根据提供的规格数据(Map<规格名称,List<规格值>>),实现生成规格商品

VC6.0+MFC商品采购管理系统开发实战:从数据库设计到业务逻辑实现 面向对象编程(OOP)和数据库操作是软件开发的核心基础。OOP通过类与对象将现实世界实体映射为代码结构,而数据库操作(CRUD)则是数据持久化的关键技术。掌握这两者,对于构建任何企业级应用都至关重要,其技术价值在于能够创建出结构清晰、可维护且数据驱动的软件系统,广泛应用于进销存、ERP、CRM等各类管理软件场景。本文将以一个经典的“商品采购管理系统”为例,具体阐述如何在VC6.0与MFC框架下,运用C++的面向对象特性进行业务建模,并**通过封装数据库访问类**来执行**增删改查(CRUD)** 等核心操作 阅读详情

规格数量可以随意添加(比如由颜色,尺码,改变成颜色,尺码,材质),按照顺序,同一规格项的数据自动合并单元格,简单的实现逻辑如下

补充个效果图:

function createTable(){
			//获取生成表格需要的数据
			// alert("获取规格信息");
			var checkSpList = [];
			//规格项数据
			var specData=changeDate(checkSpList);
			//获取门店数据
			var shopData="";
			if($("#shopId").val()!=null && $("#shopId").val().length>0){
				//说明是超市
				shopDataArr=$("#shopId").val();
				$(shopDataArr).each(function(index,ele){
					shopData+=ele+",";
				});
				shopData=shopData.substring(0,shopData.length-1);

			}else{
				//说明非超市
				//判断是否有选中的门店
				if($("#shopSel").val()!=null && $("#shopSel").val()!=''){
					shopData=$("#shopSel option:selected").text()+":"+$("#shopSel").val();
				}

			}


			//开始生成表格
			var specInfoTable=$("#specInfo-table");

			//选择的规格名称
			var checkSpName = [];
			if(checkSpList.length>0){
				$(checkSpList).each(function(index,element){
					$("input[name='specId']").each(function(index,ele){
						var specId=$(ele).val();
						if(specId==element){
							var specNmae=$(ele).attr("specNmae");
							checkSpName.push(specNmae);
						}


					});
				});
			}

			if(shopData!=""){
				specData.push(shopData);
				checkSpName.push("参与门店");
			}
			if(specData.length==0){
				specInfoTable.children().remove();
				return ;
			}




			var html="";
			html+="<thead  style='top:10px;position:sticky;z-index: 888'><tr>"
			$(checkSpName).each(function(index,element){
				html+="<th style='text-align: center'>"+element+"</th>"
			});

			html+="<th style='text-align: center'>业态:</th><th style='text-align: center'>分类:</th><th style='text-align: center'>库  存: <input id='stockInfo' type='text' style='margin-left: 22px;width:100px;' value='' class='input-control number input-l' oninput='input(this)'></th><th style='text-align: center'>库存控制比例: <input id='goodsStockRatio' type='text' style='margin-left: 22px;width:80px;' value='' oninput='input(this)'></th><th style='text-align: center' >价  格:  <input id='priceInfo' type='text' style='margin-left: 22px;width:80px;' value='' oninput='input(this)'></th>";
			html+="<th>特价价格<input type='text' class='input-control number input-l' id='specPrice' name='specPrice' value='' style='margin-left: 22px;width:80px;' oninput='input(this)'></th><th>积分兑付数额<input type='text' class='input-control number input-l'  id='jfPrice'  style='margin-left: 22px;width:80px;' value='' oninput='input(this)'></th><th>兑付后剩余商品价格<input type='text' class='input-control number input-l'  id='money'  style='margin-left: 22px;width:80px;' value='' oninput='input(this)'></th>";
			// html+="<th><label class='control-label' >参与门店</label><td colspan='3' style='width: 600px;'><select id='shopId' name='shopId' class='shopName_selected' data-placeholder='请选择所属门店' style='width: 80%;height:35px;' multiple = 'multiple'></select></td></th>";
			html+="<th style='text-align: center'>是否打折<input id='dzInfo' type='checkbox'></th><th style='text-align: center'>是否热门<input id='hotInfo' type='checkbox'></th><th style='text-align: center'>是否上架<input id='marketbleInfo' type='checkbox'></th>"
			html+="</tr></thead>"
			//计算第n个规格需要跨几列
			var rowsNum=[];
			rowsNum=getRowsNum(specData);
			var code=$("#code option:selected").text()=="请选择..."?"	--    ":$("#code option:selected").text();
			var categoryName=$("#categoryName").val();
			console.error(categoryName);
			//开始循环生成表格
			var totalRows=rowsNum[0]*(specData[0].split(',').length);
			for (let i = 0; i < totalRows; i++) {
				html+="<tr>"
				//判断是否需要第几个单元格
				var specText="";
				var specId="";
				var storeSn="";

				for(let j=0;j<specData.length;j++){
					var times=Math.floor(i/rowsNum[j]);
					var index=times%(specData[j].split(',').length);
					var text=specData[j].split(',')[index].split(':')[0];
					var id=specData[j].split(',')[index].split(':')[1];
					if(!text.includes("=")){
						specText+=text+",";
						specId+=id+",";
					}else{
						storeSn=id;
					}


					if(i%rowsNum[j]==0){
						//第几次出现
						html+="<td rowspan='"+rowsNum[j]+"' style='text-align: center'>"+text+"</td>";
					}

				}
				specText=specText.substring(0,specText.length-1);
				specId=specId.substring(0,specId.length-1);
				html+="<td style='text-align: center'><input  type='text' value='"+code+"' readonly style='width: 80px'></td><td style='text-align: center'><input name='categoryName' type='text' value='"+categoryName+"' readonly style='width: 80px'></td><td><input name='stockInfo' type='text' onchange='changeStock(this)' oninput='input(this)' style='width: 80px'></td><td><input name='goodsStockRatio' type='text' onchange='changeStockRatio(this)' oninput='input(this)' style='width: 80px'></td><td><input name='priceInfo' type='text' onchange='changePrice(this)'  oninput='input(this)' style='width: 80px'></td>";
				html+="<td><input type='text' class='input-control number input-l'  name='specPrice' style='margin-left: 22px;width:100px;' oninput='input(this)' onchange='changeSpecPrice(this)'></td><td><input type='text' class='input-control number input-l' name='jfPrice'  style='margin-left: 22px;width:80px;' oninput='input(this)' onchange='changeJfPrice(this)'></td><td><input type='text' class='input-control number input-l'  name='money'  style='margin-left: 22px;width:80px;' oninput='input(this)' onchange='changeMoney(this)'></td>";
				// html+="<th><label class='control-label' >参与门店</label><td colspan='3' style='width: 600px;'><select id='shopId' name='shopId' class='shopName_selected' data-placeholder='请选择所属门店' style='width: 80%;height:35px;' multiple = 'multiple'></select></td></th>";
				html+="<td><input name='dzInfo' type='checkbox' onchange='changeDz(this)'></td><td><input name='hotInfo' type='checkbox' onchange='changeHot(this)'></td><td><input name='marketbleInfo' type='checkbox' onchange='changeMarketble(this)'><input name='specAndPriceStockInfo' type='text' hidden='hidden'  price='0.0' stock='0.0' marketble='0' isDz='0' specId='"+specId+"' storeSn='"+storeSn+"' specText='"+specText+"' specPrice='' StockRatio='' hotInfo='0'  jfPrice=''  money=''/></td></tr>";


			}
			specInfoTable.html(html);
		}

其中getRows()方法如下

function getRowsNum(specData){
			var rowsNum=[];
			var len=$(specData).length;
			var row1=1;
			for (let i = 0; i < len; i++) {
				var item=specData[i].split(',').length;
				row1*=item;
			}
			for (let i = 0; i < len; i++) {
				var item=specData[i].split(',').length;
				if(i==0){
					rowsNum[i]=row1/item;
				}else{
					rowsNum[i]=rowsNum[i-1]/item;
				}


				row1*=item;
			}
			return rowsNum;

		}

新增java实现根据提供的规格数据,实现生成规格商品

public R createTableData(String tenantId,String specId,String gName) {
        List<String> result=new ArrayList<>();
        Map<String,List<String>> map=new HashMap<>();
        map.put("颜色",Arrays.asList(new String[]{"赤","橙","黄","绿"}));
        map.put("大小",Arrays.asList(new String[]{"65","66","67","68"}));
        map.put("内存",Arrays.asList(new String[]{"128","256"}));
        map.put("版本",Arrays.asList(new String[]{"pro","plus"}));
        map.put("材质",Arrays.asList(new String[]{"k99"}));

        //选择的规格名称
        List<String> spec=new ArrayList<>();
        if(map.keySet().size()>0){
            StringBuilder sb=new StringBuilder("");
            for (String s : map.keySet()) {
                spec.add(s);
            }
        }
        //每个规格的步长
        int[] rowsNum=getRowNum(spec,map);
        int totalRows=rowsNum[0]*(map.get(spec.get(0)).size());
        for (int i = 0; i < totalRows; i++) {
            StringBuilder sb=new StringBuilder();
            for (int j = 0; j < spec.size(); j++) {
                int times=(int)(Math.floor(i/rowsNum[j]));
                int index=times%(map.get(spec.get(j)).size());
               sb.append(map.get(spec.get(j)).get(index));
            }
            String s = sb.substring(0, sb.length() - 1).toString();
            result.add(s);
        }
        return  R.data(result);
    }
private int[] getRowNum(List<String> spec,Map<String, List<String>> map) {
        int[] rowsNum=new int[spec.size()];
        int len=spec.size();
        int row1=1;
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int item=map.get(spec.get(i)).size();
            row1*=item;
        }
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            int item=map.get(spec.get(i)).size();
            if(i==0){
                rowsNum[i]=row1/item;
            }else{
                rowsNum[i]=rowsNum[i-1]/item;
            }


            row1*=item;
        }
        return rowsNum;

    }

基于1688 API与RAG构建电商AI智能体:从小龙虾网店到数据驱动客服 在电商与客服自动化领域,API(应用程序编程接口)作为系统间数据交换的标准化桥梁,是实现业务数据实时同步与集成的核心技术。其原理在于通过预定义的请求与响应格式,实现跨平台、跨应用的数据获取与更新。这项技术的核心价值在于打通信息孤岛,为下游的智能应用提供准确、实时的数据燃料。在电商客服、智能导购、库存管理等应用场景中,API驱动的数据流是构建自动化工作流的基础。本文聚焦于如何利用1688商品详情API这一具体数据源,结合检索增强生成(RAG)技术,构建一个能自动回答商品咨询的AI智能体。通过解析API调用、数 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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learnjava1989
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