双十一,没有买卖就没有伤害!

每年双十一,阿里的技术团队都会面临一场如同高考般的考验。如何支撑起千万级的流量冲击,确保用户能够顺利进行购物狂欢成为了他们的重要任务。本文将带您了解双十一期间,阿里巴巴背后的技术故事。

每年双十一,对于阿里背后的技术都是一轮全新的挑战。 承载千万级流量的计算,究竟有多难? 

用阿里云资深总监小邪的话来说, “ 双十一是一个对于工程师来说,就像是面临高考,在座的可能就考过一次高考,我们工程师每年都要做高考,考砸了跟各位(学生)是一样的,都是非常严重。”

当我们在疯狂的“买买买”的时候,有一群人在日以继夜为我们做好的强大的技术支持,以便我们能更好的抢(bai)购(jia)。

他们就是一群了不起的程序员工程师。

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(图片来源于网络)

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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