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Commit 7e18ef67 authored by sanlu's avatar sanlu
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      <orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
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      <component name="TestRunnerService">
      <option name="projectConfiguration" value="Nosetests" />
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      <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.6.3 (~/anaconda3/bin/python)" project-jdk-type="Python SDK" />
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      <component name="ChangeListManager">
      <list default="true" id="93f644b2-5621-4ab4-9962-3b6f96939ef9" name="Default" comment="" />
      <option name="EXCLUDED_CONVERTED_TO_IGNORED" value="true" />
      <option name="TRACKING_ENABLED" value="true" />
      <option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
      <option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
      <option name="HIGHLIGHT_NON_ACTIVE_CHANGELIST" value="false" />
      <option name="LAST_RESOLUTION" value="IGNORE" />
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      <leaf>
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      <entry file="file://$PROJECT_DIR$/transfer_data.py">
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      <component name="FileTemplateManagerImpl">
      <option name="RECENT_TEMPLATES">
      <list>
      <option value="Python Script" />
      </list>
      </option>
      </component>
      <component name="FindInProjectRecents">
      <findStrings>
      <find>婚</find>
      </findStrings>
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      <component name="IdeDocumentHistory">
      <option name="CHANGED_PATHS">
      <list>
      <option value="$PROJECT_DIR$/transfer_data.py" />
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      </option>
      </component>
      <component name="ProjectFrameBounds" extendedState="6">
      <option name="x" value="-23" />
      <option name="y" value="342" />
      <option name="width" value="1346" />
      <option name="height" value="641" />
      </component>
      <component name="ProjectView">
      <navigator currentView="ProjectPane" proportions="" version="1">
      <flattenPackages />
      <showMembers />
      <showModules />
      <showLibraryContents />
      <hideEmptyPackages />
      <abbreviatePackageNames />
      <autoscrollToSource />
      <autoscrollFromSource />
      <sortByType />
      <manualOrder />
      <foldersAlwaysOnTop value="true" />
      </navigator>
      <panes>
      <pane id="Scope" />
      <pane id="Scratches" />
      <pane id="ProjectPane">
      <subPane>
      <expand>
      <path>
      <item name="illness_entity_recognize" type="b2602c69:ProjectViewProjectNode" />
      <item name="illness_entity_recognize" type="462c0819:PsiDirectoryNode" />
      </path>
      </expand>
      <select />
      </subPane>
      </pane>
      </panes>
      </component>
      <component name="PropertiesComponent">
      <property name="last_opened_file_path" value="$PROJECT_DIR$/../entity_relation_classify" />
      </component>
      <component name="RecentsManager">
      <key name="MoveFile.RECENT_KEYS">
      <recent name="$PROJECT_DIR$/data" />
      </key>
      </component>
      <component name="RunDashboard">
      <option name="ruleStates">
      <list>
      <RuleState>
      <option name="name" value="ConfigurationTypeDashboardGroupingRule" />
      </RuleState>
      <RuleState>
      <option name="name" value="StatusDashboardGroupingRule" />
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      </list>
      </option>
      </component>
      <component name="RunManager" selected="Python.transfer_data">
      <configuration name="transfer_data" type="PythonConfigurationType" factoryName="Python" temporary="true">
      <option name="INTERPRETER_OPTIONS" value="" />
      <option name="PARENT_ENVS" value="true" />
      <envs>
      <env name="PYTHONUNBUFFERED" value="1" />
      </envs>
      <option name="SDK_HOME" value="" />
      <option name="WORKING_DIRECTORY" value="$PROJECT_DIR$" />
      <option name="IS_MODULE_SDK" value="true" />
      <option name="ADD_CONTENT_ROOTS" value="true" />
      <option name="ADD_SOURCE_ROOTS" value="true" />
      <module name="illness_entity_recognize" />
      <option name="SCRIPT_NAME" value="$PROJECT_DIR$/transfer_data.py" />
      <option name="PARAMETERS" value="" />
      <option name="SHOW_COMMAND_LINE" value="false" />
      <option name="EMULATE_TERMINAL" value="false" />
      </configuration>
      <recent_temporary>
      <list size="1">
      <item index="0" class="java.lang.String" itemvalue="Python.transfer_data" />
      </list>
      </recent_temporary>
      </component>
      <component name="ShelveChangesManager" show_recycled="false">
      <option name="remove_strategy" value="false" />
      </component>
      <component name="TaskManager">
      <task active="true" id="Default" summary="Default task">
      <changelist id="93f644b2-5621-4ab4-9962-3b6f96939ef9" name="Default" comment="" />
      <created>1543091761964</created>
      <option name="number" value="Default" />
      <option name="presentableId" value="Default" />
      <updated>1543091761964</updated>
      </task>
      <servers />
      </component>
      <component name="ToolWindowManager">
      <frame x="0" y="-7" width="1366" height="732" extended-state="6" />
      <editor active="true" />
      <layout>
      <window_info id="Project" active="false" anchor="left" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="true" show_stripe_button="true" weight="0.24597365" sideWeight="0.5" order="0" side_tool="false" content_ui="combo" />
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      <window_info id="Event Log" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="-1" side_tool="true" content_ui="tabs" />
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      <window_info id="Ant Build" active="false" anchor="right" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.25" sideWeight="0.5" order="2" side_tool="false" content_ui="tabs" />
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      </component>
      <component name="VcsContentAnnotationSettings">
      <option name="myLimit" value="2678400000" />
      </component>
      <component name="XDebuggerManager">
      <breakpoint-manager />
      <watches-manager />
      </component>
      <component name="editorHistoryManager">
      <entry file="file://$PROJECT_DIR$/data/一般项目/一般项目-2.txt">
      <provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
      <state relative-caret-position="0">
      <caret line="0" column="0" lean-forward="false" selection-start-line="0" selection-start-column="0" selection-end-line="0" selection-end-column="0" />
      <folding />
      </state>
      </provider>
      </entry>
      <entry file="file://$PROJECT_DIR$/data/病史特点/病史特点-1.txt">
      <provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
      <state relative-caret-position="144">
      <caret line="8" column="13" lean-forward="true" selection-start-line="8" selection-start-column="13" selection-end-line="8" selection-end-column="13" />
      <folding />
      </state>
      </provider>
      </entry>
      <entry file="file://$PROJECT_DIR$/data/病史特点/病史特点-1.txtoriginal.txt">
      <provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
      <state relative-caret-position="0">
      <caret line="0" column="0" lean-forward="false" selection-start-line="0" selection-start-column="0" selection-end-line="0" selection-end-column="0" />
      <folding />
      </state>
      </provider>
      </entry>
      <entry file="file://$PROJECT_DIR$/data/一般项目/一般项目-4.txt">
      <provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
      <state relative-caret-position="0">
      <caret line="0" column="0" lean-forward="false" selection-start-line="0" selection-start-column="0" selection-end-line="0" selection-end-column="0" />
      <folding />
      </state>
      </provider>
      </entry>
      <entry file="file://$PROJECT_DIR$/data/一般项目/一般项目-1.txt">
      <provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
      <state relative-caret-position="0">
      <caret line="0" column="4" lean-forward="false" selection-start-line="0" selection-start-column="3" selection-end-line="0" selection-end-column="4" />
      <folding />
      </state>
      </provider>
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      <entry file="file://$PROJECT_DIR$/train.txt">
      <provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
      <state relative-caret-position="130">
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      <folding />
      </state>
      </provider>
      </entry>
      <entry file="file://$PROJECT_DIR$/transfer_data.py">
      <provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
      <state relative-caret-position="192">
      <caret line="68" column="25" lean-forward="true" selection-start-line="0" selection-start-column="0" selection-end-line="83" selection-end-column="21" />
      <folding />
      </state>
      </provider>
      </entry>
      </component>
      </project>
      \ No newline at end of file
      README.md 0 → 100644
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      # MedicalNamedEntityRecognition
      Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用.
      # 项目介绍
      电子病历结构化是让计算机理解病历、应用病历的基础。基于对病历的结构化，可以计算出症状、疾病、药品、检查检验等多个知识点之间的关系及其概率，构建医疗领域的知识图谱，进一步优化医生的工作.
      CCKS2018的电子病历命名实体识别的评测任务，是对于给定的一组电子病历纯文本文档，识别并抽取出其中与医学临床相关的实体，并将它们归类到预先定义好的类别中。组委会针对这个评测任务，提供了600份标注好的电子病历文本，共需识别含解剖部位、独立症状、症状描述、手术和药物五类实体。
      领域命名实体识别问题自然语言处理中经典的序列标注问题, 本项目是运用深度学习方法进行命名实体识别的一个尝试.
      # 实验数据
      一, 目标序列标记集合
      O非实体部分,TREATMENT治疗方式, BODY身体部位, SIGN疾病症状, CHECK医学检查, DISEASE疾病实体,
      二, 序列标记方法
      采用BIO三元标记
      self.class_dict ={
      'O':0,
      'TREATMENT-I': 1,
      'TREATMENT-B': 2,
      'BODY-B': 3,
      'BODY-I': 4,
      'SIGNS-I': 5,
      'SIGNS-B': 6,
      'CHECK-B': 7,
      'CHECK-I': 8,
      'DISEASE-I': 9,
      'DISEASE-B': 10
      }
      三, 数据转换
      评测方提供了四个目录(一般项目, 出院项目, 病史特点, 诊疗经过),四个目录下有txtoriginal文件和txt标注文件,内容样式如下:
      一般项目-1.txtoriginal.txt
      女性，88岁，农民，双滦区应营子村人，主因右髋部摔伤后疼痛肿胀，活动受限5小时于2016-10-29；11：12入院。
      一般项目-1.txt:
      右髋部 21 23 身体部位
      疼痛 27 28 症状和体征
      肿胀 29 30 症状和体征
      转换脚本函数:
      def transfer(self):
      f = open(self.train_filepath, 'w+')
      count = 0
      for root,dirs,files in os.walk(self.origin_path):
      for file in files:
      filepath = os.path.join(root, file)
      if 'original' not in filepath:
      continue
      label_filepath = filepath.replace('.txtoriginal','')
      print(filepath, '\t\t', label_filepath)
      content = open(filepath).read().strip()
      res_dict = {}
      for line in open(label_filepath):
      res = line.strip().split(' ')
      start = int(res[1])
      end = int(res[2])
      label = res[3]
      label_id = self.label_dict.get(label)
      for i in range(start, end+1):
      if i == start:
      label_cate = label_id + '-B'
      else:
      label_cate = label_id + '-I'
      res_dict[i] = label_cate
      for indx, char in enumerate(content):
      char_label = res_dict.get(indx, 'O')
      print(char, char_label)
      f.write(char + '\t' + char_label + '\n')
      f.close()
      return
      模型输出样式:
      ， O
      男 O
      ， O
      双 O
      塔 O
      山 O
      人 O
      ， O
      主 O
      因 O
      咳 SIGNS-B
      嗽 SIGNS-I
      、 O
      少 SIGNS-B
      痰 SIGNS-I
      1 O
      个 O
      月 O
      ， O
      加 O
      重 O
      3 O
      天 O
      ， O
      抽 SIGNS-B
      搐 SIGNS-I
      # 模型搭建
      本模型使用预训练字向量,作为embedding层输入,然后经过两个双向LSTM层进行编码,编码后加入dense层,最后送入CRF层进行序列标注.
      '''使用预训练向量进行模型训练'''
      def tokenvec_bilstm2_crf_model(self):
      model = Sequential()
      embedding_layer = Embedding(self.VOCAB_SIZE + 1,
      self.EMBEDDING_DIM,
      weights=[self.embedding_matrix],
      input_length=self.TIME_STAMPS,
      trainable=False,
      mask_zero=True)
      model.add(embedding_layer)
      model.add(Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True)))
      model.add(Dropout(0.5))
      model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True)))
      model.add(Dropout(0.5))
      model.add(TimeDistributed(Dense(self.NUM_CLASSES)))
      crf_layer = CRF(self.NUM_CLASSES, sparse_target=True)
      model.add(crf_layer)
      model.compile('adam', loss=crf_layer.loss_function, metrics=[crf_layer.accuracy])
      model.summary()
      return model
      # 模型效果
      1, 模型的训练:
      | 模型 | 训练集 | 测试集 |训练集准确率 |测试集准确率 |备注|
      | :--- | :---: | :---: | :--- |:--- |:--- |
      | 医疗实体识别 | 6268 | 1571| 0.9649|0.8451|5个epcho|
      2, 模型的测试:
      python lstm_predict.py, 对训练好的实体识别模型进行测试,测试效果如下:
      enter an sent:他最近头痛,流鼻涕,估计是发烧了
      [('他', 'O'), ('最', 'O'), ('近', 'O'), ('头', 'SIGNS-B'), ('痛', 'SIGNS-I'), (',', 'O'), ('流', 'O'), ('鼻', 'O'), ('涕', 'O'), (',', 'O'), ('估', 'O'), ('计', 'O'), ('是', 'O'), ('发', 'SIGNS-B'), ('烧', 'SIGNS-I'), ('了', 'SIGNS-I')]
      enter an sent:口腔溃疡可能需要多吃维生素
      [('口', 'BODY-B'), ('腔', 'BODY-I'), ('溃', 'O'), ('疡', 'O'), ('可', 'O'), ('能', 'O'), ('需', 'O'), ('要', 'O'), ('多', 'O'), ('吃', 'O'), ('维', 'CHECK-B'), ('生', 'CHECK-B'), ('素', 'TREATMENT-I')]
      enter an sent:他骨折了,可能需要拍片
      [('他', 'O'), ('骨', 'SIGNS-B'), ('折', 'SIGNS-I'), ('了', 'O'), (',', 'O'), ('可', 'O'), ('能', 'O'), ('需', 'O'), ('要', 'O'), ('拍', 'O'), ('片', 'CHECK-I')]
      # 总结
      1,本项目针对中文电子病例命名实体任务,实现了一个基于Bilstm+CRF的命名实体识别模型
      2,本项目使用charembedding作为原始特征,训练集准确率为0.9649,测试集准确达到0.8451
      3,命名实体识别可以加入更多的特征进行训练,后期将逐步实验其他方式.
      # contact
      如有自然语言处理、知识图谱、事理图谱、社会计算、语言资源建设等问题或合作，请联系我:
      邮箱:lhy_in_blcu@126.com
      csdn:https://blog.csdn.net/lhy2014
      我的自然语言处理项目: https://liuhuanyong.github.io/
      刘焕勇，中国科学院软件研究所
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      华为 MateBookX 13英寸超轻薄笔记本 i7-7500U/8G/512G/2K屏/指纹 灰色
      华为 MateBookX 13英寸超轻薄笔记本 i7-7500U/8G/512G/2K屏/指纹 金色
      ThingkPad T480 笔记本电脑 i7-8550u/8GB/1TB/MX150 2G独显 /1.8G中央处理器/双电池/14英寸HD LED
      联想 THINKPAD P50（20ENA02MCD） 笔记本电脑 15.6英寸IBM移动图形工作站 16G内存 256G+1T E3-1505Mv5 4G独显 WIN10专业版
      华为 MateBook X Pro 超轻薄全面屏笔记本 i5-8250U/8G/256G 13.9英寸 深空灰
      联想 昭阳K43C-80 I7-8550U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad T480-20L5A00QCD 轻薄笔记本电脑（i7-8550U 8G 512GSSD MX150 FHD 背光键盘 14英寸）（计价单位：台）
      Thinkpad X280-20KFA000CD 12.5英寸触控轻薄笔记本电脑 i5-8250U 8G 256GSSD FHD安全摄像头（计价单位：台）
      Thinkpad T480s-20L7002LCD 14英寸轻薄笔记本电脑（i5-8250U 8G 256GSSD MX150 2G独显 背光键盘 FHD）（计价单位：台）
      Thinkpad T480s-20L7002XCD 轻薄笔记本电脑（i7-8550U 8G 256GSSD MX150 2G独显 背光键盘 FHD 14英寸）（计价单位：台）
      Thinkpad X1 Carbon 2017-20HRA007CD 14英寸轻薄笔记本电脑 i5-7200U 8G 256GSSD 背光键盘 FHD Win10（计价单位：台）
      联想 Thinkpad T580（20L9000JCD） 笔记本电脑15.6英寸（i5-8250U 8G 128GSSD+1T 2G独显 FHD 双电池)黑色（计价单位：套）
      Thinkpad T480-20L5A00LCD 14英寸轻薄笔记本电脑（i5-8250U 8G 256GSSD MX150 FHD 双电池）（计价单位：台）
      Thinkpad T480-20L5001YCD 轻薄笔记本电脑（i5-8250U 8G 128GSSD+1T MX150 2G独显 FHD 14英寸）（计价单位：台）
      Thinkpad E480-20KNA003CD 14英寸窄边框笔记本电脑 i5-8250U 8G 1T RX550 2G独显 黑色（计价单位：台）
      Thinkpad T480-20L5A01LCD 轻薄笔记本电脑（i7-8550U 8G 1T MX150 2G独显 14英寸）（计价单位：台）
      Thinkpad X280-20KF000RCD 12.5英寸轻薄笔记本电脑 i5-8250U 8G 256GSSD Win10安全摄像头（计价单位：台）
      Thinkpad T480-20L5A00NCD 轻薄笔记本电脑（i7-8550U 8G 256GSSD MX150 FHD 背光键盘 14英寸）（计价单位：台）
      Thinkpad T480-20L5A00PCD 轻薄笔记本电脑（i7-8550U 8G 128GSSD+1T MX150 FHD 背光键盘 14英寸）（计价单位：台）
      戴尔 Latitude 7390 230010 13.3寸笔记本电脑 I5-8250U/8G/256 SSD/FHD显示器 (1920 x 1080)/集显/DOS/无光驱/3年上门保修（配包鼠）（计价单位：台）
      联想 ThinkPad E580（27CD) 15.6英寸笔记本电脑 i5-8250U 8G 256G 2G独显 win10 黑色（计价单位：台）
      华硕 P1440UF825845S2 商用笔记本电脑 I5-8250U 4G 500G 2G独显 神州网信Win10 14屏（计价单位：台）
      联想 T480s 14英寸轻薄笔记本电脑 (计量单位：台）
      戴尔 Latitude 7390 230034 13.3寸笔记本电脑 I7-8650U/8G/512 SSD/FHD显示器 (1920 x 1080)/集显/DOS/无光驱/3年上门保修（配包鼠）（计价单位：台）
      联想 昭阳K22-80 （I7-6500U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN7HB/12.0英寸）笔记本电脑（计价单位：台）
      Thinkpad E480 36CD 14英寸商务笔记本电脑 I5-7200U 8GB内存 500GB硬盘 集成显卡 WIN10 经典黑色(计价单位:套)
      微软 Surface Laptop 超轻薄触控笔记本（13.5英寸 i7-7660U 16G 512GSSD Windows10S）深酒红 （计价单位：台）
      微软 Surface Laptop 超轻薄触控笔记本（13.5英寸 i7-7660U 16G 512GSSD Windows10S）灰钴蓝 (计价单位：台)
      微软 Surface Book 2 二合一平板电脑笔记本 13.5英寸（Intel i7 16G内存 512G存储）银色 （计价单位：台）
      微软 Surface Book 2 二合一平板电脑笔记本 15英寸（Intel i7 16G内存 512G存储）银色 （计价单位：台）
      微软 Surface Pro5 二合一笔记本12.3suface i7/8G/256G/无键盘 （计价单位：台）
      微软 Surface Pro 6 二合一平板电脑笔记本12.3英寸（i5 8G 256G）亮铂金 （计价单位：台）
      Thinkpad X1 Carbon 2018-20KH000HCD 14英寸轻薄笔记本电脑 i7-8550U 8G 256GSSD 背光键盘 FHD 黑色（计价单位：台）
      Thinkpad X1 Carbon 2018-20KH000JCD 14英寸轻薄笔记本电脑 i7-8550U 8G 512GSSD 背光键盘 FHD 黑色（计价单位：台）
      联想 扬天V330 笔记本电脑 锐龙R3-2200U 4G 500G 128G 2G独显 win10 14英寸（计价单位：台）
      联想 P50（20ENA00MCD） 笔记本电脑 15.6英寸IBM移动图形工作站 16G内存 256G+1T 4G独显 i7-6820HQ WIN10专业版
      联想 昭阳K42-80 笔记本电脑 i7-7500U 8G 256G 2G Win10+14英寸HFD高清屏 黑色（计价单位;台）
      戴尔 Inspiron 14-5482 笔记本电脑 14英寸 i5-8265U 8G 256G SSD MX130 2G独显 指纹识别 银色 （计价单位：台）
      联想 K43c-80 笔记本电脑 i7-8550U 12G 1TB+256GB 2G独立显卡 (计价单位：台)
      联想 扬天V530S 笔记本电脑 i5-8250U 4G 128G Win10 14英寸（计价单位：台）
      Thinkpad T570 轻薄笔记本电脑 15.6英寸 黑色 i5-7500U 8G 128GSSD+1T 940MX 2G独显 FHD Win10（计价单位：台）
      Thinkpad X1 笔记本电脑 i7-8550U 8G 256GSSD 背光键盘 FHD 黑色 4英寸(计价单位:台)
      联想 L380 THINKPAD S3 0HCD 笔记本I5-8265U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB(计价单位:台)
      联想 E580 2KCD 笔记本电脑 i7-8550U 8G 256GSSD 2G独显 背光键盘 15.6英寸（计价单位：台）
      联想 E590 34CD 笔记本电脑 i7-8565U 8G 128G 1T 2G独显 15.6英寸（计价单位：台）
      联想 T480 64CD 笔记本电脑 i5-8250U 8G 500G 2G独显 Win10 14英寸（计价单位：台）
      华为 MATEBOOKE 二合一笔记本电脑 I5/4G/256G/WIN10 内含键盘和扩展坞 12英寸 钛银灰主机 蓝色键盘
      华为 MATEBOOKE 二合一笔记本电脑 I5/4G/256G/WIN10 内含键盘和扩展坞 香槟金主机 棕色键盘 12英寸
      Thinkpad X1 Carbon 2018（25CD） 14英寸轻薄笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 扬天V310 15.6英寸 商务笔记本电脑 i7-7500U 8G 1T+128G AMD R5 2G显存 Win10 黑色 （计价单位：台）
      华为 MateBook E 二合一笔记本电脑（i5 8G 256G Win10 12.0英寸 内含扩展坞、鼠标、高清膜、 双肩包、保护套）钛银灰主机/蓝色键盘
      联想 扬天V110-15 笔记本电脑 I5-7200U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/15.0英寸 （计价单位：台）
      联想 小新Air14 笔记本电脑 i7-8565U 8G 512G MX150 14英寸 2G独显 Win10 银（计价单位：台）
      联想 昭阳E53-80 I7-8550U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 ThinkPadE480 14英寸窄边框笔记本电脑i5-7200U/8G/500G/2G独显（计价单位：台）
      联想 拯救者Y7000 15.6英寸笔记本电脑 i5-8300H 8G 512G SSD GTX1050Ti NTSC （计价单位：台）
      联想 L480 笔记本电脑 i7-8550U 1.8GHz 四核 8G DDR4 512GB 独显 14英寸 Win10家庭版 黑色 三年原厂保修 （计价单位：台）
      联想 扬天V310 笔记本电脑 15.6英寸 2G独显 全高清屏 指纹识别 星空银 定制 i5-7200U/8G/500G+128G （计价单位：套）
      联想 MIIX520 笔记本电脑（I5-8250/4G/128G/1920*1200/DOS/键盘/灰银）
      联想 小新Air 15.6英寸超轻薄笔记本电脑(i5-8250U 8G 512G PCIE SSD 独显MX150)轻奢银（计价单位：台）
      微软 SurfaceLaptop 触控笔记本电脑 超轻薄（13.5英寸 i7-7660U 16G 512GSSD Windows10S）深酒红（计价单位：台）
      绿巨能 E450C 笔记本电脑内置电池 适用于E455 E460 45N1754 45N1755 笔记本（计价单位：个）
      戴尔 7720 17.3英寸VR移动工作站笔记本 i7-7920HQ 32G 512G+2T P4000（计价单位：台）
      联想 扬天威5 手提笔记本电脑 2019款15.6英寸 I5/8G/128G单硬盘 2G独显 星空灰 （计价单位：台）
      联想 ThinkPad E580 ThinkPad E580（02CD）15.6英寸轻薄窄边框笔记本电脑（i5-8250U 8G 256G PCIeSSD+1T 2G独显 FHD）黑色（计价单位：台）
      联想 YB-J912L YOGA Book2 墨水屏 双屏电脑 LTE版 360度翻转 轻薄本 i5-7Y54 8G 512G SSD（计价单位：台）
      联想 昭阳E53-80 I7-8550U 12GB 1TB+256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad L460 笔记本电脑 20FVA2F5CD（计价单位：台）
      Thinkpad T580-20L9A0-09CD i7-8550U 存16G 盘512GB 2G独+集 15.6寸 WIN10PRO笔记本电脑(计价单位：台)
      微软 Surface Pro 6 二合一平板电脑笔记本 12.3（i7 16G 512G SSD）亮铂金（计价单位：台）
      联想 扬天V310 15.6英寸笔记本电脑 2G独显 星空银 定制 i5-7200U/4G/500G+128G （计价单位：台）
      联想 昭阳E52-80 15.6英寸商用办公笔记本电脑定制：改Win7 64位专业版 i5-7200/8G/1T+128G/2G独显定制（计价单位：台）
      Thinkpad L470 NSCD（I5-7200U/8GB/500GB+512GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本电脑 （计价单位：台）
      Thinkpad L470 WP00 I5-7200U 8GB 500GB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      联想 昭阳E52-80 I3-6006U 4GB 500GB 集成显卡 WIN10HB 15英 笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 昭阳K43C-80 I5-8250U 4GB 500GB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 昭阳K43-80 14英寸笔记本电脑 处理器I7-8550U 8GB 256GB固态 2G独显 高分屏 （计价单位：台）
      联想 威6 笔记本电脑 商务轻薄窄边框 i7-8550U 8G 512G PCIe SSD FHD MX150 Win10 两年上门 全国联保两年 灰色 14英寸 （计价单位：台）
      联想 昭阳 K32-80 I3-7130U 4GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB 13英寸 笔记本电脑（计价单位：台）
      Thinkpad L380 B2CD 笔记本电脑 I5-8250U 8GB 256GBSSD 集成显卡 DOS或LINUX 13英寸（计价单位：台）
      联想 E52 I5-7200U 8GB 1TB+128GB SSD 2GB15英寸笔记本（计价单位：台）
      联想 拯救者Y7000 笔记本电脑 2019 i5-9300H 8G 1T SSD 15.6英寸 GTX1650（计价单位：台）
      机械革命 深海泰坦X9-R 英特尔酷睿i7 17.3英寸游戏笔记本电脑(i7-9750H 16G 512G+2T RTX2070 144Hz）（计价单位：台）
      Thinkpad X1 CARBON 笔记本电脑 20FBA01MCD 酷睿i7 6600U 16GB 512GB 黑色 (计价单位：台）
      Thinkpad X1 TABLET I7-8550U 16GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB 笔记本(计价单位：台)
      联想 ThinkPad X390 Yoga 20NNA007CD 英特尔酷睿i7 13.3英寸轻薄笔记本电脑 i7-8565U 16G 1TSSD触控屏Win10Pro （计价单位:台）
      惠普（HP） 3LJ77PA 笔记本电脑 ZBOOK 15G4 黑色 酷睿 四核 I7-7820HQ 32G (计价单位：台）
      联想 E580 黑色 15.6英寸轻薄窄边框笔记本电脑 i5-8250U 8G 256G PCIeSSD+1T 2G独显 （计价单位：台）
      Thinkpad w541 联想 笔记本电脑X系列 20EGA09RCD 15寸 8GB （计价单位：台）
      联想 ThinkPad S3 20QC000MCD 锋芒 0MCD 14英寸轻薄笔记本电脑 i7-8565U 8G 512GSSD 2G独显 FHD 石墨黑（计价单位：台)
      联想 ThinkPad E485 20KU000ECD 14英寸笔记本电脑 锐龙5-2500U 8G 128GSSD+1T FHD Win10 黑色（计价单位：台）
      联想 扬天V330 笔记本电脑 标配 i7-8550U 8G 1T单硬盘 2G独显 15.6英寸全高清屏 星空灰 （计价单位：台）
      联想 ThinkPad E580 20KSA026CD 15.6英寸轻薄窄边框笔记本电脑 i5-7200U 4G 500G 2G独显 FHD Win10 黑色（计价单位：台）
      联想 昭阳 E52-80 笔记本 显示容量2GB 硬盘容量 1TB 屏幕尺寸 15英寸 内存8GB 操作系统WINDOWS 7 HOME BASIC CPU型号 INTEL 酷睿双核I7-7500U （计价单位：台）
      戴尔 INSPIRON 5000 14英寸轻薄窄边框笔记本电脑(i5-8265U 8G 256GSSD MX250 2G独显 背光键盘)太阳金（计价单位：台）
      戴尔 Inspiron 5488 14英寸轻薄窄边框笔记本电脑(i7-8565U 8G 256GSSD MX250 2G独显 背光键盘)元気粉
      联想 ThinkPad X1 Yoga 2019（08CD） 笔记本电脑 i7-8565U 1.8GHz 四核 16G DDR3 1TSSD 集显 14英寸 DOS 灰色 一年原厂保修 （计价单位：台）
      戴尔 Inspiron 5488 14英寸轻薄窄边框笔记本电脑(i5-8265U 8G 256GSSD FHD 背光键盘)太阳金
      戴尔 Inspiron 7580 15.6英寸轻薄窄边框笔记本电脑(i7-8565U 8G 128GSSD 1T MX250 2G独显 高色域)冰河银
      联想 MIIX 520-IKB 二合一平板电脑 12.2英寸 可插拔超轻薄笔记本（i5-8250U 8G/512G SSD/含键盘) 星际灰（计价单位：台）
      联想 MIIX 520-IKB 联想（Lenovo）MIIX520 可插拔超轻薄笔记本电脑（i5-8250U 8G/512G SSD/内含键盘) 闪电银
      联想 IdeaPad340C 第八代英特尔酷睿 15.6英寸笔记本电脑 独显MX110 银色 i5-8265U 4G 256G(计价单位：台)
      联想 YOGA530 第八代英特尔酷睿 14英寸超轻薄笔记本电脑商务办公触控屏 超极本 银色 i5-8250U 8G 256G MX130(计价单位：台)
      联想 YOGA910 英特尔酷睿i5 13.9英寸超轻薄翻转笔记本电脑（I5-7200U 8G 256G SSD正版Office)金
      联想 V310 笔记本电脑 i5-7200U/8G/500G+256G固态 15.6英寸 星空银 （计价单位：台）
      联想 ThinkPad E580（20KSA00WCD） 英特尔酷睿i5 15.6英寸商用笔记本i5-8250U 8G 128GSSD+500G 2G独显 三年保修 （计价单位：台）
      小米 15.6英寸 笔记本电脑 第八代英特尔酷睿I7-8750H 16G 1T+256G GTX1060 6G 深空灰 （计价单位：台）
      戴尔 Vos15ER-1625S 15.6英寸轻薄商务办公笔记本电脑 i5-8265U 4G 256G PCIe 2G独显 银（计价单位：台）
      Thinkpad L480 7LCD I7-8550U 8GB 1TB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad L580 02CD I5-8250U 4GB 500GB 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      联想 昭阳 E43-80 I7-8550U 8GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本 （计价单位：台）
      联想 昭阳K43C-80 I3-7130U 4GB 1TB 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 昭阳 K43C-80 I5-8250U 8GB 1TB+512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本 （计价单位：台）
      联想 昭阳 E52-80 笔记本电脑 I5-7200U 8GB 1TB 2GB独显 WIN10HB 15.0英寸 黑色（计价单位：台）
      联想 昭阳K43C-80 I5-8250U 8GB 1TB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本电脑（计价单位：台）
      戴尔 13MF-6505 笔记本电脑 INTEL 酷睿 四核 I5-8265U 13 7000 2年 （计价单位：台）
      Thinkpad L580 C7CD 15.6英寸笔记本电脑 I5-7300U 4GB 1TB 2GB独显 （计价单位：台）
      联想 E480 36CD 英特尔酷睿i5 14英寸窄边框笔记本电脑 i5-7200U 8G 500G Win10 黑 （计价单位：台)
      戴尔 Latitud e7490 笔记本电脑 I5-8250U 4GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB（计价单位：台）
      戴尔 Vos15ER-1525S 成就 15.6英寸 笔记本电脑 i5-8265U 4G 128G PCIe AMD R520 2G独显 FHD 银(计价单位：台）
      戴尔 LATITUDE E3490 笔记本电脑 I5-8250U 4GB 500GB 2GB独显 WIN10PRO（计价单位：台）
      戴尔 LATITUDE E5290 笔记本电脑 I3-7130U 4GB 500GB 集成显卡 WIN10HB（计价单位：台）
      戴尔 LATITUDE E5490 笔记本电脑 I5-7300U 8GB 500GB 集成显卡 WIN10HB（计价单位：台）
      戴尔 14ER-1725 笔记本电脑 VOSTRO i7-8565U 4G 128G PCIe 1T AMD R520 2G独显（计价单位：台）
      戴尔 LATITUDE E7490 笔记本电脑 I5-7300U 8GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB（计价单位：台）
      联想 小新 AIR 13 I5-8265U 8GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 13英寸 笔记本(计价单位：台)
      联想 扬天 V330 A4-9125 4GB 128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 V110 E2-9010 4GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 潮7000 I5-8250U 4GB 1TB+256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 潮7000 I5-8250U 8GB 1TB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 V330 A4-9125 4GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 威6 I7-8550U 8GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 AIR 13 I7-8565U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 13英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 AIR 13 I7-8565U 8GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 13英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 潮7000 I7-8550U 8GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 13英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 14 RYZEN 5 3500U 8GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad 20KJA004CD 笔记本电脑 i5-8250U处理器 Windows 10 家庭版英特尔 8265AC13英寸（计价单位：台）
      Thinkpad S3-20QCA0-00CD i5-8265U 存8G 盘512GSSD 集显 笔记本电脑 14寸FHD 银色 (计价单位：台)
      Thinkpad X1 TABLET-20KJA005CD 笔记本电脑 i7-8550U 存16G 盘512GSSD 集成显卡 Win10家 13寸3K屏 4芯电池 1年保 （计价单位：台）
      Thinkpad S3-20QC00-0LCD i5-8265U 存8G 盘256GSSD 2G独+集 笔记本电脑 14寸FHD 银色(计价单位：台)
      Thinkpad X1 CARBON-20KH0009CD i5-8250U 存8G 盘256G SSD 14寸FHDIPS 笔记本电脑（计价单位：台）
      Thinkpad X1 Carbon 2018（2FCD） i5-8250U 8G 256GSSD14英寸轻薄笔记本电脑 FHD Win10专业版 黑色（计价单位：台）
      联想 ThinkPad E585 15.6英寸轻薄窄边框笔记本电脑（锐龙5-2500U 8G双通道 256GSSD FHD）黑色（计价单位：台）
      联想 天逸310S 个人商务台式电脑整机（AMD A6 4G 1T WiFi 蓝牙 一年上门 win10）23英寸（计价单位：台）
      戴尔 XPS 15 9570 15.6英寸 轻薄窄边框 笔记本电脑 i5-8300H 8G 128G 1T GTX1050 4G独显 银（计价单位：台）
      戴尔 XPS 15 15.6英寸 轻薄 触控 笔记本电脑 i5-8305G 8G 256G 4G独显 银（计价单位：台）
      戴尔 XPS 15 15.6英寸 笔记本电脑 i5-8305G 8G 256G 4G独显 银（计价单位：台）
      戴尔 XPS 15-9570-R1505 15.6英寸 笔记本电脑 i5-8300H 8G 256GSSD IPS 无忌银（计价单位：台）
      戴尔 XPS 13-9380-R1805S 13.3英寸 笔记本电脑 i7-8565U 16G 512GSSD PCIE 指纹识别 银（计价单位：台）
      戴尔 XPS 13-9380-R1705TS 13.3英寸 触控屏笔记本电脑 i7-8565U 8G 256G 指纹 银（计价单位：台）
      联想 小新 青春版 I5-8265U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 拯救者 Y7000 I5-8300H 8GB 512GB SSD 4GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad T570 酷睿四核i7-8550U i7 8G内存256G固态硬盘2G独显笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 Y7000 2019英特尔酷睿i715.6英寸游戏笔记本电脑 i7-9750H 8G 1T SSD GTX1660Ti 72%NTSC（计价单位：台）
      联想 X1 笔记本电脑 隐士 15.6英寸i7-8750H 16G 256SSD+1TG GTX1050Ti Max-Q 4G独显 4K（计价单位：台）
      联想 Y7000P 拯救者15.6英寸笔记本电脑 i7-9750H 16G 1T SSD GTX1660Ti 144Hz 黑色 （计价单位：台）
      联想 小新 AIR 13 I5-8265U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 13英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 AIR 15 I5-8265U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 V130 I5-7200U 4GB 500GB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 V130 I5-7200U 4GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad S3-20QC00-0CCD i5-8265U 存8G 盘256GSSD 2G独+集 笔记本电脑 14寸FHD 黑色（计价单位：台）
      Thinkpad S3-20QC00-0DCD i5-8265U 存8G 盘512G 2G独+集 笔记本电脑 14寸FHD 黑色（计价单位：台）
      联想 威6-14 14英寸 笔记本电脑 酷睿 i5-8250u 8G 256G 固态 2G独 MX150 Win10 office （计价单位：台）
      联想 昭阳K43c-80 14.0英寸 商用办公 笔记本电脑 定制 i7-8550U 8G 1T+256固态W10 2G 独显 （计价单位：台）
      Thinkpad E485-20KUA0-01CD 笔记本电脑 ABS-BK R5-2500U 4G*2 256G APU?Win10 IPS-FHD Office2016（计价单位：台）
      联想 扬天 V110 E2-9010 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 拯救者 Y7000 I5-8300H 8GB 512GB SSD 6GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 V330 A4-9125 4GB 128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      戴尔 7588-2545 游匣G7 i5-8300H 8G 128G PCleSSD 1T GTX1050Ti 4G 15.6英寸 黑 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad E490 2JCD I7-8565U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad E490 2KCD I7-8565U 2GB 512GB SSD 8GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      联想 昭阳K43c-80 I5-8250U 4G IT 集显 W10 14寸笔记本电脑 （计价单位：台）
      Thinkpad X1 （08CD）英特尔酷睿i7 14英寸轻薄笔记本电脑(i7-8565U 16G 512GSSD WQHD)黑 （计价单位：套）
      联想 E480 笔记本电脑 14英寸 英特尔酷睿 i5 8G内存 1T硬盘 FHD 4SCD 银色（计价单位：台）
      联想 ThinkPad T480 66CD 14英寸轻薄便携商务办公笔记本电脑 四核i7-8550U 8G内存 256G固态+1T双硬盘 MX150独显 FHD高分屏 指纹解锁 双电池（计价单位：台）
      联想 昭阳 E42-80 笔记本电脑 I7-6567U 8GB 1TB+360GB SSD 2GB独显 WIN7HB 14.0英寸 黑色（计价单位：台）
      联想 昭阳 K42-80 笔记本电脑 I7-7500U 16GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14.0英寸 黑色（计价单位：台）
      联想 昭阳 E52-80 笔记本电脑 I7-6567U 8GB 1TB+360GB SSD 2GB独显 WIN7HB 15.0英寸 黑色（计价单位：台）
      联想 昭阳 K22-80 笔记本电脑 I5-6300U 4GB 256GB SSD 集成显卡 WIN7HB 12.0英寸 黑色（计价单位：台）
      联想 昭阳 K22-80 笔记本电脑 I7-6500U 8GB 512GB SSD 集成显卡 WIN7HB 12.0英寸 黑色（计价单位：台）
      联想 昭阳 E42-80 笔记本电脑 I7-6567U/ 4GB 1TB 2GB独显 WIN7HB 14.0英寸 黑色（计价单位：台）
      联想 昭阳 E52-80 笔记本电脑 I5-7200U 4GB 1TB 2GB独显 WIN10HB 15.0英寸 黑色（计价单位：台）
      联想 扬天 V110 E2-9010 4GB 500GB 2GB独显 WIN10HB 12英寸 笔记本 （计价单位：台）
      联想 小新 AIR13 I5-8265U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 13英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 S730 YOGA系列 I7-8565U 8GB 512GB SSD 集成显卡 WIN10HB 13英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 T470 09CD 14英寸笔记本电脑 I5-6200U 4GB 500GB 940MX 黑色（计价单位：台）
      联想 ThinkPad X390 英特尔酷睿i5 13.3英寸轻薄笔记本电脑 i5-8265U 8G 256GSSD FHD 4G版 （计价单位：台）
      联想Thinkplus X280 12.5英寸轻薄笔记本电脑（计价单位：套）
      联想 E52-80 笔记本电脑 I7-7500U (2.7G)/8G四代/1TB/RW/M430 2G/15.6普屏/WIN10
      Thinkpad E480 41CD I7-8550U 8GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad E480 35CD I5-7200U 4GB 500GB 集成显卡 WIN10HB 笔记本（台）
      Thinkpad E480 47CD I7-8550U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      戴尔 Vos14ER-1625B i5-8265U 4G 128G PCIe 1T 2G独显 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      戴尔 Latitude E7490 I5-8250U 8GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      戴尔 LATITUDE E7290 I5-8250U 4GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB 笔记本 （计价单位：台）
      Thinkpad联想笔记本电脑X250-20CLA4D3CD/i5-5200U/4G/500G-7200/12.5/Win10
      联想 扬天V310-14 笔记本电脑14英寸(i5-7200 4G 500G+128G 2G独显)
      联想 扬天 V330 A4-9125 8GB 500GB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 V330 A4-9125 8GB 500GB 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 潮7000 RYZEN 5 2500U 8GB 512GB SSD 集成显卡 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad E480 42CD I7-8550U 16GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad T480 3RCD I5-8250U 8GB 500GB+16GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad 0C52861 原装3芯笔记本电池 黑色 适用：X240 T440s T440
      联想ThinkPad E470（20H1001QCD）14英寸笔记本电脑（i5-7200U 4G 256G SSD 2G独显 Win10）黑色
      戴尔 LATITUDE E5490 笔记本电脑 I3-7130U 4GB 500GB 集成显卡 WIN10HB（计价单位：台)
      戴尔 14ER-1205 笔记本电脑 INSPIRON飞匣系列 奔腾N5000 4G 256GSSD Win10（计价单位：台）
      联想 小新Air14 I5-8265U 8GB 512GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      戴尔 15PR-9745 笔记本电脑 INSPIRON 游匣G3 i7-8750H 8G 512GSSD GTX1050Ti 4G独显 （计价单位：台）
      联想 小新 AIR 15 I7-8565U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 V110 E2-9010 8GB 128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 扬天 V130 3865U 4GB 500GB 集成显卡 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      Think PAD T560 笔记本电脑 20FHA00CCD 15.6英寸 黑色
      Thinkpad T460（20FNA02GCD） 笔记本电脑 黑色 INTEL 双核 I7-6500U 8G/512GSSD 14.0英寸
      Thinkpad X1 TABLET（20GGA00F00） 笔记本电脑 黑色 INTEL M5-6Y57/4G/128SSD 12.0英寸
      Thinkpad L460（20FVA088CD） 笔记本电脑 黑色 INTEL 双核 I7-6500U 8G内存/1T硬盘 14.0英寸
      Thinkpad T460P（20FXS08N0B） 笔记本电脑 I7-6700HQ/16GB/512GB SSD/14.0英寸 黑色
      Thinkpad NEW S1（20FSA009CD） 笔记本电脑 i5-6200U/4GB/集成显卡/12.5英寸 黑色
      Thinkpad NEW S2（20GUA00QCD 笔记本电脑 I5-6200U/8GB/512GB SSD/13.0英寸 黑色
      Thinkpad T580 05CD I7-8550U 8GB 1TB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 昭阳 K22-80 I5-6200U 8GB 512GB SSD 集成显卡 WIN10HB 12英寸 笔记本 （计价单位：台）
      Thinkpad L480 DDCD I5-8250U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      联想 昭阳K42 I7-7500U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本电脑（计价单位：台）
      Thinkpad L480 DGCD I5-8250U 4GB 1TB 2GB独显 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      联想 昭阳 K43C-80 I7-8550U 8GB 1TB+128GB SSD 2GB独显 DOS或LINUX 14英寸 笔记本 （计价单位：台）
      联想 昭阳 K32-80 I3-7130U 4GB 256GB SSD 集成显卡 DOS或LINUX 13英寸 笔记本 （计价单位：台）
      联想 昭阳K22-80 I3-6006U 4GB 128GB SSD 集成显卡 WIN7HB 12.0英寸 笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 昭阳 E43-5 I5-8250U 4GB 500GB 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本 （计价单位：台）
      联想 昭阳E43-80 I5-8250U 8GB 1TB 2GB独显 WIN10HB 14.0英寸 笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 昭阳 K22-80 I5-6300U 4GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB 12英寸 笔记本 （计价单位：台）
      联想 昭阳E43-80 I5-8250U 8GB 1TB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14.0英寸 笔记本电脑（计价单位：台）
      联想 昭阳 E52-80 I7-7500U 8GB 1TB 2GB独显 WIN7HB 15英寸 笔记本 （计价单位：台）
      联想 昭阳 K43C-80 I5-8250U 4GB 1TB+128GB SSD 2GB独显 DOS或LINUX 14英寸 笔记本 （计价单位：台）
      Thinkpad X270（0ECD） 12.5英寸轻薄笔记本电脑（i5-6200U 8G 256GSSD Win10 3+3便携双电池）黑色
      联想 扬天V310-14 笔记本电脑 14英寸/I5-7200/4G/500G/2G独显/高清屏
      联想 V310 轻薄手提笔记本电脑 i7-7500/8G/1T+128G/2G/W10/14寸(银色)(计价单位：台）
      绿巨能笔记本电池 6芯 适用于联想 Thinkpad T410 E420 E40
      微软 Surface Book 2017 微软（Microsoft） 二合一平板笔记本 13.5英寸 Windows专业版系统 i5/8G/128G
      联想 小新 14 I5-8265U 8GB 1TB+256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 14 I7-8565U 8GB 1TB+256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新 笔记本 潮7000 RYZEN 5 3500U 8GB 512GB SSD 集成显卡 WIN10HB 14英寸 （计价单位：台）
      联想 扬天 V330 笔记本 A4-9125 4GB 480GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸（计价单位：台）
      Thinkpad X390-20Q0A0-0BCD 笔记本电脑 I5-8265U 8GB 256GB 13.3 FHD IPS 4G 720P HD 48Whr Win10 1*5（计价单位：台）
      Thinkpad X390-20Q0A0-0DCD 笔记本电脑 I7-8565U 8GB 256GB 13.3 FHD IPS 4G 720P HD 48Whr Win10 1*5（计价单位：台）
      Thinkpad X390-20Q0A0-0ECD 笔记本电脑 I7-8565U 8GB 512GB 13.3 FHD IPS 4G 720P HD 48Whr Win10 1*5（计价单位：台）
      Thinkpad X390-20Q0A0-0FCD 笔记本电脑 I7-8565U 16GB 512GB 13.3 FHD IPS 4G 720P IR Lit 48Whr Win10 1*5（计价单位：台）
      Thinkpad X390-20Q0A0-0GCD 笔记本电脑 I7-8565U 16GB 1TB 13.3 FHD IPS 4G 720P IR Lit 48Whr Win10 3Yr（计价单位：台）
      Thinkpad 20NNA008CD 笔记本电脑 i5-8265u 8GB内存 512 GB PCIe-NVMe 固态硬盘 13.3 FHD 背光触控显示屏 背光键盘 集显 摄像头 50Whr Win 10家庭版 1年保修 裸机（计价单位：台）
      Thinkpad 20NNA006CD 笔记本电脑 i7-8565u 8GB内存 512 GB PCIe-NVMe 固态硬盘 13.3 FHD 背光触控显示屏 背光键盘 集显 摄像头 50Whr Win 10家庭版 1年保修（裸机）（计价单位：台）
      Thinkpad 20NX0015CD i7-8565u 笔记本电脑 8GB内存 512GB固态硬盘 14英寸FHD(计价单位：台)
      Thinkpad 20HNA044CD X270 笔记本 12.5英寸 i5-7200U 8G 128G固态+1T机械 3芯+3芯 Win10
      联想 Y7000 拯救者 I7-8750H 8GB 512GB SSD 6GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 小新潮7000 笔记本 I5-8250U 8GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB 14英寸（计价单位：台）
      联想 扬天 V330 笔记本（A4-9125 4GB 500GB+128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸（计价单位：台）
      戴尔 15PR-9645 笔记本电脑 INSPIRON 游匣G3 i5-8300H 8G 512G GTX1050Ti 4G独显 （计价单位：台）
      联想 扬天 V330 A4-9125 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 C930 YOGA系列 I7-8550U 8GB 512GB SSD 集成显卡 WIN10HB 13英寸 笔记本（计价单位：台）
      戴尔 7580-2525 笔记本电脑 INSPIRON i5-8265U 8G 256GSSD MX250 2G独显（计价单位：台)
      戴尔 5370-2605 笔记本电脑 VOSTRO i5-8250U 8G 256G（计价单位：台）
      苹果 A1398 MacBook Pro Core i5 3.1GHz/集成主板芯片组/8GB/固态512GB/Intel Iris Plus Graphics 650图形处理器/无光驱/Retina 显示屏/13.3英寸/一年保修/Mac OS MPXY2CH/A 银色
      联想 V330 扬天商用笔记本电脑（I5-8250U/4G/1T/2G/14寸/DOS/无光驱）
      Thinkpad X270（0DCD) 12.5英寸轻薄笔记本电脑（i5-6200U 8G 1T Win10 3+3便携双电池）黑色
      Thinkpad R480 20KRA001CD 笔记本电脑 I5-8250U/8GB/500GB 14英寸 黑色
      Thinkpad 翼480 轻薄窄边框笔记本电脑（i5-8250U 8G 128G PCIeSSD+500G 2G独显 FHD IPS屏）14英寸 冰原银
      微软 Surface Book 2017 微软（Microsoft） 二合一平板笔记本 13.5英寸 Windows专业版系统 i7/16G/512G
      Thinkpad X280 12.5英寸轻薄笔记本电脑 20KFA000CDi5-8250U 8G 256GSSD FHD Win10
      Thinkpad X280 12.5英寸轻薄笔记本电脑 20KFA008CDi7-8550U 8G 256GSSD 背光键盘 Win10
      Thinkpad X280 12.5英寸轻薄笔记本电脑 20KFA009CDi7-8550U 8G 256GSSD 背光键盘 FHD Win10
      Thinkpad X280 12.5英寸轻薄笔记本电脑 20KFA00BCDi7-8550U 16G 512GSSD 背光键盘 FHD Win10
      联想 昭阳E42-80 I3-7130U 4GB 500GB 集成显卡 WIN10HB 14英寸 笔记本 （计价单位：台）
      Thinkpad E480-20KNA002CD 笔记本电脑/8G/128GB SSD/1T HD/Win10/RX550 2G/黑色
      联想 扬天V310 笔记本电脑 14英寸 (i5-7200U 8G 1T R5 M430 2G显存 win10) 黑色
      联想 V330 扬天 A4-9125 4GB 500GB 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 V330 笔记本 扬天 A4-9125 8GB 500GB+256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸（计价单位：台）
      联想 威6 I5-8250U 8GB 256GB SSD 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 V330 扬天 A4-9125 4GB 500GB 2GB独显 WIN10HB 14英寸 笔记本（计价单位：台）
      联想 V330 扬天 A4-9125 8GB 128GB SSD 2GB独显 WIN10HB 15英寸 笔记本（计价单位：台）
      Thinkpad T480（20L5001YCD） 笔记本电脑 14英寸 i5-8250U 8G 128GSSD+1T MX150 2G独显 FHD 双电池 黑色
      微软 Suface Book 2 8GB 256GB 笔记本电脑 13.5英寸 可触摸 I5-7300U 集显
      微软 Suface Book 2 16GB内存 i7 平板笔记本电脑 512G
      微软 Suface Book 2 16GB内存 i7 平板笔记本电脑 1T
      联想 E480 笔记本电脑 I5-8250U 内存/8G 固态/256G Win10 黑色 质保期一年（计价单位：台）
      联想 ideapad 330C 笔记本电脑 I5-8250 4G 1T 15.6英寸屏显 黑色
      联想2017款（04CD）黑将S5 游戏笔记本（i5-7300HQ 4G 500G+128GSSD GTX1050Ti 2G独显 FHD）银色
      Thinkpad T480-20L5A00NCD 笔记本电脑14英寸轻薄 i7-8550U 8G 256G MX150 FHD背光键盘 黑色
      微软 Surface Book 2 二合一平板笔记本 15英寸（Intel i7 16G内存 1T存储）银色
      苹果MacBook Pro 13.3英寸宽屏笔记本 128GB MF839CH/A 银色
      联想THINKPAD X250（20CLA01VCD）笔记本电脑
      联想LENOVOM50-70（I3-4030/4GB/500GB/2GB独显/WIN8HB/15.0英寸）笔记本电脑
      联想昭阳 E4430（I3-4000/4GB/500GB/2GB独显/DOS或LINUX/14.0英寸）笔记本电脑
      清华同方锋锐 U430（I7-4500U/4GB/500GB/2GB独显/WIN8HB）笔记本电脑
      三星450R4Q-X05 笔记本电脑
      三星930X2K-K01 笔记本电脑
      微软 Surface Pro 4 平板笔记本（酷睿i5 128G存储 4G内存 触控笔）银色
      Think PAD T460P（20FWA00QCD） 14.0英寸笔记本电脑 i5-6300HQ/4GB/500GB/2GB独显
      联想 昭阳E52-80249 笔记本电脑 I5-6267U/8G/128G+1T/DVDRW/DOS
      埃普 UP-1S 可折叠多功能笔记本手机iPad 支架散热器
      绿巨能 0A36306 联想ThinkPad X230 X230i X220 X220i X220s 笔记本电池高容6芯 5600mAh
      Think PAD T460 ( 20FNA024CD ) 14英寸商务便携笔记本 i5-6200U 8G 512G SSD 2G独显/FHD Win10
      Thinkpad E480-20KNA0 03CD 笔记本电脑 i5-8250U/8G/1TB/RX5502G独显/Office/Win10/14英寸 经典黑色
      Thinkpad E470c（20H3A001CD） 笔记本电脑 14英寸 （i5-6200U 8G 256G SSD 2G独显 Win10）黑色
      戴尔 XPS15-9560-R1645 笔记本 15.6英寸 I5-7300HQ/8GB/1TB+128GB SSD/4GB 银色
      华硕 ZENBOOK3U 灵耀3笔记本电脑 12.5英寸 蓝色 配置 I5-7200U/8GB/256GB SSD 蓝色
      Thinkpad 黑侠E570GTX（1NCD） 笔记本电脑 I5-7200U/4GB/500GB+128GB SSD/2GB/WIN10HB/15.6英寸） 黑色
      Thinkpad L380 A7CD I5-7200U 8GB 256GB SSD 集成显卡 WIN10HB 笔记本（计价单位：台）
      Think PAD T460S-20F9A031CD 14.0英寸笔记本电脑 按压式指纹
      Thinkpad 联想New S2 20J3A008CD 笔记本电脑 i7-7500U 8G 13.3英寸 黑色
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      联想 LENOVO 扬天 V310（I5-7200U/8GB/500GB+256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      THINKPAD S2 05CD（I7-8565U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X270 7LCD（I5-7200U/8GB/1TB+128GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X390 05CD（I5-8265U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T480 1KCD（I5-8250U/4GB/256GB SSD/集成显卡/DOS或LINUX）笔记本
      THINKPAD T480 54CD（I5-8250U/8GB/256GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX）笔记本
      THINKPAD T480 6UCD（I7-8550U/8GB/1TB+128GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T480S B4CD（I7-8550U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T490 00CD（I5-8265U/8GB/256GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX）笔记本
      THINKPAD T490 1MCD（I7-8565U/8GB/512GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON WXCD（I7-8550U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON WVCD（I7-8550U/16GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON RLCD（I7-8550U/16GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X390 07CD（I7-8565U/16GB/1TB/集成显卡/WIN10PRO）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON K0CD（I7-8550U/16GB/1TB/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X280 YYCD（I7-8550U/16GB/1TB/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 0GCD（I7-8650U/16GB/1TB/集成显卡/WIN10PRO）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V3481（V3481-1305）1年 笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E7400（I5-8265U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）3年 笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5591（I7-8850H/8GB/512GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX）3年 笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3400（I7-8565U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）1年 笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E42-80（I3-7130U/4GB/500GB/集成显卡/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I7-8550U/4GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/8GB/1TB+512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E53-80（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/4GB/1TB/集成显卡/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 威5（I5-7200U/8GB/128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸)笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V310（I5-7200U/8GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/4GB/1TB/4GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      THINKPAD L380 A7CD（I5-7200U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L380 G7CD（I3-7020U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L380 TNCD（I5-8250U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10PRO）笔记本
      THINKPAD L390 06CD（I5-8265U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L390 07CD（I5-8265U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L470 BKCD（I3-6006U/4GB/500GB/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L470 G7CD（I7-7500U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L470 GTCD（I7-7500U/4GB/500GB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L470 WP00（I5-7200U/8GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L480 7TCD（I7-8550U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L480 JXCD（I5-8250U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L480 P3CD（I5-8250U/4GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L480 YKCD（I7-8550U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L580 1FCD（I3-8130U/4GB/128GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L580 1GCD（I3-8130U/4GB/500GB/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L580 MPCD（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD E570（20H5A026CD）笔记本
      天逸310-15 I57200 4G 500G 2G DVDRW
      小新Airpro I77500 8G 256G GT940-2G 金IPS背光
      120S-14 N3450 4G 256G 集显 银 W10
      小新潮7000-13 I58250 8G 256G 2G 金色
      小新潮7000-13 I78550 8G 256G 2G金13.3高清W10
      小新潮7000-13 I78550 8G 256G 2G银 13.3高清W10
      小新潮7000-14 I78550U 8G 1T+128G 2G 银高清 W10
      小新AirPro13 I7750U 8G 512G 2G 金IPS背光13.3寸
      320S-15 I57200 4G 1T 2G 银 W10
      拯救者R720 I57300 8G 1T+128G GTX1050TI-4G 黑金 荣耀勋章版
      THINKPAD 黑将S5（20JAA002CD）笔记本
      THINKPAD X280 1UCD（I3-7020U/4GB/256GB SSD/集成显卡/DOS或LINUX）笔记本
      S2-07CD I58250U 8G 256G 黑 指纹识别W10 单机
      THINKPAD S2（20L1A009CD）笔记本
      S2-00CD YOGA I58250U 8G 256G触摸 银 W10单机
      S2-01CD YOGA I58250U 8G 256G 触摸黑W10单机
      X280-02CD I58250U 8GB 512G 触摸 W10单机
      联想笔记本ThinkpadP52S（20LBA006CD）
      T580-09CD I78550U 16G 512G 2G W10单机
      联想笔记本ThinkpadX280（20KFA00ACD）
      联想笔记本ThinkpadL480（20LTA07MCD）
      L480 I5-8250U 8G 1TB 2G
      联想笔记本ThinkpadL480（20LTA07QCD）
      X280-07CD I58250U 8G 256G W10 单机
      联想笔记本ThinkpadP52S（20LBA004CD）
      联想笔记本ThinkpadP52S（20LBA007CD）
      联想笔记本ThinkpadL480（20LTA07LCD）
      S2-05CD I78550U 8G 256G W10 单机
      YOGA314 I5-5200U 4G 256G 2G W8 银 14寸
      T480-3RCD I58250U 8G 500G 2G W10单机
      T480-0JCD I58250 8G 500G+128G 2G W10单机
      T480S-2XCD I7-8550U 8G 256G 2G 单机
      T580-08CD I78550U 8G256G 2G Win10单机
      S2-02CD I58250U 8G256G 触摸 银 单机
      隐士X1-00CD I78750H 16G 256G 1050Ti 4G 单机 预售
      X280-2ECD I38130 8G 256G W10 单机
      X280-2CCD i3-8130 4G 256G W10 单机
      T480S-1WCD I58250U 8G 512G 2G Win10 单机
      X280-2RCD I78550U 8G 256G W10单机
      T480-0MCD i58250u 8G 512G 2G W10 单机
      X280-2FCD I58250U 8G 256G W10 单机
      S3-0VCD I58265U 8G 256G 银色 单机
      S3-00CD I58265U 8G 512G 银色单机
      S3-0HCD I58265U 8G 512G 2G 银色 单机
      S3-0PCD I78565U 8G 512G 2G 银色 单机
      X390-39CD I5-8265 8G 256G 高清黑 单机
      X390-02CD I78565U 8G 512G 集显 单机
      T480-57CD I7 8550U 8G 256G 2G 单机
      THINKPAD S2 00CD（I5-8265U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      T480S-26CD I58250U 8G 256G W10
      E480-0QCD I58250U 8G 256G 2G W10单机
      THINKPAD S2 02CD（I7-8565U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD S2 03CD（I5-8265U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      联想ThinkPad X1 Carbon 2019（0ACD）英特尔酷睿i7 14英寸轻薄笔记本电脑（i7-8565U 16G 2TSSD 4K）黑
      THINKPAD L580 STCD（I5-7300U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD P1隐士 04CD（I7-8750H/8GB/256GB SSD/4GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD P52 09CD（I7-8750H/8GB/1TB/4GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T480 3VCD（I5-8250U/16GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10PRO）笔记本
      THINKPAD T490 0LCD（I7-8565U/16GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T490 0NCD（I7-8565U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T490S 1FCD（I7-8565U/16GB/1TB/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 1HCD（I7-8550U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10PRO）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 25CD（I7-8550U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON B1CD（I7-7500U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T480 2QCD（I5-8250U/4GB/1TB/2GB独显/DOS或LINUX）笔记本
      THINKPAD T480 4GCD（I5-8250U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T480 DDCD（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T480 3RCD（I5-8250U/8GB/500GB+16GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX）笔记本
      THINKPAD T480 2QCD（I5-8250U/4GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L480 P1CD（I5-8250U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X270（20HNA002CD）笔记本
      THINKPAD T470（20HDA04BCD）笔记本
      THINKPAD P52S 08CD（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD P52S 09CD（I7-8550U/8GB/1TB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD P52S 0VCD（I7-8550U/16GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD P52S 0WCD（I7-8550U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD L460 C8CD（I5-6200U/8GB/1TB/2GB独显/WIN7HB）笔记本
      THINKPAD L580 C0CD（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T580 0JCD（I7-8550U/8GB/500GB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 TABLET 0F00（6Y57/4GB/128GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 TABLET 0K00（6Y57/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 TABLET 0L00（6Y57/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD E470（20H1A0ABCD）笔记本
      THINKPAD X270（20K6A01TCD）笔记本
      THINKPAD X270（20K6A01VCD）笔记本
      THINKPAD E470（20H1A0A9CD）笔记本
      THINKPAD E470（20H1A0AACD）笔记本
      THINKPAD T470（20JMA01WCD）笔记本
      联想 LENOVO 拯救者 Y7000P（I5-8300H/8GB/512GB SSD/4GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 拯救者 Y7000P（I5-8300H/8GB/512GB SSD/6GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 拯救者 Y7000P（I5-8300H/8GB/1TB+128GB SSD/4GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 拯救者 Y7000（I7-8750H/8GB/2TB/4GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 潮7000（I7-8550U/8GB/2TB/2GB独显/WIN10HB/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO IDEAPAD 720S（Ryzen 7 2700U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB/13.0英寸）笔记本
      THINKPAD E570（20H5A00UCD）（I7-7500U/4G/128GB SSD/2GB/WIN10HB/15.6英寸）笔记本
      X270-4HCD I57200U 8G 1T+128G W10
      小新AirPro13 I57200 8G 256G 2G 金IPS 高清
      YOGA910-13 I77500U 16G 1T 银W10
      710S-13 I77500 8G 256G 集显高清背光金
      E580-0RCD I58250U 8G 500G 2G W10
      X1-07CD I57200 8G 256G W10单机
      小新Air15 I78550U 8G 256G 2G 金W10
      YOGA710-14 I77500 8G 256G 2G 金色 14寸
      YOGA730-13 I58250 8G 256G 银 带笔
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（I7-6567U/8GB/1TB/集成显卡/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      E590-2VCD I58265U 8G 256G 2G 单机
      E590-2XCD I58265U 8G 1T+128G 2G 单机
      E590-32CD I78565U 8G 256G 2G 单机
      E590-34CD I78565U 8G 1T+128G 2G 单机
      拯救者Y7000 I78750 8G 512G GTX1060 6G 高色域 黑色
      E53-80 I5 8250 4G 1T R530-2G W10 高清
      E43-80 I5-8250 4G 1T R530-2G WIN10 高清
      E43-80 I5-8250 4G 256 R530-2G WIN10 高清
      K43C-80 I5-8250 8G 1T R530-2G W10 高清
      K43C-80 I7-8550 8G 1T R530-2G W10 高清
      联想 LENOVO 昭阳 K22-80（I3-6006U/4GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB/12英寸）笔记本
      V110-15 E2-9010 4G 128G 2G DVDRW
      V310-14 I7-7500 4G 1TB 2G 高清黑
      V110-15 I5-7200 8G 1TB 2G 黑
      V110-15 I5-7200 4G 500G 2G 黑
      V330-14 I5-8250 4G 500G 2G高清灰
      V330-14 I7-8550 8G 1TB 2G高清灰
      联想昭阳笔记本E52-80 G3865 4G 500G 集成 无光驱 W10
      联想昭阳笔记本E42-80 I7-7500 4G 360G SSD 2GB独显 WIN10 14英寸
      联想昭阳笔记本E53-80 I5-8250 8G 1T 2G 独显 WIN10 15英寸
      联想昭阳笔记本E52-80 I5-6300 4GB 1TB 2G 独显 WIN7 15英寸
      E43-80 I5-8250 4G 500GB+128GB WIN10
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14.0英寸）笔记本
      E43-80 I5-8250 4G 500 R530-2G WIN10
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/4GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I7-8550U/8GB/1TB+256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I5-8250U/4GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I7-8550U/4GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E53-80（I5-8250U/8GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43-80（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/4GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/4GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I7-8550U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43-80（I5-8250U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/4GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I7-8550U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（3865U/4GB/500GB/集成显卡/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I7-8550U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E41-25（E2-9000U/4GB/500GB/集成显卡/WIN10HB/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（4415U/4GB/500GB/2GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E53-80（I7-8550U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E53-80（I5-8250U/4GB/500GB/2GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 720S（Ryzen 5 2500U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB/13.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V310（I5-8300H/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（I7-6567U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E42-80（I5-6300/4GB/2TB/2GB独显/WIN7HB/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K22-80（I5-6300/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN7HB/12.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E42-80（I7-6567U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN7HB/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新潮7000（I7-7500U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB/14英寸）笔记本
      V110-14 E2-9010 4G 500G 2G 黑
      V110-14 E2-9010 4G 128G 2G 无光驱
      V310-14 i3-6006 4G 500G 2G高清
      B51-30 3060 4G 500G带光驱
      V310-14 I5-7200 8G 1T 2G高清
      V110-15 N3350 4G 500G DVDRW集成
      E42-80 I7-7500 8G 1T DVDRW 2G W10
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（I5-6267U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX/15.0英寸）笔记本
      E52-80 I7-7500 8G 1T 2G DVDRW W10
      E42-80 I5-7200 4G 1T+128G 无光驱 2G W10高清
      E52-80 I5-7200 8G 1T 2G DVDRW W10高清
      E42-80 I7-6567 8G 1T 2G DVDRW DOS 高清
      E42-80 I7-7500 8G 360G 2G DVDRW W10 高清
      联想昭阳笔记本K42-80 I5-7200 4G 256G 2G WIN10 高清 无驱
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I3-7130U/4GB/1TB/2GB独显/DOS或LINUX/14英寸）笔记本
      E460 61CD I7 6498U 4G 500G 2G W10
      X1-6UCD I5-6200U 4GB 256G FHD IPS
      X270-1MCD I77500U 8GB 1TB+128GB
      E470-1UCD I77500U 8G 500G 2G单机
      E470-1VCD I77500U 8G 1T 2G W10 单机
      T470P-1ACD I77700HQ 8GB 1T 2G IPS W10
      X1YOGA-0ECD I57200U 8G 180G IPS touch
      T470-0CCD I56300U 8GB 500GB 2G WIN7
      T470-0BCD I56300U 8G 1TB 2GB WIN7
      T570-3ACD I77500U FHD 8G 256G 2G
      T570-3BCD I77500U 8G 1T+128G 2G
      S2-12CD I56300U 8GB 256G 黑IPS W10
      T470-0ECD I56200U 4G 1TB 2G win10
      T470-0VCD I56300U 8G 256G 2G Win10
      T470-0RCD I56300U 8G 500G+128G 2G W10
      R480-00CD I5-8250U 8GB 256G 2G W10单机
      E580-2KCD I78550U 8G 256G 2G 单机
      E480-03CD I58250U 8G 1T 2G W10单机
      E580-27CD I58250U 8G 256G 2G 单机
      X1-09CD I58250U 8G 256G IPS Win10单机
      翼E480-0VCD I58250 8G 500G+128G 2G高清银 单机
      E480-0UCD I58250 8G 256G 2G 高清银
      X280-2BCD I58250U 8G 512G 集显 单机
      S2-0HCD I58250U 8G 256G 银色 单机
      E480-47CD I7-8550U 8G 256G 2G 高清银
      X280-2MCD I58250U 8G 256G W10PRO 单机
      X280-0RCD I58250U 8G 256G Win10单机
      X280-08CD I78550U 8GB 256GB W10单机
      X280-09CD I78550U 8GB 256G IPS Touch W10
      T480-1KCD I58250U 4G 256G W10 单机
      T480-0DCD I58250U 8G 256G 集显 单机
      T480-21CD I58250U 8G 500G 2G WIN10
      T480-1SCD I58250U 8G 500G+128G 2G W10单机
      T480-1YCD I58250U 8G 1T+128G 2G 单机
      T480-0NCD I78550U 8G 256G 2G W10单机
      T480-0PCD I7-8550U 8G 1T+128G 2G 单机
      T580-0ECD I58250U 8G 500G 2G W10单机
      T580-0CCD I58250U 8G 256G 2G W10单机
      T580-0JCD I58250U 8G 1T+128G 2G 单机
      T580-05CD I78550U 8G 1TB+128G 2G 单机
      T480-0QCD I78550U 8GB 512G 2G W10单机
      X1-YOGA-0KCD I58250U 8G 256G 触摸W10
      S5-03CD I5-6300H 4G 1TB 2GB 银W10
      S5-08CD I7-6700H 8G 1T+128G 2GB 黑W10
      S2-02CD I57200U 8G 256G IPS银
      E480-38CD I57200U 8G 500G 2G W10 单机
      T480-54CD I58250U 8G 256G MX150 2G W10单机
      MateBook D I58250U 8G 1T+128G MX150-2G 银 15.6寸 预售
      MateBook X I57200 8G 256G 集显拓展坞 灰 预售
      MateBook D I58250U 8G 256G 2G 黑 预售
      MateBook D I58250U 8G 256G 2G 银 预售
      戴尔 DELL PRECISION 5530（I9-8950H/32G/1TB SSD/4GB/W10HB/15英寸）
      华为 HUAWEI MATEBOOKXPRO13.9英寸超轻薄全面屏笔记本 I7-8550U8G256GMX1503K指纹OFFICE 灰
      E403NA4200 4G 128G 集显 金属灰 高清
      U4000UQ7200 4G 256G GT940MX 2G 银灰
      S4000UA7200 8G 256G 集显 灰色
      FX63VD7700 8G 1TB+128G GTX1050 4G
      FX73VD7700 16G 1TB+128G GTX1050 4G
      FL8000UN8550 8G 1TB+128G MX150 4G灰色
      R414UV7200 4G 256G 920MX 2G 银色
      E402BP9000 4G 128G R5-420 2G 白色
      A541UV6006 4G 500G 920MX 2G 黑金
      15-5570-R1545S I5-8250U 4G 1T+128G 4G
      FX53VD7300 4G 1TB GTX1050 2G 带光驱
      E402BP9000 4G 128G R5-420 2G 蓝色
      FX63VD7300 8G 1TB+128G GTX1050 4G
      A580UR8250 4G 500G 930MX 2G 金色
      E203NA3350 4G 128G 集成 粉
      FX63VD7700 8G 1TB GTX1050 4G
      K505BP9420 8G 500G+128G M420-2G 窄边 金
      FX60VM6300 8G 1TB GTX1060 3G
      FX60VM6700 8G 1TB+128G GTX1060 3G
      成就 Vos5370-1525S（i5-8250U 8G 256G R530-2G Win10）
      戴尔 DELL VOSTRO V3468（V3468-2628）笔记本
      Vos15-5568-R2525SS I5-7200U 4G 100G GT940 2G 银色
      7577-1745 I7-7700HQ 8G1T 128G 1050 4G WIN10 黑色
      Vos3578-R1625B I5-8250U 4G 256G 2G-R520 15.6 W10 黑
      FX53VD7300 8G 1TB GTX1050 2G 带光驱
      V5568R-2605 I5-7200U 8G 256G 集显 WIN10
      G7 7588-R1965 i9-8950HK 16G 128GSSD+1T GTX1060MQ 6G
      戴尔 DELL VOSTRO V5568（V5568-3625）笔记本
      Vos3478-R1625 I5-8250U 4G 256G 2G-R520 W10 黑色
      V5468-R2745S I7-7500U 4G 128G+500G 4G-GT940 W10银
      XPS13-9360-R3705S I7-8550U 8G 256G 集显 无忌银
      E7290 I5-8350 8G 256G SSD WIN10
      V5471-1505 I5-8250U 4G 256G 无光驱 WIN10 银
      latitude E7390 I5-8250U 8G 256G 集显
      戴尔 DELL XPS 15（9570-1545）2年 笔记本
      3562-R1128B 四核N3450 4G 128GSSD R5M420-2G Win10
      灵越 Ins14-5488-1625S（i5-8265U 8G 256G MX150-2G Win10）冰河银
      3565-1108A E2-9000 4G 128G W10 灰色
      XPS15-9570-1745S I7-8750H 6C 8G 1T+128G 1050TI 4G WIN1
      E7490 I5-8250 8G 256G SSD WIN10
      FL8000UQ8550 8G 1TB+128G GT940MX-2G 金色
      MateBook D I78550U 8G 1T+128G MX150-2G银 15.6寸 预售
      Latitude7290 I7-8650U 8G 256G
      FX63VD7300 4G 1TB GTX1050 4G
      戴尔 DELL LATITUDE E3380（I3-6006U/4GB/500GB/集成显卡/DOS或LINUX）1年 笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3490（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB）3年 笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3490（I5-8250U/4GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）1年 笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3490（I7-8550U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB）1年 笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5491（I5-8400HQ/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB）3年 笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V5370（V5370-2605）1年 笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V7580（V7580-2645）1年 笔记本
      戴尔 DELL XPS 13（9370-1605）2年 笔记本
      戴尔 DELL INSPIRON 游匣G3（17PD-1865）2年 笔记本
      戴尔 DELL INSPIRON 游匣G3（15PD-7765）2年 笔记本
      戴尔 DELL INSPIRON 游匣G3（15PD-7745）2年 笔记本
      戴尔 DELL INSPIRON 游匣G3（15PD-7565）2年 笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5490（I5-8250U/8GB/512GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5490（I5-8250U/8GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V3578（V3578-1725）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E7490（I5-8250U/4GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5290（I7-8650U/8GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5490（I7-8650U/8GB/1TB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5490（I7-8650U/8GB/512GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3490（I7-8550U/8GB/1TB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3490（I5-8250U/4GB/1TB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5490（I5-8250U/4GB/1TB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E7290（I5-8250U/8GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V5370（V5370-1745）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5270（I5-6200U/8GB/500GB/WIN7PRO）笔记本
      戴尔 DELL INSPIRON 15 7000（7570-2745）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5480（I5-7200U/8GB/500GB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E7280（I5-7200U/4GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3488（I5-7200U/4GB/500GB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3488（I5-7200U/4GB/1TB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3488（I7-7500U/8GB/1TB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3588（I5-6200U/4GB/500GB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3588（I7-7500U/8GB/1TB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5480（I5-7200U/8GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E5480（I7-7600U/8GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E3488（I3-6006U/4GB/500GB/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V3562（V3562-2125）笔记本
      D540YA7010 4G 500G 集显 黑金
      macbook pro 2017款 13.3寸 8G 128G 深空灰MPXQ2CH/A
      macbook pro 2017款 13.3寸 8G 256G 深空灰MPXT2CH/A
      macbook pro 2017款 13.3寸 8G 256G 银色MPXU2CH/A
      MPXX2CH/A 13.3寸 8G 256G银
      MPXW2CH/A 13.3寸 8G 512G灰
      MPXY2CH/A 13.3寸 8G 512G银
      MQD32 CH
      Apple Macbook Air 2017款 13.3 寸 i5 8G 256G SSD 银色 MQD42CH/A
      macbook pro 2017款 15.4寸 I7 2.8 16G 256G touch bar低配灰MPTR2CH/A
      戴尔 DELL VOSTRO V5568（V5568-2625）笔记本
      3468-R1528S I5-7200U 4G 500G 2G DVDRW银
      惠普笔记本ELITEBOOK 830G5（3XQ62PC）
      惠普笔记本15G4（3LJ77PA）
      E7490 I7-8650 8G 256G SSD 无光驱
      THINKPAD 轻薄系列E470（20H1001QCD）（I5-7200U/4GB/256GB SSD/2GB/WIN10HB/14英寸）黑色 笔记本
      14-3465-R1605B A6-9200 4G 256G 无驱 WIN10黑
      戴尔笔记本XPS15-9560-1745 I7-7700HQ 8G 256GSSD GT1050 4G WIN10
      戴尔笔记本E5280 I5-7200U 8G 500G 集显 12.5寸 3芯 Win10专业版
      XPS13-9380-R1705S I7-8565U 8G 256G 集显 冰河银
      T470-06CD I56200U 8G 1TB 2G WIN10
      T470-03CD I57200U 8GB 500GB 2GB WIN10
      T470-1VCD I57200U 8GB 1TG 2G 高清 WIN10
      T470-2RCD I57200u 8G 256G 2G W10
      T470-1LCD I77500U 8G 500G 2G WIN10
      T470P-1DCD I57300HQ 8G 1T 2G IPS W10
      T470P-13CD I57300HQ 8G 500G+128G IPS W10
      X270-0YCD I56200U 8G 500G Win10
      X1-35CD I77500U 16GB 512G IPS W10
      联想笔记本ThinkpadX270-20K6A016CD I36006U 4G 500G Win10
      X270-0FCD I36006U 8G 500G W10
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      E580-02CD I58250U 8G 1T+256G 2G单机
      E580-2MCD I78550U 8G 1T+128G 2G 单机
      X1-0BCD I58250U 8G 512G 集显 单机
      X1-0JCD I78550U 8G 512G Win10单机
      拯救者Y7000 I78750H 8G 512G GTX1050Ti-4G 72%NTSC高色域黑
      X390-00CD I58265U 8G 512G 集显 单机
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      E580-1QCD I78550U 8G 512G 2G W10 单机
      3467-1525 I5-7200/4G/500G/无光驱/R5 M430 2G/WIN10黑
      3568-R3628S i5-7200U 4G 256G 2G-M420 DVDRW W10银色
      15-7560-R1525S I5-7200U 4G 500G 2G GT940 无驱W10
      戴尔笔记本7560-1605 i5-7200U 8G 256G固态银色集显
      XPS13-9370-R1705G i7-8550U 8G 256G HD-620 WIN10 金
      E5290 I5-8250U 8G 256G 集显 无光驱
      Latitude E5290 I5-8250U 4G 1T 集显
      XPS13-9360-R3905S I7-8550U 16G 512G 无忌银
      R480-02CD I78550U 8G 256G 2G W10
      THINKPAD T560（20FHA02TCD）笔记本
      THINKPAD E470（20H1A0A3CD）笔记本
      THINKPAD L460（20FVA6N4CD）笔记本
      THINKPAD L450（20DSA5BVCD）笔记本
      THINKPAD T450（20BVA02SCD）笔记本
      THINKPAD T460（20FMA11WCD）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON（20FCS2P501）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E7480（I5-7200U/4GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E7480（I5-7200U/8GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V3568（V3568-3625）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E42-80（I7-7500U/8GB/500GB/2GB独显/WIN10HB/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E41-80（I5-6200U/4GB/500GB/集成显卡/WIN7HB/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E31-80（I5-6300/8GB/1TB/集成显卡/WIN10HB/13.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E42-80（I5-6267U/8GB/256GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX/14.0英寸）笔记本
      THINKPAD E460（20ETA062CD）笔记本
      THINKPAD E460（20ETA06VCD）笔记本
      THINKPAD E460（20ETA06GCD）笔记本
      THINKPAD E575（20H8A00YCD）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（I7-7500U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      THINKPAD L450（20DSA68UCD）笔记本
      THINKPAD L460（20FVA6N4CD）笔记本
      THINKPAD L450（20DSA5BVCD）笔记本
      THINKPAD T450（20BVA02SCD）笔记本
      THINKPAD T460（20FMA11WCD）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON（20FCS2P501）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E7480（I5-7200U/4GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL LATITUDE E7480（I5-7200U/8GB/256GB SSD/WIN10HB）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V3568（V3568-3625）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E42-80（I7-7500U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E51-80（I5-6200U/4GB/500GB/2GB独显/DOS或LINUX/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K22-80（I5-6300U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN7HB/12.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K22-80（I7-6500U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN7HB/12.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K42-80（I7-7500U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14.0英寸）笔记本
      THINKPAD E460（20ETA062CD）笔记本
      THINKPAD E460（20ETA06VCD）笔记本
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      THINKPAD E575（20H8A00YCD）笔记本
      THINKPAD E570（20H5A026CD）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 09CD（I7-8565U/16GB/1TB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 YOGA 07CD（I7-8565U/16GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 1YCD（I5-8265U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 2BCD（I7-8565U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 0PCD（I5-8265U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V110（I5-7200U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      THINKPAD E490 0TCD（I5-8265U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 YOGA 08CD（I7-8565U/16GB/1TB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD E480 53CD（I5-7200U/8GB/500GB/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD E480 4VCD（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      联想 LENOVO 小新 14（I7-8565U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 14（I5-8265U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 14（I5-8265U/8GB/1TB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（I7-7500U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/15.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V330（I7-8550U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E42-80（I7-7500U/8GB/1TB/2GB独显/DOS或LINUX/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E42-80（I7-7500U/4GB/1TB/2GB独显/DOS或LINUX/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I7-8550U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      惠普 HP PROBOOK 440G4（Z3Y33PA）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V310（I5-7200U/4GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      惠普 HP PROBOOK 440G4（Z3Y21PA）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K42-80（I5-7200U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）3年 笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K42-80（I7-7500U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）3年 笔记本
      惠普 HP PROBOOK 440G4（Z3Y20PA）笔记本
      惠普 HP PROBOOK 430G4（Z3Y34PA）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I5-8250U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      惠普 HP PROBOOK 430G4（Z3Y15PA）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（I7-7500U/8GB/1TB/2GB独显/DOS或LINUX/15英寸）笔记本
      惠普 HP PROBOOK 430G4（Z3Y14PA）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E53-80（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E53-80（I7-8550U/8GB/1TB+256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V3468（V3468-1525）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V5568（V5568-1645）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K43C-80（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）3年 笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V5568（V5568-1625）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 13（I5-8265U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/13英寸）笔记本
      戴尔 DELL VOSTRO V5568（V5568-1525）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 13（I5-8265U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/13英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 13（I7-8565U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/13英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 13（I7-8565U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/13英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 14（I5-8265U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 14（I7-8565U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 15（I5-8250U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 15（I5-8265U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 15（I5-8265U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 AIR 15（I7-8565U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 扬天V310（I5-7200U/4GB/500GB+128GB SSD/2GB/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 潮7000（I5-8250U/4GB/1TB+256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 潮7000（I5-8250U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 潮7000（I5-8250U/8GB/1TB+256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 潮7000（I5-8250U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 潮7000（I5-8250U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 潮7000（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/13英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新 潮7000（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V530S（I5-8250U/4GB/128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      THINKPAD X1 YOGA M43H（I5-7300U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10PRO）笔记本
      THINKPAD X280 18CD（I5-8250U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10PRO）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V530S（I5-8250U/4GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V530S（I7-8550U/8GB/256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K41-70（I7-5500U/4GB/1TB/2GB独显/DOS或LINUX/14.0英寸）笔记本
      联想 Lenovo Z51-70 15.6英寸笔记本电脑（i5-5200U 4G 1T R7M360 DDR3L 4G独显 全高清屏FHD Win8.1）白色
      联想 Lenovo Z41-70 14.0英寸笔记本电脑（i5-5200U 4G 500G 2G独显 全高清屏FHD Win8.1）白色
      联想 LENOVO 昭阳 K21-80（I5-6200U/4GB/500GB/集成显卡/WIN7HB/12.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 威6（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO YOGA920（I7-8550U/16GB/1TB SSD/13.9英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（I7-7500U/8GB/1TB/2GB独显/WIN7HB/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E52（I5-7200U/8GB/1TB+128GB SSD/2GB独显/DOS或LINUX/15英寸）笔记本
      联想 LENOVO YOGA系列 720（I5-7200U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB/12.0英寸）笔记本
      联想 THINKPAD E490 (2NCD) (I7-8565U/8G/128GSSD+1T/2G/W10/14英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新潮 7000（I5-8250U/4GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB/13英寸）笔记本
      联想 LENOVO 小新AIRPRO（I5-7200U/4GB/256GBSSD/2GB/13.3英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E43-80（I5-8250U/8GB/1TB/2GB独显/WIN10HB/14.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K32-80（I5-7200U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB/13.0英寸）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 K32-80（I7-7500U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB/13.0英寸）笔记本
      THINKPAD E580 1QCD（I7-8550U/8GB/512GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      联想 LENOVO 扬天 V330（RYZEN 3 2200U/4GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB/14英寸）笔记本
      平板电脑M5青春版 JDN2-W09（4+64）wifi版 金 样机
      平板电脑华为畅享 AGS2-W09（4+64）金 wifi版 样机
      THINKPAD X280 1PCD（I5-8250U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD T470（20HD002TCD）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 20CD（I5-8265U/8GB/512GB SSD/集成显卡/WIN10HB）笔记本
      E490-2DCD I5-8265 8G 1T+128G 2G 高清银
      联想 LENOVO 昭阳 E52-80（I7-6567U/8GB/1TB+360GB SSD/2GB独显/WIN7HB/15.0英寸）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 2JCD（I5-7300U/8GB/256GB SSD/集成显卡/WIN10PRO）笔记本
      THINKPAD E580 28CD（I5-8250U/8GB/500GB+128GB SSD/2GB独显/WIN10HB）笔记本
      THINKPAD X1 CARBON 0NCD（I7-8565U/8GB/512GB SSD/集成显卡/DOS或LINUX）笔记本
      THINKPAD E480（20KN0012CD）笔记本
      联想 LENOVO 昭阳 E53-80（I7-8550U/12GB/1TB+256GB SSD/2GB独显/WIN10HB/15英寸）笔记本
      THINKPAD T470（08CD）笔记本
      THINKPAD L450（20DSA3QFCD）笔记本
      T480S-2LCD I58250U 8G 256G 2G 单机
      Temporaryfolder/0101_all.txt 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
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      Temporaryfolder/name_data_w2v.txt 0 → 100644
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      data/0101_biaozhu.txt 0 → 100644
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      data/0101_train.txt 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
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      dict_creator.py 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      import pickle
      import pymssql
      class sql_find():
      def __init__ (self, database='ZI_DataBase', localhost=True):
      if localhost:
      self.conn = pymssql.connect(host='localhost', user='zgc',password='1234',database=database,autocommit=True)
      else:
      self.conn = pymssql.connect(host='123.56.115.207', user='zgcprice3311',password='admin@2018@)!*',database=database,autocommit=True)
      self.cursor = self.conn.cursor()
      def dict_create(categorycode):
      categorycode = str(categorycode).zfill(4)
      mssql_find = sql_find(localhost=False)
      class_dict = {'O':0}
      m = 0
      mssql_find.cursor.execute(f"select SubTitle from VW_Relation_Property where SubCategoryCode='{categorycode}' and (Isimportant = '1' or Ispeijian = '1')")
      subtitle_list = mssql_find.cursor.fetchall()
      for param in subtitle_list:
      m += 1
      class_dict[f'B-{param[0]}'] = m
      m += 1
      class_dict[f'I-{param[0]}'] = m
      pickle.dump(class_dict,open(f'data/param_dict/{categorycode}_param_dict.txt','wb'))
      return class_dict
      function.py 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      # -*- coding: utf-8 -*-
      import pymssql
      import pandas as pd
      import re
      from lxml import etree
      '''
      class product():
      def __init__(self, product_name, product_SKU, product_class_num = 'na'):
      self.product_name = str(product_name)
      self.product_SKU = str(product_SKU)
      self.product_class = str(product_class_num)
      def get_parameter(self, **kwargs):
      '''
      class sql_find():
      def __init__ (self, database='ZI_DataBase', localhost=True):
      if localhost:
      self.conn = pymssql.connect(host='localhost', user='zgc',password='1234',database=database,autocommit=True)
      else:
      self.conn = pymssql.connect(host='123.56.115.207', user='zgcprice3311',password='admin@2018@)!*',database=database,autocommit=True)
      self.cursor = self.conn.cursor()
      class mysql_find():
      def __init__ (self, database='ZI_DataBase', localhost=True):
      if localhost:
      self.conn = pymssql.connect(host='localhost', user='zgc',password='1234',database=database,autocommit=True)
      else:
      self.conn = pymssql.connect(host='59.110.219.171', user='root',password='qwertyuiop1',database=database,autocommit=True)
      self.cursor = self.conn.cursor()
      '''
      def execute(self, sql_sentence):
      self.cursor.execute(sql_sentence)
      return self.cursor
      '''
      def BN(brand):
      brand = str(brand)
      try:
      country = brand.split('[')[1].split(']')[-2]
      brand = brand.replace(country,'')
      except IndexError:
      pass
      res = re.findall(r'[0-9\u4E00-\u9FA5]', brand)
      new_res = ''.join(res)
      if new_res.isdigit():
      new_res = ''
      #print(len(new_res))
      if len(new_res) == 0:
      res1 = re.findall(r'[a-zA-Z0-9]', brand)
      new_res = ''.join(res1)
      new_res = new_res.upper()
      return new_res
      class Index(object):
      def __init__(self, number=50, decimal=2):
      """
      :param decimal: 你保留的保留小数位
      :param number: # 号的 个数
      """
      self.decimal = decimal
      self.number = number
      self.a = 100/number # 在百分比 为几时增加一个 # 号
      def __call__(self, now, total):
      # 1. 获取当前的百分比数
      percentage = self.percentage_number(now, total)
      # 2. 根据 现在百分比计算
      well_num = int(percentage / self.a)
      # print("well_num: ", well_num, percentage)
      # 3. 打印字符进度条
      progress_bar_num = self.progress_bar(well_num)
      # 4. 完成的进度条
      result = "\r%s %s" % (progress_bar_num, percentage)
      return result
      def percentage_number(self, now, total):
      """
      计算百分比
      :param now: 现在的数
      :param total: 总数
      :return: 百分
      """
      return round(now / total * 100, self.decimal)
      def progress_bar(self, num):
      """
      显示进度条位置
      :param num: 拼接的 “#” 号的
      :return: 返回的结果当前的进度条
      """
      # 1. "#" 号个数
      well_num = "#" * num
      # 2. 空格的个数
      space_num = " " * (self.number - num)
      return '[%s%s]' % (well_num, space_num)
      class tool():
      def __init__(self):
      self.peijian_table = pd.read_excel('是否需要配件.xlsx')
      self.brand_table = pd.read_excel('品牌对应表.xlsx')
      def judge_brand(self, brand, brandcode_original):
      if brandcode_original == '没有对应指数品牌':
      BRANDID = '没有对应指数品牌'
      for ID,Chinese_brand,English_brand in zip(self.brand_table['ID'], self.brand_table['中文品牌'], self.brand_table['英文品牌']):
      if brand == Chinese_brand:
      BRANDID = str(ID).zfill(5)
      return BRANDID
      elif BN(brand) == English_brand:
      BRANDID = str(ID).zfill(5)
      return BRANDID
      else:
      BRANDID = str(brandcode_original).zfill(5)[-5:]
      return BRANDID
      def judge_peijian(self, data_table):
      ispeijian_lyst = []
      isunique_lyst = []
      for class_code in data_table['指数子类编码']:
      mark = '0'
      mark2 = '0'
      class_code = str(class_code).zfill(4)
      if class_code != '没有匹配的指数子类编码':
      for categorycode, ispeijian, isunique in zip(self.peijian_table['categorycode'], self.peijian_table['ispeijian'], self.peijian_table['isunique']):
      if class_code == str(categorycode).zfill(4):
      if str(ispeijian) != '0':
      mark = '1'
      if str(isunique) != '0':
      mark2 = '1'
      break
      ispeijian_lyst.append(mark)
      isunique_lyst.append(mark2)
      else:
      ispeijian_lyst.append(mark)
      isunique_lyst.append(mark2)
      #print(len(ispeijian_lyst), len(data_table['指数子类编码']))
      data_table['有无配件'] = ispeijian_lyst
      data_table['型号_only'] = isunique_lyst
      return data_table
      def judge_unit(string):
      unit_list = {'MM','CM', 'DM', 'ML', 'W', 'KW'}
      if not string[0].isdigit():
      return True
      m = 0
      for char in string:
      if char.isdigit() or char == '.':
      m += 1
      continue
      elif char.isalpha():
      if string[m:].upper() in unit_list:
      return False
      else:
      return True
      return True
      def type_extract_JD(name, params, brand):
      #params = eval(params)
      try:
      brand_remove = re.findall(r"[A-Za-z0-9]+", brand)[0].upper()
      except IndexError:
      brand_remove = '没有英文品牌！'
      param_xinghao = 'NA'
      if '产品型号' in params:
      param_xinghao = params['产品型号']
      if '型号' in params:
      param_xinghao = params['型号']
      elif r'\t型号\t' in params:
      param_xinghao = params[r'\t型号\t']
      name_xinghao_lyst = list(filter(lambda x: len(x) >= 2, re.findall(r"[A-Za-z0-9-+/.*]+", name)))
      for i in range(len(name_xinghao_lyst)):
      name_xinghao_lyst[i] = name_xinghao_lyst[i].upper()
      try:
      name_xinghao_lyst.remove(brand_remove)
      except ValueError:
      pass
      if len(name_xinghao_lyst) == 0:
      #type_lyst.append(param_xinghao.upper())
      return param_xinghao.upper()
      else:
      if param_xinghao in name_xinghao_lyst:
      #type_lyst.append(param_xinghao.upper())
      return param_xinghao.upper()
      else:
      xinghao_data = max(name_xinghao_lyst, key=len)
      for xinghao in name_xinghao_lyst:
      if len(xinghao) > 2 and '*' not in xinghao and judge_unit(xinghao):
      xinghao_data = xinghao
      break
      if not judge_unit(xinghao_data):
      xinghao_data == 'NA'
      #type_lyst.append(xinghao_data.upper())
      return xinghao_data
      def type_extract(name, params):
      #params = eval(params)
      param_xinghao = 'NA'
      if '型号' in params:
      param_xinghao = params['型号']
      elif r'\t型号\t' in params:
      param_xinghao = params[r'\t型号\t']
      name_xinghao_lyst = list(filter(lambda x: len(x) >= 2, re.findall(r"[A-Za-z0-9-+/.*]+", name)))
      if len(name_xinghao_lyst) == 0:
      #type_lyst.append(param_xinghao.upper())
      return param_xinghao.upper()
      else:
      if param_xinghao in name_xinghao_lyst:
      #type_lyst.append(param_xinghao.upper())
      return param_xinghao.upper()
      else:
      xinghao_data = max(name_xinghao_lyst, key=len)
      for xinghao in name_xinghao_lyst:
      if len(xinghao) > 2 and '*' not in xinghao and judge_unit(xinghao):
      xinghao_data = xinghao
      break
      if not judge_unit(xinghao_data):
      xinghao_data == 'NA'
      #type_lyst.append(xinghao_data.upper())
      return xinghao_data.upper()
      def param_load(product_id, xml_string):
      """
      传入sku，和xml原始代码
      :param product_id:sku
      :param xml_string:xml数据
      :return:csv
      """
      xml_str = etree.HTML(xml_string)
      #title = xml_str.xpath("//th[@class='tdTitle']")
      secend = xml_str.xpath("//td[@class='tdTitle']")
      zhi = xml_str.xpath("//tr//td[position()>1]")
      data_dict = {}
      for j, k in zip(secend, zhi):
      #item = i.xpath("./text()")[0]
      sec = j.xpath("./text()")[0]
      value = k.xpath("./text()")[0]
      data_dict[sec] = value
      return data_dict
      if __name__ == '__main__':
      sqlserver = sql_find('ZI_BAK', True)
      sqlserver.cursor.execute("select * from ZI_Price_Quote where productcode = '0506003750007'")
      print(sqlserver.cursor.fetchall())
      lstm_predict.py 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      #!/usr/bin/env python3
      # coding: utf-8
      # File: lstm_predict.py
      # Author: lhy<lhy_in_blcu@126.com,https://huangyong.github.io>
      # Date: 18-5-23
      import numpy as np
      from keras import backend as K
      from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
      from keras.models import Sequential,load_model
      from keras.layers import Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense, TimeDistributed, Dropout
      from keras_contrib.layers.crf import CRF
      import matplotlib.pyplot as plt
      import os
      import pickle
      from keras import backend as K
      from dict_creator import dict_create
      os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '4'
      class LSTMNER:
      def __init__(self, categorycode):
      cur = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1])
      self.train_path = os.path.join(cur, f'data/{categorycode}_biaozhu.txt')
      self.vocab_path = os.path.join(cur, f'model/{categorycode}_vocab.txt')
      self.embedding_file = os.path.join(cur, f'model/{categorycode}_vec_300.bin')
      self.model_path = os.path.join(cur, f'model/{categorycode}_bilstm2_crf_model.h5')
      self.word_dict = self.load_worddict()
      if os.path.exists(f'data/param_dict/{categorycode}_param_dict.txt'):
      self.class_dict = pickle.load(open(f'data/param_dict/{categorycode}_param_dict.txt','rb'))
      else:
      self.class_dict = dict_create(categorycode)
      self.label_dict = {j:i for i,j in self.class_dict.items()}
      self.EMBEDDING_DIM = 300
      self.EPOCHS = 10
      self.BATCH_SIZE = 128
      self.NUM_CLASSES = len(self.class_dict)
      self.VOCAB_SIZE = len(self.word_dict)+1
      self.TIME_STAMPS = 150
      self.embedding_matrix = self.build_embedding_matrix()
      self.model = self.tokenvec_bilstm2_crf_model()
      self.model.load_weights(self.model_path)
      '加载词表'
      def load_worddict(self):
      vocabs = [line.decode().strip() for line in open(self.vocab_path,'rb')]
      word_dict = {wd: index for index, wd in enumerate(vocabs)}
      return word_dict
      '''构造输入，转换成所需形式'''
      def build_input(self, text):
      x = []
      for char in text:
      if char not in self.word_dict:
      char = 'UNK'
      x.append(self.word_dict.get(char))
      x = pad_sequences([x], self.TIME_STAMPS)
      return x
      def predict(self, text):
      str = self.build_input(text)
      raw = self.model.predict(str)[0][-self.TIME_STAMPS:]
      result = [np.argmax(row) for row in raw]
      chars = [i for i in text]
      tags = [self.label_dict[i] for i in result][len(result)-len(text):]
      res = list(zip(chars, tags))
      #print(res)
      return res
      '''加载预训练词向量'''
      def load_pretrained_embedding(self):
      embeddings_dict = {}
      with open(self.embedding_file, 'rb') as f:
      for line in f:
      line = line.decode()
      values = line.strip().split(' ')
      if len(values) < 300:
      continue
      word = values[0]
      coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
      embeddings_dict[word] = coefs
      print('Found %s word vectors.' % len(embeddings_dict))
      return embeddings_dict
      '''加载词向量矩阵'''
      def build_embedding_matrix(self):
      embedding_dict = self.load_pretrained_embedding()
      embedding_matrix = np.zeros((self.VOCAB_SIZE + 1, self.EMBEDDING_DIM))
      for word, i in self.word_dict.items():
      embedding_vector = embedding_dict.get(word)
      if embedding_vector is not None:
      embedding_matrix[i] = embedding_vector
      return embedding_matrix
      '''使用预训练向量进行模型训练'''
      def tokenvec_bilstm2_crf_model(self):
      model = Sequential()
      embedding_layer = Embedding(self.VOCAB_SIZE + 1,
      self.EMBEDDING_DIM,
      weights=[self.embedding_matrix],
      input_length=self.TIME_STAMPS,
      trainable=False,
      mask_zero=True)
      model.add(embedding_layer)
      model.add(Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True)))
      model.add(Dropout(0.5))
      model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True)))
      model.add(Dropout(0.5))
      model.add(TimeDistributed(Dense(self.NUM_CLASSES)))
      crf_layer = CRF(self.NUM_CLASSES, sparse_target=True)
      model.add(crf_layer)
      model.compile('adam', loss=crf_layer.loss_function, metrics=[crf_layer.accuracy])
      model.summary()
      return model
      def clean(self):
      K.clear_session()
      del self.model
      del self.class_dict
      del self.embedding_matrix
      del self.word_dict
      def param_extract(self, sentence):
      senetnce = sentence.strip()
      param_extract = self.predict(sentence)
      param_dict = {}
      for i in range(len(param_extract)):
      if param_extract[i][1] == 'O':
      continue
      elif param_extract[i][1].split('-')[0] == 'I':
      continue
      else:
      #print(param_extract[i][1])
      param_key = param_extract[i][1].split('-')[1]
      param_start = i
      param_end = len(senetnce)
      for j in range(i+1,len(param_extract)):
      #print(param_extract[j][1])
      if param_extract[j][1] == '0':
      param_end = j
      break
      elif param_extract[j][1].split('-')[0] != 'I':
      param_end = j
      break
      param_dict[param_key] = sentence[param_start:param_end].strip()
      return param_dict
      if __name__ == '__main__':
      ner_0101 = LSTMNER('0101')
      while 1:
      a = input('请输入产品名称:')
      #print(ner.param_extract('联想 ThinkPad E580 ThinkPad E580（02CD）15.6英寸轻薄窄边框笔记本电脑（i5-8250U 8G 256G PCIeSSD+1T 2G独显 FHD）黑色（计价单位：台）'))
      print(ner_0101.param_extract(a))
      \ No newline at end of file
      lstm_train.py 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      #!/usr/bin/env python3
      # coding: utf-8
      # File: lstm_train.py
      # Author: lhy<lhy_in_blcu@126.com,https://huangyong.github.io>
      # Date: 18-12-24
      import numpy as np
      from keras import backend as K
      from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
      from keras.models import Sequential
      from keras.layers import Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense, TimeDistributed, Dropout
      from keras_contrib.layers.crf import CRF
      from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
      import matplotlib.pyplot as plt
      import os
      import pickle
      from dict_creator import dict_create
      os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
      os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"
      os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
      class LSTMNER:
      def __init__(self, categorycode):
      cur = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1])
      self.train_path = os.path.join(cur, f'data/{categorycode}_biaozhu.txt')
      self.vocab_path = os.path.join(cur, f'model/{categorycode}_vocab.txt')
      self.embedding_file = os.path.join(cur, f'model/{categorycode}_vec_300.bin')
      self.model_path = os.path.join(cur, f'model/{categorycode}_bilstm2_crf_model.h5')
      self.datas, self.word_dict = self.build_data()
      if os.path.exists(f'data/param_dict/{categorycode}_param_dict.txt'):
      self.class_dict = pickle.load(open(f'data/param_dict/{categorycode}_param_dict.txt','rb'))
      else:
      self.class_dict = dict_create(categorycode)
      self.EMBEDDING_DIM = 300
      self.EPOCHS = 5
      self.BATCH_SIZE = 128
      self.NUM_CLASSES = len(self.class_dict)
      self.VOCAB_SIZE = len(self.word_dict)
      self.TIME_STAMPS = 150
      self.embedding_matrix = self.build_embedding_matrix()
      '''构造数据集'''
      def build_data(self):
      datas = []
      sample_x = []
      sample_y = []
      vocabs = {'UNK'}
      for line in open(self.train_path,'r',encoding='utf-8'):
      line = line.rstrip().split(' ')
      if not line:
      continue
      char = line[0]
      if not char:
      continue
      cate = line[-1].replace('M','I').replace('E','I')
      sample_x.append(char)
      sample_y.append(cate)
      vocabs.add(char)
      m = 0
      if char in ['。','?','!','！','？',';']:
      datas.append([sample_x, sample_y])
      sample_x = []
      sample_y = []
      word_dict = {wd:index for index, wd in enumerate(list(vocabs))}
      self.write_file(list(vocabs), self.vocab_path)
      return datas, word_dict
      '''将数据转换成keras所需的格式'''
      def modify_data(self):
      x_train = [[self.word_dict[char] for char in data[0]] for data in self.datas]
      y_train = [[self.class_dict[label] for label in data[1]] for data in self.datas]
      x_train = pad_sequences(x_train, self.TIME_STAMPS)
      y = pad_sequences(y_train, self.TIME_STAMPS)
      y_train = np.expand_dims(y, 2)
      return x_train, y_train
      '''保存字典文件'''
      def write_file(self, wordlist, filepath):
      with open(filepath, 'w+',encoding='utf-8') as f:
      f.write('\n'.join(wordlist))
      '''加载预训练词向量'''
      def load_pretrained_embedding(self):
      embeddings_dict = {}
      with open(self.embedding_file, 'r',encoding='utf-8') as f:
      for line in f:
      values = line.strip().split(' ')
      if len(values) < 300:
      continue
      word = values[0]
      coefs = np.asarray(values[1:], dtype='float32')
      embeddings_dict[word] = coefs
      print('Found %s word vectors.' % len(embeddings_dict))
      return embeddings_dict
      '''加载词向量矩阵'''
      def build_embedding_matrix(self):
      embedding_dict = self.load_pretrained_embedding()
      embedding_matrix = np.zeros((self.VOCAB_SIZE + 1, self.EMBEDDING_DIM))
      for word, i in self.word_dict.items():
      embedding_vector = embedding_dict.get(word)
      if embedding_vector is not None:
      embedding_matrix[i] = embedding_vector
      return embedding_matrix
      '''使用预训练向量进行模型训练'''
      def tokenvec_bilstm2_crf_model(self):
      model = Sequential()
      embedding_layer = Embedding(self.VOCAB_SIZE + 1,
      self.EMBEDDING_DIM,
      weights=[self.embedding_matrix],
      input_length=self.TIME_STAMPS,
      trainable=False,
      mask_zero=True)
      model.add(embedding_layer)
      model.add(Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True)))
      model.add(Dropout(0.5))
      model.add(Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True)))
      model.add(Dropout(0.5))
      model.add(TimeDistributed(Dense(self.NUM_CLASSES)))
      crf_layer = CRF(self.NUM_CLASSES, sparse_target=True)
      model.add(crf_layer)
      model.compile('adam', loss=crf_layer.loss_function, metrics=[crf_layer.accuracy])
      model.summary()
      return model
      '''训练模型'''
      def train_model(self):
      x_train, y_train = self.modify_data()
      model = self.tokenvec_bilstm2_crf_model()
      #model.load_weights(self.model_path)
      kfold = StratifiedKFold(n_splits=self.EPOCHS, shuffle=True)
      kfold_index = len(x_train)*['']
      epoch_num = 0
      for train,test in kfold.split(kfold_index, kfold_index):
      epoch_num += 1
      print(f'交叉训练第{epoch_num}轮。')
      model.fit(x_train[train], y_train[train], validation_data=(x_train[test],y_train[test]), batch_size=self.BATCH_SIZE, epochs=5)
      model.save(self.model_path)
      print('模型训练完毕！')
      #self.draw_train(history)
      #model.save(self.model_path)
      return model
      '''绘制训练曲线'''
      def draw_train(self, history):
      # Plot training & validation accuracy values
      plt.plot(history.history['acc'])
      plt.title('Model accuracy')
      plt.ylabel('Accuracy')
      plt.xlabel('Epoch')
      plt.legend(['Train'], loc='upper left')
      plt.show()
      # Plot training & validation loss values
      plt.plot(history.history['loss'])
      plt.title('Model loss')
      plt.ylabel('Loss')
      plt.xlabel('Epoch')
      plt.legend(['Train'], loc='upper left')
      plt.show()
      # 7836/7836 [==============================] - 205s 26ms/step - loss: 17.1782 - acc: 0.9624
      '''
      6268/6268 [==============================] - 145s 23ms/step - loss: 18.5272 - acc: 0.7196 - val_loss: 15.7497 - val_acc: 0.8109
      6268/6268 [==============================] - 142s 23ms/step - loss: 17.8446 - acc: 0.9099 - val_loss: 15.5915 - val_acc: 0.8378
      6268/6268 [==============================] - 136s 22ms/step - loss: 17.7280 - acc: 0.9485 - val_loss: 15.5570 - val_acc: 0.8364
      6268/6268 [==============================] - 133s 21ms/step - loss: 17.6918 - acc: 0.9593 - val_loss: 15.5187 - val_acc: 0.8451
      6268/6268 [==============================] - 144s 23ms/step - loss: 17.6723 - acc: 0.9649 - val_loss: 15.4944 - val_acc: 0.8451
      '''
      if __name__ == '__main__':
      ner = LSTMNER('0101')
      ner.train_model()
      \ No newline at end of file
      model/0101_vec_300.bin 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      This source diff could not be displayed because it is too large. You can view the blob instead.
      model/0101_vocab.txt 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      尊
      软
      W
      魂
      x
      框
      加
      春
      隐
      想
      防
      六
      奔
      散
      火
      驱
      绘
      边
      厂
      I
      双
      裸
      游
      玩
      下
      2
      ）
      E
      棕
      记
      面
      升
      不
      机
      旗
      九
      摸
      大
      用
      生
      未
      存
      属
      Z
      金
      米
      T
      舟
      掠
      追
      东
      通
      B
      等
      V
      技
      潮
      *
      样
      显
      多
      或
      七
      操
      保
      舰
      锋
      铂
      压
      享
      发
      轴
      8
      吃
      持
      端
      礼
      三
      r
      进
      潜
      态
      狂
      枪
      芯
      纪
      泰
      士
      学
      速
      救
      荣
      女
      航
      翼
      扩
      k
      
      念
      系
      活
      板
      骑
      际
      刃
      Q
      准
      本
      "
      %
      号
      克
      惠
      焰
      设
      架
      苹
      奢
      傲
      量
      宽
      来
      眼
      星
      7
      全
      套
      置
      R
      请
      畅
      F
      道
      器
      适
      商
      将
      膜
      接
      C
      制
      平
      P
      非
      空
      槟
      于
      球
      雾
      效
      口
      i
      )
      务
      识
      红
      冷
      耳
      和
      彩
      灵
      6
      兽
      银
      率
      幕
      之
      集
      华
      冰
      码
      统
      拯
      能
      央
      控
      翻
      白
      卡
      刺
      a
      影
      中
      装
      主
      为
      品
      阶
      石
      ;
      炎
      一
      室
      钴
      途
      形
      S
      精
      U
      理
      热
      皇
      质
      价
      联
      太
      0
      硬
      超
      核
      烧
      K
      款
      整
      英
      立
      家
      区
      钛
      9
      斧
      键
      魔
      眩
      原
      叠
      拔
      ?
      飞
      踪
      备
      昭
      站
      头
      深
      业
      n
      片
      分
      域
      幽
      云
      定
      两
      粉
      线
      坞
      e
      、
      合
      嘉
      赠
      鸡
      胜
      巨
      ：
      H
      普
      +
      师
      J
      客
      3
      典
      绝
      D
      果
      色
      绿
      天
      勿
      示
      川
      -
      经
      处
      级
      玄
      炫
      钢
      灰
      包
      c
      暗
      独
      寸
      上
      组
      N
      功
      霸
      光
      护
      A
      纹
      気
      Ⅱ
      展
      无
      度
      式
      固
      5
      础
      　
      图
      快
      赢
      触
      b
      背
      频
      伪
      '
      微
      盘
      锐
      碁
      长
      刀
      X
      渲
      硕
      肩
      队
      t
      盾
      戏
      霆
      修
      成
      炬
      外
      酒
      鼠
      四
      脑
      染
      l
      限
      幻
      夺
      盒
      黑
      笔
      必
      m
      八
      晶
      动
      纯
      货
      芒
      垒
      :
      灭
      携
      河
      办
      】
      野
      章
      解
      侠
      宏
      储
      阳
      支
      灯
      按
      青
      意
      睿
      身
      预
      蓝
      第
      【
      电
      刷
      雷
      期
      闪
      窄
      神
      f
      续
      低
      革
      g
      亮
      z
      别
      堡
      耀
      逸
      战
      移
      新
      G
      公
      插
      池
      鱼
      五
      龙
      拓
      者
      武
      扬
      蛇
      正
      门
      智
      （
      .
      小
      配
      陨
      冲
      竞
      类
      像
      v
      转
      官
      特
      p
      容
      尔
      毁
      标
      赛
      清
      族
      屏
      基
      单
      同
      内
      就
      方
      h
      国
      鬼
      元
      s
      杀
      d
      y
      争
      勋
      信
      L
      行
      二
      个
      /
      可
      创
      年
      折
      曜
      售
      便
      w
      含
      墨
      锁
      位
      4
      轻
      “
      UNK
      代
      京
      州
      手
      尺
      勇
      薄
      海
      桌
      摄
      型
      命
      安
      戴
      庭
      列
      试
      M
      匣
      极
      械
      人
      台
      u
      烈
      腾
      测
      O
      香
      忌
      购
      酷
      工
      高
      1
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      版
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      专
      提
      改
      水
      埃
      作
      Y
      威
      牙
      越
      计
      (
      指
      坦
      \ No newline at end of file
      transfer_data.py 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      #!/usr/bin/env python3
      # coding: utf-8
      # File: transfer_data.py
      # Author: lhy<lhy_in_blcu@126.com,https://huangyong.github.io>
      # Date: 18-12-24
      import os
      from collections import Counter
      class TransferData:
      def __init__(self):
      cur = '/'.join(os.path.abspath(__file__).split('/')[:-1])
      self.label_dict = {
      '检查和检验': 'CHECK',
      '症状和体征': 'SIGNS',
      '疾病和诊断': 'DISEASE',
      '治疗': 'TREATMENT',
      '身体部位': 'BODY'}
      self.cate_dict ={
      'O':0,
      'TREATMENT-I': 1,
      'TREATMENT-B': 2,
      'BODY-B': 3,
      'BODY-I': 4,
      'SIGNS-I': 5,
      'SIGNS-B': 6,
      'CHECK-B': 7,
      'CHECK-I': 8,
      'DISEASE-I': 9,
      'DISEASE-B': 10
      }
      self.origin_path = os.path.join(cur, 'data_origin')
      self.train_filepath = os.path.join(cur, 'train.txt')
      return
      def transfer(self):
      f = open(self.train_filepath, 'w+')
      count = 0
      for root,dirs,files in os.walk(self.origin_path):
      for file in files:
      filepath = os.path.join(root, file)
      if 'original' not in filepath:
      continue
      label_filepath = filepath.replace('.txtoriginal','')
      print(filepath, '\t\t', label_filepath)
      content = open(filepath).read().strip()
      res_dict = {}
      for line in open(label_filepath):
      res = line.strip().split(' ')
      start = int(res[1])
      end = int(res[2])
      label = res[3]
      label_id = self.label_dict.get(label)
      for i in range(start, end+1):
      if i == start:
      label_cate = label_id + '-B'
      else:
      label_cate = label_id + '-I'
      res_dict[i] = label_cate
      for indx, char in enumerate(content):
      char_label = res_dict.get(indx, 'O')
      print(char, char_label)
      f.write(char + '\t' + char_label + '\n')
      f.close()
      return
      if __name__ == '__main__':
      handler = TransferData()
      train_datas = handler.transfer()
      \ No newline at end of file
      w2v.py 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      # -*- coding:utf-8 -*-
      import numpy as np
      from gensim.models import word2vec
      import multiprocessing
      import torch.nn.functional as F
      import os
      def w2v_train(segment_dir = './data/segment/oil.txt', word2vec_path = './models/w2v/oil.model'):
      sentences = word2vec.PathLineSentences(segment_dir)
      model2 = train_wordVectors(sentences, embedding_size=300, window=5, min_count=1)
      save_wordVectors(model2, word2vec_path)
      def load_wordVectors(word2vec_path):
      w2vModel = word2vec.Word2Vec.load(word2vec_path)
      return w2vModel
      def train_wordVectors(sentences, embedding_size = 300, window = 5, min_count = 5):
      w2vModel = word2vec.Word2Vec(sentences, size=embedding_size, window=window, min_count=min_count,workers=multiprocessing.cpu_count(),iter=10,hs=1)
      return w2vModel
      def save_wordVectors(w2vModel,word2vec_path):
      w2vModel.save(word2vec_path)
      数据准备.py 0 → 100644
      View file @ 7e18ef67
      # -*- coding: utf-8 -*-
      import pymssql
      import pandas as pd
      from lxml import etree
      import requests
      import json
      from function import *
      import pickle
      import decimal
      import time
      from w2v import *
      def index_of_str(seq, sub_seq):
      seq = ''.join(seq)
      index=[]
      n1=len(seq)
      n2=len(sub_seq)
      for i in range(n1-n2+1):
      if seq[i:i+n2]==sub_seq:
      index.append(i)
      return index
      SubCategoryCode = '0101'
      sql_ZIdatabase = sql_find('ZI_DataBase', False)
      sql_ZIdatabase.cursor.execute(f"select SubTitle from VW_Relation_Property where ispeijian = '1' and SubCategoryCode = '{SubCategoryCode}'")
      subtitle_lyst = [str(f"'{x[0]}'") for x in sql_ZIdatabase.cursor.fetchall()]
      subtitle_lyst = ','.join(subtitle_lyst)
      sql_ZIdatabase.cursor.execute(f"select ProductName,参数名称,参数值 from vw_productValue where SubCategoryCode = '{SubCategoryCode}' and 参数名称 in ({subtitle_lyst}) and ProductName not like '%wrong'")
      data = sql_ZIdatabase.cursor.fetchall()
      data = pd.DataFrame(data,columns=[tuple[0] for tuple in sql_ZIdatabase.cursor.description])
      ################################################################
      f = open('Temporaryfolder/name_data.txt','w',encoding='utf-8')
      for name in set(data['ProductName'].tolist()):
      f.write(f'{name}\n')
      f.close()
      ###############################################################
      data = data.drop(['ProductName'], axis=1)
      data = data.drop_duplicates()
      data.to_excel(f'Temporaryfolder/{SubCategoryCode}_train_data.xlsx')
      ################################################################
      f = open('Temporaryfolder/name_data.txt','r',encoding='utf-8')
      g = open('Temporaryfolder/name_data_w2v.txt','w',encoding='utf-8')
      for line in f:
      line = line.replace(' ','')
      line = ' '.join(list(line))
      g.write(line)
      f.close()
      g.close()
      ################################################################
      f = open('Temporaryfolder/name_data.txt','r',encoding='utf-8')
      g = open(f'model/{SubCategoryCode}_vec_300.txt','w',encoding='utf-8')
      w2v_train('Temporaryfolder/name_data_w2v.txt', f'{SubCategoryCode}.bin')
      model_w2v = load_wordVectors(f'{SubCategoryCode}.bin')
      word_data = []
      for line in f:
      line = line.replace(' ','')
      line = list(line)
      for word in line:
      word_data.append(word)
      print(len(word_data))
      word_data = set(word_data)
      word_data.remove('\u3000')
      word_data.remove('\n')
      print(len(word_data))
      for word in word_data:
      g.write(f"{word} {' '.join([str(x) for x in model_w2v[word].tolist()])}\n")
      g.close()
      f.close()
      ################################################################
      f = open('Temporaryfolder/name_data.txt','r',encoding='utf-8')
      g = open(f'data/{SubCategoryCode}_train.txt','w',encoding='utf-8')
      model_w2v = load_wordVectors('0101.bin')
      word_data = [] #字序列
      m = 0
      for line in f:
      m += 1
      #line = line.replace(' ','')
      line = list(line)
      line.append(';')
      for word in line:
      if word != '\n':
      word_data.append(word)
      sign_data = [] #标记序列
      for i in range(len(word_data)):
      sign_data.append('O')
      table = pd.read_excel(f'{SubCategoryCode}_train_data.xlsx')
      o = 0
      for param_name, param_value in zip(table['参数名称'],table['参数值']):
      print(o,end = '\r')
      o += 1
      param_str_len = len(param_value)
      if param_str_len < 2:
      continue
      param_value = param_value.upper()
      sign_list = index_of_str(word_data, param_value)
      for n in sign_list:
      sign_data[n] = f'{param_name}-B'
      for j in range(param_str_len-1):
      sign_data[n+j+1] = f'{param_name}-I'
      for word,sign in zip(word_data,sign_data):
      g.write(f'{word}\t{sign}\n')
      f.close()
      g.close()
      #将生成的"子类编码_vec_300.txt"放入model作为词向量，将生成的"子类编码_train.txt"放入data作为训练集。
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