机器学习通过改善客户体验、优化运营和实现更智能的决策，改变了零售业。由ML算法提供支持的个性化推荐可提高客户满意度并增加销售额。
需求预测和库存优化确保在正确的时间提供正确的产品，减少缺货和积压。基于视觉的系统可实现无收银员商店、自动结账和高效的库存跟踪。
ML驱动的客户行为和市场趋势洞察使零售商能够做出数据驱动的决策，简化运营并提高盈利能力。
库存跟踪如何为您的业务带来便利？
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HNSW是什么？
HNSW (分层导航小世界) 是一种用于近似最近邻 (ANN) 搜索的有效算法，旨在处理大规模，高维数据。它构建了一个基于图的索引，其中数据点是节点，边表示它们的接近度。
该算法将图组织成分层。顶层的节点较少，表示数据集的粗粒度视图，而较低
ACID合规性与关系数据库有什么关系？
“ACID合规性是一组保证关系数据库中数据库事务可靠处理的属性。其缩写代表原子性、一致性、隔离性和持久性。每个属性在确保数据库事务可靠处理方面都起着至关重要的作用，这对于维护数据完整性尤其重要，特别是在多个事务同时发生时。例如，在银行应用中
时间序列分解是如何工作的？
为ARIMA模型选择参数涉及通过分析和测试的组合来确定p、d和q。首先确定是否需要差分 (d) 来使时间序列平稳。像增广Dickey-Fuller (ADF) 测试一样执行单位根测试，如果p值很高，则应用差分直到序列达到平稳性。非平稳序列可