单机扛不住,我把爬虫搬上了 Kubernetes:弹性伸缩与成本优化的实战
本文讲述了作者在大规模爬虫项目中遇到的挑战,包括任务堆积、高失败率和成本失控。通过将爬虫项目迁移到Kubernetes并使用HPA自动伸缩、代理池隔离和Redis队列,作者成功解决了这些问题,提高了性能,降低了成本,并实现了系统的弹性伸缩。最终,作者通过这次改造学到了性能、代理隔离和成本控制的重要性。
基于springboot的旅游门票预定系统
在数字化时代,旅游门票预定系统应运而生,结合Spring Boot、Vue、Java与MySQL技术,实现在线预订、电子验票、数据分析等功能,提升游客体验与景区管理效率,推动旅游业智能化转型。
速卖通开放平台接口实战:跨境电商商品检索与详情解析全方案(附多语言处理 + 签名避坑代码)
本文基于30+店铺实战经验,详解速卖通接口开发核心:从签名认证、多语言字段处理到商品检索与详情解析,提供可复用代码及避坑指南,助你快速实现选品工具、多平台同步等跨境场景,新手也能少走两天弯路。
建议用API来获取电商的商品数据,但还是需要用爬虫
在电商数据获取中,“优先用 API、辅以爬虫”是务实策略。API 满足合规稳定的核心需求,而爬虫则在权限限制、数据不全、成本过高或跨平台整合时发挥关键补充作用。本文从 API 局限性、爬虫不可替代场景及协同方案三方面,详解如何高效结合两者,实现合规又全面的数据采集与应用。
基于SEIR传染病模型的社会舆情传播matlab模拟与仿真
本项目基于SEIR传染病模型构建社会舆情传播分析系统,利用MATLAB 2022A进行仿真测试。通过数值求解微分方程组,模拟舆情从产生、扩散到平息的全过程,揭示其内在传播规律。模型将人群分为易感者、暴露者、感染者和康复者四类,结合真实推文数据绘制传播曲线,验证模型有效性,为舆情监控与干预提供科学依据。
【跨国数仓迁移最佳实践5】MaxCompute近线查询解决方案助力物流电商等实时场景实现高效查询
本系列文章将围绕东南亚头部科技集团的真实迁移历程展开,逐步拆解 BigQuery 迁移至 MaxCompute 过程中的关键挑战与技术创新。本篇为第5篇,解析跨国数仓迁移背后的性能优化技术。 注:客户背景为东南亚头部科技集团,文中用 GoTerra 表示。
天猫商品详情API 数据解析(附代码)
天猫商品详情API(tmall.item_get)通过商品ID获取标题、价格、库存、图片、SKU等信息,支持高并发,适用于电商数据分析与价格策略优化。接口采用HTTP请求与JSON返回,需AppKey+签名认证。附Python请求示例,含签名验证与异常处理。前往体验:c0b.cc/R4rbK2
让模型不再忽视少数类:MixUp、CutMix、Focal Loss三种技术解决数据不平衡问题
在机器学习应用中,数据集规模有限且类别分布不均(如医学影像中正类仅占5%)常导致模型偏向多数类,虽准确率高,但少数类识别效果差。本文探讨MixUp、CutMix和Focal Loss三种技术,分别从数据增强与损失函数角度提升小规模不平衡数据集上的模型表现。
什么类型的项目会优先选择Headless CMS
Headless CMS的核心价值在于内容与展示的解耦,当项目需要跨终端、高定制化前端、敏捷迭代或强扩展性时,它会成为更优选择;而在小规模、低预算、内容简单且稳定的场景中,传统CMS则更具实用性。
全量抓取还是增量采集?二手房数据采集实战解析
本文以链家二手房数据采集为例,探讨全量抓取与增量采集的优劣与适用场景,并结合代理IP技术实现高效、稳定的爬虫方案。通过SQLite/PostgreSQL存储、内容哈希去重、定时任务调度等手段,构建可持续运行的数据更新与统计系统。适用于房产数据分析、市场监测等场景,兼顾资源效率与数据质量。
微店商品详情API开发指南
本文介绍了如何通过微店的micro.item_get接口获取商品详情,涵盖商品信息、描述、图片及销量等数据,并提供Python调用示例,适用于电商开发、数据分析与个性化推荐场景。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言生成中的可控性研究与应用(229)
本文深入探讨Java大数据与机器学习在自然语言生成(NLG)中的可控性研究,分析当前生成模型面临的“失控”挑战,如数据噪声、标注偏差及黑盒模型信任问题,提出Java技术在数据清洗、异构框架融合与生态工具链中的关键作用。通过条件注入、强化学习与模型融合等策略,实现文本生成的精准控制,并结合网易新闻与蚂蚁集团的实战案例,展示Java在提升生成效率与合规性方面的卓越能力,为金融、法律等强监管领域提供技术参考。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在电商用户流失预测与留存策略制定中的应用(217)
本文探讨 Java 大数据与机器学习在电商用户流失预测与留存策略中的应用。通过构建高精度预测模型与动态分层策略,助力企业提前识别流失用户、精准触达,实现用户留存率与商业价值双提升,为电商应对用户流失提供技术新思路。
1688商品详情API秘籍!轻松获取商品详情数据
1688商品详情API可获取商品标题、价格、库存、图片等信息,支持数据分析与价格监控。本文介绍其接口规范及Python调用方法,含完整示例代码,助开发者快速集成。
Java 大视界 --Java 大数据在智能医疗远程手术机器人控制与数据传输中的技术支持(215)
本文深入探讨 Java 大数据在智能医疗远程手术机器人控制与数据传输中的关键技术应用,涵盖数据采集、分布式计算、延迟补偿算法、数据压缩与加密传输等内容,并结合多个跨国手术案例,展示 Java 大数据如何赋能远程医疗,实现高精度、低延迟、安全可靠的手术支持,为医疗行业的数字化转型提供坚实技术支撑。
markdown编辑器
本Markdown编辑器基于StackEdit改进,新增界面设计、代码高亮、图片拖拽、KaTeX公式、甘特图、多屏编辑、写作模式切换、检查列表等功能,提升写作体验,支持离线使用与多种格式导出。
基于AOA算术优化的KNN数据聚类算法matlab仿真
本程序基于AOA算术优化算法优化KNN聚类,使用Matlab 2022A编写。通过AOA搜索最优特征子集,提升KNN聚类精度,并对比不同特征数量下的聚类效果。包含完整仿真流程与可视化结果展示。
《10分钟开发电商页!CodeBuddy自然语言转代码实测:程序员效率革命》
CodeBuddy AI编程助手,实现自然语言到代码全流程生成,支持React开发、Figma转代码,提升效率,限时抽奖送体验码!
京东商品列表API秘籍!轻松获取商品列表数据
京东商品列表API是京东开放平台的核心接口,支持通过编程获取商品数据,适用于电商分析、价格监控等场景。提供关键词搜索、分类筛选、价格区间、排序及分页功能,采用HTTPS请求,返回JSON数据,具备高并发稳定性。附Python请求示例,便于快速集成调用。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用(210)
本篇文章探讨了基于 Java 的大数据实时流处理技术在能源行业设备状态监测与故障预测中的应用。文章分析了传统能源设备运维的局限性,如人工巡检效率低、数据处理滞后等问题,并引入 Java 大数据技术作为解决方案。通过实时流处理引擎如 Apache Flink,实现多源异构数据的采集、清洗与异常检测,提升了设备监测的实时性与准确性。同时,文章还介绍了数字孪生、边缘计算等前沿技术的融合应用,并结合国家电网和海上风电场的实际案例,展示了 Java 大数据技术在提升运维效率、降低故障风险和节约成本方面的显著效果。
天猫商品详情API响应数据解析
天猫商品详情API是天猫开放平台的核心接口,通过商品ID可获取标题、价格、图片、库存等详细信息,广泛应用于价格监控、竞品分析等场景。支持HTTP请求,返回JSON格式数据,Python示例代码展示了如何高效调用该接口获取商品数据。
Java 大视界 --Java 大数据在智慧交通公交车辆调度与乘客需求匹配中的应用创新(206)
本文章聚焦Java大数据在智慧交通公交调度与乘客需求匹配中的创新应用。通过动态实时调度、乘客需求精准预测及智能服务生态构建,Java与大数据技术助力公交系统实现高效、绿色、智能化升级,显著提升准点率与乘客满意度,推动城市交通智慧化转型。
【赵渝强老师】阿里云大数据存储计算服务:MaxCompute
阿里云MaxCompute是快速、全托管的TB/PB级数据仓库解决方案,提供海量数据存储与计算服务。支持多种计算模型,适用于大规模离线数据分析,具备高安全性、低成本、易用性强等特点,助力企业高效处理大数据。
京东商品详情API响应数据解析
京东开放平台提供多种API接口,可获取商品标题、价格、库存、详情描述等120+字段信息,支持分钟级更新。核心接口包括商品基础信息、详情及SKU查询,适用于比价、监控、营销分析等电商场景。文章还附Python调用示例,便于开发者快速集成。
最大熵逆强化学习:理论基础、数学推导与工程实现
本文重点讨论逆强化学习(Inverse Reinforcement Learning, IRL),这是模仿学习的重要分支,其核心目标是基于演示数据学习能够最大化期望奖励的最优策略。
时空API实测:区域人群客流画像数据快速获取
市场调研无需繁琐查找客流数据,通过API接口快速获取人群画像与客流统计信息。支持自由选择区域、时间季度及人群类型,返回包括年龄、性别、职业、消费偏好等多维数据。
告别低效代码:用对这10个Pandas方法让数据分析效率翻倍
本文将介绍 10 个在数据处理中至关重要的 Pandas 技术模式。这些模式能够显著减少调试时间,提升代码的可维护性,并构建更加清晰的数据处理流水线。
大语言模型也可以进行图像分割:使用Gemini实现工业异物检测完整代码示例
本文将通过一个实际应用场景——工业传送带异物检测,详细介绍如何利用Gemini的图像分割能力构建完整的解决方案。
项目介绍:基于ChartScanAI的crypto currency决策系统
ChartScanAI 是一个基于 GitHub 的增强型加密货币交易策略工具,结合 RSI、EMA、ADX 和 OBV 等技术指标,通过动态权重分配与蜡烛图模式识别,实现多周期(1h、4h、1d、1w)交易信号生成。策略内置市场状态判断、信号加权评分、风险管理(ATR 止损止盈)及仓位控制逻辑,旨在提升交易适应性与收益风险比。
从实验室到生产线:机器学习模型部署的七大陷阱及PyTorch Serving避坑指南
本文深入探讨了机器学习模型从实验室到生产环境部署过程中常见的七大陷阱,并提供基于PyTorch Serving的解决方案。内容涵盖环境依赖、模型序列化、资源管理、输入处理、监控缺失、安全防护及模型更新等关键环节。通过真实案例分析与代码示例,帮助读者理解部署失败的原因并掌握避坑技巧。同时,文章介绍了高级部署架构、性能优化策略及未来趋势,如Serverless服务和边缘-云协同部署,助力构建稳健高效的模型部署体系。
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。