当数据遇见智能：这对"饭搭子"如何炒出商业价值的满汉全席

本文介绍了基于Java语言和MySQL数据库的校园美食交流系统的设计与实现。该系统采用B/S架构和SSM框架，旨在提高校园美食信息管理的效率与便捷性。主要内容包括：系统的开发背景、目的及内容；对Java技术、MySQL数据库、B/S结构和SSM框架的介绍；系统分析部分涵盖可行性分析、性能分析和功能需求分析；最后详细描述了系统各功能模块的具体实现，如登录、管理员功能（美食分类管理、用户管理等）和前台首页功能。通过此系统，管理员可以高效管理美食信息，用户也能方便地获取和分享美食资讯，从而提升校园美食交流的管理水平和用户体验。

本文介绍了基于B/S结构的学校运动会信息管理系统开发过程。该系统采用JSP技术和MySQL数据库，确保了系统的安全性和稳定性。系统界面友好、操作简便，涵盖系统概述、分析、设计、数据库设计和测试等环节，实现了学校运动会信息管理的重要功能。经过测试，系统运行稳定，操作便捷，具备全面的功能、良好的可扩展性和维护性，有效提升了运动会信息管理的效率和准确性。关键词：学校运动会信息管理；B/S结构；JSP技术；MYSQL数据库。

数据可视化：让数据讲故事的力量

在零售行业，干数据分析和汇报的小伙伴肯定懂，每个月、每季度、每年都要做各种报告往上交。随着公司业务的拓展，销售的类目从几种到几十种，甚至到上百种，数据量也不断往上涨。以前做个Excel表、画几张图就能搞定的事情，现在光是整理这些数据就够让人头疼了，更别说还要从中找出有用的信息，做成清晰易懂的报告。因为，面对这么庞大的数据量，我们真是遇到了前所未有的挑战。DataV Note作为一个智能分析文档，解决了我们的困境。

使用源码搭建体育比分直播系统比从零开发或第三方服务更高效。它节省开发时间和成本，提供灵活定制功能，支持品牌化与UI优化；掌控数据源与更新机制，提高数据实时性；优化系统性能，减少冗余功能；增强数据安全与隐私控制，避免依赖第三方；具备长期维护和扩展性，支持新功能和技术兼容。适合希望打造自有品牌、优化用户体验的企业或开发者。

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。

本文总结了命令行工作流中的关键工具和操作，包括vim、shell和Python。主要内容如下： 1. **上次回顾**：完成了输入输出的代码编写，并再次练习了vim的使用。 2. **shell基础**：介绍了shell环境及其基本命令，如`pwd`、`cd`、`ll -l`等。 3. **Python游乐场**：通过`python3`命令进入Python交互环境，可以进行简单计算和函数调用，常用函数有`help`、`ord`、`chr`等。 4. **vim编辑器**：详细讲解了vim的三种模式（正常模式、插入模式、底行命令模式）及其切换方法，以及常用的底行命令如`:w`、`:q`、`

唯品会商品列表接口助力电商数据分析、竞品调研和价格监控。开发者可通过合法途径获取接口权限，使用HTTP GET/POST请求获取商品名称、价格等信息，返回JSON格式数据。Python示例代码展示如何调用接口并解析返回数据。应用场景涵盖市场调研、价格监控、数据挖掘与分析及电商运营优化，为企业决策提供有力支持。

《产品设计详解 - AxureMost》探讨了影响用户体验的五大方面：可用性、心流、沉浸感、情感和美感。可用性强调产品的易用性和效率，确保用户能顺利完成任务且体验良好；心流关注用户在使用过程中达到忘我状态的心理体验；沉浸感通过多感知体验让用户感觉身临其境；情感化设计旨在引发用户情绪共鸣，提升互动积极性；美感设计则注重激发用户的审美愉悦，创造深层次的情感连接。本文还介绍了各方面的具体设计原则和应用场景，帮助设计师更好地理解并应用这些概念。

商业体验设计旨在通过牺牲用户体验以实现企业盈利，而用户体验设计则以用户为中心，注重用户在使用产品时的多方面感受，包括感官、交互、情感、信任、价值和文化体验。用户体验设计强调严谨性、创意性和一致性，确保用户操作便捷且愉悦，同时考虑不同层次用户的需求，提供引导和支持，最终提升用户的整体满意度和忠诚度。

解码大数据的四个V：体积、速度、种类与真实性

很久前试用DataWorks，初版功能完善，通过提工单解决问题并学会日志分析。Copilot接入后，发现其SQL功能未严格遵循阿里云官方文档，修改的SQL不尽如人意，有待提升。整体而言，DataWorks功能强大、可定制化高、集成方便，在大数据处理方面表现出色。

产品经理的通用能力涵盖需求分析、产品设计与UI知识。核心能力包括：1) **沟通能力**：口头和书面表达清晰；2) **学习能力**：持续学习新知识，多渠道拓展视野；3) **思考能力**：形成独立见解，追问本质，定期复盘；4) **积极主动能力**：对事情、他人、产品和自己负责；5) **决策能力**：平衡取舍，站在用户角度，优先处理重要事项。

1688商品详情接口系列（1688 API）是阿里巴巴旗下批发电商平台提供的强大工具，支持开发者、商家获取商品的详细信息。通过商品基本信息、价格库存、图片和描述查询接口，用户可以精准高效地获取商品数据，涵盖电商运营、数据分析、市场调研等领域，极大提升工作效率。示例代码展示了如何使用Python调用这些接口，助力电商平台整合、价格监控、商品展示优化及库存管理等应用场景。

设置任务执行最长时间

简介：本文介绍了如何使用拍立淘图片搜索 API 在京东平台上查找相似商品。首先需安装 Python 库 `requests`，并通过内置库 `hashlib` 生成签名。API 支持通过图片 URL 或 Base64 编码的图片进行搜索，返回商品名称、价格等信息。示例代码展示了如何构建请求并处理响应。应用场景包括电商购物助手和竞品分析，帮助用户和商家提高购物效率和市场竞争力。

本简介介绍了使用 Python 调用京东商品搜索和详情 API 的方法。首先需安装 `requests` 库，`hashlib` 和 `time` 为内置库无需安装。API 支持按关键词、类别等条件搜索商品，返回 JSON 格式的商品列表，包括 ID、名称、价格等信息。通过商品 ID 可获取详细信息如描述、规格等。示例代码展示了如何生成签名并发送请求。应用场景包括市场调研、竞品监测和价格预警等，为企业决策提供数据支持。

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。

AirMSPI_ImPACT-PM_Ellipsoid-projected_Georegistered_Radiance_Data 是在 ImPACT-PM 飞行活动中获取的 AirMSPI 第6版椭球投影地理坐标辐射度产品。该数据包含云、气溶胶和地球表面的多角度、多光谱及偏振信息，涵盖8个波长（355至935纳米），并提供辐照度、时间、角度等参数。特别适用于大气颗粒物研究和遥感应用。数据格式为 HDF-EOS-5，采集时间为2016年7月5日至8日。

我的阿里云社区年度总结报告：Python、人工智能与大数据领域的探索之旅

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。

本项目基于分块贝叶斯非局部均值优化（OBNLM）算法实现图像去噪，使用MATLAB2022A进行仿真。通过调整块大小和窗口大小等参数，研究其对去噪效果的影响。OBNLM结合了经典NLM算法与贝叶斯统计理论，利用块匹配和概率模型优化相似块的加权融合，提高去噪效率和保真度。实验展示了不同参数设置下的去噪结果，验证了算法的有效性。

本项目基于魏格纳函数和焦散线方法，使用MATLAB 2022A模拟自加速光束。通过魏格纳函数法生成多种自加速光束，并设计相应方法，展示仿真结果。核心程序包括相位和幅度的计算、光场分布及拟合分析，实现对光束传播特性的精确控制。应用领域涵盖光学成像、光操控和光束聚焦等。 关键步骤： 1. 利用魏格纳函数计算光场分布。 2. 模拟并展示自加速光束的相位和幅度图像。 3. 通过拟合分析，验证光束加速特性。 该算法原理基于魏格纳函数描述光场分布，结合数值模拟技术，实现对光束形状和传播特性的精确控制。通过调整光束相位分布，可改变其传播特性，如聚焦或加速。

雷同性分析问题探讨了企业投标数据的相似度计算方法及其应用。通过比例计算（分子为匹配条数，分母为投标次数乘积）评估企业间关联，达到75%阀值则视为团伙。文中对比了分箱算法、聚类算法和暴力穷举法等方案的可行性，指出目前以比率作为评判依据较为合理，但需进一步讨论其有效性。前端展示方面，建议采用类似企业关联网的方式呈现关联关系。

通义千问VL图片理解大模型部分规格降价，PAI 灵骏智算资源配额支持多个VSW，对象存储 OSS 资源池 QoS 发布，详情请点击阿里云产品十二月刊

模型恢复出错，是特征参数不一致问题

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。

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。

阿里云MaxCompute MaxFrame推出分布式Python计算服务MaxFrame评测活动，助力开发者高效完成大规模数据处理、可视化探索及ML/AI开发。活动时间为2024年12月17日至2025年1月31日，参与者需体验MaxFrame并发布评测文章，有机会赢取精美礼品。

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。

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。

本次分享主要探讨了大模型在应用中的经验和心得，特别是在深圳市模型推出后对其应用场景的思考。内容涵盖生成式大模型的应用、标注准确率接近人工、招聘领域的具体应用效果，以及大模型如何重塑招聘生态和赋能职场。通过实际案例展示了大模型在客服、电话分析、简历优化等场景中的高效应用，强调其在降低成本、提高效率和解决时空错配问题上的优势。未来，大模型有望进一步优化招聘流程，提升企业与求职者的匹配效率。

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。

G端产品经理在政府数字化转型中扮演着关键角色，连接政府需求与技术实现。他们负责挖掘需求、规划方案、推动跨部门协作，并监督项目进展。具体职责包括需求调研、产品规划与设计、原型制作、文档撰写及交互与视觉设计等。面对复杂多变的需求、快速更新的技术和严格的项目验收，G端产品经理需不断提升专业技能，以适应挑战并推动政府治理体系现代化。

1688.item_search_shop API是阿里巴巴1688平台提供的核心接口之一，支持根据关键词搜索指定店铺的商品，并获取商品详情、图片、价格等信息。该API允许设定搜索结果排序方式，如按销量或价格排序，满足不同需求。开发者可将其集成到电商应用中，提升用户体验；市场分析人员可利用其进行趋势和竞争对手分析；供应链管理人员则能监控库存，优化策略。示例代码展示了如何使用Python调用该API，帮助开发者快速上手。这一API的推出标志着B2B电商领域商品搜索技术的重要进步，推动行业向更高效、智能的方向发展。

作为一名运维开发工程师，我根据官方文档体验了阿里云MaxFrame产品，并对其在分布式Pandas处理和AI数据处理方面进行了深入评测。本文从最佳实践、产品体验、AI数据预处理对比三方面进行评估。MaxFrame在分布式Pandas操作中表现出色，支持groupby、join等操作，显著提升数据处理效率；在AI数据预处理方面也展示了便捷性，但缺乏针对大模型的特定优化。总体而言，MaxFrame易用性强，适合大规模数据分析和AI模型训练，但仍需增加更多功能和支持以进一步完善。