本项目实现了一种基于变分模态分解（VMD）的短期电力负荷预测模型——VMD-CNN-LSTM。通过VMD技术将原始电力负荷数据分解为多个平稳子序列，结合温度和时间等特征构建矩阵，输入CNN-LSTM模型训练，最终叠加重构得到预测结果。此方法有效应对非线性和非平稳性引起的误差，精度高且稳定性强。程序采用Python编写，注释清晰，运行稳定，并提供直观的可视化结果。附带部分代码及详细运行结果展示，下载链接已提供。

本文详细介绍如何通过淘宝天猫商品详情数据接口采集商品信息。首先概述了常用接口（如taobao.item.get、tmall.item.get）的功能，可获取商品基础信息、描述及评价等。接着说明接入准备，包括注册认证、创建应用与申请权限，以及开发环境配置。最后提供采集流程指引，如通过商品链接或搜索接口获取ID，并以Python示例展示接口调用方法，助力开发者高效挖掘电商数据价值。

智能互联，未来在手：解读可穿戴设备与物联网的深度融合

本文介绍了强化学习中的蒙特卡罗算法，包括其基本概念、两种估值方法（首次访问蒙特卡罗与每次访问蒙特卡罗）及增量平均优化方式。蒙特卡罗法是一种基于完整回合采样的无模型学习方法，通过统计经验回报的平均值估计状态或动作价值函数。文章详细讲解了算法流程，并指出其初期方差较大、估值不稳定等缺点。最后对比动态规划，说明了蒙特卡罗法在强化学习中的应用价值。适合初学者理解蒙特卡罗算法的核心思想与实现步骤。

本文是“手把手教你入门强化学习”系列的第二篇，重点讲解了强化学习的核心数学模型——Markov决策过程（MDP）。文章从马尔可夫性质出发，逐步引入马尔可夫过程、马尔可夫奖励过程，最终深入到马尔可夫决策过程，详细解析了状态转移、奖励机制、价值函数及贝尔曼方程等关键概念。同时，文中还介绍了策略函数、最优价值函数等内容，并指出求解强化学习问题的关键在于寻找最优策略。通过理论推导与实践结合的方式，帮助读者更好地理解强化学习基础原理。

本项目基于微信小程序开发校园二手交易平台，旨在解决大学生闲置物品交易问题。系统采用Java语言和MySQL数据库设计，支持用户浏览、收藏、评价商品及发布闲置物品。管理员可审核商品和用户信息，确保交易安全。系统具备在线搜索功能，方便用户查找商品，并提供实时沟通渠道，增强平台透明度和用户体验。该平台简化了二手交易流程，满足了大学生对便捷、高效交易的需求，具有重要的实际应用价值。

本程序使用MATLAB2022A实现一维信号的小波变换与重构，对正弦测试信号进行小波分解和重构，并计算重构信号与原信号的误差。核心步骤包括：绘制分解系数图像、上抽取与滤波重构、对比原始与重构信号及误差分析。小波变换通过多分辨率分析捕捉信号的局部特征，适用于非平稳信号处理，在信号去噪、压缩等领域有广泛应用。

量子计算与人工智能的结合：引领科技革命的前沿

本文将为您带来“基于 PAI-RAG 构建 DeepSeek 联网搜索+企业级知识库助手服务”解决方案，PAI-RAG 提供全面的生态能力，支持一键部署至企业微信、微信公众号、钉钉群聊机器人等，助力打造多场景的AI助理，全面提升业务效率与用户体验。

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。

本文将详细介绍五种具有重要应用价值的统计检验方法，并探讨它们在免疫学（TCR/BCR库分析）、金融数据分析和运动科学等领域的具体应用。

陪玩系统的安全问题至关重要，涉及用户数据保护、支付安全和平台稳定性。关键措施包括多因子认证、支付接口加密、防止恶意脚本注入、DDoS攻击防护及数据加密。同时，优化用户体验也非常重要，如简化操作流程、提供互动功能和个性化服务。核心功能涵盖用户注册、陪玩师资料展示、智能匹配、实时通讯、支付结算等。开发时需综合考虑需求分析、技术选型、界面设计和功能实现，并进行充分测试与优化，确保系统稳定性和安全性。

阿里云EMR-StarRocks联合镜舟科技，基于EMR-StarRocks实现游戏实时湖仓分析，免费试用物化视图、Paimon写入查询等新能力，前45位赢取StarRocks定制T恤、Lamy钢笔，小米充电宝，阿里云拍拍灯等活动礼品，前500位均可获得创意马克杯。

本文介绍了`test`工具在Shell命令测试中的应用，包括检查文件存在性、权限、文件比较、数值和字符串比较以及多条件判断等常见用法，并提供了具体示例。

Spring框架是一个全面的Java企业级应用开发框架，其核心容器模块为其他模块提供基础支持，包括Beans、Core、Context和SpEL四大子模块；数据访问及集成模块支持数据库操作，涵盖JDBC、ORM、OXM、JMS和Transactions；Web模块则专注于Web应用，提供Servlet、WebSocket等功能；此外，还包括AOP、Aspects、Instrumentation、Messaging和Test等辅助模块，共同构建强大的企业级应用解决方案。

要对接淘宝/天猫官方商品或订单API，需先注册淘宝开放平台账号，创建应用获取App Key和App Secret。之后，详细阅读API文档，了解接口功能及权限要求，编写认证、构建请求、发送请求和处理响应的代码。最后，在沙箱环境中测试与调试，确保API调用的正确性和稳定性。

“NoSuchFieldError”是Java中常见的运行时错误，通常由于访问不存在的类字段引起。解决方法包括：检查字段拼写、确保类路径正确、更新依赖库版本等。

DataV“山海计划”根据中国城市规划特色，建立城市地块、建筑、道路等“城市要素知识库”，基于AI大模型技术生成更贴近“中国特色”的城市场景。基于DataV“山海计划”的UE引擎插件已经登陆Epic Fab，广大UE引擎开发者可以通过该插件免费体验城市历史悠久的广州场景三维资产。除了三维城市场景生成，DataV为智慧城市提供完整的数据看板解决方案，提供200+基础图表、支持API、MySQL、SQL Server、人大金仓、达梦等30+数据源，通过DataV与UE引擎，广大开发者可以低成本获得“智慧城市”开发方案，将更多精力放在满足用户业务需求上，从而提升智慧城市项目的交付质量。

Beautiful Soup 是一个用于从网页中抓取数据的 Python 库，提供了简单易用的函数来处理导航、搜索和修改分析树。支持多种解析器，如 Python 标准库中的 HTML 解析器和更强大的 lxml 解析器。通过简单的代码即可实现复杂的数据抓取任务。本文介绍了 Beautiful Soup 的安装、基本使用、对象类型、文档树遍历和搜索方法，以及 CSS 选择器的使用。

RocketMQ消息重试次数和时间间隔可通过查看消费者和Broker日志、使用管理控制台的监控页面和消息查询功能，或通过分析消费者代码和RocketMQ客户端库代码等方式获取。日志中常有消费失败重试的明确记录，控制台可监控消费情况推断重试状态，代码分析则适合技术用户深入了解。

.NET 框架的发展，我们越来越多地寻求能够在多个平台上无缝运行的应用解决方案。

2024年云栖大会上，阿里云核心自研云原生智能数据仓库产品MaxCompute，在经过一年的深度打磨后，推出了其迈向下一代智能云数据仓的系列主题分享。此次产品发布，充分展示MaxCompute产品领先行业的云数据产品发展理念与核心优势。

在数据驱动的时代，人工智能（AI）正重塑世界。蚂蚁集团的师文汇在「DATA+AI」论坛上发表演讲，阐述了《数据驱动的AI原生应用与开放框架》。他指出，AI应用经历了从数据积累到大模型的智能飞跃，数据已成为智能应用成功的关键。师文汇强调，构建智能应用需结合优质大模型与行业数据。演讲还介绍了AI原生应用的研发变革与挑战，包括编程模型转变、研发范式的不确定性及与现有系统的交互等问题。此外，他还分享了AI原生应用框架的思考与探索，提出了泛ETL、实验反馈机制及应对不确定性等解决方案，并展示了DB-GPT在政企、金融等多个领域的应用案例。

近期，大模型推理社区（vLLM，SGLang 等）普遍开始关注框架运行时开销，提出了多步调度、异步输出处理、独立 API Server 进程等工作，来分摊或掩盖部分开销。 在我们的实际业务场景中，也观察到高额的框架开销严重限制了系统吞吐，特别是在高并发（>1k）场景下，运行时开销已经接近或高于 GPU 运行时间，导致资源严重浪费和性能下降。为此，BladeLLM 设计并实现了基于 Python 的纯异步 LLM 推理架构 -- TAG (Totally Asynchronous Generator) ，以最大程度提高 GPU 利用率，提升引擎性能。

【9月更文第4天】企业资源计划（ERP）系统是现代企业管理不可或缺的一部分，它集成了公司的关键业务流程，并提供了统一的数据管理平台。本文将探讨如何从零开始构建一个简单的ERP系统，并提供一些基本的代码示例来演示关键组件的开发过程。

注意力机制已成为深度学习模型的关键组件，尤其在卷积神经网络（CNN）中发挥了重要作用。通过使模型关注输入数据中最相关的部分，注意力机制显著提升了CNN在图像分类、目标检测和语义分割等任务中的表现。本文将详细介绍CNN中的注意力机制，包括其基本概念、不同类型（如通道注意力、空间注意力和混合注意力）以及实际实现方法。此外，还将探讨注意力机制在多个计算机视觉任务中的应用效果及其面临的挑战。无论是图像分类还是医学图像分析，注意力机制都能显著提升模型性能，并在不断发展的深度学习领域中扮演重要角色。

【8月更文第29天】强化学习是机器学习的一个重要分支，它让智能体通过与环境交互来学习策略，以最大化长期奖励。本文将介绍如何使用PyTorch实现两种经典的强化学习算法——Deep Q-Network (DQN) 和 Actor-Critic Algorithm with Asynchronous Advantage (A3C)。我们将从环境搭建开始，逐步实现算法的核心部分，并给出完整的代码示例。

【8月更文第28天】Hadoop是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据集。由于其高可扩展性和成本效益，Hadoop被广泛应用于多个行业中，如金融、医疗保健和零售等。本文将探讨Hadoop在这些行业的具体应用场景和一些成功案例。

Unity与安卓丨unity报错：SDK Tools version 0.0 ＜ 26.1.1

【7月更文挑战第25天】 ERP系统中的资产管理模块详解

在使用实时计算Flink版过程中，可能会遇到各种错误，了解这些错误的原因及解决方法对于高效排错至关重要。针对具体问题，查看Flink的日志是关键，它们通常会提供更详细的错误信息和堆栈跟踪，有助于定位问题。此外，Flink社区文档和官方论坛也是寻求帮助的好去处。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因与解决策略。

使用Python实现深度学习模型：图神经网络（GNN）

【6月更文挑战第16天】Micronaut是面向JVM的微服务框架，以其快速启动、低内存占用著称。文章探讨了配置管理、注解理解和AOT编译的挑战，提供了解决方案，并通过一个简单的HTTP服务示例展示了如何创建控制器和应用启动类。通过克服这些问题，开发者能更好地利用Micronaut构建高效微服务。

**SQLAlchemy 指南**：Python SQL 工具包，提供数据库高级抽象。安装：`pip install sqlalchemy`，加上数据库驱动（如 MySQL: `pip install mysql-connector-python`）。基础使用包括：创建数据库连接、定义模型、创建表、添加/查询/更新/删除数据。高级功能涉及关系映射、原生 SQL 语句及 SQLAlchemy Core。推荐阅读官方文档以深入了解。

ClickHouse的MergeTree系列引擎是其高性能大数据存储的核心，特别适合大量数据的快速插入。数据按主键排序，支持分区和数据副本，提供数据采样功能。建表时，通过`ENGINE = MergeTree()`指定引擎，`ORDER BY`指定排序键，可选`PARTITION BY`分区，`SAMPLE BY`进行采样。此外，MergeTree支持多种索引和设置，如`index_granularity`控制索引粒度。查询时，ClickHouse利用主键和索引来高效检索数据，尤其在使用等值或范围条件时。