【10月更文挑战第2天】在移动互联网时代，用户经常需要从网页无缝跳转到移动应用中。这种跳转不仅需要提供流畅的用户体验，还要确保安全性。本文将深入探讨如何利用Universal Links（仅限于iOS）和Android App Links技术实现这一目标，并分析其安全性。

该程序基于最小二乘递推（RLS）算法实现系统参数辨识，对参数a1、b1、a2、b2进行估计并计算误差及收敛曲线，对比不同信噪比下的估计误差。在MATLAB 2022a环境下运行，结果显示了四组误差曲线。RLS算法适用于实时、连续数据流中的动态参数辨识，通过递推方式快速调整参数估计，保持较低计算复杂度。

数据治理的“七步工作法”与“十大准则”为企业构建科学、系统、高效的数据治理体系提供了重要的指导和借鉴。企业应结合自身实际情况，灵活运用这些方法和准则，充分挖掘数据潜能，赋能业务创新，实现数字化转型的稳健推进。

IndexedDB 是一种高效的浏览器存储方案，允许在本地存储大量结构化数据，支持索引和事务，适用于需要离线和大数据处理的应用。它由数据库、对象仓库等组成，通过键值对存储数据，确保数据一致性和完整性。本介绍展示了如何创建、读取、更新和删除数据，以及事务和错误处理的最佳实践。

【8月更文第31天】随着业务的增长，单一数据库服务器往往难以满足日益增长的数据存储和处理需求。OceanBase 作为一款分布式数据库解决方案，通过其独特的水平扩展能力，能够在不牺牲性能的前提下支持海量数据存储和高并发事务处理。本文将详细介绍 OceanBase 的水平扩展机制，并提供一些性能优化的建议。

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的成本管理与生产成本核算解析

【7月更文第20天】在这个日新月异的时代，人工智能（AI）已经从科幻概念逐渐深入到我们日常生活的方方面面，其发展速度之快超乎想象。从基础的语音识别、图像分析到复杂的决策制定、自动驾驶，AI技术正以前所未有的力量推动着社会进步。本文将带您一同展望AI技术的未来发展方向，深入探讨量子计算、生物计算等新兴领域的前沿探索，以及它们如何重新定义AI的边界。

DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台，支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

这里有15款免费工具推荐：NetworkX（Python基础），Graph-tool（C++速度），Graphviz（可视化库），ipycytoscape（Jupyter集成），ipydagred3，ipySigma（NetworkX + Web），Netwulf（交互式），nxviz（Matplotlib绑定），Py3plex（复杂网络分析），Py4cytoscape（Python+Cytoscape），pydot（Graphviz接口），PyGraphistry（GPU加速），python-igraph，pyvis（交互式图形），SNAP（大规模网络分析）。绘制和理解网络图从未如此简单！

在Tez上优化Hive查询，包括配置参数调整、理解并行化机制以及容器管理。关键步骤包括YARN调度器配置、安全阀设置、识别性能瓶颈（如mapper/reducer任务和连接操作），理解Tez如何动态调整mapper和reducer数量。例如，`tez.grouping.max-size` 影响mapper数量，`hive.exec.reducers.bytes.per.reducer` 控制reducer数量。调整并发和容器复用参数如`hive.server2.tez.sessions.per.default.queue` 和 `tez.am.container.reuse.enabled`

**MD5概览：** 作为过时但仍然流行的散列函数，MD5用于生成数据固定长度的散列，常用于文件完整性校验和非安全密码验证。虽因易受碰撞攻击而不适于安全用途，但在低敏感场景下仍有应用。例如，Python代码展示如何计算文件MD5校验和及模拟MD5密码验证。不过，对于高安全需求，推荐使用SHA-256等更安全的算法。【6月更文挑战第17天】

在大数据时代，Python因其强大库支持和易学性成为数据挖掘的首选语言。本文通过一个电商销售数据案例，演示如何使用Python进行数据预处理（如处理缺失值）、分析（如销售额时间趋势）和可视化（如商品类别销售条形图），揭示数据背后的模式。安装`pandas`, `numpy`, `matplotlib`, `seaborn`后，可以按照提供的代码步骤，从读取CSV到数据探索，体验Python在数据分析中的威力。这只是数据科学的入门，更多高级技术等待发掘。【6月更文挑战第14天】

该文探讨了AI代理的发展，特别是ChatGPT等模型如何展示了AI系统的潜力。文章提出从提示工程转向代理工程，定义了代理能力需求，并提出一个框架来设计和实施AI代理。代理工程涉及明确代理的任务、所需行动、能力及熟练度，通过现有技术满足这些需求。文章强调了广泛和特定知识的熟练度、精确信息获取以及代理的结构设计和协调。随着技术进步，该框架为AI代理的未来发展提供了基础。

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

险境中的智慧航行：ERP系统的风险管理与应对策略

本文介绍了Python中读取.nc(NetCDF)文件的两种方法：使用netCDF4和xarray库。netCDF4库通过`Dataset`函数打开文件，`variables`属性获取变量，再通过字典键读取数据。xarray库利用`open_dataset`打开文件，直接通过变量名访问数据。文中还涉及性能优化，如分块读取、使用Dask进行并行计算以及仅加载所需变量。注意文件路径、变量命名和数据类型，读取后记得关闭文件（netCDF4需显式关闭）。随着科学数据的增长，掌握高效处理.nc文件的技能至关重要。

LightGBM高级教程：高级特征工程【2月更文挑战第8天】

本文介绍使用雷达与多视角相机融合，实现3D目标检测、3D目标跟踪、道路环境BEV分割，它是来自ICCV2023的。CRN，全称是Camera Radar Net，是一个多视角相机-雷达融合框架。 通过融合多视角相机和雷达的特性，生成语义丰富且空间精确的BEV特征图。实现3D物体检测、跟踪和BEV分割任务。

【MATLAB 】 VMD 信号分解+希尔伯特黄变换+边际谱算法

大数据& AI 产品技术月刊【2024年12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。

大语言模型（LLMs）的批处理优化面临诸多挑战，尤其是由于推理过程的迭代性导致的资源利用不均问题。ORCA系统通过引入迭代级调度和选择性批处理技术，有效解决了这些问题，大幅提高了GPU资源利用率和系统吞吐量，相比FasterTransformer实现了最高37倍的性能提升。

亚马逊提供的Amazon Product Advertising API或Selling Partner API，使开发者能编程访问亚马逊商品数据，包括商品标题、描述、价格等。支持跨境电商和数据分析，提供商品搜索和详情获取等功能。示例代码展示了如何使用Python和boto3库获取特定商品信息。使用时需遵守亚马逊政策并注意可能产生的费用。

本文介绍了Hadoop生态圈的主要组件及其关系，包括HDFS、HBase、MapReduce与Yarn、Hive与Pig、Sqoop与Flume、ZooKeeper和HUE。每个组件的功能和作用都进行了简要说明，帮助读者更好地理解Hadoop生态系统。文中还附有图表和视频讲解，以便更直观地展示这些组件的交互方式。

怀揣音乐梦想，渴望用歌词抒发情感？掌握关键技巧，你也能踏上创作之旅。灵感来自生活点滴，主题明确，语言简洁，韵律和谐。借助“妙笔生词智能写歌词软件”，AI辅助创作，轻松写出动人歌词，实现音乐梦想。

本文创新地对SimAM注意力机制进行魔改，引入切片操作，显著提升了小目标特征提取能力。针对SimAM在计算整张特征图的像素差平均值时可能忽略小目标重要性的问题，通过切片操作增强了小目标的加权效果。实验结果显示，魔改后的SimAM在YOLO11-seg上的Mask mAP50从0.673提升至0.681，有效改善了小目标检测性能。

大数据模型在多个领域均有广泛应用。在金融领域，它可用于风险评估与预测、智能营销及反欺诈检测，助力金融机构做出更加精准的决策；在医疗领域，大数据模型能够协助疾病诊断与预测、优化医疗资源管理和加速药物研发；在交通领域，该技术有助于交通流量预测、智能交通管理和物流管理，从而提升整体交通效率；电商领域则借助大数据模型实现商品推荐、库存管理和价格优化，增强用户体验与企业效益；此外，在能源和制造业中，大数据模型的应用范围涵盖从需求预测到设备故障预测等多个方面，全面推动了行业的智能化转型与升级。

阿里云大数据运维团队重磅发布云原生大规模集群场景的 GitOps 方案，该方案基于 OAM 云原生模型，促进研发与运维人员协作，同时兼顾变更的过程管理和终态管理，可实现变更的自动化、代码化、透明化。此外，阿里云大数据运维团队分享了大模型在大数据智能运维场景的应用实践，通过引入检索增强生成（RAG）方法和其他优化策略，大幅提高了在智能问答和智能诊断方面知识的关联性和检索精度，并基于多智能体框架建立高效的数据分析和决策支持系统。

数据治理是一个系统工程，涉及数据战略、数据架构、数据质量、数据安全、数据合规性、数据生命周期管理以及数据资产管理等多个方面。通过全面、系统地实施数据治理策略，可以确保数据资产的有效利用和价值的最大化。在数字化时代，数据治理已成为企业实现数字战略的基础和保障。

在数字化转型的浪潮中，企业对客户服务的即时性和个性化需求愈发迫切。阿里云推出的“10分钟构建AI客服并应用到网站、钉钉、微信中”的技术解决方案，为企业提供了一个快速、低成本的AI客服部署方案。本文将从部署流程、用户体验、成本效益等方面对这一方案进行深入评测。

【8月更文第28天】随着大数据和人工智能技术的发展，用户对搜索应用的需求已经从简单的关键词匹配转向了更加智能化、人性化的交互方式。本文将探讨如何利用Elasticsearch和自然语言处理(NLP)技术构建一个能够理解用户意图并提供精准搜索结果的智能搜索系统。

【8月更文第27天】随着深度学习应用的广泛普及，高效利用GPU硬件成为提升模型训练速度的关键。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它支持动态计算图，易于使用且高度灵活。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 则是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者直接访问 GPU 的并行计算能力。本文将详细介绍如何利用 PyTorch 与 CUDA 的集成来加速深度学习模型的训练过程，并提供具体的代码示例。

文叙述的 Big Data for AI 最佳实践，基于阿里云人工智能平台PAI、MaxCompute自研分布式计算框架MaxFrame、Data-Juicer等产品和工具，实现了大模型数据采集、清洗、增强及合成大模型数据的全链路，解决企业级大模型开发应用场景的数据处理难题。

这些接口涉及淘宝店铺订单管理的关键方面，包括订单列表、订单详情及订单物流信息的获取。订单列表接口（如`taobao.trades.sold.get`和`taobao.topats.trades.sold.get`）帮助商家快速了解订单概览，进行基本管理和统计。订单详情接口（如`taobao.trade.fullinfo.get`和`taobao.topats.trades.fullinfo.get`）提供单个订单的全面信息，便于发货准备和服务支持。订单物流接口则允许跟踪订单的物流状态，确保配送顺畅。使用这些接口需遵循淘宝开放平台的规定，并关注API调用限制与更新。

【8月更文第18天】自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解、解析和生成人类语言。近年来，基于Transformer架构的预训练模型（如BERT、GPT系列）已经极大地推动了NLP的发展。本文将探讨这些模型在对话系统、文本生成、情感分析等领域的应用，并讨论相关技术挑战。

系统安全是维护社会稳定、保障企业运营和个人隐私的重要基石。构建坚不可摧的系统安全防线需要从多个维度出发制定全面的安全策略并付诸实践。未来随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，系统安全将面临更多的挑战和机遇。只有不断创新和完善安全技术和策略才能应对日益复杂的安全威胁和挑战确保系统的安全和稳定运行。

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的数据分析与报表生成