声明：本文章仅代表原作者观点，仅用于SAP软件的应用与学习，不代表SAP公司。注：文中所示截图来源SAP软件，相应著作权归SAP所有。文中所指ERP即SAP软件。
前文回顾 前面的文章一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-基础篇-演示ORM的基本操作一文给大家介绍了如果使用ORM实现数据的读取、插入、更新与删除基本业务也讲解了ORM开发基本流程。 问题提出 在前面的一文中我展示了数据表的查询示例，关键的一句代码：table.Query()返回字典表的所有数据，演示的例子就这么用了，但是在实际的使用过程中你不可能每次都取把全表数据取回来，业务的处理需要查询指定条件的数据这是必要的，把表中的数据全部取回来怎么
基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的生鲜超市销售系统，包含了商品档案、商品进货、商品销售、供应商、活动管理、消息通知模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，生鲜超市销售系统基于角色的访问控制，给超市管理员、店长角色使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角色并分配权限，系统适合设计精确的权限约束需求。
我应该是少数在文章中直接展示接口文档的人。本篇我思考了很久到底要不要解析下商品接口开发的注意点。
第1章 数据库介绍 1.1 数据库概述 l 什么是数据库 数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。 l 什么是数据库管理系统 数据库管理系统（DataBase Management System，DBMS）：指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过数据库管理系统访问数据库中表内的数据。 l 数据库与数据库管理系统
CIKM是信息检索、知识管理和数据库领域中顶级的国际学术会议，自1992年以来，CIKM成功汇聚上述三个领域的一流研究人员和开发人员，为交流有关信息与知识管理研究、数据和知识库的最新发展提供了一个国际论坛。大会的目的在于明确未来知识与信息系统发展将面临的挑战和问题，并通过征集和评估应用性和理论性强的顶尖研究成果以确定未来的研究方向。
GLN是Global Location Number的简称，中文含义是全球位置编号，用于电子数据交换（EDI，Electronic Data Interchange）、自动数据采集及其他应用中对法律实体、功能/物理实体唯一、准确的标识。用于唯一标识法人实体和实际位置。
导读：目前为止 IT 产业经历了六次浪潮，分别为：大型机时代，小型机时代，个人电脑时代，桌面互联网时代，移动互联网时代和 AIOT 时代。在这些时代背后可以发现是人机交互方式的变化：从鼠键交互，到触控交互，再到语音智能交互，可以看到人机交互的方式在向更自然更直接化的方式演进。今天会和大家分享基于知识图谱的问答在美团智能交互场景中的应用和演进。
mysql-1 一.数据库 1. 数据库介绍 数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以通过sql语句对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作 2. 关系型数据库 关系数据库(Relationship DataBase Management System 简写:RDBMS) ，描述是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。说白了就是描述实体与实体之间的关系的数据库.例如用户购物下订单,订单包含商品.他们之间的
本文摘编于《Flink SQL 与 DataStream 入门、进阶与实战》，作者羊艺超，经出版方授权发布，转载请标明文章出处。
快递查询API接口是使用的物流单号即可实现查询物流信息。主要应用在电商商城、ERP系统商、WMS系统商、快递柜、银行等企业。多家快递物流公司接口统一接入，建议对接接口提供商，一次性可以接入多家快递，在后期的技术维护也会省下很多工作。
当下，直播带货已经成为一种重要的消费场景。它重构了传统商场乃至电商的人货场关系，打造了一种即时的、沉浸式的消费体验。有赞做为一个商家 SaaS 服务公司，为商家提供了商品管理，售卖的全流程服务，其中就对接了许多直播带货的渠道，例如快手、陌陌、微博、虎牙等等。有赞的商家可以在上述的渠道直播卖货。但是不同于 SaaS 服务，直播带货属于平台级的业务，平台有义务对平台商家的商品进行审核，剔除部分因为资质或者商品类目不满足平台要求等等原因而不允许售卖的商品。然而，不同的直播卖货渠道审核规则多样化。为满足这个规则多样化且多变的商品审核场景，通用规则平台应运而生。
Target塔吉特共有4种商品编码：TCIN、DPCI、UPC、SKU，其中DPCI、UPC和TCIN在Target系统中是唯一的ID。在target.com中查看商品时，在任一个商品中下拉进入到商品详情页（Item/Detail/Specifications）中都可以看到该商品的TCIN、UPC和DPCI这3种商品编码，唯一对应到当前商品。接下来我们一一了解下这4种商品编码。
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。主要在特征工程，建模的场景，目标采样等方面做了很细致的工作。但这些模型的瓶颈也非常的明显，尽管现在PS版本LR可以支持到50亿特征规模，400亿的样本，但这看起来依然是不太够的，现在上亿的item数据，如果直接使用id特征的话，和任意特征进行组合后，都会超出LR模型的极限规模，对于GBDT，SVM等模型的能力则更弱，而我们一直在思考怎么可以突破这种模型的限制
很多人一提起条码（BarCode），我就犯嘀咕，因为我不知道他们每个人所表达的是否是一个东西。
导读：现在谈区块链，已不像是两三年前只属于少数人的geek游戏，虽还赶不上AI（人工智能）的全民热潮，但也开始逐步进入大众的视野。尤其是国家六部委发布联合公告取缔ICO非法融资以及关闭境内所有数字货币交易所之后，区块链更是被推上了风口浪尖。区块链是否又是另一个技术噱头？又或者能否成为资本市场追逐的新热点？热闹非凡的区块链试验项目的落地情况到底如何？等等问题困扰着新接触区块链的人们，也为区块链的发展披上了神秘的外衣。在这篇文章里，我想简要阐述京东供应链溯源防伪平台如何利用区块链技术做到“好品质，看得见”，助力
系列回顾 WinForm篇前面我用了两篇文章实例演示了一个基于AgileEAS.NET实现一个简单的增加、删除、修改、查询与打印的典型的简单应用案例，这应该是一个典型的MIS系统的应用场景。 在前一篇文章一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-WinForm应用篇-在UI中应用DataUIMapper组件完成了商品字典编辑界面中的代改造，由原来的显示与写回代码改成DataUIMapper组件的DataObject<==>UI控件的映射方式。 结合前面的两篇
上节我们将登录的流程梳理完毕了，来到了本章重点，既然开发票就肯定要有以下参数： 原工具不支持识别历史记录，对于我们的小商店来说，开票的公司基本就是固定的几个，如果提供下拉支持选择将会大大降低人力检索成本
上一篇文章在对于购物车业务及数据表设计中，有位童鞋在评论区与我讨论许久，特此独立一篇文章来详解下我的想法及我为什么这么做，以下为在业务层面、逻辑层面、未来功能的可扩展性、编码的复杂度、数据统计层面来解释下我的设计。
Redis 数据结构与内存管理策略（上） 标签： Redis Redis数据结构 Redis内存管理策略 Redis数据类型 Redis类型映射 作者：王清培(Plen wang) 沪江Java资深架构师 ---- Redis 数据类型特点与使用场景 String、List、Hash、Set、Zset 案例：沪江团购系统大促 hot-top 接口 cache 设计 Redis 内存数据结构与编码 OBJECT encoding key、DEBUG OBJECT key 简单动态字符串（simple dy
3,打开JMeter,右键点击 Test Plan->Add->Threads(user)->Thread Group 添加一个线程组
该商城按照微服务划分原则把商品相关的接口放在了商品服务中，把订单相关的接口放在订单服务中，把采购相关的接口放在采购服务中。并且后台管理系统具有如下查询功能：
系列回顾 在前面的文章中，我用了大量的篇幅对UDA及ORM的使用进行了讲解和演示，我们已经知道并熟悉的使用UDA和ORM构建简单的应用，AgileEAS.NET在应用的纵向结构上建议
数据库是不认识JAVA语言的，但是我们同样要与数据库交互，这时需要使用到数据库认识的语言SQL语句，它是数据库的代码。
上节 我们实现了仿jd的轮播广告以及商品分类的功能，并且讲解了不同的注入方式，本节我们将继续实现我们的电商主业务，商品信息的展示。
项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill ---- 这是一个整合IDEA+Maven+SSM框架的高并发的商品秒杀项目。我们将分为以下几篇文章来进行详细的讲解
2、create database if not exists 数据库名 （判断数据库是否存在，不存在则创建）
Github：https://github.com/nnngu 项目源代码：https://github.com/nnngu/nguSeckill
设计以以下为工具讲起 – PHP为开发语言 – 基于Laravel框架 – MySQL为数据存储
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实” ， 将环境描述为“维度”。
作者：Guangda Huzhang、Zhen-Jia Pang、Yang Yu等
大型网站类目目录的数量很大，一般都无法进行手动标记，所以理解大型目录的内容对在线业务来说是一个重大挑战，并且这使得对于新产品发现就变得非常困难，但这个问题可以通过使用自监督神经网络模型来解决。
来源：Deephub Imba本文约4500字，建议阅读5分钟本文描述了一种通过在网站内部的用户搜索数据上使用自监督学习技术来训练高质量的可推广嵌入的方法。 大型网站类目目录的数量很大，一般都无法进行手动标记，所以理解大型目录的内容对在线业务来说是一个重大挑战，并且这使得对于新产品发现就变得非常困难，但这个问题可以通过使用自监督神经网络模型来解决。 在过去我们一直使用人工在系统中进行产品的标记，这样的确可以解决问题但是却耗费了很多人力的成本。如果能够创建一种机器学习为基础的通用的方式，在语义上自动的关联产品
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以了。
最近正在用nltk 对中文网络商品评论进行褒贬情感分类，计算评论的信息熵（entropy）、互信息（point mutual information）和困惑值（perplexity）等（不过这些概念我其实也还理解不深...只是nltk 提供了相应方法）。 我感觉用nltk 处理中文是完全可用的。其重点在于中文分词和文本表达的形式。 中文和英文主要的不同之处是中文需要分词。因为nltk 的处理粒度一般是词，所以必须要先对文本进行分词然后再用nltk 来处理（不需要用nltk 来做分词，直接用分词包就可以
Spring Cloud学习教程1【面试+工作】 1. 统一开发环境 JDK：1.8 Eclipse：4.4.1 luna Maven：3.2.3 安装文件在课前资料中。 2. 微服务架构 目前微服务是非常火的架构或者说概念，也是在构建大型互联网项目时采用的架构方式。 2.1. 单体架构 单体架构，是指将开发好的项目打成war包，然后发布到tomcat等容器中的应用。 假设你正准备开发一款与Uber和Hailo竞争的出租车调度软件，经过初步会议和需求分析，你可能会手动或者使用基于Spring Boot、P
小明是一家初创电商平台的开发人员，他负责卖家模块的功能开发，其中涉及了店铺、商品的相关业务，设计如下数据库 ：
随着电商平台数据的不断积累，每个用户都会积累大量的历史行为数据，形成一个超级长的行为序列。超长序列推荐的问题应运而生，其研究在用户行为序列非常长的情况下，如何利用这些历史数据来预测用户的兴趣并进行推荐。这种情况在许多领域中都很常见，比如基因组学、金融和自然语言处理。然而，传统的推荐系统往往难以处理这些超长序列。因此，研究人员们近年来一直在探索各种方法来解决这个问题。本文聚焦于方法层面，将相关工作分为两类进行介绍：基于记忆增强网络的方法和基于检索的方法。
本文最后更新于 824 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 1.分析sql文件 1.1 tb_content 内容（门户广告） id bigint(20) category_id bigint(20) '内容类目ID', title '内容标题', sub_title '子标题', title_desc '标题描述', url '链接', pic '图片绝对路径', pic2 '图片2', content '内容', created , updated , 1.
经过近几年跨境电商ERP的开发，加上对跨境电商行业的业务积累，开发出一套适合中小跨境电商公司使用的ERP软件。欢迎选购。支持目前流行的各大电商平台，如速卖通、敦煌网、亚马逊、Shopee、Wish等。
现如今，人们大多数会选择在手机购物App上进行购物，这样买东西很是便捷，不用出门就能买到全国各地甚至是国外的商品，下单之后只需要等待快递送达就可以了。一个购物APP，不可或缺的一个辅助功能就是，展示商品的物流信息，这样用户就能看到自己买的东西到达哪里了。
Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。
RePractise终于又迎来了新的一篇，要知道上一篇可是在半年前呢——《Repractise前端篇: 前端演进史》。照RePractise惯例，这又是一篇超长文以及个人的扯淡过程。 当然这也是一个神奇的标题，因为我已经想不到一个好的名字了，不过先这样吧。这篇文章算是我最近两三个月的一篇思考。在上一个项目的打杂生涯里，我开始去学习架构方面的知识，开始去接触DDD的思想。从编码到架构，再回到实际的编码中，总会有很多的灵感闪现。 从真实世界到前后端 我们所写的代码在某种程度上都反应了真实世界的模型、行为等等。一
数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以通过sql语句对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作
SparkSQL简介及入门 一、概述 Spark为结构化数据处理引入了一个称为Spark SQL的编程模块。它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。在Hadoop发展过程中，为了给熟悉RDBMS但又不理解MapReduce的技术人员提供快速上手的工具，Hive应运而生，是当时唯一运行在hadoop上的SQL-on-Hadoop工具。但是，MapReduc
Linq在几年前写的代码程序中用过，后来因为lambda表达式的方式，很多地方直接用lambda就可以实现了，所以几乎没再用过Linq的查询，前两天的做的.net5的项目中因为要两个List中进行分组查询，发现这种方式的还没用过，查了一下用法这里顺便做一下记录。
想必大家生活中，也经常用到淘宝，京东等电商平台网购，假货问题一直是电商行业的痛点，而对于跨境电商的“假货”问题更是备受诟病。利用区块链技术，让跨境贸易变得更“可信”正成为越来越多电商巨头的选择。 近日
Deep Multifaceted Transformers for Multi-objective Ranking in Large-Scale E-commerce Recommender Systems(CIKM 2020)
维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。
相对于传统的ID形式的推荐系统（IDRec），本文在模型中引入预训练模型，但预训练模型的参数很多，会导致延迟增加。因此，大部分无法在推荐系统中使用。本文提出一种即插即用的方法，即PPM。PPM采用多模态特征作为输入，并利用大规模数据进行预训练。然后，将PPM插入到IDRec模型中，以提高统一模型的性能和迭代效率。在合并IDRec模型后，缓存网络内的某些中间结果，只有参数的子集参与训练和推理。因此，可以部署端到端模型，而不会增加延迟。
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