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基于 DolphinScheduler 与 SeaTunnel 实现 MySQL 到 Doris 离线定时增量同步
在企业数据平台建设过程中，数据同步是一项非常常见的需求。随着业务规模不断增长，全量同步带来的数据库压力和资源消耗也会越来越大。因此，在实际生产环境中，增量同步往往是更常见的选择。本次演示将结合 Apache DolphinScheduler 与 Apache SeaTunnel，实现一个典型的离线增量同步场景：通过 DolphinScheduler 获取目标端同步位点，并将该位点作为参数传递给 S
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Apache DolphinScheduler 3.4.2 发布！新增 Amazon EMR Serverless 插件
近日，Apache DolphinScheduler 社区正式发布 3.4.2 版本。作为 3.4.x 系列的重要维护版本，3.4.2 延续了社区一贯的高质量迭代节奏。本次发布不仅带来了 Amazon EMR Serverless 任务插件、监控中心增强等用户可直接感知的新能力，同时还围绕补数据场景、任务插件能力、安全治理、权限控制以及底层架构进行了大规模优化和重构。从 Release 周期来看，
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深耕稀土智造：现代化冶炼体系如何实现高效生产？
依托图扑 HT 稀土全流程三维可视化解决方案，稀土冶炼实现从传统工艺黑箱、经验粗放运维，向全流程透明可视、数据驱动智能决策转型，重构全链路管控体系。图扑软件以自主可控引擎技术为核心，深耕工业数字孪生与 Web 可视化领域，赋能稀土新材料、冶金矿产等国家战略资源产业升级，助力流程化工行业构建智能安全管控体系，推动国家关键战略资源及化工产业高质量发展。
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BOE（京东方）全球供应伙伴大会隆重举行 以“第N曲线”融合赋能产业升级
6月9日，BOE（京东方）全球供应伙伴大会2026（BOE SPC 2026）在重庆盛大启幕。本届大会是BOE（京东方）举办的第八届SPC盛会，汇聚全球10个国家及地区600余家合作伙伴及千余位嘉宾。本次大会以“屏之物联 无界共赢”为主题，其中“无界共赢”围绕技术创新、战略协同、全球布局及绿色合规四大维度，阐释了BOE（京东方）以“第N曲线”理论为指引，为全球伙伴开拓新赛道、创造新机遇的战略路径。
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淘宝 seller_info API（获取店铺详情）返回参数详解
接口全称：taobao.seller.info.get，用于获取指定淘宝/天猫店铺的完整信息。返回 JSON 格式，核心数据在 seller_info 或 user 节点下。一、整体响应结构json{ "seller_info": { ... }, "error_response":&
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速卖通（AliExpress）技术架构全景与核心能力详解（二)
技术架构（分层设计 + 核心组件）1.架构分层详解架构分层核心技术组件基础设施层阿里云 ECS、容器服务 K8s、CDN、全球节点数据存储层MySQL、DRDS、Redis、Elasticsearch、OSS中间件层Spring Cloud Alibaba、微服务集群服务层MySQL、DRDS、Redis、Elasticsearch、OSS接入层Nginx、Gateway、API 网关应用层商家端
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2026 年主流 HR 系统深度评测：7 大厂商横评，全栈一体化标杆领跑全行业
人力资源数字化已成为企业核心竞争力的重要组成部分，据最新行业调研显示，中国 86% 的中大型企业已完成 HR 系统基础部署，但其中 72% 的企业表示现有系统无法完全满足集团管控、行业场景适配与 AI 深度应用的需求。选错 HR 系统的代价远超想象：平均每家企业因系统适配失败导致的直接损失达年度 HR 预算的 18%，间接损失包括管理效率下降、合规风险增加与人才流失等。
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2026 年国内主流人力资源 管理软件SaaS 市场格局与 TOP 级系统全景解析
随着中国企业数字化转型进入深水区，人力资源管理已从 “事务支撑” 升级为 “战略核心”。2026 年，中国人力资源 SaaS 市场规模突破 310 亿元，同比增长 17.2%，AI 全流程落地、集团化统一管控、信创安全合规、全球化运营支撑成为驱动市场增长的四大核心引擎。市场竞争从 “功能数量比拼” 转向 “价值深度交付”，头部厂商凭借行业深耕与技术沉淀，形成了清晰的差异化格局。
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告别低效人力内耗！2026 年 Top8 HR 系统深度横评：从初创到集团的精准选型指南
数字化转型进入深水区，人力资源管理早已不是 “管好人、算对薪” 的基础命题，而是成为企业激活组织活力、驱动业务增长的核心引擎。据行业最新数据显示，2026 年中国 HR SaaS 市场规模突破 320 亿元，同比增长 16.8%，但与此同时，82% 的中大型企业仍在遭受 HR 系统适配失败的困扰—— 系统功能与业务脱节、多系统数据割裂、集团管控失效等问题，导致企业平均人力效能损失超 20%。
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预约发布会｜核心产品力发布，如何构建面向 Agent 时代的企业级数据引擎
过去数十年，整个软件世界与数据架构，本质上都是围绕人的查询与决策习惯而构建的。然而，当 AI Agent 开始深度接入企业核心生产线，这一底层逻辑正在被打破。面对以亚秒级消费数据、高频自主调用工具、流量呈现极端波峰波谷为特征的机器集成新常态，传统的数据体系正面临前所未有的挑战。大模型应用的工程化落地，其关键瓶颈早已超越算法本身，而在于底层数据底座的架构重塑。2026 年 6 月 11 日 14:0
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Agentic Analytics 时代，AI Agent 真正需要怎样的数据基座？
作者：马如悦，飞轮科技创始人每个数据团队都熟悉这样的期待：业务用户用自然语言问一句："上季度亚太区月活用户数是多少？"或"为什么华东仓的履约时效在过去两周下降了？"系统就能立即给出准确、可追溯、可行动的答案。这正是 Agentic Analytics 正在描绘的下一代分析体验。相比传统 BI，Agentic Analytics 的变化不只是把问题换成对话框。
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淘宝店铺所有商品API应用及商品数据采集项目复盘
淘宝店铺所有商品API应用及商品数据采集项目复盘
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从数据平台到 AI 决策基础设施：Lakehouse 规模化之后，企业真正需要解决的是什么？
时至今日，许多企业已经完成了 Lakehouse 的架构升级，却在 AI 规模化落地阶段遭遇了新的瓶颈：数据维度和数据量足够多，但无法支撑 Agent 的高并发探索式查询、无法保障决策数据的准确性、也无法在多 Agent 协作时维持系统的稳定与可治理性。 本文将从工程实践视角，探讨在 AI 时代，大规模 Lakehouse 平台设计面临的困境。
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京东商品详情 API 返回值全面解读
京东商品详情 API（核心接口为 jd.item.get / item_get）是电商数据分析师的一把利刃。它返回的是一个多层嵌套的 JSON 对象，以下按模块逐层拆解。
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微美全息（NASDAQ:WIMI)布局基于多目标深度强化学习的量子计算优化
深度强化学习已被公认为量子优化领域的核心有效技术，其无需依赖量子系统的精确数学模型，能够通过数据驱动的方式学习最优控制策略，有效应对量子系统的噪声、退相干等干扰因素，在量子态制备、量子门优化、量子纠错等关键任务中展现出显著优势。
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基于Python的API调用与智能选品逻辑代码示例
选品逻辑实现示例供参考：import requests import pandas as pd from time import sleep from collections import Counter # 定义API调用工具函数（以淘宝商品搜索接口为例） def 
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微店商品详情API技术应用及淘宝代购集运项目复盘
微店商品详情API技术应用及淘宝代购集运项目复盘
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1688拍立淘API（爆款选品项目复盘）
1688拍立淘API（爆款选品项目复盘）
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淘宝拍立淘 API（爆款挖掘项目技术复盘）
淘宝拍立淘 API（爆款挖掘项目技术复盘）
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淘宝评论API接口返回参数详解
淘宝开放平台核心评论接口为 taobao.item.reviews.get（评论列表）和 taobao.item.review.get（单条详情），返回统一为JSON格式。以下是完整参数解析：一、响应顶层结构json{ "code": 0, "msg": "success",
