AI重新定义体育直播
2024年的AI体育直播正以前所未有的方式革新观赛体验：进球瞬间生成多语言解说、预判精彩镜头、实时战术分析、自动生成集锦。AI不仅取代传统导播，还提供风格化解说、情绪化运镜和防作弊辅助，让比赛更智能、互动更丰富。开发者可借助开源工具入局，未来或将实现全息解说与脑机直连，为体育注入科技魅力！
Java 最新技术实操：从基础到进阶的详细指南
本文介绍了Java 17及后续版本的核心技术实操，涵盖新特性、集合框架、异常处理和多线程编程等内容。主要包括：密封类(Sealed Classes)的继承层级控制、模式匹配(Pattern Matching)简化类型判断、文本块(Text Blocks)处理多行字符串；集合框架中的工厂方法和Stream API高级操作；异常处理的最佳实践如自动资源管理(ARM)和自定义异常；多线程编程中的CompletableFuture异步编程和ReentrantLock显式锁使用。
基于时间图神经网络多的产品需求预测：跨序列依赖性建模实战指南
本文展示了如何通过学习稀疏影响图、应用图卷积融合邻居节点信息，并结合时间卷积捕获演化模式的完整技术路径，深入分析每个步骤的机制原理和数学基础。
基于云模型的车辆行驶速度估计算法matlab仿真
本项目基于云模型的车辆行驶速度估计算法，利用MATLAB2022A实现仿真。相比传统传感器测量方法，该算法通过数据驱动与智能推理间接估计车速，具备低成本、高适应性特点。核心程序通过逆向正态云发生器提取样本数据的数字特征（期望、熵、超熵），再用正向云发生器生成云滴进行速度估算。算法结合优化调整云模型参数及规则库更新，提升速度估计准确性。验证结果显示，其估算值与高精度传感器测量值高度吻合，适用于交通流量监测、安全预警等场景。
PyTorch + MLFlow 实战：从零构建可追踪的深度学习模型训练系统
本文通过使用 Kaggle 数据集训练情感分析模型的实例，详细演示了如何将 PyTorch 与 MLFlow 进行深度集成，实现完整的实验跟踪、模型记录和结果可复现性管理。文章将系统性地介绍训练代码的核心组件，展示指标和工件的记录方法，并提供 MLFlow UI 的详细界面截图。
云计算SLA响应时间的matlab模拟与仿真
本项目基于MATLAB 2022a，模拟了排队理论中的FIFO（先入先出）队列模型。程序通过Poisson随机变量生成数据包流量，使用公式`q(t)=max(0,q(t-1)+a(t)-1)`计算缓冲区中数据包数量随时间的变化，并输出`q(t)`柱状图及时间差分析结果。核心算法结合M/M/1排队模型与Little's Law，评估响应时间受网络延迟、处理时间和队列等待等因素的影响，为云计算SLA性能优化提供理论支持。
NLP驱动网页数据分类与抽取实战
本文探讨了使用NLP技术进行网页商品数据抽取时遇到的三大瓶颈：请求延迟高、结构解析慢和分类精度低，并以目标站点goofish.com为例，展示了传统方法在采集商品信息时的性能问题。通过引入爬虫代理降低封禁概率、模拟真实用户行为优化请求，以及利用关键词提取提升分类准确性，实现了请求成功率从65%提升至98%，平均请求耗时减少72.7%，NLP分类错误率下降73.6%的显著优化效果。最终，代码实现快速抓取并解析商品数据，支持价格统计与关键词分析，为构建智能推荐模型奠定了基础。
基于Logistic-Map混沌序列的数字信息加解密算法matlab仿真,支持对文字,灰度图,彩色图,语音进行加解密
本项目实现了一种基于Logistic Map混沌序列的数字信息加解密算法，使用MATLAB2022A开发并包含GUI操作界面。支持对文字、灰度图像、彩色图像和语音信号进行加密与解密处理。核心程序通过调整Logistic Map的参数生成伪随机密钥序列，确保加密的安全性。混沌系统的不可预测性和对初值的敏感依赖性是该算法的核心优势。示例展示了彩色图像、灰度图像、语音信号及文字信息的加解密效果，运行结果清晰准确，且完整程序输出无水印。
AppTrace技术全景：开发者视角下的工具链与实践经验
本文全面介绍了AppTrace技术，涵盖其核心价值、实现方案及实战经验。通过性能剖析、行为分析、异常诊断和优化验证等功能，开发者可深入了解应用行为并解决性能问题。文章详细解析了iOS与Android平台的原生工具（如Signpost API、Android Profiler）以及跨平台解决方案（如Firebase Performance Monitoring）。同时分享了列表滚动卡顿优化和内存泄漏排查等实战案例，并探讨商业级APM工具与开源工具的应用场景。最后展望了AI驱动异常检测、端侧机器学习分析等未来趋势，强调在追踪深度与用户隐私间寻求平衡的重要性。
使用DataWorks PyODPS节点调用XGBoost算法
本文介绍如何在DataWorks中通过PyODPS3节点调用XGBoost算法完成模型训练与测试，并实现周期离线调度。主要内容包括：1) 使用ODPS SQL构建数据集；2) 创建PyODPS3节点进行数据处理与模型训练；3) 构建支持XGBoost的自定义镜像；4) 测试运行并选择对应镜像。适用于需要集成机器学习算法到大数据工作流的用户。
淘宝天猫店铺商品API接口全方位接入指南
本攻略介绍淘宝天猫店铺商品API接口的使用方法，涵盖接口概述、请求方式、参数说明及响应数据等内容。核心接口如`tb.items.onsale.get`和`tb.items.inventory.get`，支持获取出售中或库存商品信息，采用HTTP POST请求，返回JSON格式数据。通用参数包括`app_key`、`timestamp`等，业务参数涉及`seller_nick`、分页设置等。响应数据包含商品ID、标题、价格、图片URL等关键信息，助力开发者高效整合与分析店铺商品数据，并提供Python请求示例方便实践。
华为仓颉语言初识：结构体struct和类class的异同
华为仓颉语言是一种基于鸿蒙系统的新型编程语言，结合了Java和C的特点，支持与ArkTs互相调用，提升应用性能。本文详细对比了仓颉语言中结构体（struct）和类（class）的区别：struct不支持继承，赋值时为值传递；而class支持单继承、多实现，赋值时为引用传递。两者均支持构造函数及成员访问修饰符，但struct新增internal修饰符限制包内访问。开发者需根据实际需求选择合适的使用场景。
Amoro + Flink CDC 数据融合入湖新体验
本文总结了货拉拉高级大数据开发工程师陈政羽在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦Flink CDC在货拉拉的应用与优化。内容涵盖CDC应用现状、数据入湖新体验、入湖优化及未来规划。文中详细分析了CDC在多业务场景中的实践，包括数据采集平台化、稳定性建设，以及面临的文件碎片化、Schema演进等挑战。同时介绍了基于Apache Amoro的湖仓融合架构，通过自优化服务解决小文件问题，提升数据新鲜度与读写平衡。未来将深化Paimon与Amoro的结合，打造更高效的入湖生态与自动化优化方案。
高效处理多维数组：einsum()函数从入门到精通
本文深入解析了NumPy中的`einsum()`函数，从基础语法到高级应用全面展开。文章首先介绍了爱因斯坦求和约定的数学基础，解释了`einsum()`如何通过简洁的索引符号实现复杂的多维数组运算。
1688商品详情API实战：Python调用全流程与数据解析技巧
本文介绍了1688电商平台的商品详情API接口，助力电商从业者高效获取商品信息。接口可返回商品基础属性、价格体系、库存状态、图片描述及商家详情等多维度数据，支持全球化语言设置。通过Python示例代码展示了如何调用该接口，帮助用户快速上手，适用于选品分析、市场研究等场景。
京东商品详情API接口攻略
本文介绍如何使用京东商品详情API获取商品信息，包括名称、价格、规格和用户评价等。该API基于RESTful设计，支持HTTP POST/GET请求，返回JSON格式数据。文章提供了Python请求示例，涵盖参数配置、签名生成与错误处理，帮助开发者快速集成并构建比价工具或推荐系统等应用。通过调整`param_json`参数，可灵活获取所需商品详情信息。
小红书笔记详情API接口如何使用
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。
中原银行实时场景企业级解决方案
中原银行实时数据开发平台负责人杜威科在Flink Forward Asia 2024分享了银行业实时数据处理的经验。内容涵盖需求分析、解决方案、场景案例与现状展望。银行业需构建全链路、全场景的企业级实时数据平台，解决动账场景下的复杂计算需求。通过Flink+Paimon方案，实现高效更新、低成本存储与便捷查询。案例包括账户表实时更新入湖、交易协同优化、实时图应用、海量数据存储及业务人员易用性建设。未来目标是实现上千张表实时入湖，缩短延迟并探索AI结合的新场景。
【解决方案】DistilQwen2.5-R1蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。
频率派与贝叶斯统计在营销组合建模中的应用比较：隐私优先时代的方法选择
营销组合建模（MMM）是量化营销渠道贡献的核心工具，在数字营销进入隐私优先时代后焕发新生。文章探讨了频率派与贝叶斯统计学在MMM中的应用，前者实现简单、结果直观，适合数据充足场景；后者能整合先验知识、量化不确定性，适应复杂和数据稀缺情况。两者各有优劣，选择需结合业务需求与数据条件。贝叶斯方法在隐私保护趋势下尤为重要，为未来营销分析提供新思路。
linux常用命令详细说明以及案例
本文介绍了Linux中几个常用的命令及其用法，包括：`ls`（列出目录内容）、`cd`（切换目录）、`mkdir`（创建目录）、`rm -p`（删除目录及内容）和`mv`（移动或重命名文件/目录）。每个命令都配有详细说明、语法格式、常见选项及实用案例，帮助用户更好地理解和使用这些基础命令。内容源自[linux常用命令详细说明以及案例](https://linux.ciilii.com/show/news-285.html)。
QuickBI产品和服务的双重绝杀
作为一名大数据开发工程师，我从2020年开始接触阿里云服务，最初简单尝试了QuickBI的可视化功能。2022年，因公司需求深入使用QuickBI进行数据可视化，对比多款工具后选定QuickBI，因其模板丰富、生态完善和技术售后出色。使用过程中，QuickBI的技术支持帮助我解决了诸多难题，如图表配置、复杂需求调试和SQL问题排查。其API接口功能给我留下深刻印象，能有效解决用户权限控制问题。如今再次选择QuickBI用于实时数仓的数据可视化建设，希望它能继续保持优质服务，助力更多开发者成为数据报表大师。
RAG-Gym: 基于过程监督的检索增强生成代理优化框架
本文介绍RAG-Gym框架，通过过程监督优化推理与搜索代理。针对传统RAG架构效能限制及提示工程依赖问题，提出统一优化方法。核心贡献包括：设计ReSearch代理架构实现推理与搜索协同；验证过程奖励模型提升性能；系统分析过程监督来源、奖励模型迁移性和性能扩展规律。实验表明，RAG-Gym显著增强知识密集型任务中搜索代理表现，为未来智能系统研发提供理论与实践参考。
淘宝淘口令 API 接口全攻略
### 淘口令 API 及相关服务简介 **一、淘口令 API（item_password）** - **功能**：将淘口令转换为商品链接或获取商品信息，支持生成自定义淘口令。 - **申请流程**：注册账号、创建应用、获取凭证、申请权限。 - **调用示例（Python）**：通过签名和请求参数调用接口，生成淘口令。 **二、第三方 API 服务** - **适用场景**：简化开发流程，支持高佣转链、淘口令解析等功能。 - **推荐接口**：万能淘口令生成、淘口令解析真实 URL。
HTTP代理服务器对速度提升有何作用？
在信息化时代，网络成为生活不可或缺的一部分。HTTP代理服务器位于客户端与服务器之间，通过数据压缩、缓存机制和路由优化等方式，有效提高数据传输速度并保护个人信息安全。使用91HTTP等工具，用户可在业务需求中获得更快更安全的网络体验。
阿里云助力富友数据中台革新，创新引擎赋能商户数字化经营
在电子商务和跨境交易蓬勃发展的背景下，第三方支付行业迎来爆发式增长，但也面临数据量激增、实时性瓶颈、高并发压力及成本效率失衡等挑战。富友支付通过引入MaxCompute、Hologres和DataWorks等技术，重构新一代数据仓库体系，实现高性能、高稳定性和降本增效，助力商户数字化经营，推动支付行业生态的可持续发展。
基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法matlab仿真
本项目基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法，旨在提高复杂场景下多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。通过融合目标间的关系和数据关联性，优化跟踪结果。程序在MATLAB2022A上运行，展示了真实轨迹与滤波轨迹的对比、位置及速度误差均值和均方误差等关键指标。核心代码包括对目标轨迹、速度及误差的详细绘图分析，验证了算法的有效性。该算法结合CS模型的初步聚类和CV模型的投票机制，增强了目标状态估计的准确性，尤其适用于遮挡、重叠和快速运动等复杂场景。
基于云服务器的数仓搭建-hive/spark安装
本文介绍了在本地安装和配置MySQL、Hive及Spark的过程。主要内容包括： - **MySQL本地安装**：详细描述了内存占用情况及安装步骤，涉及安装脚本的编写与执行，以及连接MySQL的方法。 - **Hive安装**：涵盖了从上传压缩包到配置环境变量的全过程，并解释了如何将Hive元数据存储配置到MySQL中。 - **Hive与Spark集成**：说明了如何安装Spark并将其与Hive集成，确保Hive任务由Spark执行，同时解决了依赖冲突问题。 - **常见问题及解决方法**：列举了安装过程中可能遇到的问题及其解决方案，如内存配置不足、节点间通信问题等。
1688 商品详情API接口（1688API 系列）
1688 商品详情 API 接口是电商应用开发中的关键工具，尤其适用于整合 1688 平台的商品数据。该接口提供商品的基础属性、价格、库存、图片、描述及商家信息等多维度数据，支持 HTTP GET 和 POST 请求方式。通过必填的商品 ID 及可选的语言参数等，开发者能精准获取并展示商品详情，提升用户体验和决策效率。响应数据包括商品名称、类目、品牌、价格区间、库存、图片列表、详细描述及商家信息等，帮助技术员高效集成接口，实现与 1688 平台的无缝对接。供稿者：Taobaoapi2014。
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。
