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京东青龙大数据智能物流管理系统架构分析.pdf

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简介：
本文档深入探讨了京东青龙大数据智能物流管理系统的架构设计与实现细节，剖析其如何通过先进的技术手段优化物流效率和用户体验。 大数据智能物流管理系统-京东青龙系统架构分析.pdf 这篇文章主要探讨了京东的青龙系统在大数据背景下的智能物流管理方面的应用和技术细节。该文档详细介绍了系统的整体架构、核心技术和实施效果，为相关领域的研究者提供了宝贵的参考材料。

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  • 京东青龙大数据智能物流管理系统架构分析.pdf
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    本文档深入探讨了京东青龙大数据智能物流管理系统的架构设计与实现细节，剖析其如何通过先进的技术手段优化物流效率和用户体验。 大数据智能物流管理系统-京东青龙系统架构分析.pdf 这篇文章主要探讨了京东的青龙系统在大数据背景下的智能物流管理方面的应用和技术细节。该文档详细介绍了系统的整体架构、核心技术和实施效果，为相关领域的研究者提供了宝贵的参考材料。
     
  • jd-sdk-go：京东青龙系统的SDK
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    简介：jd-sdk-go是专为京东青龙系统设计的Go语言版本软件开发工具包。它提供了便捷的接口访问方式和全面的功能支持，帮助开发者快速实现与京东平台的各项对接。 京东青龙系统SDK for Go 是使用Golang开发的京东青龙系统的配套工具包，目前仅提供了下单接口和取消运单接口的基本功能配置。 缓存设置 `Cache` 主要用于保存访问权限以及 JS-SDK 中的票据，默认采用 Memcache 存储。建议在实际应用中选用 Redis 进行长期存储以提高性能与稳定性。以下是初始化配置示例： ```go memcache := cache.NewMemcache(127.0.0.1:11211) config := &jdsdk.Config{ AppKey: your appkey, AppSecret: your appsecret, ReturnURL: your returnurl, SalePlat: 0030001, Cache: memcache, } jd = jdsdk.NewJdsdk(config) ```
     
  • 京东金融大数据分析平台整体架构PPT
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    本PPT聚焦于京东金融的大数据分析平台的整体架构，深入剖析其技术核心与业务支撑体系，为用户提供全面了解京东金融数据处理能力的机会。 京东金融大数据分析平台的总体架构可以作为构建类似系统的参考。在设计这样的系统时，了解并借鉴该平台的结构能够提供有价值的指导思路。
     
  • 京东CK获取-青龙面板京东cookie
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    本项目提供通过青龙面板自动化获取京东Cookie的方法，帮助用户更便捷地管理和使用京东相关功能。适合需要频繁操作京东API的开发者和用户。 用E4A编写的安卓端快速获取CK的程序可能会被误报为病毒，请放心使用并信任下载来源。此版本绝对无后门且安全可靠，不会偷取你的CK信息。
     
  • 京东应用程序架构设计与管理.pdf
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    本书详细探讨了京东在构建和维护其核心应用系统时采用的应用程序架构设计与管理模式，深入解析技术决策背后的策略思考。 大型网站设计方案包括设计原则以及架构愿景的设定。该方案涵盖了业务架构、应用架构、数据架构和技术架构等多个方面，并且从618活动经验中汲取了宝贵的实践教训，非常值得借鉴。
     
  • RFID智能仓储物流管理系统
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    RFID智能仓储物流管理系统利用射频识别技术实现货物自动识别、定位和跟踪，提高仓库管理效率与准确性，适用于多种物流场景。 随着市场竞争的日益激烈，企业如何提高生产效率、降低运营成本以及提升产品市场竞争力成为亟待解决的问题。物流仓储的有效管理是降低成本的关键所在，而传统的管理模式已不再适应信息化建设的需求。无线射频识别（RFID）技术的发展与广泛应用为实现高效、智能且快捷的物流管理体系提供了可能。 RFID物流仓储智能管理系统已成为现代企业应对竞争挑战的重要工具之一，它通过采用先进的无线射频识别技术实现了从传统人工操作向自动化和智能化转变，从而提高了货物跟踪与管理的速度及准确性。该系统利用非接触式的自动识别技术——即无线信号读取数据的能力来追踪物品的位置，并在仓库的关键节点（如入口、出口或货架）部署RFID标签与读写器设备。 系统的功能包括但不限于： 1. 系统集成化管理，确保仓储流程的顺畅运行。 2. 快速准确地记录入库货物信息以减少人为错误。 3. 通过RFID定位优化存储空间利用率。 4. 实现快速出入库操作，提高仓库周转率并降低等待时间。 5. 提供实时盘点功能以便于及时更新库存数据，并确保准确性。 6. 方便处理物品调拨和退货事宜，保证信息同步性。 7. 改进装载策略以减少运输成本及提升效率。 8. 通过RFID监控预防盗窃行为，保障货物的安全。 该系统通常由前端的数据采集层（包括RFID标签与读写器）、中间的数据传输层（网络设备）以及后端的数据处理层（服务器和软件系统）组成。这种架构确保了仓库各环节间的信息快速流动及实时更新分析的可能性。 其主要特点为： 1. 提高业务操作效率，减少人工干预。 2. 增强识别准确性，降低漏读或误读的风险。 3. 实时库存管理功能帮助企业迅速响应市场需求并规避库存积压风险。 4. 减少对人力资源的依赖从而节省成本开支。 5. 确保拣选和分发过程中的准确无误以避免错误交付。 综上所述，RFID物流仓储智能管理系统通过先进的无线射频识别技术推动了仓库管理向现代化迈进。它不仅提高了企业的运营效率、降低了运营成本，还增强了市场竞争力，并且是信息技术与物流管理完美结合的典范及企业数字化转型的重要一步。
     
  • 智能交通体系架构下的大数据应用.pdf
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    本文档探讨了在智能交通系统中大数据技术的应用与挑战，分析了如何通过构建合理的数据架构来优化城市交通管理、提升交通安全和效率。 科技与创新 2017 年 第 6 期 ·122· 文章编号：2095－6835（2017）06－0122－02 大数据的智能交通体系架构 翟晓丹 （河南省收费还贷高速公路管理中心，河南 郑州 450000） 摘要：随着经济的发展，近年来私家车的数量大幅增加。道路上大量车辆给现有的交通管制系统带来了挑战。为了应对这一挑战，交通管理系统不断进行技术升级，结合了电子计算机技术和互联网技术，并朝着智能化管理发展。本段落探讨了大数据在智能交通中的应用和关键的技术环节。 关键词：大数据；智能交通；MapReduce；车辆信息 1 大数据在智能交通领域中的应用特性 随着科技的发展，交通大数据的应用将给城市交通带来巨大变化，主要体现在实时性、分布性、高效性和预测性方面。 1.1 实时性 每日产生的大量车辆数据需要经过筛选才能找到所需的信息。现有的系统不具备分析处理能力，必须依靠人工操作来完成这项工作。通过采用大数据技术可以快速获取所需信息，无论存储量如何都可以在短时间内调取。 1.2 分布性 交通数据由多个分支单表组成，不同的单表统计了不同类型的数据如车速和车辆信息等。这些独立的单表需要被集中起来进行综合分析以全面了解道路情况。然而这一过程通常需要人工操作，效率较低。大数据技术可以解决这个问题。 1.3 高效性 对于交通流量大的路段必须采取措施减少拥堵状况。大城市中从整个市区到各个路口信号灯的时间关系都需要统一管理来保证协调运作，而大数据的应用能大大提高这种调配的效率。 1.4 预测性 通过车辆数量信息可以预测道路拥挤程度，并利用这些数据优化交通管制。 2 交通大数据处理平台介绍 智能交通体系对大数据系统的应用包括了从收集到处理等多方面。现代控制平台主要依靠监控视频进行数据采集，例如使用摄像头捕捉车牌和驾驶室情况等。对于这类图像数据的分析需要更高的技术条件，并且要求在时间上保持准确性。当前主要采用MapReduce分布式计算框架来处理这些信息。 3 大数据下的智能交通系统架构 基于大数据架构的智能交通解决方案覆盖范围更广，可以实现全方位综合管理，在信息采集、动态监控和智慧管控等多个环节都有所扩展。 感知层：通过RFID传感器摄像头等设备对车辆运行状况及交通信息进行收集； 网络层：接入电信运营商的能力汇聚网关以及短彩信定位IVR等功能； 应用层：整合分析终端信息，与物联网能力和交通控制系统交互建立高效的应用平台。智能交通系统的未来发展不仅限于管制领域，也开始与其他行业对接。 3.2 系统功能 该系统支持多种现场感知设备的接入，并对多个终端的信息进行统一管理和控制。 实现数据采集和交换共享：城市中分布的不同交通控制系统间信息共享对于整体规划至关重要；通过各平台之间的协调合作可以提高整个城市的交通管理效率。
     
  • C#物流管理系统的CS架构源码
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    本项目为采用C#语言开发的物流管理系统源代码，基于客户端/服务器（CS）架构设计，旨在提升物流行业的运营效率与管理水平。 此源码为之前开发的物理管理系统代码，现开放给大家使用。你们可以用于学习交流或二次开发。系统采用C#编程语言编写，默认数据库是Access，但通过设置选项也可以配置ms sql或其他数据库类型。编译环境为vs2017，在正常编译并通过测试后打包发布。
     
  • 基于大数据的舆情分析系统架构详解-架构篇
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    本篇文章详细解析了基于大数据技术的舆情分析系统的整体架构设计，探讨其关键技术与实现方法。适合技术人员参考学习。 互联网的快速发展推动了新媒体的成长壮大。无论是知名的大V、明星还是普通网友都可以通过手机在微博、朋友圈或者点评网站上发布动态，分享自己的观点与经历，使得“人人都有了麦克风”。不论是热点新闻还是娱乐八卦，信息传播的速度远超我们的想象，在短短数分钟内就能有成千上万的转发和百万级的阅读量。如此海量的信息能够迅速扩散开来，如何实时掌握民众的意见并作出相应的处理对企业来说至关重要。在大数据时代中，除了媒体信息外，商品在各电商平台上的订单数量以及用户的购买评论也会对后续消费者产生很大的影响。商家的产品设计者需要汇总、统计和分析各类平台的数据作为决策依据。