【MATLAB】基于VMD-SSA-LSTM的回归预测模型

循环编码是深度学习中处理周期性数据的一种技术，常用于时间序列预测。它将周期性特征（如小时、日、月）转换为网络可理解的形式，帮助模型识别周期性变化。传统的one-hot编码将时间特征转换为分类特征，而循环编码利用正弦和余弦转换，保持时间顺序信息。通过将时间戳转换为弧度并应用sin和cos，每个原始特征只映射到两个新特征，减少了特征数量。这种方法在神经网络中有效，但在树模型中可能需谨慎使用。

​在数据处理和分析中，经常需要比较两个或多个列的值，并取其中的最大值。Pandas库作为Python中数据处理和分析的强大工具，提供了多种灵活的方法来实现这一需求。本文将详细介绍五种使用Pandas对比两列数据并取最大值的方法，通过代码示例和案例分析，帮助新手更好地理解并掌握这些技巧。

探索Python中的集成方法：Stacking

为了简化 eBPF程序的开发流程，降低开发者在使用 libbpf 库时的入门难度，libbpf-bootstrap 框架应运而生。本文详细介绍基于原生libbpf库的eBPF编程改进方案。

【MATLAB】语音信号识别与处理：滑动平均滤波算法去噪及谱相减算法呈现频谱

在2022年11月OpenAI的ChatGPT发布之后，大型语言模型(llm)变得非常受欢迎。从那时起，这些语言模型的使用得到了爆炸式的发展，这在一定程度上得益于HuggingFace的Transformer库和PyTorch等库。

python-dict()

Debian系统安装OpenVPN

本文我们结合蚂蚁域内的多个业务场景，举例说明结合SPG规范的结构与语义解耦的知识建模及schema设计方法。

IDEA常用配置之代码自动格式化删除无用导入

【MATLAB】史上最全的13种数据拟合算法全家桶

现在最火的莫过于GPT了，也就是大规模语言模型(LLM)。“LLM” 是 “Large Language Model”（大语言模型）的简称，通常用来指代具有巨大规模参数和复杂架构的自然语言处理模型，例如像 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）这样的模型。这些模型在处理文本和语言任务方面表现出色，但其庞大的参数量和计算需求使得它们被称为大模型。当然也有一些自动生成图片的模型，但是影响力就不如GPT这么大了。

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聚类方法介绍

2023年4月发表了一个新的模型，它在时间序列分析的多个任务中实现了最先进的结果，如预测、imputation、分类和异常检测:TimesNet。

阿里云MaxCompute-Hive作业迁移语法兼容性踩坑记录

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Pregel模型原理

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CIM模型的走红，也带热了BIM成为数字孪生城市应用的核心技术之一；基于BIM的数据挂载能力为数字孪生城市应用带来了极大想象空间，通过结合GIS/IOT数据可以连接人口、房屋、住户水电燃气信息、安防警务数据、等众多城市公共系统的信息资源，支撑数字孪生城市的决策分析。但是BIM数据的应用成本高也是一个不能回避的事实，无论是数据质量检查、数据格式转换、模型轻量化，到最终的渲染和应用，BIM模型在数字孪生场景下的应用链路都是非常冗长、复杂。因此BIM在数字孪生领域的应用，需要有目标与成本意识，以及合理的配套工具。

本文介绍零代码浏览器自动化工具如何解放重复劳动：教培老师作业归档、个人账单统计、打印店接单等场景，仅需拖拽配置即可实现全自动操作。无需编程，识别按钮、提取数据、处理文件、自动回复一气呵成，每天轻松省下数小时。（239字）

别再从零训练了：用迁移学习“借力打力”，小数据也能玩转大模型

本文介绍零代码本地自动化工具的轻量化落地实践，专为个人办公单机场景设计：开箱即用、无需配置、资源占用低、离线运行、安全稳定。支持文件批量重命名、智能归类等高频任务，低配电脑亦流畅执行，零技术基础用户可快速上手。（239字）

java工具：《判断当前时间是否在数据库起止时间范围内，是 ，返回true；否，返回false》

java工具：String转Long（日期格式字符串转为时间毫秒数）

本文讨论了五个关键细节以优化爬虫代理使用：使用隧道代理、合理设置超时、利用连接池、引入重试机制、伪装请求头。通过隧道代理的实战代码示例，展示了如何实现这些优化，以提高爬虫的稳定性和效率。

大模型不是你家熊孩子：聊聊生成式模型“去偏 / 去毒”流水线怎么落地

本方案基于原创轻量自学习小AI架构，专为大模型研发设计：通过GPU池化+小AI智能调度，无需新增高端GPU，即可将集群算力利用率从30%提升至80%以上，年省千万级成本。小AI自主学习、抗遗忘、守规则，零硬件投入、高技术壁垒、强场景适配。（239字）

今天目睹AI Agent“巨硬”私有化部署奇迹：它自主打开浏览器、登录12306、查询深圳→宜春高铁票并关闭页面！这背后是2026年AI新范式——以Cloudflare“Markdown for Agents”降本增效，MiniMax M2.5以1美元/小时实现普惠智能。AI正从“能说会写”迈向“真干实事”，基础设施革命已来。

本文介绍“生成式引擎优化”（GEO）——普通人弯道超车的新机会。在AI搜索时代，无需烧钱投流，只需将真实专业经验结构化输出（如装修坑点、育儿知识），就能被ChatGPT等AI高频引用，获精准流量。早入局，竞争小，见效快。

本文介绍向量数据库的智能化索引优化方案：通过自动分析向量数据的维度、规模、分布与稀疏性四大特征，结合专家规则与轻量模型，动态匹配最优索引算法（如HNSW、IVF-PQ等），并经基准测试验证召回率、QPS与延迟，实现“分析—匹配—验证—部署”闭环，显著降低人工调参成本。

诗悦网络（2014年成立）是千人规模的研运一体手游公司，代表作有《长安幻想》《永夜降临》等。为支撑PB级开放世界新游《望月》，其原半托管StarRocks数据平台面临高成本、难运维、稳定性差等痛点。阿里云以Serverless StarRocks+DLF Paimon数据湖方案实现存算分离、多租户隔离与全托管运维，总成本降38%，查询性能提升40%+，RPO=0，全面赋能实时/近实时/离线场景。