AI教程

对许多软件公司、企业信息化团队和数据应用开发者来说，招投标数据就像一座高价值但开采难度极大的矿藏。招标公告、中标公告、政府采购信息、工程项目公示散落在几十个不同的网站和平台上，页面结构五花八门，发布时间参差不齐，连字段格式都各自为政。靠人工一条条检索、复制粘贴？那只能做几次样板工程，根本撑不起系统化

欢迎继续我们的 Go 语言学习与项目实战系列。上一回，我们已经把网络请求的封装和诸多细节都处理到位了，今天直接进入正题：一是进一步优化项目目录结构，二是把 token 系统打磨得更加完善。 事情还要从一个小插曲说起。 先聊聊那个关于 Token 的小插曲 在动手完善 token 系统之前，我特意给

API 商业化落地的这几年，数据库表结构设计几乎决定着整条服务链路的稳定性、扩展性以及后期运维成本。不少团队为了抢上线窗口，将用户、权限、日志、计费等逻辑全部塞入同一张表。一旦调用量上升，问题立刻暴露：计费对账错乱、海量日志查询卡成幻灯片、并发调用偶尔出现超扣、权限管控混乱不堪。此时再想重构，成本和

概述 2026年，Prompt 工程正经历一场从“手动调参”到“自动化管控”的范式迁移。 回溯过往，很长一段时期里，开发者编写 Prompt 主要依赖手工操作：设计好一个模板后直接硬编码到代码中，发现效果欠佳便人工调整几个词汇，再重新运行测试。这一流程听起来是否相当熟悉？ 在早期 Demo 或原型阶

近两年，数据库领域最热门的概念之一便是HTAP。 全称为Hybrid Transaction Analytical Processing（混合事务 分析处理），简而言之，它能用单一数据库同时承载高并发在线交易（OLTP）与复杂分析查询（OLAP）。这听起来很理想，但不少人认为这只是厂商包装的营销话术

2026 年，大模型应用正站上一个关键转折点——从“能生成内容”加速迈向“需要安全治理”的全新阶段。 回顾早期，企业引入大模型时最关注什么？无非是调用效果：回答是否精准、响应是否迅速、能否嵌入知识库。这些直接关系到“能不能用”的问题。 但如今，当大模型真正落地到客服、办公、研发、数据分析、企业知识库

先探讨一个很实际的场景：当你需要分析竞品口碑、优化自家商品详情页、或者批量收集买家秀素材时，最直接的数据来源就是淘宝商品的评价接口。今天要重点解析的 taobao item reviews get，正是完成这些任务的核心工具。下文将从接口基础、JSON 结构、异常处理、字段解读到开发常见问题，一次性

AI应用上线实战：从Dify搭建到EdgeOne部署的完整指南 开篇｜做AI应用不难，难的是把它真正送上线 这两年，借助Dify这类平台搭建一个AI应用已经不再是难事——哪怕只会少量代码，也能把模型、知识库和工作流串联起来，跑出一个可用的demo。但真正让人头疼的，是下一步：如何把“自己电脑上能跑的

阿里云百炼平台近期正式上线了Qwen3 7-Plus模型，作为官方定位为中高性价比的旗舰级大模型，它在文本能力升级的基础上，新增了视觉-语言能力，并进一步强化了编码、工具使用与生产力工作流等智能体功能。简而言之，该模型现已能够感知真实世界场景、读取屏幕并操作GUI，甚至可基于视觉参考生成代码，实现端

文章转载自 Valkey China 微信公众号 写在前面 从最初参与Redis开源社区建设，到后来加入Redis core-team，再到Redis闭源后与核心开发者一起创建Valkey社区，如今担任Valkey TSC member——回顾这十年，心里满是感慨。从刚接触开源的新人，到站在社区最核

先说几个核心判断：数据库里跑的那些查询，看着简单，可一旦慢起来，真的能把整个系统拖成“蜗牛”。特别是订单、商品、账单这种大表，数据量一天天涨，SQL性能问题就暴露得格外明显。传统做法是什么呢？全靠DBA人工盯着慢日志文件看，白天出问题，晚上才能发现，滞后好几个小时都算快的。更头疼的是，根本分不清是哪

一个没人能回答的问题 如果今天你随便抓一个电商团队的增长负责人，问一句：“AI流量到底给你带来了多少GMV？” 大概率得不到一个数字，而是一阵沉默。 这不是数据采集量的问题。根本原因在于，度量框架本身就存在结构性的断层。 2025年以来，AI正在系统性地重塑消费者的信息获取路径。用户通过ChatGP

先说几个核心判断。想要稳定、高效地拿到京东的完整商品详情——包括标题、SKU、实时价格、库存、参数、图文和促销信息——行业内主流的方案其实就三种。这三套方案，从合规性、稳定性以及开发成本这几个维度来看，优先级差异很明显。 一、方案选型：三种主流获取方式对比 官方开放 API（长期业务首选，合规稳定）

回想一下Agent进入大众视野的第一阶段，大家最关注的问题是什么？“能不能调用工具”——能连数据库、能查文档、能改代码、能发消息，好像只要解决了这一点，真正的自动化就近在咫尺了。坦白说，企业一旦进入这个层面，问题立刻就会变得复杂得多。工具一多，风险跟着就多了；权限越大，边界的设定就越紧迫；任务链条一

说Python是人工智能开发的“第一语言”，这个判断在业内几乎没什么争议。从数据分析到深度学习，从自然语言处理到计算机视觉，Python几乎覆盖了AI的所有角落。简洁的语法、丰富的生态、强大的社区支持——这些因素叠加在一起，让它成为了AI开发的事实标准。 这篇文章会系统性地梳理Python人工智能开