# 导入所需的库和模块
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设已经收集到了生产数据，存储在一个名为production_data.csv的文件中
# 读取数据文件
production_data = pd.read_csv('production_data.csv')

# 数据预处理和特征工程
# ...

# 分离特征和目标变量
X = production_data[['特征1', '特征2', '特征3']]  # 特征列
y = production_data['产量']  # 目标变量列

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 假设有新的特征数据需要进行生产计划建议
new_data = pd.DataFrame({'特征1': [value1], '特征2': [value2], '特征3': [value3]})  # 新的特征数据

# 使用训练好的模型进行预测
predicted_yield = model.predict(new_data)

# 打印生产计划建议
print("预测产量为:", predicted_yield)

# 导入所需的库和模块
import cv2
import numpy as np

# 加载预训练的图像分类模型
model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('model.prototxt', 'model.caffemodel')

# 假设有一张产品图片需要进行质量控制检测
image = cv2.imread('product_image.jpg')

# 对图像进行预处理和特征提取
# ...

# 使用预训练模型进行图像分类
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=1.0, size=(224, 224),
                             mean=(104.0, 177.0, 123.0), swapRB=False, crop=False)
model.setInput(blob)
output = model.forward()

# 解析输出结果
predicted_class = np.argmax(output)

# 假设有一组产品历史数据，存储在一个名为product_history.csv的文件中
# 读取历史数据文件
product_history = pd.read_csv('product_history.csv')

# 分析产品历史数据，识别潜在质量问题
# ...

# 提供改进建议
# ...

# 打印质量控制结果和改进建议
print("产品质量控制结果:", predicted_class)
print("改进建议:", improvement_suggestions)

# 导入所需的库和模块
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 假设已经收集到了市场数据，存储在一个名为market_data.csv的文件中
# 读取市场数据文件
market_data = pd.read_csv('market_data.csv')

# 数据预处理和特征工程
# ...

# 使用K-means聚类算法进行市场细分
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(market_data)

# 假设有新的产品特征数据需要进行市场定位和推荐
new_product_data = pd.DataFrame({'特征1': [value1], '特征2': [value2], '特征3': [value3]})  # 新的产品特征数据

# 使用训练好的K-means模型进行市场定位
market_segment = kmeans.predict(new_product_data)

# 根据市场细分结果进行智能推荐
# ...

# 打印市场定位和推荐结果
print("市场细分结果:", market_segment)
print("智能推荐结果:", recommendations)