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。
数据 + 模型 驱动 AI Native 应用发展
随着人工智能技术的飞速发展，从生成式人工智能（GenAI）到自主代理人工智能（Agentic AI）的演进，企业面临着构建 AI Native 应用的机遇与挑战。本文将深入探讨 AI 开发模式的转变、企业应用的挑战以及技术架构和开发工具的应用，旨在为读者提供一个全面的视角，以理解如何利用数据和模型驱动 AI Native 应用的发展。
Java 17 及以上版本核心特性在现代开发实践中的深度应用与高效实践方法 Java 开发实践
本项目以“学生成绩管理系统”为例，深入实践Java 17+核心特性与现代开发技术。采用Spring Boot 3.1、WebFlux、R2DBC等构建响应式应用，结合Record类、模式匹配、Stream优化等新特性提升代码质量。涵盖容器化部署（Docker）、自动化测试、性能优化及安全加固，全面展示Java最新技术在实际项目中的应用，助力开发者掌握现代化Java开发方法。
ViTAR：模糊位置编码让视觉Transformer适配任意分辨率图像
ViTAR代表了视觉Transformer技术的重要进步，特别是在处理多样化和高分辨率图像数据的应用场景中表现出显著优势。
淘宝API文档：淘宝商品详情API接口
淘宝商品详情API（taobao.item.get）为开发者提供获取商品信息的途径，涵盖基础信息、价格、图文、评价及物流等。适用于电商数据分析、比价平台与购物助手开发。本文提供Python调用示例，含请求构造与响应处理流程。
1688商品详情API全字段解析：从基础参数到SKU深度挖掘
1688商品详情API为开发者提供高效获取商品信息的官方通道，支持自动化获取标题、价格、库存等核心数据，适用于电商开发、数据分析及供应链管理。接口支持灵活参数配置，并提供Python调用示例，便于快速集成与应用。
大数据信息SEO优化系统软件
大数据信息SEO优化系统软件（V1.0）是公司基于“驱动企业价值持续增长”战略，针对企业网站、电商平台及内容营销场景深度定制的智能化搜索引擎优化解决方案。该软件以“提升搜索排名、精准引流获客”为核心目标，通过整合全网数据采集、智能关键词挖掘、内容质量分析、外链健康度监测等功能模块，为企业构建从数据洞察到策略落地的全链路SEO优化体系，助力品牌高效提升搜索引擎曝光度，实现从流量获取到商业转化的价值升级。
DistillQwen-ThoughtY：通过变长思维链蒸馏，全面提升模型推理能力！
阿里云 PAI 团队基于 EasyDistill 框架，创新性地采用推理冗余度(RV)和认知难度(CD)双指标筛选机制，实现思维链与模型能力的精准匹配，发布新一代推理模型 DistillQwen-ThoughtY。相关模型和数据集已在 hugging face/ModelScope 等开源社区开放，配套 EasyDistill 框架支持高效知识蒸馏。近期内将推出 DistillQwen-ThoughtY 模型在 PAI-ModelGallery 的一键部署、训练和评测实践。
淘宝API系列：淘宝商品优惠信息API接口详解
本文介绍了如何通过淘宝开放平台调用商品优惠券API接口，包含注册开发者账号、创建应用、使用item_search_coupon接口查询优惠券信息及数据字段说明。提供Python请求示例，适用于电商促销管理与用户优惠策略实现。
Java 大视界 —— 基于 Java 的大数据分布式计算在气象数据处理与天气预报中的应用进展（176）
本文围绕基于 Java 的大数据分布式计算在气象数据处理与天气预报中的应用展开，剖析行业现状与挑战，阐释技术原理，介绍其在数据处理及天气预报中的具体应用，并结合实际案例展示实施效果。
跨境卖家必看！2025年1688图片搜索相似商品新功能解锁全球供应链
1688图片搜索商品接口支持通过上传图片查找相似商品，适用于电商选品、竞品分析与供应链溯源。具备高精度匹配与灵活筛选功能，可识别多角度及局部特征，并支持结合类目、价格、起订量等参数过滤结果，提升选品效率与购物体验。
基于遗传优化ELM网络的时间序列预测算法matlab仿真
本项目实现了一种基于遗传算法优化的极限学习机（GA-ELM）网络时间序列预测方法。通过对比传统ELM与GA-ELM，验证了参数优化对非线性时间序列预测精度的提升效果。核心程序利用MATLAB 2022A完成，采用遗传算法全局搜索最优权重与偏置，结合ELM快速训练特性，显著提高模型稳定性与准确性。实验结果展示了GA-ELM在复杂数据中的优越表现，误差明显降低。此方法适用于金融、气象等领域的时间序列预测任务。
跨境卖家必看！2025年1688API新功能解锁全球供应链
1688商品详情接口是阿里巴巴1688平台提供的API，用于获取商品标题、价格、库存、图片等详细信息。支持GET和POST请求，返回JSON格式数据，包含商品描述、商家信息等。适用于电商数据分析、比价系统等场景。调用流程包括申请权限、准备参数并发送请求、处理响应内容，需使用通用参数（如app_key、timestamp）和业务参数（如product_id）。该接口助力提升业务效率与决策准确性。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在城市地下管网管理与风险预警中的应用（275）
本文系统阐述 Java 与大数据可视化技术在城市地下管网管理中的应用，涵盖数据采集、三维建模、风险预警及性能优化，结合真实案例提供可落地的技术方案。
深入研究：淘宝店铺所有商品API接口详解
淘宝店铺商品API接口（item_search_shop）用于获取指定店铺内所有商品信息，包括商品ID、名称、价格、库存、描述、图片URL等。开发者可通过必填参数shop_id及可选参数（如page、sort、category_id等）实现分页查询、排序和分类筛选功能。响应数据包含状态码、消息、商品总数及详细列表，适用于电商平台与第三方应用展示店铺商品场景。
Spring Boot 3.x 现代化应用开发实战技巧与最佳实践
本指南基于Spring Boot 3.x，融合微服务、云原生与响应式编程等前沿技术，打造现代化应用开发实践。通过构建智能电商平台案例，涵盖商品、订单、用户等核心服务，展示Spring WebFlux、OAuth 2.0认证、Spring Cloud Gateway路由、GraalVM原生编译等技术实现。同时提供Docker/Kubernetes部署方案及性能优化策略，助您掌握从开发到生产的全流程。代码示例详实，适合进阶开发者参考。
淘宝天猫图片搜索商品接口（附代码示例）
拍立淘图片搜索接口支持开发者通过上传图片或提供图片URL，在淘宝、天猫平台搜索相似商品，适用于商品识别、比价等场景。接口采用POST（上传图片）或GET（图片URL）请求方式，返回JSON格式数据，包含商品ID、标题、价格、卖家信息、销量及图片URL等详情，参数可指定搜索关键词、类目、结果数量等，默认返回20条。
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。
如何评估数据接口的稳定性和可靠性
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。
昇腾AI4S图机器学习：DGL图构建接口的PyG替换
本文探讨了在图神经网络中将DGL接口替换为PyG实现的方法，重点以RFdiffusion蛋白质设计模型中的SE3Transformer为例。SE3Transformer通过SE(3)等变性提取三维几何特征，其图构建部分依赖DGL接口。文章详细介绍了两个关键函数的替换：`make_full_graph` 和 `make_topk_graph`。前者构建完全连接图，后者生成k近邻图。通过PyG的高效实现（如`knn_graph`），我们简化了图结构创建过程，并调整边特征处理逻辑以兼容不同框架，从而更好地支持昇腾NPU等硬件环境。此方法为跨库迁移提供了实用参考。
深入浅出：微店商品详情API接口Python攻略
本教程介绍如何使用Python与微店商品详情API交互。首先，确保安装`requests`库（`pip install requests`）。接着，在微店开发者平台注册应用以获取API访问权限。然后，通过编写Python代码调用API，示例函数`get_weidian_product_detail`可传入商品ID和AppKey获取商品详情（如名称、价格、图片等）。最后，处理返回的JSON数据并注意错误处理和查阅最新API文档。按此步骤，即可顺利获取商品信息。
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。
电商API调用工具全解析
电商API是电商平台提供的接口，供第三方开发者调用以实现数据交互。主要功能包括商品推广、订单处理、数据分析和客户服务等，可获取商品、订单、库存、用户、物流及评价等多类数据。通过电商API，开发者能方便地访问平台资源，构建个性化应用和服务，提升用户体验与经营效率。相关调用工具可帮助开发者更高效地整合和利用这些数据。
校招 Java 面试常见知识点及实战案例全解析
本文全面解析了Java校招面试中的常见知识点，涵盖Java新特性（如Lambda表达式、、Optional类）、集合框架高级应用（线程安全集合、Map性能优化）、多线程与并发编程（线程池配置）、JVM性能调优（内存溢出排查、垃圾回收器选择）、Spring与微服务实战（Spring Boot自动配置）、数据库与ORM框架（MyBatis高级用法、索引优化）、分布式系统（分布式事务、缓存应用）、性能优化（接口优化、高并发限流）、单元测试与代码质量（JUnit 5、Mockito、JaCoCo）以及项目实战案例（电商秒杀系统、社交消息推送）。资源地址： [https://pan.quark.cn/s
BayesFlow：基于神经网络的摊销贝叶斯推断框架
BayesFlow 是一个基于 Python 的开源框架，利用摊销神经网络加速贝叶斯推断，解决传统方法计算复杂度高的问题。它通过训练神经网络学习从数据到参数的映射，实现毫秒级实时推断。核心组件包括摘要网络、后验网络和似然网络，支持摊销后验估计、模型比较及错误检测等功能。适用于流行病学、神经科学、地震学等领域，为仿真驱动的科研与工程提供高效解决方案。其模块化设计兼顾易用性与灵活性，推动贝叶斯推断从理论走向实践。
Quick BI V5.5上线：AI赋能全场景提效，分析决策 “快、准、稳”！
Quick BI 5.5版本应运而生，围绕"AI赋能+全场景提效"，助力企业加速释放数据价值。此次升级，不仅让复杂分析"开箱即用"，更通过智能工具与场景化能力，助力企业实现从数据洞察到决策落地的全流程闭环。
NLP助力非结构化文本抽取：实体关系提取实战
本文介绍了一套基于微博热帖的中文非结构化文本分析系统，通过爬虫代理采集数据，结合NLP技术实现实体识别、关系抽取及情感分析。核心技术包括爬虫模块、请求配置、页面采集和中文NLP处理，最终将数据结构化并保存为CSV文件或生成图谱。代码示例从基础正则规则到高级深度学习模型（如BERT-BiLSTM-CRF）逐步演进，适合初学者与进阶用户调试与扩展，展现了中文NLP在实际场景中的应用价值。
淘宝天猫商品详情API接口攻略
淘宝天猫商品详情API接口是电商开发的重要工具，支持获取商品主图、价格、标题、销量及属性等详细信息。该接口广泛应用于电商数据分析与自动化购物领域。开发者可通过注册淘宝开放平台账号、申请权限并按照流程调用接口，实现商品基础信息、详情描述、图片视频资源、SKU属性及评价数据的查询。示例代码展示了如何使用Python调用此API，帮助快速上手开发。
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。
QUIC协议优化：HTTP/3环境下的超高速异步抓取方案
本文介绍了一种基于QUIC和HTTP/3的异步爬虫方案，用于抓取知乎热榜数据并生成趋势图。通过HTTPX与aioquic结合实现高性能连接复用，配合代理IP绕过反爬限制，提取标题、热度等信息。利用Python代码示例展示了异步抓取流程，并借助Matplotlib绘制话题热度变化图表。分析显示突发热点生命周期短，而深度话题热度更稳定。此方案可优化内容运营策略，快速捕捉潜在爆款话题。
防止交叉验证中的数据泄露：提升模型在实际环境中的性能
本文探讨了机器学习模型从开发到部署过程中可能出现的性能断崖问题，重点分析了**数据泄露**和**类别不平衡**两大主要原因。数据泄露可能源于预处理、特征工程或目标变量的不当操作，导致模型在测试阶段表现优异但实际应用中失效。同时，类别不平衡会使得常规交叉验证结果不可靠，需采用分层K折等方法应对。文章还介绍了通过Scikit-learn的Pipeline和ColumnTransformer防止数据泄露的最佳实践，并强调重采样技术（如SMOTE）应在数据划分后执行。最后，总结了构建可靠模型评估流程的核心原则，包括使用管道、分层验证及独立保留集等，帮助开发者构建在真实场景中性能稳定的模型。
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。
