基于Scrapy-Redis的分布式景点数据爬取与热力图生成

小红书作为社交媒体平台，拥有海量优质笔记内容。为方便开发者获取笔记详情（如标题、正文、图片、点赞数等），可假设存在一个合规的 API 接口。该接口通过 note_id、timestamp 和 sign 等参数进行调用，采用 HTTP 请求方式，返回 JSON 或 XML 格式的响应数据。尽管小红书官方未正式开放 API，但此假设有助于理解其潜在应用场景，如内容分析与数据挖掘等。

分布式爬虫去重：Python + Redis实现高效URL去重

5G+智能家居：让生活更智慧、更畅快

大数据+GIS：别光想着看地图，人家早就开始“算”地图了！

蝉妈妈旗下蝉选通过迁移到阿里云 Serverless Spark 及 Milvus，解决传统架构性能瓶颈与运维复杂性问题。新方案实现离线任务耗时减少40%、失败率降80%，Milvus 向量检索成本降低75%，支持更大规模数据处理，查询响应提速。

5G落地没那么简单！细扒部署挑战与硬核解决方案

数据湖——大数据存储的新思维，如何打破传统束缚？

本项目基于MATLAB开发了一套地下水模拟系统，利用GUI实现参数输入与结果显示。系统集成径向基函数配点法和有限元法，可输出地下水位等高线及立体图。测试版本为MATLAB 2022A，展示多场景运行结果。开发内容涵盖水文地质条件分析、模块化设计（文件、数据输入、算法等模块）及具体开发步骤，确保科学性与实用性。核心程序实现了交互功能与数值计算，适用于复杂地下水系统的离散化模拟与分析。

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。

让数据“开口说话”——数据可视化的实用指南

本项目基于深度Q网络（DQN）算法，通过学习预测负荷、可再生能源输出及分时电价等信息，实现微能源网的能量管理与优化。程序以能量总线模型为基础，结合强化学习理论，采用Python编写，注释清晰，复现效果佳。内容涵盖微能源网系统组成、Q学习算法原理及其实现，并提供训练奖励曲线、发电单元功率、电网交互功率和蓄电池调度等运行结果图表，便于对照文献学习与应用。

PAI-Model Gallery 集成国内外 AI 开源社区中优质的预训练模型，涵盖了 LLM、AIGC、CV、NLP 等各个领域，用户可以通过 PAI 以零代码方式实现从训练到部署再到推理的全过程，获得更快、更高效、更便捷的 AI 开发和应用体验。 现阿里云PAI-Model Gallery已同步接入DeepSeek-V3-0324、Qwen2.5-VL-32B-Instruct两大新模型，提供企业级部署方案。

数据无罪，使用有度：从技术人角度谈数据伦理

本文由DataWorks PD王喆分享，介绍DataWorks数据集成同步至Hologres的能力。DataWorks提供低成本、高效率的全场景数据同步方案，支持离线与实时同步。通过Serverless资源组，实现灵活付费与动态扩缩容，提升隔离性和安全性。文章还详细演示了MySQL和ClickHouse整库同步至Hologres的过程。

TP屏 HMI库文件，自动校准已经更新

本文详解了如何使用Python与Selenium结合代理IP技术，从金融网站（如东方财富网）抓取由JavaScript渲染的隐藏表格数据。内容涵盖环境搭建、代理配置、模拟用户行为、数据解析与分析等关键步骤。通过设置Cookie和User-Agent，突破反爬机制；借助Selenium等待页面渲染，精准定位动态数据。同时，提供了常见错误解决方案及延伸练习，帮助读者掌握金融数据采集的核心技能，为投资决策提供支持。注意规避动态加载、代理验证及元素定位等潜在陷阱，确保数据抓取高效稳定。

Fuel 爬虫：Scala 中的图片数据采集与分析

本程序基于GARCH-Copula-CVaR模型，使用MATLAB2022A仿真金融系统性风险溢出效应。核心功能包括计算违约点、资产价值波动率、信用溢价及其直方图等指标。GARCH模型用于描述资产收益波动性，Copula捕捉依赖结构，CVaR度量极端风险。完整代码无水印输出。 具体步骤：首先通过GARCH模型估计单个资产的波动性，再利用Copula方法构建多资产联合分布，最后应用CVaR评估系统性风险。程序展示了详细的运行结果和图表分析，适用于金融市场风险量化研究。

本文详细介绍如何使用Python测试淘宝店铺商品接口，涵盖环境搭建、API接入、签名生成、请求发送、数据解析与存储、异常处理等步骤。通过具体代码示例，帮助开发者轻松获取和分析淘宝店铺商品数据，适用于电商运营、市场分析等场景。遵守法规、注意调用频率限制及数据安全，确保应用的稳定性和合法性。

探索大数据分析的无限可能：R语言的应用与实践

该程序基于Big-Bang-Big-Crunch (BBBC)算法，在MATLAB2022A中实现目标函数最小值的计算与仿真。通过模拟宇宙大爆炸和大收缩过程，算法在解空间中搜索最优解。程序初始化随机解集，经过扩张和收缩阶段逐步逼近全局最优解，并记录每次迭代的最佳适应度。最终输出最佳解及其对应的目标函数最小值，并绘制收敛曲线展示优化过程。 核心代码实现了主循环、粒子位置更新、适应度评估及最优解更新等功能。程序运行后无水印，提供清晰的结果展示。

本文介绍了如何将阿里云 AI 功能与 Elasticsearch 集成，以提高语义搜索的相关性。

淘宝淘口令转换API是用于将淘宝商品或店铺链接与淘口令进行双向转换的接口，支持HTTP POST请求。开发者可通过此API生成或解析淘口令，方便在不同平台传播淘宝内容，吸引更多潜在客户。API返回JSON格式数据，包含转换结果和状态信息。使用前需注册并申请权限，确保调用稳定可靠。示例代码展示了如何通过Python实现淘口令的生成和解析功能。

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！

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和法律领域的 RAG 解决方案。

数据采集：从何开始？

大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型，以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构，将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景，DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时，可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境，以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct，介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。

搜款网（VVIC）是知名服装批发平台，开发者可通过API获取商品列表数据，用于市场调研、数据分析等。API请求通常为HTTP GET，需申请权限并提供API Key。响应数据为JSON格式，包含商品基本信息。Python示例代码展示了如何发送请求和处理响应。使用API时需确保合法合规，注意错误处理和性能优化。

大数据项目管理：从规划到执行的全景指南

大数据与云计算：无缝结合，开启数据新纪元

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。

数据可视化：让数据讲故事的力量

深入探讨区块链技术的安全性

面对机器学习场景下的训练瓶颈，微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark，微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈，大幅提升了训练效率，解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰，为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。

MapReduce 和 Spark 在 Shuffle 过程中有显著区别。MapReduce 采用两阶段模型，中间数据写入磁盘，I/O 开销大；而 Spark 使用基于内存的多阶段执行模型，支持操作合并和内存缓存，减少 I/O。Spark 的 RDD 转换优化减少了 Shuffle 次数，提升了性能。此外，Spark 通过 lineage 实现容错，资源管理更灵活，整体大数据处理效率更高。

人工智能在虚拟客服中的关键作用：提升交互体验与服务效率