极光推送服务端SDK集成是针对开发者提供的一种高效、便捷的推送工具，旨在帮助开发者轻松地将推送功能集成到自己的PHP服务端应用中。极光推送是中国领先的移动消息推送平台，它提供了稳定、可靠的跨平台推送服务，可以实现对Android、iOS等多平台设备的消息推送。 1. **极光推送简介** 极光推送（JPush）是极光（Aurora Mobile）公司的一款产品，专注于提供实时、稳定、高效率的推送服务。通过极光推送，开发者可以向目标用户群体发送自定义消息，实现个性化推送，提高用户活跃度和黏性。服务涵盖了多种应用场景，如新闻更新、活动通知、游戏消息等。 2. **服务端SDK集成** 服务端SDK是为了方便在服务器端进行操作而设计的，通常包括API调用、数据处理、安全验证等功能。极光推送的服务端SDK包含了必要的接口和示例代码，帮助开发者快速集成推送功能。在PHP环境中，你可以通过SDK来创建推送任务，管理设备标签，以及获取推送效果报告等。 3. **集成步骤** - **安装SDK**：你需要下载极光推送服务端SDK，解压后将库文件引入到你的PHP项目中。 - **配置认证信息**：在使用SDK前，你需要获取极光推送的AppKey和Master Secret，然后设置到SDK的配置文件中，用于身份验证。 - **编写推送逻辑**：使用SDK提供的API，编写推送消息的代码，可以指定推送的目标设备（如根据设备token或标签），并设置消息内容和推送策略。 - **测试与调试**：在实际环境中测试推送功能，确保消息能够准确、及时地送达目标设备，并根据需要调整推送策略。 4. **SDK文档** 包含的集成文档是关键资源，它会详细介绍如何配置环境、使用各种API以及解决常见问题。务必仔细阅读并按照文档指导操作，以避免错误和节省时间。 5. **PHP使用技巧** - **错误处理**：在调用SDK接口时，应捕获可能出现的异常，进行适当的错误处理，确保服务的稳定性。 - **性能优化**：批量推送可以提高效率，避免频繁的小规模推送操作。 - **消息模板**：利用预设消息模板，可以快速构建推送内容，同时保持消息格式的一致性。 - **统计分析**：极光推送提供推送效果分析，通过这些数据可以了解推送效果，优化推送策略。 6. **应用场景** - **用户通知**：例如，当有新的内容更新或特别活动时，即时向用户发送通知。 - **消息推送**：游戏中的新关卡解锁、比赛结果通知、系统消息等都可以通过极光推送实现。 - **用户行为触发**：基于用户的特定行为，如登录、购买、完成任务等触发消息推送。 7. **最佳实践** - **个性化推送**：根据用户兴趣和行为进行个性化推送，提高点击率和用户满意度。 - **推送时间选择**：考虑到用户活跃时间，选择合适的时间进行推送，增加消息的触达率。 - **避免打扰用户**：合理设置推送频率，避免过多推送引起用户反感。 通过以上内容，你应该能对极光推送服务端SDK集成有一个全面的了解，接下来就是实践和优化，以实现最符合你应用需求的推送服务。

SKs工具 基于四哥的kstools（ 修改，转化为工程，集成了java2smali，挂钩继承了修改！ 1.环境变量配置： 设置JAVA_HOME，jarsigner环境变量； 在apksign.bat或execute.sh中设置aapt工具目录； 2.破解签名步骤： 2.1加固apk： 需要先将加固前的apk放到ExecuteDir / input目录下，然后执行apksign.sh（bat）脚本运行获取签名信息，运行结束之后保存在apksign.txt中； 将修复之后的apk文件命名为src.apk，放在当前目录下，直接运行再次执行execute.sh即可; Ps：对于加固app有很多特殊情况，所以如果操作失败，可以自行编写代码获取加固app的签名信息，方法很多，自行网上搜索 2.2非加固apk： 将apk ExecuteDir / input目录下，命名为src.apk; 根据自己

内容概要：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套标准化协议，旨在让大型语言模型（如ChatGPT、Claude）能够安全、便捷地连接外部数据源（文件、数据库）和工具（API、软件）。MCP的工作流程分为三步：用户发出指令到AI应用，AI应用通过MCP客户端找到匹配的MCP服务器执行操作并返回结果。MCP的核心价值在于告别重复开发、提升AI能力、确保安全可控以及促进生态爆发式增长。新手可以通过现成平台、开发工具安装MCP服务或使用预配置服务器来快速体验MCP。真实场景案例包括分析本地销售数据、自动化论文调研、管理每日任务和智能家居控制等。尽管MCP存在权限控制较粗糙和质量参差不齐的问题，但它未来将支持云托管多租户、动态服务发现和标准化网关等功能。MCP的目标是成为“AI世界的USB标准”，降低人机协作的门槛，使每个人都能定制自己的“超级助手”。 适合人群：对AI技术感兴趣的技术爱好者、开发者以及希望提高工作效率的普通用户。 使用场景及目标：①通过MCP连接外部数据源和工具，实现AI模型与现实世界的交互；②利用现成平台、开发工具或预配置服务器快速体验MCP；③学习并实践MCP在实际场景中的应用，如数据分析、论文调研、任务管理和智能家居控制。 阅读建议：MCP不仅是一个技术工具，更是一种新的工作方式。读者应结合自身需求，尝试不同的MCP服务，并在实践中探索更多可能性。对于开发者，可以考虑进一步研究如何构建和优化MCP服务，以推动这一领域的持续发展。

内容概要：本文档由Synopsys发布，主要介绍了用于精确高效单元级延迟计算的CCS（Composite Current Source）Timing模型。随着集成电路设计进入90nm及以下工艺节点，物理效应和设计风格的变化给延迟计算带来了新的挑战。CCS Timing模型通过创建驱动器模型、降阶模型（如Block Arnoldi）和接收器模型来替代实际电路组件，从而实现高精度和快速计算。该模型解决了传统Thevenin和Norton模型在处理高阻抗网络时的局限性，提供了对输入边沿、输出负载、切换方向和单元状态的依赖性的强大捕捉能力。此外，CCS Timing支持多电压域（multi-Vdd）和动态电压频率调节（DVFS）设计，并能进行非线性Vdd缩放。; 适合人群：从事数字集成电路设计和验证的工程师，特别是那些需要进行精确延迟计算和时序收敛的专业人士。; 使用场景及目标：①适用于90nm及以下工艺节点的设计，确保在高阻抗网络下的高精度延迟计算；②支持多电压域和动态电压频率调节设计；③提高时序分析的准确性，减少与电路仿真之间的误差；④优化延迟计算以应对复杂的物理效应和设计风格变化。; 其他说明：文档详细描述了CCS Timing的建模方法、表征过程及其相对于传统模型的优势。同时，还介绍了紧凑型CCS格式和变异感知扩展，以减少数据量并适应工艺变化。读者可参考相关文档获取更多信息。

在当今的软件开发领域，企业应用集成(EAI)是实现不同系统间通信和数据共享的关键技术之一。传统的集成方法往往复杂且耗时，而基于Spring框架的集成方式则因其轻量级和开发效率高而受到许多开发者的青睐。Spring框架作为一个开源的Java平台，它提供了一系列功能，可以大大简化企业级应用的开发。 随着人工智能技术的发展，将AI技术与Spring框架相结合，形成所谓的SpringAI，为开发人员提供了一种新思路。SpringAI利用Spring框架的灵活性和扩展性，结合人工智能技术，从而创建出智能化的业务系统。其中，RAG系统作为SpringAI的一部分，它代表的是一个响应式和适应性强的系统架构，它能够在不断变化的环境中自我调节和优化。 SpringAI的RAG系统不仅仅是一个简单的应用集成解决方案，它通过响应式编程模型和AI算法，实现了对数据流的实时处理和智能决策支持。这使得它在与各种基于Spring体系的业务系统集成时，能够提供更加灵活和高效的服务。例如，在一个电子商务平台中，RAG系统可以实时分析用户的购物行为，预测用户需求，并调整推荐系统，从而提升用户体验和销售效率。 RAG系统的无缝集成能力，来源于它对Spring核心特性的利用，比如依赖注入、面向切面编程(AOP)和声明式事务管理等。这些特性使得RAG系统能够轻松地与现有的业务系统连接，并且提供一致的编程模型和开发体验。此外，RAG系统的集成不局限于传统的服务间通信，它还包括数据集成、消息传递、事件驱动架构等多个方面，从而为构建复杂的系统集成提供了全方位的解决方案。 在标签方面，“人工智能”和“deepseek”这两个词汇暗示了RAG系统在实现智能化服务时，可能采用了深度学习等先进的机器学习技术。深度学习是人工智能研究领域的一个热点，它通过构建多层的神经网络模型，能够从大数据中学习复杂的模式和关系。RAG系统可能利用深度学习进行自然语言处理、图像识别、预测分析等任务，以此来提高系统的智能化水平和业务价值。 基于SpringAI的RAG系统展现了将传统的Spring框架优势与现代AI技术相结合的潜力，为开发人员提供了一种全新的、智能化的企业应用集成方式。通过RAG系统，企业可以在保证业务连续性和系统稳定性的同时，快速适应市场变化和业务需求的演进。

Matlab直齿圆柱齿轮应力计算程序：输入设计参数，输出弯曲应力和许用应力，GUI界面操作，附程序说明文档，满足设计要求。,基于MATLAB的直齿圆柱齿轮应力计算程序——集成GUI与文档说明，一键输入设计参数，输出弯曲与许用应力对比，满足安全需求。,基于matlab编制的直齿圆柱齿轮应力计算程序，输入设计参数：模数、齿顶高、齿宽、啮合齿数、转速、扭矩、安全系数、压力角、齿轮类型（开式、闭式）等，输出弯曲应力和许用应力，并对比是否满足要求。 并把程序成GUI界面。 包含程序说明文档。 程序已调通，可直接运行。 ,MATLAB程序;直齿圆柱齿轮应力计算;输入参数;输出应力和许用应力对比;GUI界面设计;程序文档;调试通顺。,MATLAB直齿圆柱齿轮应力计算GUI程序：输入参数输出应力分析工具

"基于集成学习Adaboost-SCN与随机配置网络的强回归器在时序预测中的实践：效果显著、注释详尽、快速上手",集成学习adaboost-scn，集成随机配置网络的强回归器。 回归，时序预测。 效果显著，注释详细。 替数据就可适用于自己的任务 ,集成学习; adaboost-scn; 随机配置网络; 强回归器; 回归; 时序预测; 效果显著; 注释详细; 数据替换。,"集成学习强回归器：Adaboost-SCN与随机配置网络时序预测，注释详尽效果显著" 在当今的数据分析领域中，时序预测作为一种重要的数据分析方法，对于金融、气象、能源等领域都具有极为重要的应用价值。时序预测的目标是从历史时间序列数据中寻找规律，进而预测未来的数据趋势。随着人工智能技术的发展，集成学习方法在时序预测领域的应用越来越广泛，而Adaboost-SCN（Adaptive Boosting结合随机配置网络）的强回归器正是在这一背景下应运而生。 Adaboost-SCN的核心思想是结合了Adaboost算法的自适应集成思想与随机配置网络（SCN）的非线性映射能力，以此构建一个能够准确处理复杂时序数据的强回归模型。Adaboost算法通过集成多个弱回归模型来提升整体的预测性能，而随机配置网络是一种基于随机投影的神经网络，能够捕捉数据中的非线性关系。通过两者的结合，Adaboost-SCN能够在保证模型复杂度的同时，避免过拟合，并提高预测的准确性。 集成学习在时序预测中的优势在于，它能够通过整合多个模型的优势，来改善单一模型可能出现的不足。例如，不同模型可能在捕捉数据的线性和非线性特征上各有所长，集成学习可以通过加权的方式整合这些模型的预测结果，从而达到更优的预测效果。此外，集成学习还能够增强模型的泛化能力，使模型在面对新数据时依然保持较高的预测性能。 随机配置网络（SCN）作为一种新的神经网络结构，通过随机化的方法来简化神经网络的结构，其核心思想是在网络的输入层和输出层之间引入一个随机映射层，从而使得网络在保持原有性能的同时，大幅减少模型的复杂度和计算量。随机配置网络的引入，为传统的时序预测方法提供了新的研究思路和解决方案。 在实际应用中，集成学习中的强回归器及其在时序预测中的应用主要表现在能够提供更为准确、稳定和快速的预测结果。例如，在金融市场中，准确的股票价格预测可以为投资者提供重要的决策支持；在气象预测中，准确的降雨量预测可以为防灾减灾提供重要的参考；在能源管理中，准确的电力消耗预测可以为电网调度提供指导。因此，Adaboost-SCN在时序预测中的应用前景十分广阔。 在应用Adaboost-SCN进行时序预测时，用户可以通过替换数据集，将模型快速应用于自身的任务。整个过程通常包括数据的预处理、模型参数的设定、模型训练和预测等步骤。其中，数据预处理是关键步骤之一，需要根据实际的数据特征和预测需求选择合适的方法。例如，对于具有明显季节性特征的数据，可以选择进行季节性分解；对于具有趋势的数据，可以选择差分等方法来平稳数据。 在模型训练阶段，可以通过交叉验证的方法来选择最优的模型参数，以达到最佳的预测效果。此外，集成学习的灵活性还体现在对于不同数据集，可以通过调整集成模型中各弱模型的权重，来实现对数据的更好拟合。 Adaboost-SCN作为一种集成学习的强回归器，通过结合Adaboost算法和随机配置网络的优势，在时序预测领域展示出了显著的效果和应用前景。它的实践不仅对数据分析师和工程师们具有重要的参考价值，也为相关领域的科研和实际应用提供了新的思路。

VCU整车Simulink模型集成高压上下电、车辆蠕动等七大功能，详细文档支持，实车测试完成，适用于新能源汽车开发工程师。,vcu整车simulink模型 模型包含高压上下电，车辆蠕动，驻坡功能，能量管理，档位管理，续航里程，定速巡航等等。 每个功能都对应有详细的pdf文档详细说明，进入条件， 出条件，以及标定量详细说明。 程序已经实车测试完成。 非常适合开发新能源汽车的工程师们。 ,核心关键词：VCU整车; Simulink模型; 高压上下电; 车辆蠕动; 驻坡功能; 能量管理; 档位管理; 续航里程; 定速巡航; 程序实车测试; 新能源汽车工程师。,VCU整车Simulink模型：新能源汽车功能全解析与实测报告

配置文件

内容概要：本文档详细介绍了基于极限学习机（ELM）结合AdaBoost集成学习的时间序列预测项目实例，涵盖模型描述及示例代码。项目旨在通过结合ELM处理非线性问题的优势和AdaBoost的加权机制，提高时序预测的精度、泛化能力和计算效率。文档解决了时序数据复杂性、过拟合、计算复杂度、缺失数据处理和实时性要求等挑战，提出了高效的集成学习方法、自动加权机制、简便的训练过程、强大的泛化能力、适应性强的模型、可解释性增强和快速响应的实时预测能力等创新点。; 适合人群：从事机器学习、数据挖掘和时序数据分析的研究人员及工程师，特别是对集成学习方法和极限学习机有一定了解的从业者。; 使用场景及目标：①金融市场预测，如股票市场、外汇市场的趋势预测；②气象预测，如气温、降水量、风速等参数预测；③能源消耗预测，优化智能电网和能源管理系统的资源分配；④交通流量预测，确保道路畅通；⑤制造业生产调度，优化生产计划，提高生产效率。; 其他说明：文档提供了详细的Matlab代码示例，包括数据预处理、ELM模型训练、AdaBoost集成训练及预测结果可视化等步骤。通过这些代码，读者可以快速上手并应用于实际项目中。项目不仅提高了时序预测的精度和泛化能力，还在计算效率和实时性方面做出了优化，为相关领域的从业者提供了有力的支持。