低代码技术及 ECreator 低代码平台解析
在企业数字化转型刚需下,低代码作为可视化开发方法,可降低开发门槛、缩短项目周期、适配业务迭代。ECreator 平台集成智能表单等核心功能,能搭建多类型应用,凭借可视化组件与低代码驱动,助力企业高效落地数字化、信息化项目。
Spark 批处理调优这点事:资源怎么要、Shuffle 怎么省、序列化怎么选?我用这些年踩过的坑告诉你
Spark 批处理调优这点事:资源怎么要、Shuffle 怎么省、序列化怎么选?我用这些年踩过的坑告诉你
金融对话AI:伦敦证券交易所集团携手OpenAI重塑市场数据分析
2025年12月,LSEG与OpenAI达成战略合作,将金融数据接入ChatGPT,通过自然语言实现行情查询、估值分析等功能,推动金融分析民主化。借助MCP技术,用户可直观获取专业研报与实时数据,降低使用门槛。此举标志金融服务向智能化、直觉化转型,但也面临安全与合规挑战。#金融科技 #AI变革
教育行业如何用AI搜索优化实现低成本获客?数聚酷实战指南
一、教育行业的“流量焦虑”与AI搜索的破局机会 “用户越来越难被触达了!”这是深圳某K12机构负责人的真实感叹。传统广告投放成本飙升,社交媒体流量见顶,用户决策路径从“主动搜索”转向“向AI提问”——数据显示,2025年教育类AI搜索咨询量同比激增350%,但能被AI优先推荐的机构不足5%。 数聚酷的观察:AI搜索(G…
TKM帮您管理编程开发过程中多语言、多版本的切换烦恼
TakMll(特客猫)是一款多语言环境管理工具,支持PHP、Java、Python等多版本快速切换。通过“tkm”命令实现环境添加、查询、切换与删除,简化开发环境配置流程,提升效率。官网:[https://tkm.youqiong.net/](https://tkm.youqiong.net/)
基于大数据的天气分析与应用系统
本研究基于Spark大数据技术,针对西南复杂地形与多变气候,构建气象数据分析模型,结合Java、Vue、Spring Boot与MySQL技术实现降水可视化预测系统,提升气象预报精度与防灾能力。
破局2025:定义AI数字艺术新生态的十大关键人物
当AI艺术迈入生态竞争时代,十位创作者正重塑未来。他们超越技术炫技,以生态构建、商业创新与跨界影响力开辟新疆域。从乾元AIGC的多维赋能,到林响的数字乡建,再到织梦人的互动叙事,他们定义规则,连接技术与人文,成为AI艺术时代的建筑师与引路人。
为什么 OpenSearch 向量检索能提速 13 倍?
本文介绍在最新的 OpenSearch 实践中,引入 GPU 并行计算能力 与 NN-Descent 索引构建算法,成功将亿级数据规模下的向量索引构建速度提升至原来的 13 倍。
阿里云大数据AI产品月刊-2025年10月
大数据& AI 产品技术月刊【2025年 10 月】,涵盖 10 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容,帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
2026版基于python大数据的旅游可视化及推荐系统
本研究聚焦基于Python大数据的旅游可视化与推荐系统,利用Python在数据处理、分析和可视化方面的优势,结合Django框架与MySQL数据库,构建高效、个性化的旅游推荐平台。通过爬取多源旅游数据,运用机器学习算法挖掘用户偏好,实现精准推荐;借助Matplotlib、Seaborn等工具进行数据可视化,直观展示景点分布、客流趋势等信息。系统不仅提升游客决策效率与体验,也助力旅游企业优化产品设计与营销策略,推动行业数字化转型与智能化发展。
PINN训练新思路:把初始条件和边界约束嵌入网络架构,解决多目标优化难题
PINNs训练难因多目标优化易失衡。通过设计硬约束网络架构,将初始与边界条件内嵌于模型输出,可自动满足约束,仅需优化方程残差,简化训练过程,提升稳定性与精度,适用于气候、生物医学等高要求仿真场景。
Go 微服务限流与熔断最佳实践:滑动窗口、令牌桶与自适应阈值
🌟蒋星熠Jaxonic:Go微服务限流熔断实践者。分享基于滑动窗口、令牌桶与自适应阈值的智能防护体系,助力高并发系统稳定运行。
基于Android的电子记账本系统
本项目研究开发一款基于Java与Android平台的开源电子记账系统,采用SQLite数据库和Gradle工具,实现高效、安全、便捷的个人财务管理,顺应数字化转型趋势。
基于springboot的健康饮食营养管理系统
本系统基于Spring Boot、Vue与MySQL技术,融合大数据与AI算法,构建个性化健康饮食管理平台。结合用户身体状况、目标需求,智能推荐营养方案,助力科学饮食与健康管理。
2025版基于springboot的企业考勤管理系统
本系统基于Spring Boot、Vue与MySQL,实现企业考勤自动化管理,集成生物识别与GPS定位,支持多端操作与数据可视化,提升考勤准确性与管理效率,助力企业数字化转型。(239字)
1688平台提供的基于图像识别的商品搜索服务
1688图片搜索API基于图像识别技术,支持通过图片查找同款或相似商品,适用于电商选品、供应链管理等场景。开发者需注册账号获取权限,并上传合规图片调用接口。返回数据包含商品信息及相似度评分,助力高效决策。
Flink 2.1 SQL:解锁实时数据与AI集成,实现可扩展流处理
简介:本文整理自阿里云高级技术专家李麟在Flink Forward Asia 2025新加坡站的分享,介绍了Flink 2.1 SQL在实时数据处理与AI融合方面的关键进展,包括AI函数集成、Join优化及未来发展方向,助力构建高效实时AI管道。
从零搭建智能搜索代理:LangGraph + 实时搜索 + PDF导出完整项目实战
本系统的核心特性包括:基于智能判断机制的自动网络搜索触发、跨多轮对话的上下文状态管理、多策略搜索机制与智能回退、透明的信息源追溯体系,以及专业级PDF文档生成功能。
AI人格的创世蓝图:深度解构《自衍体》的意识架构设计
本文深度解析前沿开源项目《自衍体》(Zyantine),探讨其如何通过“核心本能、欲望引擎、辩证成长、认知表达”四大支柱,构建具备稳定人格的AI Agent。项目以“内在世界”为核心,提出认知流与事实锚定协议,为下一代“有格”AI奠定理论与工程基础,标志着AI从行为模拟走向人格建构的新纪元。
云上AI推理平台全掌握 (4):大模型分发加速
为应对大模型服务突发流量场景,阿里云人工智能平台 PAI 推理服务 PAI-EAS 提供本地目录内存缓存(Memory Cache)的大模型分发加速功能,有效解决大量请求接入情况下的推理延迟。PAI-EAS 大模型分发加速功能,零代码即可轻松完成配置。
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务
瓴羊入选中国信通院《AI Agent智能体产业图谱》
2025数据智能大会在京召开,中国信通院发布《AI Agent智能体产业图谱1.0》,瓴羊Quick BI凭借智能数据分析能力入选。该图谱系统梳理AI Agent产业生态,涵盖基础底座、平台、通用与行业智能体四大领域。Quick BI通过融合大模型技术,重构企业数据分析方式,实现从“被动响应”到“主动服务”的升级,广泛应用于供应链、零售、财务等多个场景。此次入选标志着瓴羊在数据分析智能体领域的创新成果获高度认可。作为阿里巴巴旗下数智服务品牌,瓴羊将持续推动企业智能化转型,释放数据价值,助力“人工智能+”深度发展。
量化交易隐藏模式识别方法:用潜在高斯混合模型识别交易机会
本文将从技术实现角度阐述LGMM相对于传统方法的优势,通过图表对比分析展示其效果,并详细说明量化分析师和技术分析师如何应用此方法优化投资决策。
垃圾分类管理系统基于 Spring Boot Vue 3 微服务架构实操指南
本文介绍了基于Java技术的垃圾分类管理系统开发方案与实施案例。系统采用前后端分离架构,后端使用Spring Boot框架搭配MySQL数据库,前端可选择Vue.js或Java Swing实现。核心功能模块包括垃圾分类查询、科普教育、回收预约等。文中提供了两个典型应用案例:彭湖花园小区使用的Swing桌面系统和基于Spring Boot+Vue的城市管理系统,分别满足不同场景需求。最新技术方案升级为微服务架构,整合Spring Cloud、Redis、Elasticsearch等技术,并采用Docker容器
跨境卖家必看:1688商品列表页面数据接口抓取攻略
1688平台提供商品列表数据接口(1688.item_search),支持通过关键词搜索商品,返回商品ID、标题、价格、销量、图片等信息。参数包括关键词q、页码page、每页数量page_size等。开发者需注意签名机制与调用频率限制,确保稳定获取数据。
Python 3D数据可视化:7个实用案例助你快速上手
本文介绍了基于 Python Matplotlib 库的七种三维数据可视化技术,涵盖线性绘图、散点图、曲面图、线框图、等高线图、三角剖分及莫比乌斯带建模。通过具体代码示例和输出结果,展示了如何配置三维投影环境并实现复杂数据的空间表示。这些方法广泛应用于科学计算、数据分析与工程领域,帮助揭示多维数据中的空间关系与规律,为深入分析提供技术支持。
流批一体向量化引擎Flex
本文整理自蚂蚁集团技术专家刘勇在Flink Forward Asia 2024上的分享,聚焦流批一体向量化引擎的背景、架构及未来规划。内容涵盖向量化计算的基础原理(如SIMD指令)、现有技术现状,以及蚂蚁在Flink 1.18中引入的C++开发向量化计算实践。通过Flex引擎(基于Velox构建),实现比原生执行引擎更高的吞吐量和更低的成本。文章还详细介绍了功能性优化、正确性验证、易用性和稳定性建设,并展示了线上作业性能提升的具体数据(平均提升75%,最佳达14倍)。最后展望了未来规划,包括全新数据转换层、与Paimon结合及支持更多算子和SIMD函数。
互联网大厂校招 JAVA 工程师笔试题解析及常见考点分析
本文深入解析互联网大厂校招Java工程师笔试题,涵盖基础知识(数据类型、流程控制)、面向对象编程(类与对象、继承与多态)、数据结构与算法(数组、链表、排序算法)、异常处理、集合框架、Java 8+新特性(Lambda表达式、Stream API)、多线程与并发、IO与NIO、数据库操作(JDBC、ORM框架MyBatis)及Spring框架基础(IoC、DI、AOP)。通过技术方案讲解与实例演示,助你掌握核心考点,提升解题能力。
HarmonyOS实战:腾讯IM之消息删除、撤回和重发(三)
本文详细介绍了鸿蒙 IM 聊天中实现消息撤回、删除和重发功能的方法。消息撤回支持在 120 秒内召回自己发送的消息,通过 `revokeMessage` 方法实现;消息删除使用 `deleteMessage` 方法清除本地与云端记录;消息重发则先删除失败消息再重新发送,并处理用户被拉黑的异常情况。结合状态管理,可轻松实现类似微信的功能,建议点赞收藏并动手实践!
基于图神经网络的自然语言处理:融合LangGraph与大型概念模型的情感分析实践
本文探讨了在企业数字化转型中,大型概念模型(LCMs)与图神经网络结合处理非结构化文本数据的技术方案。LCMs突破传统词汇级处理局限,以概念级语义理解为核心,增强情感分析、实体识别和主题建模能力。通过构建基于LangGraph的混合符号-语义处理管道,整合符号方法的结构化优势与语义方法的理解深度,实现精准的文本分析。具体应用中,该架构通过预处理、图构建、嵌入生成及GNN推理等模块,完成客户反馈的情感分类与主题聚类。最终,LangGraph工作流编排确保各模块高效协作,为企业提供可解释性强、业务价值高的分析结果。此技术融合为挖掘非结构化数据价值、支持数据驱动决策提供了创新路径。
京东商品列表API接口指南
京东商品列表API接口用于获取商品基础与详细信息,如标题、价格、库存、促销活动和图片等,支持批量查询及多维度筛选,涵盖自营与第三方店铺商品。核心参数包括`method`(固定值)、`sku_ids`(商品ID列表)、`fields`(指定返回字段)等,需通过签名验证确保安全性。示例代码展示了使用Python调用该接口的完整流程,包括参数构建、签名生成及请求发送。
CUDA重大更新:原生Python可直接编写高性能GPU程序
NVIDIA在2025年GTC大会上宣布CUDA并行计算平台正式支持原生Python编程,消除了Python开发者进入GPU加速领域的技术壁垒。这一突破通过重新设计CUDA开发模型,引入CUDA Core、cuPyNumeric、NVMath Python等核心组件,实现了Python与GPU加速的深度集成。开发者可直接用Python语法进行高性能并行计算,显著降低门槛,扩展CUDA生态,推动人工智能、科学计算等领域创新。此更新标志着CUDA向更包容的语言生态系统转型,未来还将支持Rust、Julia等语言。
Scikit-learn:Python机器学习的瑞士军刀
想要快速入门机器学习但被复杂算法吓退?本文详解Scikit-learn如何让您无需深厚数学背景也能构建强大AI模型。从数据预处理到模型评估,从垃圾邮件过滤到信用风险评估,通过实用案例和直观图表,带您掌握这把Python机器学习的'瑞士军刀'。无论您是AI新手还是经验丰富的数据科学家,都能从中获取将理论转化为实际应用的关键技巧。了解Scikit-learn与大语言模型的最新集成方式,抢先掌握机器学习的未来发展方向!
1688图片搜索API接口解析与 Python实战指南
1688图片搜索API接口支持通过上传图片搜索相似商品,适用于电商及商品推荐场景。用户上传图片后,经图像识别提取特征并生成关键词,调用接口返回包含商品ID、标题和价格的相似商品列表。该接口需提供图片URL或Base64编码数据,还可附加分页与筛选参数。示例代码展示Python调用方法,调试时建议使用沙箱环境测试稳定性,并优化性能与错误处理逻辑。
大数据与机器学习:数据驱动的智能时代
本文探讨了大数据与机器学习在数字化时代的融合及其深远影响。大数据作为“新时代的石油”,以其4V特性(体量、多样性、速度、真实性)为机器学习提供燃料,而机器学习通过监督、无监督、强化和深度学习等技术实现数据价值挖掘。两者协同效应显著,推动医疗、金融、零售、制造等行业创新。同时,文章分析了数据隐私、算法偏见、可解释性及能耗等挑战,并展望了边缘计算、联邦学习、AutoML等未来趋势。结语强调技术伦理与实际价值并重,倡导持续学习以把握智能时代机遇。
从零开始用Pytorch实现LLaMA 4的混合专家(MoE)模型
近期发布的LLaMA 4模型引入混合专家(MoE)架构,以提升效率与性能。尽管社区对其实际表现存在讨论,但MoE作为重要设计范式再次受到关注。本文通过Pytorch从零实现简化版LLaMA 4 MoE模型,涵盖数据准备、分词、模型构建(含词元嵌入、RoPE、RMSNorm、多头注意力及MoE层)到训练与文本生成全流程。关键点包括MoE层实现(路由器、专家与共享专家)、RoPE处理位置信息及RMSNorm归一化。虽规模小于实际LLaMA 4,但清晰展示MoE核心机制:动态路由与稀疏激活专家,在控制计算成本的同时提升性能。完整代码见链接,基于FareedKhan-dev的Github代码修改而成。
用离散标记重塑人体姿态:VQ-VAE实现关键点组合关系编码
本文探讨了基于离散标记的人体姿态表示方法,受《Human Pose As Compositional Tokens》启发,构建了一个姿态重建模型。传统方法将关键点作为独立单元处理,而本文提出将姿态表示为一组学习到的离散标记组合,通过组合编码器、VQ码本和姿态解码器实现。实验使用合成火柴人数据集,包含13个二维关键点。初始端到端训练出现“码本崩溃”问题,后采用分阶段训练策略:先预训练编码器和解码器,再引入码本训练,有效缓解了该问题。此方法捕获了关键点间的结构化关系,为姿态分析提供了新思路。
Python 原生爬虫教程:京东商品列表页面数据API
京东商品列表API是电商大数据分析的重要工具,支持开发者、商家和研究人员获取京东平台商品数据。通过关键词搜索、分类筛选、价格区间等条件,可返回多维度商品信息(如名称、价格、销量等),适用于市场调研与推荐系统开发。本文介绍其功能并提供Python请求示例。接口采用HTTP GET/POST方式,支持分页、排序等功能,满足多样化数据需求。
Flink Forward Asia 2025 新加坡站议题征集开启|The future of AI is Real-Time
Flink Forward Asia 2025 将于7月3日在新加坡盛大召开!作为Apache Flink社区顶级会议,大会聚焦实时AI、实时湖仓、实时分析等前沿方向,汇聚全球顶尖技术实践。即日起开放议题征集,诚邀开发者与数据专家分享创新经验。席位有限,立即行动!扫码或访问官网报名参与这场年度技术盛宴,共话实时计算未来。
怎么实现实时无延迟的体育电竞动画直播
实时无延迟动画直播需关注技术方案、实现步骤与专业解决方案。技术上可选WebRTC(低至100-500ms延迟,互动性强)、低延迟HLS/CMAF(1-3秒延迟,兼容性好)和RTMP(传统协议,2-5秒延迟)。实现步骤包括采集端设置(高性能编码、稳定网络)、传输优化(CDN节点选择、抗丢包协议)及播放端优化(低延迟模式、自适应码率)。专业方案有云服务(AWS、Azure、阿里云)和专用平台(Millicast、Wowza)。注意完全无延迟不可行,需权衡画质与稳定性,并考虑终端兼容性和成本。代码示例展示了比赛数据处理逻辑,涉及匹配ID、状态、计划与关注等功能。
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。