【MATLAB】ICEEMDAN+FFT+HHT组合算法

CamVid 数据集是由剑桥大学公开发布的城市道路场景的数据集。CamVid全称：The Cambridge-driving Labeled Video Database，它是第一个具有目标类别语义标签的视频集合。 数据集包 括 700 多张精准标注的图片用于强监督学习，可分为训练集、验证集、测试集。同时， 在 CamVid 数据集中通常使用 11 种常用的类别来进行分割精度的评估，分别为：道路 （Road）、交通标志（Symbol）、汽车（Car）、天空（Sky）、行人道（Sidewalk）、电线杆 （Pole）、围墙（Fence）、行人（Pedestrian）、建筑物（Building）

这是谷歌在9月最近发布的一种新的架构 TSMixer: An all-MLP architecture for time series forecasting ，TSMixer是一种先进的多元模型，利用线性模型特征，在长期预测基准上表现良好。据我们所知，TSMixer是第一个在长期预测基准上表现与最先进的单变量模型一样好的多变量模型，在长期预测基准上，表明交叉变量信息不太有益。”

MaxCompute的租户级别Information Schema从租户角度提供项目元数据及使用历史数据等信息，您可以一次性拉取您同一个元数据中心下所有Project的某类元数据，从而进行各类元数据的统计分析。

Morton码是对栅格格网进行编码的一种算法，在Google中搜索Morton，搜索结果第一位是Wikipedia的Z-order Curve，这是因为Morton码编码结果展现为一种Z形的填充曲线。下面简要说一下如何计算四进制和十进制的Morton码。

本文将详细介绍苹果证书的作用及分类，包括企业证书、开发者证书、 推送证书、分发证书和MDM证书，帮助开发者了解如何正确使用和管理这些证书， 提升应用程序的开发和发布效率。

物联网安全是保护智能设备和用户隐私的重要任务。通过采取设备认证、数据加密、网络防火墙等关键策略，我们可以有效地降低物联网设备受到威胁的风险。未来，随着技术的不断发展，物联网安全将继续成为人工智能领域的关键挑战和发展方向。

智能代理作为一种新的人机交互方式，正在改变着人们与计算机系统之间的互动方式。从个人助手、聊天机器人到游戏智能，智能代理在多个领域展示了其强大的应用潜力。然而，智能代理也面临着语义理解、个性化定制和隐私等挑战。随着人工智能技术的不断发展，智能代理有望成为未来人机交互的重要方式之一。

阿里数据体系主要分为数据采集、数据计算、数据服务和数据应用四大层次。

本文介绍如何编写ChatGPT的思维链Prompt从而为用户提供智能客服服务。在智能客服场景中，经常会有用户询问对比各种产品的价格，如何让智能客服提供准确的答案？这就需要在构建Prompt过程中引入思维链的编写方式。

今天这篇小作文从Prompt的构建原则开始，简要介绍构建Prompt的2大原则，并以具体的纯中文使用示例进一步演示说明。

在生产环境中，Elasticsearch 集群的证书可能会因为过期而导致集群无法正常工作。为了避免这种情况的发生，我们需要及时更新证书，并保证更新证书的过程中保持 Elasticsearch 集群的高可用性和数据安全性。

2018Elastic Meetup南京交流会，由华泰证券李文强带来以“华泰证券Elasticsearch应用实践”为题的演讲。本文首先介绍了华泰证券具有系统运维繁琐、日志不能长期保存、日志数据价值没有挖掘、大数据领的一角的特点，接着介绍了它在日志搜索、日志分析和链路管理系统方面的应用实践，最后介绍了华泰证券Elasticsearch在使用中应注意的事项。

机器学习PAI通过声音数据分辨男女（含语音特征提取相关数据和代码）

随着互联网数据规模的爆炸式增长，如何从海量的历史、实时 数据中快速获取有用信息，变得越来越具有挑战性。搜索是获取信息最高效的途径之一，因此也是各类网站、应用的基础标配功能。开发者想在自己的产品中实现搜索功能一般都是基于某个开源搜索系统(如ElasticSearch、Solr、Sphinx

Hive的分区表与Oracle、MySQL类似，通过分区条件将数据分隔存储，提高查询效率。本文介绍了静态分区表和动态分区表的创建与使用方法，包括具体SQL语句和执行计划分析，附带视频讲解。静态分区表需显式指定分区条件，而动态分区表则根据插入数据自动创建分区。

Java 中的 "SocketException" 错误通常发生在网络通信过程中，如连接失败、断开连接或数据传输异常。处理方法包括检查网络配置、确保服务器正常运行、使用超时设置和重试机制，以及捕获并处理异常。

本教程涵盖了从数据库到AJAX的多个知识点，并详细介绍了项目实现过程，包括静态页面分析、数据库创建、项目结构搭建、JSP转换及各层代码编写。最后，通过通用分页和优化Servlet来提升代码质量。

JSP（Java Server Pages）是一种动态网页技术标准，允许在HTML页面中嵌入Java代码，实现网页逻辑与设计分离。JSP本质上是Servlet的简化，支持跨平台运行。JSP通过内置对象（如request、response、session等）和指令（如page、include、taglib）提供强大的功能，同时利用EL表达式和JSTL标签库简化页面开发。JSP的核心优势在于快速开发和维护Web应用。

阿里云人工智能平台 PAI 与华南理工大学金连文教授团队合作，在自然语言处理顶会 EMNLP 2024 上发表论文《VideoCLIP-XL: Advancing Long Description Understanding for Video CLIP Models》。VideoCLIP-XL 模型，有效地提升了对视频的长文本描述的理解能力。

【10月更文挑战第28天】SaaS虽被认为是几乎全能的解决方案，但企业仍需对业务和利润保持警惕。备份SaaS数据至关重要，原因包括：恢复过程可能缓慢；服务条款可能变化；云端数据并非永恒；人为错误难以避免；以及防止信息失控。因此，企业应确保有独立备份以应对各种风险。

使用 Python 爬取淘宝商品价格信息时，需注意法律和道德规范，遵守法律法规和平台规定，避免非法用途。技术上，可选择 Selenium 和 Requests 库，处理反爬措施如 IP 限制、验证码识别和请求频率控制。解析页面数据时，确定数据位置并清洗格式。数据存储可选择 CSV、Excel、JSON 或数据库，定期更新并去重。还需进行错误处理和日志记录，确保爬虫稳定运行。

本文介绍了Python中的协程、asyncio模块以及异步编程的相关知识。首先解释了协程的概念和实现方法，包括greenlet、yield关键字、asyncio装饰器和async/await关键字。接着详细讲解了协程的意义和应用场景，如提高IO密集型任务的性能。文章还介绍了事件循环、Task对象、Future对象等核心概念，并提供了多个实战案例，包括异步Redis、MySQL操作、FastAPI框架和异步爬虫。最后提到了uvloop作为asyncio的高性能替代方案。通过这些内容，读者可以全面了解和掌握Python中的异步编程技术。

本文介绍了高效编程中的多任务原理及其在Python中的实现。主要内容包括多任务的概念、单核和多核CPU的多任务实现、并发与并行的区别、多任务的实现方式（多进程、多线程、协程等）。详细讲解了进程的概念、使用方法、全局变量在多个子进程中的共享问题、启动大量子进程的方法、进程间通信（队列、字典、列表共享）、生产者消费者模型的实现，以及一个实际案例——抓取斗图网站的图片。通过这些内容，读者可以深入理解多任务编程的原理和实践技巧。

该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术，通过遗传算法优化水印嵌入参数，提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试，展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化，有效提升了水印技术的应用价值。

信息检索增强生成（RAG）是一种结合了检索系统和生成模型优势的技术，能够显著提升大型语言模型的性能。RAG通过从外部知识库中检索相关信息，增强模型的输入，从而生成更加准确、符合上下文、实时更新的响应。GitHub上涌现出多个开源RAG框架，如Haystack、RAGFlow、txtai等，每个框架都有独特的功能和特性，适用于不同的应用场景。这些框架不仅提高了模型的准确性和可靠性，还增强了过程的透明度和可解释性。

在音乐世界里，歌词是灵魂的载体，构建其结构至关重要。优秀的歌词需有引人入胜的开头、条理清晰且富变化的主体，以及深刻难忘的结尾。《妙笔生词智能写歌词软件》提供多种功能，帮助创作者克服结构难题，激发灵感，助你写出打动人心的歌词，开启音乐创作的新篇章。

歌词创作是通往音乐灵魂深处的大门。本文介绍了一些实用技巧，如借助《妙笔生词智能写歌词软件》的AI功能，捕捉生活中的灵感，确定主题，合理安排歌词结构，运用生动的语言和修辞手法，确保韵律和节奏，帮助你轻松开启创作之旅。

阿里云实时计算Flink版是一款全托管的Serverless实时流处理服务，基于Apache Flink构建，提供企业级增值功能。本文从稳定性、性能、开发运维、安全性和成本效益等方面全面评测该产品，展示其在实时数据处理中的卓越表现和高投资回报率。

【10月更文挑战第6天】 Python实现智能家居设备的统一控制平台

【10月更文挑战第5天】 Python实现深度学习模型：智能库存管理系统

大数据模型在多个领域均有广泛应用。在金融领域，它可用于风险评估与预测、智能营销及反欺诈检测，助力金融机构做出更加精准的决策；在医疗领域，大数据模型能够协助疾病诊断与预测、优化医疗资源管理和加速药物研发；在交通领域，该技术有助于交通流量预测、智能交通管理和物流管理，从而提升整体交通效率；电商领域则借助大数据模型实现商品推荐、库存管理和价格优化，增强用户体验与企业效益；此外，在能源和制造业中，大数据模型的应用范围涵盖从需求预测到设备故障预测等多个方面，全面推动了行业的智能化转型与升级。