苹果的包装可以通过以下几种方式来使其看起来更好看：
首先，选择一个精美的包装盒，可以是透明的塑料盒或者有设计感的纸盒，这样可以突出苹果的颜色和形状。
其次，可以在包装上添加一些装饰，比如丝带、贴纸或者标签，以增加视觉吸引力。
另外，可以考虑将苹果放在一个漂亮的篮子或者盘子里，再用透明的包装纸进行包裹，这样不仅可以保护苹果，还能增加整体的美感。
最后，可以在包装上印上品牌标志或者个性化的字样，以增加品牌的识别度和独特性。总之，通过精心设计和选择合适的包装材料，可以使苹果包装更加吸引人，提升产品的价值和美观度。
iPhone 14的标配内容：iPhone 14本体一个、配合转移数据和充电使用的USB-C接口数据线一根、取卡针一个、保修卡和说明书一份、苹果logo贴纸一张。除此之外，没有任何东西。充电器也是要自己付费购买的！
苹果台式电脑是苹果一体机，装箱很简单，它这个有泡沫，先把上面的两个泡沫卡在机器的屏幕两侧，然后提起来放在一体机纸箱的底部也有泡沫，是梯形的放进去就行了，最后再放无线键盘和鼠标封装
新西兰是全球著名的苹果生产和出口大国。作为优质水果的代表,新西兰苹果以其香甜多汁、口感脆爽而备受推崇,在国内外市场都有着广泛的欢迎程度。然而,很多消费者在购买新西兰苹果时,往往会对其包装箱的价格产生疑惑。今天,我们就来解析一下新西兰苹果包装箱的价格情况。
新西兰苹果出口时通常采用以下几种包装箱:
新西兰苹果包装箱的价格主要取决于以下几个因素:
根据行业数据,新西兰苹果单层纸箱的出厂价格约为20-30纽元;双层纸箱约为15-25纽元;木箱约为10-20纽元;塑料箱约为5-15纽元。加上运输、关税等成本后,到达国内市场的终端售价会有所上浮。
总的来说,新西兰苹果包装箱的价格在合理范围内,符合其优质水果的定位。合理把控成本对于经销商和消费者来说都很重要。希望以上内容能够帮助大家更好地了解新西兰苹果包装箱的价格情况。
感谢您阅读本文,希望对您有所帮助。如果您还有任何其他疑问,欢迎随时咨询。
苹果外包装尺寸长宽高分别如下：高度：146.7毫米（5.78英寸）；宽度：715.毫米（2.82英寸；厚度：7.65毫米（0.30英寸）；重量：173克（6.10盎司）。
可以打开苹果手机自带摄像头，按步骤从包装盒到防撞物即可
苹果一体机应该按照以下步骤装箱：
1. 检查商品的外观、功能和型号，确保与客户提供的要求一致；
2. 将商品置于纸箱内，并将护垫物品（如吸附物、气垫、塑料片）正确的填充空间；
3. 将商品放置在正确的位置，在正确的位置固定。确保商品贴合平整；
4. 将所有商品及附件完整的放置在纸箱内，如果有赠品也要放置在纸箱内；
5. 用补丁将铝箔膜覆盖箱内的商品，确保商品完整，形成一个“气密状态”；
6. 将纸箱的顶部或底部压实，使纸箱内的商品压实，使纸箱紧凑；
7. 进行封箱操作，并在箱头上粘贴对应的安全标识。
做外贸、物流运输行业的朋友应该知道做集装箱装箱方案有2种方式：一是通过经验丰富的人工进行设计装箱方案，二是通过智能装箱软件进行装箱方案一键生成。集装箱装箱方案软件常见使用比较多的是悠闲装箱。感兴趣的自己可以去搜索看看。
人工做集装箱装箱方案常见流程有那些：
1、确定货物基础尺寸、重量等具体参数
2、确定货物具体码放要求
3、确定货物运输方式、配置、前后重心
4、根据要求制作装箱方案平面图
5、根据制作完成的集装箱装箱方案制作加固示意说明图
人工制作的装箱方案
人工做集装箱装箱方案有那些不足：
1、人工做集装箱装箱方案图需要考虑的方面非常多，往往很多人都是考虑不周全的，无法做到装箱软件的全面兼顾，常常会造成返工。
2、人工制作的集装箱装箱方案图都是以平面装箱图为主，当货物数量过多后，设计的装箱方案无法直观的展示装箱方案示意的内容、内容也不详细，往往会导致我们装箱出现偏差。
3、人工制作的集装箱装箱方案没有做过的小白来说更是难以理解其中的内容，无法快速上手工作，同时会导致我们装箱效率、人力成本上升。
集装箱装箱方案软件目前我个人使用的是悠闲装箱（http://www.optimalpacking.cn），个人觉得操作比较简单、不复杂，不像一些软件操作设置要求很多，没有专业物流知识的很难制作专业的装箱方案。或者加客服微信（qinguichaoGG）
同时悠闲装箱软件也是具备人工制作集装箱装箱方案的多方面考虑要求，并且能够生成3D直观的视觉指导图、装箱方案，新手也能看得懂；还能提升我们集装箱的装修率，制作的装箱方案可以直接提供给中心站审核。
软件做的装箱方案
软件做的装箱方案
智能装箱软件制作装箱方案的流程：
step1：单击图标或“创建装箱计划”按钮，创建装箱计划
step2：输入装箱计划名称和选择直接装箱后单击下一步
建议：
推荐使用集装箱号或者车牌号作为装箱计划名称。
Step3:录入装箱货物数据
建议：
录入\导入说明见用前必读，录入\导入货物说明*号为必填项
Step4：选择容器后点击 “生成装箱方案”按钮
建议：
1、可以从标准容器或和收藏夹里选择容器。自己常用的容器尺寸，可以点收藏。
2、点自定义可以修改集装箱尺寸和限重。
Step5:查看装箱指导图/装箱方案/3D装箱动画
建议：
1、“装箱指导图”步骤式展示装箱图，用于现场装箱使用。
2、“装箱方案”用于铁路中心站审核方案使用。
3、“3D装箱动画”可以360度拖动查看排柜情况，适合海关查验找货使用。
智能装箱软件制作装箱方案的优势在哪里：
1、操作简单，只需要按照操作示意图要求填写就可以完成制作集装箱装箱方案。
2、兼顾所有装箱方案要求，可以选择多条件、多运输环境、多要求设置专属定制装箱方案。
3、5秒生成集装箱装箱方案，一键快速生成专属装箱方案，无需复杂的人工计算。
4、3D直观视图，生成3D直观装箱方案、装箱方案动画，可以直接按步骤装箱。
5、使用门槛低，不需要具备专业物流只是也可以完整制作集装箱装箱方案
6、同时具备提升集装箱装载率，为企业节约成本。
总结：
总体来说目前人工制作装箱方案跟软件相比存在非常大的劣势的，从制作效率、成本、质量、难易程度都非常不尽人意的。如果你正在为制作装箱方案为难，不妨搜索“悠闲装箱”一键体验下五秒算箱的乐趣。
一种苹果快速装箱装置，包括水槽，位于水槽左上方的进水管，设于水槽底部的排水管，设于水槽右部的苹果拨动机构，支撑柱，设于支撑柱上的苹果输送架，设于支撑柱下方的转盘，设于转盘上的苹果箱，设于转盘外侧的吹风罩；进水管和出水管上均设有电磁阀，进水管上设有增压泵，进水管上设有若干个用于向右下方排水的排水孔，还包括圆形导轨和第一电机，转盘通过若干个滚珠与导轨滚动连接，转盘下表面上设有环形齿条，第一电机与齿轮连接，齿轮与环形齿条啮合；还包括鼓风机，鼓风机通过管道与吹气罩连接；苹果拨动机构包括第一气缸，与第一气缸的伸缩杆连接的第二电机，第二电机与纵向挡板连接，支撑柱上设有用于带动苹果输送架升降旋转的动力机构，水槽上设有超声波发生器，控制器分别与超声波发生器、2个电磁阀、增压泵、第一电机、鼓风机、第一气缸、第二电机、动力机构和苹果输送架电连接。
之前看了Mahout官方示例 20news 的调用实现；于是想根据示例的流程实现其他例子。网上看到了一个关于天气适不适合打羽毛球的例子。
训练数据：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
检测数据：
sunny，hot，high，weak
结果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代码调用Mahout的工具类实现分类。
基本思想：
1. 构造分类数据。
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
接下来贴下我的代码实现=》
1. 构造分类数据：
在hdfs主要创建一个文件夹路径 /zhoujainfeng/playtennis/input 并将分类文件夹 no 和 yes 的数据传到hdfs上面。
数据文件格式，如D1文件内容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具类进行训练，得到训练模型。
3。将要检测数据转换成vector数据。
4. 分类器对vector数据进行分类。
这三步，代码我就一次全贴出来；主要是两个类 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 测试代码
*/
public static void main(String[] args) {
//将训练数据转换成 vector数据
makeTrainVector();
//产生训练模型
makeModel(false);
//测试检测数据
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//将测试数据转换成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失败！");
System.exit(1);
}
//将序列化文件转换成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件转换成向量失败！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean参数是，是否递归删除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成训练模型失败！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("检测数据构造成vectors初始化时报错。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加载字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加载df-count目录下TermDoc频率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1时表示总文档数
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要从dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用贝叶斯算法开始分类,并提取得分最好的分类label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("检测所属类别是："+getCheckResult());
}
}
