Ventoy是一款开源多系统启动U盘工具，支持Legacy BIOS和UEFI模式，可直接启动多个ISO文件（无需解压），兼容Windows、Linux等系统。只需下载安装Ventoy到U盘，拷贝ISO文件即可实现多系统启动。官网：https://www.ventoy.net，GitHub：https://github.com/ventoy/Ventoy。制作需8GB以上U盘及Win7以上系统。

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网络爬虫是一种自动抓取互联网信息的程序，广泛应用于搜索引擎、数据采集、新闻聚合和价格监控等领域。其工作流程包括 URL 调度、HTTP 请求、页面下载、解析、数据存储及新 URL 发现。Python 因其丰富的库（如 requests、BeautifulSoup、Scrapy）和简洁语法成为爬虫开发的首选语言。然而，在使用爬虫时需注意法律与道德问题，例如遵守 robots.txt 规则、控制请求频率以及合法使用数据，以确保爬虫技术健康有序发展。

本文探讨如何利用大数据与机器学习技术挖掘瞪羚企业认定标准。通过阿里云的大数据平台和政策宝资源整合能力，结合机器学习算法分析政策文本，提取关键信息，助力企业精准理解认定标准。文章对比了传统获取方式的局限性与新技术的优势，并以案例说明政策宝在申报中的作用，强调数据整合、模型选择及数据安全的重要性，为企业提供发展方向和政策支持。

在数学运算中，处理超出机器数值范围的大数字是一个常见问题。通过将数字以字符串形式表示，可逐位模拟人工加法过程，避免溢出。本文介绍的 `bigNumberSum` 函数，接收两个字符串形式的大数字，利用数组操作逐位相加并处理进位，最终返回正确和值。此方法简单直观，适用于任意长度数字的加法运算，在金融与科学计算领域具有重要价值。

本文深入探讨了PyTorch中GPU内存管理的核心机制，特别是CUDA缓存分配器的作用与优化策略。文章分析了常见的“CUDA out of memory”问题及其成因，并通过实际案例（如Llama 1B模型训练）展示了内存分配模式。PyTorch的缓存分配器通过内存池化、延迟释放和碎片化优化等技术，显著提升了内存使用效率，减少了系统调用开销。此外，文章还介绍了高级优化方法，包括混合精度训练、梯度检查点技术及自定义内存分配器配置。这些策略有助于开发者在有限硬件资源下实现更高性能的深度学习模型训练与推理。

本文介绍了PeptideBERT模型及其在昇腾设备上的部署方法。PeptideBERT是一种基于Transformer架构的蛋白质语言模型，通过微调预训练模型ProtBERT，可预测肽的溶血性、溶解性和抗非特异性吸附性等关键性质。其输入表示包括词嵌入、物理化学属性编码和位置编码，并采用多头自注意力机制捕捉序列依赖关系。

教育随身而行——可穿戴设备如何赋能未来课堂？

从数据海洋中“淘金”——数据挖掘的魔法与实践

本程序基于ECC（椭圆曲线密码学）簇内分组密钥管理算法，对无线传感器网络（WSN）进行MATLAB性能仿真。通过对比网络通信开销、存活节点数量、网络能耗及数据通信量四个关键指标，验证算法的高效性和安全性。程序在MATLAB 2022A版本下运行，结果无水印展示。算法通过将WSN划分为多个簇，利用ECC生成和分发密钥，降低计算与通信成本，适用于资源受限的传感器网络场景，确保数据保密性和完整性。

用Python爬虫抓取数据并保存为JSON的完整指南

瓴羊智能商业分析-Quick BI是阿里云旗下的云端智能BI平台，连续五年入选Gartner ABI魔力象限。它提供从数据接入到决策的全链路服务，支持零代码操作、40+可视化组件与OLAP分析，实现跨终端呈现。其创新点包括云原生架构、企业级安全体系及智能决策引擎，适用于零售、金融等行业。评测中，通过免费试用与官方文档，体验了数据准备、仪表板搭建及智能小Q功能，发现智能化能力强大但部分文档需更新优化。

对第一次实践做一个记录，试图通过知识碎片拼凑齐完整的项目经验。

本文详细讲解了如何使用 Pyppeteer 结合爬虫代理高效采集小红书热点推荐信息。通过设置代理 IP、Cookie 和自定义 User-Agent，突破目标网站的反爬机制，实现标题、内容和评论的数据提取。文章结合代码示例与技术关系图谱，清晰展示从数据采集到分析的全流程，为复杂网站的数据获取提供参考。读者可在此基础上优化异常处理、并发抓取等功能，提升爬虫性能。

DataWorks是一站式智能大数据开发治理平台，内置阿里巴巴15年大数据建设方法论，深度适配阿里云MaxCompute、EMR、Hologres、Flink、PAI 等数十种大数据和AI计算服务，为数仓、数据湖、OpenLake湖仓一体数据架构提供智能化ETL开发、数据分析与主动式数据资产治理服务，助力“Data+AI”全生命周期的数据管理。

淘宝开放平台提供一系列API接口，帮助开发者获取淘宝商品的详细信息并集成到自有应用中。主要功能包括：获取单个商品详情（item_get）、评论信息（item_review）、快递费用（item_fee）、等。此外，还支持搜索商品（item_search）、按图搜索（item_search_img）、优惠券查询（item_search_coupon）、类目信息（item_cat_get）等功能。返回数据通常为JSON格式，包含商品标题、价格、库存、主图链接等基本信息，以及HTML格式的详细描述内容，方便开发者解析与展示。

重新定义未来：可穿戴设备的创新设计与制造

大数据如何化解城市交通拥堵的难题？

这是一套完整的实时比分更新系统方案，涵盖系统架构、扩展功能、部署策略及注意事项。通过数据获取（API与爬虫）、处理（清洗验证）、存储（Redis/MySQL）、服务（RESTful/WebSocket）和展示（Web/移动端）等层次构建，支持推送通知、数据分析和多平台扩展（小程序/Discord）。同时注重数据合法性、性能优化与用户体验，适合从个人到商业级应用。示例代码展示了比赛数据的基本处理逻辑，确保关注与计划状态的准确传递。

阿里云的人工智能平台 PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对DistilQwen2.5-R1模型系列提供了全面的技术支持。无论是开发者还是企业客户，都可以通过 PAI-ModelGallery 轻松实现 Qwen2.5 系列模型的训练、评测、压缩和快速部署。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5-R1 蒸馏模型的全链路最佳实践。

如何避免Python爬虫重复抓取相同页面？

注意 这篇文章不是水内容的，虽然我之前也写过 github推送同步的内容。

本文分享了一个针对亚洲航空官网的爬虫项目实践，从需求提出到最终优化，详细记录了故障解决与架构改进的过程。初期因频繁访问被限制后，通过引入代理IP、伪装User-Agent和Cookie等技术突破反爬机制。随后采用分布式爬虫架构、智能代理切换及容错重试机制提升系统稳定性。示例代码展示了如何配置代理并解析航班信息，为类似项目提供了完整的技术参考与经验总结。

Vue2下载二进制文件

数据治理：让大数据成为真正的“金矿”

智能鞋：从脚下开始的科技革命

探索AI吉卜力：用人工智能创造迷人的吉卜力风格图像。吉卜力工作室以独特的动画风格著称，每一部作品都充满宁静的魔力。近年来，随着AI技术的发展，“AI吉卜力”现象兴起，通过OpenAI等技术生成模仿宫崎骏经典艺术风格的图像。尽管AI能复制吉卜力的视觉美学，但是否能捕捉其灵魂仍存争议。宫崎骏曾批评AI动画“是对生命的侮辱”。本文探讨了AI吉卜力的技术原理、工具应用及伦理问题，同时展示了其在个人创作、游戏开发和营销等领域的潜力。在享受AI带来的便利时，我们也需尊重原创艺术的价值。

本程序基于和声搜索优化算法（Harmony Search, HS），实现机器工作调度的MATLAB仿真，输出甘特图展示调度结果。算法通过模拟音乐家即兴演奏寻找最佳和声的过程，优化任务在不同机器上的执行顺序，以最小化完成时间和最大化资源利用率为目标。程序适用于MATLAB 2022A版本，运行后无水印。核心参数包括和声记忆大小（HMS）等，适应度函数用于建模优化目标。附带完整代码与运行结果展示。

Python爬虫生成CSV文件的完整流程

本文总结了使用QuickBI高级版及电子表格的功能体验与改进建议。内容涵盖具体报表使用（如趋势分析表、多维趋势表）、函数及其他模块（如LOD函数、自助取数）、AI智能问数模块以及数据集使用的优缺点。指出趋势分析表在复合指标处理上的不足，多维趋势表对比周期限制，以及1万条明细数据限制对年同比的影响等问题。同时提出未来期望，希望建立结合企业知识库的大模型，优化数据分析与建议能力。

在电商时代，品牌维权面临新挑战与机遇。商品比价技术可实时监控价格异常，挖掘原数据揭示侵权真相，助力品牌从被动应对转向主动防御。通过智能化分析，品牌能优化策略、提升竞争力，并联合多方打击侵权行为。未来，随着AI和大数据发展，这一领域将更高效，推动品牌稳健成长。

在当今互联网环境下，网页结构动态变化日益复杂，传统数据采集技术面临巨大挑战。本文探讨了基于AI算法的自适应数据采集方法，结合爬虫代理、Cookie与User-Agent设置等关键技术，应对动态页面变更。通过Python示例代码，展示如何稳定抓取目标网站数据，并分析该技术的优势、挑战及实际应用注意事项，为未来数据采集提供了新思路。

本文详细解析了AI鱼类识别的代码示例，涵盖深度学习框架选择、数据集处理、模型构建与训练优化全流程。内容包括技术选型对比（如TensorFlow、PyTorch、YOLO系列）、数据准备流程（开源数据集与标注规范）、完整代码示例（以PyTorch版ResNet50改进模型为例）以及模型优化策略（如量化压缩、知识蒸馏）。此外，还提供了典型应用场景（如渔业资源监测系统）、模型评估指标及开源项目推荐，并针对常见问题（小样本、水下模糊、类别不平衡等）提出解决方案。

智能可穿戴设备如何革新职业健康管理？

本项目实现了一种基于变分模态分解（VMD）的短期电力负荷预测模型——VMD-CNN-LSTM。通过VMD技术将原始电力负荷数据分解为多个平稳子序列，结合温度和时间等特征构建矩阵，输入CNN-LSTM模型训练，最终叠加重构得到预测结果。此方法有效应对非线性和非平稳性引起的误差，精度高且稳定性强。程序采用Python编写，注释清晰，运行稳定，并提供直观的可视化结果。附带部分代码及详细运行结果展示，下载链接已提供。