摘要：本项目基于SparkML构建电商销售预测模型，采用Python和Spark技术栈。使用2000条模拟数据，通过特征工程处理关键销售指标，对比随机森林、梯度提升树和线性回归三种算法，其中梯度提升树表现最优（RMSE16.89）。解决Java版本不兼容等技术问题后，模型预测误差控制在17%以内，预计可降低15%仓储成本。后续计划接入真实数据并探索服务化部署方案。

摘要：SparkML模型转换为CoreML格式的关键流程包括：环境准备（安装coremltools等依赖包）、数据准备与模型训练（创建模拟销售数据集并训练随机森林模型）、格式转换（转换为.mlmodel格式）。验证测试表明，转换后的CoreML模型预测结果与原始sklearn模型完全一致，单次推理耗时0.0846毫秒（sklearn为0.0157毫秒），模型文件25.3KB。建议针对实时场景优化批

本文提出无人机飞行日志异常检测方案：1) 通过数据模拟生成包含IMU、GPS等参数的测试数据集；2) 采用阈值检测和IsolationForest算法识别异常；3) 实现Kafka实时处理架构和FastAPI服务部署。方案包含数据可视化展示，并建议生产环境需考虑加密传输、分布式处理及动态阈值调整。该方案为无人机安全监测提供了可行的技术实现路径。