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阿里匹配：天池大数据在淘宝穿衣搭配算法中的应用

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简介：
本项目探讨了阿里巴巴天池大数据平台在解决个性化时尚推荐问题上的潜力，具体实现方法为利用该平台资源优化淘宝网站的服装搭配算法。通过分析用户行为数据和商品特征信息，系统能够提供更加个性化的购物体验，促进销售转化率提升。 天池大数据淘宝穿衣搭配算法。

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  • 阿里匹配：天池大数据在淘宝穿衣搭配算法中的应用
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    本项目探讨了阿里巴巴天池大数据平台在解决个性化时尚推荐问题上的潜力，具体实现方法为利用该平台资源优化淘宝网站的服装搭配算法。通过分析用户行为数据和商品特征信息，系统能够提供更加个性化的购物体验，促进销售转化率提升。 天池大数据淘宝穿衣搭配算法。
     
  • 天池大数据穿衣搭配算法竞赛资料.zip
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    本资料集为天池大数据穿衣搭配算法竞赛提供数据支持，内含大量衣物图像及属性信息，旨在促进时尚推荐系统的创新研究。 天池大数据穿衣搭配算法比赛资料已经打包成.zip文件。
     
  • 阿里天池CVRP比赛数据.rar_2-opt算法应用_最后一公里配送优化数据
    优质
    本资源包含阿里天池竞赛中的CVRP（带容量约束的车辆路线规划）问题相关数据及运用2-opt启发式算法进行“最后一公里”物流配送路径优化的研究资料。 阿里天池最后一公里项目使用了多个数据集，包括网点数据、配送点、商户信息、快递详情、配送路径表以及配送人员资料。
     
  • Android天气预报与穿衣搭配APP支持在Android Studio中升级
    优质
    这是一款专为Android用户设计的天气预报及穿衣建议应用程序。它不仅提供准确的天气信息，还根据气温变化智能推荐衣物搭配方案。开发者可在Android Studio平台轻松更新功能，提升用户体验。 开发环境：Myclipse/Eclipse/Idea（服务器端）+ Eclipse/AndroidStudio（手机客户端）+ MySQL数据库 系统客户端和服务器端架构技术采用界面层、业务逻辑层和数据层三层分离技术和MVC设计思想。 服务器与客户端的数据通信格式为XML格式（用于传输查询的记录集）和JSON格式（用于传输单个的对象信息）。 “天气提示 穿衣搭配APP”的开发与实现包括：天气预报，今天及最近几天的气温变化。模拟天气功能允许服务器端管理员发布各地天气情况；生活模块根据气温变化提供穿衣建议，并由管理员发布公告。虚拟人物展示不同风格的穿搭（安卓端插入视频文件）。 用户可以查询所在地区的天气信息。 实体ER属性如下： 地区：地区id, 地区名称 用户：用户名，登录密码，所在地区，姓名，性别，出生日期，用户照片，联系电话，邮箱，家庭地址，注册时间 天气数据：记录id, 天气数据名称, 天气数据图像 天气预报：天气id, 地区, 天气日期, 天气情况描述, 天气图像, 温度范围, 空气质量状况 生活信息：（此处原文没有具体列出该实体的属性，因此保留原样）
     
  • 匹配电路在天线中的应用
    优质
    本文探讨了匹配电路在优化天线性能方面的重要作用，分析了不同类型的匹配电路及其对改善天线阻抗匹配、提升传输效率的具体影响。 天线匹配电路在天线调试过程中起着至关重要的作用。通过掌握天线匹配电路的知识，可以有效帮助天线工程师快速而准确地完成天线的调试工作。
     
  • ICP算法在点云匹配中的应用
    优质
    本文探讨了ICP（迭代最近点）算法在三维点云数据匹配与配准中的应用，分析其原理及优化方法，并展示了该技术在机器人导航、3D重建等领域的重要作用。 ICP点云匹配及相关点云文件在VS2013中的应用。
     
  • SIFT算法在图像匹配中的应用
    优质
    本研究探讨了SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）算法在计算机视觉领域中进行图像匹配的应用。通过提取和描述图像的关键特征点，实现不同视角、光照变化下的精确匹配。 SIFT算法的Matlab实现基于图像特征尺度选择的思想，在不同尺度下建立多尺度空间，并检测同一特征点的位置及其所在尺度，以达到抗缩放的目的。该过程会剔除对比度较低及边缘响应较强的点，并提取旋转不变性的特征描述符来抵抗仿射变换的影响。 SIFT算法主要包含四个步骤： 1. 建立图像的多尺度空间并寻找候选关键点； 2. 精确确定这些关键点的位置，同时排除那些不够稳定的点； 3. 根据周围像素强度信息为每个关键点分配一个方向； 4. 最后提取用于描述该特征的关键点描述符。
     
  • SAD_SSD+NCC算法在立体匹配中的应用.rar_seldomerq_立体匹配算法_SSD+SAD+NCC
    优质
    本资源探讨了将SSD、SAD和NCC三种算法结合应用于立体匹配问题的方法，旨在通过综合运用多种特征提取技术来提升匹配精度与效率。 立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题，涉及到SSD（Sum of Squared Differences）、SAD（Sum of Absolute Differences）以及NCC（Normalized Cross-Correlation）等多种算法的应用。这些方法用于计算图像中像素对之间的相似度，从而实现深度信息的提取和三维场景重建。
     
  • 阿里数据库连接池Druid配置详解
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    简介：本文详细解析了如何配置阿里巴巴开源数据库连接池Druid，涵盖其核心功能与优化技巧，帮助开发者提升应用性能。 阿里连接池Druid是一个基于Java的数据库连接池实现方案，旨在优化数据库操作性能。本段落详细解析了Druid的各种配置选项及其功能。 name属性用于设定数据源的名字，在多个数据源的情况下有助于通过名字区分监控信息；如果不指定，则系统会自动生成一个默认名称：DataSource- + System.identityHashCode(this)。 jdbcUrl定义连接到特定数据库的URL，不同类型的数据库会有不同的格式。例如，MySQL的URL通常为jdbc:mysql://10.20.153.104:3306/druid2；Oracle则可能是jdbc:oracle:thin:@//10.20.149.85:1521/ocnaut。 username和password分别用于指定数据库连接的用户名与密码。为了安全起见，可以通过ConfigFilter避免直接在配置文件中暴露密码信息。 driverClassName属性指定了特定数据库驱动程序类的名字；Druid可以根据URL自动识别并选择正确的dbType及其对应的Driver。然而，如果希望手动设置，则需要填写此项。 initialSize定义了初始化连接池时创建的物理连接数量，在调用init方法或首次获取连接时生效。 maxActive限制了最大可同时存在的活动链接数。 minIdle设定了最小保持在空闲状态下的连接数目。 maxWait指定了当所有可用连接都被占用且等待队列已满的情况下，请求新连接的最大超时时长（以毫秒计）。启用此选项后，默认使用公平锁机制；若需提高并发效率，则可将useUnfairLock设置为true来切换至非公平模式。 poolPreparedStatements控制是否开启预编译语句的缓存功能。对于支持游标的数据库，如Oracle，PSCache能显著提升性能表现；但MySQL 5.5及以下版本不推荐使用该特性。 maxOpenPreparedStatements当启用PSCache时（即poolPreparedStatements为true），此选项定义了最大允许打开的预编译语句数量。 validationQuery用于指定检查连接有效性的SQL查询指令，必须是一个有效的SELECT语句。如果未配置，则testOnBorrow、testOnReturn和testWhileIdle将不起作用。 testOnBorrow控制是否在每次借出连接时执行验证查询以确认其有效性；启用此功能会带来一定的性能损失。 同理，testOnReturn决定了归还链接前的检查行为。同样地，这也会对系统产生额外负担。 testWhileIdle建议设置为true，并不会显著影响效率却能确保安全性：它会在请求连接时自动进行空闲时间超过timeBetweenEvictionRunsMillis阈值下的有效性检测。 timeBetweenEvictionRunsMillis定义了DruidDataSource中Destroy线程检查连接的周期性间隔，同时也作为testWhileIdle评估标准的一部分。 numTestsPerEvictionRun该属性已被废弃，并且每个DruidDataSource仅支持一个EvictionRun任务执行。 minEvictableIdleTimeMillis设定了连接池内链接保持空闲状态的最小时间限制。