Spark Operator浅析 本文介绍Spark Operator的设计和实现相关的内容. Spark运行时架构 经过近几年的高速发展,分布式计算框架的架构逐渐趋同. 资源管理模块作为其中最通用的模块逐渐与框架解耦,独立成通用的组件.

BasicEngine是阿里巴巴搜索事业部自研的推荐在线召回引擎，依托强大的搜索底层技术支持，可以在线实现复杂的关联排序运算，支持灵活的推荐策略组合，为推荐系统的升级发展拓展了无限想象空间。

Python 应用。

要获取淘宝关键词商品数据和店铺所有商品的API接口，需先注册淘宝开放平台账号并创建应用，获取API密钥。接着，使用密钥获取访问令牌，详细阅读API文档，构造并发送API请求，解析响应数据。特别地，使用`item_search_shop`接口可获取店铺内所有商品信息。

本文整理自阿里云计算平台产品专家周硕（簌篱）在阿里云DataWorks on EMR StarRocks解决方案介绍中的分享。介绍了阿里云DataWorks与EMR Serverless StarRocks的结合使用，详细阐述了在数据同步、数据消费、数据治理三大场景中的核心能力。DataWorks作为大数据开发治理平台，提供了从数据建模、数据集成、数据开发到数据治理的全链路解决方案，结合StarRocks的高性能分析能力，帮助企业实现OLAP分析、湖仓一体开发及数据综合治理，满足复杂业务场景下的需求，提升数据处理和分析效率。

本文介绍了如何使用 Puppeteer 和代理 IP 技术实现在线问卷调查的自动填写与提交。Puppeteer 是一个基于 Node.js 的无头浏览器自动化库，能够模拟用户行为，填写表单并提交数据。通过配置代理 IP，可以提高匿名性和爬取效率，避免因频繁请求而被封禁。本文提供了详细的代码示例和技术分析，帮助读者理解和应用这一技术。

本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络，包括前馈神经网络（FFNN）、深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）。通过简单的示例和代码，帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景，并简要介绍了卷积神经网络（CNN）的替代方案。

本文接续前几个文章的项目进行讲解

本教程涵盖了从数据库到AJAX的多个知识点，并详细介绍了项目实现过程，包括静态页面分析、数据库创建、项目结构搭建、JSP转换及各层代码编写。最后，通过通用分页和优化Servlet来提升代码质量。

本文介绍了Java应用中安全配置管理的最佳实践，包括配置文件分离、敏感信息加密、配置验证、运行时配置管理和最佳实践总结。通过这些方法，可以有效提升应用配置的安全性和可维护性。具体措施包括按环境分离配置文件、使用加密工具保护敏感信息、实施配置验证和变更监控等。

HTTP协议（HyperText Transfer Protocol）是用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议，是万维网数据通信的基础。HTTP由蒂姆·伯纳斯-李于1989年在CERN发起，标准由W3C和IETF制定。HTTP 1.1是最广泛使用的版本，定义于1999年的RFC 2616。HTTP请求/响应过程包括客户端连接、发送请求、服务器响应、释放连接和客户端解析响应。常见的HTTP方法有GET、POST、PUT、DELETE等。Web服务器如Tomcat、Resin、JBoss、WebSphere和WebLogic支持JSP/Servlet技术，用于开发和部署Web应用

本文介绍了 Redis 的基础与进阶知识。Redis 是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、可选持久性的键值对存储数据库，属于 NoSQL 数据库。文章详细讲解了 Redis 的安装、配置、数据类型及其操作，包括字符串、哈希、列表、集合和有序集合等。此外，还提供了 Python 操作 Redis 的示例代码，以及 Redis 在实际应用中的几个典型案例，如 KV 缓存、分布式锁、延迟队列、发布订阅和定时任务等。通过这些内容，读者可以全面了解 Redis 的核心功能和应用场景。

使用Python实现深度学习模型：智能野生动物保护与监测

使用Python实现智能生态系统监测与保护的深度学习模型

残差网络（ResNet）源于2016年的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》，旨在解决深层网络中的梯度消失和爆炸问题。通过引入残差块，即在网络中添加跳跃连接，使得信息可以直接跨过多层传递，从而有效解决了网络加深导致的训练困难。ResNet不仅显著提高了模型性能，还促进了深度学习领域的发展。

使用Python实现深度学习模型：智能能源消耗预测与管理

​ 在当今数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸性增长，如何高效、安全地治理这些数据成为企业面临的重要挑战。人工智能（AI）与边缘计算技术的融合，为数据治理带来了前所未有的机遇。本文将通过实际案例，探讨如何利用AI与边缘计算显著提升数据治理的效率和效果。

【10月更文挑战第1天】随着信息技术的发展，投资者现在能够访问到前所未有的海量金融数据。本文将指导您如何利用Python来抓取当前股市行情的大数据，并通过分析这些数据为自己提供决策支持。我们将介绍从数据获取到处理、分析以及可视化整个流程的技术方法。

【8月更文第31天】 在现代软件开发过程中，持续集成（Continuous Integration, CI）和持续交付（Continuous Delivery, CD）已经成为提升开发效率和软件质量的重要实践。Jenkins 是一个广泛使用的开源工具，它能够帮助团队实现自动化构建、测试和部署，是 CI/CD 流水线的核心组件之一。本文将详细介绍 Jenkins 在 CI/CD 管道中的应用，并提供具体的代码示例。

【8月更文第29天】Pandas 是 Python 社区中最受欢迎的数据分析库之一，它提供了高效且易于使用的数据结构，如 DataFrame 和 Series，以及大量的数据分析功能。然而，随着数据集规模的增大，单机上的 Pandas 开始显现出性能瓶颈。这时，Dask 就成为了一个很好的解决方案，它能够利用多核 CPU 和多台机器进行分布式计算，从而有效地处理大规模数据集。

【8月更文第28天】Elasticsearch 是一个分布式的、RESTful 风格的搜索和分析引擎，它能够实时地存储、检索以及分析大规模的数据集。结合 Logstash 和 Kibana，它们共同构成了 Elastic Stack，这是一套强大的工具组合，适用于收集、存储、分析和可视化数据。

【8月更文第28天】在当今互联网时代，网站的响应速度直接影响用户体验和业务成功率。因此，构建一个高性能的Web服务器架构至关重要。本文将从硬件配置、软件架构以及网络设置三个方面探讨如何提高Web服务器的性能，并提供一些实际的代码示例。

淘宝是领先的中国电商平台，其API为开发者提供商品信息、交易记录及用户评价等数据访问服务。对于获授权的开发者和商家，可通过申请API权限、获取并解析评论数据来进行情感分析和统计，进而优化产品设计、提升服务质量、增强用户互动及调整营销策略。未授权用户可能受限于数据访问。

淘宝商品销量数据接口让开发者获取平台上商品的销量信息。首先，需在开放平台注册并创建应用；随后获取API密钥(appkey与appsecret)，用于身份验证。参考官方文档了解接口详情，通过HTTP请求调用接口并设置参数如商品ID。接口返回JSON格式数据，需用编程语言解析提取销量数据。示例代码展示了如何使用Python和requests库调用接口及打印结果。使用时应遵守规定，避免违规行为，并关注接口更新。若无开发能力，可选用第三方服务但需谨慎评估。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的质量管理与控制

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的财务预测与成本分析解析

阿里云人工智能平台（PAI）自研开源的视频生成项目EasyAnimate正式发布v3版本

当使用pip命令安装Python包时，有时候可以通过使用镜像地址来加速下载速度或解决访问限制的问题。以下是一些常用的pip命令和常见的镜像地址：

【7月更文第2天】阿里云的通义万相是款AI绘画工具，让用户通过文本描述创建个性化头像。首先，注册阿里云账号并登录平台。明确头像风格、特征和背景，然后在平台上选择“文本生成图像”，输入详细描述。设定尺寸后提交生成。系统会提供多个选项，用户可选择、调整或重新生成。满意后下载头像，应用于社交平台。记得提供清晰的描述以获取最佳效果，勇于探索不同的创意组合。通义万相，让AI助你实现艺术想象。

【6月更文挑战第17天】Java并发处理中，Quasar库引入轻量级的纤程（Fiber）以提升效率。纤程在单线程内并发执行，减少资源消耗。常见问题包括内存泄漏、死锁和过度使用。要避免这些问题，需正确管理资源，使用协程友好的同步原语，以及合理规划纤程创建。安装Quasar时，在Maven项目中添加依赖。示例代码展示了如何启动纤程和通过通道进行异步通信。理解原理和最佳实践是关键。

实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。

使用Python的`requests`和`BeautifulSoup`，本文演示了一个简单的网络爬虫，抓取天气网站数据并进行分析。步骤包括发送HTTP请求获取HTML，解析HTML提取温度和湿度信息，以及计算平均温度。注意事项涉及遵守robots.txt、控制请求频率及处理动态内容。此基础爬虫展示了数据自动收集和初步分析的基础流程。【6月更文挑战第14天】

NumPy是Python数据科学的基础库，以其高效的数组操作著称。本文深入探讨了NumPy的数组基础，如创建和操作数组，并介绍了向量化运算、避免Python循环等高效技巧。此外，文章还提出了性能优化策略，包括使用内置函数、并行计算、减少数据类型转换、使用视图及有效管理内存，以帮助开发者在处理大规模数据时充分利用NumPy的性能优势。通过这些策略，可以实现更高效、快速的数据处理。【6月更文挑战第10天】

Pandas是Python的数据分析库，提供Series和DataFrame数据结构及数据分析工具，便于数据清洗、转换和分析。本教程涵盖Pandas在数据清洗（如缺失值、重复值和异常值处理）、转换（数据类型转换和重塑）和分析（如描述性统计、分组聚合和可视化）的应用。通过学习Pandas，用户能更高效地处理和理解数据，为数据分析任务打下基础。

在Harbor `v2.9.0`中，忘记密码可使用以下方法强制重置：通过`docker exec`进入harbor-db容器，使用SQL命令`update harbor_user set salt='',password='' where user_id = 1;`清空admin密码。然后重启Harbor，系统将要求初始化新密码。注意此操作涉及数据库交互，需谨慎执行。

该文探讨了AI代理的发展，特别是ChatGPT等模型如何展示了AI系统的潜力。文章提出从提示工程转向代理工程，定义了代理能力需求，并提出一个框架来设计和实施AI代理。代理工程涉及明确代理的任务、所需行动、能力及熟练度，通过现有技术满足这些需求。文章强调了广泛和特定知识的熟练度、精确信息获取以及代理的结构设计和协调。随着技术进步，该框架为AI代理的未来发展提供了基础。

【6月更文挑战第1天】Java Architecture for XML Binding (JAXB) 是Java平台标准，用于自动转换Java对象和XML。它通过注解实现声明式映射，简化XML处理。本文介绍了JAXB的基本使用、常见问题和最佳实践，包括对象到XML（Marshalling）和XML到对象（Unmarshalling）过程，并通过示例展示如何在Java类和XML之间进行转换。注意类型匹配、注解冲突和JAXB上下文创建等问题，以及如何优化性能和避免循环引用。

SSH远程执行命令时遇到“命令未找到”问题，原因是Linux登录方式不同导致环境变量加载差异。解决方案：将环境变量写入`/etc/profile.d/`下的文件，或手动在命令前加载环境变量，如`source /etc/profile`。