本课题使用HASM进行高精度建模，介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想，通过多层结构捕捉不同尺度特征，自适应调整参数，适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试，展示运行结果。

车间作业调度问题（JSSP）通过遗传算法（GA）和模拟退火算法（SA）优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间，以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试，展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法，结合遗传操作和模拟退火过程，提高算法性能。

大数据& AI 产品技术月刊【2024年10月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。

本章介绍了如何通过Lua、OpenResty、Nginx限流及Canal的使用，实现电商门户首页的高并发解决方案。主要内容包括： 1. **商城门户搭建**：使用Vue和iView构建前端门户项目，介绍如何展示商品分类和广告数据，并通过Redis缓存提升访问速度。 2. **Lua基础**：介绍Lua的基本概念、特性、应用场景及安装步骤，并通过示例展示了Lua的基本语法和常用功能。 3. **OpenResty介绍**：详细说明OpenResty的特性和优势，包括如何安装OpenResty和配置Nginx，以及如何使用Lua脚本操作Nginx缓存和数据库。

本文介绍了乐购商城的商品数据分析和管理功能。首先解释了SPU（标准产品单位）和SKU（库存量单位）的概念，以及它们在商品管理和销售中的作用。接着详细分析了SPU、SPU详情和SKU三个表的结构及其关系。文章还介绍了商品管理的需求分析、实现思路和后台代码，包括实体类、持久层、业务层和控制层的实现。最后，文章讲解了前端组件的设计和实现，包括列表组件、添加修改组件、商品描述、通用规格、SKU特有规格和SKU列表的处理。通过这些内容，读者可以全面了解乐购商城的商品管理和数据分析系统。

本文介绍了Docker的安装部署及基本操作，包括使用国内源安装Docker CE、配置Linux内核流量转发、启动第一个容器、初体验Docker玩法、镜像命令、镜像详解、镜像分层结构、镜像实践操作、容器管理实践等内容。通过具体示例，如下载并运行MySQL、Redis、Nginx和WordPress镜像，帮助读者快速掌握Docker的基本使用方法。

1688 一件代发的关键词搜索 API 接口，可快速从平台海量商品库中查找相关信息。主要参数包括：q（搜索关键字）、start_price 和 end_price（价格区间）、page（页码）、page_size（每页显示数量）、sort（排序方式）及 filter（额外过滤条件）。此接口适用于需要精准定位商品的开发者和商家。

手术也能“开外挂”？医学机器人如何让刀更稳、术更准

本题使用哈希表法求最长连续序列。利用unordered_set存储去重元素，遍历集合时仅当num-1不存在时才作为起点向后扩展，统计连续长度，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。相比unordered_map更高效，因无需存储值。

当AI遇上癌症：聊聊个性化治疗的新可能

Parameter ‘**‘ not found. Available parameters are [0, 1, param1, param2]解决办法

随着AI逐渐取代传统搜索，企业如何让AI“看见”并“信任”你？GEO（生成式引擎优化）应运而生，它不仅是SEO的延伸，更是让AI主动推荐你的关键策略。通过优化内容结构、提升权威性与可读性，GEO助力企业在AI生成的答案中占据一席之地，赢得未来流量入口。

大数据真能治堵吗？聊聊交通行业用数据疏通“城市血管”

在舆情监控与数据分析中，单机脚本适合小规模采集如微博热榜，而小红书等大规模、高时效性需求则需分布式架构。通过Redis队列、代理IP与多节点协作，可提升采集效率与稳定性，适应数据规模与变化速度。架构选择应根据实际需求，兼顾扩展性与维护成本。

京东商品评论API是京东开放平台提供的数据接口，支持按商品ID获取评论，具备分页、评分筛选、排序等功能，适用于电商数据分析与用户反馈收集。接口采用HTTPS请求，数据格式为JSON，具备高并发处理能力。附Python请求示例代码，便于开发者快速集成。

别只盯着ChatGPT了，量子计算才是下一个能源“爆点”！

当量子力学遇上人工智能：科幻照进现实了吗？

小红书开放平台提供笔记详情API，支持获取笔记内容、互动数据及用户信息，适用于品牌营销与市场分析。接口支持HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。需申请权限并替换参数如note_id与access_token。附Python请求示例，建议添加异常处理。

本文讲述了作者在使用阿里云ODPS过程中的亲身经历，从最初面对大数据处理的困境，到通过ODPS及其核心组件MaxCompute、DataWorks实现数据处理与开发效率的大幅提升。不仅展现了技术带来的变革，也体现了个人从挑战到掌控的成长历程。

天猫商品详情API（tmall.item_get）是天猫开放平台的核心接口，通过商品ID可获取标题、价格、库存、图片、SKU及评价等完整信息。支持HTTP请求与JSON返回格式，适用于电商数据分析、竞品监控与价格策略优化等场景。本文提供Python调用示例，包含签名生成与异常处理，便于快速集成与应用。

这是一款免费且功能强大的截图工具，支持Windows和Mac系统。它不仅界面简洁无广告，还提供带壳截图、文字提取、内容翻译与AI解释等实用功能，极大提升工作与学习效率。下载地址：https://tool.nineya.com/s/1j06j6dmj

淘宝商品详情API（taobao.item.get）为开发者提供获取商品信息的途径，涵盖基础信息、价格、图文、评价及物流等。适用于电商数据分析、比价平台与购物助手开发。本文提供Python调用示例，含请求构造与响应处理流程。

还在为多业务数据分散烦恼？DataV 7.0 全新推出「大屏嵌入」功能，无需重复开发！像搭乐高一样，将销售看板、物流监控、用户画像等子屏自由嵌入主屏，构建跨部门、跨业务的全景智能作战系统！老板要的“一张图”数据，分分钟搞定！

原来AI也能“读心术”？——聊聊AI在心理学研究中的那些突破

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Windows下版本控制器（SVN）-验证是否安装成功+配置版本库+启动服务器端程序

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把表格“整活儿”了！用Tableau搞定数据可视化，一眼就能看出门道

本文系统性阐述了医疗异常检测的技术革新与工程实现，涵盖从数据处理到模型部署的全流程。针对传统方法标注依赖强、维度灾难及类别不平衡等问题，提出双阶段架构：无监督特征学习结合单分类决策，显著提升早期肺癌检出率37%。文中详细解析了3D Residual AutoEncoder设计、损失函数优化及核函数选择等关键技术，并通过脑卒中检测案例验证性能优势。最终探讨生产环境下的高性能推理与持续学习机制，为多模态融合和可解释性增强提供前沿展望。该方案在少样本场景下表现出色，AUC提升12.5%，假阳性率降低38%，端到端推理速度达800ms/例以下。

淘宝店铺商品API接口（item_search_shop）用于获取指定店铺内所有商品信息，包括商品ID、名称、价格、库存、描述、图片URL等。开发者可通过必填参数shop_id及可选参数（如page、sort、category_id等）实现分页查询、排序和分类筛选功能。响应数据包含状态码、消息、商品总数及详细列表，适用于电商平台与第三方应用展示店铺商品场景。

RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换（Transformations）与行动（Actions），提供丰富的API支持复杂数据处理。 执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程，通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存，提升资源利用率。 性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划，Tungsten提高运行效率，而合理分区与缓解数据倾斜可显著改善性能。这些特性共同确保Spark在大规模数据处理中的高效表现。

本项目实现基于差分进化灰狼混合优化的SVM（DE-GWO-SVM）数据预测算法的MATLAB仿真，对比SVM和GWO-SVM性能。算法结合差分进化（DE）与灰狼优化（GWO），优化SVM参数以提升复杂高维数据预测能力。核心流程包括DE生成新种群、GWO更新位置，迭代直至满足终止条件，选出最优参数组合。适用于分类、回归等任务，显著提高模型效率与准确性，运行环境为MATLAB 2022A。

本文介绍了华为仓颉语言中的三种常见线程同步机制：原子操作、互斥锁和条件变量。原子操作（如AtomicInt64）确保多线程下的数据访问安全；可重入互斥锁（ReentrantMutex）通过lock()、unlock()和tryLock()方法解决线程竞争问题；Monitor作为内置锁，扩展了wait()、notify()和notifyAll()功能，用于线程间通信。文章通过代码示例详细解析了每种机制的使用场景与注意事项，帮助开发者快速掌握仓颉语言的同步机制，保障多线程程序的安全性。

想知道AI如何预测房价吗？本文通过一个完整的房价预测案例，生动展示线性回归的全过程。从数据收集到模型部署，让你轻松掌握这个经典算法的实战应用！

本文围绕Java集合面试题展开，详细解析了集合框架的基本概念、常见集合类的特点与应用场景。内容涵盖`ArrayList`与`LinkedList`的区别、`HashSet`与`TreeSet`的对比、`HashMap`与`ConcurrentHashMap`的线程安全性分析等。通过技术方案与应用实例，帮助读者深入理解集合类的特性和使用场景，提升解决实际开发问题的能力。文末附带资源链接，供进一步学习参考。

AI和大数据：是工具，还是操控人心的“隐形之手”？

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。

本文详细介绍了在开发城市选择功能时，如何处理城市列表中的多音字、按字母顺序排列城市以及将首字母相同的城市分组的技术实现。首先，通过使用pinyin4js库处理多音字，确保每个城市名称的首字母正确。接着，利用Intl.Collator对城市数据进行字母排序。最后，通过遍历和条件判断，将首字母相同的城市分组，并使用ListItemGroup和sticky功能在UI中展示分组结果。文章强调了分组处理的复杂性，并鼓励读者动手实践以加深理解。