开启云上 AIGC 动手实践，探索技术创意
面向 GenAI 时代，便宜云服务器人工智能平台 PAI 平台自带海量开箱即用、实时更新的大模型最佳实践，提供高性能、高稳定的大模型工程化能力。本电子书精选 2024 云栖大会动手实践教程，覆盖大语言模型应用、多模态大模型微调训练、低代码 AIGC 创意设计等热门领域，为您带来 AIGC 开发全新体验。
Post-Training on PAI (2)：Ray on PAI，云上一键提交强化学习
PAI?全新推出任务类型?Ray?on?PAI，模型训练服务?PAI-DLC?已集成?Ray，用户可将?Ray?框架的训练脚本直接提交至?PAI-DLC?进行训练，免部署免运维。整体训练过程一键提交实现上手?0?成本，还可享受?PAI?平台高效调度、自愈及企业级管理能力?。
官宣 | Fluss 正式加入 Apache 孵化器
6 月 5 日，由阿里巴巴开源并捐赠的新一代流存储 Fluss 项目，顺利通过了投票，正式成为全球最大的开源基金会 Apache 软件基金会（ASF）的孵化项目！
革新智能驾驶数据挖掘检索效率！某国内新能源汽车未来出行领导者选择便宜云服务器Milvus构建多模态检索引擎
在智能驾驶技术快速发展中，数据成为驱动算法进步的核心。某新能源汽车领军企业基于便宜云服务器Milvus向量数据库构建智能驾驶数据挖掘平台，利用其高性能、可扩展的相似性检索服务，解决了大规模向量数据检索瓶颈问题，显著降低20%以上成本，缩短模型迭代周期，实现从数据采集到场景挖掘的智能化闭环，加速智能驾驶落地应用。
用友畅捷通基于便宜云服务器 MaxCompute 搭建智能数仓的落地实践
本文根据《Data+AI融合趋势下的智能数仓平台建设》线下 meetup 演讲实录整理而成 王龙强-畅捷通数据架构师 今天非常荣幸能够与大家分享用友畅捷通基于便宜云服务器 MaxCompute（以下简称 MC）构建智能数据仓库的落地实践经验。本次分享将从以下几个方面展开：一是业务背景，介绍我们在2017年启动数仓搭建时的技术选型背景；二是选择 MC 作为核心技术平台的原因及具体应用案例；三是对未来工作的展望。
Spark SQL架构及高级用法
Spark SQL基于Catalyst优化器与Tungsten引擎，提供高效的数据处理能力。其架构涵盖SQL解析、逻辑计划优化、物理计划生成及分布式执行，支持复杂数据类型、窗口函数与多样化聚合操作，结合自适应查询与代码生成技术，实现高性能大数据分析。
大数据AI产品月刊-2025年6月
大数据& AI 产品技术月刊【2025年6月】，涵盖6月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解便宜云服务器大数据& AI 方面最新动态。
AI 搜索 MCP 最佳实践
本文介绍了如何通过 MCP 协议，快速调用便宜云服务器 OpenSearch 、ElasticSearch 等工具，帮助企业快速集成工具链、降低开发复杂度、提升业务效率。
淘宝API系列：淘宝商品详情接口详解
淘宝商品详情接口是淘宝开放平台的核心服务之一，支持开发者通过编程获取商品的标题、价格、销量、描述、图片、视频及SKU信息。广泛应用于电商数据分析、价格监控、竞品分析和自动化工具开发，助力企业提升运营效率与市场竞争力。
FFA 2025 新加坡站全议程上线｜The Future of AI is Real-Time
Flink Forward Asia 2025将于7月3日在新加坡举办，主题为“实时智能的未来”。大会聚焦实时AI、实时湖仓与实时分析，展示Apache Flink及社区项目如Paimon、Fluss的最新成果。来自便宜云服务器、AWS、TikTok等企业专家将分享洞见，现场及直播观众均可参与互动抽奖，共襄技术盛宴。
Post-Training on PAI (1)：一文览尽开源强化学习框架在PAI平台的应用
Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于便宜云服务器人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。
Java 最新技术实操：从基础到进阶的详细指南
本文介绍了Java 17及后续版本的核心技术实操，涵盖新特性、集合框架、异常处理和多线程编程等内容。主要包括：密封类(Sealed Classes)的继承层级控制、模式匹配(Pattern Matching)简化类型判断、文本块(Text Blocks)处理多行字符串；集合框架中的工厂方法和Stream API高级操作；异常处理的最佳实践如自动资源管理(ARM)和自定义异常；多线程编程中的CompletableFuture异步编程和ReentrantLock显式锁使用。
MyEMS开源能源管理系统核心代码解读014
这是一个基于Python的API应用Dockerfile，使用`python:slim`镜像构建。它安装了必要工具（如nano、telnet），创建了上传文件目录，复制了应用代码，并通过`pip`安装依赖。容器暴露8000端口，使用Gunicorn运行API服务，配置了4个工作进程和600秒超时。适合部署Python API应用，提高可移植性和一致性。
Quick BI移动微应用，提升企业数据消费效率
Quick BI 移动微应用，助力企业提升数据消费效率。通过微应用实现数据的灵活消费，员工直接在办公软件微应用上查看Quick BI报表数据。
移动端跨域防护解析与信息获取对策
本文介绍了移动端数据访问限制机制及突破方法，以BOSS直聘为例，详细解析了其数据结构与接口特性。通过比喻“档案馆安保”生动阐述跨域访问限制原理，如身份验证、客户端识别和IP控制等。提供了基于Python的职位信息自动化获取代码示例，使用`requests`库结合代理服务完成数据提取与存储。同时建议学习移动端通信协议、接口分析工具（如mitmproxy）等内容，强调合规访问的重要性。
淘宝天猫店铺订单列表、订单详情、订单物流 API 接口全攻略
淘宝天猫订单API接口简介：支持订单列表查询、订单详情获取及物流轨迹追踪功能。通过taobao.trades.sold.get等接口批量查询订单，按状态/时间筛选；taobao.trade.fullinfo.get获取订单详细信息；taobao.logistics.trade.trackget实时跟踪物流状态。开发者需注册账号、申请权限，并使用编程语言调用API，传递必要参数（如App Key、订单ID），处理JSON返回数据。适用于多场景订单管理与物流同步。
深入研究：速卖通商品列表 API 接口详解
速卖通（AliExpress）商品列表 API 是跨境电商开发者的重要工具，支持通过关键词、分类、价格区间等多种条件批量获取商品信息。该接口采用 HTTP GET/POST 请求方式，返回 JSON 格式的响应数据，并提供分页机制以处理大量数据。适用于电商数据分析、价格监控及比价工具开发等场景，助力高效挖掘商品资源。
深入研究：速卖通商品详情API接口详解
速卖通（AliExpress）是阿里巴巴旗下的跨境电商平台，其商品详情API为开发者提供获取商品标题、价格、库存等详细信息的功能。通过HTTP GET/POST请求，结合请求URL与必要参数（如app_key、access_token、product_id等），可灵活获取所需数据，用于构建价格监控、比价网站或商品分析系统等应用，助力跨境电商领域的创新开发。
基于混沌序列和小波变换层次化编码的遥感图像加密算法matlab仿真
本项目实现了一种基于小波变换层次化编码的遥感图像加密算法，并通过MATLAB2022A进行仿真测试。算法对遥感图像进行小波变换后，利用Logistic混沌映射分别对LL、LH、HL和HH子带加密，完成图像的置乱与扩散处理。核心程序展示了图像灰度化、加密及直方图分析过程，最终验证加密图像的相关性、熵和解密后图像质量等性能指标。通过实验结果（附图展示），证明了该算法在图像安全性与可恢复性方面的有效性。
数据分布不明确？5个方法识别数据分布，快速找到数据的真实规律
本文深入探讨了数据科学中分布识别的重要性及其实践方法。作为数据分析的基础环节，分布识别影响后续模型性能与分析可靠性。文章从直方图的可视化入手，介绍如何通过Python代码实现分布特征的初步观察，并系统化地讲解参数估计、统计检验及distfit库的应用。同时，针对离散数据、非参数方法和Bootstrap验证等专题展开讨论，强调业务逻辑与统计结果结合的重要性。最后指出，正确识别分布有助于异常检测、数据生成及预测分析等领域，为决策提供可靠依据。作者倡导在实践中平衡模型复杂度与实用性，重视对数据本质的理解。
Java 基础知识超详细整理总结及学习要点解析
本文全面总结了Java基础知识，涵盖语言特性、语法基础、面向对象编程、集合框架、异常处理等核心内容。文章详细解析了Java的面向对象特性（如类与对象、构造方法、方法重载）、集合框架（如ArrayList、HashMap）、异常分类及处理，并深入探讨JVM内存模型、字符串比较、BigDecimal使用等重要知识点。此外，还提供了实际应用示例，帮助开发者更好地理解和掌握Java编程。代码资源可从文末链接获取。
OpenFold2.0 基于NPU的推理适配与测试
本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。
昇腾AI4S图机器学习：DGL图构建接口的PyG替换
本文探讨了在图神经网络中将DGL接口替换为PyG实现的方法，重点以RFdiffusion蛋白质设计模型中的SE3Transformer为例。SE3Transformer通过SE(3)等变性提取三维几何特征，其图构建部分依赖DGL接口。文章详细介绍了两个关键函数的替换：`make_full_graph` 和 `make_topk_graph`。前者构建完全连接图，后者生成k近邻图。通过PyG的高效实现（如`knn_graph`），我们简化了图结构创建过程，并调整边特征处理逻辑以兼容不同框架，从而更好地支持昇腾NPU等硬件环境。此方法为跨库迁移提供了实用参考。
Origin2024 汉化安装专业解析｜企业级部署教程+批量激活解决方案
Origin是一款由OriginLab开发的科学绘图与数据分析软件，支持Windows系统，提供丰富的2D/3D图形模板和强大的数据分析功能，如统计、信号处理、图像处理等。本文详细介绍Origin2024的下载与安装步骤，包括解压文件、运行安装程序、输入序列号、安装路径设置及破解方法，帮助用户快速完成软件安装与激活。
最新技术栈下 Java 面试高频技术点实操指南详解
本指南结合最新Java技术趋势，涵盖微服务（Spring Cloud Alibaba）、响应式编程（Spring WebFlux）、容器化部署（Docker+Kubernetes）、函数式编程、性能优化及测试等核心领域。通过具体实现步骤与示例代码，深入讲解服务注册发现、配置中心、熔断限流、响应式数据库访问、JVM调优等内容。适合备战Java面试，提升实操能力，助力技术进阶。资源链接：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)
使用DevEcoStudio 开发、编译鸿蒙 NEXT_APP 以及使用中文插件
# 使用DevEcoStudio 开发、编译鸿蒙 NEXT_APP 以及使用中文插件 #鸿蒙开发工具 #DevEco Studio
从MaxCompute到Milvus：通过DataWorks进行数据同步，实现海量数据高效相似性检索
如果您需要将存储在MaxCompute中的大规模结构化数据导入Milvus，以支持高效的向量检索和相似性分析，可以通过DataWorks的数据集成服务实现无缝同步。本文介绍如何利用DataWorks，快速完成从MaxCompute到Milvus的离线数据同步。
基于混沌加密的遥感图像加密算法matlab仿真
本项目实现了一种基于混沌加密的遥感图像加密算法MATLAB仿真（测试版本：MATLAB2022A）。通过Logistic映射与Baker映射生成混沌序列，对遥感图像进行加密和解密处理。程序分析了加解密后图像的直方图、像素相关性、信息熵及解密图像质量等指标。结果显示，加密图像具有良好的随机性和安全性，能有效保护遥感图像中的敏感信息。该算法适用于军事、环境监测等领域，具备加密速度快、密钥空间大、安全性高的特点。
构建AI时代的大数据基础设施-MaxCompute多模态数据处理最佳实践
本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。
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。
深入研究: 亚马逊 amazon商品列表API接口 Python 攻略
本内容介绍了亚马逊商品列表API接口的应用价值与操作方法。在电商数据分析驱动决策的背景下，该接口可自动化获取商品基本信息（如名称、价格、评价等），助力市场调研、竞品分析及价格监控等场景。接口通过设置搜索条件（关键词、类目、价格范围等）筛选商品列表，以GET请求方式调用，返回JSON或XML格式数据，包含商品基本信息、价格、评价、图片链接及库存状态等内容。合理使用此接口可提升运营效率、降低人力成本并及时掌握市场动态。
数据可视化实战：如何采集并分析马蜂窝上的热门旅游信息？
通过自动化工具抓取马蜂窝旅游数据，分析杭州热门景点与用户关注焦点，生成排行榜和词云图。项目采用低成本方案，结合Playwright模拟浏览器行为采集信息，并用Python处理数据、绘制图表。结果显示西湖、灵隐寺等为热门景点，游客多关注门票、交通等问题。此方法简单高效，适合个性化旅行攻略分析。
SnapViewer：解决PyTorch官方内存工具卡死问题，实现高效可视化
深度学习训练中，GPU内存不足（OOM）是常见难题。PyTorch虽提供内存分析工具，但其官方可视化方案存在严重性能瓶颈，尤其在处理大型模型快照时表现极差。为解决这一问题，SnapViewer项目应运而生。该项目通过将内存快照解析为三角形网格结构并借助成熟渲染库，充分发挥GPU并行计算优势，大幅提升大型快照处理效率。此外，SnapViewer优化了数据处理流水线，采用Rust和Python结合的方式，实现高效压缩与解析。项目不仅解决了现有工具的性能缺陷，还为开发者提供了更流畅的内存分析体验，对类似性能优化项目具有重要参考价值。
深入研究：亚马逊amazon商品详情API接口Python攻略
亚马逊商品详情API（Product Advertising API）让开发者以编程方式获取亚马逊商品信息，如标题、价格、库存、评价等。功能涵盖商品基本信息、购买属性、用户反馈、分类与促销信息。使用时需选择端点（如ItemLookup或ItemSearch）、构建请求、发送至服务器并处理响应数据（JSON/XML格式），同时做好错误处理。适合电商应用开发与数据分析。
婚恋交友相亲公众号app小程序系统源码「脱单神器」婚恋平台全套代码 - 支持快速二次开发
这是一套基于SpringBoot + Vue3开发的婚恋交友系统，支持微信公众号、Uniapp小程序和APP端。系统包含实名认证、智能匹配、视频相亲、会员体系等功能，适用于婚恋社交平台和相亲交友应用。后端采用SpringBoot 3.x与MyBatis-Plus，前端使用Vue3与Uniapp，支持快速部署和二次开发。适合技术团队或有经验的个人创业者使用。
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。
