微团购

这篇文章涵盖了ecshop和最土团购的数据库表结构，其中一部分内容基于开源描述，另一部分则为作者的总结。需要的读者可以自行参考。

探讨了数据库课程设计中的JSP766团购网站的SSH数据库SQL实现。毕业设计的重点是数据库的详细设计和实施。

迷你闹钟的界面小巧清爽，适合做个网购提醒工具，用起来挺顺手的。文件是压缩包格式，解压后就能直接运行，基本没啥配置麻烦，省心不少。数据库用的是Access，数据量不大时响应也快，适合做展示或轻量管理。你如果不想折腾复杂部署，这种方案真的蛮合适。尤其适合课程设计、毕业小项目这种轻应用场景。代码结构还算清晰，页面用的HTML和JS，没啥前端框架依赖，适合前端新手练手。功能主要是商品浏览和下单模拟，想快速搭个 demo，这个就挺方便。另外，我还翻了几个相关资源，像压缩包解压后即用、SQL Server 的课程设计版都挺值得看看。还有个用MySQL做的迷你数据库版本，扩展性强些，看你需求吧。如果你最近刚

2018年美团点评技术文章集合涵盖前端、后端和大数据等多个技术领域。

提供完整的卡易购高级卡盟源码。

天猫的用户重复购买预测项目，数据量不小，维度也挺多，适合想深入用户行为建模的你玩一把。原始数据来自双十一和之前 6 个月的用户日志，要干的事也清楚——预测未来 6 个月的复购情况。 用户行为的数据挺全面，像点击、加购、收藏、成交这些全都有。你可以先做特征工程，从用户和商家之间的交互里挖点有用的信息出来，比如活跃天数、访问频率啥的，还能加个时间窗口看看周期性。 训练模型方面用的也是比较主流的分类模型，像逻辑回归、随机森林、XGBoost这些都可以试一试，看哪个效果好。嗯，建议你也别太依赖默认参数，调参之后提升还挺。 整个流程下来，像是一个小型的推荐系统入门练手项目。数据预、特征提取、建模预测一套

阐述了Kafka在美团数据平台的应用实践，介绍了美团数据平台的架构，Kafka在数据采集、数据处理、数据存储和数据服务中的具体应用场景，以及在美团海量数据场景下的实践经验。

这篇案例分析深入探讨了美团和大众点评如何整合其云计算和大数据技术，展示了它们在技术创新和企业整合方面的领导地位。推荐给那些希望深入了解企业技术整合的读者。

想做一个简洁又实用的网上购物网站？基于 ASP 技术的网络购花系统设计是个挺不错的参考。通过 ASP，你可以轻松创建一个 B/S 架构的购物系统，用户在浏览器端查询商品，后台的数据库操作完全由服务器搞定。尤其是结合ASP和数据库技术，能够让你实现强大的商品查询、购物车管理等功能，操作简便。 其中，通过ASP实现动态页面，用户界面直观，交互性强，可以进行实时查询，支持各种支付方式。你也可以根据实际需求添加个性化功能。使用这种技术，做个基础版的网上购物系统其实并不难，比较适合想快速入门的开发者。 如果你打算开发一个购物网站，建议了解一下这个方案。毕竟 ASP 的优点就是它的代码简洁、容易调试，适合

基于 FP-tree 的极大超团模式挖掘算法，思路清晰、剪枝策略挺巧妙，适合研究复杂关联模式的同学研究。文章在原有剪枝基础上加了优化，还引入了“极大超团模式树”这个结构，感觉思路蛮新鲜。实验效果也验证了正确性和效率，值得一读。如果你正在折腾频繁项集的挖掘，尤其是对复杂结构感兴趣，这篇可以看看，启发会不少哦。