精通技术销售

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简介：
简介：专注于技术产品的销售领域，具备深厚的技术知识和丰富的销售经验，擅长将复杂的技术优势转化为客户易于理解的价值主张。本书是《Mastering Technical Sales》的英文第三版。如今每个高科技销售团队都有技术专家来解释产品的工作原理，《Mastering Technical Sales》这本书正是为这些专业人士编写的，并且经过了成功的验证，是一本优秀的培训资源。这本新修订和扩充的第三版畅销书提供了在销售过程中的每一个阶段都非常有价值的见解和建议。本书新增加的内容包括关于业务驱动发现、白板演示、值得信赖的顾问以及计算投资回报率的新章节。这本书为新手销售工程师提供了一系列强大的销售和技术展示技巧，这些技巧充分利用了他们的技术背景，并且由两位拥有数十年行业顶尖公司成功经验的技术销售人员详细说明。

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精通技术销售

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简介：专注于技术产品的销售领域，具备深厚的技术知识和丰富的销售经验，擅长将复杂的技术优势转化为客户易于理解的价值主张。本书是《Mastering Technical Sales》的英文第三版。如今每个高科技销售团队都有技术专家来解释产品的工作原理，《Mastering Technical Sales》这本书正是为这些专业人士编写的，并且经过了成功的验证，是一本优秀的培训资源。这本新修订和扩充的第三版畅销书提供了在销售过程中的每一个阶段都非常有价值的见解和建议。本书新增加的内容包括关于业务驱动发现、白板演示、值得信赖的顾问以及计算投资回报率的新章节。这本书为新手销售工程师提供了一系列强大的销售和技术展示技巧，这些技巧充分利用了他们的技术背景，并且由两位拥有数十年行业顶尖公司成功经验的技术销售人员详细说明。

基于JSP技术的在线宠物销售平台

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本项目是一款基于JSP技术开发的在线宠物销售平台，为用户提供便捷、安全的宠物交易服务。用户可以浏览各类宠物信息并完成购买操作，享受一站式购物体验。基于JSP的网上宠物销售商城提供了一个便捷的平台，让爱宠人士可以在线购买各种宠物。该网站集成了多种功能模块以满足用户需求，并且界面友好、操作简便。通过这个系统，商家能够高效地管理库存和订单信息；同时为用户提供丰富的商品展示以及安全可靠的支付选项。

基于JSP技术的在线图书销售系统

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本项目为一款基于JSP技术开发的在线图书销售平台，旨在提供便捷高效的图书选购体验。用户可以轻松浏览、搜索各类书籍，并完成购买流程。系统具备完善的用户管理和支付功能，确保交易安全可靠。网站采用JSP技术进行设计与开发，并通过MySQL数据库来管理数据。主要使用MyEclipse作为开发工具，项目运行在Tomcat 6.0服务器上。网站的主要模块包括前台和后台管理部分：前台模块： - 商城简介 - 图书展示 - 用户登录 - 用户注册 - 图书查询 - 发表评论 - 购买图书 - 下订单后台模块： - 管理员登录 - 图书管理 - 新闻管理 - 评论管理

基于Servlet技术的图书销售管理系统

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本系统采用Servlet技术开发，旨在提供一个高效、便捷的图书销售管理平台。它支持库存管理、订单处理和数据分析等功能，助力书店提升运营效率与客户服务质量。基于Servlet+JSP的在线书店销售系统项目框架包括：Servlet、C3P0、jQuery和JSP等组件。该系统分为两种权限： 1. 管理员：管理员可以对书籍分类及书籍进行管理，以及订单管理等功能，还包括系统维护（修改密码、系统日志、登录日志）等相关菜单。 2. 用户：用户可实现登录注册功能，并在系统内搜索对应书籍，执行下单和支付（模拟）、购物车等操作。项目运行时请注意应用名应为“/goods”，管理员入口路径为“ip+端口+/goods/adminjsps/login.jsp”。开发环境如下： - 运行环境：推荐使用JDK 1.8； - 开发工具：建议使用IntelliJ IDEA（简称idea）； - 操作系统：Windows 10，内存至少需要8G以上（其他版本的Windows及macOS也支持，但不推荐）； - 浏览器：Firefox、Google Chrome和Edge均被推荐； - 数据库：MySQL 8.0最为推荐使用，但也支持其它版本（尤其建议避免使用5.7以下版本）； - 数据库可视化工具：Navicat Premium 15为首选工具，但也可以选择其他版本的Navicat。项目技术栈：后端采用Servlet、MySQL和C3P0；前端则包括JSP、jQuery及Ajax。

基于JSP技术的网络玩具销售平台

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本项目采用JSP技术构建了一个功能完善的网络玩具销售平台，提供用户友好的界面和便捷的服务，旨在为儿童及玩具爱好者打造一个理想的购物环境。【基于JSP的网络玩具销售系统】是一种利用JavaServer Pages（JSP）技术构建的在线电子商务平台，专门针对玩具销售领域。JSP是Java平台上的一种动态网页开发技术，它允许开发者将HTML、CSS、JavaScript与Java代码混合编写，从而实现服务器端的动态网页生成。在该系统中，JSP主要承担以下职责： 1. **用户界面**：通过HTML和CSS，JSP可以创建具有吸引力的用户界面，展示商品信息，如玩具图片、价格、描述等。 2. **数据交互**：当用户提交订单或注册信息时，JSP负责处理这些请求，并将数据发送到服务器。 3. **业务逻辑**：JSP页面中的Java脚本实现复杂的业务逻辑，例如库存检查、价格计算和用户权限验证等。 4. **数据存储**：系统可能使用Microsoft SQL Server数据库来保存玩具产品信息、用户信息以及交易记录。`db_shopping_Log.LDF` 和 `db_shopping_Data.MDF` 分别是SQL Server的日志文件和主数据文件，确保了系统的可靠性和一致性。【玩具JSP---.rar】这个文件名可能表示这是一个包含项目源代码的压缩包，包括JSP页面、JavaBeans（业务逻辑组件）、配置文件（如web.xml）以及其他支持资源。开发者可以解压此文件查看并学习系统实现的具体细节。一个完整的基于JSP的网络玩具销售系统还涉及以下技术： 1. **Servlet**：通常与JSP配合使用，处理HTTP请求。 2. **JDBC**：用于连接和操作数据库，如查询、更新和删除数据。 3. **MVC模式**：模型-视图-控制器模式，分离数据、用户界面和控制逻辑以优化应用程序结构。 4. **JSTLEL**：简化JSP页面编程的JavaServer Pages Standard Tag Library 和 Expression Language。 5. **AJAX**：提高用户体验，实现无刷新的数据更新。 6. **安全技术**：如HTTPS、CSRF令牌和XSS防护等。理解并掌握这些技术对于开发类似系统至关重要。它们不仅提供了构建高效且可扩展的电商平台的能力，还为用户提供了一流的交互体验。通过学习和分析这个基于JSP的网络玩具销售系统，开发者能够深入理解Web应用开发各个环节，并提升自身技能。

Java项目精品：房产销售系统

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本项目为一款高效房产销售管理系统，采用Java语言开发，集成了房源管理、客户信息维护及销售统计分析等功能模块，旨在提升房地产企业的运营效率和服务质量。这是我们项目小组的JAVA项目！这是非常适合初学者学习的资料。你可以用Eclipse直接导入该项目，并且包含有数据库，在SQL2000中附加即可使用。

产品销售预测：五种机器学习技术的应用

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本文章探讨了在产品销售预测中应用五种不同的机器学习技术的方法和效果，为企业提供数据驱动决策的有效途径。用于预测销售的五种机器学习技术包括： - 回归与时间序列建模：通过这些方法可以预测每月产品的销售数量。 - 特色技术： - EDA（探索性数据分析） - 线性回归 - 随机森林回归 - XGBoost - LSTM（长短期记忆，一种人工循环神经网络） - ARIMA时间序列预测结果表明，在所有模型中，XGBoost和LSTM模型获得了最佳效果。所有模型的销售预测都保持在12个月平均销售额的±2%以内。

MATLAB开发-运用蚁群优化技术解决销售问题

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本项目采用MATLAB编程环境，结合蚁群优化算法，旨在高效解决复杂的销售相关优化问题，如库存管理、物流配送等，通过模拟蚂蚁觅食行为寻找到最优解。在MATLAB环境中，蚁群优化（Ant Colony Optimization, ACO）是一种基于生物启发式算法的全局优化技术，它模拟了蚂蚁寻找食物路径的行为。在这个项目中，“matlab开发-AntcolonyOptimizationTechniques应用于解决销售问题”，ACO被用来解决旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）。TSP是运筹学中的一个经典问题，旨在找到访问一系列城市并返回起点的最短路线，每个城市只访问一次。 1. **蚁群优化算法**：ACO是一种分布式随机搜索算法，由Marco Dorigo于1992年提出。它利用信息素（pheromone）的概念，通过迭代过程来逐步改善解的质量。每只“虚拟蚂蚁”构建一个解决方案（路径），并根据路径上的信息素浓度和距离因素更新信息素。蚂蚁越频繁地走过某条路径，该路径上积累的信息素就越多，因此其他蚂蚁选择该路径的概率也会增加。 2. **旅行商问题**：TSP是组合优化问题的一个实例，对于n个城市来说，其解决方案是要找到一条包含所有城市的最小长度回路。这个问题在实际中有许多应用，比如物流配送、电路布线等。由于TSP的复杂性（对于n个城市有O(n!)种可能的解），传统的方法难以找到最优解，因此引入了如ACO这样的启发式算法。 3. **MATLAB实现**：MATLAB是一个强大的数值计算和数据可视化平台，非常适合用于实现复杂的算法，如ACO。在MATLAB中可以使用循环结构、数组操作以及自定义函数来实现蚂蚁路径的生成、信息素的更新和蒸发等核心步骤。此外，MATLAB还提供了图形界面工具，可以直观地显示路径和优化过程。 4. **代码结构**：通常包含以下部分： - 初始化函数：设置参数如蚂蚁数量、初始信息素值及蒸发率。 - 路径生成函数：每个蚂蚁根据当前的信息素浓度与距离因素来确定城市访问顺序。 - 解决方案评价函数：计算路径长度。 - 信息素更新函数：基于蚂蚁选择的路径，更新信息素浓度。 - 循环迭代函数：多次迭代，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或解的质量已足够好）。 - 可视化函数：绘制路径图以展示优化过程。 5. **license.txt**：此文件可能包含软件许可协议的条款。用户在使用代码之前应仔细阅读并遵守这些规定。这个MATLAB项目提供了一个用ACO解决TSP问题的例子，有助于理解这两种概念，并为其他类似问题的求解提供了参考。通过学习和分析源代码，开发者可以进一步掌握如何在实际中应用生物启发式算法以提高优化效率。

基于SSM和Vue技术的银饰品牌销售平台.zip

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本项目为一个集成了Spring、Spring MVC及MyBatis框架，并结合Vue.js前端技术构建的银饰品牌在线销售平台。采用前后端分离架构，旨在提供高效便捷的购物体验，促进用户与银饰品品牌的互动交流。这是一个基于SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）后端框架与Vue.js前端框架构建的毕业设计项目，主要用于实现品牌银饰的在线售卖功能。该项目采用了微信小程序作为移动端的交互界面，提供了便捷的购物体验。以下是这个项目中涉及的主要技术及知识点： 1. **Spring框架**：Spring是Java企业级应用开发的核心框架，提供依赖注入(DI)和面向切面编程(AOP)，使代码更加模块化和松耦合。在本项目中，Spring主要负责管理各个组件的生命周期和依赖关系。 2. **SpringMVC**：这是处理HTTP请求与响应的主要机制之一，在项目的架构设计中起到关键作用。它通过模型-视图-控制器（MVC）模式分离了代码逻辑，提高了可维护性和测试性。在本项目中的应用包括接收用户请求、调用业务逻辑以及返回相应结果。 3. **MyBatis**：作为持久层框架，MyBatis简化了数据库操作，并将SQL语句与Java代码绑定起来，避免传统JDBC编程的复杂度。该项目中使用它进行数据访问对象（DAO）的设计和实现，执行各种增删改查等数据库交互任务。 4. **Vue.js**：这是一个轻量级前端MVVM框架，提供双向数据绑定、组件化开发及自定义指令等功能，极大提高了开发者的工作效率。在本项目里被用于构建用户界面，支持页面动态加载与实时更新等功能的实现。 5. **微信小程序**：由腾讯公司推出的一种无需下载安装即可直接运行于微信内的轻量级应用平台。该项目利用了其API和WXML、WXSS语言来开发移动端购物体验，提供商品浏览及购买等核心功能。 6. **SpringBoot**（虽然标题中提及但文中未具体描述）：这是简化配置与启动流程的框架扩展，内置Tomcat服务器以支持快速应用开发。如果项目使用了它，则可以整合上述提到的SSM技术栈，并提供自动配置和微服务支持等功能特性。 7. **数据库设计**：包括用户管理、商品分类、订单处理及库存控制等多个方面，合理地规划数据模型与关系结构对于保证系统性能至关重要。 8. **前端UI设计**：为了实现美观且响应式的用户体验界面，在使用Vue.js的同时通常会搭配合适的UI框架如Element UI或Ant Design Vue等进行开发工作。 9. **安全性考虑**：项目中需要关注用户认证、授权以及防范SQL注入和XSS攻击等问题，确保系统的安全性和稳定性。 10. **部署与运维**：上线阶段涉及到如何在服务器上部署应用（例如使用Docker容器化方式），同时还需要监控日志信息并进行性能优化等工作以保证服务的正常运行。

精通中文分词的关键技术

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本课程深入讲解中文分词的核心技术和算法原理，涵盖其在自然语言处理中的重要应用，并提供实践操作和案例分析。中文分词是自然语言处理（NLP）领域的一项基础任务，其目的是将连续的汉字序列拆分成有意义的词语序列。由于汉语中的词汇之间没有明显的空格作为间隔，计算机难以直接识别出这些词汇边界，因此必须通过分词来理解文本内容。这项技术对于后续进行的各种分析工作如信息检索、机器翻译和情感分析等至关重要。中文分词面临的主要挑战是其丰富的词汇量以及词语的多义性问题。汉语中包含大量的成语、缩写语、网络流行用语及新造词汇，这要求分词系统不仅要有广泛的词汇库支持还要具备一定的学习能力以应对新的语言现象。此外，在不同的上下文中同一个短语可能具有完全不同的含义，比如“中国银行”和“中国队”，这就需要一个能有效处理这些歧义的分词工具。目前存在的中文分词技术主要包括以下几种： 1. 依赖于大型词汇表的方法：这类方法通常使用大规模的预设字典来识别文本中的词语。常用的算法包括最大匹配法（MaxMatch，MM）、最少切分法则（Minimum Cut，MC）和正向最大匹配（Forward MaxMatch，FMM）等。 2. 基础于统计模型的技术：这些技术主要依赖大量已标注的语料库来训练预测词边界的模型。常见的有隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）和支持向量机（Support Vector Machine，SVM）等。 3. 混合型分词方法：结合词汇表和统计学习的优势，在利用字典提供基本的切分依据的同时借助机器学习解决未知单词及多义性问题。例如基于HMM的扩展字典法或使用CRF修正标准词库输出结果的方法。 4. 基于深度学习的技术：随着神经网络技术的进步，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）、长短时记忆模型（Long Short-Term Memory，LSTM）和Transformer等架构被用于构建更高效的分词系统。这些方法能够自动提取文本的上下文信息以提高切分精度。在实际应用中需要权衡速度与准确性之间的关系，尤其是在处理大规模数据集的时候，快速而准确地执行任务是必需的。同时也要不断更新字典和模型参数来适应语言的发展变化及新出现的语言现象。对于search文件而言, 它可能涉及中文分词技术如何应用于搜索引擎优化或信息检索领域的问题。例如，为了提高搜索结果的相关性和准确性，搜索引擎可能会采用特定的分词策略处理用户查询，并且需要具备一定的自学习能力以应对非标准词汇和新兴词语等挑战。