❶ 存储问题中的不允许缺货模型的假设中，包括哪些
假设还不好写啊！就是把复杂的问题假设掉，假设成简单的问题，当然这不能改变题原来的本意，尽量的把一些不确定因素，假设出来，也就是把他定死或，不与考虑等等。。。只要你觉得怎么做，而又有条件限制了，你可以把一些限制去掉。
❷ 一道数学建模的题目，做好之后发到邮箱[email protected],分数随后奉上，谢谢
马尔可夫链
开放分类： 概率论、随机过程
马尔可夫链，因安德烈•马尔可夫（A.A.Markov，1856－1922）得名，是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。
马尔可夫链是随机变量X_1,X_2,X_3...的一个数列。这些变量的范围，即他们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而X_n的值则是在时间<math>n</math>的状态。如果X_{n+1}对于过去状态的条件概率分布仅是X_n的一个函数，则
P(X_{n+1}=x|X_0, X_1, X_2, \ldots, X_n) = P(X_{n+1}=x|X_n).
这里x为过程中的某个状态。上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。
马尔可夫在1906年首先做出了这类过程 。而将此一般化到可数无限状态空间是由柯尔莫果洛夫在1936年给出的。
马尔可夫链与布朗运动以及遍历假说这两个二十世纪初期物理学重要课题是相联系的，但马尔可夫寻求的似乎不仅于数学动机，名义上是对于纵属事件大数法则的扩张。
它们是后面进行推导必不可少的条件:(1)尺度间具有马尔可夫性质.随机场从上到下形成了马尔可夫链,即 Xi 的分布只依赖于 Xi,与其他更粗 糙的尺度无关,这是因为 Xi 已经包含了所有位于其上层的尺度所含有的信息.(2) 随机场像素的条件独立性.若 Xi 中像素的父节点已知,则 Xi 中的像素彼此独立.这一性质使我们不必再 考虑平面网格中相邻像素间的关系,而转为研究尺度间相邻像素(即父子节点)间的关系.(3) 设在给定 Xn 的情况下,Y 中的像素彼此独立.(4) 可分离性.若给定任一节点 xs,则以其各子节点为根的子树所对应的变量相互独立.
从只有一个节点的根到和图像大小一致的叶子节点,建立了完整的四叉树模型,各层间的马尔可夫链的因 果关系使我们可以由非迭代的推导过程快速计算出 X 的最大后验概率或后验边缘概率.
完整的四叉树模型也存在一些问题.(1) 因概率值过小,计算机的精度难以保障而出现下溢,若层次多,这一 问题更为突出.虽然可以通过取对数的方法将接近于 0 的小值转换成大的负值,但若层次过多、概率值过小,该 方法也难以奏效,且为了这些转换所采用的技巧又增加了不少计算量.(2) 当图像较大而导致层次较多时,逐层 的计 算甚 为繁琐 下 溢 现 象肯定 会出 现 , 存储中 间变 量也 会占 用大 量空 间 , 在时 间空间 上都 有更 多的 开销 .
(3) 分层模型存在块效应,即区域边界可能出现跳跃,因为在该模型中,同一层随机场中相邻的像素不一定有同 一个父节点,同一层的相邻像素间又没有交互,从而可能出现边界不连续的现象.
为了解决这些问题,我们提出一种新的分层 MRF 模型——半树模型,其结构和图1 5类似,仍然是四叉树,
只 是层数比完整的四叉树大大减少,相当于将完整的四叉树截为两部分,只取下面的这部分.模型最下层仍和图像 大小一致,但最上层则不止一个节点.完整的四叉树模型所具有的性质完全适用于半树模型,不同点仅在于最上层,完整的树模型从上到下构成 了完整的因果依赖性,而半树模型的层间因果关系被截断,该层节点的父节点及祖先均被删去,因此该层中的各 节点不具有条件独立性,即不满足上述的性质 2,因而对这一层转为考虑层内相邻节点间的关系.半树模型和完 整的树模型相比,层次减少了许多,这样,层次间的信息传递快了,概率值也不会因为过多层次的逐层计算而小 到出现下溢.但第 0 层带来了新的问题,我们必须得考虑节点间的交互,才能得出正确的推导结果,也正是因为在 第 0 层考虑了相邻节点间的影响,使得该模型的块现象要好于完整的树模型.对于层次数的选取,我们认为不宜多,太多则达不到简化模型的目的,其优势体现不出来,但也不能太少,因 为第 0 层的概率计算仍然要采用非迭代的算法,层数少表明第 0 层的节点数仍较多,计算费时,所以在实验中将 层数取为完整层次数的一半或一半稍少.
3半树模型的 MPM 算法
图像分割即已知观测图像 y,估计 X 的配置,采用贝叶斯估计器,可由一个优化问题来表示:
?x = arg min [E C ( x, x )′ | Y = y] ,x其中代价函数 C 给出了真实配置为 x 而实际分割结果为 x′时的代价.在已知 y 的情况下,最小化这一代价的期 望,从而得到最佳的分割.代价函数取法不同得到了不同的估计器,若 C(x,x′)=1?δ(x,x′)(当 x=x′时δ(x,x′)=1,否则 δ(x,x′)=0)得到的是 MAP 估计器,它意味着 x 和 x′只要在一个像素处有不同,则代价为 1,对误分类的惩罚比较重,汪西莉 等:一种分层马尔可夫图像模型及其推导算法
而在实际中存在一些误分类是完全允许的.若将半树模型的 MPM 算法记为 HT-MPM,它分为向上算法和向下算法两步,向上算法自下而上根据式(2)、 式 (3)逐层计 算P(yd(s)|xs)和 P(xs,xρ(s)|yd(s)), 对最下层 P(yd(s)|xs)=P(ys|xs). 向下算法自上 而下根据 式 (1)逐层计算 P(xs|y),对最上层由 P(x0|y)采样 x0(1),…,x0(n),
❸ 求解一道数据库题目
前面三个我会做，后面的那些查询语句是用SQL语言来写还是用关系元组那些来写？
❹ 商品abc如何分类
从商业（EIQ分析）和物流（库存周转率）的角度分析，畅销的、库存周转率高的高值商品归为A类品，相反，滞销的、库存周转率低的低值商品归为C类品，介于两者之间的为B类品。ABC分类是库存商品分析比较的结果，各类商品所占比例由企业根据销售政策与库存管理策略制定，通常A类品占总商品品种的15%-20%，B类品占总商品品种的30%-40%，C类品占总商品品种的60%-70%。商品ABC分类不是一成不变的，随着市场的变化与销售政策的改变，商品的ABC分类也随之调整。商品的ABC分类可以作为物流中心仓库空间规划的依据。从拣货、出货方便性与效率考虑，通用的原则是库存周转率高的A类品存储在距离出货区（出货检验、发运）近、易存取（接近底层货架、拣货方便）的储位上，相反，C类品存储在距离出货区远、高位货架上。 在实际的案例中，大型的物流中心，商品品项种类繁多，如果按照一个品种一个货位存放，所需存储储位数量很大，通常规划出固定的区域用于存放A类品，在该区域内所有的储位只能存放A类品，我们称之为A类区。同样，为B类品和C类品划分出B类区和C类区供存储使用。A类区靠近出货区，如果仓库有多（楼）层，A类区在一楼，B、C类区在二楼或更高楼层。中小型的物流中心，受仓库空间的限制，提供拣货储位数量有限，依照商品ABC分类划分平面分区的意义不大，此时可将存储空间作立体切割。如存储货架为立体多层货架，接近于底层的（如第一、二层，易存取拣货方便）的货位指派给A类品存储使用，高层的储位依次给B、C类品使用，这样规划便于库存管理，也使上架、拣货作业高效、方便。 如果在物流规划中充分考虑商品ABC分类与商品存储空间的关系，那么在WMS系统中，入库商品上架储位指派的原则与商品ABC分类密切相关。A类商品需要被指派到存储A类商品的储位分区或具有A类品属性的储位上，B、C类商品也是同样的原则。通过商品资料的ABC分类属性与储位的ABC分区属性或ABC类品属性的关联，系统能够为入库商品找到正确的储位进行上架。
❺ 电商项目中，商品分类数据在数据库中如何存储
商品数据和分类类别存在两张表中，通过一个分类字段进行关联-- 商品表 存储所有商品数据（有一个分类字段，存储对应的商品分类id）-- 分类表 存储所有的商品类别（有一个分类id编号）查询时需要将商品表和分类表关联，然后通过分类名称进行筛选。在黑马程序员学习的项目中，就是这样设计数据表的。如果现在不考虑培训的话，建议你到黑马视频库，有很多技术大牛讲免费的公开课的，能学到项目。有关项目的资料，源码等等，可以直接网页对话框领取的。
❻ 商品cspu什么意思
CSPU是淘宝特色的一个商品模型，C是Child的意思，就是标准化产品子单元，是对SPU的细分，实现更细粒度的产品标识。
CSPU是child standard proct unit英文缩写，中文释义子标准产品单元，对某一种标准产品的共同特征属性且包含销售属性的描述。例如：128g的红色苹果13。
叶子类目+关键属性+销售属性是确定一个细粒度CSPU的关键。比如手机类目下，品牌、型号这两个属性可以确定一个SPU，但是不是一个CSPU，需要额外增加一个销售属性来确定，比如颜色、存储大小。
我们一般通过SPU和CSPU对商家发布的商品进行强管控，同时对于商家的SPU和CSPU属性进行填充实现对于基础属性和基础属性值库的丰富，在运营审核过程中，将这些基础属性添加到标准属性和对应的类目属性下。
类目属性体系
类目属性体系和商品领域相辅相成，打个不恰当的比方，类目树是坐标轴，类目属性是坐标，商品就是其中的点。
1、类目定义。
类目是商品所属的分类，类目决定了商品的归属。
类目是有层次的，分为一级类目、二级类目等，之间有继承关系，通常是通过类目树来展现。
2、前后台类目。
通常来说，电商业务里有两大类型的类目体系，一种类型是后台类目，主要用于商家发布商品；另外一种类型是前台类目，主要用于前台商品导购。
3、类目属性及分类。
类目属性是类目下的商品所具有的共同特征定义，关联叶子类目和属性，比如手机类目具有品牌、型号、颜色、网络等属性。
和类目属性对应的是类目属性值，表示类目下的商品所具有的某一个特征的值。
❼ 详细说明,存储商品时如何对其进行合适的质量管理
商品管理无非这几个方面：质量，数量，进库出库的便利性。
就质量而言，需要按下列步骤：
明确需要管理的商品，建立一个名录。
明确各个商品的质量特点，比如防潮，防热，防光，保质期等。
明确通用的消防要求，环保要求，通风要求等。
明确各个商品的尺寸，数量等。
根据上述要求明确你的仓储条件。
将商品规划好位置，并标记货位。
将商品按规划放好，并一一按要求做好防护措施。
做好登记。
按规定的频次进行产品和贮存条件检查。
❽ 求画出er模型，并指出主键和外键
请参考以上图片
❾ 经济订货批量模型的适用情况
该模型适用于整批间隔进货、不允许缺货的存储问题，即某种物资单位时间的需求量为常D，存储量以单位时间消耗数量D的速度逐渐下降，经过时间T后，存储量下降到零，此时开始定货并随即到货，库存量由零上升为最高库存量Q，然后开始下—个存储周期，形成多周期存储模型。经济订货批量模型(Economic Order Quantity， EOQ)：又称整批间隔进货模型EOQ模型， 是目前大多数企业最常采用的货物定购方式。经济订货批量是固定订货批量模型的一种，可以用来确定企业一次订货（外购或自制）的数量。通过平衡采购进货成本和保管仓储成本核算，以实现总库存成本最低的最佳订货量。当企业按照经济订货批量来订货时，可实现订货成本和储存成本之和最小化。
拓展资料：
订货批量概念是根据订货成本来平衡维持存货的成本。了解这种关系的关键是要记住，平均存货等于订货批量的一半。因此，订货批量越大，平均存货就越大，相应地，每年的维持成本也越大。然而，订货批量越大，每一计划期需要的订货次数就越少，相应地，订货总成本也就越低。把订货批量公式化可以确定精确的数量，据此，对于给定的销售量，订货和维持存货的年度联合总成本是最低的。使订货成本和维持成本总计最低的点代表了总成本。
上述讨论介绍了基本的批量概念，并确定了最基本的目标。简单地说，这些目标是要识别能够使存货维持和订货的总成本降低到最低限度的订货批量或订货时间。购进库存商品的经济订货批量是指能够使一定时期购、存库存商品的相关总成本最低的每批订货数量企业购、存库存商品的相关总成本包括购买成本、相关订货费用和相关储存成本之和。