本程序基于和声搜索优化算法（Harmony Search, HS），实现机器工作调度的MATLAB仿真，输出甘特图展示调度结果。算法通过模拟音乐家即兴演奏寻找最佳和声的过程，优化任务在不同机器上的执行顺序，以最小化完成时间和最大化资源利用率为目标。程序适用于MATLAB 2022A版本，运行后无水印。核心参数包括和声记忆大小（HMS）等，适应度函数用于建模优化目标。附带完整代码与运行结果展示。

Python爬虫生成CSV文件的完整流程

《爆不爆，数据说了算：大数据预测电影票房的门道》

大数据& AI 产品技术月刊【2025年3月】，涵盖3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。

本文由钟昌宏（大宏）分享，主题为Hologres 3.0新功能——Hologres查询队列（Query Queue）的使用场景、基本用法及入门实践。内容涵盖四个部分：查询队列的基本介绍、并发控制与排队能力、查询隔离与熔断，以及如何在管控台观察计算组或实例使用查询队列的情况。通过分类器管理、匹配规则等机制，实现对不同类型Query的灵活控制，并结合Serverless Computing提升系统稳定性与成功率。适用于数据写入与查询任务的优化场景。

本文由赵红梅（Hologres PD）撰写，分享如何利用诊断与调优工具提升SQL和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。内容涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢Query日志与Query洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。具体包括CPU、内存、I/O等监控指标设置，慢Query优化，错Query治理，SQL诊断报告生成，表Meta问题修复及表索引诊断报告的应用，全面覆盖实例监控、问题定位、性能优化和成本控制等方面。

本文由骆撷冬（Hologres PD）撰写，围绕Hologres计算组实例与分时弹性的入门实践展开。内容分为三部分：第一部分介绍Hologres计算组实例的原理与架构，解决负载隔离、资源浪费、大任务和运维难题；第二部分演示计算组实例的入门实践，包括管理、授权、连接及监控等操作；第三部分讲解分时弹性的使用，涵盖配置方法、成本优化及监控告警。通过具体案例与操作步骤，帮助用户更好地理解和应用Hologres的弹性计算能力。

腕上的未来——智能手表的演变与市场蓝图

数据分析入门：从数据探索到洞察真相

量子世界的钥匙：量子计算机的编程语言与工具

DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路，DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。这一系列模型在移动设备、边缘计算等资源受限的环境中具有更高的性能，在较小参数规模下，显著降低了所需的计算资源和推理时长。阿里云的人工智能平台 PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。

当量子计算遇上区块链：未来技术的双刃剑

掌握大数据时代的心跳：实时数据处理的崛起

淘宝商品详情优惠券API接口助力电商精准营销。通过商品ID，开发者可精准检索与特定商品相关的优惠券信息，包括面额、使用门槛、领取条件、有效期等详细数据，并实时监测优惠券状态。此接口支持个性化筛选参数，如优惠券面额范围和类型，返回JSON格式的优惠券列表及状态信息，满足数据整合、营销活动策划等需求，提升用户体验和运营效率。示例代码展示了Python调用方法，帮助快速集成。 供稿者：Taobaoapi2014

在传统工业领域，我们通过引入DataV-Note平台，成功实现了企业智能数据分析与数字化管理的初步目标。这一平台不仅显著提升了数据处理的效率和准确性，还为我们的日常运营提供了更加科学、直观的决策支持。然而，这只是智能化转型的第一步。展望未来，我们期望能够进一步深化技术应用，推动企业管理向更高层次的智能化方向迈进。通过持续优化数据分析能力、完善数字化管理体系，我们致力于将企业的运营模式从传统的经验驱动转变为数据驱动，从而全面提升管理效能和市场竞争力，为企业创造更大的长期价值

向后淘汰法（Backward Elimination）是机器学习中一种重要的特征选择技术，通过系统性地移除对模型贡献较小的特征，以提高模型性能和可解释性。该方法从完整特征集出发，逐步剔除不重要的特征，最终保留最具影响力的变量子集。其优势包括提升模型简洁性和性能，减少过拟合，降低计算复杂度。然而，该方法在高维特征空间中计算成本较高，且可能陷入局部最优解。适用于线性回归、逻辑回归等统计学习模型。

随着互联网发展，静态代理IP的应用日益广泛。通过优化网络设置（如调整TCP参数）、使用缓存技术减少网络访问次数、压缩传输数据（如gzip），静态代理IP可显著提高网络性能，提升工作效率和生产力。合理选择服务商及注重安全隐私保护也是关键。

探索量子计算：从历史到现状

阿里云 AI 搜索开放平台最新上线 DeepSeek -R1系列模型。

数据采集：从何开始？

量子计算如何颠覆药物研发？

大数据开发治理平台 DataWorks 的Serverless资源组支持GPU资源类型，以免运维、按需付费、弹性伸缩的Serverless架构，将大数据处理与AI开发能力无缝融合。面向大数据&AI协同开发场景，DataWorks提供了交互式开发和分析工具Notebook。开发者在创建个人开发环境时，可以选择GPU类型的资源作为Notebook运行环境，以支持进行高性能的计算工作。本教程将基于开源多模态大模型Qwen2-VL-2B-Instruct，介绍如何使用 DataWorks Notebook及LLaMA Factory训练框架完成文旅领域大模型的构建。

B端产品经理根据其负责的产品类型和业务领域，细分为多个类别，如核心业务系统、通用服务系统、业务支撑系统、行业解决方案、商业产品、后台产品、数据产品和战略规划产品经理。每个类别有特定的职责和挑战，涵盖从构建企业核心流程系统到设计数据驱动工具，以及制定长期战略规划等不同方面。这些分类反映了他们在企业级产品开发中的独特角色和专业要求。

美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。

大数据与云计算：无缝结合，开启数据新纪元

去中心化存储：数据存储的新范式

面对机器学习场景下的训练瓶颈，微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark，微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈，大幅提升了训练效率，解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰，为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。

在使用长效静态IP时，出现高延迟的原因主要包括：1. 网络距离远、网络拥堵和网络质量差等环境因素；2. 服务器负载高、性能低等服务器相关问题；3. 代理协议加密、网络配置不当等配置因素；4. 目标服务器响应慢。这些因素都会影响数据传输速度，导致延迟增加。希望以上分析能帮助解决您的问题。

但当企业竞争进入“深水区”，当AI技术以周为单位迭代时，堆砌知识量 → 标准化课件 → 单向灌输这套模式注定失效。真正的破局者在哪里？那些能将培训嵌入业务毛细血管，用真实项目倒逼能力跃迁，靠前沿技术直击行业痛点的机构，正在改写游戏规则。

解码大数据的四个V：体积、速度、种类与真实性

Spark 通过多种机制确保节点宕机时迅速恢复，主要包括：1. RDD 的 Lineage 机制，记录数据生成路径以便重计算；2. 检查点机制，持久化中间结果减少重算开销；3. 任务调度和资源管理，自动重新调度失败任务；4. 数据本地性，优先调度到数据所在节点；5. 持久化机制，将 RDD 持久化到内存或磁盘。这些机制共同保证了大数据处理的高可用性和可靠性。

本文详细介绍了C端产品经理试用期的考核指标，涵盖产品成功、开发效率、用户体验、市场研究、团队协作和创新能力等方面。考核方式包括自评、上级评估、同事评估、用户评估和项目评估。通过定量与定性相结合的方法，确保全面客观地评估产品经理的工作表现，并附有实际案例供参考。

随着互联网发展，使用代理IP的需求增加。站点检测代理IP的方法包括：1. IP地址黑名单；2. HTTP头部检查（如X-Forwarded-For）；3. 行为分析；4. 地理位置检测；5. CAPTCHA验证；6. 连接特征分析。这些技术帮助网站判断访问是否来自代理。

京东商品视频API用于获取商品视频的URL、时长、分辨率等信息，适用于电商平台开发、数据分析、商品推荐优化及竞品分析。需安装`requests`库并使用Python内置`json`库解析数据。请求时需提供`productId`等参数，返回JSON格式数据。示例代码展示了如何通过签名验证和参数构建进行API调用。

PM 常见名词（B端）简介 本文档整理了产品经理（PM）在B端产品开发中常用的术语及其释义

本文介绍了在ModelArts平台上使用MindSpore NLP组件对Roberta-Large模型进行IA3微调训练的过程。具体要求包括使用GLUE-MRPC数据集，加载Roberta-Large模型并配置IA3算法进行微调。训练过程中遇到了参数更新问题，通过官方修复后得以解决。最终，模型在验证集上进行了评估，并输出了准确率和F1值。此外，还详细描述了数据集GLUE-MRPC的特征、RoBERTa-Large模型的结构以及IA3微调的具体配置。

本文介绍了一些数学符号以及这些符号的含义。

本文介绍了企业推荐系统的关键技术和解决方案。主要内容分为四部分：1) 推荐系统面临的挑战，如数据治理和算法优化；2) 提高开发效率的解决方案，通过配置化和自动化减少重复工作；3) 高性能推荐算法和推理服务，包括GPU优化和特征组合；4) 高效特征管理平台PAI FeatureStore，支持离线和实时特征处理。文中还提到了EasyRecTorch框架，用于加速训练和推理，并分享了如何通过这些工具提升推荐系统的性能和降低成本。

本文介绍了阿里云 Elasticsearch 推出的创新型 AI 搜索方案。

本文介绍了AI硬件评测体系的三大核心方面：统一评测标准、平台化与工具化、多维度数据消费链路。通过标准化评测流程，涵盖硬件性能、模型推理和训练性能，确保评测结果客观透明。平台化实现资源管理与任务调度，支持大规模周期性评测；工具化则应对紧急场景，快速适配并生成报告。最后，多维度数据消费链路将评测数据结构化保存，服务于综合通用、特定业务及专业性能分析等场景，帮助用户更好地理解和使用AI硬件。

本文介绍了湖仓平台迁移的概况、痛点及解决方案。首先概述了数据湖和数据仓库迁移的现状与背景，强调其重要性及挑战。接着分析了迁移过程中的主要痛点，如数据量大、业务变更频繁等。最后提出了一种化整为零的新范式，通过精细化设计和自动化工具提升迁移效率，并展示了一站式湖仓迁移中心的关键阶段和产品大图，旨在加速迁移过程并减少人工成本。

在《PAI可信AI解决方案》会议中，分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开：首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战；其次阐述构建AI的关键要素；最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望，确保数据、算法和模型的安全与合规，提供全方位的可信AI解决方案。

速卖通（AliExpress）是阿里巴巴旗下的全球跨境电商平台，提供便捷的在线购物渠道。为帮助开发者和商家高效管理商品信息，速卖通提供了商品详情API接口。本文介绍如何使用aliexpress.item_get API获取商品详情，包括获取API密钥、调用API接口及处理响应数据，帮助用户提升商品管理和营销效率。注意API调用限制和合法合规使用。

《智能语》是全球首个融合十进制逻辑、多模态表达与东方哲学的人工语言系统，实现文字、语音、词汇、语法全链条协同。通过笔画-音素-数字三重绑定，构建“形音义理”统一的创新架构，具备语义精准、无限扩展、跨文化普适等优势，为语言学习、人机交互与文化传播提供全新范式。（238字）

本研究针对高校后勤报修管理效率低下的问题，设计并实现基于Django、Vue.js和MySQL的B/S架构智能报修系统。通过信息化手段优化传统人工流程，提升维修响应速度与服务透明度，增强师生满意度，推动高校后勤管理向智能化、高效化发展。