本文展示了如何通过学习稀疏影响图、应用图卷积融合邻居节点信息，并结合时间卷积捕获演化模式的完整技术路径，深入分析每个步骤的机制原理和数学基础。

本文介绍了基于PAI-FeatureStore和通义千问大模型的LLM embedding功能，实现物品标题、内容字段的离线与在线特征管理。核心内容包括：1) 离线特征生产（MaxCompute批处理），通过API生成Embedding并存储；2) 在线特征同步，实时接入数据并更新Embedding至在线存储；3) Python SDK代码示例解析；4) 关键步骤说明，如客户端初始化、参数配置等；5) 最佳实践，涵盖性能优化、数据一致性及异常处理；6) 应用场景示例，如推荐系统和搜索排序。该方案支持端到端文本特征管理，满足多种语义理解需求。

随着中国医药制造业的蓬勃发展，中国已跃居全球第二大医药市场。随着监管政策的深入实施，市场对医药企业在生产、运营、管理等方面提出了更为严苛的要求。2025年政府工作报告明确提出，持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。

多线程爬虫优化：快速爬取并写入CSV

本文介绍了在鸿蒙系统中实现List元素位置交换的两种方法。方式一是通过列表的手势事件，利用`onItemDragStart`和`onItemDrop`方法，结合坐标与下标完成元素交换；方式二是借助元素和列表的拖拽事件，使用`onDragStart`与`onDrop`实现交互逻辑。文中详细解析了每一步代码，并指出当前方案存在交互动画不足的问题，未来将对此优化。希望读者能从中掌握实现技巧。

本项目基于云模型的车辆行驶速度估计算法，利用MATLAB2022A实现仿真。相比传统传感器测量方法，该算法通过数据驱动与智能推理间接估计车速，具备低成本、高适应性特点。核心程序通过逆向正态云发生器提取样本数据的数字特征（期望、熵、超熵），再用正向云发生器生成云滴进行速度估算。算法结合优化调整云模型参数及规则库更新，提升速度估计准确性。验证结果显示，其估算值与高精度传感器测量值高度吻合，适用于交通流量监测、安全预警等场景。

无论多难的问题，其实都有一个前提和”线索“。只要找到线索，就能解题。 I think I have proved P=NP problem from math.

文章摘要： 本文系统梳理Java并发编程核心知识点，助力2025年秋招面试。内容涵盖：1）基础概念，包括线程/进程区别、创建线程的3种方式（Thread/Runnable/Callable）、6种线程状态及转换；2）关键机制，对比sleep()与wait()的锁行为差异，解释start()而非run()启动线程的原因；3）工具类与典型应用场景。通过技术原理与代码示例结合的方式，帮助开发者深入理解并发模型、线程同步等核心问题，为高并发系统设计打下坚实基础。（150字）

淘宝天猫订单API接口简介：支持订单列表查询、订单详情获取及物流轨迹追踪功能。通过taobao.trades.sold.get等接口批量查询订单，按状态/时间筛选；taobao.trade.fullinfo.get获取订单详细信息；taobao.logistics.trade.trackget实时跟踪物流状态。开发者需注册账号、申请权限，并使用编程语言调用API，传递必要参数（如App Key、订单ID），处理JSON返回数据。适用于多场景订单管理与物流同步。

淘宝店铺商品API接口（item_search_shop）用于获取指定店铺内所有商品信息，包括商品ID、名称、价格、库存、描述、图片URL等。开发者可通过必填参数shop_id及可选参数（如page、sort、category_id等）实现分页查询、排序和分类筛选功能。响应数据包含状态码、消息、商品总数及详细列表，适用于电商平台与第三方应用展示店铺商品场景。

本项目基于A*算法实现复杂栅格地图的路径规划，适用于机器人导航、自动驾驶及游戏开发等领域。通过离散化现实环境为栅格地图，每个栅格表示空间区域属性（如可通行性）。A*算法利用启发函数评估节点，高效搜索从起点到终点的近似最优路径。项目在MATLAB2022a中运行，核心程序包含路径回溯与地图绘制功能，支持障碍物建模和路径可视化。理论结合实践，该方法具有重要应用价值，并可通过技术优化进一步提升性能。

本程序基于自混合干涉测量系统，使用MATLAB2022A实现线展宽因子（a因子）估计算法仿真。通过对比分析自由载流子效应、带间跃迁、带隙收缩等因素对a因子的影响，揭示其物理机制。核心代码分别计算了不同效应对a因子的贡献，并绘制相应曲线进行可视化展示。自混合干涉测量技术利用激光反馈效应实现物体物理量测量，而线展宽因子描述了激光输出频率随功率变化的敏感程度，是研究半导体激光器特性的重要参数。该算法为光学测量和激光器研究提供了有效工具。

Trino（原Presto SQL）是一款开源分布式SQL查询引擎，专为大数据联邦查询设计。它支持秒级查询PB级数据，可无缝对接Hive、MySQL、Kafka等20+异构数据源。其核心特性包括高速查询、弹性扩展和低成本使用，适合交互式分析与BI场景。Trino采用无共享架构，通过列式内存格式和动态代码生成优化性能，并提供丰富的连接器实现计算存储分离，最大化下推优化以提升效率。

本指南基于Spring Boot 3.x，融合微服务、云原生与响应式编程等前沿技术，打造现代化应用开发实践。通过构建智能电商平台案例，涵盖商品、订单、用户等核心服务，展示Spring WebFlux、OAuth 2.0认证、Spring Cloud Gateway路由、GraalVM原生编译等技术实现。同时提供Docker/Kubernetes部署方案及性能优化策略，助您掌握从开发到生产的全流程。代码示例详实，适合进阶开发者参考。

RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换（Transformations）与行动（Actions），提供丰富的API支持复杂数据处理。 执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程，通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存，提升资源利用率。 性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划，Tungsten提高运行效率，而合理分区与缓解数据倾斜可显著改善性能。这些特性共同确保Spark在大规模数据处理中的高效表现。

拍立淘图片搜索接口支持开发者通过上传图片或提供图片URL，在淘宝、天猫平台搜索相似商品，适用于商品识别、比价等场景。接口采用POST（上传图片）或GET（图片URL）请求方式，返回JSON格式数据，包含商品ID、标题、价格、卖家信息、销量及图片URL等详情，参数可指定搜索关键词、类目、结果数量等，默认返回20条。

淘宝天猫商品评论接口是用于获取商品用户评价信息的RESTful API，支持电商数据分析、竞品调研等需求。通过HTTP请求返回JSONP格式数据，包含评论内容、评分、时间及用户信息等字段。数据结构中，`rateDetail.rateList`为评论列表，`paginator`提供分页信息如每页数量、总评论数和最后一页页码，适用于情感分析与市场研究等多个领域。

评估数据接口（API）的稳定性和可靠性是保障系统运行的关键。本文从基础技术指标、场景化测试、长期监控及供应商评估四方面展开。技术指标涵盖响应时间、并发能力等；场景化测试包括负载、压力、容错与兼容性测试，确保复杂环境下的稳定性；长期监控通过实时指标、日志分析和历史数据复盘优化性能；供应商评估则关注资质、SLA与文档支持。建议建立常态化健康检查机制，确保API始终可靠。

“别只拿VR打游戏”：虚拟现实的市场前景，远比你想象得大

别光知道存数据库了，数据建模才是王道！（入门指南+实战代码）

淘宝天猫商品详情API接口由淘宝开放平台提供，支持获取商品主图、价格、标题、销量及属性等详细信息，广泛应用于电商数据分析与自动化购物领域。其功能涵盖商品基础信息（标题、类目、价格等）、详情描述、图片视频资源、SKU属性及评价统计数据的查询。示例代码展示了使用Python调用该API的方法，包括签名生成和参数构造，方便开发者快速集成与使用。

淘宝和天猫提供关键词搜索商品的API接口，支持开发者按关键词获取商品列表及相关数据。功能包括通过搜索关键词（q）返回商品基本信息，如ID、标题、价格、图片、销量等。支持排序（sort）、分页（page_no/page_size）、价格区间筛选（start_price/end_price）及分类搜索（cat）。返回JSON格式数据，含商品ID、标题、价格、图片链接、详情页链接和销量等字段。

实时比分更新背后的技术奥秘，远比你想象的复杂！从数据采集、传输、处理到用户推送，每个环节都充满挑战。情报来源包括官方接口、AI视觉识别和人工录入；传输方式从HTTP轮询到WebSocket，追求毫秒级延迟；数据清洗确保准确性，用户推送注重适配与优先级。开发者还需规避常见坑点，如消息队列、时区转换等。未来，AI预测、边缘计算甚至量子通信将让零延迟成为可能。想了解如何打造像顶级中场般精准、快速且可靠的比分系统吗？本文为你深度拆解！

利用Python构建今日头条搜索结果的可视化图表

通过 PAI-ModelGallery，可一站式零代码完成 DistilQwen-ThoughtX 系列模型的训练、评测、压缩和部署。

安徽京准分享：北斗RDSS授时和北斗授时RNSS的区别

速卖通（AliExpress）商品列表 API 是跨境电商开发者的重要工具，支持通过关键词、分类、价格区间等多种条件批量获取商品信息。该接口采用 HTTP GET/POST 请求方式，返回 JSON 格式的响应数据，并提供分页机制以处理大量数据。适用于电商数据分析、价格监控及比价工具开发等场景，助力高效挖掘商品资源。

速卖通（AliExpress）是阿里巴巴旗下的跨境电商平台，其商品详情API为开发者提供获取商品标题、价格、库存等详细信息的功能。通过HTTP GET/POST请求，结合请求URL与必要参数（如app_key、access_token、product_id等），可灵活获取所需数据，用于构建价格监控、比价网站或商品分析系统等应用，助力跨境电商领域的创新开发。

本项目实现了一种基于小波变换层次化编码的遥感图像加密算法，并通过MATLAB2022A进行仿真测试。算法对遥感图像进行小波变换后，利用Logistic混沌映射分别对LL、LH、HL和HH子带加密，完成图像的置乱与扩散处理。核心程序展示了图像灰度化、加密及直方图分析过程，最终验证加密图像的相关性、熵和解密后图像质量等性能指标。通过实验结果（附图展示），证明了该算法在图像安全性与可恢复性方面的有效性。

一个基于Python的印刷字体识别系统，遵循 GNU_GPL_v3 许可，具备字体倾斜校正、行与字符分割及字符识别功能。采用HOG算法训练SVM模型，使用Chars74K数据集。系统包含简单UI，支持动态加载和结果展示。核心算法包括自适应扩展+连通域辅助的行分割，以及垂直投影+连通域+极小值法细分粘连字符的字符分割。项目文件结构清晰，涵盖图像处理、模型训练与加载等功能模块。

本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。

本文探讨了在图神经网络中将DGL接口替换为PyG实现的方法，重点以RFdiffusion蛋白质设计模型中的SE3Transformer为例。SE3Transformer通过SE(3)等变性提取三维几何特征，其图构建部分依赖DGL接口。文章详细介绍了两个关键函数的替换：`make_full_graph` 和 `make_topk_graph`。前者构建完全连接图，后者生成k近邻图。通过PyG的高效实现（如`knn_graph`），我们简化了图结构创建过程，并调整边特征处理逻辑以兼容不同框架，从而更好地支持昇腾NPU等硬件环境。此方法为跨库迁移提供了实用参考。

本指南结合最新Java技术趋势，涵盖微服务（Spring Cloud Alibaba）、响应式编程（Spring WebFlux）、容器化部署（Docker+Kubernetes）、函数式编程、性能优化及测试等核心领域。通过具体实现步骤与示例代码，深入讲解服务注册发现、配置中心、熔断限流、响应式数据库访问、JVM调优等内容。适合备战Java面试，提升实操能力，助力技术进阶。资源链接：[https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)

# 使用DevEcoStudio 开发、编译鸿蒙 NEXT_APP 以及使用中文插件 #鸿蒙开发工具 #DevEco Studio

如果您需要将存储在MaxCompute中的大规模结构化数据导入Milvus，以支持高效的向量检索和相似性分析，可以通过DataWorks的数据集成服务实现无缝同步。本文介绍如何利用DataWorks，快速完成从MaxCompute到Milvus的离线数据同步。

本项目实现了一种基于混沌加密的遥感图像加密算法MATLAB仿真（测试版本：MATLAB2022A）。通过Logistic映射与Baker映射生成混沌序列，对遥感图像进行加密和解密处理。程序分析了加解密后图像的直方图、像素相关性、信息熵及解密图像质量等指标。结果显示，加密图像具有良好的随机性和安全性，能有效保护遥感图像中的敏感信息。该算法适用于军事、环境监测等领域，具备加密速度快、密钥空间大、安全性高的特点。

本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。

本内容介绍了亚马逊商品列表API接口的应用价值与操作方法。在电商数据分析驱动决策的背景下，该接口可自动化获取商品基本信息（如名称、价格、评价等），助力市场调研、竞品分析及价格监控等场景。接口通过设置搜索条件（关键词、类目、价格范围等）筛选商品列表，以GET请求方式调用，返回JSON或XML格式数据，包含商品基本信息、价格、评价、图片链接及库存状态等内容。合理使用此接口可提升运营效率、降低人力成本并及时掌握市场动态。

深度学习训练中，GPU内存不足（OOM）是常见难题。PyTorch虽提供内存分析工具，但其官方可视化方案存在严重性能瓶颈，尤其在处理大型模型快照时表现极差。为解决这一问题，SnapViewer项目应运而生。该项目通过将内存快照解析为三角形网格结构并借助成熟渲染库，充分发挥GPU并行计算优势，大幅提升大型快照处理效率。此外，SnapViewer优化了数据处理流水线，采用Rust和Python结合的方式，实现高效压缩与解析。项目不仅解决了现有工具的性能缺陷，还为开发者提供了更流畅的内存分析体验，对类似性能优化项目具有重要参考价值。

亚马逊商品详情API（Product Advertising API）让开发者以编程方式获取亚马逊商品信息，如标题、价格、库存、评价等。功能涵盖商品基本信息、购买属性、用户反馈、分类与促销信息。使用时需选择端点（如ItemLookup或ItemSearch）、构建请求、发送至服务器并处理响应数据（JSON/XML格式），同时做好错误处理。适合电商应用开发与数据分析。

这是一套基于SpringBoot + Vue3开发的婚恋交友系统，支持微信公众号、Uniapp小程序和APP端。系统包含实名认证、智能匹配、视频相亲、会员体系等功能，适用于婚恋社交平台和相亲交友应用。后端采用SpringBoot 3.x与MyBatis-Plus，前端使用Vue3与Uniapp，支持快速部署和二次开发。适合技术团队或有经验的个人创业者使用。

本文从开发者视角解析App Trace技术的关键功能与实现方法，涵盖传参安装、一键拉起和快速安装技术。详细介绍了Android和iOS平台的具体实现代码与配置要点，探讨了参数丢失、跨平台一致性及iOS限制等技术挑战的解决方案，并提供了测试策略、监控指标和性能优化的最佳实践建议，帮助开发者提升用户获取效率与体验。