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阿里云物联网平台是一款强大的云端服务，为开发者提供了全面的物联网解决方案。YFIOs版的阿里云物联网平台专用工具（YFAliIoTTools）是针对该平台的专用管理工具，旨在简化开发者在物联网项目中的操作流程，提高开发效率。这款工具集成了多种功能，覆盖了从产品创建到设备管理、数据交互等核心环节。 YFAliIoTTools允许开发者轻松创建物联网产品。在物联网平台中，产品是设备的集合，定义了设备的基本属性和服务。通过工具，你可以定义产品的类别、通讯协议、设备型号等信息，为后续的设备接入打下基础。 工具支持设备管理。设备是物联网中的基本单元，每个设备都有唯一的标识和属性。利用YFAliIoTTools，你可以注册新的设备，分配设备密钥，以及进行设备状态的监控。同时，它还支持批量操作，如批量注册设备，这对于大规模部署设备的场景非常实用。 在物模型方面，YFAliIoTTools提供了物模型的创建和编辑功能。物模型定义了设备能够上报和接收的服务和属性，包括设备的状态、传感器数据等。你可以通过图形化界面定义物模型，使得数据结构清晰易懂。 此外，实时属性查看和事件监控是该工具的一大亮点。开发者可以通过工具查看设备的实时状态，如传感器数据，设备事件等，以便快速了解设备的工作情况。如果设备发生异常，工具会及时通知，便于故障排查和处理。 服务与服务日志查看是另一个重要功能。服务是设备与云端交互的一种方式，可以用来控制设备或获取设备数据。通过YFAliIoTTools，开发者可以发送服务请求给设备，并查看服务的日志，这有助于理解服务的执行情况，调试应用程序。 YFAliIoTTools的轻量级版本（AliIoTTools_Lite）可能专注于更简洁的操作界面和基础功能，适合于资源有限或者对性能有较高要求的环境。尽管如此，它仍然保留了关键的管理功能，确保开发者能够在移动设备或者低配置设备上也能高效地管理物联网项目。 总结来说，阿里云物联网平台专用工具（YFIOs版）是物联网开发者的得力助手，通过集成化的管理功能，它帮助开发者快速、便捷地进行产品和设备管理，实现数据的实时监控和交互，极大地提升了物联网应用的开发和运维效率。无论你是初次接触物联网，还是有经验的开发者，YFAliIoTTools都能为你提供强大的支持。

阿里系滑动解锁获取 x5sec 值，进而绕过人机验证获取接口数据，仅供学习使用，不可用于谋利

在本文中，我们将深入探讨如何使用ESP8266微控制器通过MQTT协议与阿里云物联网平台进行交互，实现数据的上传和下载，以及获取实时时间和天气信息。ESP8266因其低成本、高性能和易用性，在物联网(IoT)项目中被广泛采用。而MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息协议，适用于低带宽、高延迟或不可靠的网络环境，特别适合于IoT设备。 我们需要在阿里云上创建一个物联网平台实例，并注册一个产品和设备。产品定义了设备的基本属性和功能，而设备则是实际连接到物联网平台的实体。在创建设备时，会得到一串设备密钥，这是设备身份验证的关键。 接下来，我们要配置ESP8266的Wi-Fi连接。使用Arduino IDE或者MicroPython等开发环境，加载相应的库，如ESP8266WiFi库，来连接到指定的Wi-Fi网络。确保设备能够稳定连接到互联网。 然后，我们要引入MQTT客户端库，如PubSubClient，用于实现MQTT协议的通信。设置MQTT服务器地址为阿里云物联网平台的地址，并使用之前获得的设备密钥进行身份验证。连接到MQTT服务器后，可以订阅特定的主题以接收来自云端的数据，同时发布到主题以上传本地数据。 数据的上传通常涉及传感器读取和数据封装。例如，可以连接温度传感器读取环境温度，将读取的值转化为字符串，然后通过MQTT客户端发布到预先定义的主题。阿里云平台接收到数据后，可以进行存储、处理和分析。 对于数据的下载，即云平台向设备下发数据，设备需要订阅特定的主题。当有新的消息到达时，MQTT客户端的回调函数会被触发，通过解析接收到的MQTT消息，可以获取到云端发送的数据。 时间获取通常涉及到NTP（Network Time Protocol）服务。ESP8266可以通过连接到NTP服务器，请求当前的UTC时间，并调整内部RTC（Real-Time Clock）同步。这样，设备就能保持与全球标准时间的一致性。 至于天气信息，通常需要调用第三方天气API。注册并获取API密钥，然后在ESP8266上使用HTTP库（如ESP8266HTTPClient）发起GET请求到天气API的URL，带上必要的参数（如地理位置信息）。API返回的JSON数据可以解析得到天气信息，如温度、湿度、风速等，这些信息可以进一步展示在设备的显示屏上，或者通过MQTT发送到其他系统进行处理。 总结来说，实现ESP8266通过MQTT连接阿里云平台并完成数据交互，需要完成以下步骤： 1. 在阿里云物联网平台上注册产品和设备，获取设备密钥。 2. 配置ESP8266连接到Wi-Fi网络。 3. 使用MQTT库建立与阿里云的连接，订阅和发布主题。 4. 实现数据上传，包括传感器读取和数据封装。 5. 处理数据下载，解析接收到的MQTT消息。 6. 通过NTP协议同步时间。 7. 调用天气API获取实时天气信息，并进行数据解析。 通过以上步骤，我们可以构建一个基本的物联网系统，使ESP8266成为一个能够与云端互动、获取实时信息的智能设备。这个过程中涉及的编程语言通常是C++（Arduino）或Python，而具体实现方式可能因所选开发环境和个人需求有所不同。

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阿里云推荐引擎深入剖析 作为一名IT行业大师，我将从给定的文件中生成相关知识点，并对阿里云推荐引擎进行深入剖析。 阿里云推荐引擎概述 阿里云推荐引擎是阿里云推出的一个智能化推荐系统，旨在帮助企业快速搭建推荐系统，提高用户体验和商业价值。该引擎基于深入学习和机器学习算法，能够实时地对用户行为和物品特征进行分析和计算，从而提供更加精准的推荐结果。 阿里云推荐引擎架构 阿里云推荐引擎的架构主要包括Offline Algorithm Library、Online Algorithm Library和Nearline Algorithm Library三个部分。Offline Algorithm Library主要用于离线计算，负责处理大量的用户行为数据和物品特征数据，并生成推荐模型。Online Algorithm Library主要用于在线计算，负责实时处理用户请求和推荐结果。Nearline Algorithm Library主要用于近线计算，负责实时修正和匹配推荐结果。 阿里云推荐引擎计算架构 阿里云推荐引擎的计算架构主要包括Table Store、DTBoost、Zerg和MaxCompute四个部分。Table Store主要用于存储用户行为数据和物品特征数据。DTBoost是一种机器学习算法，主要用于推荐模型的训练和优化。Zerg是一种在线计算引擎，主要用于实时处理用户请求和推荐结果。MaxCompute是一种大数据处理引擎，主要用于处理大量的用户行为数据和物品特征数据。 阿里云推荐引擎流程 阿里云推荐引擎的流程主要包括数据上传、数据处理、推荐计算、推荐结果排序和推荐结果返回五个步骤。用户行为数据和物品特征数据会被上传到Table Store中。然后，数据会被处理和转换成推荐模型的输入格式。接着，推荐模型会被训练和优化，并生成推荐结果。推荐结果会被排序和返回给用户。 阿里云推荐引擎算法策略 阿里云推荐引擎的算法策略主要包括基于因子分解的推荐算法、基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法三种。基于因子分解的推荐算法主要用于将用户行为数据和物品特征数据分解成潜在因子，以提高推荐的准确性。基于内容的推荐算法主要用于根据物品的特征和属性推荐相似物品。基于协同过滤的推荐算法主要用于根据用户之间的相似性推荐物品。 阿里云推荐引擎特征工程 阿里云推荐引擎的特征工程主要包括用户特征工程、物品特征工程和行为评分建模三部分。用户特征工程主要用于提取用户的行为特征和偏好特征。物品特征工程主要用于提取物品的特征和属性。行为评分建模主要用于评估用户对物品的偏好和评分。 阿里云推荐引擎优点 阿里云推荐引擎具有许多优点，包括实时推荐、精准推荐、个性化推荐和智能优化等。实时推荐能够实时地对用户行为和物品特征进行分析和计算，从而提供更加精准的推荐结果。精准推荐能够根据用户的行为和偏好提供更加个性化的推荐结果。智能优化能够实时地对推荐结果进行优化和调整，从而提高推荐的准确性和效率。 阿里云推荐引擎是一个功能强大且智能化的推荐系统，能够帮助企业快速搭建推荐系统，提高用户体验和商业价值。

资源源于公开平台阿里天池。 此数据可以完美地进行销售分析，这个电子商务销售数据集来自印度，其中包含3个CSV文件-订单列表，订单明细，销售目标。 可做分析的方向： 1.销售额，销量，利润分析 2.商品类目市场受欢迎程度分析 3.客户地区分析 4.店铺销售目标完成率分析 5.客户分类分析（帮助减少客户流失） 6.商品分层运营（打造爆款，减少冗余） 7.商品季节性问题 还有很多方向没有写出来，具体还是以运营中存在的问题对数据进行针对性分析。仅供参考。

藏经阁-企业数据上云 构建数据湖的正确姿势.pdf

PHP对接阿里云虚拟号-号码隐私保护

2024 年是大模型深入赋能千行百业，融入实体经济，助力科技创新的一年。截 至今年5 月，我国国产大模型的数量已经超过300 个，预示着大模型在各行业 场景的创新应用和深度拓展，对培育新质生产力、高水平赋能新型工业化、推动 高质量发展发挥了重要作用。今年，国务院政府工作报告首次提出“人工智能+” 行动以来，全国各地进一步加速大模型技术与产业的落地融合。 《2024 大模型典型示范应用案例集》（以下简称《案例集》）自4 月启动征集以来， 得到社会广泛关注。收到申报案例数百个，经专家组全面评估，最终遴选出99 个优秀案例，其中45 个“行业赋能”、46 个“智能应用”、8 个“生态服务”， 覆盖新型工业化、能源、医疗、政务等重要应用场景，涵盖天文、农业、化学等 科学领域，以及智能数据标注、大模型评测、云边异构融合服务等创新平台。