库存预占

如何优化物流库存规划？4个工具助力精准需求预测与资源配置

在物流管理的庞大体系中，库存管理占据着举足轻重的地位。它不仅直接影响着企业的运营成本和客户服务水平，还与整个供应链的稳定性和效率紧密相连。
·2025-01-21 17:08

零售业的AI赋能与前端开发效率革命：ScriptEcho 的助力

库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题，严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能（AI）的兴起，为解决这些问题提供了新的思路。
·2025-01-21 17:35

JAVA：Spring Boot 实现责任链模式处理订单流程的技术指南

1、简述在复杂的业务系统中，订单流程往往需要一系列的操作，比如验证订单、检查库存、处理支付、更新订单状态等。
拾荒的小海螺·2025-01-21 17:35

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。
feifeikon·2025-01-21 15:19

python调用oracle存储过程传入多参数_精通 Oracle+Python，第 5 部分：存储过程、Python 编程...

调用数据库存储过程及其他感兴趣的高级Python编程功能。
weixin_39669133·2025-01-21 13:04

如何优化物流库存规划？4个工具助力精准需求预测与资源配置

在物流管理的庞大体系中，库存管理占据着举足轻重的地位。它不仅直接影响着企业的运营成本和客户服务水平，还与整个供应链的稳定性和效率紧密相连。
·2025-01-21 12:52

电商企业转起数据飞轮，火山引擎助力商家实现“数据找人”

在过去，商家们常常面临“人找数据”的困境，即当某个产品热销时，公司内部需要耗费大量时间和精力去查询库存、销售等数
·2025-01-21 12:48

李开复的理性选择：AI代码生成工具时代，初创公司如何避免盲目坚持？

他坦言，大模型预训练
·2025-01-21 11:44

构建知识图谱：从文本到结构化数据的转化

核心原理解析构建知识图谱的核心步骤包括：信息提取和数据库存储。从文本中提取结构化信息主要依赖于大语言模型（LLM），如OpenAI的GPT-4，其能力在于解析和分类
sagvWSRJHMNEB·2025-01-21 11:14

AI未来趋势：AIGC浪潮下看AI训练师如何塑造智能未来（技术变革）

以下是AI训练师如何塑造智能未来的几个关键方面：1.技术变革与创新算法与模型训练预训练：通过大规模无标注数据的学习，构建具备基础语言理解和生成能力的基座模型。
用心去追梦·2025-01-21 11:11

李开复与零一万物：AI创业的务实之道，以及AI写代码工具的崛起

李开复观点解读：理性决策，而非盲目扩张李开复认为，初创公司“负担不起”超大模型的预训练。这“负担不起”并非仅仅指
·2025-01-21 03:04

C# 解析 HTML 实战指南

例如，电商平台可能需要从竞品网站上采集商品价格和库存信息；新闻聚合应用可能需要
code_shenbing·2025-01-21 02:15

NAT静态原理NAT动态原理NAPT原理

pre:预生产环境。在版本最后上线之前会在预生产最后执行一遍。确保万无一失(狗头)运维，也有测试。prd:生产环境/现网:10运维人员。数据库3DBA数据库运维。
aicc221016·2025-01-21 01:40

mysql 用户名 命名_MySQL命名、设计及使用规范《MySQL命名、设计及使用规范》

sim：模拟环境，开发可读写，发起上线请求时，会先在这个环境上进行预执行，这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。
syzyzs·2025-01-21 01:37

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型
WeeJot·2025-01-21 00:57

刀片机还是一体机

二、比较占空间。
黑石云·2025-01-20 23:23

ChatGPT 绘图的工作原理

ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。
·2025-01-20 22:41

库存python whl文件免费下载（2）

库存pythonwhl文件免费下载（1）库存pythonwhl文件免费下载（2）库存pythonwhl文件免费下载（3）库存pythonwhl文件免费下载（4）库存pythonwhl文件免费下载（5）最近发现收藏的
科技小游侠·2025-01-20 21:32

解锁电商数据的无限可能：探秘京东商品SKU信息API接口

SKU（StockKeepingUnit）即库存保有单位，是电商中用于标识不同商品的独特编码。每个SKU对应着特定的商品属性组合，如颜色、尺寸、型号等。通过获取SKU信息，开发
·2025-01-20 18:30

如何使用Java爬虫获取微店商品详情：代码示例与实践指南

通过该接口，开发者可以快速获取商品的标题、价格、库存、描
小爬虫程序猿·2025-01-20 18:32

零售业的AI赋能与前端开发效率革命：ScriptEcho 的助力

库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题，严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能（AI）的兴起，为解决这些问题提供了新的思路。
·2025-01-20 18:25

什么是国家标准？国家标准如何起草？

国家标准的起草一般有以下主要步骤：首先是预研阶段，要对相关技术发展和市场需求等进行调研，明确制定标准的必要性、可行性等诸多方面情况。接着成立标准起草工作组，工作组的成员通常包括行业专家、企业代表等。
德为先科技·2025-01-20 16:43

MES（制造执行系统）中物料管理的业务流程

MES（制造执行系统）中物料管理的业务流程，围绕物料从采购到投入生产及剩余物料处理的全生命周期展开，旨在保障生产的物料供应，同时优化库存、降低成本。
洗发水很好用·2025-01-20 16:12

图像检索简介

涉及图像特征提取、相似度计算、特征数据库存储和搜索。图
handsomestWei·2025-01-20 15:35

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测：深度学习实践与应用

通过精准的商品检测技术，售货机可以在商品售出后自动更新库存，并提供准确的商品信息反馈。
2025年数学建模美赛·2025-01-20 14:26

什么是行业标准？行业标准如何起草？

行业标准起草主要包括以下步骤：首先是预研阶段，要对标准涉及的技术内容、范围、国内外现状等进行研究，明确制定标准的必要性和可行性。接着成立标准起草工作组，成员包括行业专家、企业代表等相关人员。
德为先科技·2025-01-20 14:54

华为OD机试 -TLV解码（Java & Python& JS & C++ & C ）

码流以某信元的Tag开头，Tag固定占一个字节，Length固定占两个字节，字节序为小端序。现给定TLV格式编码的码流，以及需要解码的信元T
算法大师·2025-01-20 09:59

详解类与对象——c++对象模型和this指针

（^_^）一.成员变量和成员函数分开存储只有非静态成员变量才属于类的对象上classPerson{public:Person(){mA=0;}//非静态成员变量占对象空间intmA;//静态成员变量不占对象空间
tanactor·2025-01-20 06:29

Prometheus Alertmanager设置与告警规则配置详解

PrometheusAlertmanager设置与告警规则配置详解Prometheus是一个开源的监控和告警系统，其设计理念是通过时间序列数据库存储指标数据，并通过多维数据模型和查询语言进行数据分析。
范范0825·2025-01-20 04:20

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移
二进制独立开发·2025-01-20 02:46

事务处理系统 (Transaction Processing System, TPS)

这类系统通常处理大量的结构化数据，如订单处理、支付结算、库存管理等，以支持企业日常的运营和管理。TPS的核心任务是确保高效、准确地记录和管理大量重复性的事务，并提供实时数据支持。
CoderIsArt·2025-01-19 22:45

工业大模型市场图谱：53个工业大模型全面梳理

根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸馏等）所形成的大模型
大模型常客·2025-01-19 19:21

透过生活小故事，轻松理解大模型开发的五种核心方法

本文将以贴近生活的五个场景，通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法：提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计（检索增强生成）、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事，揭开大模型
·2025-01-19 19:54

小团队docker hub被墙的终极方案：基于docker打造本地docker仓库镜像

前提预实现当前功能，需要满足以下前提：有可用的代理有个docker环境的主机基础实现在这直接给docker-compose.yml文件：services
·2025-01-19 19:53

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

构建功能-vite、rollup

一、vite基础1.简介vite是一个构建工具，相较于webpack，vite采用了不同的运行方式：开发阶段：在开发阶段，Vite的工作流程如下：依赖预构建：Vite会先将项目中的第三方依赖（如node_modules
小天呐·2025-01-19 17:59

【赵渝强老师】MongoDB的Journal日志

通过6.5.1.3小节的介绍了解到，MongoDB使用预写日志机制实现数据的持久化。每个Journal日志文件的大小是100M，并
·2025-01-19 15:44

Linux stdin、stdout和stderr详解

一、标准流介绍在计算机编程中，标准流是计算机程序开始执行时与其环境之间预连接的输入和输出通信通道。
·2025-01-19 15:13

【赵渝强老师】PostgreSQL的WAL预写日志文件

PostgreSQL数据库的物理存储结构主要是指硬盘上存储的文件，包括：数据文件、日志文件、参数文件、控制文件、WAL预写日志文件等等。下面重点讨论一下PostgreSQL的WAL预写日志文件。
·2025-01-19 15:11

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

【Node.js】Session原理详解

文章目录一、Session机制概述1.什么是Session2.Session与Cookie的关系二、Session的工作流程1.基本流程2.示例代码三、Session的存储方式1.内存存储2.文件存储3.数据库存储
Peter-Lu·2025-01-19 12:51

汽车电气架构开发流程的一些随想（一）——适用范围

电气架构的势力越来越大：占整车的成本、复杂度（联网通讯、ADAS等等）五年间本人所在公司的电气部门由科升级成了部，还在不断膨胀，动力总成部门现在维持科级，以后呢不知道...所以要有一套清晰有效的开发流程来
Ong_soul·2025-01-19 12:20

Shardingsphere-Proxy 5.5.0数据迁移

背景配置集群部署搭建Zookeeper修改shardingsphere-proxy配置重启shardingsphere-proxy执行数据迁移连接代理数据库实例（Navicate）应用代理数据库注册目标分片数据库存储单元注销目标分片数据库存储单元创建分库分表规则删除规则注册源数据库存储单元注销源数据库存
她又在丛中笑·2025-01-19 10:35

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充，将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位（比如单词、汉
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

单体式架构，集群，分布式架构有什么区别

但是当业务规模变得复杂以后，就会暴露他的缺点缺点：1.编译和启动的速度会变慢2.代码冲突3.单个数据库存储能力有限4.很难在进行扩展虽然有缺点，但是他肯定还是有自己的优点的优点1.开发测试简单部署方便2
highfish920·2025-01-18 23:52

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。
laopeng301·2025-01-18 23:20

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。
疯狂小料·2025-01-18 21:04

【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】

15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合（Visual-InertialTightCoupling）在ORB-SLAM3中的作用不可替代，是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术。单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图，这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果，但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如，昏暗场景或快速运动可能
KeyPan·2025-01-18 18:31

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他