国外相关论文,持续更新零售需求预测：多变量时间序列的比较研究零售业的准确需求预测是一个关键的决定因素财务业绩和供应链效率。随着全球市场变得互联程度越来越高，企业正在转向高级预测模型以获得竞争优势。然而，现有文献主要关注对历史销售数据，忽视宏观经济的重要影响消费者消费行为的条件。在这项研究中，我们通过以下方式弥合了这一差距利用宏观经济变量丰富客户需求时间序列数据，例如消费者物价指数（CPI）、消费者信心指数（ICS）和失业率。利用这个全面的数据集，我们开发和比较各种回归和机器学习模型以预测零售需求准确。在零售业中，准确的需求预测是财务绩效和供应链效率的关键决定因素。随着全球市场日益相互联系，企业
多屏协同直播技术方案是一项基于HarmonyOS的创新解决方案，为商家提供了强大的多屏协同直播能力，帮助他们在Android平台上实现更加灵活、高效的直播体验。本文将详细介绍这一技术方案的实现原理，并提供相应的源代码作为参考。介绍多屏协同直播技术方案基于HarmonyOS操作系统，旨在提供一种全新的直播方式，使商家能够在Android设备上同时展示多个屏幕的内容。这种技术方案能够有效提升用户体验，增加直播的互动性和吸引力。实现原理多屏协同直播技术方案的实现原理涉及以下关键步骤：2.1.设备连接与识别首先，商家需要确保所有参与直播的设备都连接到同一个网络中。通过网络连接，各个设备可以相互通信，并
本次的妈妈杯大数据B题我们也将持续陪跑，目前已经完成了大部分的代码，和第一版文章。下面进行文章摘要和其他部分的分享基于时间序列的电商零售商家预测模型摘要在电子商务平台上，通常有数以千计的零售商家，它们将其商品存放在该电子商务平台提供的仓库中，而电子商务平台则负责对这些商品进行统一的库存管理。本文将利用题目中提供的数据，对电子商务零售商家的需求进行相关研究。本文基于python的merge函数将表格数据进行合并，并对文本数据进行转码处理。然后，通过K-S检验来确定数据列的分布方式，发现出货量数据服从正态分布。在进行边缘值判定时，我们发现两个数据点明显偏离正常情况，被认定为异常值。接下来，我们将这
11月2日消息，今日早些时候，谷歌为美国的广告商和商家推出了一套基于AI的产品图像生成工具，商家在提供了产品图之后，只需输入想要使用的图像提示，就能利用“文生图”功能免费创建新的产品图像。据介绍，该功能可用于如更改商品背景或将背景变为纯色等简单任务，也可以用于如在特定场景中展现商品等更高级的任务。例如生成一张冬季相关图片，可以通过“产品被放置在雪地上，周围有松树枝或松果”这样的指令。此外，这套工具还可借助生成式AI来帮助改善低质量图像，无需用户重新拍摄，还可以移除容易分散用户注意力的背景。谷歌声称，该功能预计将被用于增强企业手头现有的产品影像制作能力，使他们能够在不同的广告活动中重复使用自身资
【2023Mathorcup大数据】B题电商零售商家需求预测及库存优化问题python代码解析1题目2023年MathorCup高校数学建模挑战赛——大数据竞赛赛道B：电商零售商家需求预测及库存优化问题电商平台存在着上千个商家，他们会将商品货物放在电商配套的仓库，电商平台会对这些货物进行统一管理。通过科学的管理手段和智能决策，大数据智能驱动的供应链可以显著降低库存成本，同时保证商品的按时履约。一般来说，以上供应链优化问题会包含以下方面：（1）需求预测预测往往是智能供应链的决策基础，它可以让管理者提前预知各地的需求，从而将库存提前放在靠近需求的仓库中，此时的预测任务为：根据历史一段时间的需求量，
电商平台存在着上千个商家，他们会将商品货物放在电商配套的仓库，电商平台会对这些货物进行统一管理。通过科学的管理手段和智能决策，大数据智能驱动的供应链可以显著降低库存成本，同时保证商品的按时履约。一般来说，以上供应链优化问题会包含以下方面：需求预测预测往往是智能供应链的决策基础，它可以让管理者提前预知各地的需求，从而将库存提前放在靠近需求的仓库中，此时的预测任务为：根据历史一段时间的需求量，预测各仓库中各商品未来需求，“预测维度”即为不同商家在各仓库中存放的各种商品每天的数量。一般来说，企业会首先根据数据的历史情况，分析出需求量序列的数理特征，对相似的需求量序列进行归类，并根据分类结果做到更加精
今天在对接支付宝APP支付的时候遇到了一个报错，记录下问题的排查过程~ 报错过程APP中弹窗提示的报错“商家订单参数异常，请重新发起付款”，检查了下参数感觉没啥问题，不知道是啥问题导致的。 去官网搜了下，折腾排查了一遍，发现是环境问题，没有切到沙箱环境导致的(*/ω＼*)。先放个官网提供的报错排查思路：👉 [商家订单参数异常，请尝试返回后重新付款或联系商家确认(ALIN10146)] 排查思路造成这个问题的原因还挺多的，下面把排查过程总结下:第一步：使用官方的诊断工具查日志支付宝提供了一个日志的查询工具，可以直接根据交易号查到报错信息，(๑•̀ㅂ•́)و✧nice~！👉[诊断工具]建议收藏
一、排查过程问题发现是因为当时接到了内存UMP报警信息，如下：通过查看PFinder发现内存一直在增长，没有停止迹象，触发fullGC也并没有下降趋势：当机立断，先立即去NP上摘除了此台机器流量，然后继续观察，发现内存依然在不断增长。随即查看故障分析，并没有得到有效信息：因为流量已经摘除，那么继续观察到底哪里的问题，约半小时后然后接到了机器的宕机告警如下：由于在应用启动参数里配置了dump路径，那么就马上去把dump文件下载下来分析。随后找到对应IP机器的目录，下载了dump文件java_pid432.hprof核对时间没有问题，随即使用MAT工具开展分析，通过泄露分析结果直接就可以看出pro
各位同学们好，我们之前已经发布了第一问的思路视频，然后我们现在会详细的进行代码和结果的一个讲解，然后同时我们之后还会录制其他小问更详细的思路以及代码的手把手教学。大家我们先看一下代码这一部分，我们采用的软件是Jupyter，大家可以下载Anaconda，然后选择Jupyter进行一个我们代码的运行。之所以选用这个软件是因为可以更好展示我们的图表，然后大家也可以看得更直观一点。如果这些库发现安装的有问题的话，可以自己输入condainstall什么什么库或者pipinstall什么什么库，然后第一问需要我们使用的数据是表1到表4，我们先把这个表格进行一个读取，就是用PD.read_Excel进行
赛道B：电商零售商家需求预测及库存优化问题问题背景：电商平台存在着上千个商家，他们会将商品货物放在电商配套的仓库，电商平台会对这些货物进行统一管理。通过科学的管理手段和智能决策，大数据智能驱动的供应链可以显著降低库存成本，同时保证商品的按时履约。一般来说，以上供应链优化问题会包含以下方面：现有一张电商零售商家的历史出货量表（附件1），给出了历史6个月各商家存放在电商不同仓库的商品每天的出货量。假设该出货量即为历史各商品在各仓库的需求量。同时，还可以取到各商品、商家、仓库的信息（附件2-4），例如分类、品牌、生效日期等，这些信息的选择和引入会帮助更好的预测并管理供应链中的库存。初赛问题：（持续更
