现代经济快节奏发展以及不断完善升级的信息化技术，让传统数据信息的管理升级为软件存储，归纳，集中处理数据信息的管理方式。本母婴商城系统就是在这样的大环境下诞生，其可以帮助管理者在短时间内处理完毕庞大的数据信息，使用这种软件工具可以帮助管理人员提高事务处理效率，达到事半功倍的效果。此母婴商城系统利用当下成熟完善的SSM框架，使用跨平台的可开发大型商业网站的Java语言，以及最受欢迎的RDBMS应用软件之一的Mysql数据库进行程序开发.母婴商城系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观，在功能模块布局上跟同类型网站保持一致，程序在实现基本要求功能时，也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时，也实现了数据信息的整体化，规范化与自动化。 关键词：母婴商城系统；SSM框架；Mysql；自动化 本课题后端使用SpringBoot +Spring Cloud框架，前端采用html，JQuery，JS，DIV+CSS技术进行编程，设计在线商城。系统具有前台和后台两大服务。前台主要有用户登录注册、浏览商品、加入购物车、提交订单、支付等模

智能制造流程性行业案例（智慧工厂解决方案），工业互联网是基于工业数据，运用大数据技术，贯穿于工业生产的设计、工艺、生产、管理、服务等全生命周期，使工业系统具备描述、诊断、预测、决策、控制等智能化功能的模式和结果。

内容概要：通过数据集电力变压器油温数据详细的介绍双向LSTM，以及其机制，运行原理，以及如何横向搭配单向的LSTM进行回归问题的解决。 所需数据：在本次的模型所需的数据是电力变压器油温数据，由国家电网提供，该数据集是来自中国同一个省的两个不同县的变压器数据，时间跨度为2年，原始数据每分钟记录一次（用 m 标记），每个数据集包含2年 * 365天 * 24小时 * 60分钟 = 1,051,200数据点。 每个数据点均包含8维特征，包括数据点记录日期，预测目标值OT(oil temperature)和6个不同类型功率负载特征。 适合人群：时间序列和深度学习初学者本文的模型比较简单，易于理解。 阅读建议：可以大致阅读以下，本文件只是一个简单实现版本，并不复杂。 能学到什么：能够从本文件当中读懂深度学习的代码实现过程，对于时间序列有一个简单的了解， (PS:如果你使用你自己的数据进行预测需要将时间列和官方数据集保持一致，因为在数据处理部分我添加了一部分特征工程操作，提取了一些时间信息,因为LSTM不支持时间格式的数据输入,需要转化为数字) 如果大家不懂的地方可以看我的文章部分有详细的讲解。

内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。

毕业实习是一项重要的综合实践活动,其目的是使学生能够将所学到的知识与技能结合起来,并能根据实际问题进行分析、设计与解决。 一、课题的目的与意义; 二、课题发展现状和前景展望; 三、开题报告：课题的目的与意义;课题发展现状和前景展望;课题主要内容和要求;研究方法、课题主要内容和要求; 四、研究方法、步骤和措施

本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用有关油温的数据集来进行训练模型，同时将模型保存到本地，进行加载实现多步长预测，本文所利用的数据集也可以替换成你个人的数据集来进行预测(修改个人的数据集的地方本文也进行了标注)，同时本文会对TPA和LSTM分别进行概念的讲解帮助大家理解其中的运行机制原理(包括个人总结已经论文内容)。TPA（Temporal Pattern Attention）注意力机制是一种用于处理时间序列数据的注意力机制。它的工作原理是在传统的注意力机制的基础上引入了时间模式的概念，以更好地捕捉时间序列中的重要模式和特征。LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，属于循环神经网络（RNN）的一种变体,其使用一种类似于搭桥术结构的RNN单元。相对于普通的RNN，LSTM引入了门控机制，能够更有效地处理长期依赖和短期记忆问题，是RNN网络中最常使用的Cell之一。配合我的博客大家可以实现预测。

2002年11月11日，北京讯- SAP公司近日宣布，越来越多的领先高科技公司已在使用mySAP供应链管理解决方案(mySAP SCM)，以提高生产力、降低库存并减少开支，从而维持自身在市场上的竞争优势。mySAP SCM使高科技公司能够与合作伙伴协作、共同计划和预测供求关系、进行直接采购、管理制造外包，以确保完成定单。

1） 在窗体上添加一个标签，通过属性窗囗设置标签格式： Caption：字体格式 Alignment：2—Center（居中） BorderStyle ：1—Fixed Single（有边框） Backstyle：0—Tansparent（背景透明） 2） 运行时，单击“字号”，将标签内容的字号设置为30；单击“加粗”，将标签内容加粗；单击“下划线”，则在标签内容下加下划线。

利用FPGA对cameralink的数据进行发送编码。 不使用DS90CR287芯片，直接在FPGA内部进行编码。 调通案例见下图。 本人在xilinx（赛灵思）A7，K7，V7，zynq7，ultrascale以及ultrascale+ 系列的FPGA上已经验证通过，相关项目已经交付。 本人在此深耕多年，完全掌握cameralink传输标准，解码编码标准，现承接定制IP或提供源码服务。 我已经成功地利用FPGA对cameralink的数据进行发送编码，而不使用DS90CR287芯片。我直接在FPGA内部进行了编码。下图展示了我成功调通的案例。我在xilinx（赛灵思）A7，K7，V7，zynq7，ultrascale以及ultrascale+ 系列的FPGA上进行了验证，并已经完成了相关项目的交付 涉及的 FPGA（现场可编程门阵列）：FPGA是一种可编程逻辑器件，可以根据需要重新配置其电路。 cameralink传输标准：cameralink是一种用于数字图像传输的接口标准，它提供了高速、可靠的图像传输解决方案。 DS90CR287芯片：DS90CR287是一种用于camera

"供应链管理"课程作为一门理论性和实践性都很强的经管类课程,需要创新案例教学思维和方法,建设教学案例库并实现其动态更新。在探究案例教学模式与课程内容体系匹配关系的基础上,文章构建了包括正逆向结合的"引例+实例+案例+创例"的闭环型"3+1"案例教学式体系,设计了"两横一竖"案例教学方法,提出了矩阵型"3+1"模式的案例教学,以期为经管类课程的案例教学模式改革提供参考。