请你用以下数据进行abc分类,货物G1 金额2000,货物G2 金额5000,货物G3 金额200,货物G4 金额3000,货物G5 金额600,
时间: 2024-05-19 15:12:57 浏览: 9
ABC分类是指对物品进行分类,按照其重要性和价值不同,将物品分为A、B、C三类,以便更好地管理和控制库存。
根据ABC分类的原则,我们将货物按照金额从高到低排序,然后将其分为三类:
A类:货物G2、G4,金额合计8000,占总金额的80%;
B类:货物G1,金额2000,占总金额的20%;
C类:货物G3、G5,金额合计800,占总金额的8%。
因此,货物G2和G4属于A类,需要高度关注和管理;货物G1属于B类,需要中等关注和管理;货物G3和G5属于C类,需要较少的关注和管理。
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使用JavaScript代码编写,ECC算法对数据“abc”进行加密,并使用Java代码编写解密
好的,下面是一个使用JavaScript代码编写的ECC算法对数据“abc”进行加密的示例:
```javascript
const ecc = require('eosjs-ecc');
const plaintext = 'abc';
const publicKey = 'EOS7H8yFezt8W3Q4XN6PSebG4SoU3J5S3H46pYqXyMzS5crYb1YD1';
async function encrypt() {
const ciphertext = await ecc.encrypt(publicKey, plaintext);
console.log(ciphertext);
}
encrypt();
```
上述代码中,我们使用了eosjs-ecc包中的encrypt()函数对数据“abc”进行了加密,并打印出了加密后的密文。
接下来,我们使用Java代码进行解密:
```java
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Base64;
public class EccDecrypt {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String privateKey = "5KXXX"; // 填写私钥
String encryptedData = "1f0aa69f71a8e9f6fde6d3b7f9c12c6b1a903a47e42e6b693c8f2e3c3c1f67a1"; // 填写JavaScript加密后的密文
byte[] encryptedBytes = hexStringToByteArray(encryptedData);
byte[] privateKeyBytes = Base58.decode(privateKey);
byte[] hash = sha256(privateKeyBytes);
byte[] aesKey = new byte[16];
System.arraycopy(hash, 0, aesKey, 0, 16);
SecretKeySpec secretKeySpec = new SecretKeySpec(aesKey, "AES");
Cipher cipher = Cipher.getInstance("AES/ECB/PKCS5Padding");
cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKeySpec);
byte[] decryptedBytes = cipher.doFinal(encryptedBytes);
String decryptedData = new String(decryptedBytes, StandardCharsets.UTF_8);
System.out.println(decryptedData);
}
private static byte[] hexStringToByteArray(String hexString) {
int len = hexString.length();
byte[] data = new byte[len / 2];
for (int i = 0; i < len; i += 2) {
data[i / 2] = (byte) ((Character.digit(hexString.charAt(i), 16) << 4)
+ Character.digit(hexString.charAt(i + 1), 16));
}
return data;
}
private static byte[] sha256(byte[] data) throws Exception {
java.security.MessageDigest md = java.security.MessageDigest.getInstance("SHA-256");
md.update(data);
return md.digest();
}
}
```
上述Java代码中,我们首先将私钥转换成byte数组,并使用SHA-256进行哈希,从而得到AES密钥。然后,我们再使用AES密钥对密文进行解密,最后将解密后的数据转换成字符串并输出。
需要注意的是,这里的私钥需要是对应的公钥的私钥,以保证解密成功。
希望这份代码可以帮助您完成您的任务。
使用mnist数据用决策分类树进行分类,用随机森林分类器进行分类,用Adboost分类器进行分类,采用梯度提升树进行分类
好的,下面我会为你介绍如何使用决策树、随机森林、Adaboost和梯度提升树来对mnist数据集进行分类。
首先,我们需要导入必要的库和数据集:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X, y = mnist['data'], mnist['target']
# 将标签转换为整数类型
y = y.astype(int)
```
接下来,我们将数据集划分为训练集和测试集:
```python
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
```
然后,我们可以使用决策树模型进行分类:
```python
# 创建决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
# 在训练集上训练模型
dtc.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = dtc.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('决策树分类器的准确率为:{:.4f}'.format(acc))
```
接下来,我们可以使用随机森林模型进行分类:
```python
# 创建随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 在训练集上训练模型
rfc.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = rfc.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('随机森林分类器的准确率为:{:.4f}'.format(acc))
```
然后,我们可以使用Adaboost模型进行分类:
```python
# 创建Adaboost分类器
abc = AdaBoostClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 在训练集上训练模型
abc.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = abc.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Adaboost分类器的准确率为:{:.4f}'.format(acc))
```
最后,我们可以使用梯度提升树模型进行分类:
```python
# 创建梯度提升树分类器
gbc = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
# 在训练集上训练模型
gbc.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = gbc.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('梯度提升树分类器的准确率为:{:.4f}'.format(acc))
```
以上就是使用决策分类树进行分类,用随机森林分类器进行分类,用Adboost分类器进行分类,采用梯度提升树进行分类的方法。希望能对你有所帮助!