本项目使用MATLAB2022A版本，对比分析了PSO、反向学习PSO及多策略改进反向学习PSO三种优化算法的性能，主要通过优化收敛曲线进行直观展示。核心代码实现了标准PSO算法流程，加入反向学习机制及多种改进策略，以提升算法跳出局部最优的能力，增强全局搜索效率。

在1688上找一件代发商品需明确自身需求与定位，筛选可靠供应商，研究商品信息，利用精准搜索和平台推荐，关注活动，并与供应商充分沟通，确保合作顺畅。

音乐是灵魂的语言，歌词则是承载灵魂的载体。本文介绍写歌词的基础技巧，包括寻找灵感、确定主题、构建结构和运用语言，同时推荐《妙笔生词智能写歌词软件》作为创作助手，助力你走进丰富多彩的音乐世界。

歌词创作是通往音乐灵魂深处的大门。本文介绍了一些实用技巧，如借助《妙笔生词智能写歌词软件》的AI功能，捕捉生活中的灵感，确定主题，合理安排歌词结构，运用生动的语言和修辞手法，确保韵律和节奏，帮助你轻松开启创作之旅。

写歌词是充满魅力与挑战的创作活动。掌握灵感捕捉、主题明确、结构合理和语言生动等关键技巧至关重要。《妙笔生词智能写歌词软件》提供 AI 智能写词、押韵优化、歌词分析等功能，助你轻松创作出优秀的歌词作品，实现音乐梦想。

从零开始学写歌词，掌握关键技巧和方法，探索歌词创作的奇妙世界。借助“妙笔生词智能写歌词软件”，利用AI智能生成、优化和解读歌词等功能，轻松找到灵感，提升创作水平，创作出动人的歌词。

【10月更文挑战第10天】随着多媒体内容的爆炸性增长，如何有效地理解和生成跨模态的数据（如图像、文本和视频）变得越来越重要。近年来，图神经网络（GNNs）因其在处理非结构化数据方面的强大能力而受到广泛关注。在此背景下，Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 框架作为一种新的方法，通过结合图检索和生成模型来提升多模态内容的理解与生成效果。本文将深入探讨GraphRAG的基本原理、核心组件以及实际应用，并通过代码示例展示其在多媒体内容处理中的潜力。

在使用Python的Selenium库进行网页爬虫开发时，翻页操作是常见需求。本文详细介绍如何通过Selenium实现翻页，包括定位翻页控件、执行翻页动作以及等待页面加载等关键步骤，并提供了基于“下一页”按钮和输入页码两种方式的具体示例代码。此外，还特别提醒开发者注意页面加载完全、动态内容加载及反爬机制等问题，确保爬虫稳定高效运行。

本文将分两部分教大家如何在网页中实现一个RAG系统，本文聚焦于深度搜索功能。通过浏览器端本地执行模型，可实现文本相似度计算和问答匹配，无需依赖服务器。RAG搜索基于高维向量空间，即使不完全匹配也能找到意义相近的结果。文中详细介绍了如何构建知识库、初始化配置、向量存储及相似度计算，并展示了实际应用效果。适用于列表搜索、功能导航、文档查询及表单填写等多种场景。

使用Python实现深度学习模型：智能健康监测与预警

在时间序列分析和预测中，准确检测结构变化至关重要。新出现的分布模式往往会导致历史数据失去代表性，进而影响基于这些数据训练的模型的有效性。

近日，阿里云 PAI 团队、通义实验室与中国科学院大学前沿交叉科学学院合作在机器学习顶级会议 ICML 2025 上发表论文 Efficient Long Context Fine-tuning with Chunk Flow。ChunkFlow 作为阿里云在变长和超长序列数据集上高效训练解决方案，针对处理变长和超长序列数据的性能问题，提出了以 Chunk 为中心的训练机制，支撑 Qwen 全系列模型的长序列续训练和微调任务，在阿里云内部的大量的业务上带来2倍以上的端到端性能收益，大大降低了训练消耗的 GPU 卡时。

本内容介绍了淘宝商品详情API的调用与数据解析方法，涵盖商品基础信息、价格、库存、规格、促销、物流等关键数据的获取方式。提供了核心接口如taobao.item.get、taobao.itemprops.get、taobao.item.sku.get的功能说明及Python请求示例，适用于跨平台数据整合、价格监控、自动化运营等场景，并提示了字段兼容性、错误处理及数据更新等注意事项。

京东拍立淘API基于深度学习，利用CNN提取图像特征，结合余弦相似度实现商品精准匹配。支持图片搜索、类目限定与相似度筛选，日均处理千万级请求，广泛应用于移动购物与社交带货场景。

本文介绍如何利用人工智能平台 PAI-LangStudio、Qwen3 大模型与 AI 搜索开放平台结合 Elasticsearch，构建高效、精准的 AI Search RAG 智能检索应用。通过混合检索技术及 Agentic Workflow 编排，实现自然语言驱动的精准查询，并支持灵活扩展与二次开发，满足多样化场景需求。

智能驾驶数据预处理面临数据孤岛、任务爆炸与开发运维一体化三大挑战。DataWorks提供一站式的解决方案，支持千万级任务调度、多源数据集成及全链路数据开发，助力智能驾驶模型数据处理与模型训练高效落地。

别再云里雾里了！一文带你整明白Hadoop生态到底是啥玩意儿

AI进乐队了，还要不要人写歌了？——聊聊AI在音乐创作里的那些事儿

Python爬取招标信息并生成可视化分析报告

本文深入探讨金融支付风控领域中的欺诈检测问题，针对样本不平衡的核心痛点，提出一种基于动态密度SMOTE算法的改进方案，并结合优化后的XGBoost模型实现高性能检测。相比传统方法，本文方案在IEEE-CIS数据集上显著提升Recall（达0.85）和AUC-PR（达0.72），同时控制推理时延在合理范围。文章还详细解析特征工程体系、在线推理优化及动态阈值调整机制，并展望联邦学习与图神经网络等未来方向，为实际业务应用提供全面指导。

阿里云人工智能平台PAI 平台推出模型权重服务，通过分布式缓存架构、RDMA高速传输、智能分片等技术，显著提升大语言模型部署效率，解决模型加载耗时过长的业界难题。实测显示，Qwen3-32B冷启动时间从953秒降至82秒（降幅91.4%），扩容时间缩短98.2%。

本文系统阐述 Java 大数据技术在智能教育学习社区中的深度应用，涵盖数据采集架构、核心分析算法、活跃度提升策略及前沿技术探索，为教育数字化转型提供完整技术解决方案。

这是一套用于自动抓取小红书热门视频内容的工具脚本，支持通过关键词搜索提取前3名视频的封面图、视频文件及基本信息（标题、作者、发布时间）。适用于品牌营销分析、热点追踪或图像处理等场景。脚本包含代理配置、接口调用和文件下载功能，并提供扩展建议如图像识别与情绪分析。适合需要高效采集小红书数据的团队或个人使用，稳定性和灵活性兼备。

在鸿蒙开发中，官方提供的默认时间选择器可能无法满足特定需求。本文分享了自定义时间选择器的实现过程：通过 TextPicker 控件实现年月日及时分的选择，支持默认选中当前时间、精确到时分，并注意闰年计算与日期格式处理。代码中使用 Promise 处理耗时的日期计算，确保显示和逻辑正确。总结指出，尽管看似简单，但需关注时间计算、格式化等细节。快动手试试吧！

Python爬虫如何获取JavaScript动态渲染后的网页内容？

小红书作为社交媒体平台，拥有海量优质笔记内容。为方便开发者获取笔记详情（如标题、正文、图片、点赞数等），可假设存在一个合规的 API 接口。该接口通过 note_id、timestamp 和 sign 等参数进行调用，采用 HTTP 请求方式，返回 JSON 或 XML 格式的响应数据。尽管小红书官方未正式开放 API，但此假设有助于理解其潜在应用场景，如内容分析与数据挖掘等。

用 Godot 开发像素风《饥荒》的流程

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。

大数据与区块链——天作之合的技术搭档

Jsoup 爬虫：轻松搞定动态加载网页内容

京东商品详情优惠券API接口为电商开发者和商家提供了精准查询、获取详细信息及实时监测优惠券状态的功能。通过商品ID，可筛选出特定商品的定向或店铺通用优惠券，获取面额、使用门槛、领取条件等详尽信息，并监测优惠券的领取情况。该接口支持多种筛选参数，满足个性化需求，助力电商业务拓展与创新。示例代码展示了如何使用Python调用此接口，实现优惠券信息的高效获取。

本文介绍了如何使用PHP接入纯真IP库（QQWry），实现IP地址的地理位置查询。纯真IP库是一个轻量级的IP数据库，数据格式简单，查询速度快，适合Web应用。首先，下载并放置`QQWry.dat`文件到项目目录。接着，通过编写PHP类解析该文件，实现IP查询功能。最后，提供了一个完整的案例演示，展示如何查询IP地址对应的国家和地区信息。该工具适用于用户地理位置分析、访问日志分析和风控系统等场景，具有轻量级、查询速度快、数据更新方便等优点。

美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。

需求层次理论由马斯洛提出，将人类需求分为五个层次：生理、安全、社交、尊重和自我实现。该理论在产品设计中广泛应用，指导设计师创造满足用户深层次需求的产品。通过确保基本功能、强化安全、促进社交、提供个性化选项及支持自我实现，产品不仅能提升功能性，还能增强用户的心理满足感和忠诚度。

本文介绍如何在阿里云轻量服务器上部署基于 `Deepseek` 的 `CHAT-NEXT-WEB` 项目。首先，准备一台 Linux 服务器并安装 Docker，确保防火墙允许特定端口访问。接着，通过阿里云容器镜像服务解决国内网络限制问题，将镜像推送到私有仓库并拉取到本地。配置并启动 `chat-next` 项目，使用 Deepseek API 进行优化。最后，安装 Nginx 和 Certbot 配置 HTTPS 访问，确保安全性和自动续签。整个过程需严格遵循官方文档，以避免因网络问题导致的安装失败。

DGL是由Amazon发布的图神经网络开源库，支持TensorFlow、PyTorch和MXNet。DGL采用消息传递范式进行图计算，包括边上计算、消息函数、点上计算、聚合与更新函数等。其架构分为顶层业务抽象、Backend多后端适配、Platform高效计算适配以及C++性能敏感功能层，确保高效、灵活的图神经网络开发。

状态模式属于行为型设计模式。它将对象的行为封装在不同的状态类中，使得对象在不同的状态下表现出不同的行为。上下文（Context）：这是一个包含状态对象的类，它定义了客户感兴趣的接口，并维护一个具体状态对象的引用。上下文将操作委托给当前的状态对象来处理。抽象状态（State）：这是一个抽象类或者接口，它定义了一个特定状态下的行为接口。所有具体的状态类都实现这个接口。具体状态（Concrete State）：这些是实现抽象状态接口的类，每个具体状态类实现了与该状态相关的行为。