数据结构 - 机器学习

整个仓储管理系统由五个功能模块组成，分别为用户管理模块，设备管理模块，出入库管理模块，库存管理模块和智能化模块。（1） 用户管理模块 用户管理模块主要是由Amin用户来管理，可以完成创建新用户，查询用户信息，修改用户信息，删除用户信息，用户权限设置等功能。同时，Group_A和Group_B用户可以也用户管理模块中完成修改密码的操作。（2） 设备管理模块设备管理模块由Admin用户和Group_A用户共同来管理，主要完成设备检测与配置以及设备区域映射的操作。（3） 出入库管理模块出入库管理模块由Admin用户和Group_A用户共同来管理，主要包括人工编辑入库单，出库单以及出入库的自动检测。（4） 库存管理模块 库存管理模块由Adm

基于4.5.2的系统功能模块设计，我们创建了6张信息表，分别为用户信息表User，货物信息表GoodsInfo，入库信息表InStore，出库信息表OutStore，设备映射表LocationMap，标签信息表TagList。它们的具体设计如下：（1） 用户信息表（User）：（1） 货物信息表（GoodsInfo）（1） 入库信息表（InStore）（1） 出库信息表（OutStore）设备映射表（LocationMap）

基于4.6.2节的系统功能模块设计，本节我们详细介绍基于RFID的仓储管理系统的各个功能模块的具体实现。在这一节，我主要负责设备管理模块、出入库管理模块以及智能化管理模块的设计与实现。   （1）登录界面与主菜单系统的登录界面如下图所示。在登录窗口中，用户需要选择输入选择自己的用户名，并输入正确的密码才能进入系统。对于不同分组的用户，拥有不同的权限。Admin用户拥有最高权限，可以访问系统中的所有模块，并为其他用户分配权限。Group_A用户可以访问设备管理以及出入库管理模块，并进行相应的配置。Group_B用户则可以访问库存管理和智能化管理模块，并进行相应的操作。登录界面与主界面如图4-8，4-9所示：图4-8：登录界面登录系统后，系统的主窗口如下图所示。用户

4.6.RFID海量数据压缩与存储算法的实现4.6.1.问题的提出在物品跟踪和供应链管理系统中，RFID的应用将发挥重要的作用。像世界零售巨头沃尔玛这样的大型零售商已经开始在他们的物品仓库和配货中心部署RFID系统。一些研究机构估测，沃尔玛的RFID系统每天将会产生大约7兆兆字节的数据。因此，如何存储和检索海量RFID数据就成了一个迫切需要解决的问题。传统的关系数据库技术已经不能完全应对如此巨大的数据量以及基于海量数据的检索。文献[1]中提出了一种新的数据仓库结构RFID-Cuboids。这种新的数据仓库结构RFID-Cuboids主要利用大量物品的成批移动，数据泛化和部分路径的融合等特性来进行数据压缩和存储，极大地减少了存储空间，提高了查询效率。本文我们参照文献[1]用C#语言实现了RFI

5.1.本文所做的成果本来主要完成了一下三个方面的工作：（1）设计并实现了基于RFID的仓储管理系统 基于RFID的仓储管理系统主要有5个模块，分为为用户管理模块，设备管理模块，出入库管理模块，库存管理模块以及智能化模块。主要完成了物品的出入库动态检测，库存盘点，库存多样化查询，库存报警，产品过期报警等功能。（2）设计并实现够了AlienRFID系统的接口软件 为了方便的与AlienRFIDReader进行通信，我们设计了接口软件，主要完成了阅读器的检测与发现，主机与指定阅读器的连接与登录，以及阅读器工作模式的配置等操作。同时，在基于RFID的仓储管理系统中，有多个阅读器在监视着仓库中的物品，并不断的将信息发给主机。因此，我们还实现了主机同时接收多个阅读器发送的信息

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题目描述写一个函数，求两个整数之和，要求在函数体内不得使用+、-、*、/四则运算符号。这道题看起来非常有趣，既然做加法，但却不让使用+、-、*、/四则运算符号，很多同学看了一眼就懵逼了，这可难倒八戒了。我们来分析一下，如果不让用四则运算符合，那显然就是用递归了。为啥呢？原因很简单，递归程序里可以不需要运算符合，只要有递归结束条件即可。举个例子，比如2+3=？2用二进制表示是00103用二进制表示是0011不用四则运算，我们就该想到使用逻辑运算符，与、或、非、异或，同或等。显然，我们需要用到与、异或异或相当于不带进位的加法：1^0=1,0^1=1,0^0=0，1^1=0也就是：与运算符正好我们可以用来求进位：1&0=0,0&1=0,0&0=0，1&1=1&nbs

1、算法思想   　快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。（1）分治法的基本思想   　分治法的基本思想是：将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。（2）快速排序的基本思想   　设当前待排序的无序区为R[low..high]，利用分治法可将快速排序的基本思想描述为：①分解：     　在R[low..high]中任选一个记录作为基准(Pivot)，以

题目描述给定一个数组和滑动窗口的大小，找出所有滑动窗口里数值的最大值。例如，如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3，那么一共存在6个滑动窗口，他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}；针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个：{[2,3,4],2,6,2,5,1}，{2,[3,4,2],6,2,5,1}，{2,3,[4,2,6],2,5,1}，{2,3,4,[2,6,2],5,1}，{2,3,4,2,[6,2,5],1}，{2,3,4,2,6,[2,5,1]}。方法一：一个i指示每个窗口的起点，在i循环内j遍历该窗口找出最大值。改进的话，先找出第一个窗口中的最大值，然后窗口移动的时候观察上个窗口的最大值是否移除，如果移除就在新

题目描述输入一个链表，按链表值从尾到头的顺序返回一个ArrayList。有三种思路，第一就是利用栈先入后出的特性完成，第二就是存下来然后进行数组翻转。第三是利用递归。栈思路：class Solution {public:    vector<int> printListFromTailToHead(ListNode* head) {        vector<int> value;