中国科学院文献情报中心发布的《国际期刊预警名单》旨在防范学术不端与不当出版行为，保护科研生态良性发展。2025年版本聚焦两大问题：学术不端（如引用操纵、论文工厂）和不利于中国学术成果国际化传播的行为（如中国作者占比过高或APC费用不合理）。预警名单动态调整，发布时点从年底改为年初，便于科研人员及时调整投稿策略。被列入预警名单的期刊可能影响职称评审及科研经费认可，建议优先选择中科院分区表推荐期刊，警惕“快速代发”陷阱，并关注期刊官网声明。未来科研生态将更注重规范化与原创性，推动高质量学术发表。维护健康的学术环境对提升中国科研全球影响力至关重要。

什么是低代码

本程序为基于风险的完整性和检查建模（RBIIM）的MATLAB仿真，适用于评估和优化资产完整性管理计划，特别针对石油化工等领域的管道、储罐等设备。程序在MATLAB 2022A版本下运行，对比了先验密度（Prior Density）、后验完美检测（Posterior Perfect Inspection）、后验不完美检测（Posterior Imperfect Inspection）及累积后验不完美检测四个关键指标。算法采用贝叶斯统计框架，通过更新资产健康状况估计，制定最佳维护与检查策略。示例展示了核心原理与运行效果，完整程序无水印。

构建高效的LinkedIn图像爬取工具

在电商数字化运营中，微店为商家提供便捷的线上销售平台，而微店商品详情数据接口成为连接商品深度信息的重要工具。该接口支持开发者以程序化方式获取商品详细信息，如名称、价格、库存及描述等，助力多渠道同步与数据分析。文章从接口概述、特点到 Python 请求示例，深入解析其应用。示例中使用 Python 的 requests 库发送 GET 请求，获取并解析商品详情数据，帮助用户实现高效开发与问题排查。

微店作为电商热门平台，其商品列表数据接口为店铺运营提供了强大支持。通过该接口，开发者可高效获取商品关键数据，助力决策与业务拓展。接口通常采用 GET 或 POST 请求方式，需提供店铺 ID 等参数，返回 JSON 格式数据，包含商品名称、价格、库存等信息。示例代码展示了如何用 Python 调用接口并解析响应数据，帮助用户快速上手。

数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头

腕上的未来——智能手表的演变与市场蓝图

vscode代码推送到github库菜鸡专用教程

本文介绍了如何优雅解决本地仓库与远程仓库历史记录不一致的问题，并提供避免未来问题的最佳实践。核心在于理解问题根源（如历史记录差异和常见原因），采用推荐的解决方案（先本地初始化再关联远程仓库），并遵循一致的工作流程、团队协作规范及熟悉 Git 命令。通过强制推送或合并无关历史记录等方式处理现有冲突，同时养成良好习惯以预防类似问题。

本程序为基于模糊神经网络的金融序列预测算法MATLAB仿真，适用于非线性、不确定性金融数据预测。通过MAD、RSI、KD等指标实现序列预测与收益分析，运行环境为MATLAB2022A，完整程序无水印。算法结合模糊逻辑与神经网络技术，包含输入层、模糊化层、规则层等结构，可有效处理金融市场中的复杂关系，助力投资者制定交易策略。

Autodesk 3ds Max 2022 是一款专业三维建模、动画和渲染软件，广泛应用于影视、游戏、建筑等领域。其特点包括智能建模工具、高效Arnold渲染引擎、跨平台协作及多语言支持。安装需满足Win10/11系统、i5以上处理器、8GB内存等要求。正版安装流程包括下载官方程序、配置组件、激活许可证并验证功能。常见问题如安装失败、中文乱码等提供了解决方案。扩展学习资源推荐Forest Pack、V-Ray等插件，助力用户深入掌握软件功能。

动态URL构建与HTTP请求的Kotlin实现

在新加坡 ElasticON 2025 的 Elastic 合作伙伴峰会上，阿里云 AI 搜索产品荣获 Elastic Innovation Award 2024！

本内容介绍了阿里云PAI FeatureStore的功能与使用方法，涵盖离线和在线特征管理、实时特征视图、行为序列特征视图、FeatureStore SDK的多语言支持（如Go、Java、Python）、特征生产简化方案、FeatureDB存储特性（高性能、低成本、及时性）、训练样本导出以及自动化特征工程（如AutoFE）。同时提供了相关文档链接和技术细节，帮助用户高效构建和管理特征工程。适用于推荐系统、模型训练等场景。

虾皮（Shopee）商品列表 API 接口用于获取平台商品信息，支持按店铺 ID、类目、关键词等筛选条件查询商品数据，包括商品基本信息、图片、描述等。接口具备灵活性、数据丰富及分页机制等特点，满足电商数据分析与管理需求。示例代码展示了通过 Python 请求 API 获取某店铺商品列表的过程，包含请求头设置、参数定义及异常处理等功能，便于开发者快速上手使用。

本文介绍了强化学习中的蒙特卡罗算法，包括其基本概念、两种估值方法（首次访问蒙特卡罗与每次访问蒙特卡罗）及增量平均优化方式。蒙特卡罗法是一种基于完整回合采样的无模型学习方法，通过统计经验回报的平均值估计状态或动作价值函数。文章详细讲解了算法流程，并指出其初期方差较大、估值不稳定等缺点。最后对比动态规划，说明了蒙特卡罗法在强化学习中的应用价值。适合初学者理解蒙特卡罗算法的核心思想与实现步骤。

量子计算的崛起：计算机安全的福音还是噩梦？

从朋友圈到数据圈：社交媒体数据如何定义我们的世界？

本程序基于遗传算法（GA）实现拱桥静载试验车辆最优布载的MATLAB仿真，旨在自动化确定车辆位置以满足加载效率要求（0.95≤ηq≤1.05），目标是使ηq尽量接近1，同时减少车辆数量和布载耗时。程序在MATLAB 2022A版本下运行，展示了工况1至工况3的测试结果。通过优化模型，综合考虑车辆重量、位置、类型及车道占用等因素，确保桥梁关键部位承受最大荷载，从而有效评估桥梁性能。核心代码实现了迭代优化过程，并输出最优布载方案及相关参数。

AI思维导图工具跨领域学习的好帮手

docker容器虚拟化技术有什么用？怎么使用？

docker容器虚拟化技术有什么用？怎么使用？TubeTube 项目使用youtube视频下载工具

Superagent 异步请求：如何处理复杂的 HTTP 场景

本文介绍了基于模型的强化学习算法，重点讲解动态规划（DP）。动态规划通过分解问题为子问题求解状态价值函数，利用贝尔曼期望方程迭代更新。其核心性质包括最优子结构和重叠子问题，适用于已知转移概率和奖励的MDP场景。文章回顾了前期强化学习基础，并展望了后续内容如蒙特卡罗法。适合初学者系统了解强化学习算法原理与应用。

TP屏 HMI库文件，自动校准已经更新

云端智链：挖掘云计算中的大数据潜能

量子飞跃：生命科学中的量子计算应用前景

本程序针对云计算任务调度优化问题，旨在减少任务消耗时间、提升经济效益并降低设备功耗。通过对比蚁群优化算法（ACO）与蛙跳优化算法（SFLA），分别模拟蚂蚁信息素路径选择及青蛙跳跃行为，在MATLAB2022A环境下运行测试。核心代码实现任务分配方案的动态调整与目标函数优化，结合任务集合T与服务器集合S，综合考量处理时间与能耗等约束条件，最终输出优化结果。两种算法各具优势，为云计算任务调度提供有效解决方案。

本文由Hologres PD赵红梅分享，主题为Dynamic Table快速入门。内容分为三部分：一是介绍Dynamic Table，包括其在实时数仓中的应用场景及技术实现；二是讲解Dynamic Table的使用方法与实操，涵盖全量、增量及混合刷新模式的创建与操作；三是提供使用建议，如选择刷新模式、监控延迟、分区表应用及计算资源分配等。此外，还对比了Dynamic Table与其他产品（如DIS异步物化视图和Snowflake Dynamic Tables）的功能差异，并推荐下载Hologres 3.0实践手册以深入了解一体化实时湖仓平台的最新功能。

1688拍立淘图片搜索接口由阿里巴巴提供，支持通过上传图片在1688平台搜索相似商品。该接口基于图像识别技术，具备高精度匹配、丰富商品信息返回、支持多图片格式及可定制化搜索等特点，适用于电商选品、商品溯源和智能购物等场景。开发者需注册获取app_key与app_secret，并通过Python示例代码调用接口，实现图片搜索功能。

1688 商品列表 API 可帮助开发者和商家获取商品基本信息（如 ID、名称、价格等）、支持筛选排序（类目、价格、销量等条件）、分页查询及指定店铺商品获取，便于商品管理与竞品分析。调用流程包括：注册账号创建应用以获取 App Key 和 App Secret、生成签名确保请求合法性、构造请求参数（含 app_key、sign 等）、发送 HTTP 请求并处理 JSON 响应数据。

1688商品详情API是阿里巴巴为开发者提供的一套接口，用于获取1688平台上商品的详细信息，如商品ID、标题、价格、销量、评价、SKU、库存、主图等。通过注册认证、创建应用、构造请求和处理响应，用户可轻松调用API。其应用场景广泛，包括电商网站同步商品信息、内容管理系统生成商品页面、数据分析工具监测市场动态，以及第三方开发者构建比价或库存管理工具等，助力电商从业者优化销售策略与运营效率。

本文详解了如何使用Python与Selenium结合代理IP技术，从金融网站（如东方财富网）抓取由JavaScript渲染的隐藏表格数据。内容涵盖环境搭建、代理配置、模拟用户行为、数据解析与分析等关键步骤。通过设置Cookie和User-Agent，突破反爬机制；借助Selenium等待页面渲染，精准定位动态数据。同时，提供了常见错误解决方案及延伸练习，帮助读者掌握金融数据采集的核心技能，为投资决策提供支持。注意规避动态加载、代理验证及元素定位等潜在陷阱，确保数据抓取高效稳定。