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阿里云云计算专业认证考试（Alibaba Cloud Certified Professional，ACP） 阿里云云计算专业认证考试（Alibaba Cloud Certified Professional，ACP）是面向使用阿里云云计算产品的架构、开发、运维人员的专业技术认证。

使用阿里云发短信功能需要的三个jar包，本人通过这三个jar实现了发短信功能，是可以直接使用的，----------

2018百度阿里华为腾讯天翼云服务器对比，包含测试申请时间 大陆IDC节点数量 IDC节点位置 子账号支持 支持的操作系统 Linux镜像种类数 Linux镜像类别 CentOS最高版本 Ubuntu最高版本 Window Server镜像版本 镜像市场 镜像市场丰富程度 服务集成镜像 多账号共享镜像 生成自定义镜像 机型可选配置

“伏羲”神算-阿里巴巴经济体核心调度系统揭秘.pdf

导出是后台管理系统的常用功能，当数据量特别大的时候会内存溢出和卡顿页面，曾经自己封装过一个导出，POI百万级大数据量EXCEL导出 采用了分批查询数据来避免内存溢出和使用SXSSFWorkbook方式缓存数据到文件上以解决下载大文件EXCEL卡死页面的问题。不过一是存在封装不太友好使用不方便的问题，二是这些poi的操作方式仍然存在内存占用过大的问题,三是存在空循环和整除的时候数据有缺陷的问题，以及存在内存溢出的隐患。无意间查询到阿里开源的EasyExcel框架，发现可以将解析的EXCEL的内存占用控制在KB级别，并且绝对不会内存溢出（内部实现待研究）,还有就是速度极快， 大概100W条记录，十几个字段， 只需要70秒即可完成下载。遂抛弃自己封装的，转战研究阿里开源的EasyExcel. 不过 说实话，当时自己封装的那个还是有些技术含量的，例如 外观模式，模板方法模式，以及委托思想，组合思想，可以看看。

阿里云的身份宝找不到下载地址，有幸以前保留的有一个版本

从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题，提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论，提出了一种贝叶斯网络结构学习方法，提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果效应和BDe评分，学习网络节点优先次序，利用K2算法学习初始网络，并通过BDe评分反向调节、互信息和BDe评分删除边以修正学习结果。实验在贝叶斯网络标准数据集ASIA、ALARM上进行，在样本量为2000~20 000的20组实验中，学习准确率较MMHC算法平均提升16%，准确率标准差较MMHC算法平均缩小17%。实验表明，基于因果效应的方法较MMHC算法有更好的性能。

1.基于市面上典型阿克曼小车设计SolidWorks三维模型； 2.小车拥有基本外形还有电池、控制器、深度摄像头等细节； 3.小车的URDF模型已经搭建好，可修改导出。

参考资料-阿科太克轻质隔墙安装施工方案.zip