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# 开发日志记录
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本文档记录了项目开发过程中的主要修改、问题修复和重要决策。
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## 2025-07-13：早期后端修复与重构
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**开发者**: lyf
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### 13:30 - 修复数据加载路径问题
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- **任务目标**: 解决模型训练时因数据文件路径错误导致的数据加载失败问题。
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- **核心问题**: `server/core/predictor.py` 中的 `PharmacyPredictor` 类初始化时，硬编码了错误的默认数据文件路径。
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- **修复方案**: 将默认数据路径更正为 `'data/timeseries_training_data_sample_10s50p.parquet'`，并同步更新了所有训练器。
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### 14:00 - 数据流重构
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- **任务目标**: 解决因数据处理流程中断导致关键特征丢失，从而引发模型训练失败的根本问题。
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- **核心问题**: `predictor.py` 未将预处理好的数据向下传递，导致各训练器重复加载并错误处理数据。
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- **修复方案**: 重构了核心数据流，确保数据在 `predictor.py` 中被统一加载和预处理，然后作为一个DataFrame显式传递给所有下游的训练器函数。
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## 2025-07-14：模型训练与并发问题集中攻坚
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**开发者**: lyf
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### 10:16 - 修复训练器层 `KeyError`
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- **问题**: 所有模型训练均因 `KeyError: "['sales', 'price'] not in index"` 失败。
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- **分析**: 训练器硬编码的特征列表中包含了数据源中不存在的 `'price'` 列。
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- **修复**: 从所有四个训练器 (`mlstm`, `transformer`, `tcn`, `kan`) 的 `features` 列表中移除了对不存在的 `'price'` 列的依赖。
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### 10:38 - 修复数据标准化层 `KeyError`
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- **问题**: 修复后出现新错误 `KeyError: "['sales'] not in index"`。
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- **分析**: `server/utils/multi_store_data_utils.py` 中的 `standardize_column_names` 函数列名映射错误，且缺少最终列选择机制。
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- **修复**: 修正了列名映射，并增加了列选择机制，确保函数返回的 `DataFrame` 结构统一且包含 `sales` 列。
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### 11:04 - 修复JSON序列化失败问题
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- **问题**: 训练完成后，因 `Object of type float32 is not JSON serializable` 导致前后端通信失败。
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- **分析**: 训练产生的评估指标是NumPy的 `float32` 类型，无法被标准 `json` 库序列化。
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- **修复**: 在 `server/utils/training_process_manager.py` 中增加了 `convert_numpy_types` 辅助函数，在通过WebSocket或API返回数据前，将所有NumPy数值类型转换为Python原生类型，从根源上解决了所有序列化问题。
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### 11:15 - 修复MAPE计算错误
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- **问题**: 训练日志显示 `MAPE: nan%` 并伴有 `RuntimeWarning: Mean of empty slice.`。
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- **分析**: 当测试集中的所有真实值都为0时，计算MAPE会导致对空数组求平均值。
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- **修复**: 在 `server/analysis/metrics.py` 中增加条件判断，若不存在非零真实值，则直接将MAPE设为0。
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### 11:41 - 修复“按店铺训练”页面列表加载失败
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- **问题**: “选择店铺”的下拉列表为空。
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- **分析**: `standardize_column_names` 函数错误地移除了包括店铺元数据在内的非训练必需列。
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- **修复**: 将列筛选的逻辑从通用的 `standardize_column_names` 函数中移出，精确地应用到仅为模型训练准备数据的函数中。
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### 13:00 - 修复“按店铺训练-所有药品”模式
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- **问题**: 选择“所有药品”训练时，因 `product_id` 被错误地处理为字符串 `"unknown"` 而失败。
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- **修复**: 在 `server/core/predictor.py` 中拦截 `"unknown"` ID，并将其意图正确地转换为“聚合此店铺的所有产品数据”。同时扩展了 `aggregate_multi_store_data` 函数，使其支持按店铺ID进行聚合。
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### 14:19 - 修复并发训练中的稳定性问题
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- **问题**: 并发训练时出现 `API列表排序错误` 和 `WebSocket连接错误`。
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- **修复**:
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1. **排序**: 在 `api.py` 中为 `None` 类型的 `start_time` 提供了默认值，解决了 `TypeError`。
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2. **连接**: 在 `socketio.run()` 调用时增加了 `allow_unsafe_werkzeug=True` 参数，解决了调试模式下Socket.IO与Werkzeug的冲突。
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### 15:30 - 根治模型训练中的维度不匹配问题
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- **问题**: 所有模型训练完成后，评估指标 `R²` 始终为0.0。
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- **根本原因**: `server/utils/data_utils.py` 的 `create_dataset` 函数在创建目标数据集 `dataY` 时，错误地保留了一个多余的维度。同时，模型文件 (`mlstm_model.py`, `transformer_model.py`) 的输出也存在维度问题。
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- **最终修复**:
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1. **数据层**: 在 `create_dataset` 中使用 `.flatten()` 修正了 `y` 标签的维度。
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2. **模型层**: 在所有模型的 `forward` 方法最后增加了 `.squeeze(-1)`，确保模型输出维度正确。
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3. **训练器层**: 撤销了所有为解决此问题而做的临时性维度调整，恢复了最直接的损失计算。
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### 16:10 - 修复“全局模型训练-所有药品”模式
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- **问题**: 与“按店铺训练”类似，全局训练的“所有药品”模式也因 `product_id="unknown"` 而失败。
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- **修复**: 采用了与店铺训练完全相同的修复模式。在 `predictor.py` 中拦截 `"unknown"` 并将其意图转换为真正的全局聚合（`product_id=None`），并扩展 `aggregate_multi_store_data` 函数以支持此功能。
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## 2025-07-15：端到端修复“按药品预测”图表功能
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**开发者**: lyf
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### 10:00 - 阶段一：修复数据库写入失败 (`sqlite3.IntegrityError`)
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- **问题**: 后端日志显示 `datatype mismatch`。
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- **分析**: `save_prediction_result` 函数试图将复杂Python对象直接存入数据库。
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- **修复**: 在 `server/api.py` 中，执行数据库插入前，使用 `json.dumps()` 将复杂对象序列化为JSON字符串。
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### 10:30 - 阶段二：修复API响应结构与前端不匹配
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- **问题**: 图表依然无法渲染。
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- **分析**: 前端期望 `history_data` 在顶层，而后端将其封装在 `data` 子对象中。
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- **修复**: 修改 `server/api.py` 的 `predict` 函数，将关键数据提升到响应的根级别。
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### 11:00 - 阶段三：修复历史数据与预测数据时间不连续
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- **问题**: 图表数据在时间上完全脱节。
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- **分析**: 获取历史数据的逻辑总是取整个数据集的最后30条，而非预测起始日期之前的30条。
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- **修复**: 在 `server/api.py` 中增加了正确的日期筛选逻辑。
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### 14:00 - 阶段四：重构数据源，根治数据不一致问题
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- **问题**: 历史数据（绿线）与预测数据（蓝线）的口径完全不同。
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- **根本原因**: API层独立加载**原始数据**画图，而预测器使用**聚合后数据**预测。
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- **修复 (重构)**:
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1. 修改 `server/predictors/model_predictor.py`，使其返回预测结果的同时，也返回其所使用的、口径一致的历史数据。
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2. 彻底删除了 `server/api.py` 中所有独立加载历史数据的冗余代码，确保了数据源的唯一性。
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### 15:00 - 阶段五：修复图表X轴日期格式问题
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- **问题**: X轴显示为混乱的GMT格式时间戳。
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- **分析**: `history_data` 中的 `Timestamp` 对象未被正确格式化。
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- **修复**: 在 `server/api.py` 中，为 `history_data` 增加了 `.strftime('%Y-%m-%d')` 的格式化处理。
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### 16:00 - 阶段六：修复模型“学不会”的根本原因 (超参数传递中断)
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- **问题**: 即便流程正确，所有模型的预测结果依然是无法学习的直线。
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- **根本原因**: `server/core/predictor.py` 在调用训练器时，**没有将 `sequence_length` 等关键超参数传递下去**，导致所有模型都使用了错误的默认值。
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- **修复**:
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1. 修改 `server/core/predictor.py`，在调用中加入超参数的传递。
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2. 修改所有四个训练器文件，使其能接收并使用这些参数。
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## 2025-07-16：最终验证与项目总结
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**开发者**: lyf
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### 10:00 - 阶段七：最终验证与结论
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- **问题**: 在修复所有代码问题后，对特定日期的预测结果依然是平线。
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- **分析**: 通过编写临时数据分析脚本 (`temp_check_parquet.py`) 最终确认，这是**数据本身**的问题。我们选择的预测日期在样本数据集中恰好处于一个“零销量”的空白期。
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- **最终结论**: 系统代码已完全修复。图表上显示的平线，是模型对“零销量”历史做出的**正确且符合逻辑**的反应。
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### 11:45 - 项目总结与文档归档
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- **任务**: 根据用户要求，回顾整个调试过程，将所有问题、解决方案、优化思路和最终结论，按照日期和时间顺序，整理并更新到本开发日志中，形成一份高质量的技术档案。
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- **结果**: 本文档已更新完成。
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### 13:15 - 最终修复：根治模型标识符不一致问题
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- **问题**: 经过再次测试和日志分析，发现即便是修正后，店铺模型的 `model_identifier` 在训练时依然被错误地构建为 `01010023_store_01010023`。
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- **根本原因**: `server/core/predictor.py` 的 `train_model` 方法中，在 `training_mode == 'store'` 的分支下，构建 `model_identifier` 的逻辑存在冗余和错误。
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- **最终解决方案**: 删除了错误的拼接逻辑 `model_identifier = f"{store_id}_{product_id}"`，直接使用在之前步骤中已经被正确赋值为 `f"store_{store_id}"` 的 `product_id` 变量作为 `model_identifier`。这确保了从训练、保存到最终API查询，店铺模型的唯一标识符始终保持一致。
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### 13:30 - 最终修复（第二轮）：根治模型保存路径错误
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- **问题**: 即便修复了标识符，模型版本依然无法加载。
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- **根本原因**: 通过分析训练日志，发现所有训练器（`transformer_trainer.py`, `mlstm_trainer.py`, `tcn_trainer.py`）中的 `save_checkpoint` 函数，都会强制在 `saved_models` 目录下创建一个 `checkpoints` 子目录，并将所有模型文件保存在其中。而负责查找模型的 `get_model_versions` 函数只在根目录查找，导致模型永远无法被发现。
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- **最终解决方案**: 逐一修改了所有相关训练器文件中的 `save_checkpoint` 函数，移除了创建和使用 `checkpoints` 子目录的逻辑，确保所有模型都直接保存在 `saved_models` 根目录下。
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- **结论**: 至此，模型保存的路径与查找的路径完全统一，从根本上解决了模型版本无法加载的问题。
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### 13:40 - 最终修复（第三轮）：统一所有训练器的模型保存逻辑
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- **问题**: 在修复了 `transformer_trainer.py` 后，发现 `mlstm_trainer.py` 和 `tcn_trainer.py` 存在完全相同的路径和命名错误，导致问题依旧。
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- **根本原因**: `save_checkpoint` 函数在所有训练器中都被错误地实现，它们都强制创建了 `checkpoints` 子目录，并使用了错误的逻辑来拼接文件名。
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- **最终解决方案**:
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1. **逐一修复**: 逐一修改了 `transformer_trainer.py`, `mlstm_trainer.py`, 和 `tcn_trainer.py` 中的 `save_checkpoint` 函数。
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2. **路径修复**: 移除了创建和使用 `checkpoints` 子目录的逻辑，确保模型直接保存在 `model_dir` (即 `saved_models`) 的根目录下。
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3. **文件名修复**: 简化并修正了文件名的生成逻辑，直接使用 `product_id` 参数作为唯一标识符（该参数已由上游逻辑正确赋值为 `药品ID` 或 `store_{店铺ID}`），不再进行任何额外的、错误的拼接。
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- **结论**: 至此，所有训练器的模型保存逻辑完全统一，模型保存的路径和文件名与API的查找逻辑完全匹配，从根本上解决了模型版本无法加载的问题。
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## 2025-07-16 (续)：端到端修复“店铺预测”图表功能
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**开发者**: lyf
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### 15:30 - 最终修复（第四轮）：打通店铺预测的数据流
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- **问题**: 在解决了模型加载问题后，“店铺预测”功能虽然可以成功执行，但前端图表依然空白，不显示历史数据和预测数据。
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- **根本原因**: 参数传递在调用链中出现断裂。
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1. `server/api.py` 在调用 `run_prediction` 时，没有传递 `training_mode`。
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2. `server/core/predictor.py` 在调用 `load_model_and_predict` 时，没有传递 `store_id` 和 `training_mode`。
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3. `server/predictors/model_predictor.py` 内部的数据加载逻辑，在处理店铺预测时，错误地使用了模型标识符（`store_{id}`）作为产品ID来过滤数据，导致无法加载到任何历史数据。
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- **最终解决方案 (三步修复)**:
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1. **修复 `model_predictor.py`**: 修改 `load_model_and_predict` 函数，使其能够根据 `training_mode` 参数智能地加载数据。当模式为 `'store'` 时，它会正确地聚合该店铺的所有销售数据作为历史数据，这与训练时的数据准备方式完全一致。
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2. **修复 `predictor.py`**: 修改 `predict` 方法，将 `store_id` 和 `training_mode` 参数正确地传递给底层的 `load_model_and_predict` 函数。
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3. **修复 `api.py`**: 修改 `predict` 路由和 `run_prediction` 辅助函数，确保 `training_mode` 参数在整个调用链中被完整传递。
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- **结论**: 通过以上修复，我们确保了从API接口到最底层数据加载器的参数传递是完整和正确的。现在，无论是药品预测还是店铺预测，系统都能够加载正确的历史数据用于图表绘制，彻底解决了图表显示空白的问题。
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### 16:16 - 项目状态更新
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- **状态**: **所有已知问题已修复**。
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- **确认**: 用户已确认“现在药品和店铺预测流程通了”。
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- **后续**: 将本次修复过程归档至本文档。
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