帮我找Snaker流程引擎的学习资料链接

时间: 2023-06-05 14:07:29 浏览: 46
好的,关于Snaker流程引擎的学习资料,您可以参考以下链接: 1. Snaker官方文档:http://www.snaker.io/docs/ 2. Snaker流程引擎概述:https://blog.csdn.net/hanbingleng/article/details/79050801 3. Snaker流程引擎详解:https://www.jianshu.com/p/e5bf993f7e5c 4. Snaker流程引擎源码解析:https://www.jianshu.com/p/ed2e7ea31a74 希望对您有所帮助。
相关问题

sneaker球鞋库存管理系统

Sneaker球鞋库存管理系统是一种用于管理球鞋库存的软件系统。它主要包括库存管理、销售预测、采购管理、和销售分析等模块。 首先,库存管理模块是该系统的核心功能之一。它能够实时跟踪球鞋库存信息,包括每一款球鞋的数量、尺码、颜色等详细信息。此外,库存管理模块还能提供库存预警功能,当某款球鞋的库存低于设定值时,系统会自动发出警报,提醒管理员及时补货。 其次,销售预测模块是帮助商家预测销售需求的重要功能。通过对历史销售数据的分析,系统可以准确地预测不同款式、尺码或颜色的球鞋的销售情况。这些预测数据可供商家参考制定采购计划,避免库存积压或断货的问题。 第三,采购管理模块可以帮助商家更好地管理供应链,确保库存充足。这个模块能够自动生成采购订单,并与供应商建立起电子化的订单和发货流程。通过与供应商实时对接,商家可以根据销售预测和库存状况自动计算出需要采购的球鞋数量,实现库存的持续补充。 最后,销售分析模块是用于帮助商家分析销售数据,了解销售趋势和球鞋热卖款式的功能。通过对销售数据的统计和分析,商家可以了解哪些球鞋畅销,哪些款式受欢迎,从而及时调整销售策略,提高库存周转率和盈利能力。 总之,Sneaker球鞋库存管理系统是一套集库存管理、销售预测、采购管理、和销售分析于一体的软件系统,能够有效帮助商家管理球鞋库存,实现库存的科学管理和提高销售效益。

text_labels = ['t-shirt', 'trouser', 'pullover', 'dress', 'coat', 'sandal', 'shirt', 'sneaker', 'bag', 'ankle boot']

这是一个包含了10个类别标签的列表,分别对应了服装分类数据集中的不同种类的服装。具体每个标签对应的服装种类如下: 0. t-shirt: T恤 1. trouser: 裤子 2. pullover: 套衫 3. dress: 连衣裙 4. coat: 外套 5. sandal: 凉鞋 6. shirt: 衬衫 7. sneaker: 运动鞋 8. bag: 包 9. ankle boot: 短靴

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import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

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