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。

本项目基于遗传优化算法（GA）进行风力机位置布局的MATLAB仿真，旨在最大化风场发电效率。使用MATLAB2022A版本运行，核心代码通过迭代选择、交叉、变异等操作优化风力机布局。输出包括优化收敛曲线和最佳布局图。遗传算法模拟生物进化机制，通过初始化、选择、交叉、变异和精英保留等步骤，在复杂约束条件下找到最优布局方案，提升风场整体能源产出效率。

本文介绍如何使用Java开发爬虫程序，通过微店API接口获取商品快递费用（item_fee）数据。主要内容包括：微店API接口的使用方法、Java爬虫技术背景、需求分析和技术选型。具体实现步骤为：发送HTTP请求获取数据、解析JSON格式的响应并提取快递费用信息，最后将结果存储到本地文件中。文中还提供了完整的代码示例，并提醒开发者注意授权令牌、接口频率限制及数据合法性等问题。

随着DeepSeek的流行，个人和小团体在大数据面前显得脆弱。AI让工作简化，但也会导致失业风险。会使用新技术的人忙碌，其他人可能闲着或落后。未来充满不确定性，信息真假难辨，人们仿佛在演戏，真情实感被掩盖。在AI时代，如何保持真实与秩序成为重要问题。

速卖通提供商品列表API，开发者可通过关键词、类目、价格范围等条件获取商品标题、价格、销量等基本信息。使用前需注册开发者账号、创建应用并授权获取access_token。Python示例代码展示了如何调用接口，返回JSON格式数据，包含商品列表、总数、页码等信息。应用场景包括商品监控、数据分析和个性化推荐。注意API会更新，请参考官方文档。

分子成像在材料科学中意义重大，通过位形空间、频率空间和光谱学等成像方法，揭示材料微观结构与动态变化。结合AI技术，可深入理解材料特性，解决能源、环境等问题。然而，该领域数据复杂，尚无统一的数据集和Benchmark，模型也处于初期阶段。本文从成像方法、任务类型、机器学习模型、数据集与Benchmark、Python工具包及通用模型等多个维度进行了调研，探讨了多模态数据利用、大规模数据集构建等关键问题，并列举了相关参考论文。

DGL是由Amazon发布的图神经网络开源库，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet。DGL采用消息传递范式进行图计算，包括边上计算、消息函数、点上计算、聚合与更新函数等。其架构分为顶层业务抽象、Backend多后端适配、Platform高效计算适配以及C++性能敏感功能层，确保高效、灵活的图神经网络开发。

设计生命周期涵盖从概念构思到产品退役的全过程，分为概念与规划、设计与开发、测试与验证、市场推出、维护与优化及衰退与退役六个阶段。每个阶段有特定目标和挑战，确保产品始终围绕用户需求和市场动态调整，保持竞争力。设计团队需灵活应对各阶段任务，以实现产品的成功。

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。

我的阿里云社区年度总结报告：Python、人工智能与大数据领域的探索之旅

产品经理面试官在AxureMost的考核中，不仅关注求职者的技能和经验，更注重其综合素质、潜力及与公司文化的匹配度。通过考察经验真实性、解决问题能力、专业沉淀、软技能、价值观、STAR法则应用、学习适应性、职业规划一致性及价值判断，确保找到最适合岗位的人选，保障团队高效运作和项目成功实施。 [了解更多](https://pm.axuremost.cn/docs/w/08-2)

深入解析BeautifulSoup：从sohu.com视频页面提取关键信息的实战技巧

云产品评测｜分布式Python计算服务MaxFrame

多模态数据信息提取解决方案评测

构建电商数据采集系统需经历需求分析、技术选型、系统设计、开发实现、测试优化及部署维护六大步骤。过程中要明确目标与数据范围，选择合适的工具和数据库，并设计合理的架构与采集策略。还需考虑合法合规、分布式采集、数据质量控制及动态调整等策略，确保系统高效、稳定运行，适应电商环境变化。

Hologres 是一款强大的实时数仓，支持海量数据的高效存储与快速查询。Table Group 和 Shard Count 是其核心概念，前者管理数据分片，后者指定分片数量。合理配置二者可显著提升性能。Table Group 实现资源共享与协同管理，Shard Count 根据数据量和读写模式优化分片，确保高效处理。结合业务需求进行动态调整，可充分发挥 Hologres 的潜力，助力企业数字化转型。

本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战，平台推出了一系列优化措施，包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等，以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时，发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能，助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外，PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践，支持从数据处理到模型部署的全流程开发，确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用，享受AI带来的红利。

MaxFrame作为阿里云自研的Python分布式计算框架，专为连接大数据与AI而设计，能够在我所在的公司、工作以及学习中发挥显著作用。

本文介绍了如何通过代理IP和多线程技术提高网页爬取效率，并使用`cbind`函数合并数据。以财经网新闻为例，展示了从指定网站下载、解析内容，到数据获取、合并及分析的完整流程。通过亿牛云爬虫代理和Python代码实现，确保高效无痕访问，最终将结果保存为CSV文件。此方法适用于大量分散数据的爬取与处理，助力经济趋势分析。

随着数字化时代的发展，网络安全和隐私保护成为核心需求。本文对比了长效和短效HTTP代理在连接稳定性、服务可用性、出错率及网络延迟稳定性方面的表现，帮助用户更好地选择适合的代理类型。

本文我们展示了如何在Elasticsearch上使用阿里云 infererence API 及 semantic text 进行向量搜索。

使用Python实现深度学习模型的分布式训练

淘宝商品详情API（taobao.item.get）通过商品ID实时获取标题、价格、库存等数据，支持RESTful风格与OAuth2.0认证，具备高实时性、字段定制和防封禁机制，适用于比价、库存监控等场景。

数据分析真能让音乐产业更好听吗？——聊聊大数据在音乐里的那些事

当人工智能遇上流行病：能不能提前“算命”？

本文介绍Java入门基础，包含Hello World、变量类型、条件判断、循环及方法定义等核心语法示例，帮助初学者快速掌握Java编程基本结构与逻辑。

蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络（CNN）核心技术，从生物启发到数学原理，详解ResNet、注意力机制与模型优化，探索视觉智能的演进之路。

本系统基于Spring Boot、Vue等技术，构建毕业旅游一站式定制平台，整合旅游资源，利用大数据与人工智能实现个性化行程规划，满足毕业生多样化需求，提升旅游体验与行业效率。

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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。

阿里云联合团队提出RCRank，用于云数据库慢查询根因分析。该方法通过多模态数据融合与神经网络模型，实现根因影响估计与排序，提升优化效率14%，被VLDB 2025接收。

1688商品列表API（alibaba.product.list.get）可批量获取商品信息，支持分页、筛选与排序，适用于商品管理与数据分析。本文提供Python调用示例，助您快速接入接口，实现商品数据高效处理。

本文分享了开发者在对接淘宝商品详情API过程中的真实经历，涵盖权限申请、签名验证、限流控制、数据解析及消息订阅等关键环节，提供了实用的Python代码示例，帮助开发者高效调用API，提升系统稳定性与数据处理能力。

本文分享了作者在对接小红书商品详情API过程中的实战经验，涵盖权限申请、签名算法、限流控制、数据解析及Webhook接入等关键技术环节，并附有实用Python代码示例。