内容概要：文章详细介绍了美的集团自2012年以来的数字化转型历程，分为六个阶段，涵盖了从信息系统一致性变革到当前的DTC、海外全价值链数字运营。美的集团通过数字化转型解决了客户需求快速变化、产品同质化竞争、跨层业务协同难题、全球化研发体系不完善以及企业生产经营风险等问题。转型过程中，美的集团逐步实现了从产品、购买、设计、制造、运输、交付等全价值链的数字化运营，显著提升了企业的盈利水平、营运能力和管理效率。美的集团还通过建立智能工厂、工业互联网平台、大数据平台等，实现了智能制造和数据驱动的决策。; 适合人群：家电制造企业高管、数字化转型项目负责人、制造业企业管理者、企业战略规划师等。; 使用场景及目标：①了解制造业企业如何通过数字化转型提升竞争力；②学习美的集团在不同阶段的转型策略及其具体实施措施；③借鉴美的集团的成功经验，应用于自身企业的数字化转型实践中。; 其他说明：美的集团的数字化转型是一个持续的过程，本文提供的案例为当前情况下的阶段性成功案例，可供其他制造业企业参考。美的集团的转型不仅带来了技术上的革新，也促使企业组织架构和管理模式的变革，强调了人才培养和技术创新的重要性。

基于Matlab的泰勒图绘制指南：自定义点大小和颜色，多种配色可选，整合相关系数、中心均方根误差和标准差评价模型性能,泰勒图 Matlab代码 案例详细提供2套泰勒图画法：原始数据的泰勒图与对数据标准化后的泰勒图 笔者对此泰勒图代码进行了详细的注释，可实现点的大小和颜色的自定义设置，提供多种配色，可根据爱好自行设置喜欢的款式 ----------------------------- 泰勒图本质上是巧妙的将模型的相关系数（correlation coefficient）、中心均方根误差（centered root-mean-square）和标准差（standard Deviation）三个评价指标整合在一张极坐标图上，其基于的便是三者之间构成的余弦关系。 ,泰勒图;Matlab代码;原始数据;数据标准化;配色;极坐标图;评价指标;余弦关系,基于Matlab的泰勒图绘制教程：原始与标准化数据的对比分析

随着互联网技术的快速发展，高校大学生创新训练项目（简称“大创项目”）的申报管理也逐渐趋于信息化。本案例旨在设计并实现一套基于Springboot和Vue的大学生创新创业项目申报管理系统，以提高申报过程的效率和准确性。系统采用前后端分离的架构模式，后端基于Springboot框架开发，负责处理业务逻辑和数据交互；前端则使用Vue框架构建，负责用户界面展示和交互逻辑。 在系统设计中，后端作为核心部分，需要设计合理的数据库结构以存储项目申报相关的数据，包括项目基本信息、申报人信息、审核记录等。Springboot因其轻量级、快速开发的特点，能够帮助开发者快速搭建项目，并且易于集成各类开发组件，例如Spring Data JPA进行数据持久化操作，Spring Security进行安全控制，以及Spring MVC处理HTTP请求等。此外，Springboot还支持跨平台的部署，使得系统部署和维护更加便捷。 前端使用Vue.js，它是一个渐进式JavaScript框架，可以灵活地构建用户界面。Vue的核心库只关注视图层，易于上手，同时它的生态系统也十分丰富，可以通过Vue Router进行路由管理，Vuex进行状态管理，以及Element UI等UI库实现界面的快速搭建。这样的前后端分离设计，使得前后端开发可以并行进行，大大提高了开发效率。 对于一个完善的申报管理系统，除了基本的增删改查功能外，还应包括用户权限管理、数据报表统计、项目审核流程管理、消息通知等高级功能。权限管理模块需要确保数据安全，防止非法访问；数据报表统计则帮助管理者及时了解申报情况；项目审核流程管理是系统的核心，需要严格控制申报流程的每一步；而消息通知功能则保证了用户可以及时接收到系统消息，提高用户体验。 在部署方面，本系统可部署于云端服务器，利用Docker容器化技术进行部署，提高系统部署效率，并且保证了系统的可移植性和灵活性。同时，还可以结合负载均衡技术，提高系统的稳定性和可扩展性，适应不同规模的使用需求。 本案例设计的基于Springboot和Vue的大创项目申报管理系统，通过前后端分离、模块化设计等技术手段，实现了高校大创项目申报的信息化管理，极大地提升了管理效率，降低了人力成本，并且通过互联网技术增强了项目的透明度和公正性。

随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了图书进销存管理系统的开发全过程。通过分析图书进销存管理系统管理的不足，创建了一个计算机管理图书进销存管理系统的方案。文章介绍了图书进销存管理系统的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本图书进销存管理系统管理员功能有个人中心，用户管理，图书类型管理，进货订单管理，商品退货管理，批销订单管理，图书信息管理，客户信息管理，供应商管理，库存分析管理，收入金额管理，应收金额管理，我的收藏管理。 用户功能有个人中心，图书类型管理，进货订单管理，商品退货管理，批销订单管理，图书信息管理，客户信息管理，供应商管理，库存分析管理，收入金额管理，应收金额管理。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统，采用Spring Boot框架，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得图书进销存管理系统管理工作系统化、规范化。本系统的使用使管理人员从繁重的工作中解脱出来，实现无纸化办公，能够有效的提高图书进销存管理

《Flink实战：案例源码与数据集解析》 Apache Flink是一款强大的开源流处理框架，它在实时数据处理领域有着广泛的应用。本资源“Flink案例源码和数据集.rar”提供了丰富的学习材料，包括实际操作的源代码以及配套的数据集，帮助我们深入理解Flink的工作原理和实践应用。 一、Flink核心概念与特性 Flink的核心概念主要包括流（Stream）、作业（Job）和算子（Operator）。流分为两种类型：无界流（Unbounded Stream）和有界流（Bounded Stream），无界流代表无限的数据流，有界流则表示有限的数据集合。Flink的作业是由多个算子组成的计算图，每个算子处理输入流并生成新的输出流。Flink的特性包括事件时间处理、状态管理、容错机制以及低延迟等。 二、Flink数据处理模型 Flink的处理模型基于数据流模型，分为DataStream API和Table & SQL API。DataStream API适合处理原始的无结构或半结构化的数据流，而Table & SQL API提供了一种声明式的方式来处理数据，更接近于传统的SQL查询。 三、案例源码解析 1. 数据读取与写入：源码中可能包含了如何使用Flink从各种数据源（如Kafka、HDFS、RabbitMQ等）读取数据，并将结果写入到不同的存储系统（如HBase、Cassandra或文件系统）。 2. 数据转换与过滤：通过源码可以了解Flink如何进行数据转换，如Map、Filter、KeyBy、Join等操作，以及如何实现自定义的转换函数。 3. 窗口操作：Flink支持滑动窗口、会话窗口和 tumbling 窗口等多种窗口操作，源码中可能会展示如何根据业务需求设置窗口并进行窗口聚合。 4. 事件时间和水印：源码可能包含事件时间处理的示例，展示如何定义水印策略来处理乱序事件。 5. 容错与状态管理：通过源码学习Flink的状态管理机制，了解如何保存和恢复中间状态，确保系统在故障后能够恢复。 四、数据集应用 提供的数据集可能是为了模拟真实世界的数据流，用于测试和验证Flink作业的性能和正确性。这些数据集可能涵盖各种领域，如电商交易、社交媒体数据、物联网传感器数据等。通过对这些数据集的处理，可以更好地理解Flink在实际场景中的应用。 五、学习路径 1. 阅读源码，理解每个案例的处理逻辑和实现方式。 2. 分析数据集，理解其结构和内容，根据业务需求设计合适的处理流程。 3. 编译和运行源码，观察输出结果，对比预期，调整代码以优化性能或满足新需求。 4. 尝试修改源码，实现自己的功能，例如添加新的转换操作或调整窗口策略。 通过这份“Flink案例源码和数据集.rar”，开发者不仅能掌握Flink的基础知识，还能提升解决实际问题的能力，进一步提升在大数据处理领域的专业技能。

Keil uVision3是一款强大的单片机开发工具，由美国Keil Software公司开发，广泛应用于嵌入式系统设计。这款软件提供了集成开发环境（IDE）和编译器，支持多种微控制器系列，如ARM、Cortex-M、Cortex-R以及8051等。它在单片机编程领域具有极高的知名度和实用性。 1. **Keil uVision3 IDE**： Keil uVision3的集成开发环境集成了编辑器、编译器、链接器、调试器等多种功能，提供了一个统一的工作平台，使得程序员可以方便地进行代码编写、编译、调试等一系列工作。它的用户界面友好，操作简便，大大提高了开发效率。 2. **单片机编程**： 单片机是微控制器的典型代表，它将CPU、内存、输入/输出接口等集成在单一芯片上，广泛用于各种嵌入式系统。Keil uVision3支持对这些单片机进行程序编写，通过C语言或汇编语言实现控制逻辑，为嵌入式设备赋予智能。 3. **编译器**： Keil uVision3内置了μVision编译器，能够将高级语言转换成机器可执行的二进制代码。μVision编译器支持优化选项，有助于生成更高效、占用资源更少的代码，尤其对于有限资源的单片机来说，这一点尤为重要。 4. **案例与教程**： 提供的案例和使用教程是学习和提升的关键。通过实际的项目案例，学习者可以了解如何在Keil uVision3中创建工程、配置目标硬件、编写和调试代码。教程则会详细讲解每个步骤，包括设置工程、编写程序、编译过程、调试技巧等，帮助初学者快速入门。 5. **调试功能**： Keil uVision3的调试器是其强大之处，它支持仿真、断点、变量监视、内存查看等功能，使开发者能够在程序运行过程中查看和修改变量值，找出并修复错误，这对于单片机程序的调试至关重要。 6. **支持不同微控制器**： 除了常见的8051系列，Keil uVision3还支持ARM系列微控制器，这包括Cortex-M、Cortex-R等内核的芯片。这意味着该软件可用于更复杂、性能更强的嵌入式系统设计。 7. **扩展性**： Keil uVision3可以通过安装插件或第三方工具包来扩展其功能，如添加新的目标处理器支持、增强调试功能等，以适应不断变化的开发需求。 "Keil uVision3单片机编程软件+案例+使用教程"是一份全面的学习资源，不仅包含了强大的开发工具，还有丰富的实践示例和指导教程，是学习和开发单片机应用的理想选择。无论是初学者还是经验丰富的工程师，都能从中受益，提升自己的技能。

从提供的文件内容中，我们可以提炼出关于学生宿舍管理系统数据库设计的相关知识点。系统需求分析阶段包括系统目标设计、系统功能分析、功能模块分析以及系统全局数据流图和数据字典的制作。接着，在概念设计阶段，主要工作是概念模型设计，以及对新系统流程的规划和理解。在逻辑设计阶段，主要工作包括完成逻辑设计任务和目标，数据组织，将E-R图转换为关系模型，进行模型优化，定义数据库模式以及用户子模式设计。这些步骤共同构成了学生宿舍管理系统数据库设计的基础框架和核心内容。 接下来将详细探讨每个阶段的具体知识点。 系统需求分析阶段是整个数据库设计的基础。在这一阶段，需明确系统的目标，例如设计一个功能全面的学生宿舍管理平台，能够处理学生住宿安排、费用管理、维修请求等各项事务。系统功能分析将细化为多个具体功能模块，如学生信息管理、宿舍楼信息管理、费用缴纳管理等。功能模块分析的目的是明确各模块的功能范围和相互间的接口关系，确保整个系统功能的完备性。系统全局数据流图是对系统中数据流动情况的图示化表示，有助于理解系统内各部分如何协作。数据字典则是对系统中数据元素、数据结构、数据流等进行定义和描述的工具，是系统设计的重要参考资料。 概念设计阶段是系统设计的关键，它涉及到对系统的整体框架和结构的设计。概念模型设计通常采用实体-关系模型（E-R模型）来表示系统中各种实体以及实体间的关系。新系统流程的设计将基于需求分析结果，形成系统的基本工作流程图，对后续的系统实现具有指导意义。 逻辑设计阶段是将概念设计阶段的成果转换为技术实现的方案。逻辑设计的任务和目标是对系统的数据结构和处理过程进行详细的规划。数据组织包括将E-R图转换为关系模型的过程，这是关系数据库设计的核心内容之一。模型优化旨在对关系模型进行调整，提高数据库性能，减少数据冗余。数据库模式定义是对整个数据库的结构和约束进行定义，而用户子模式设计则是为不同用户定义数据的视图，使得不同用户能够根据其权限看到不同的数据内容。 学生宿舍管理系统数据库设计是一个系统化、分阶段的过程，涉及需求分析、概念设计和逻辑设计等关键步骤。通过这些步骤，可以设计出既满足功能需求又能高效运行的数据库系统。

根据提供的文件信息，我们可以推断出这是一段关于IT领域，特别是Android开发的学习资源推荐。虽然实际链接无法在此处打开验证，但从标题“最新黑马视频”、描述以及标签来看，这段视频应该包含了丰富的Android开发实战案例和技术讲解。下面将根据这些信息展开相关知识点。 ### Android开发基础 1. **开发环境搭建**：进行Android应用开发前，首先需要配置好开发环境。这通常包括安装Java Development Kit (JDK)、Android Studio集成开发环境(IDE)以及Android SDK。JDK提供Java语言的基础库和支持；Android Studio是官方推荐的开发工具，内置了强大的编辑器、调试工具等功能；Android SDK则包含了一组API和工具，用于创建、调试和部署Android应用。 2. **UI设计**：用户界面(User Interface, UI)设计是Android开发的重要组成部分。Android提供了丰富的布局(Layout)选项来构建界面，如LinearLayout、RelativeLayout等。此外，Material Design是一套由Google提出的界面设计风格指南，它强调视觉效果的一致性、简洁性和互动性，对于提升用户体验至关重要。 3. **数据存储**：Android应用可以通过多种方式存储数据，包括SharedPreferences、SQLite数据库、文件系统和网络存储等。其中，SharedPreferences适用于轻量级的数据存储；SQLite则是一种轻型的关系型数据库管理系统，适合存储结构化数据；而对于大量或非结构化的数据，则可以通过网络服务来进行存储与访问。 ### Android开发进阶技术 1. **网络编程**：在移动互联网时代，几乎所有的应用程序都需要通过网络与其他服务器进行交互。Android平台支持HTTP/HTTPS协议，并且可以使用诸如Volley、Retrofit等流行的开源库简化网络请求处理过程。掌握网络编程不仅能够帮助开发者更好地理解数据传输机制，还能提高应用的功能性和实用性。 2. **多线程与异步处理**：为了保证用户体验流畅，避免UI卡顿现象出现，在进行耗时操作（如网络请求、大数据处理等）时应采用多线程或多进程的方式。Android提供了Handler、AsyncTask等多种机制来实现后台任务处理，并确保UI主线程不被阻塞。 3. **性能优化**：随着应用功能日益复杂，如何保持良好的性能表现成为了一个挑战。性能优化涉及内存管理、代码效率等方面。例如，通过减少不必要的对象创建、合理使用缓存机制等方式可以有效降低内存占用；而利用Profiler工具定位并解决性能瓶颈问题也是开发过程中不可或缺的技能之一。 ### 实战案例分析 从标签中提到的“最新案例”推测，该视频可能包含了一些基于当前技术栈的实际项目示例。通过学习这些案例，不仅可以加深对理论知识的理解，还能够在实践中遇到并解决问题，从而提高自己的技术水平。比如： - **电商平台应用开发**：这类项目通常涉及商品列表展示、购物车管理、支付功能等多个模块。在实现过程中需要注意用户体验的设计、安全性考虑等问题。 - **社交类应用**：此类应用重点在于消息传递机制的设计、好友关系管理等，同时也需要考虑到隐私保护措施。 “最新黑马视频”所涵盖的内容非常广泛，既包含了Android开发的基础概念介绍，也有进阶技巧讲解以及具体项目的实践指导。对于希望深入学习Android开发的同学来说，这样的资源是非常宝贵的。当然，除了观看视频学习外，动手实践也是非常重要的环节，只有通过不断尝试和实践，才能真正掌握所学知识并在实际工作中运用自如。

《MATLAB神经网络案例》是针对使用MATLAB进行神经网络建模和应用的实践教程，包含两个主要部分：一本30个案例的书籍和一本43个案例的PDF文档，同时还提供了相应的源代码供学习者深入研究和实践。这些案例覆盖了神经网络在多种领域的应用，包括但不限于数据分析、模式识别、系统预测、优化问题等。以下是关于MATLAB神经网络及案例分析的一些关键知识点： 1. **MATLAB神经网络工具箱**：MATLAB提供了强大的神经网络工具箱，用户可以通过图形用户界面（GUI）或脚本命令创建、训练和测试神经网络模型。工具箱支持多种类型的神经网络，如前馈网络、循环网络、自组织映射网络（SOM）等。 2. **前馈网络**：是最常见的神经网络类型，包括多层感知器（MLP）、径向基函数网络（RBF）等。在这些案例中，可能会看到如何构建和训练这些网络来解决分类和回归问题。 3. **训练算法**：MATLAB提供了多种训练算法，如梯度下降法、动量梯度下降、Levenberg-Marquardt算法等。不同的训练算法适用于不同类型的网络结构和数据集，理解这些算法的优缺点至关重要。 4. **模式识别**：神经网络常用于图像识别、语音识别等领域。案例可能展示如何用神经网络对特征进行提取和分类，比如手写数字识别、人脸识别等。 5. **系统预测**：神经网络可用于时间序列预测，如股票价格预测、电力负荷预测等。案例会指导如何处理输入和输出数据，以及如何选择合适的网络结构和训练策略。 6. **优化问题**：神经网络可以作为全局优化工具，解决非线性约束优化问题。案例可能包括函数拟合、工程设计优化等。 7. **反向传播**：反向传播算法是训练多层神经网络最常用的方法，通过计算误差在网络中的反向传播来调整权重。理解这一过程对于调整网络性能至关重要。 8. **激活函数**：Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数在神经网络中扮演着重要角色，影响网络的学习能力和泛化能力。案例会展示如何选择和使用激活函数。 9. **超参数调优**：包括网络层数、节点数、学习率、早停策略等。案例将指导如何通过网格搜索、随机搜索等方法找到最优的超参数组合。 10. **源代码分析**：每个案例提供的源代码可以帮助读者了解实际编程过程，学习如何在MATLAB中实现神经网络模型，包括数据预处理、网络构建、训练、验证和测试等步骤。 通过对这些案例的深入学习和实践，可以提升对MATLAB神经网络工具箱的掌握，提高解决实际问题的能力。这些案例不仅有助于理论理解，而且强化了实际编程技巧，为解决复杂问题打下坚实基础。

机器学习模型案例与SHAP解释性分析：涵盖类别与数值预测，CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）,机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc）; 数值预测模型（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）; 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集：类别预测与数值预测的全面比较评估"