如何避免爬虫因Cookie过期导致登录失效

小红书笔记详情API接口帮助商家和数据分析人员获取笔记的详细信息，如标题、内容、作者信息、点赞数等，支持市场趋势与用户反馈分析。接口通过HTTP GET/POST方式请求，需提供`note_id`和`access_token`参数，返回JSON格式数据。以下是Python示例代码，展示如何调用该接口获取数据。使用时请遵守平台规范与法律法规。

瓴羊智能商业分析-Quick BI是阿里云旗下的云端智能BI平台，连续五年入选Gartner ABI魔力象限。它提供从数据接入到决策的全链路服务，支持零代码操作、40+可视化组件与OLAP分析，实现跨终端呈现。其创新点包括云原生架构、企业级安全体系及智能决策引擎，适用于零售、金融等行业。评测中，通过免费试用与官方文档，体验了数据准备、仪表板搭建及智能小Q功能，发现智能化能力强大但部分文档需更新优化。

本文介绍如何利用Python和Scikit-learn构建基于PLC数据的设备故障预测模型。通过实时采集温度、振动、电流等参数，进行数据预处理和特征提取，选择合适的机器学习模型（如随机森林、XGBoost），并优化模型性能。文章还分享了边缘计算部署方案及常见问题排查，强调模型预测应结合定期维护，确保系统稳定运行。

DeepSeek-AI 开源的 FlashMLA 是一个优化多层注意力机制的解码内核，显著提升大语言模型的长序列处理和推理效率。本文介绍了如何在 PAI 平台上安装并使用 FlashMLA 部署 DeepSeek-V2-Lite-Chat 模型。通过优化后的 FlashMLA，实现了约 16% 的性能提升。

本文介绍如何使用MATLAB进行风险管理，涵盖风险度量（如VaR）、压力测试和风险分解。通过历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法计算VaR，评估投资组合在极端市场条件下的表现，并通过边际VaR和成分VaR识别风险来源。结合具体案例和代码实现，帮助读者掌握MATLAB在风险管理中的应用，确保投资组合的稳健性。

本文记录了笔者学习Transformer的过程，重点介绍了填充（padding）和掩码（masking）机制。掩码确保解码器只依赖于之前的位置，避免信息泄露，保持因果关系及训练与推理的一致性。通过线性层和softmax函数生成输出概率，并使用梯度下降和反向传播进行训练。评估指标包括BLEU、ROUGE、METEOR和困惑度等。欢迎指正。

阿里云向量检索服务Milvus版是一款全托管向量检索引擎，并确保与开源Milvus的完全兼容性，支持无缝迁移。它在开源版本的基础上增强了可扩展性，能提供大规模AI向量数据的相似性检索服务。凭借其开箱即用的特性、灵活的扩展能力和全链路监控告警，Milvus云服务成为多样化AI应用场景的理想选择，包括多模态搜索、检索增强生成（RAG）、搜索推荐、内容风险识别等。您还可以利用开源的Attu工具进行可视化操作，进一步促进应用的快速开发和部署。

Python爬虫实战：股票分时数据抓取与存储

本简介介绍如何使用Python抓取京东商品详情数据。首先，需搭建开发环境并安装必要的库（如requests、BeautifulSoup和lxml），了解京东反爬虫机制，确定商品ID获取方式。通过发送HTTP请求并解析HTML，可提取价格、优惠券、视频链接等信息。此方法适用于电商数据分析、竞品分析、购物助手及内容创作等场景，帮助用户做出更明智的购买决策，优化营销策略。

京东JD.item_get接口是电商开发者获取商品详细信息的重要工具，支持获取商品的基本属性、价格、库存、评价等数据。使用该接口需先在京东开放平台注册并获取API权限和密钥，构建HTTP请求并发送，解析返回的JSON响应。本文详细介绍接口功能、使用流程、参数及Python示例代码，帮助开发者快速上手。

实时计算架构中，传统湖仓架构在数据流量管控和应用场景支持上表现良好，但在实际运营中常忽略细节，导致新问题。为解决这些问题，提出了流批一体的实时计算湖仓架构——UniFlow。该架构通过统一的流批计算引擎、存储格式（如Paimon）和Flink CDC工具，简化开发流程，降低成本，并确保数据一致性和实时性。UniFlow还引入了Flink Materialized Table，实现了声明式ETL，优化了调度和执行模式，使用户能灵活调整新鲜度与成本。最终，UniFlow不仅提高了开发和运维效率，还提供了更实时的数据支持，满足业务决策需求。

2024年6月，国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室（Machine Learning, AI, Big Data Systems Lab）联合发布了以 KVCache 为中心的大模型推理架构 Mooncake。

本文探讨了基于人类反馈的强化学习（RLHF）方法的优缺点。作者指出，虽然RLHF能够使模型更好地满足用户需求，但也存在缺乏多样性、创新不足、偏好固化和难以适应动态变化等问题。文章通过具体实验和示例代码，详细解析了RLHF的工作原理，并强调了其在实际应用中的潜在风险。

本攻略详述了接入1688跨境电商官方接口的全过程，涵盖注册申请、开发调试、数据处理与业务集成、安全合规及上线维护等环节，帮助开发者高效对接1688，拓展跨境业务。

本文提出了一种名为混合头注意力（MoH）的新架构，旨在提高Transformer模型中注意力机制的效率。MoH通过动态注意力头路由机制，使每个token能够自适应选择合适的注意力头，从而在减少激活头数量的同时保持或提升模型性能。实验结果显示，MoH在图像分类、类条件图像生成和大语言模型等多个任务中均表现出色，尤其在减少计算资源消耗方面有显著优势。

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。

VQ-VAE 是变分自编码器（VAE）的一种改进。这些模型可以用来学习有效的表示。本文将深入研究 VQ-VAE 之前，不过，在这之前我们先讨论一些概率基础和 VAE 架构。

`lxml`是一个功能强大的Python库

在本文中，我们将探讨一种方法来解决这个问题，称为Elastic Weight Consolidation。EWC提供了一种很有前途的方法来减轻灾难性遗忘，使神经网络在获得新技能的同时保留先前学习任务的知识。

大数据&AI产品技术月刊【2024年6月】，涵盖本月技术速递、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。

在Windows环境下遇到TLS协议版本不支持的错误，Gradle构建失败。解决方案是在build.gradle.kts中设置系统属性`https.protocols`为`TLSv1.2`，而非遵循误导信息设置为TLSv1.1。

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`。

【5月更文挑战第20天】Java 9引入了Jigsaw模块系统，改善代码组织和依赖管理。模块通过`module-info.java`定义，声明名称、导出包及依赖。常见问题包括依赖循环、未声明依赖和过度导出。避免这些问题的策略包括明确声明依赖、谨慎导出包和避免循环依赖。通过实例展示了模块间的关系，强调理解模块系统对于构建整洁、安全和可维护的Java应用的重要性。

xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。

OpenAI最近发布了他们的新一代嵌入模型*embedding v3*，他们将其描述为性能最好的嵌入模型，具有更高的多语言性能。这些模型分为两类:较小的称为text- embeddings -3-small，较大且功能更强大的称为text- embeddings -3-large。

大家好，我是门德亮，现在在优酷数据中台做数据相关的事情。很荣幸，我正好见证了优酷从没有MaxCompute到有的这样一个历程，因为刚刚好我就是入职优酷差不多5年的时间，我们正好是在快到5年的时候，去做了从Hadoop到MaxCompute的这样一个升级。

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