什是ERP系统？ 很多人都说做电商行业一定要学会ERP系统，但是对于我们大多数人来说并不知道是做什么的，也不知道如何使用。其实ERP系统是企业资源计划(Enterprise Resource Planning )的简称，是一个软件。 这里面你可以看到你店铺的一些数据，订单同步，产品管理，数据分析，包括上架新产品等等。可以更直观的了解你的店铺，还有一些常用的基础流程，比如你想上架新活动，想看看每天的浏览量，或者是截止目前的收入等等，都可以帮助我们更好的了解店铺。 是辅助我们运营店铺一个很好的工具 当然不同的ERP系统的功能也都不一样，所以建议大家在选择的时候可以先试用一下，这里也给大家找了2款供参 1、芒果店长ERP 这里面的功能挺多的，也比较实用，里面的条目我觉得比较清晰好找，稳定性还可以。但是可以批量修改的内容少，也算比较耗时了。 2、客优云ERP 虾皮shopee官方合作的软件，里面的功能比较全，价格是1999一年，如果是平时用的功能比较多的话还是可以看看的。 我是枝枝~不定期分享免费干货，如果对你有帮助，记得关注点赞哦！

我们根据超对称模型研究了750 GeV双光子过量，该模型保留了紫外线中的大统一。 我们表明，通过单线态和矢量样的5升或10升SU（5）对MSSM的最小扩展可以解释观察到的信号，同时保持扰动直至GUT尺度。 与以前的分析不同，我们依赖于环路中的光子干-与模拟非超对称模型相比-将双光子横截面提高了七倍。 尽管谐振衰减宽度很窄，但是标量和伪标量分量的质量分裂可能会导致双重谐振。 我们对ATLAS和CMS数据进行了似然分析，以表明双光子双光子过量的重要性从3.3σ（单窄共振）增加到3.9σ。 我们还提供其他将在LHC-13进行测试的狄波森通道中的信号预测。

微信小程序项目实战，微信小程序课程设计，基于微信小程序开发的，含有简单代码注册，下载下来简单部署即可使用。 包含：项目源码、数据库脚本、部署说明等，该项目可以作为课程设计使用，前后端代码都在里面。 一. 技术组成 前端：微信小程序 开发环境：微信开发者工具 数据库：MySql 后台框架：SpringBoot/SSM （如果有的话） 二. 部署说明 1. 如果含有服务端的话，一定要先部署好服务端，然后再用微信开发者工具导入，否则，小程序可能会报错 2. 微信小程序，用微信开发者工具导入或者 HBuilder x 工具 3. 数据库可视化软件，推荐使用它 Navicat，MySql 建议使用 5.7 版本

数据集齐全（60k+数据） 所用方法多，不论老师要求什么，总有符合用得上（分类，逻辑回归，时间序列） 代码+数据集+报告一条龙服务。 内容说明： 数据预处理，数据清洗，对数据进行描述性分析，统计分析，相关性分析，用ggplot2画图。并分别用逻辑回归和决策树分类建立模型。和用时间序列预测数据。 难度不低于课程实践

《大数据项目实战》分析及可视化数据

大数据开发是指利用一系列技术和工具对大规模数据集进行收集、存储、处理、分析和可视化，以提取有价值的信息，支持业务决策、产品优化、市场洞察、风险评估等应用场景。以下是大数据开发的关键组成部分和相关流程： ### **大数据开发工作内容与职责** 1. **数据采集与存储**： - 设计并实施数据采集策略，从各种源头（如传感器、日志文件、API、社交媒体、数据库等）获取数据。 - 选择和配置合适的数据存储系统，如关系型数据库、NoSQL数据库、数据湖（如Hadoop HDFS）、云存储服务等，以高效、安全地存储海量数据。 2. **数据清洗与预处理**： - 对采集到的数据进行质量检查，识别并处理缺失值、异常值、重复数据等质量问题。 - 进行数据转换，如标准化、归一化、编码等，以适应后续分析和建模的需求。 - 使用ETL（Extract, Transform, Load）工具或编写脚本进行数据清洗和整合，准备可供分析的数据集。 3. **数据建模与分析**： - 根据业务需求，选择合适的统计分析、数据挖掘或机器学习算法对数据进行深度分析。

"大数据开发基础知识点" 大数据开发基础知识点是指在大数据开发过程中使用到的各种技术和概念。这些技术和概念构成了大数据开发的基础，涵盖了数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面。 1. HDFS的HA是指高可用性（High Availability），即使某个节点出现故障，也不会影响整个系统的运行。 2. YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度。 3. Hive是构建在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了类SQL的查询语言，用于数据分析和报表生成。 4. Sqoop是一种数据ETL工具，用于在关系型数据库、数据仓库等多种数据源与Hadoop存储系统之间进行高效批量数据传输。 5. Spark是一种基于内存的分布式计算框架，用于构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。 6. 在大数据中，常见的数据类型有结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。 7. 大数据是指数量级别为PB（Petabyte）及以上的数据集合。 8. HDFS的核心组件是NameNode和DataNode。 9. 集群的各节点会被分配到不同的机架上，以方便管理和提高集群的容错性。 10. HDFS的数据块大小默认为128MB。 11. NameNode上存储的元数据信息不包括HDFS文件的真实数据。 12. DataNode通过发送心跳将block信息报告给NameNode。 13. 客户端、NameNode节点和DataNode节点之间的通信都是基于RPC（Remote Procedure Call）的。 14. 在大数据处理过程中，磁盘读写通常是集群的主要瓶颈。 15. 虚拟机有三种网络连接模式。 16. 执行hostname命令，可以查看CentOS系统当前的主机名。 17. 在ZooKeeper集群中，不属于角色的选项是NameNode。 18. 通过ZooKeeper管理两个或多个NameNode时，一个NameNode须为active状态。 19. 一般可以通过验证校验和的方式来检查数据的完整性。 20. Hadoop主要采用的序列化格式是Writable。 21. 在Hadoop常用的文件压缩格式中，支持切分的是bzip2。 22. 不属于Writable集合类的是SortedMapWritable。 23. 序列化和反序列化之间有必然联系，序列化是将对象转化为便于传输的格式，而反序列化是把字节序列恢复为对象的过程。 24. MapReduce充分体现了“分而治之”的思想，即把一个复杂的任务拆分成小的任务并行处理，从而提高了任务的处理速度。 25. 对于某些简单的数据处理任务，只需要执行Map任务就够了。 这些知识点涵盖了大数据开发的基础概念和技术，包括数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化等方面，为大数据开发提供了坚实的基础。

spark+hadoop大数据处理学习笔记

适合学习/练手、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、相关项目/竞赛学习等。 项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复现。可以在这些基础上学习借鉴进行修改和扩展，实现其它功能。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 —— 对于学习和实践，选择合适的项目和资源确实是一种有效的方式。 在进行毕业设计、课程设计或大作业时，选择具备学习借鉴价值的项目可以帮助你理解和应用所学知识，同时也可以通过修改和扩展来实现其他功能。 通过参与实际项目，你可以应用所学的理论知识，深入了解软件开发或其他领域的实践流程和技术要求。 可放心下载学习借鉴，你会有所收获。 # 注意 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担。 2. 部分字体以及插图等来自网络，若是侵权请联系删除。

大家好，欢迎来到本视频中的优势，讨论如何在您要更改前面板窗口大小时使用户界面自动调整大小，所以让我们从一个简单的示例开始 将包括权重 波形图然后我必须放入控件，所以这基本上是为了改善用户体验。开始我的窗口大小现在这么大，当你可以看到我可能制作的时候。前面板屏幕 图表的大小以及按钮保持不变 这实际上在用户体验方面并不是很好。因为你有很多空白空间。 现在我们要做的是改变我的前面板的属性，这样每当我要改变前面板的大小时，用户界面例如在这种情况下，两个布尔按钮以及波形图将根据大小调整大小。前面板以便实现利用空白空间右键单击底部角窗格调整大小，然后如果您选择第一个选项控件的大小。然后图形将根据我的前面板窗口的大小。但问题是因为前面板变得太小，按钮会重叠。