询及服务商列表获取等服务，满足多样化开发需求。

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。

京东商品列表API接口用于获取商品基础与详细信息，如标题、价格、库存、促销活动和图片等，支持批量查询及多维度筛选，涵盖自营与第三方店铺商品。核心参数包括`method`（固定值）、`sku_ids`（商品ID列表）、`fields`（指定返回字段）等，需通过签名验证确保安全性。示例代码展示了使用Python调用该接口的完整流程，包括参数构建、签名生成及请求发送。

Python+Selenium爬虫：豆瓣登录反反爬策略解析

本文探讨了大数据与机器学习在数字化时代的融合及其深远影响。大数据作为“新时代的石油”，以其4V特性（体量、多样性、速度、真实性）为机器学习提供燃料，而机器学习通过监督、无监督、强化和深度学习等技术实现数据价值挖掘。两者协同效应显著，推动医疗、金融、零售、制造等行业创新。同时，文章分析了数据隐私、算法偏见、可解释性及能耗等挑战，并展望了边缘计算、联邦学习、AutoML等未来趋势。结语强调技术伦理与实际价值并重，倡导持续学习以把握智能时代机遇。

本文介绍如何通过第三方数据服务平台获取1688商品评论数据。由于1688官方未提供通用评论API，商家和研究人员可借助第三方接口分析消费者反馈、优化产品与服务。使用时需注册账号获取API Key，并通过必要参数（如商品ID、页码等）调用接口，返回JSON格式的评论数据。文中提供了Python示例代码，利用`requests`库发送请求，帮助用户快速上手，注意根据实际平台调整API地址和参数。

本文介绍了阿里云 AI 搜索开放平台的技术的特点及其在各行业的应用。

京东商品详情API是京东开放平台为开发者提供的关键接口，支持通过编程方式获取商品详细信息，包括基本信息、描述、规格和用户评价等。该API数据全面、实时性强、稳定性高且灵活可定制，满足多场景需求。示例代码展示了如何用Python调用此API，帮助开发者快速集成京东商品数据到自身系统中，实现高效的商品数据分析与应用开发。体验链接：c0b.cc/R4rbK2 。

人工智能大模型技术正在重塑全球就业市场，但其核心是"增强"而非"取代"人类工作。虽然AI在数据处理、模式识别等标准化任务上表现出色，但在创造力、情感交互和复杂决策等人类专属领域仍存在明显局限。各行业呈现差异化转型：IT领域人机协同编程成为常态，金融业基础分析岗位减少但复合型人才需求激增，医疗行业AI辅助诊断普及但治疗决策仍依赖医生，制造业工人转向技术管理，创意产业中人类聚焦高端设计。未来就业市场将形成人机协作新生态，要求个人培养创造力、情商等AI难以替代的核心能力，企业重构工作流程。AI时代将推动人类向更高价值的认知活动跃升，实现人机优势互补的协同发展。

京东店铺所有商品API接口为开发者提供获取指定店铺全部商品信息的服务，包括商品基本属性、详细描述及分类品牌等数据。支持通过店铺ID精准定位，实时更新商品状态，确保数据分析准确高效。接口采用严格安全机制，使用AppKey与AppSecret验证身份并签名请求，保障数据传输安全。示例中以Python实现请求流程，涵盖参数构造、签名生成及响应处理，助力开发者快速集成与应用。

淘宝开放平台提供`taobao.items.onsale.get`接口，可批量获取店铺在售商品列表，包括商品ID、标题、价格等信息，适用于商品管理、竞品监控等场景。调用流程：注册账号、创建应用、申请权限。核心参数有nick、page_no、page_size等。Python示例代码展示如何通过API获取商品数据，并处理分页和异常。注意事项包括权限申请、频率限制及数据安全。扩展应用如结合商品详情接口进行数据分析。

大数据：医疗保健的未来之钥

反向海淘是全球化下新兴的电商模式，满足海外消费者对中国高性价比商品的需求。Pandabuy、Hoobuy 和 CSSBUY 等平台整合供应链和物流资源，实现中国商品高效流通。本文分析这些平台商业模式，提供无货源代购系统搭建攻略及PHP代码示例，涵盖数据库连接、订单处理和商品查询等功能。随着市场需求增长、供应链优势、技术支持和政策利好，反向海淘前景广阔。

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。

阿里云DataWorks正式接入DeepSeek-R1系列模型，用户可通过DataWorks Copilot智能助手，以自然语言交互完成代码操作，实现数据开发、分析与治理全流程。DataWorks内置阿里巴巴16年大数据建设方法论，支持多种大数据引擎和AI计算服务，助力“Data+AI”全生命周期管理。开通DataWorks后即可免费体验DataWorks Copilot。

用Python抓取亚马逊动态加载数据，一文读懂

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。

速卖通（AliExpress）是阿里巴巴旗下的跨境电商平台，提供丰富的商品数据。通过速卖通开放平台（AliExpress Open API），开发者可获取商品详情、订单管理等数据。主要功能包括商品搜索、商品详情、订单管理和数据报告。商品详情接口aliexpress.affiliate.productdetail.get用于获取商品标题、价格、图片等详细信息。开发者需注册账号并创建应用以获取App Key和App Secret，使用PHP等语言调用API。该接口支持多种请求参数和返回字段，方便集成到各类电商应用中。

该代码使用Python爬取福建省的IP段数据，通过requests和lxml库获取网页内容并解析，提取省、市、区及IP段信息，保存到Pandas DataFrame中。接着根据IP段随机生成IP地址，并将结果写入Excel文件。

OkHttpClient请求失败处理与网页下载成功实践

Spark RDD之间的依赖关系分为窄依赖和宽依赖。窄依赖指父RDD的每个分区最多被一个子RDD分区使用，如map、filter操作；宽依赖则指父RDD的每个分区被多个子RDD分区使用，如分组和某些join操作。窄依赖任务可在同一阶段完成，而宽依赖因Shuffle的存在需划分不同阶段执行。借助Spark Web Console可查看任务的DAG图及阶段划分。