阿里云发布混合思考模型 Qwen3 全系列 ，通义灵码新增Inline Chat能力，，详情请点击阿里云产品五月刊

车辆车型大全API由探数平台提供，旨在解决企业班车、物流运输及汽车销售等行业对标准化车型数据的需求。传统人工维护车型库效率低且易出错，而该API覆盖主流品牌与车系，包含品牌、车系、销售车型及配置参数等详细信息，适用于车队管理、电商平台及汽车资讯平台。API提供四个子接口：获取品牌、车系、销售车型与配置详情信息，支持高效查询。通过HTTP POST请求即可调用，返回结构化数据，助力企业实现智能化运营与科学决策，在绿色智能交通时代发挥重要作用。

“脏数据不清，分析徒劳”——聊聊数据分析里最容易被忽视的苦差事

戴上VR不是终点，能“沉浸进去”才是——聊聊虚拟现实里的用户体验设计那些事儿

1688店铺订单接口用于获取订单列表、查询订单详情及操作订单等。首先需注册为1688开放平台开发者，创建应用获取App Key与App Secret。使用API获取订单列表时，要申请订单查询权限，并通过HTTP请求传递参数（如seller_id、page、page_size和access_token）调用接口。此功能适用于管理1688店铺订单数据。

本文介绍如何通过1688开放平台的商品评论接口获取评论数据。1688作为B2B电商，其接口支持按商品ID提取评论内容、评分等信息，适用于情感分析与市场调研。调用流程包括注册认证、构建请求参数（如method、item_id）、生成MD5签名及发送HTTP请求，确保高效、安全地获取数据，助力商家优化产品与服务。

本文详细介绍Hutool工具集和图书管理系统相关组件的封装方法及使用示例。通过通用工具类封装（如日期格式化、字符串处理、加密等）、数据库操作封装（结合Hutool DbUtil与MyBatis）、前端Vue组件封装（图书列表与借阅表单）以及后端服务层封装（业务逻辑实现与REST API设计），帮助开发者提升代码复用性与可维护性。同时，提供最佳实践建议，如单一职责原则、高内聚低耦合、参数配置化等，助力高效开发。适用于Java编程进阶学习与实际项目应用。

VIN码（车辆识别号码）是由17位字母和数字组成的全球唯一编码，相当于汽车的“身份证”。通过解析VIN码，可获取品牌、车系、生产年份等关键信息。探数API平台的VIN码查询API（标准版），只需输入VIN码即可返回完整车辆配置信息。 该API适用于多种场景：电商平台可自动填充商品详情，提升准确性；维修行业能精准匹配零件与诊断需求；二手车市场则增强交易透明度与安全性。其调用流程简单，包括准备VIN码、构造请求、处理响应及异常处理。 VIN码不仅是查询工具，更是连接制造、销售、维修、保险等环节的纽带。

阿里云PAI团队开发的 OmniThought 数据集，其中包含200万思维链，并标注了推理冗余度（RV）和认知难度（CD）分数。基于此数据集，我们还推出了 DistilQwen-ThoughtX 系列模型，可以通过RV和CD分数对思维链进行筛选，训练得到的模型获得根据问题和本身的认知能力，生成变长思维链的能力。同时在 EasyDistill 框架中开源了 OmniThought 数据集和 DistilQwen-ThoughtX 模型的全部权重。这些模型在性能上超过了 DeepSeek-R1-Distill 系列。

如何知道你训练的AI模型是天才还是学渣？本文用轻松幽默的方式带你了解机器学习的各类评估指标，让你不仅能说出模型的好坏，还能找到改进的方向，避免在实际应用中翻车。

本文介绍了 MCP 协议、MaxFrame 分布式计算框架以及大数据基础设施建设的相关内容。MCP（Model Context Protocol）是一种开源协议，旨在解决 AI 大模型与外部数据源及工具的集成问题，被比喻为大模型的“USB 接口”，通过统一交互方式降低开发复杂度。其核心架构包括 Client、Server、Tool 和 Schema 四个关键概念，并在百炼平台中得到实践应用。MaxFrame 是基于 Python 的高性能分布式计算引擎，支持多模态数据处理与 AI 集成，结合 MaxCompute 提供端到端的数据处理能力。

本文探讨了AI时代企业对算力的新需求及应对策略，涵盖高吞吐与实时性、向量数据库挑战、隐私保护与成本控制等关键议题。文章还分析了垂直场景下的算力解决方案，如PolarDB的“Data+AI”理念和身份安全领域的多模态检测系统。同时介绍了英特尔至强六代处理器与阿里云G9i实例的创新实践，并展望了AI未来发展趋势，强调降低门槛、多元算力生态建设及端到端工程化思维的重要性。

1688 商品详情 API 是阿里巴巴提供的开发者接口，用于获取 1688 平台商品的详细信息，包括 ID、标题、价格、销量、评价、SKU 等。通过构造 HTTP 请求并使用 App Key 和 App Secret 验证，可实现安全调用。该接口适用于电商网站、内容管理系统、数据分析工具及第三方开发场景，助力商品信息同步、市场分析与应用开发。

想开发体育或电竞App却因数据接口问题头疼？数据延迟、更新慢、覆盖不全？本文教你挑选可靠的数据接口服务商，关注核心指标：实时性（<0.5秒延迟）、准确性（错误率<0.1%）、稳定性（99.99% SLA）。避坑指南助你远离劣质服务，优质接口应具备全链路解决方案、电竞专属优化及7x24技术支持。选对服务商，让数据为你的App赋能！

自动化爬虫：requests定时爬取前程无忧最新职位

京东拍立淘图片搜索API，基于先进图像识别技术，支持上传图片、URL或拍摄实物搜索相似商品。其特点包括：搜索便捷高效，用户可快速发起搜索；精准匹配结果，通过算法捕捉商品特征确保准确；数据覆盖广泛，依托京东海量商品资源满足个性化需求；智能推荐拓展，根据用户行为挖掘潜在需求，提升购物体验。

增强现实如何让医疗影像“活起来”？——从辅助诊断到精准治疗

AI和大数据：是工具，还是操控人心的“隐形之手”？

还在为不同框架间的模型转换头疼？ONNX让你在PyTorch训练的模型可以无缝在TensorFlow部署，甚至能让模型在手机上飞速运行。本文带你了解这个AI领域的'瑞士军刀'，轻松实现跨平台高性能模型部署。

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虚拟现实遇上增强现实——未来世界的“沉浸式”进化之路

数据科学 vs. 大数据：一场“烧脑”但有温度的较量

本文介绍了 阿里云 AI 搜索开放平台作提供丰富的 AI 搜索组件化服务，兼容主流开发框架 LangChain和 LlamaIndex，支持搜索专属大模型、百炼等大模型服务，以及 Elasticsearch、Havenask 等开源引擎。用户可灵活调用多模态数据解析、大语言模型、效果测评等数十个服务，实现智能搜索、检索增强生成（RAG）、多模态搜索等场景的搭建。

京东商品评论API接口是京东开放平台提供的服务，支持开发者通过HTTP请求获取商品评论数据，适用于数据分析、情感分析等场景。接口采用GET或POST请求方式，需提供app_key、sku_id等参数，返回JSON格式的评论内容、时间、评分等信息。使用时需完成权限申请和签名计算，确保请求安全。示例代码展示了如何用Python的requests库调用该API并处理响应数据。

作为机器学习面试的必考题，XGBoost为什么如此重要？本文用通俗易懂的方式，带你掌握XGBoost的核心知识点，让你在面试中侃侃而谈，轻松拿下offer！

本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长，它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下，将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程，其具备多种功能模块，包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成，丰富训练集的多样性；基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化，从而提升小模型的性能。

本文介绍如何在DataWorks中通过PyODPS3节点调用XGBoost算法完成模型训练与测试，并实现周期离线调度。主要内容包括：1) 使用ODPS SQL构建数据集；2) 创建PyODPS3节点进行数据处理与模型训练；3) 构建支持XGBoost的自定义镜像；4) 测试运行并选择对应镜像。适用于需要集成机器学习算法到大数据工作流的用户。

京东商品详情API接口是京东开放平台为开发者提供的服务，用于获取商品详细信息。通过调用接口，开发者可获得商品属性、价格、库存、促销信息等数据，适用于电商应用、价格比较工具及数据分析平台等场景。支持GET/POST请求方式，参数包括API版本、密钥等。示例代码展示了如何使用Python的requests库调用该接口，并获取JSON格式的返回数据，包含商品基本信息、价格、库存和用户评价等内容。

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。

Python爬虫Cookie管理最佳实践：存储、清理与轮换

该API专注于商品信息整合与展示，提供基础信息抓取、多媒体内容整合等功能，助力实时同步商品数据，构建丰富的详情页。同时支持数据分析与市场洞察，包括销售趋势分析和竞品对比，优化库存与定价策略。此外，动态促销管理和个性化推荐系统可提升营销效果，而实时库存预警和评价数据可视化则显著增强用户体验，为用户决策提供透明依据，全面提升平台竞争力与用户满意度。

本程序基于MATLAB 2022a版本，模拟了光学涡旋Talbot阵列照明器的功能。该技术结合了光学涡旋与Talbot效应，广泛应用于激光材料加工、光镊技术和显微成像等领域。通过核心算法实现光学涡旋（具有螺旋相位分布的光束）和Talbot效应（周期性结构自像重现）的模拟。程序运行结果无水印，展示了光学涡旋的拓扑荷特性及近场/远场Talbot效应的原理，为设计同轴或不同轴排列的光学涡旋阵列提供了理论支持。

本文详细介绍了仓颉语言中线程的基本使用，包括线程创建（通过`spawn`关键字）、线程名称设置、线程执行控制（使用`get`方法阻塞主线程以获取子线程结果）以及线程取消（通过`cancel()`方法）。文章还指出仓颉线程与Java等语言的差异，例如默认不提供线程名称。掌握这些内容有助于开发者高效处理并发任务，提升程序性能。