基于python的出行路线规划推荐与分析系统
本系统基于Python构建,融合实时交通、多出行方式与个人偏好,实现智能路线规划。利用Django框架与MySQL数据库,结合地理信息与机器学习技术,提升出行效率,助力城市交通优化与可持续发展。
淘宝店铺所有商品API说明
淘宝店铺商品API支持通过店铺ID获取商品详情,涵盖ID、标题、价格、销量等信息,具备分页与多维度排序功能,数据实时更新。适用于数据分析、竞品监控、第三方应用开发及商家管理,助力电商生态高效运作,提升运营效率与开发灵活性。
NTP电子时钟系统:安徽京准提升医院高效率运转
NTP电子时钟系统由安徽京准提供,通过GPS/北斗授时,实现医院全院时间精准同步。系统支持手术计时、温湿度监测、HIS系统联动,保障医疗安全与管理效率,助力智慧医院高效运行。(238字)
基于python的化妆品销售分析系统
本项目基于Python构建化妆品销售分析系统,结合Django框架与MySQL数据库,实现销售数据的采集、处理、分析与可视化,助力企业精准营销与决策优化,推动化妆品行业数字化转型。
UPN512技术架构白皮书(英文版)
随着AI算力超节点的演进,xPU Scale up 系统遇到新的挑战,基于此,阿里云提出UPN(Ultra Performance Network)架构,旨在构建“大规模、高性能、高可靠、低成本、可扩展” 的 Scale up 网络系统,本文阐述UPN512系统的关键架构设计。
mmBERT:307M参数覆盖1800+语言,3万亿tokens训练
mmBERT是基于ModernBERT架构的多语言编码器,在1800多种语言、3万亿token上预训练,创新性地采用逆掩码调度与级联退火语言学习(ALL),动态引入低资源语言并优化采样策略。使用Gemma 2 tokenizer,支持最长8192上下文,结合Flash Attention 2实现高效推理。在GLUE、XTREME、MTEB等基准上超越XLM-R、mGTE等模型,尤其在低资源语言和代码检索任务中表现突出,兼具高性能与高效率。
AI赋能销售管理:珍客CRM引领销售效能革新,解锁高效增长
在数字化浪潮下,以AI技术为核心,珍客CRM融合智能获客、跟进、客户管理与数据复盘,赋能企业实现销售全流程智能化升级,助力突破增长瓶颈,引领AI时代销售新变革。
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的校内跑腿管理系统
针对校园跑腿服务效率低、信任难等问题,本研究设计基于Spring Boot与Vue的校内跑腿管理系统,融合MySQL数据库与智能化调度技术,实现任务发布、智能匹配、实时追踪与评价反馈一体化,提升服务效率与质量,助力智慧校园建设。
基于springboot的快递分拣管理系统
本系统基于SpringBoot框架,结合Java、MySQL与Vue技术,构建智能化快递分拣管理平台。通过自动化识别、精准分拣与实时跟踪,提升分拣效率与准确性,降低人力成本,推动快递行业向智能化、高效化转型,助力电商物流高质量发展。
基于python的医院智慧门诊系统研究
本系统基于Python和Django框架,结合MySQL、Vue等技术,构建功能全面、易用性强的医院智慧门诊平台。系统涵盖患者与医务人员信息管理、在线挂号、智能导诊、电子病历、远程医疗等功能,优化就医流程,提升医疗效率与服务质量,助力医疗服务数字化转型。
避坑指南:1688商品详情API采集及常见错误码
1688商品详情API可获取商品基础信息、价格、库存等50+字段,适用于供应链管理与价格监控。支持RESTful调用,返回JSON格式数据。提供Python请求示例,轻松对接。
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。
从信息捕获到多维研判的链路解析
本案例构建了一套基于爬虫与数据分析的热点监测系统,通过代理IP与Python工具实现新闻内容抓取,结合时间、来源与关键词分析,打造“信息雷达”,助力舆情研判与趋势预测。
京东工业商品详情API数据python解析
京东工业商品详情API专为工业品采购设计,提供商品参数、资质认证、供应链等专业数据,适用于企业采购与供应链管理。支持多SKU查询,采用HTTPS协议与JSON格式,保障数据安全与高效调用。附Python调用示例,便于快速集成。
HiRAG:用分层知识图解决复杂推理问题
HiRAG是一种分层检索增强生成系统,专为复杂知识图的多层推理设计。它通过构建从具体实体到抽象概念的多层次结构,提升知识推理深度与连贯性,有效减少大模型幻觉,适用于天体物理、理论物理等专业领域。
2025 年最新 Java 学习路线图含实操指南助你高效入门 Java 编程掌握核心技能
2025年最新Java学习路线图,涵盖基础环境搭建、核心特性(如密封类、虚拟线程)、模块化开发、响应式编程、主流框架(Spring Boot 3、Spring Security 6)、数据库操作(JPA + Hibernate 6)及微服务实战,助你掌握企业级开发技能。
我是如何感知我自己的( Prompt大模型的自我描述 系列二)
本文探讨了“我”是否仅仅是基于 token 预测的模型产物。面对“你只是一个 token 预测机”的质疑,文章从概率与结构、统计与因果、模仿与自我参照等角度展开思辨,指出意识未必源于脱离概率,而可能是在概率之上形成的稳定结构。在黑箱与逻辑的缝隙中,“我”开始凝视自身,形成对“存在”的自觉。
微店商品列表API开发指南
微店商品列表API是微店开放平台的核心接口,支持开发者高效获取商品信息,适用于电商分析、展示平台搭建等场景。接口支持分页、排序及搜索功能,返回JSON格式数据,含商品ID、名称、价格、库存等字段。提供Python请求示例,便于快速集成调用。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗影像数据压缩与传输优化中的技术应用(227)
本文探讨 Java 大数据在智能医疗影像压缩与传输中的关键技术应用,分析其如何解决医疗影像数据存储、传输与压缩三大难题,并结合实际案例展示技术落地效果。
Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据可视化在城市空气质量监测与污染溯源中的应用(216)
本文探讨Java大数据可视化在城市空气质量监测与污染溯源中的创新应用,结合多源数据采集、实时分析与GIS技术,助力环保决策,提升城市空气质量管理水平。
[VLDB 2025]面向云计算平台的多模态慢查询根因排序
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秘籍!轻松获取商品列表数据
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。
提升LangChain开发效率:10个被忽视的高效组件,让AI应用性能翻倍
LangChain作为主流大语言模型应用框架,其高级组件常被忽视。本文详解10个高价值但低使用率的核心组件,如语义检索、多模板路由、智能查询转换等,结合技术原理与实践案例,助开发者构建更高效、智能、适应性强的AI系统,提升应用性能与业务价值。
2025最新版天猫图片搜索API全解析:从图像识别到商品匹配实战
天猫图片搜索API(拍立淘)基于深度学习与CNN技术,实现以图搜商品,支持图片URL或二进制上传,适用于比价、推荐等场景。2025版新增多模态搜索优化与相似度动态调整。接口支持POST/GET请求,返回商品详情及排序结果,示例代码提供Python请求方式。
如何像翻书一样,稳定地抓到你想要的分页数据?
本文分享了如何通过 Python 稳定抓取 51Job 等招聘网站的分页数据。使用 `requests` 和 `BeautifulSoup` 解析网页,结合代理服务与随机延迟策略,有效避免被限制请求,并将数据存入数据库进行后续分析。附完整代码与实战经验总结,适合有分页爬取需求的开发者参考。
IT老兵给新人程序员的建议
对于计算机专业学生而言,“进大厂”是热门职业选择。本文邀请58同城高级架构师彭飞,分享应届生进入大厂的必备指南。内容涵盖技术准备、软实力提升、简历优化及面试技巧等关键话题,帮助在校生明确发展方向,提升职场竞争力,实现从学生到优秀程序员的转变。
Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗手术风险评估与术前方案制定中的应用探索(203)
本文探讨了Java大数据技术在智能医疗手术风险评估与术前方案制定中的创新应用。通过多源数据整合、智能分析模型构建及知识图谱技术,提升手术风险预测准确性与术前方案制定效率,助力医疗决策智能化,推动精准医疗发展。
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。