无论多难的问题，其实都有一个前提和”线索“。只要找到线索，就能解题。 I think I have proved P=NP problem from math.

评估数据接口（API）的稳定性和可靠性是保障系统运行的关键。本文从基础技术指标、场景化测试、长期监控及供应商评估四方面展开。技术指标涵盖响应时间、并发能力等；场景化测试包括负载、压力、容错与兼容性测试，确保复杂环境下的稳定性；长期监控通过实时指标、日志分析和历史数据复盘优化性能；供应商评估则关注资质、SLA与文档支持。建议建立常态化健康检查机制，确保API始终可靠。

淘宝和天猫提供关键词搜索商品的API接口，支持开发者按关键词获取商品列表及相关数据。功能包括通过搜索关键词（q）返回商品基本信息，如ID、标题、价格、图片、销量等。支持排序（sort）、分页（page_no/page_size）、价格区间筛选（start_price/end_price）及分类搜索（cat）。返回JSON格式数据，含商品ID、标题、价格、图片链接、详情页链接和销量等字段。

通过 PAI-ModelGallery，可一站式零代码完成 DistilQwen-ThoughtX 系列模型的训练、评测、压缩和部署。

这是一套基于SpringBoot + Vue3开发的婚恋交友系统，支持微信公众号、Uniapp小程序和APP端。系统包含实名认证、智能匹配、视频相亲、会员体系等功能，适用于婚恋社交平台和相亲交友应用。后端采用SpringBoot 3.x与MyBatis-Plus，前端使用Vue3与Uniapp，支持快速部署和二次开发。适合技术团队或有经验的个人创业者使用。

这是一份详尽的Java学习路线图，涵盖从入门到精通的全流程。基础阶段包括环境搭建、语法基础与面向对象编程；进阶阶段深入数据结构、算法、多线程及JVM原理；框架阶段学习Spring、MyBatis等工具；数据库阶段掌握SQL与NoSQL技术；前端阶段了解HTML、CSS及JavaScript框架；分布式与微服务阶段探讨容器化、服务注册与发现；最后通过项目实战提升性能优化与代码规范能力。资源地址：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。

这篇指南为大一新生提供了系统化的Java学习路线，涵盖环境搭建、核心技术实战与项目经验。首先推荐使用IntelliJ IDEA和OpenJDK 21，掌握函数式编程、异常处理及虚拟线程等关键技能。其次通过图书馆管理系统项目实践MVC架构，结合Spring Boot与H2数据库巩固知识。规划建议从基础语法到集合框架逐步深入，并参与开源项目提升能力。配套在线课程与技术社区资源助力高效学习，助你在大学四年打下坚实基础，顺利拿到offer。

车辆车型大全API由探数平台提供，旨在解决企业班车、物流运输及汽车销售等行业对标准化车型数据的需求。传统人工维护车型库效率低且易出错，而该API覆盖主流品牌与车系，包含品牌、车系、销售车型及配置参数等详细信息，适用于车队管理、电商平台及汽车资讯平台。API提供四个子接口：获取品牌、车系、销售车型与配置详情信息，支持高效查询。通过HTTP POST请求即可调用，返回结构化数据，助力企业实现智能化运营与科学决策，在绿色智能交通时代发挥重要作用。

“脏数据不清，分析徒劳”——聊聊数据分析里最容易被忽视的苦差事

虚拟现实如何改变社交互动？技术加持下的全新社交体验

使用aiohttp实现异步HTTPS爬虫的SSL优化

1688是国内领先的综合电商批发平台，提供海量商品资源。其商品详情API助力开发者与企业获取商品的详细信息（如属性、价格、库存等），广泛应用于电商数据分析、比价系统及采购场景。API支持GET/POST请求，需传入通用参数（app_key、timestamp等）与业务参数（如product_id）。返回JSON格式数据，包含商品标题、价格、图片链接等详情，提升业务效率与决策精准度。

京东商品详情API为电商从业者、分析师及开发者提供高效数据支持，助力优化业务与研究。该接口具备丰富数据（商品属性、价格、描述、图片、评价等）与灵活请求方式（GET/POST），满足多样化需求，是数字化时代电商应用开发与分析的有力工具。

如何动态调整Python爬虫的Request请求延迟

阿里云Elasticsearch Serverless 8.17版本，深度融合无服务器架构与分层扩展能力，面向信息检索、向量搜索、语义分析等通用场景，提供全托管服务，在最新特性扩展、自动扩缩性能、资源成本优化等维度均有显著提升。

基于Python的App流量大数据分析与可视化方案

本文介绍京东商品详情API在电商领域的应用价值及功能。该API通过商品ID获取详细信息，如基本信息、价格、库存、描述和用户评价等，支持HTTP请求（GET/POST），返回JSON或XML格式数据。对于商家优化策略、开发者构建应用（如比价网站）以及消费者快速了解商品均有重要意义。研究此API有助于推动电商业务创新与发展。

如何避免Python爬虫重复抓取相同页面？

小白从开始这段代码展示了`nn.Linear`的使用及其背后的原理。 此外，小白还深入研究了PyTorch的核心类`torch.nn.Module`以及其子类`torch.nn.Linear`的源码。`grad_fn`作为张量的一个属性，用于指导反向传播 进一步地，小白探讨了`requires_grad`与叶子节点（leaf tensor）的关系。叶子节点是指在计算图中没有前驱操作的张量，只有设置了`requires_grad=True`的叶子节点才会在反向传播时保存梯度。 最后，小白学习了PyTorch中的三种梯度模式 通过以上学习小白对PyTorch的自动求导机制有了更深刻的理解。

小红书作为当下热门的内容分享平台，涵盖时尚、美妆、旅游等领域，其笔记详情页数据对品牌方和市场研究者具有重要意义。通过数据采集接口，可获取标题、评论、点赞等信息，用于竞品分析、内容营销效果评估及趋势预测。例如，企业可通过分析用户兴趣优化产品策略，研究新兴消费趋势指导市场推广。文中还提供了Python请求示例，帮助开发者快速上手使用API接口。

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起

Fuel 爬虫：Scala 中的图片数据采集与分析

量子跃迁：量子计算在物流优化中的革命性应用

淘宝直播间弹幕API助力电商直播数据分析与优化。通过实时获取弹幕信息（昵称、内容、时间、类型），商家可精准把握消费者需求，优化直播内容；开发者可构建数据分析工具和智能客服系统。接口采用WebSocket协议，支持全双工通信，确保数据实时性。请求需包含直播间ID（room_id），并遵循平台使用规范。示例代码展示了Python调用方法，需安装`websocket-client`库并处理重连与异常。

一款出色的网络舆情监测系统，不仅能够助力相关主体迅速捕捉舆情信息，有效应对危机，还能够助力其更好地把握舆论动态，维护自身形象。那么，市场上有哪些比较好的网络舆情监测系统呢？这里，本文有为各位整理了一些好用的舆情检测系统，以供各位参考！

本文介绍如何使用MATLAB进行风险管理，涵盖风险度量（如VaR）、压力测试和风险分解。通过历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR，评估投资组合在极端市场条件下的表现，并通过边际VaR和成分VaR识别风险来源。结合具体案例和代码实现，帮助读者掌握MATLAB在风险管理中的应用，确保投资组合的稳健性。

物联网与大数据：揭秘万物互联的新纪元

美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。

去中心化存储：数据存储的新范式

本程序基于小波变换和峰值搜索技术，实现光谱检测的MATLAB仿真，带有GUI界面。它能够对CO2、SO2、CO和CH4四种成分的比例进行分析和提取。程序在MATLAB 2022A版本下运行，通过小波分解、特征提取和峰值检测等步骤，有效识别光谱中的关键特征点。核心代码展示了光谱数据的处理流程，包括绘制原始光谱、导数光谱及标注峰值位置，并保存结果。该方法结合了小波变换的时频分析能力和峰值检测的敏锐性，适用于复杂信号的非平稳特性分析。

数据爬取在电商运营中至关重要，助力商家了解市场动态、优化策略、提升用户体验。具体表现为：市场分析与竞争情报，如商品信息、促销活动、用户评价等；用户行为分析，构建用户画像，分析留存与流失；商品管理与优化，如定价策略、个性化推荐、库存管理；营销与推广，精准营销、社交媒体分析、广告优化；用户体验优化，如网站性能、客户服务；供应链管理，供应商评估、物流优化。通过数据爬取，商家能提高竞争力和盈利能力，实现商业目标。

Spark通过Checkpoint机制将RDD状态持久化到磁盘，以支持容错。当任务执行出错时，可以从检查点位置重新计算，减少开销。Checkpoint目录可设置为本地文件夹或HDFS。建议生产系统使用高可靠的文件系统保存检查点。文中详细介绍了在本地和HDFS上设置检查点目录的步骤，并附有代码示例和视频讲解。

数据可视化：让数据讲故事的力量

在使用长效静态IP时，出现高延迟的原因主要包括：1. 网络距离远、网络拥堵和网络质量差等环境因素；2. 服务器负载高、性能低等服务器相关问题；3. 代理协议加密、网络配置不当等配置因素；4. 目标服务器响应慢。这些因素都会影响数据传输速度，导致延迟增加。希望以上分析能帮助解决您的问题。

Spark 通过多种机制确保节点宕机时迅速恢复，主要包括：1. RDD 的 Lineage 机制，记录数据生成路径以便重计算；2. 检查点机制，持久化中间结果减少重算开销；3. 任务调度和资源管理，自动重新调度失败任务；4. 数据本地性，优先调度到数据所在节点；5. 持久化机制，将 RDD 持久化到内存或磁盘。这些机制共同保证了大数据处理的高可用性和可靠性。

阿里云开源大数据平台 E-MapReduce 重磅推出托管弹性伸缩功能，基于 EMR 托管弹性伸缩功能，您可以指定集群的最小和最大计算限制，EMR 会持续对与集群上运行的工作负载相关的关键指标进行采样，自动调整集群大小，以获得最佳性能和资源利用率。

京东商品视频API用于获取商品视频的URL、时长、分辨率等信息，适用于电商平台开发、数据分析、商品推荐优化及竞品分析。需安装`requests`库并使用Python内置`json`库解析数据。请求时需提供`productId`等参数，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何通过签名验证和参数构建进行API调用。

TorchOptimizer 是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架，专为 PyTorch Lightning 模型设计。它通过高斯过程建模目标函数，实现智能化的超参数组合选择，并利用并行计算加速优化过程。该框架支持自定义约束条件、日志记录和检查点机制，显著提升模型性能，适用于各种规模的深度学习项目。相比传统方法，TorchOptimizer 能更高效地确定最优超参数配置。

本表总结了C端产品管理中常见的关键名词及其释义，涵盖用户活跃度（DAU、MAU等）、流量指标（PV、UV等）、收入相关（ARPU、CAC等）、库存单位（SKU、SPU）及重要模型（AARRR、RFM、OMTM）。帮助PM快速理解并应用这些概念。

Chrome浏览器实例的TypeScript自动化脚本

本次分享由阿里云智能集团产品专家高慧玲主讲，聚焦AI开发新范式及PAI模型构建平台的升级。分享分为四个部分，围绕“人人可用”和“面向生产”两大核心理念展开。通过降低AI工程化门槛、提供一站式全链路服务，PAI平台致力于帮助企业和开发者更高效地实现AI应用。案例展示中，介绍了多模态模型微调在文旅场景的应用，展示了如何快速复现并利用AI解决实际问题。最终目标是让AI技术更普及，赋能各行业，推动社会进步。