2016-03-25

前言

之前答应了就还是写吧。


学习?

  • 我真的觉得,能静下心来学一点东西的的日子就剩下大学这么几年了。
    等到以后工作谈对象养家之时想学东西时,就会被一大堆事情打扰。

  • 以前很好奇那些网站软件游戏什么的是怎么做出来的,以前没条件没办法,现在有资源了就好好自学一下,也算是去解了童年的疑惑。

  • 我觉得学习不必局限于书本知识什么牛逼技术啊,我很佩服很多人,学滑轮溜得666,学化妆化得像整了容,打球踢球跑步练跆拳道武术强身健体不怕找不到搬砖,学韩语思密达日语西玛哒泰语刷你的卡,画萝莉御姐建高达小板凳设计海报贴图制作视频音频动画,会玩也会偷偷溜去图书馆自习,打机比赛赚奖金开直播收小红花,弹吉他尤克里里跳舞当模特拉风妩媚赚出场费,家教送外卖发传单代理代购开网店接触社会学等等等等,很厉害啊,让自己感兴趣的东西不断提升然后能够获得它的福利,感觉这就是学习的乐趣。我得到的福利就是我可以让今天过的不虚,充实,安心,睡觉前不会感觉到今天白过了。

  • 学习并不需要别人指导老师教啊,都这么大人了什么不懂的话应该得会谷歌度娘啊,图书馆一大堆资源不会找吗?
    抱歉。。。没办法啊我有问题问别人的时候大多数会这样回答我的,如下图:
    01
    所以问问题的技巧是——“我已经谷歌度娘必应了一下午都找不到答案,求问决解方法!”


志同道合

学习是自主的,有伴的话可以少很多弯路。这就是找志同道合的人。

例如:

  • 两个人想跳舞,就志同了,大家没事的话约去拉拉筋扭扭腰。。。
  • 两个人都想跳恰恰舞,就志同道合了,可以互相督促学习指导提高。

当然有个很重要的前提,就是勿扰,毕竟我打扰过很多人了。
还有其他什么性格合聊得来,地域语言关系等啊就不多说了。

分布式微服务企业级系统是一个基于Spring、SpringMVC、MyBatis和Dubbo等技术的分布式敏捷开发系统架构。该系统采用微服务架构和模块化设计,提供整套公共微服务模块,包括集中权限管理(支持单点登录)、内容管理、支付中心、用户管理(支持第三方登录)、微信平台、存储系统、配置中心、日志分析、任务和通知等功能。系统支持服务治理、监控和追踪,确保高可用性和可扩展性,适用于中小型企业的J2EE企业级开发解决方案。 该系统使用Java作为主要编程语言,结合Spring框架实现依赖注入和事务管理,SpringMVC处理Web请求,MyBatis进行数据持久化操作,Dubbo实现分布式服务调用。架构模式包括微服务架构、分布式系统架构和模块化架构,设计模式应用了单例模式、工厂模式和观察者模式,以提高代码复用性和系统稳定性。 应用场景广泛,可用于企业信息化管理、电子商务平台、社交应用开发等领域,帮助开发者快速构建高效、安全的分布式系统。本资源包含完整的源码和详细论文,适合计算机科学或软件工程专业的毕业设计参考,提供实践案例和技术文档,助力学生和开发者深入理解微服务架构和分布式系统实现。 【版权说明】源码来源于网络,遵循原项目开源协议。付费内容为本人原创论文,包含技术分析和实现思路。仅供学习交流使用。
order_date sales_region_code item_code first_cate_code second_cate_code sales_chan_name item_price ord_qty 2016-03-15 101 20001 302 408 offline 700 102 2016-03-21 101 20001 302 408 offline 705 19 2016-03-23 101 20001 302 408 offline 702 36 2016-03-24 101 20001 302 408 offline 692 204 2016-03-25 101 20001 302 408 offline 693 36 2016-05-06 101 20001 302 408 offline 707 305 2016-05-09 101 20001 302 408 offline 709 206 2017-08-04 101 20002 303 406 offline 1958 4 2018-03-14 101 20002 303 406 offline 2166 2 2018-03-16 101 20002 303 406 offline 2466 3 2018-03-25 101 20002 303 406 offline 2453 3 2018-03-31 101 20002 303 406 offline 2462 9 以上数据是excel表格,你能看出来吗 上表表格保存在test.xlsx文件:order_date(订单日期,注:订单日期从2015 年 9 月 1日至 2018 年 12 月 20 日)、sales_region_code(销售区域编码)、item_code(产品编码)、first_cate_code (产品大类编码)、second_cate_code (产品细类编码)、sales_chan_name (销售渠道名称)、item_price (产品价格)和 ord_qty (订单需求量) 希望给出下列描述的python代码。 读入表格,将数据转为模型可用的格式。 训练集与测试集的数据要转换成模型可使用的数据格式,数据维度要与模型的输入相匹配。 使用tensorflow创建lstm模型,其训练数据为相同的产品编码,对应的订单日期,对应的订单需求量。然后进行模型训练 模型训练完成后,对不同的产品编码预测其在2019年1月至3月每月的订单需求量。 需要将信息保存在result.xlsx表格中,其中应包含以下数据,产品编码,和对应的2019年1月订单需求量,2019年2月的需求量,2019年3月的需求量。
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