阿里云DataWorks平台正式接入Qwen3模型，支持最大235B参数量。用户可通过DataWorks Copilot智能助手调用该模型，以自然语言交互实现代码生成、优化、解释及纠错等功能，大幅提升数据开发与分析效率。Qwen3作为最新一代大语言模型，具备混合专家（MoE）和稠密（Dense）架构，适应多种应用场景，并支持MCP协议优化复杂任务处理。目前，用户可通过DataWorks Data Studio新版本体验此功能。

Qwen3 是 Qwen 系列最新一代的大语言模型，提供了一系列密集（Dense）和混合专家（MOE）模型。目前，PAI 已经支持 Qwen3 全系列模型一键部署，用户可以通过 PAI-Model Gallery 快速开箱！

京东商品列表API是京东开放平台为开发者提供的核心数据接口，支持批量获取商品基础信息、价格、库存状态等多维度数据。它具备数据丰富性、灵活筛选与分页查询、稳定高效等特点，可满足市场分析、选品优化、比价工具及推荐系统开发等需求，为电商业务创新提供坚实支撑。通过标准化通道，助力第三方高效、合法地利用京东海量商品数据。

作为国内首个千亿级开源 MoE 模型，DeepSeek-R1 凭借其卓越的代码生成与复杂推理能力，已成为开发者构建智能应用的首选。然而，原始模型在产业落地中面临严峻挑战，部署 671B 满血版模型不仅硬件门槛要求很高，同时吞吐效率和响应延迟也受到了制约。PAI 正式推出了优化版 DeepSeek-R1 模型 DeepSeek-R1-PAI-optimized，将大模型推理效率推向了 Next Level。

淘宝拍立淘API是基于图像识别技术的强大工具，允许开发者通过上传商品图片，在淘宝海量数据库中精准查找相关商品。它支持高精度识别、快速响应、丰富结果展示，并易于集成到各类应用中。用户只需上传图片，即可获取商品基本信息及链接，大幅提升搜索效率。该API采用严格安全机制保障数据隐私，同时提供Python等多语言支持，方便开发者调用。体验链接：c0b.cc/R4rbK2。

本文介绍了体育类应用接入数据源与直播源的API接口方案。主要包括：1) 数据源API接入，涉及选择提供商、接入流程及常见数据类型；2) 直播源接入，涵盖直播源类型、提供商和技术方案；3) 技术实现要点，如数据缓存、实时更新机制和安全性考虑；4) 成本优化建议。附有HLS播放示例及Node.js完整集成代码，帮助开发者高效实现体育应用功能。

人工智能正在深度融入开发流程，阿里云通义灵码AI程序员全面上线，支持VS Code与JetBrains IDEs，是国内首个真正落地的AI程序员工具。它不仅能生成代码、续写功能，还支持跨语言编程和图片生成代码。相较1.0版本，新增多项功能，模型更丰富，生成速度更快。快来体验未来开发的魅力！链接附上，欢迎探索。

本文介绍了如何优雅解决本地仓库与远程仓库历史记录不一致的问题，并提供避免未来问题的最佳实践。核心在于理解问题根源（如历史记录差异和常见原因），采用推荐的解决方案（先本地初始化再关联远程仓库），并遵循一致的工作流程、团队协作规范及熟悉 Git 命令。通过强制推送或合并无关历史记录等方式处理现有冲突，同时养成良好习惯以预防类似问题。

从“笨重大象”到“敏捷火花”：Hadoop与Spark的大数据技术进化之路

Kafka的数据存储机制通过将数据同时写入磁盘和内存，确保高吞吐量与持久性。其日志文件按主题和分区组织，使用预写日志（WAL）保证数据持久性，并借助操作系统的页缓存加速读取。Kafka采用顺序I/O、零拷贝技术和批量处理优化性能，支持分区分段以实现并行处理。示例代码展示了如何使用KafkaProducer发送消息。

本文介绍了如何使用京东开放平台API获取商品价格信息。首先，需注册账号并创建应用以获取App Key和App Secret，进而获取Access Token。准备好开发工具后，通过调用`jd.item_search`和`jd.item_get`接口，可以分别按关键字搜索商品和获取指定商品的详细信息及价格。示例代码展示了如何使用Python的requests库进行API请求。应用场景包括价格监控、商家定价策略、电商平台数据分析及商业智能决策支持。

本文整理了AxureMost的初级产品经理面试问题，涵盖工作流程、B端/C端/G端产品区别、需求评估与优先级划分、产品经理所需能力、职业规划等方面。详细解析了如何从需求分析到产品上线的全流程管理，强调逻辑、沟通、文档、学习及项目管理等核心能力，并探讨了成功产品的标准和用户需求转化方法。适合准备产品经理面试的读者参考。

本文全面介绍初入产品岗位的基本面试问题，涵盖离职原因、技术沟通、薪资期望、到岗时间、个人优劣势及竞品调研分析等内容。针对每个问题提供详细回答示例，帮助求职者更好地准备面试，提升应答技巧和自信心。内容涉及职业成长、公司文化匹配、工作与生活平衡等多方面考量，助力求职者找到理想职位。

本次主题介绍通过ROS低代码CADT无代码和可视化能力管理云上基础设施。首先探讨了云上部署的挑战，如手动部署耗时、缺乏一致性等。接着介绍了阿里云资源编排（ROS）的核心能力，包括资源栈模板和Terraform托管，简化多地域、多账号的自动化部署。重点展示了ROS的可视化编译器，用户无需编写IaC模板，可通过拖拽资源、配置属性实现一键部署。最后讨论了如何利用生成式人工智能开发IaC模板，提升架构设计效率。通过这些工具，可以显著提高云上架构的构建和管理效率，降低学习成本，并确保一致性和标准化。

随着大模型和生成式AI的兴起，非结构化数据市场迅速增长，预计2027年占比将达到86.8%。Milvus作为开源向量检索引擎，具备极速检索、云原生弹性及社区支持等优势，成为全球最受欢迎的向量数据库之一。阿里云推出的全托管Milvus产品，优化性能3-10倍，提供企业级功能如Serverless服务、分钟级开通、高可用性和成本降低30%，助力企业在电商、广告推荐、自动驾驶等场景下加速AI应用构建，显著提升业务价值和稳定性。

机器学习在网络安全中的防护：智能化的安全屏障

Dateworks是一款阿里云推出的云原生数据处理产品，旨在解决数据治理和数仓管理中的挑战。它强调数据的准确性与一致性，确保商业决策的有效性。然而，严格的治理模式限制了开发者的灵活性，尤其是在面对多模态数据和AI应用时。为应对这些挑战，Dateworks进行了重大革新，包括云原生化、开放性增强及面向开发者的改进。通过Kubernetes作为资源底座，Dateworks实现了更灵活的任务调度和容器化支持，连接更多云产品，并提供开源Flowspec和Open API，提升用户体验。

本次分享介绍了3D高速扩建高新作为一种新的可微渲染技术，特别是高斯泼溅技术在数字化身3D领域的应用。该技术通过高斯点云扩展传统3D点云属性，实现高真实感、实时交互渲染，优化3D重建与多视点图像生成。文中还探讨了数字化身的构建与应用，包括全身和人头模型的创建，并展示了其在不同环境光照下的效果。最后，提出了未来研究方向，如更灵活的编辑和视频生成大模型的融合，以提升数字人的可控性和真实感。

本文介绍了如何将Python Flask应用快速部署到阿里云PAI EAS，并通过API对外提供服务。示例代码包括`web.py`和`demo.py`两个文件，展示了基本的Flask应用和跨文件导入功能。最后，通过阿里云控制台完成服务部署和调用。

淘宝直播间弹幕 API（`taobao.item_video_barrage`）用于获取直播间的弹幕数据。通过指定直播间 ID 和模式参数（如 `start` 建立连接、`refresh` 获取弹幕），可以获取弹幕消息列表、直播间信息等。响应数据为 JSON 格式，包含状态码、直播间 ID、连接状态和弹幕详情。使用时需注意权限限制、接口稳定性和数据处理。

小红书详情API数据获取指南：注册开发者账号，创建应用并申请接口权限，构建请求获取笔记详情，使用Python等语言处理响应数据。需遵守使用规则，注意调用频率和数据安全。

当小红书API调用失败时，可按以下步骤排查：1. 检查请求参数；2. 确认身份验证凭据；3. 控制调用频率；4. 检查网络连接；5. 查看错误码和日志；6. 核实授权范围；7. 联系技术支持；8. 定期更新与测试。这些方法有助于系统地解决问题，确保API调用稳定。

体育赛事直播APP已成为体育迷观看和讨论赛事的重要渠道。其核心功能包括：1) 实时直播，支持转播、录播、回放，确保低延迟、高流畅度和优质画质；2) 比分数据分析，提供首发阵容、历史对战等信息；3) 用户互动，支持评论、打赏及私聊；4) 主播中心，允许用户申请成为主播并获平台支持。

本教程介绍了如何使用PyTorch和Hugging Face的Transformers库构建一个情感分析模型。主要内容包括导入所需库、读取训练数据集、加载预训练的BERT模型和分词器、定义情感数据集类、划分训练集和验证集、创建数据加载器、设置训练参数、训练模型、评估模型性能以及定义和测试预测函数。通过这些步骤，可以实现一个简单而有效的情感分析模型。

本文深入探讨了如何设计针对动态网站的爬虫，以采集 WIPO Brand Database 中的专利和技术信息。文章详细介绍了动态网站的挑战，包括 JavaScript 渲染、反爬虫机制和异步加载，并提出了解决方案，如使用 Selenium 模拟浏览器、代理 IP 技术和 API 抓取。最后，通过具体代码示例展示了如何实现这些技术手段。

本篇将通过 Python 和 Cangjie 双语解决简单的几何问题：计算圆的面积和矩形的面积。通过这道题，学生将掌握如何使用公式解决几何问题，并学会用编程实现数学公式。

SDL（Simple DirectMedia Layer）是一个跨平台的多媒体开发库，用于优化不同系统中的图形库性能。在银河麒麟系统中，通过SDL渲染模式提升视频监控客户端性能，支持更多播放路数。优化方法包括：1) 图像加载时使用SDL_ConvertSurface转换图像格式，避免内存中存在多份拷贝；2) 在VSCode下配置SDL时，合理设置编译器选项和项目架构，减少API调用带来的性能开销；3) 使用SDL库在景嘉微7200显卡上优化渲染性能，提高播放路数。综合考虑图像加载优化、系统特性利用及硬件兼容性，以实现最佳性能。

【10月更文挑战第8天】Elasticsearch 是一个分布式的、基于 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它能够快速地存储、搜索和分析大量数据。随着企业对实时数据处理需求的增长，Elasticsearch 被广泛应用于日志分析、全文搜索、安全信息和事件管理（SIEM）等领域。然而，为了确保 Elasticsearch 集群能够高效运行并满足业务需求，需要进行一系列的性能调优工作。

数据孤岛是企业信息化发展中难以避免的阶段。企业需要正视这一现象，通过完善数据治理体系、加强部门协作、采用先进技术手段等措施，逐步消除数据孤岛，实现数据的有效整合和利用。只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

2024年云栖大会上，阿里云核心自研云原生智能数据仓库产品MaxCompute，在经过一年的深度打磨后，推出了其迈向下一代智能云数据仓的系列主题分享。此次产品发布，充分展示MaxCompute产品领先行业的云数据产品发展理念与核心优势。

本文源自2024外滩大会“Data+AI”论坛，由蚂蚁集团数据平台与服务部负责人骆骥演讲整理。文章回顾了数据技术发展历程，指出生成式AI正推动数据技术从成本效率中心向价值中心转变。

URL有多种类型，包括绝对URL，其包含完整路径；相对URL，则基于当前文档位置。此外有协议相对URL，不指定协议；锚点URL用于定位页面内特定位置；邮政URL用于创建邮件链接；电话URL用于拨打电话；文件URL指向本地文件；数据URL则直接在HTML中嵌入小文件，如图片。

【8月更文第29天】Jupyter Notebook 提供了一个交互式的开发环境，它不仅适用于 Python 编程语言，还能够支持其他语言，包括 Scala 和 R 等。这种多语言的支持使得 Jupyter 成为大数据分析领域中非常有价值的工具，特别是在与 Apache Spark 和 Hadoop 等大数据框架集成方面。本文将探讨 Jupyter 如何支持这些大数据框架进行高效的数据处理和分析，并提供具体的代码示例。

【8月更文第29天】为了创建自动化报告，我们可以利用 Jupyter Notebook 结合 Python 的强大库如 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 来处理数据、制作图表，并使用 Jinja2 模板引擎来生成 HTML 报告。这种方式非常适合需要定期生成相同类型报告的情况，比如数据分析、业务报表等。

【8月更文第29天】Dask 是一个灵活的并行计算库，适用于数组、数据帧和列表等数据结构，能够在单个机器上高效运行，也可以扩展到分布式集群。由于其灵活性和可扩展性，Dask 成为了数据科学家和工程师们处理大规模数据集的理想选择。本文将详细介绍如何针对不同的硬件环境优化 Dask 的性能，包括单机和多节点集群环境。

【8月更文第27天】深度学习模型的训练通常是在具有强大计算能力的平台上完成的，比如配备有高性能 GPU 的服务器。然而，为了将这些模型应用到实际产品中，往往需要将其部署到各种不同的设备上，包括移动设备、边缘计算设备甚至是嵌入式系统。这就需要一种能够在多种平台上运行的模型格式。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放的标准，旨在解决模型的可移植性问题，使得开发者可以在不同的框架之间无缝迁移模型。本文将介绍如何使用 PyTorch 将训练好的模型导出为 ONNX 格式，并进一步探讨如何在不同平台上部署这些模型。

【8月更文第6天】Python 和 R 是数据科学和机器学习领域中最受欢迎的两种编程语言。两者都有各自的优点和适用场景，选择哪种语言取决于项目的具体需求、团队的技能水平以及个人偏好。本文将从实用性和生态系统两个方面进行比较，并提供代码示例来展示这两种语言在典型机器学习任务中的应用。