本项目采用MATLAB2022A实现基于遗传算法的货柜货物摆放优化，初始随机放置货物后通过适应度选择、交叉、变异及逆转操作迭代求解，最终输出优化后的货物分布图与目标函数变化曲线，展示进化过程中的最优解和平均解的变化趋势。该方法模仿生物进化，适用于复杂空间利用问题，有效提高货柜装载效率。

如何使用Scala和Selenium爬取知乎视频并保存到本地

京东店铺所有商品API接口用于获取指定店铺的全面商品信息，包括基本属性、价格、库存、销售数据等。前期需仔细研读接口文档，掌握请求地址、参数格式及频率限制。接口支持分页和筛选参数，返回JSON格式数据。Python示例中使用`requests`库发送HTTP请求并处理返回数据。该API适用于竞品分析、商品管理工具开发、市场调研及价格监测等场景，助力电商从业者优化运营策略。

本项目基于MATLAB2022A，使用模拟退火（SA）和蚁群优化（ACO）算法求解旅行商问题（TSP），对比两者的仿真时间、收敛曲线及最短路径长度。SA源于金属退火过程，允许暂时接受较差解以跳出局部最优；ACO模仿蚂蚁信息素机制，通过正反馈发现最优路径。结果显示SA全局探索能力强，ACO在路径优化类问题中表现优异。

WebSocket 在实时体育比分网站中用于实时比分更新、动态赛事信息推送、交互式功能（如即时聊天和投票）、赛程提醒与推送通知、比分预测与数据分析，以及多平台支持。通过持久连接，服务器可即时推送比分变化、球员动态、比赛状态等信息，减少延迟并提升用户体验。同时，WebSocket 支持双向通信，使用户能实时互动，确保跨平台的实时数据同步。

《产品经理面试分级汇总》涵盖自我介绍、工作内容、团队配合、需求管理、项目流程等多方面问题，帮助候选人全面准备面试。内容包括如何划分需求优先级、参与项目开发的流程、迭代经验、复杂需求处理、版本验收标准等，旨在考察候选人的综合能力和职业规划。

公司近期使用文本分析框架处理标书文件，主要采用无监督学习模型。当前版本展示堆积图与畸高排名，支持标书自助检测。未来将引入有监督学习，实现语义分析，并训练招投标领域的NLP模型，为产品化提供支持。

云产品评测｜分布式Python计算服务MaxFrame

本设计基于龙格库塔算法对锅炉单相受热管进行建模与MATLAB数值仿真，简化为喷水减温器和末级过热器组合，考虑均匀传热及静态烟气处理。使用MATLAB2022A版本运行，展示自编与内置四阶龙格库塔法的精度对比及误差分析。模型涉及热传递和流体动力学原理，适用于优化锅炉效率。

本文介绍了阿里云上的自动化与基础设施即代码（IaC）的整体情况。阿里云提供了2万多个API，每日调用量达300亿次，同比增长40%。文中探讨了自动化集成的方式，包括通过API、SDK和IaC工具，并分析了不同场景下的选择策略。对于资源管理较少的企业，控制台界面更合适；而对于高频变更和复杂操作，API和IaC是更好的选择。此外，文章还提到了低代码/无代码解决方案及AI在IaC和自动化中的应用前景。

EasyRec用于特征选择的命令和参数解释

微店电商平台提供item_search_shop API接口，帮助商家和开发者获取店铺内所有商品的详细信息，包括基本属性、价格、库存、图片等。返回值为JSON格式，包含商品ID、标题、价格、库存、图片URL、详情页URL及属性等字段。每个商品还附带SKU列表，涵盖不同规格的价格和库存。开发者可使用Python解析API返回值，实现库存管理、数据分析或营销活动。注意数据更新、安全性和错误处理，以确保高效运营和良好用户体验。

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。

本文介绍了EMR Serverless StarRocks的发展路径及其架构演进。首先回顾了Serverless Spark在EMR中的发展，并指出2021年9月StarRocks开源后，OLAP引擎迅速向其靠拢。随后，EMR引入StarRocks并推出全托管产品，至2023年8月商业化，已有500家客户使用，覆盖20多个行业。 文章重点阐述了EMR Serverless StarRocks 1.0的存算一体架构，包括健康诊断、SQL调优和物化视图等核心功能。接着分析了存算一体架构的挑战，如湖访问不优雅、资源隔离不足及冷热数据分层困难等。

京东商品详情数据接口是为H5和APP开发者提供的工具，支持获取商品名称、价格、库存、销量、评价、图片等详细信息，优化应用功能。接口返回JSON或XML格式数据，方便解析处理。适用于电商导购、社交媒体分享、活动推广、价格监控等场景，提升用户体验和购物决策效率。示例代码展示了使用Python发送GET请求的方法。

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。

本研究基于控制理论，建立了多级线性供应链模型，利用噪声带宽和Matlab/Simulink对牛鞭效应进行建模与仿真。牛鞭效应指需求信息在供应链中逐级放大，导致库存积压、缺货等问题。通过Forrester模型，描述各节点订单量与库存水平的动态变化，采用差分方程模拟多级供应链系统。测试使用MATLAB2022A版本，展示了模型的有效性和可扩展性。

本程序基于PSO粒子群优化算法，对配电网的可靠性指标（SAIFI、SAIDI、CAIDI、ENS）进行MATLAB仿真优化。通过调整电网结构和设备配置，最小化停电频率和时长，提高供电连续性和稳定性。程序在MATLAB 2022A版本上运行，展示了优化前后指标的变化。PSO算法模拟鸟群行为，每个粒子代表一个潜在解决方案，通过迭代搜索全局最优解，实现配电网的高效优化设计。

本项目使用FW烟花优化算法求解单目标问题，并在MATLAB2022A中实现仿真，对比PSO和GA的性能。核心代码展示了适应度计算、火花生成及位置约束等关键步骤。最终通过收敛曲线对比三种算法的优化效果。烟花优化算法模拟烟花爆炸过程，探索搜索空间，寻找全局最优解，适用于复杂非线性问题。PSO和GA则分别适合快速收敛和大解空间的问题。参数调整和算法特性分析显示了各自的优势与局限。

MaxFrame作为阿里云自研的Python分布式计算框架，专为连接大数据与AI而设计，能够在我所在的公司、工作以及学习中发挥显著作用。

多维偏好分析（MPA）是市场营销、心理学和公共政策等领域广泛应用的工具，用于研究复杂偏好决策过程。本文通过主成分分析（PCA）和K均值聚类算法对鸢尾花数据集进行降维和模式识别，展示了PCA在保留95.8%方差的同时实现物种分类的有效性，K均值聚类结果与实际物种分类高度一致。该方法揭示了高维数据中的隐含模式，为各领域的实际决策提供了可靠的分析框架，具有重要的应用价值。研究表明，PCA和聚类分析能够有效简化和理解高维偏好数据，帮助决策者制定更有针对性的策略。

本项目使用MATLAB2022A模拟三维椭球体内光线反射并提取三维点云。通过设置椭球模型作为墙壁，根据几何光学原理计算光线在曲面上的反射路径，记录每次反射点坐标，生成三维点云图。核心代码实现多次反射的循环计算与绘图，并展示反射点的位置变化及其平滑处理结果。最终，通过光线追踪技术模拟真实场景中的光线行为，生成精确的三维点云数据，适用于计算机图形学和光学仿真领域。

本程序基于进化优化（EO）中的平衡优化器算法，在MATLAB2022A上实现九个测试函数的最优值求解及优化收敛曲线仿真。平衡优化器通过模拟生态系统平衡机制，动态调整搜索参数，确保种群多样性与收敛性的平衡，高效搜索全局或近全局最优解。程序核心为平衡优化算法，结合粒子群优化思想，引入动态调整策略，促进快速探索与有效利用解空间。

该页面设计布局合理，左右分区呈现文档与操作区域，实现了理论指导与实际操作的紧密结合，极大提升了部署流程的便捷性和效率。关键步骤提供详细提示，降低用户学习成本和操作难度，尤其适合初次使用者。信息整合方便对比，减少错误，增强用户体验。整体简洁明了，鼓励自主操作，适用于新手和技术人员，显著提高了部署任务的流畅性和成功率。不足之处在于多模态数据融合处理和跨平台兼容性有待优化。

AI在电子商务中的个性化推荐系统：驱动用户体验升级

本次实验将带您进行DataWorks Notebook的快速入门，包含：Notebook新建、多引擎SQL开发与分析、Python开发、交互式分析等，同时，使用DataWorks Copilot体验智能数据开发，体验智能交互式数据探索之旅。

近几年接触到的各类培训合作方越来越多，从国际咨询巨头、互联网科技培训平台，到本土独角兽型的专业培训公司；从专攻新技术与创新场景的培训团队，到深谙传统行业痛点的咨询顾问。作为一名在央企、国企、上市公司人力资源培训条线深耕多年的HR负责人，深知在这片竞争激烈的培训服务蓝海中，寻找高质、高效的合作伙伴并不简单，因为企业培训的逻辑正在悄然改变。

源代码是用编程语言编写的原始代码，定义了软件的设计与功能，具备可定制化和灵活性高的优点，但需要开发者掌握相关技术和框架。若缺乏条件，可选择优秀的软件开发服务商，如熊猫比分，进行定制开发。

本文我们展示了如何在Elasticsearch上使用阿里云 infererence API 及 semantic text 进行向量搜索。

随着互联网技术的发展，使用代理IP的人越来越多。选择HTTP代理IP时，需注意速度和稳定性、用户信息保护、地域性、带宽上限、支持的协议、客户支持、用户评价和信誉、价格和性价比等方面。希望这些建议能帮助大家做出合适的选择。

Scrutor 是一个简化 ASP.NET Core 应用程序中依赖注入（DI）注册过程的开源库，支持自动扫描和注册服务。通过简单的配置，开发者可以轻松地从指定程序集中筛选、注册服务，并设置其生命周期，同时支持服务装饰等高级功能。适用于大型项目，提高代码的可维护性和简洁性。仓库地址：<https://github.com/khellang/Scrutor>

随着科技与互联网的发展，企业对代理的需求日益增长。为加强HTTP代理IP的安全性和稳定性，可采取用户教育、使用加密协议、定期更换IP、监控可用性、设置访问控制、负载均衡、配置防火墙及定期更新维护等措施。这些方法能有效提升代理服务的安全性和可靠性。

本项目基于HMM模型实现金融数据预测，包括模型训练与预测两部分。在MATLAB2022A上运行，通过计算状态转移和观测概率预测未来值，并绘制了预测值、真实值及预测误差的对比图。HMM模型适用于金融市场的时间序列分析，能够有效捕捉隐藏状态及其转换规律，为金融预测提供有力工具。

使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型

使用Python实现深度学习模型：智能食品消费行为预测