《关关采集器V10.0.5674.2187：高效智能的网络数据抓取工具》 关关采集器是一款在互联网数据挖掘领域备受瞩目的工具，其最新版本V10.0.5674.2187，集成了强大的功能和优化的性能，为用户提供了更为高效、精准的数据采集服务。这款软件以其易用性和灵活性著称，尤其对于那些需要定期获取网页内容、进行数据分析或者内容管理的用户来说，关关采集器无疑是一个理想的选择。 我们要了解的是“采集规则”这一核心概念。在关关采集器中，采集规则是用户自定义的指令，用于指定如何从目标网站抓取所需信息。这些规则可以非常详细，包括指定URL、提取特定HTML元素、按照特定模式匹配文本等。在V10.0.5674.2187版中，随软件附带了三条最新可用的采集规则，这意味着用户无需从零开始构建规则，可以直接利用这些预设规则快速开展工作，极大地节省了时间和精力。 采集器的功能并不仅限于数据抓取，它还需要对抓取到的信息进行处理。在描述中提到的“文章修复”，这是关关采集器的一个关键特性。它能够识别并修复抓取过程中可能出现的问题，如乱码、格式错乱或缺失的链接等。通过内置的文章修复功能，用户可以确保获取的数据质量高且易于后续处理，无论是用于数据分析、内容整合还是其他目的。 此外，“杰奇”标签可能指的是该采集器支持杰奇CMS（内容管理系统）的数据导入。杰奇CMS是一个广泛应用的开源系统，常用于建立新闻、博客等网站。关关采集器与杰奇的兼容性意味着用户可以轻松地将采集到的数据导入到杰奇系统中，进一步实现内容的管理和发布。 在技术层面，关关采集器V10.0.5674.2187可能采用了多线程技术以提高采集效率，同时可能包含了一些智能算法，比如反反爬虫策略，使得它能够在不被目标网站封锁的情况下持续稳定地抓取数据。此外，考虑到数据安全和隐私保护，关关采集器可能还提供了数据加密和匿名访问等功能，以确保用户的操作符合合法性和道德规范。 关关采集器V10.0.5674.2187是一款全面的网络数据采集解决方案，它结合了高效的数据抓取、智能的文章修复和对主流CMS系统的良好支持，为用户在大数据时代提供了强大的工具。无论是个人项目还是企业应用，这款软件都能帮助用户有效地获取、处理和利用网络上的信息资源。

电池热管理系统中的风冷液冷相变材料与热管冷却的仿真分析全解,电池热管理系统中的STAR CCM+风冷液冷相变材料热管冷却技术及其仿真分析指南,文章（案例）指导－电池热管理系统－star ccm 风冷液冷相变材料热管冷却等散热仿真分析 从几何模型导入到软件，再到网格划分，重要传热参数设置，仿真三维与二维云图设置，点线图设置等。 1.三维几何模型导入软件，然后对重要的表面进行命名，最后将模型中发生热接触的表面进行压印（如：电池与冷板的固固耦合，冷板与冷却液的固液耦合等），为后续的网格划分做准备。 2.将命名好的几何模型的各零部件分配到区域，然后进行合适的进出口设置（速度进口，质量流率进口，压力出口等），和壁面设置（绝热面，对称面，对流面等）。 3.根据需求选择合适的网格尺寸，再选择边界层个数，进行网格划分，完成后检查网格质量进行相应的调整。 4.体网格类型选择：棱柱层网格、薄体网格、多面体网格，自动修复网格。 5.关键传热系数的设置：电池选择恒定热源或者瞬态热源（并设置相应的各项异性或者各项同性导热系数），传热面的接触热阻，其他物理体的导热率和密度等。 6.计算参数设置（瞬态与稳态分析对

JESD22标准PC、TC、TS、HTOL、HTRB、HBM、CDM、MM等与IPC/JESD J-STD-020标准详细解读对应标准源文件

MATLAB综合能源程序，对应文章《冷热电气多能互补的微能源网鲁绑优化调度》 针对综合能源系统，研究考虑碳排放的优化调度，建立风电光伏P2G燃气轮机等多能耦合元件的运行特性模型，电、热，冷，气多能稳态能流模型，考虑经济成本最优、碳排放最优的优化调度模型。

乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤之一，早期发现和正确诊断对于提高患者的生存率和生活质量具有重要意义。随着医疗影像技术的发展，医学乳腺癌检测处理系统成为诊断乳腺癌的有效手段，尤其在自动化的医疗影像分析中扮演着关键角色。本文档介绍了一种融合自适应中值滤波和高斯混合模型（GMM）分类的乳腺癌检测处理系统，以及相关的Matlab源码实现。 乳腺癌检测处理系统的原理和流程可以分为几个主要步骤： 1. 图像获取：该步骤涉及使用乳腺X线摄影（Mammography）或磁共振成像（MRI）等医学影像设备获取乳腺组织的数字化图像。这些设备能够提供高质量的乳腺图像，为后续处理提供了基础数据。 2. 预处理：在这一阶段，原始图像需要经过一系列处理以提高图像质量，便于后续步骤中提取特征。预处理中常用的自适应中值滤波器能够有效去除噪声，同时保留图像的边缘信息，这对于保留乳腺组织的重要结构特征至关重要。 3. 特征提取：处理后的图像需要提取出能够反映乳腺组织特征的数值信息。这些特征可以包括纹理、形状、灰度共生矩阵（GLCM）或其他统计特征。提取的特征将作为GMM分类器的输入。 4. GMM分类：GMM分类器是该系统中的核心部件，其工作原理是将数据分布划分为多个高斯分布，以代表不同的乳腺癌类型，如良性肿瘤、恶性肿瘤等。通过比较特征与已知癌症类型的高斯分布，系统可以计算出每个类别的似然性，并据此进行分类。 5. 训练阶段：该步骤中，GMM模型将使用大量正常和异常乳腺图像进行训练。通过这一过程，确定各个高斯成分的参数，包括均值、方差和混合系数，以构建适用于乳腺癌检测的分类模型。 6. 分类与诊断：对于新获取的乳腺图像，将应用训练好的GMM模型进行分类。通过这一过程，生成整个图像的分类结果，从而提供对乳腺癌诊断的参考。 7. 评估与反馈：系统需要评估其性能，并通过比较实际病理诊断结果来进行调整。反馈机制能够帮助研究人员根据需要不断优化模型参数或改进特征提取方法，以提高检测的准确性和可靠性。 除上述乳腺癌检测处理系统及其Matlab源码实现外，文档还提供了一些仿真咨询服务，涵盖了各类智能优化算法的改进及应用。此外，还提供了机器学习和深度学习在分类与预测方面的一些分类方法，例如BiLSTM、BP神经网络、CNN、DBN、ELM等，这些方法在其他类型的图像处理和分类任务中也有广泛的应用。 以上内容介绍了乳腺癌检测处理系统的工作原理、实现方式和相关技术应用，为医疗科研人员和相关领域工作者提供了宝贵的参考信息。乳腺癌的早期检测对于治疗效果和患者预后具有重要影响，因此，开发出准确、高效的检测系统对于乳腺癌的防治具有重大意义。

【优化路由】强化学习求解路由优化问题是一个重要的IT领域课题，主要涉及到计算机网络、算法设计和机器学习等多个方面的知识。在这个项目中，通过使用强化学习的方法，我们可以找到解决复杂路由优化问题的有效策略。以下是对这个主题的详细阐述： 1. 强化学习：强化学习是机器学习的一个分支，它通过与环境的交互来学习最优行为策略。在路由优化问题中，智能代理（如路由器）会根据当前状态选择最佳行动，并从环境中获得反馈（奖励或惩罚），以最大化长期累积奖励。 2. 路由优化问题：在计算机网络中，路由优化是指寻找最有效、最可靠的路径，使得数据包可以从源节点传输到目标节点。这通常涉及到最小化延迟、最大化带宽利用率、减少拥塞、提高网络可靠性等目标。 3. 强化学习模型：在解决路由优化问题时，每个网络节点可以视为一个决策点，而每条可能的路由则是一个可选的动作。环境的状态可能包括网络拓扑、流量负载、链路状态等信息。智能代理通过不断尝试不同的路由决策并观察结果，逐渐学习到最佳策略。 4. Matlab应用：Matlab是一种广泛使用的数学计算软件，其强大的数值计算和可视化功能使其成为实现强化学习算法的理想平台。在本项目中，Matlab源码可能包含了用于模拟网络环境、定义状态空间、动作空间、奖励函数以及训练强化学习算法的代码。 5. Q-learning算法：Q-learning是最常用的强化学习算法之一，适用于离散动作空间的问题。在路由优化中，智能代理可以使用Q-table来存储每个状态-动作对的Q值，通过迭代更新Q值来逼近最优策略。 6. 针对性强化学习改进：为了适应特定的路由优化需求，可能会采用深度Q网络（DQN）或双Q-learning等技术，这些技术可以处理连续动作空间，或者解决探索与利用之间的平衡问题。 7. 模型评估与调整：在训练强化学习模型后，需要通过模拟实验或真实网络环境进行测试，评估其性能。根据实际表现，可能需要调整模型参数、学习率、折扣因子等超参数，以进一步优化路由策略。 8. 实时适应性：强化学习的优势在于其动态适应性，能随着网络状况的变化实时调整策略。在实际应用中，这将帮助网络系统保持高效运行，即使在网络条件变化时也能提供优质的路由服务。 9. 展望：将强化学习应用于路由优化不仅有助于提高网络性能，还可以为未来可能出现的自适应、自我修复网络提供理论支持。随着计算能力的提升和算法的不断改进，强化学习在路由优化领域的应用前景广阔。 这个项目结合了强化学习和路由优化两大主题，通过Matlab实现了一个动态学习和优化网络路由的模型。通过深入理解并实践这一方法，我们可以为解决复杂网络问题提供新的思路和工具。

【Python+Selenium3实现浏览器自动化】 在信息技术领域，Python是一种广泛应用的编程语言，以其简洁易读的语法和丰富的库支持而备受青睐。Selenium3则是一个强大的网页自动化测试工具，能够模拟用户行为，比如点击、滚动、填写表单等。在本案例中，我们将学习如何利用Python和Selenium3来自动化刷简书文章的阅读量。 我们需要**安装Python**。Python3.6是文中提到的版本，可以从官方下载地址获取并按照指示进行安装。在安装完成后，可以通过在命令提示符中输入`python`来验证是否安装成功。如果返回Python的相关信息，说明安装无误。 接着，我们要**安装Selenium**。在命令提示符中输入`pip install selenium`，Selenium会自动下载并安装。之后，再次运行Python环境并输入`import selenium`，如果没有报错，表明Selenium已经成功安装。 接下来，我们需要**下载浏览器驱动**，这里以火狐浏览器（Firefox）为例。对应的Selenium驱动是geckodriver。下载解压后，将其放置在Python的安装目录下（如文中所示的`C:\Program Files\Python36`），或者添加到系统环境变量中，以便Selenium能正确找到它。 为了实现刷阅读量的功能，我们需要编写一个**自动化脚本**。这个脚本首先导入了必要的模块，包括`selenium`包下的`webdriver`，以及其他辅助类。然后定义了一个测试类`new_sub_count`，其中`setUp`方法初始化了Firefox浏览器，并设置了等待时间。 关键的`test_refresh_count`方法负责执行刷新操作。通过循环，多次调用`driver.refresh()`来刷新页面，每次刷新之间通过`time.sleep(2)`设定短暂停顿，以避免过于频繁导致浏览器崩溃。`driver.quit()`关闭浏览器，结束自动化流程。 这个脚本保存为`.py`文件，例如`count.py`，并确保文件编码为UTF-8。在命令提示符中切换到文件所在的目录，输入`python count.py`即可执行脚本，实现对指定文章阅读量的刷取。 需要注意的是，这种行为可能违反简书或其它网站的服务条款，可能会导致账号被封禁，甚至触犯相关法律法规。因此，这种技术应用应当谨慎，主要用于测试和学习目的，不应用于不道德或非法的行为。 总结来说，本文介绍了如何使用Python3和Selenium3自动化刷网页阅读量的步骤，涵盖了Python环境配置、Selenium安装、浏览器驱动设置以及自动化脚本的编写和执行。这种技术在测试、数据分析、自动化任务等方面有广泛的应用，但同时也需要遵循网络礼仪和法律规范。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

### 美团AI文章合集：机器学习与AI应用概览 #### 一、美团AI概况 **美团点评**作为一家全球领先的生活服务平台，在过去一年中为2800多个城区县提供超过200种不同类型的消费服务，日均订单量超过了2200万单，年度交易总额达到了3600亿元人民币。这一系列令人瞩目的成绩背后，离不开其强大的技术支撑。美团点评拥有一个近7000人的技术团队，覆盖了从前端到后台、系统到算法等多个技术领域。 #### 二、美团AI技术体系 美团点评的技术体系十分完备，包括但不限于： - **云计算平台**：基于主流开源技术和自主研发技术构建，能够高效支持大规模数据处理需求。 - **大数据平台**：用于存储、管理和分析海量数据，为业务决策提供强有力的数据支持。 - **人工智能与机器学习平台**：涵盖了机器学习模型训练、部署和维护等各个环节，支持各类业务场景下的智能化升级。 - **运维与安全保障系统**：确保系统的稳定运行和数据安全，有效应对潜在的安全威胁。 - **终端软硬件系统**：为消费者和商家提供便捷的服务体验，实现线上线下无缝连接。 #### 三、美团AI应用案例 美团点评在其官方博客和技术文章精选集中分享了多项AI应用场景和技术实践，以下是一些典型的应用案例： 1. **深度学习在推荐平台排序中的应用**：通过深度学习技术改进推荐系统的排序算法，提高推荐精度和用户体验。 2. **模型优化问题的探讨**：针对机器学习模型的训练过程中常见的优化难题，提出解决方案并分享实践经验。 3. **在线特征系统生产调度与数据存取技术**：介绍如何利用AI技术提升特征系统的效率和准确性，以及相关的数据管理和存取技术。 4. **即时配送的ETA预测与订单分配策略**：利用大数据和机器学习技术预测送达时间，并优化订单分配流程，提高配送效率。 5. **用户画像实践**：通过收集和分析用户行为数据，构建精细的用户画像，为个性化推荐提供依据。 6. **旅游推荐系统的演进**：分享了旅游推荐系统的发展历程和最新进展，包括如何利用AI技术改进搜索召回策略。 7. **广告场景化定向排序机制**：探讨如何通过AI技术实现更精准的广告定向，提高广告效果。 #### 四、大数据与数据分析实践 美团点评还在大数据处理和智能分析方面积累了丰富的经验，具体包括： 1. **数据平台融合实践**：介绍了如何将不同的数据源整合到统一的数据平台上，以支持更高效的数据分析和业务决策。 2. **酒旅数据仓库建设**：分享了酒旅业务数据仓库的建设和优化过程，以及如何通过数据驱动提升业务绩效。 3. **流计算框架Flink与Storm的性能对比**：对比了两种主流流计算框架的优缺点，为企业选择合适的技术栈提供参考。 4. **智能投放系统之场景分析最佳实践**：讨论了如何根据不同的业务场景设计最优的广告投放策略，以最大化ROI。 5. **指标逻辑树的最佳实践**：介绍了一种用于数据分析的方法论——指标逻辑树，帮助企业更好地理解和优化业务流程。 6. **酒旅BI报表工具平台开发实践**：分享了如何开发一套高效的BI报表工具平台，以支持酒旅业务的数据分析需求。 通过上述案例可以看出，美团点评不仅在技术创新方面取得了显著成就，而且也在不断努力将这些技术成果应用于实际业务场景中，从而不断提升用户体验和服务效率。随着AI和大数据技术的不断发展，未来美团点评还将继续探索新的应用场景，推动行业进步。

Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作