产品经理的沟通协调能力对于产品的成功和团队的高效运作至关重要。只有具备了强大的沟通和协调能力，产品经理才能更好地履行职责，推动产品的发展和公司的业务创新。

数据要素与数据安全是数字经济时代不可分割的双生子。只有在保障数据安全的前提下，才能充分发挥数据要素的价值，推动数字经济持续健康发展。构建可信数据生态，需要政府、企业、社会组织及广大公众的共同努力，形成合力，共同应对挑战，共创数字经济的美好未来。

​ 在当今数字化转型的浪潮中，数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的爆炸性增长，如何高效、安全地治理这些数据成为企业面临的重要挑战。人工智能（AI）与边缘计算技术的融合，为数据治理带来了前所未有的机遇。本文将通过实际案例，探讨如何利用AI与边缘计算显著提升数据治理的效率和效果。

🚀 DB-GPT首期源码解读系列上线啦！ ✨直播视频看点满满：项目发起人陈发强亲临，初次剖析架构，完整呈现从设计思考到架构逻辑的全过程，让你全面了解 DB-GPT。

本文介绍了一种高性能的任务流线程池设计，涵盖多种优化机制。首先介绍了Work Steal机制，通过任务偷窃提高资源利用率。接着讨论了优先级任务，使不同优先级的任务得到合理调度。然后提出了缓存机制，通过环形缓存队列提升程序负载能力。Local Thread机制则通过预先创建线程减少创建和销毁线程的开销。Lock Free机制进一步减少了锁的竞争。容量动态调整机制根据任务负载动态调整线程数量。批量处理机制提高了任务处理效率。此外，还介绍了负载均衡、避免等待、预测优化、减少复制等策略。最后，任务组的设计便于管理和复用多任务。整体设计旨在提升线程池的性能和稳定性。

使用Python实现深度学习模型：智能客户服务与支持

该程序基于禁忌搜索算法求解车辆路径问题（VRP），使用MATLAB2022a版本实现，并带有GUI界面。用户可通过界面设置参数并查看结果。禁忌搜索算法通过迭代改进当前解，并利用记忆机制避免陷入局部最优。程序包含初始化、定义邻域结构、设置禁忌列表等步骤，最终输出最优路径和相关数据图表。

从去年的大模型之战，到今年的AI应用之争，云服务正在迈入全新的发展阶段。AI这个杠杆将各家厂商的竞争策略更向前推进了一步。

使用Python实现深度学习模型：智能身份验证与防伪

`<stddef.h>` 是 C 标准库的一个头文件，定义了常用类型和宏，包括 `size_t`（表示对象大小）、`ptrdiff_t`（指针间差值）、`NULL`（空指针）和 `offsetof`（计算结构体成员偏移量）。

淘宝详情API接口是淘宝开放平台提供的一种API接口，它允许开发者通过编程方式获取淘宝商品的详细信息。这些信息包括商品的基本属性、价格、库存状态、销售策略、卖家信息等，对于电商分析、市场研究或者商品信息管理等场景非常有用。

URL有多种类型，包括绝对URL，其包含完整路径；相对URL，则基于当前文档位置。此外有协议相对URL，不指定协议；锚点URL用于定位页面内特定位置；邮政URL用于创建邮件链接；电话URL用于拨打电话；文件URL指向本地文件；数据URL则直接在HTML中嵌入小文件，如图片。

程序员的焦虑源于行业内的激烈竞争与技术快速迭代。一方面，某些编程语言虽广泛使用，但市场已趋饱和；另一方面，大语言模型（LLM）的普及大幅提升了开发效率，使经验与创新能力变得更为关键。面对未来，可考虑三大方向：一是人工智能，不仅是算法研究，还包括大数据处理与应用；二是嵌入式，与AI结合有广阔前景；三是云计算，支撑大规模模型运行所需的强大计算与存储能力。这些方向将为程序员提供新的机遇。

使用Python实现深度学习模型：智能宠物监控与管理

该程序基于ESTAR指数平滑转换自回归模型，对CPI数据进行统计分析与MATLAB仿真，主要利用M-ESTAR模型计算WNL值、P值、Q值及12阶ARCH值。ESTAR模型结合指数平滑与状态转换自回归，适用于处理经济数据中的非线性趋势变化。在MATLAB 2022a版本中运行并通过ADF检验验证模型的平稳性，适用于复杂的高阶自回归模型。

本文将介绍三种适用于不同类型数据和任务的半监督学习方法。我们还将在一个实际数据集上评估这些方法的性能，并与仅使用标记数据的基准进行比较。

该程序基于小波神经网络实现数据分类，输入为5个特征值，输出为“是”或“否”。使用MATLAB 2022a版本，50组数据训练，30组数据验证。通过小波函数捕捉数据局部特征，提高分类性能。训练误差和识别结果通过图表展示。

在Java中，对象是根据类模板实例化的内存实体，具有唯一标识符、属性及行为。通过`new`关键字实例化对象并用构造方法初始化。变量存储的是对象引用而非对象本身，属性描述对象状态，方法定义其行为。Java利用垃圾回收机制自动处理不再使用的对象内存回收，极大地简化了对象生命周期管理，同时对象具备封装、继承和多态性，促进了代码的重用与模块化设计。这使得Java程序更易于理解、维护和扩展。

使用Python实现智能信用评分系统

本项目使用遗传算法（GA）解决旅行商问题（TSP），目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题，启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现，通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤，最终展示适应度收敛曲线及最优路径。

大数据& AI 产品技术月刊【2024年8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。

看不见就管不好？——机器学习如何把供应链“照亮”！

本文介绍了Java 17及后续版本的核心技术实操，涵盖新特性、集合框架、异常处理和多线程编程等内容。主要包括：密封类(Sealed Classes)的继承层级控制、模式匹配(Pattern Matching)简化类型判断、文本块(Text Blocks)处理多行字符串；集合框架中的工厂方法和Stream API高级操作；异常处理的最佳实践如自动资源管理(ARM)和自定义异常；多线程编程中的CompletableFuture异步编程和ReentrantLock显式锁使用。

本文介绍了华为仓颉语言中的三种线程同步机制：MultiConditionMonitor、synchronized和ThreadLocal。MultiConditionMonitor继承自ReentrantMutex，通过条件变量实现复杂线程同步，文中以生产者-消费者模型为例展示了其用法。synchronized关键字自动加解锁，简化了ReentrantMutex的使用。ThreadLocal则通过线程局部存储实现线程隔离。这三种机制分别适用于不同场景，与Java中的同步工具类似，掌握后可以有效解决多线程并发问题。文章包含代码示例和测试结果，清晰地展示了各机制的实现原理和使用方法。

本文介绍了华为仓颉语言中的三种常见线程同步机制：原子操作、互斥锁和条件变量。原子操作（如AtomicInt64）确保多线程下的数据访问安全；可重入互斥锁（ReentrantMutex）通过lock()、unlock()和tryLock()方法解决线程竞争问题；Monitor作为内置锁，扩展了wait()、notify()和notifyAll()功能，用于线程间通信。文章通过代码示例详细解析了每种机制的使用场景与注意事项，帮助开发者快速掌握仓颉语言的同步机制，保障多线程程序的安全性。

“脏数据不清，分析徒劳”——聊聊数据分析里最容易被忽视的苦差事

戴上VR不是终点，能“沉浸进去”才是——聊聊虚拟现实里的用户体验设计那些事儿

华为仓颉语言是一种基于鸿蒙系统的新型编程语言，结合了Java和C的特点，支持与ArkTs互相调用，提升应用性能。本文详细对比了仓颉语言中结构体（struct）和类（class）的区别：struct不支持继承，赋值时为值传递；而class支持单继承、多实现，赋值时为引用传递。两者均支持构造函数及成员访问修饰符，但struct新增internal修饰符限制包内访问。开发者需根据实际需求选择合适的使用场景。

当你的数据像翘翘板一样严重倾斜时，该如何挽救你的机器学习模型？本文详解imbalanced-learn库的四大绝招，帮你轻松应对数据不平衡问题，提升模型性能。

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本文详细介绍了在开发城市选择功能时，如何处理城市列表中的多音字、按字母顺序排列城市以及将首字母相同的城市分组的技术实现。首先，通过使用pinyin4js库处理多音字，确保每个城市名称的首字母正确。接着，利用Intl.Collator对城市数据进行字母排序。最后，通过遍历和条件判断，将首字母相同的城市分组，并使用ListItemGroup和sticky功能在UI中展示分组结果。文章强调了分组处理的复杂性，并鼓励读者动手实践以加深理解。

智能电网里的大数据魔法：让能源管理更智慧、更节能