可穿戴设备在运动领域的应用：科技让运动更智能

数据生命周期管理：从生成到销毁，数据的“生死”之旅

本文介绍了时间差分法（TD）中的两种经典算法：SARSA和Q-Learning。二者均为无模型强化学习方法，通过与环境交互估算动作价值函数。SARSA是On-Policy算法，采用ε-greedy策略进行动作选择和评估；而Q-Learning为Off-Policy算法，评估时选取下一状态中估值最大的动作。相比动态规划和蒙特卡洛方法，TD算法结合了自举更新与样本更新的优势，实现边行动边学习。文章通过生动的例子解释了两者的差异，并提供了伪代码帮助理解。

数据建模入门指南：从懵懂小白到高手的第一步

健康监测设备的技术革命：AI+物联网如何让你随时掌握健康数据？

人工智能正在深度融入开发流程，阿里云通义灵码AI程序员全面上线，支持VS Code与JetBrains IDEs，是国内首个真正落地的AI程序员工具。它不仅能生成代码、续写功能，还支持跨语言编程和图片生成代码。相较1.0版本，新增多项功能，模型更丰富，生成速度更快。快来体验未来开发的魅力！链接附上，欢迎探索。

本文介绍了使用Dataphin进行离线数仓搭建的实操教程，涵盖从创建数据板块到数据分析的完整流程。内容包括登录控制台、配置计算源、创建离线管道、生成SQL语句、运行任务及验证数据等步骤。通过详细的操作指南和截图，帮助用户快速上手Dataphin，体验其强大的数据治理能力。总结中提到教程存在部分陈旧问题，建议加深对产品逻辑的理解以更好地掌握工具使用。

本文由DataWorks PD王喆分享，介绍DataWorks数据集成同步至Hologres的能力。DataWorks提供低成本、高效率的全场景数据同步方案，支持离线与实时同步。通过Serverless资源组，实现灵活付费与动态扩缩容，提升隔离性和安全性。文章还详细演示了MySQL和ClickHouse整库同步至Hologres的过程。

本文由钟昌宏（大宏）分享，主题为Hologres 3.0新功能——Hologres查询队列（Query Queue）的使用场景、基本用法及入门实践。内容涵盖四个部分：查询队列的基本介绍、并发控制与排队能力、查询隔离与熔断，以及如何在管控台观察计算组或实例使用查询队列的情况。通过分类器管理、匹配规则等机制，实现对不同类型Query的灵活控制，并结合Serverless Computing提升系统稳定性与成功率。适用于数据写入与查询任务的优化场景。

本文由赵红梅（Hologres PD）撰写，分享如何利用诊断与调优工具提升SQL和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。内容涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢Query日志与Query洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。具体包括CPU、内存、I/O等监控指标设置，慢Query优化，错Query治理，SQL诊断报告生成，表Meta问题修复及表索引诊断报告的应用，全面覆盖实例监控、问题定位、性能优化和成本控制等方面。

本文由骆撷冬（Hologres PD）撰写，围绕Hologres计算组实例与分时弹性的入门实践展开。内容分为三部分：第一部分介绍Hologres计算组实例的原理与架构，解决负载隔离、资源浪费、大任务和运维难题；第二部分演示计算组实例的入门实践，包括管理、授权、连接及监控等操作；第三部分讲解分时弹性的使用，涵盖配置方法、成本优化及监控告警。通过具体案例与操作步骤，帮助用户更好地理解和应用Hologres的弹性计算能力。

本文由武润雪（栩染）撰写，介绍Hologres 3.0版本作为一体化实时湖仓平台的升级特性。其核心能力包括湖仓存储一体、多模式计算一体、分析服务一体及Data+AI一体，极大提升数据开发效率。文章详细解析了两种湖仓架构：MaxCompute + Hologres实现离线实时一体化，以及Hologres + DLF + OSS构建开放湖仓架构，并深入探讨元数据抽象、权限互通等重点功能，同时提供具体使用说明与Demo演示。

本文探讨了LLM大模型在数据分析领域的挑战，并介绍了Hologres结合MCP协议和LLM搭建数据分析Agent的解决方案。传统LLM存在实时数据接入能力不足、上下文记忆短等问题，而Hologres通过高性能数据分析能力和湖仓一体支持，解决了这些痛点。MCP协议标准化了LLM与外部系统的连接，提升集成效率。文中详细描述了如何配置Hologres MCP Server与Claude Desktop集成，并通过TPC-H样例数据展示了分析流程和效果。最后总结指出，该方案显著提高了复杂分析任务的实时性和准确性，为智能决策提供支持。

小红书作为当下热门的内容分享平台，涵盖时尚、美妆、旅游等领域，其笔记详情页数据对品牌方和市场研究者具有重要意义。通过数据采集接口，可获取标题、评论、点赞等信息，用于竞品分析、内容营销效果评估及趋势预测。例如，企业可通过分析用户兴趣优化产品策略，研究新兴消费趋势指导市场推广。文中还提供了Python请求示例，帮助开发者快速上手使用API接口。

阿里云人工智能平台 PAI 推出 PAI-Judge 裁判员大模型，为用户构建符合应用场景的多维度、细粒度的评测体系，支持单模型评测和双模型竞技两种模式，允许用户自定义参数，实现准确、灵活、高效的模型自动化评测，为模型迭代优化提供数据支撑。 相比通用大模型尤其在回答确定性/数学类问题、角色扮演、创意文体写作、翻译等场景下，PAI-Judge 系列模型表现优异，可以直接用于大模型的评估与质检。

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。

本文系统对比了扩散模型与Flow Matching两种生成模型技术。扩散模型通过逐步添加噪声再逆转过程生成数据，类比为沙堡的侵蚀与重建；Flow Matching构建分布间连续路径的速度场，如同矢量导航系统。两者在数学原理、训练动态及应用上各有优劣：扩散模型适合复杂数据，Flow Matching采样效率更高。文章结合实例解析两者的差异与联系，并探讨其在图像、音频等领域的实际应用，为生成建模提供了全面视角。

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。

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