《产品设计详解 - AxureMost》探讨了影响用户体验的五大方面：可用性、心流、沉浸感、情感和美感。可用性强调产品的易用性和效率，确保用户能顺利完成任务且体验良好；心流关注用户在使用过程中达到忘我状态的心理体验；沉浸感通过多感知体验让用户感觉身临其境；情感化设计旨在引发用户情绪共鸣，提升互动积极性；美感设计则注重激发用户的审美愉悦，创造深层次的情感连接。本文还介绍了各方面的具体设计原则和应用场景，帮助设计师更好地理解并应用这些概念。

商业体验设计旨在通过牺牲用户体验以实现企业盈利，而用户体验设计则以用户为中心，注重用户在使用产品时的多方面感受，包括感官、交互、情感、信任、价值和文化体验。用户体验设计强调严谨性、创意性和一致性，确保用户操作便捷且愉悦，同时考虑不同层次用户的需求，提供引导和支持，最终提升用户的整体满意度和忠诚度。

解码大数据的四个V：体积、速度、种类与真实性

Spark 通过多种机制确保节点宕机时迅速恢复，主要包括：1. RDD 的 Lineage 机制，记录数据生成路径以便重计算；2. 检查点机制，持久化中间结果减少重算开销；3. 任务调度和资源管理，自动重新调度失败任务；4. 数据本地性，优先调度到数据所在节点；5. 持久化机制，将 RDD 持久化到内存或磁盘。这些机制共同保证了大数据处理的高可用性和可靠性。

很久前试用DataWorks，初版功能完善，通过提工单解决问题并学会日志分析。Copilot接入后，发现其SQL功能未严格遵循阿里云官方文档，修改的SQL不尽如人意，有待提升。整体而言，DataWorks功能强大、可定制化高、集成方便，在大数据处理方面表现出色。

产品经理的通用能力涵盖需求分析、产品设计与UI知识。核心能力包括：1) **沟通能力**：口头和书面表达清晰；2) **学习能力**：持续学习新知识，多渠道拓展视野；3) **思考能力**：形成独立见解，追问本质，定期复盘；4) **积极主动能力**：对事情、他人、产品和自己负责；5) **决策能力**：平衡取舍，站在用户角度，优先处理重要事项。

1688商品详情接口系列（1688 API）是阿里巴巴旗下批发电商平台提供的强大工具，支持开发者、商家获取商品的详细信息。通过商品基本信息、价格库存、图片和描述查询接口，用户可以精准高效地获取商品数据，涵盖电商运营、数据分析、市场调研等领域，极大提升工作效率。示例代码展示了如何使用Python调用这些接口，助力电商平台整合、价格监控、商品展示优化及库存管理等应用场景。

设置任务执行最长时间

简介：本文介绍了如何使用拍立淘图片搜索 API 在京东平台上查找相似商品。首先需安装 Python 库 `requests`，并通过内置库 `hashlib` 生成签名。API 支持通过图片 URL 或 Base64 编码的图片进行搜索，返回商品名称、价格等信息。示例代码展示了如何构建请求并处理响应。应用场景包括电商购物助手和竞品分析，帮助用户和商家提高购物效率和市场竞争力。

本简介介绍了使用 Python 调用京东商品搜索和详情 API 的方法。首先需安装 `requests` 库，`hashlib` 和 `time` 为内置库无需安装。API 支持按关键词、类别等条件搜索商品，返回 JSON 格式的商品列表，包括 ID、名称、价格等信息。通过商品 ID 可获取详细信息如描述、规格等。示例代码展示了如何生成签名并发送请求。应用场景包括市场调研、竞品监测和价格预警等，为企业决策提供数据支持。

本项目采用MATLAB2022A实现基于遗传算法的货柜货物摆放优化，初始随机放置货物后通过适应度选择、交叉、变异及逆转操作迭代求解，最终输出优化后的货物分布图与目标函数变化曲线，展示进化过程中的最优解和平均解的变化趋势。该方法模仿生物进化，适用于复杂空间利用问题，有效提高货柜装载效率。

AirMSPI_ImPACT-PM_Ellipsoid-projected_Georegistered_Radiance_Data 是在 ImPACT-PM 飞行活动中获取的 AirMSPI 第6版椭球投影地理坐标辐射度产品。该数据包含云、气溶胶和地球表面的多角度、多光谱及偏振信息，涵盖8个波长（355至935纳米），并提供辐照度、时间、角度等参数。特别适用于大气颗粒物研究和遥感应用。数据格式为 HDF-EOS-5，采集时间为2016年7月5日至8日。

我的阿里云社区年度总结报告：Python、人工智能与大数据领域的探索之旅

如何使用Scala和Selenium爬取知乎视频并保存到本地

京东店铺所有商品API接口用于获取指定店铺的全面商品信息，包括基本属性、价格、库存、销售数据等。前期需仔细研读接口文档，掌握请求地址、参数格式及频率限制。接口支持分页和筛选参数，返回JSON格式数据。Python示例中使用`requests`库发送HTTP请求并处理返回数据。该API适用于竞品分析、商品管理工具开发、市场调研及价格监测等场景，助力电商从业者优化运营策略。

本项目基于MATLAB2022A，使用模拟退火（SA）和蚁群优化（ACO）算法求解旅行商问题（TSP），对比两者的仿真时间、收敛曲线及最短路径长度。SA源于金属退火过程，允许暂时接受较差解以跳出局部最优；ACO模仿蚂蚁信息素机制，通过正反馈发现最优路径。结果显示SA全局探索能力强，ACO在路径优化类问题中表现优异。

本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化（OBNLM）算法实现图像去噪，使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数，研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论，利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合，提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果，验证了算法的有效性。

本项目基于魏格纳函数和焦散线方法，使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束，并设计相应方法，展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析，实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。 关键步骤： 1. 利用魏格纳函数计算光场分布。 2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。 3. 通过拟合分析，验证光束加速特性。 该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布，结合数值模拟技术，实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布，可改变其传播特性，如聚焦或加速。

雷同性分析问题探讨了企业投标数据的相似度计算方法及其应用。通过比例计算（分子为匹配条数，分母为投标次数乘积）评估企业间关联，达到75%阀值则视为团伙。文中对比了分箱算法、聚类算法和暴力穷举法等方案的可行性，指出目前以比率作为评判依据较为合理，但需进一步讨论其有效性。前端展示方面，建议采用类似企业关联网的方式呈现关联关系。

通义千问VL图片理解大模型部分规格降价，PAI 灵骏智算资源配额支持多个VSW，对象存储 OSS 资源池 QoS 发布，详情请点击阿里云产品十二月刊

模型恢复出错，是特征参数不一致问题

本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真，简化为喷水减温器和末级过热器组合，考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行，展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理，适用于优化锅炉效率。

1688商品详情数据接口是1688平台提供的数据交互通道，支持H5和APP端，提供商品的全面信息（如标题、价格、库存、销量等），并实时更新。开发者可通过HTTP/HTTPS协议调用接口，使用GET或POST方法获取数据。示例代码展示了如何用Python请求该接口，需替换API密钥和商品ID。

阿里云MaxCompute MaxFrame推出分布式Python计算服务MaxFrame评测活动，助力开发者高效完成大规模数据处理、可视化探索及ML/AI开发。活动时间为2024年12月17日至2025年1月31日，参与者需体验MaxFrame并发布评测文章，有机会赢取精美礼品。

本项目基于梯度流的扩散映射卡尔曼滤波算法（GFDMKF），用于信号预处理的MATLAB仿真。通过设置不同噪声大小，测试滤波效果。核心代码实现数据加载、含噪信号生成、扩散映射构建及DMK滤波器应用，并展示含噪与无噪信号及滤波结果的对比图。GFDMKF结合非线性流形学习与经典卡尔曼滤波，提高对非线性高维信号的滤波和跟踪性能。 **主要步骤：** 1. 加载数据并生成含噪测量值。 2. 使用扩散映射捕捉低维流形结构。 3. 应用DMK滤波器进行状态估计。 4. 绘制不同SNR下的轨迹示例。

本文介绍了阿里云自研的离线实时一体化数仓，重点涵盖MaxCompute和Hologres两大产品。首先阐述了两者在ETL处理、AP分析及Serverless场景中的核心定位与互补关系。接着详细描述了MaxCompute在近实时能力上的升级，包括Delta Table形态、增量计算与查询支持、MCQ 2.0的优化等关键技术，并展示了其性能提升的效果。最后展望了未来在秒级数据导入、多引擎融合及更高效资源利用方面的改进方向。

本文介绍了EMR Serverless StarRocks的发展路径及其架构演进。首先回顾了Serverless Spark在EMR中的发展，并指出2021年9月StarRocks开源后，OLAP引擎迅速向其靠拢。随后，EMR引入StarRocks并推出全托管产品，至2023年8月商业化，已有500家客户使用，覆盖20多个行业。 文章重点阐述了EMR Serverless StarRocks 1.0的存算一体架构，包括健康诊断、SQL调优和物化视图等核心功能。接着分析了存算一体架构的挑战，如湖访问不优雅、资源隔离不足及冷热数据分层困难等。

网络运维工作涵盖从规划设计到日常维护的多个方面，随着网络规模扩大，人工运维难以应对。自动化运维系统应运而生，通过批量配置变更和监控工具提升效率。大模型（LLM）具备推理、学习和泛化能力，可作为网工的智能助手，优化故障定位等任务。团队通过多轮信息摘要和微调模型，实现了高效准确的故障定位，单个故障定位耗时小于1.5分钟，准确率超过80%。未来，大模型还将应用于智能答疑机器人和意图驱动网络等领域，全面提升网络运维效率。

本次分享主要探讨了大模型在应用中的经验和心得，特别是在深圳市模型推出后对其应用场景的思考。内容涵盖生成式大模型的应用、标注准确率接近人工、招聘领域的具体应用效果，以及大模型如何重塑招聘生态和赋能职场。通过实际案例展示了大模型在客服、电话分析、简历优化等场景中的高效应用，强调其在降低成本、提高效率和解决时空错配问题上的优势。未来，大模型有望进一步优化招聘流程，提升企业与求职者的匹配效率。

本程序基于PSO粒子群优化算法，对配电网的可靠性指标（SAIFI、SAIDI、CAIDI、ENS）进行MATLAB仿真优化。通过调整电网结构和设备配置，最小化停电频率和时长，提高供电连续性和稳定性。程序在MATLAB 2022A版本上运行，展示了优化前后指标的变化。PSO算法模拟鸟群行为，每个粒子代表一个潜在解决方案，通过迭代搜索全局最优解，实现配电网的高效优化设计。

G端产品经理在政府数字化转型中扮演着关键角色，连接政府需求与技术实现。他们负责挖掘需求、规划方案、推动跨部门协作，并监督项目进展。具体职责包括需求调研、产品规划与设计、原型制作、文档撰写及交互与视觉设计等。面对复杂多变的需求、快速更新的技术和严格的项目验收，G端产品经理需不断提升专业技能，以适应挑战并推动政府治理体系现代化。

1688.item_search_shop API是阿里巴巴1688平台提供的核心接口之一，支持根据关键词搜索指定店铺的商品，并获取商品详情、图片、价格等信息。该API允许设定搜索结果排序方式，如按销量或价格排序，满足不同需求。开发者可将其集成到电商应用中，提升用户体验；市场分析人员可利用其进行趋势和竞争对手分析；供应链管理人员则能监控库存，优化策略。示例代码展示了如何使用Python调用该API，帮助开发者快速上手。这一API的推出标志着B2B电商领域商品搜索技术的重要进步，推动行业向更高效、智能的方向发展。

作为一名运维开发工程师，我根据官方文档体验了阿里云MaxFrame产品，并对其在分布式Pandas处理和AI数据处理方面进行了深入评测。本文从最佳实践、产品体验、AI数据预处理对比三方面进行评估。MaxFrame在分布式Pandas操作中表现出色，支持groupby、join等操作，显著提升数据处理效率；在AI数据预处理方面也展示了便捷性，但缺乏针对大模型的特定优化。总体而言，MaxFrame易用性强，适合大规模数据分析和AI模型训练，但仍需增加更多功能和支持以进一步完善。

速卖通（AliExpress）是阿里巴巴旗下的全球跨境电商平台，提供便捷的在线购物渠道。为帮助开发者和商家高效管理商品信息，速卖通提供了商品详情API接口。本文介绍如何使用aliexpress.item_get API获取商品详情，包括获取API密钥、调用API接口及处理响应数据，帮助用户提升商品管理和营销效率。注意API调用限制和合法合规使用。

SPAR框架通过自对弈和树搜索机制，生成高质量偏好对，显著提升了大语言模型的指令遵循能力。实验表明，SPAR在指令遵循基准测试中表现优异，尤其在模型规模扩展和判断能力方面展现出显著优势。

该页面设计布局合理，左右分区呈现文档与操作区域，实现了理论指导与实际操作的紧密结合，极大提升了部署流程的便捷性和效率。关键步骤提供详细提示，降低用户学习成本和操作难度，尤其适合初次使用者。信息整合方便对比，减少错误，增强用户体验。整体简洁明了，鼓励自主操作，适用于新手和技术人员，显著提高了部署任务的流畅性和成功率。不足之处在于多模态数据融合处理和跨平台兼容性有待优化。