一、门店拼单 拼着买,更便宜!在茶咖界,奈雪的茶、喜茶、瑞幸咖啡都在玩“拼单”,如今,美团也玩起了美团“拼好饭”,大家都在忙着布局“拼着买”市场,别人有的,我的客户也得有!CRMEB这就给大家安排上! 二、扫码点餐 为什么扫码点餐越来越流行?仅仅是节省成本、操作方便吗?数字化时代掌握数据、分析数据,进一步剖析用户画像、喜好,提升品质与服务,至关重要!通过扫码点餐功能,我们就可以收集用户数据,进而轻松拿捏数据。 有了这个功能,对于开发公司而言,终端市场都将是你的面包! 三、次卡商品 在理发店,你有没有听到过这句话? “办张卡吧!” 虽然办卡已经成为了一个梗,但它也一直活跃在市场上。对于高频的商品与服务来说,次卡商品+大力度优惠,更容易吸引人们注意,成单销售! 四、公众号渠道码 不同渠道用不同码,客户来源数据一目了然,再也不用两眼冒金星的统计数据了! 五、分销返佣新规则 当618大促遇上分销返佣,以商品零售价计算佣金,商家们苦不堪言! 为了降低损失,我们带来了分销返佣新规则——用实付金额计算分销返佣,让商家不再血亏! 六、系统表单 将商品的自定义表单,升级数据配置功能,独立出来作为商城系统
2024-05-14 20:26:43 226.5MB crmeb Pro版
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分享一款在线拼图源码,便当图片拼图无需手动图片拼图,便当图片在线拼图!需求的自行下载! 功用引见: 在线将张图片拼接成一张图片,并导出下载。无需本地装置软件。 下载时,运用日期时间作为文件名,躲避图片文件名相同形成的掩盖问题;也能省去一部掩盖确认操作 言语支持 运用场景: 家庭人核酸检测报告截图合成一张图片,便当上传到学校在线统计文档。 安康码、行程码、核酸检测历史、疫苗接种历史,图兼并成一张图片。
2024-05-13 22:40:27 102KB html
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共有两个数据集和一个源码文件(有问题可联系博主) 基于随机森林和XGBoost的肥胖风险类别预测系统是一个利用机器学习算法对个体肥胖风险进行精准分类的先进工具。在现代社会,肥胖已成为影响人类健康的重要因素之一,与种慢性疾病密切相关。因此,开发一个能够准确预测肥胖风险的模型具有重要的现实意义。 该系统采用随机森林和XGBoost两种集成学习算法,通过整合个决策树或弱学习器的预测结果,实现了对肥胖风险的类别预测。随机森林通过随机抽样和特征选择构建棵决策树,利用数投票原则得出最终预测结果;而XGBoost则通过梯度提升算法优化目标函数,不断迭代生成新的弱学习器,并将它们的预测结果加权求和,得到最终的预测值。 数据集方面,系统采用了包含个特征(如年龄、性别、身高、体重、生活方式等)和肥胖风险类别标签的数据集。通过对这些数据进行预处理和特征工程,系统能够提取出与肥胖风险密切相关的关键信息,为模型训练提供有力的数据支持。 在源码实现方面,系统采用了Python编程语言,并借助了scikit-learn和xgboost等机器学习库。
2024-05-13 16:15:19 2.08MB 随机森林 数据集
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7K7K线程POST注册易语言源码 源码调用的模块 1、精易模块(用了网页访问和取文本中间) 2、鱼刺线程模块(线程的一些操作) 3、若快答题(验证码识别) 4、excel和word类(导出excle)
2024-05-13 12:35:18 1.25MB 网络相关源码
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粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:49:49 41KB 神经网络 lstm
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粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,输入单输出模型 粒子群算法(PSO)优化长短期记忆神经网络的数据回归预测,PSO-LSTM回归预测,输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-13 10:47:04 3.19MB 神经网络 lstm
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基于高品质因子微谐振腔的参量四波混频实现光学频率梳是一种新的频率梳实现方法,拓展了传统固体及非线性光纤飞秒激光器等光频梳的应用范围,在精密频率标定、天文光谱校准、任意波形产生、光学存储和孤子传输、片上通信用光源等方面具有较高的优势。本文简要总结、评述了几种主要的光频梳动力学分析模型及数值方法,以及这些不同方法的内在联系。基于描述光频梳动态行为的非线性Lugiato-Lefever 方程分析了可能存在的动力学过程,并据此对不同特点光频梳进行了分类。通过设计反馈结构理论上研究了正常色散微腔和反常色散微腔的光梳特点,探讨了作为片上光互连用波长光源应满足的条件及可能的实现途径。
2024-05-13 09:55:03 2.46MB 非线性光
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079面向削峰填谷的电动汽车目标优化调度策略.zip
2024-05-12 16:51:03 14.5MB
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本文主要讲解使用线程模块QThread解决PyQt界面程序唉执行耗时操作时,程序卡顿出现的无响应以及界面输出无法实时显示的问题。用户使用工具过程中出现这些问题时会误以为程序出错,从而把程序关闭。这样,导致工具的用户使用体验不好。下面我们通过模拟上述出现的问题并讲述使用线程QThread模块解决此类问题的方法。 PyQt程序卡顿和无法实时显示问题现象 使用PyQt界面程序,点击运行按钮后,程序在显示框中每秒打印1个数字。程序代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import sys import time from PyQt5.QtCore import QThrea
2024-05-10 21:38:54 151KB read
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Labview视觉一键尺寸测量仪,产品,尺寸,快速编辑, 测量,导出结果
2024-05-10 15:28:37 2.94MB Labview
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