项目仓库

数据挖掘项目 作者： Philippe CHARRAT 和 Clément CORNU 目标： 使用 Python 创建推荐系统（开发中）

建设数据仓库项目的目标在于建立统一的数据信息平台，集中存储客户资料和生产数据。利用先进的数据仓库技术和决策分析技术，有效支持市场营销和客户服务工作，包括流失分析、欺诈分析、客户发展分析以及客户关系管理。

项目启动阶段，模型设计人员参与工作流程制定和客户化标准文档，负责组织整个项目组的模型培训，明确数据模型在信息架构中的角色和定位，并达成工作方法共识。工作流程包括划分小组工作边界、确定模型组人员的工作分工，以及制定内外部工作模式。模型培训内容涵盖系统架构、业务功能、关键数据表及其关系，同时介绍与其他系统的交互。此外，还包括数据模型基本概念、建模方法及逻辑数据模型设计规范模板等。

这是一个开放项目的仓库，专注于实时检测人与物体之间的互动。项目要求硬件包括GPU：Titan、Titan Black、Titan X、K20、K40、K80、GTX等。在软件方面，需要安装Matlab来验证HOI-RT的训练结果，并安装CUDA、OpenCV和cuDNN。设置Makefile的1-3行：GPU=1、CUDNN=1、OPENCV=1。开始使用时，首先创建一个名为detection的新文件夹，然后cd到detection目录并且使用git clone --recursive git@github.com:lmingyin/HOI-RT.git命令克隆HOI-RT存储库。随后cd到$HOI-RT目录并使用make -j8命令编译项目。该项目已经在VCOCO数据集上进行了训练，并提供了训练后的模型供测试使用。

在数据仓库项目中，计划和领导涉及多个角色的合作，类似于其他软件开发项目。初始阶段至关重要，通常需要数据模型师（兼任项目经理）、ETL架构师/程序员（DW架构师）以及应用专家（业务分析师）。这些专家负责建立技术框架、设计物理ETL流程，以及搜集业务需求并设计前端接口和初始报表。缺乏完整的计划和方法论可能导致项目无效。

项目规划与策划阶段，模型设计人员的主要职责是参与制定与数据仓库建模相关的项目实施策略，包括确定数据源的范围、明确最终提交的文档和项目日程安排等。在进场前，模型设计人员还需要提出客户所需的具体资料要求，确保后续工作顺利进行。此阶段还将确定参与项目实施的所有人员名单，包括全职和兼职人员，特别要求他们熟悉建模工具、具备丰富的模型设计经验、了解银行业务、具备较强的沟通表达能力，并具备数据敏感性。

1996年至2002年期间，Oracle参与设计和建设数据仓库，并逐步增加了50个新的分析应用。目前，Oracle与新西兰电信和EDS合作，共同实施“360º客户视图”项目，建立了数据仓库与业务系统的实时接口，实现了客户细分的实时处理。

仓库管理系统概述 仓库管理系统是一种用于优化库存控制和管理的企业应用软件。该系统采用SQL Server 2005作为数据库管理系统，并基于Visual Studio 2005开发，主要面向课程设计或毕业设计项目，包含了库存管理、入库、出库、盘点、报表生成等功能模块，模拟实际仓库的操作流程。 关键技术组件 SQL Server 2005：在该项目中，SQL Server 2005用于存储和管理仓库数据，涵盖商品信息、库存量、出入库记录等。它支持事务处理、备份恢复、安全管理以及性能优化，确保系统数据的完整性与可靠性。 Visual Studio 2005 (VS2005)：作为开发环境，VS2005支持多种语言，其中C#用于开发用户界面、业务逻辑和数据库交互。VS2005集成了调试器、代码编辑器等工具，便于开发和测试。 C#编程语言：C#是.NET框架的一部分，支持Windows桌面应用的开发。在本系统中，C#用来设计用户界面，处理输入，执行库存管理的操作。 系统设计与开发流程 本项目作为课程设计/毕业设计，涵盖了数据库设计与管理、C#编程、系统设计的多个知识点。项目开发文档可能包括需求分析、系统架构、设计方案、实现步骤、测试计划等内容，通过该项目，学生能深入理解软件开发流程及数据库管理原理，提升编程实践能力。 数据库管理与操作 仓库管理系统的数据管理涉及表设计、关系模型、索引、查询优化等。项目开发者需合理设计数据库结构，确保高效数据访问。系统通常包含商品表、库存表、入库表、出库表等，通过外键关联来支持多种业务场景，进一步提升操作的灵活性。

这个基于vb.net和sql数据库的仓库管理系统，能有效提升仓库管理效率。

该项目利用Sqoop、Hive、Spark、MySQL、AirFlow和Grafana技术，构建了一个工业大数据的离线数据仓库。