2020-11-09

最新推荐文章于 2025-07-25 23:12:39 发布
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误差分析报告
1.下图为指数预测与Baseline绝对误差的差值对比图。
在这里插入图片描述

计算公式：指数预测绝对误差-Baseline预测绝对误差

蓝色是以动态补货的方式进行补货的，即当天的销量大于存货量时，进行补货。
橙色是以静态补货的方式进行补货的，即售货机中存货量为0时，进行补货。
灰色是以静态补货的方式进行补货的，即售货机中的存货量小于总储货量的30%时，进行补货。

在图中可看出大致趋势，
其中：
指数预测比Baseline效果好的
动态补货绝对误差占22%
静态补货0占70%
静态补货30%占52%

2.下图为指数预测与Baseline均方根误差的差值对比图。
计算公式：指数预测均方根误差-Baseline预测均方根误差
在这里插入图片描述

在图中可看出大致趋势，
其中：
指数预测比Baseline效果好的均方根误差
动态补货绝对误差占20%
静态补货0占12%
静态补货30%占22%

  1. 下图为改进Baseline与Baseline均方根误差的差值对比图。
    计算公式：改进Baseline均方根误差-Baseline预测均方根误差

在这里插入图片描述

在图中可看出大致趋势，
其中：
指数预测比Baseline效果好的均方根误差
动态补货绝对误差占68%
静态补货0占50%
静态补货30%占80%

  1. 下图为改进Baseline与Baseline相对误差的差值对比图。
    计算公式：改进Baseline绝对误差-Baseline绝对误差

在这里插入图片描述

在图中可看出大致趋势，
其中：
指数预测比Baseline效果好的均方根误差
动态补货绝对误差占62%
静态补货0占94%
静态补货30%占86%

电商中心仓补货与订单拣选如何协调优化
2509_91940880的博客
07-26 1007
电商中心仓运营中拆零补货与拣货是核心环节，涉及不同运作模式与技术应用。补货包括定时、定量、动态三种触发机制，拣货采用离散订单、批次、分区接力等策略。关键技术涵盖纸质拣货单、RF终端、灯光拣选系统等。协同策略强调数据联动、动线优化和智能调度，通过数字孪生模拟提升库内设备利用率、减少人员行走距离。系统化运作模式与协同策略优化可显著提高供应链效率，降低运营成本。
CBM209X_UMPToolV7200(2020-09-02)_N28
11-04
芯邦 Chipsbank CBM209X_UMPToolV7200(2020-09-02)_N28 芯邦CBM209X表示是一个系列的U盘主控，它包括CBM2098E、CBM2098P、CBM2098S、CBM2099、CBM2099E、CBM2099S、CBM2380等
大数据驱动下物流仓储智能补货模型构建与实现
2201_76059311的博客
04-25 1899
企业需从 数据治理（确保数据质量）、 算法迭代（持续优化模型）、 组织适配（打破部门壁垒）三方面发力。随着5G、边缘计算等技术的普及，未来的补货模型将更加实时化与自适应，推动物流仓储从“经验驱动”迈向“数据驱动”的新纪元。多目标优化：平衡库存成本、缺货损失、仓储容量限制，采用遗传算法（GA）或粒子群优化（PSO）求解最优补货量；特征编码：将非结构化数据（如促销文案）转化为词向量（Word2Vec），作为预测模型的输入；- 仓储数据：库位状态、库存周转率、拣货路径（通过RFID/传感器实时感知）。
实战案例：零售行业AI流程优化架构，如何用AI+大数据实现供应链智能补货？
AI天才研究院
07-25 1521
智能补货 (Intelligent Replenishment / Smart Replenishment)是指利用人工智能、机器学习、大数据分析等先进技术，通过对历史销售数据、实时库存数据、市场需求信号、外部影响因素（如天气、节假日、促销活动）等多维度信息的深度挖掘和分析，自动或辅助生成科学、精准、动态的补货建议或直接执行补货订单的过程。其核心目标是：在正确的时间，将正确数量的正确商品，补充到正确的地点（门店、仓库），以满足客户需求并实现供应链整体成本最低化。从经验驱动转向数据驱动决策。
解锁 CPFR 潜力：电商智能补货优化算法的全链路设计与实战指南
沛哥儿的专栏
05-13 3533
在供应链数字化转型的浪潮中，传统补货模式因需求预测滞后、库存周转低效等问题，已难以应对电商环境下的高频订单波动。CPFR（协同规划、预测与补货）作为供应链协同的核心方法论，通过整合品牌商、零售商、物流商的多源数据，为智能补货算法提供了天然的应用土壤。本文将从算法设计思路、技术架构到具体实现细节，解析如何通过数据驱动实现补货策略的动态优化。
电商技术揭秘二十六：智能库存预警与补货系统(上)
沛哥儿的专栏
04-16 7163
随着电子商务行业的飞速发展，库存管理已成为企业运营的核心环节。本文旨在探讨如何利用智能技术构建高效的库存预警与补货系统，以提高电商平台的运营效率和市场反应速度。文章首先分析了库存管理的挑战与重要性，然后详细介绍了智能库存预警系统的基础、补货系统的智能化、系统集成与技术实施等方面的内容。接着，通过实施案例与效益分析，展示了智能库存预警与补货系统的实际应用效果。最后，展望了未来趋势与战略规划，提出了持续改进的方向。通过本文的研究，希望能够为电商平台提供有益的参考和借鉴，推动智能库存管理技术的进一步发展。
2020-05-09
wanghuanll的博客
05-09 1431
Dⅹ3.4
2020-11-09 VSCode在Ubuntu+Snap下无法启动的解决
我的博客
11-09 2667
在Ubuntu的Snap下安装了VS Code无法启动 sudo apt install snapd sudo snap install code --classic mkdir ($id -u) sudo mv ($id -u) /run/user/ code & [1] 18060 安装snap和code以后，运行code毫无反应结束。 执行code verbose 执行code verbose如下，以后发现是X-Window打不开。详细内容请见附录。 code --verbose ... X
2020-06-08
qq_44880289的博客
06-08 3359
stm32属性上找不到编写好的hex 因为还没有编译！
2020-07-07
北漂猿
07-07 952
Kingtous#blog_post#2020-11-09-解决Flutter下iOS deployment target的问题
07-25
title: 解决Flutter下iOS deployment target的问题subtitle: minimum deploy target error.1
芯邦量产工具2019-07到2020-09年所有的.zip
11-26
这个系列的工具主要针对芯邦的CBM209X系列芯片，例如CBM209X UMPToolV7200(2020-03-19)、CBM209X_UMPToolV7200(2019-12-10)以及CBM209X_UMPToolV7200(2020-09-02)_N28等。这些版本的工具可能包含了新的固件更新、...
精选资源
eclipse-2020-09.zip
02-13
2. **基于JDK11**：Eclipse 2020-09版是与Java Development Kit (JDK) 11兼容的。JDK11是Java SE 11的标准实现，引入了许多新特性和改进，例如局部变量类型推断（JEP 286）、HTTP客户端API（JEP 321）以及JDK Flight...
RV16X-26X-v1.0.01.01-2020-08-17-11-09-01-AM
08-29
RV160设备固件，CVE-2021-1291漏洞仿真所需资源。
liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
12-23
liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip
Android中获取应用程序列表信息
12-23
源码来自：https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器，不需要越狱！ ！ ！ ) 不需要越狱，调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用，删除应用，应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示（LSApplicationProxy） [ ] 定制喜欢的字段，展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表（应用icon+应用名） 为了提供思路，这里只用伪代码，具体的私有代码调用请查看： 获取应用实例： 获取应用名和应用的icon： 应用列表界面展示： 应用列表 应用运行时详情 打开应用： 卸载应用： 获取info.plist文件： 应用运行时详情界面展示： 应用运行时详情 右上角，从左往右第一个按钮用来打开应用；第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法，将LSApplicationProxy类，转换成了字典。 转换规则是：属性名为key，属性值为value，如果value是一个可解析的类（除了NSString,NSNumber...等等）或者是个数组或字典，则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析，superClass如...
戴尔U2417h校色文件
12-23
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf9738e1fcec ICC-vx2478-4k 校色文件 这是一个使用SpyderX校色过的icc文件，根据自己的需要食用。
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-23
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO），并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中，通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性，提升LSTM模型在分类任务中的性能表现，尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用，并提供了可复现的Matlab代码，属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群：具备一定机器学习和优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度；②研究混合智能优化算法（如GA与PSO结合）在神经网络超参数优化中的应用；③实现高精度分类预测模型，适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节，重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式，同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割
12-23
基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割 代码将SAM的point提示和Unet融合改进，评估指标采用dice、iou，recall、precision等，以及相应的曲线。 推理的脚本是【infer.py】，运行会生成UI界面，鼠标点击可以选择提示的前景/背景。代码会自动推理，显示掩膜图像 更多unet改进参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html【持续更新】 创新点介绍：实现了一个基于UNet的交互式图像分割系统，其核心亮点在于：1）创新性地将用户交互点作为第四通道与RGB图像拼接输入网络，实现点引导的精准分割；2）采用完整的训练-评估-应用闭环，支持余弦退火学习率调度和全面的分割指标评估（mIoU/Dice等）；3）设计了友好的GUI界面，用户只需点击前景/背景点即可实时获得可视化结果；4) 系统具有高度可扩展性，UNet架构支持自定义通道数和特征图尺寸，数据加载器内置多种增强策略，既能保证训练效果又能适应不同尺寸的输入图像。
编写python 把日期 “ 2020-11-09T00:00:00.000000000” 改为 只包含年月日
03-31
date_str = "2020-11-09T00:00:00.000000000" date_obj = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f") new_date_str = date_obj.strftime("%Y-%m-%d") print(new_date_str) # 输出结果为：2020-11-09 ```...
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