山东大学软件学院2022-2023数据科学导论知识点整理【软工大数据课组】

商超（超市和零售店）在现代经济中扮演着至关重要的角色，然而，它们在蔬菜商品管理中面临着多重挑战。这些挑战包括如何准确预测销售趋势、合理制定价格策略、以及有效制定补货计划等问题。 解决这些问题对于商超来说至关重要，因为它们直接影响着销售收益、库存成本和客户满意度。因此，本研究旨在为商超提供一套全面的蔬菜商品管理策略，以帮助它们更好地应对这些挑战。 针对问题一，在蔬菜商品管理中，首要问题之一是如何准确预测销售趋势。这包括了不同蔬菜品类的销售模式，如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃，以及它们之间的差异。这个问题的解决有助于商超更有针对性地制定促销策略和补货计划。 针对问题二，制定合理的价格策略对于商超至关重要，因为它们需要平衡销售利润和客户价格敏感度。我们需要建立一个定价模型，考虑商品成本、预期销售量和销售利润等因素。这个模型将为每个蔬菜品类提供合理的售价建议，确保商超实现销售利润的最大化，同时提供具有竞争力的价格。 针对问题三，如何确定每个单品的补货量以及建议的定价策略是另一个重要问题。我们需要通过组合优化方法，确定每个单品的最佳补货量和定价策

RAF-DB数据集（下）

## 关于数据集 - 数据集名称：SQuAD - 发布机构：斯坦福大学 Stanford University - 网址：https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ - 大小：0.0341 GB - 简介：斯坦福问答数据集（The Stanford Question Answering Dataset，简称SQuAD）是一个阅读理解数据集，由群众工作者在维基百科文章中提出的问题组成，其中每个问题的答案是来自相应阅读段落的一段文本或跨度，共有500多篇文章中有10万多个问答配对。 斯坦福问答数据集（2.0版本）于2018年由斯坦福大学发布，相关论文为Know What You Don't Know: Unanswerable Questions for SQuAD。

iamQA 中文wiki百科问答系统，本项目使用了torchserver部署模型 知识库:wiki百科中文数据 模型:使用了的NER(CCKS2016数据)和阅读理解模型(CMRC2018)，还有Word2Vec词向量搜索。 详细内容可以参考文章: 项目框架 模块介绍 ChineseWiki-master 功能：清洗wiki中文数据 相关项目: NER 功能：从问题中识别实体 例子：qurry:周董是谁？ 》》 entiy:周董 模型：ALBERT 数据集：CCKS2016KBQA 相关项目： Word2vec 功能：如果实体不在知识库，则用W2V搜索近似实体 例子：entity:周董 >> ['周杰伦','JAY','林俊杰'] 相关项目： Entity linking 功能:根据NER或W2V得到的mention entity搜索知识库 Reader 功能：阅读理解文段，精确定位答

最近在使用JavaScript编写一些浏览器RPA脚本，脚本使用过程中遇到一些问题，脚本使用的数据往往存放在excel表，但运行时只能读取json数据，导致频繁人工excel转json，效率低下。         遇到问题后赶紧搜索excel转json小工具，发现可以直接使用的工具很少，基本只提供部分代码，而且没有图形化界面。         还是自己动手好玩。本篇文章介绍使用Python开发excel一键转json小工具，实现任意选中excel的xlsx和xls文件转化成json文件，并把结果显示在界面中。

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构造一棵哈夫曼树，哈夫曼树它是带权路径长度WPL最小的二叉树，掌握赫夫曼树的构造并能依据所构造赫夫曼树对实际问题进行编码，输出赫夫曼编码，正确调试程序。1、初始化。从键盘读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立赫夫曼树。2、编码。利用以建立好的赫夫曼树，并进行编码。3、输出。将每个字符的编码输出。

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