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本文探讨了数据要素市场化改革的时代意义,分析了当前市场发展现状,并展望了未来六大趋势。在政策、技术、应用等多重机遇推动下,数据要素市场正迎来快速发展,但仍面临制度、技术、安全等挑战。各方需协同努力,推动市场健康可持续发展,助力数字经济高质量升级。
本教程介绍如何创建并发布一个应用。首先点击“新建应用”,按工作流配置相关信息,完成后点击“发布”。最后进入“Web服务”页面,完成上架操作。全流程图文指引,助您快速上线应用。
本教程介绍如何在百炼控制台配置智能体应用以提升旅游专家功能。首先登录百炼控制台,依次点击“应用”、“应用管理”和“智能体应用”,然后进入“设置”填写提示词。通过集成MCP高德地图与Qwen3模型,使旅游专家的回答更具体、专业,涵盖目的地导航、当地饮食、风俗习惯及天气预报等信息,显著提高用户体验与出行便利性,同时加深对智能体配置的理解。
通过Qwen3创建了名为“玛丽”的英语老师智能体,具备解决学生英语问题的多种功能。她能用英语描述天气、翻译古诗词、撰写英语作文,还帮助了解外国文化、饮食与风俗习惯。相比以往版本更易使用,体验更佳。已完成功能设计与发布流程,感兴趣者可尝试使用。
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该方案展示了如何利用阿里云的多模态大模型服务进行文本、图片和文档的信息提取。通过函数计算(FC)调用百炼模型服务API,实现信息提取功能。具体步骤包括: 1. **开通百炼模型服务**:获取API Key,确保可以调用大模型。 2. **部署应用**:使用函数计算部署应用模板,配置参数并创建环境。 3. **访问示例应用**:通过提供的域名访问示例网站,测试信息提取功能。 4. **清理资源**:删除函数计算和OSS Bucket等资源,避免产生额外费用。 此方案具备多模态推理、易于扩展、灵活调用模式和便捷安全的云产品接入等优点,适用于多种业务需求。
2024年诺贝尔物理学奖首次颁发给机器学习与神经网络领域的研究者,标志着这一技术对物理学及多领域应用的深远影响。机器学习和神经网络不仅在生产、金融、医疗等行业展现出高效实用性,还在物理学研究中发挥了重要作用,如数据分析、模型优化和物理量预测等,促进了物理学与人工智能的深度融合与发展。
在C语言中,初始化变量是指为变量设定初始值,通常在声明时直接完成,例如 `int cows=32;`。应注意避免在同一语句中混合初始化与未初始化的变量,如 `int dogs, cats=94;` 这样的写法容易引起误解。此外,整型常量如21、32等在C语言中被视为int类型,但非常大的整数则不然,且带有小数点或指数的数值不属于整型常量。
在C语言中,声明一个整型(int)变量时,需先写入'int'关键字,后跟变量名并以分号结尾。若同时声明多个变量,可在'int'后用逗号分隔列出所有变量名。例如,`int erns;` 或 `int hogs, cows, goats;` 都是合法声明。变量声明后需通过赋值语句如 `cows = 112;` 或使用函数如 `scanf()` 来初始化其值。
在C语言中,整数类型如`int`类型是很有用的,它属于有符号整型,意味着该类型的值必须是整数,并且可以是正整数、负整数或者零。`int`类型的数值范围依据计算机系统有所不同,通常取决于系统的位宽。例如,在早期16位的IBM PC兼容机上,`int`类型使用16位存储,取值范围为-32768至32767;而在当前32位系统中,使用32位存储,拥有更宽泛的取值范围。随着64位处理器的普及,`int`类型能够存储的整数范围将进一步扩大。根据ISO C标准,`int`类型的最小取值范围被规定为-32768到32767。系统通常会利用一个特殊的位来表示整数的正负。
编程充满挑战,需具备抽象与逻辑思维,同时注重细节。在日常交流中,小错误或不完整句子不会影响理解,但编译器却严格得多。本章旨在帮助读者理解C程序的本质,即对计算机任务的描述。编译器将任务转化为底层机器语言,但由于不具备智能,你需要使用C语言标准规定的术语明确表达意图。
通过跟踪程序执行步骤并记录变量,可监视程序状态,即收集程序执行中各变量的值,形成计算机当前状态的快照。尽管手动模拟大规模循环不现实,但可通过跟踪部分循环及在关键点添加printf()语句来检查程序状态和变量变化,之后可删除这些语句并重新编译程序。
在编程时,不遵循C语言的规则会导致语法错误,类似于英语中的语法错误。例如,nogood.c 程序中存在多个错误:main() 函数体使用了圆括号而非花括号;变量声明格式不正确;注释末尾缺少 */(或应将 /* 替换为 //);printf() 语句末尾漏掉了分号。
这段代码声明了一个名为num1的整型变量。声明是在C语言中定义变量的关键操作,它告诉编译器变量的名称及其数据类型(此处为int),以便在内存中为其分配适当的存储空间。不同于Pascal,C语言中分号是语句结束的标志。关键字"int"表示这是一个整数类型的变量,标识符num1则是该变量的名称。在C语言环境中,关键字具有特殊含义,不能用于其他命名,如变量名或函数名。声明同时建立了标识符与其内存位置及数据类型的关联。
在编程中,/*与*/间的部分为注释,帮助他人理解程序。C语言支持多行及同行为代码添加注释,如/*这是C注释*/。C99引入了类似C++和Java的//注释方式,仅限单行://这是单行注释。甚至 int range;//此处也可注释。但需注意避免注释缺失结束标记导致的错误。
将所有变量集中声明,便于读者理解和查找,尤其当变量名具有描述性时效果更佳。若变量名不够清晰,应在注释中解释其含义,以提高代码可读性。声明变量有助于编程前规划,明确所需输入、期望输出及最佳数据表示方式,同时有助于发现潜在错误,如变量名拼写错误导致的问题。根据C99之前的规范,变量声明应置于块顶部,但C99允许按需声明,有助于避免遗漏变量赋值的情况。然而,许多编译器尚未完全支持C99标准。
在C程序中,执行总是从`main()`函数开始。`main()`函数为程序的基本模块,其返回类型为`int`,表示返回一个整数值。尽管函数名后的括号通常包含传入信息,但在本例中其为空,表明无参数传递。注意旧版C代码可能省略`int`与`(void)`,但现代标准如C99和C11不支持这种写法,因此应避免使用。
在UNIX系统上,C语言编程需借助通用编辑器如emacs、vi等完成代码输入,并以.c为后缀命名文件。由于UNIX系统区分大小写,故budget.c、Budget.c等被视为不同文件名。编译过程中,需使用编译器将源代码转换为计算机可识别的机器代码,最终生成可执行文件。计算机无法直接理解#include或printf等代码,必须通过编译器进行翻译。
GNU项目自1987年起致力于开发自由UNIX软件,其成果之一GNU编译器集合(GCC)在指导委员会领导下持续演进,紧跟C语言标准。GCC适用于多种平台如UNIX、Linux和Windows,并常通过gcc或cc命令调用。另一方面,起源于2000年伊利诺伊大学研究项目的LLVM,提供了另一种开源编译器集合,其Clang编译器处理C代码,自2012年起成为FreeBSD默认C编译器,并良好支持最新C标准。
要在Windows上使用C编译器,需额外下载并安装Cygwin或MinGW等工具,以便通过命令行调用GCC。Cygwin模拟Linux环境,而MinGW直接运行于Windows命令提示符。建议使用文本编辑器编写源代码,并确保文件扩展名为.c。编译过程中将生成.obj或.asm等中间文件,这些文件通常不会被自动删除。
C编程将源代码文件转换为可执行文件,此过程分为编译与链接两步。首先,编译器将源代码转化为中间代码,再由链接器将其余代码融合,最终生成可执行文件。此方法有助于程序模块化,允许独立编译各模块并在后期使用链接器整合,避免因单一模块变动导致整体重编。同时,链接器还会将用户程序与预编译库代码结合,生成完整程序。目标代码文件在链接前缺少启动代码及库函数,这些由链接器在最后阶段补充完整。
在编程过程中,首先通过不同环境下的方法运行程序,如输入可执行文件名或点击图标。接着测试程序运行情况,查找并修正可能出现的错误,即调试。创建程序后还需根据需求进行维护与修改,如修正错误或添加新功能。整个流程非线性,需反复迭代。
在开发C程序时,首先要明确程序目标,即程序需要处理的信息、计算和输出;接着设计程序实现的方法,包括用户界面、程序结构等;随后用C语言编写程序代码;最后通过编译器将源代码转换为特定机器语言的可执行文件,同时链接C库中的标准函数,形成最终可运行的程序。此过程需根据具体编程环境调整相关设置和操作。
高级编程语言,如C和Java,通过更接近人类思维方式的指令简化了编程过程,使得开发者能够在更抽象的层面上表达逻辑,避免了直接操作繁琐的机器语言。编译器作为桥梁,将这些高级语言翻译成不同CPU可执行的机器码,使得代码具有跨平台的潜力,并极大地提升了编程效率与易学性。
在学习C语言编程前,了解计算机工作原理至关重要。计算机由CPU、RAM及永久存储设备等构成,CPU从内存获取并执行指令,其工作区由寄存器组成,用于存储指令及其地址,从而高效地进行运算任务。这有助于理解C程序编写与运行的关系。
C语言自20世纪80年代以来一直是主流编程语言,适用于小型计算机、个人电脑及大型机。因其高效紧凑且易于修改和移植,广泛用于软件开发。尽管后来C++和JAVA流行起来,但C语言仍然是软件行业核心,并在嵌入式系统、科学编程和操作系统开发如Linux中扮演重要角色。即使到现在,掌握C语言仍是一项重要技能。不是必须得是计算机专家才能使用C语言,学习C语言同时也能学到很多C++的知识。
本节介绍利用Python爬虫的逆向分析法从动态网页中抓取10款指定手机的售后数据,包括评论文本、时间、用户评分等,并按好评、中评、差评10:5:1比例爬取,最终将收集到的数据存储为本地CSV文件,助力平台的可持续发展及数据分析。
C语言在过去的四十年里一直是重要且流行的编程语言,其成功源于用户的高度认可。尽管近年来其他语言崛起,C语言依然以其独特的优势占据一席之地。它结合了计算机科学理论与实践,支持自顶向下的规划、结构化编程和模块化设计,使得程序更易于理解和维护。C语言高效利用计算机资源,具备类似汇编语言的微调控制能力,同时具有出色的可移植性,能在不同系统间轻松迁移。此外,C语言的强大灵活性使其成为UNIX操作系统及其他编译器的基础,满足了程序员对底层硬件访问的需求。然而,使用指针可能导致难以发现的错误,需要程序员格外小心。
C语言源于1972年,由贝尔实验室的丹尼斯·里奇和肯·汤普逊在开发UNIX操作系统过程中设计。它基于B语言改进而成,旨在成为一种实用的编程工具。尽管许多语言追求教育或易用性目标,但专为程序员设计的C语言,如今已成为主流编程语言之一。
本节采用Python进行网页数据抓取,利用其强大的配置与字符处理能力,以及丰富的网络模块,高效地采集了指定网站的前50页手机销售数据及10款手机的售后详情。通过使用requests库完成HTTP请求设定,并结合XPath进行精准的页面解析,提取关键信息如店铺名、手机品牌、型号参数等,最后将这些数据保存为CSV格式以供后续分析使用。
本案例基于2022年5月10日采集的某网站前50页手机销售数据,包含手机销售信息和用户售后反馈两部分,旨在分析销售状况、用户需求及体验。通过对这些数据的深入挖掘,项目目标在于理解消费者的购买行为与偏好,并据此调整营销策略,优化售后服务,从而提升电商平台的经济效益。
随着科技的进步,尤其是手机的普及,国民生活变得更加便捷。现今,手机销售已从传统的实体店模式转向电商平台,这一转变加剧了市场竞争,给手机厂商带来了新的挑战。为了应对挑战,电商平台越来越重视手机销售情况与用户体验,利用数据分析成为了解市场趋势的关键手段。本章节聚焦于某电商平台的手机销售及售后数据收集,通过深入分析商品销售状况与用户反馈,旨在探索有效的营销策略,助力电商平台与手机行业的共同进步。
SciPy是一款专为数学、科学及工程应用设计的开源软件,它基于NumPy的n维数组构建,提供了丰富的数值例程,包括积分、优化、线性代数等,适用于各种操作系统,安装简易且免费。它还包含了如快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、特殊函数计算等功能,满足了科学计算与工程需求。相较于NumPy的一般数组,SciPy提供了真正的矩阵及其相关运算支持。
Caffe是由伯克利人工智能研究所以及社区贡献者们共同开发的一款深度学习框架。它在深度学习领域发挥了巨大的推动作用,并以其优秀的结构、性能和代码质量成为了该领域的标志性工具。Caffe不仅降低了学习和开发的难度,还将深度学习的所有细节透明化。主要应用于视频和图像处理,核心语言为C++,并兼容命令行、Python和MATLAB接口,同时支持CPU和GPU运行,具备出色的通用性和性能。其快速上手和高速运行的特点使得即使是复杂模型和大规模数据也能轻松应对,用户可以利用多种预设层类型来自定义模型。
除了常用的Python数据挖掘建模库外,还有许多其他库也非常实用,例如 jieba、SciPy、OpenCV 和 Pillow 等。其中,jieba 是一个广泛使用的中文分词库,支持多种编程语言,包括 Python、R 和 C++,并且提供了三种分词模式:精确模式、全模式和搜索引擎模式。此外,jieba 还具备词性标注、添加自定义词典及关键词提取等功能,在 GitHub 社区中有较高讨论度,并拥有丰富的实例资源。
Keras是一个用Python编写的深度学习框架,支持TensorFlow等多种后端,以其高度模块化、用户友好性和易扩展性著称。它不仅适用于搭建普通神经网络,还能够构建自编码器、循环神经网络、卷积神经网络等多种模型,并且可以无缝切换CPU和GPU。相比Theano,Keras极大简化了神经网络模型的搭建过程,使普通用户也能轻松创建复杂的深度学习模型,仅需几十行代码即可完成。需要注意的是,Keras的预测函数采用`model.predict()`输出概率,`model.predict_classes()`输出分类结果。
### 2.3 Python数据挖掘建模常用框架和库 Python 拥有丰富的第三方库,在数据挖掘领域应用广泛。常用框架包括 TensorFlow、Keras、PyTorch、PaddlePaddle 和 Caffe 等;常用库则有 scikit-learn、jieba、SciPy、OpenCV、Pillow、Gensim 和 SnowNLP等。
Pandas,名称源于面板数据(panel data)和Python数据分析,由AQR Capital Management于2008年开发并于2009年底开源。作为Python核心数据分析库,它提供了快速、灵活的数据结构,简化了关系型和标记型数据处理。Pandas集成了高级数据结构和工具,适用于金融、统计等多个领域,支持高性能矩阵运算、数据挖掘、清洗及时间序列分析等功能,完美兼容其他科学计算库。主要数据结构包括一维的Series和二维的DataFrame。
Python自身数据分析功能有限,需借助第三方库增强。常用库包括NumPy、pandas、Matplotlib等。NumPy由Numeric发展而来,提供了多维数组对象及各种API,支持高效的数据处理,如数学、逻辑运算等,常作为其他高级库如pandas和Matplotlib的依赖库。其内置函数处理速度极快,建议优先使用以提升程序效率。
在进行数据分析与挖掘时,Python 自带的库可能不足以满足所有需求,因此需要引入第三方库来增强功能。常用的安装方式如表2-3所示,其中pip命令是最常见的安装方法,直接使用"pip install 库名"即可安装,但在国内可能会遇到下载速度慢或网络中断的问题。通过配置国内源,如清华源,使用命令 "pip install 库名 -i 源地址",能够显著提升下载速度。
在Python中,默认环境下并不会加载所有功能,需要手动导入库以增强功能。Python内置了诸多强大库,例如`math`库可用于复杂数学运算。导入库不仅限于`import 库名`,还可以通过别名简化调用,如`import math as m`;也可指定导入库中的特定函数,如`from math import exp as e`;甚至直接导入库中所有函数`from math import *`。但需注意,后者可能引发命名冲突。读者可通过`help('modules')`查看已安装模块。
函数式编程中的`reduce`函数用于对可迭代对象中的元素进行累积计算,不同于逐一遍历的`map`函数。例如,在Python3中,计算n的阶乘可以使用`reduce`(需从`funtools`库导入)实现,也可用循环命令完成。另一方面,`filter`函数则像一个过滤器,用于筛选列表中符合条件的元素,同样地功能也可以通过列表解析来实现。使用这些函数不仅使代码更加简洁,而且由于其内部循环机制,执行效率通常高于普通的`for`或`while`循环。
判断与循环是编程的基础,Python中的`if`、`elif`、`else`结构通过条件句来执行不同的代码块,不使用花括号,依赖缩进区分代码层次。错误缩进会导致程序出错。Python支持`for`和`while`循环,`for`循环结合`range`生成序列,简洁直观。正确缩进不仅是Python的要求,也是一种良好的编程习惯。
本章介绍了Python数据挖掘编程的基础知识,涵盖Python入门所需的命令、判断与循环、函数、库导入等内容,并重点讲解了数据分析预处理和建模常用库。通过学习基本运算、数据结构、字符串操作等,帮助读者快速掌握Python语言,为后续数据挖掘工作打下坚实基础。例如,通过代码`a=3`进行赋值,利用`a*3`执行乘法运算,使用`a**3`计算幂,以及通过对字符串的拼接和分割操作,展示Python的强大功能。
通过百炼的Assistant API,您可以构建一个多代理架构的大模型应用,实现智能导购功能。此应用核心为规划助理(Router Agent),根据对话历史和用户输入选择合适助理回复。手机、冰箱、电视导购则根据用户偏好收集参数,智能检索商品并推荐。用户与助理的对话历史为决策提供参考。您可通过函数计算应用模板快速搭建和测试此网站,适用于全天候商品推荐。此架构也可用于智能问诊、求职推荐等场景。
本指南介绍如何使用通义灵码企业版提升代码质量和效率。首先,需注册并登录通义灵码企业版及 IDE 插件,下载本地工程和知识库压缩包,创建企业知识库并上传文档和代码。随后,可通过开启检索增强功能体验基于企业规范的代码风格优化、前端组件代码补全及后端算法函数生成等功能,显著提高开发效率和代码质量。
本指南介绍如何使用DataV Atlas进行数据可视化。首先,通过链接领取试用额度并登录产品控制台。控制台包含示例数据,如“hangzhou_poi_sample”和“hangzhou_districts”。通过简单几步创建地理分析项目,可对数据进行样式配置。示例分析包括各区美食偏好、高评分火锅店定位及杭州美食分布情况,通过SQL查询和可视化技术,帮助理解数据背后的有趣现象。更改底图样式和添加SQL数据源进一步增强分析效果。
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                                                2025-07-27
                                            
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                                                2025-07-06
                                            
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                                                2025-05-18
                                            
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                                                2025-05-18
                                            
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                                                2025-03-29
                                            
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                                                2025-02-15
                                            
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                                                2025-01-07
                                            
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                                                2025-01-06
                                            
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                                                2025-01-04
                                            
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                                                2024-10-19
                                            
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                                                2024-10-13
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
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                                                2024-10-03
                                            
                                
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                                                2024-11-19
                                            
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                                                2024-11-18
                                            
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                                                2024-09-27