本文介绍 Google DeepMind 提出的 Matryoshka 量化技术（MatQuant），该技术通过训练单个大型语言模型（LLM）实现多精度部署，革新了深度学习

本项目基于遗传算法（GA）优化多机无源定位系统的GDOP，使用MATLAB2022A进行仿真。通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，迭代优化传感器配置，最小化GDOP值，提高定位精度。仿真输出包括GDOP优化结果、遗传算法收敛曲线及三维空间坐标点分布图。核心程序实现了染色体编码、适应度评估、遗传操作等关键步骤，最终展示优化后的传感器布局及其性能。

在信息化时代，网络不可或缺。动态HTTP代理IP广泛应用于网络爬虫、信息安全保护、安全访问站点和市场调研等领域。通过选择合适的代理服务、合理配置请求频率、监控IP状态、使用代理池及结合其他技术，用户可提升工作效率和数据安全性。

速卖通提供商品列表API，开发者可通过关键词、类目、价格范围等条件获取商品标题、价格、销量等基本信息。使用前需注册开发者账号、创建应用并授权获取access_token。Python示例代码展示了如何调用接口，返回JSON格式数据，包含商品列表、总数、页码等信息。应用场景包括商品监控、数据分析和个性化推荐。注意API会更新，请参考官方文档。

Haskell中的HTTP请求：代理与响应状态检查

SurfGen爬虫：解析HTML与提取关键数据

商品信息API接口的设计与实现，遵循RESTful原则以确保高效、可维护和良好的用户体验。API支持获取、查询、创建、更新和删除商品资源，URL模式直观易懂。请求参数通过查询字符串传递，支持分页和过滤。响应体结构化，包含数据、链接和元数据字段，便于解析。错误处理采用HTTP状态码结合JSON错误描述，提供明确反馈。

在使用长效静态IP时，出现高延迟的原因主要包括：1. 网络距离远、网络拥堵和网络质量差等环境因素；2. 服务器负载高、性能低等服务器相关问题；3. 代理协议加密、网络配置不当等配置因素；4. 目标服务器响应慢。这些因素都会影响数据传输速度，导致延迟增加。希望以上分析能帮助解决您的问题。

数据的秘密：如何用大数据分析挖掘商业价值

随着数字化发展，网络安全和隐私保护成为核心需求，指纹浏览器应运而生。它通过客户端信息唯一标识用户身份。搭配HTTP代理IP可增强安全性，具体表现为：1. 保护用户地址；2. 提高信息安全；3. 防止指纹检测；4. 增强网络安全。HTTP代理以其稳定性、安全性，在网络营销等领域发挥重要作用，二者结合为用户提供更强的隐私和安全保护。

区块链在医疗数据管理中的应用：安全与隐私的新纪元

探索区块链技术中的隐私保护机制

本文介绍商品详情API接口返回的JSON数据解析。最外层为`product`对象，包含商品基本信息（如id、name、price）、分类信息（category）、图片（images）、属性（attributes）、用户评价（reviews）、库存（stock）和卖家信息（seller）。每个字段详细描述了商品的不同方面，帮助开发者准确提取和展示数据。具体结构和字段含义需结合实际业务需求和API文档理解。

本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型，通过这一过程，用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理，从而加速 AI 应用的开发和部署。

示例代码是展示如何使用特定API接口的简洁代码片段，涵盖参数设置、请求发送和响应处理等步骤。它通过直观展示调用方式、减少阅读文档时间、提供可复用模板、避免常见错误，帮助开发者快速理解并应用API接口，从而降低学习成本、提高开发效率，并促进API的推广与应用。编写时应遵循简洁明了、注释清晰、涵盖常见场景及保持更新的原则，确保其易用性和准确性。

Swift中的网络代理设置与数据传输

京东商品视频数据接口（JD.item_video）是京东开放平台提供的API，开发者可通过指定商品ID（num_iid）获取商品视频资源，用于丰富电商平台展示、提升用户体验。该接口适用于电商平台建设、商品推荐系统、市场研究与竞品分析及价格监测平台等场景，帮助用户更直观了解商品，提高购买转化率。示例代码展示了如何使用Python调用此接口并解析返回的JSON数据。

Chrome浏览器实例的TypeScript自动化脚本

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。

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。

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。

速卖通（AliExpress）作为全球化电商的重要平台，提供了丰富的商品资源和便捷的购物体验。为了提升用户体验和优化商品管理，速卖通开放了API接口，其中商品详情API尤为关键。本文介绍如何获取API密钥、调用商品详情API接口，并处理API响应数据，帮助开发者和商家高效利用这些工具。通过合理规划API调用策略和确保合法合规使用，开发者可以更好地获取商品信息，优化管理和营销策略。

本文内容旨在使用python实现一个很简单的诸葛神数卜筮的小脚本。当然这个卜筮结果希望大家不必过分当真，明显从步骤和卦签上能感受到，这不是一个严肃正经的占卜，权当练习吧。

该程序使用MATLAB 2022A版本实现排队算法的仿真，并带有GUI界面。程序支持单队列单服务台、单队列多服务台和多队列多服务台三种排队方式。核心函数`func_mms2`通过模拟到达时间和服务时间，计算阻塞率和利用率。排队论研究系统中顾客和服务台的交互行为，广泛应用于通信网络、生产调度和服务行业等领域，旨在优化系统性能，减少等待时间，提高资源利用率。

设置gbdt 、xgboost等算法的样本和特征的采样率

本文展示了如何使用阿里云 infererence API 及 semantic text 进行向量搜索。

本文介绍了 Hologres 索引的概念、类型及在实际场景中的应用。Hologres 是阿里云的一款强大数据库产品，其索引功能显著提升了数据查询性能。文章详细探讨了 B 树索引、哈希索引和位图索引的特点及应用场景，并介绍了索引的创建和维护方法。此外，还列举了 Hologres 中的重要参数设置及其使用限制，最后通过电商、金融、物流和社交媒体等领域的具体案例，展示了索引在不同场景下的实用价值。

12月10日，NeurIPS 2024在温哥华开幕，阿里云PAI团队论文《PertEval: Unveiling Real Knowledge Capacity of LLMs with Knowledge-Invariant Perturbations》入选Spotlight，PAI团队还进行了“可信AI的技术解读与最佳实践”主题演讲，展示AI工程化平台产品能力。

使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型

使用Python实现智能食品销售预测的深度学习模型

随着数字化发展，网络安全与隐私保护成为核心需求。本文介绍了独享与共享静态代理IP的区别，包括使用人数、速度稳定性、成本及适用场景，帮助用户根据需求和预算做出选择。

使用Python实现智能食品物流管理的深度学习模型

使用Python实现智能食品价格预测的深度学习模型

使用孔夫子旧书网需先注册并认证，获得API权限后，须遵守API调用协议，包括正确使用公共参数及业务参数。平台强调版权保护、用户隐私权及免责声明，同时要求用户遵守法律法规，确保信息安全合规。遇技术问题可寻求官方支持。

使用Python实现深度学习模型：智能食品配送优化

本文介绍了如何使用 PyTorch 和三元组边缘损失（Triplet Margin Loss）微调嵌入模型，详细讲解了实现细节和代码示例。