本程序基于MATLAB2022A实现空域图信息的飞机航线图构建与飞行轨迹模拟。空域图是航空领域的重要工具，包含航线、导航点、飞行高度层等信息。程序通过航路网络建模（节点为机场/导航点，边为航线段）构建航线图，并依据飞行规则规划航线。飞行轨迹模拟包括确定起飞点与目的地、设置航路点及飞行高度层，确保飞行安全。完整程序运行结果无水印，适用于航空飞行计划制定与研究。

Haskell爬虫：为电商运营抓取京东优惠券的实战经验

### 淘口令 API 及相关服务简介 **一、淘口令 API（item_password）** - **功能**：将淘口令转换为商品链接或获取商品信息，支持生成自定义淘口令。 - **申请流程**：注册账号、创建应用、获取凭证、申请权限。 - **调用示例（Python）**：通过签名和请求参数调用接口，生成淘口令。 **二、第三方 API 服务** - **适用场景**：简化开发流程，支持高佣转链、淘口令解析等功能。 - **推荐接口**：万能淘口令生成、淘口令解析真实 URL。

在信息化时代，网络成为生活不可或缺的一部分。HTTP代理服务器位于客户端与服务器之间，通过数据压缩、缓存机制和路由优化等方式，有效提高数据传输速度并保护个人信息安全。使用91HTTP等工具，用户可在业务需求中获得更快更安全的网络体验。

从数据中挖掘洞见：初探数据挖掘的艺术与科学

在电子商务和跨境交易蓬勃发展的背景下，第三方支付行业迎来爆发式增长，但也面临数据量激增、实时性瓶颈、高并发压力及成本效率失衡等挑战。富友支付通过引入MaxCompute、Hologres和DataWorks等技术，重构新一代数据仓库体系，实现高性能、高稳定性和降本增效，助力商户数字化经营，推动支付行业生态的可持续发展。

量子计算：揭示气候预测的未来

释放大数据的力量：解锁精准投放的市场营销奥秘

本项目基于CS模型和CV模型的多目标协同滤波跟踪算法，旨在提高复杂场景下多个移动目标的跟踪精度和鲁棒性。通过融合目标间的关系和数据关联性，优化跟踪结果。程序在MATLAB2022A上运行，展示了真实轨迹与滤波轨迹的对比、位置及速度误差均值和均方误差等关键指标。核心代码包括对目标轨迹、速度及误差的详细绘图分析，验证了算法的有效性。该算法结合CS模型的初步聚类和CV模型的投票机制，增强了目标状态估计的准确性，尤其适用于遮挡、重叠和快速运动等复杂场景。

1688 商品详情 API 接口是电商应用开发中的关键工具，尤其适用于整合 1688 平台的商品数据。该接口提供商品的基础属性、价格、库存、图片、描述及商家信息等多维度数据，支持 HTTP GET 和 POST 请求方式。通过必填的商品 ID 及可选的语言参数等，开发者能精准获取并展示商品详情，提升用户体验和决策效率。响应数据包括商品名称、类目、品牌、价格区间、库存、图片列表、详细描述及商家信息等，帮助技术员高效集成接口，实现与 1688 平台的无缝对接。供稿者：Taobaoapi2014。

阿里云 AI 搜索开放平台最新上线 DeepSeek -R1系列模型。

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本程序基于蚁群优化（ACO）算法，使用MATLAB2022A进行城市最佳出行路径规划仿真。用户可调整城市数量，输出路径规划结果及ACO收敛曲线。核心代码实现最短路径更新、信息素强化与全局最优路径绘制。ACO模拟蚂蚁行为，通过信息素机制迭代优化路径，适用于不同规模的城市节点，展示从局部探索到全局最优的智能搜索过程。程序运行结果展示了点数较少、中等和较多时的路径规划效果，无水印。

Kafka生产者支持三种消息发送方式：1. **fire-and-forget**：发送后不关心结果，适用于允许消息丢失的场景；2. **同步发送**：通过Future对象确保消息成功送达，适用于高可靠性需求场景；3. **异步发送**：使用回调函数处理结果，吞吐量较高但牺牲部分可靠性。视频和代码示例详细讲解了这三种方式的具体实现。

Kafka生产者（Producer）将消息序列化后发送到指定主题的分区。整个过程由主线程和Sender线程协调完成。主线程创建KafkaProducer对象及ProducerRecord，经过拦截器、序列化器和分区器处理后，消息进入累加器。Sender线程负责从累加器获取消息并发送至KafkaBroker，Broker返回响应或错误信息，生产者根据反馈决定是否重发。视频和图片详细展示了这一流程。

本文将探讨在日志场景下，使用阿里云Elasticsearch Serverless相较于基于ECS自建Elasticsearch集群的成本与性能优势，展示如何通过Serverless架构实现高达 70%以上的成本节约。

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

随着互联网发展，静态代理IP在网站测试中发挥重要作用。其优势包括：1. **完整性**：确保24小时在线稳定，适用于性能和负载测试；2. **稳定性**：固定IP地址保障长时间测试的可靠性和准确性；3. **安全性**：避免IP变动带来的风险，保护测试数据；4. **提高效率**：简化环境设置与管理，便于控制和配置。静态代理IP以其独特的优势，在网站测试中不可或缺。

本程序基于排队理论，使用MATLAB2022A模拟客户结账等待时间，分析平均队长、等待时长、不能结账概率、损失顾客数等关键指标。核心算法采用泊松分布和指数分布模型，研究顾客到达和服务过程对系统性能的影响，适用于银行、超市等多个领域。通过仿真，优化服务效率，减少顾客等待时间。

分子成像在材料科学中意义重大，通过位形空间、频率空间和光谱学等成像方法，揭示材料微观结构与动态变化。结合AI技术，可深入理解材料特性，解决能源、环境等问题。然而，该领域数据复杂，尚无统一的数据集和Benchmark，模型也处于初期阶段。本文从成像方法、任务类型、机器学习模型、数据集与Benchmark、Python工具包及通用模型等多个维度进行了调研，探讨了多模态数据利用、大规模数据集构建等关键问题，并列举了相关参考论文。

国际物流企业引入代购系统，旨在应对全球化购物需求、提升服务竞争力并优化业务效率。该系统整合采购、支付、清关、运输等环节，提供一站式服务，解决语言障碍和物流复杂等问题。通过代购服务费、商品差价等方式拓展收入来源，同时提升客户粘性和留存率。代购系统还能优化物流安排，降低空载率和单件成本，形成差异化竞争优势，并通过自动合规和透明化流程降低风险。最终，物流企业从单纯的运输服务商升级为跨境供应链管理者，实现利润增长与市场竞争力的双重突破。

图神经网络（GNN）是人工智能领域的研究热点，广泛应用于社交网络、电商推荐、欺诈检测等。主流开源图学习引擎如DGL、PyG、GraphScope等在性能和社区活跃度上各有优劣。基于ogbn-products数据集的测试显示，DGL性能最优、内存占用最低，PyG次之。在AI for Science领域，PyG应用更广泛，尤其在小分子和晶体结构预测中表现突出。DGL采用Graph Centric方式，保留图结构；PyG则采用Tensor Centric方式，适合小图场景。

DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目，多次评测中表现优异，性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型（如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等）。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型，实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。

玩转数据：初学者的大数据处理工具指南

区块链在能源交易中的应用：打造去中心化能源市场

1688商品评论接口助力电商数据分析与优化。通过该接口，开发者可获取指定商品的评论数据（如昵称、内容、评分等），支持情感分析和质量反馈收集。接口采用HTTP GET/POST请求，返回JSON格式数据。Python示例代码展示如何调用接口并处理响应。应用场景包括商家产品优化、客户服务提升、市场调研及电商平台数据分析。

从数据小白到大数据达人：一步步成为数据分析专家

设置任务执行最长时间

ElasticSearch 是一款优秀的开源搜索引擎，适用于大数据场景下的高效检索与分析。其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析功能使其能处理 PB 级数据量。相比 Solr，ES 在实时性、分布式架构和文档处理上更具优势。核心概念包括索引、文档、分片和副本等。ES 使用倒排索引实现快速搜索，区别于正向索引。与关系型数据库相比，ES 更适合非结构化数据和全文搜索。总结来说，ES 在电商搜索、日志分析等领域有广泛应用，未来有望带来更多创新。

HttpClient和HttpGet实现音频数据的高效爬取与分析

PM 常见名词（B端）简介 本文档整理了产品经理（PM）在B端产品开发中常用的术语及其释义

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本文介绍了在ModelArts平台上使用MindSpore NLP组件对Roberta-Large模型进行IA3微调训练的过程。具体要求包括使用GLUE-MRPC数据集，加载Roberta-Large模型并配置IA3算法进行微调。训练过程中遇到了参数更新问题，通过官方修复后得以解决。最终，模型在验证集上进行了评估，并输出了准确率和F1值。此外，还详细描述了数据集GLUE-MRPC的特征、RoBERTa-Large模型的结构以及IA3微调的具体配置。

本文介绍了如何使用PyTorch 2.5及以上版本中的FlexAttention和BlockMask功能，实现因果注意力机制与填充输入的处理。通过attention-gym仓库安装相关工具，并详细展示了MultiheadFlexAttention类的实现，包括前向传播函数、因果掩码和填充掩码的生成方法。实验设置部分演示了如何组合这两种掩码并应用于多头注意力模块，最终通过可视化工具验证了实现的正确性。该方法适用于处理变长序列和屏蔽未来信息的任务。

本文介绍了通用AI时代下的新训练方法及PAI平台的优化。随着大模型时代的到来，算力需求激增，硬件和网络通信成为瓶颈。PAI平台通过自动容错、3D健康检测等技术确保训练稳定性；通过资源配额、智能调度等提高性价比；并推出PAI-TorchAcc和PAI-ChatLearn两大引擎，分别实现高效训练加速和灵活的对齐训练，显著提升训练性能与效果。这些改进解决了大规模AI训练中的关键问题，提升了效率和稳定性。

这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例，涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作，支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单，系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考，实际应用需进一步完善，如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。

IM（即时通讯）系统在体育直播平台中至关重要，提升用户体验、促进社交互动和增强平台活跃度。它支持实时互动、增强观赛氛围、构建社交网络、推送即时信息、创造商业价值并提供多元化互动体验。高并发性能、实时稳定性和用户安全是实现的关键。通过集成IM系统，平台能更好地满足观众互动需求，提升运营效益。 代码示例展示了如何在比赛数据响应中设置比赛ID、游戏ID、系列赛ID等基本信息，并检查是否有计划和关注标记。

淘宝开放平台推出的`taobao.cat_get` API接口，帮助开发者和商家获取淘宝、天猫的商品分类详情。该接口支持获取类目列表、属性及父类目信息，通过指定分类ID（cid）实现精准查询，并提供灵活的参数设置和高效的数据处理。使用流程包括注册账号、创建应用、获取App Key/Secret、构造请求、发送并解析响应。示例代码展示了如何用Python调用此API。开发者可借此为电商项目提供数据支持。

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。