一、ME31K 创建基本协议（数量合同） 数量合同是采购组织与供应商之间的一种协议，用来在指示期间减少或增加产品的特定数量。采购组织通过根据协议下达采购订单来履行合同。现在，这些采购订单称之为下达订单（或部分下达订单）。供应商通过供应已下达数量来履行合同。 创建部分下达订单时，要参考相关的合同。系统会自动更新合同中的已下达数量。 角色采购员 后勤-物料管理-采购-框架协议-合同-创建 1. 在 创建合同: 初始屏幕上，输入以下值并选择 回车： 字段名称用户操作和值注释供应商300000 协议类型MK选
CPU使用率指的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计。
在任何数据库中统计信息是帮助数据库查询中走更适合的查询路径的基础，MYSQL 8 中持久化的统计信息怎么做，怎么能持久化后提高执行计划的稳定性。
对索引字段进行函数操作、隐式类型转换或字符编码转换都可能导致MySQL优化器放弃使用索引，从而影响查询性能。定期使用EXPLAIN命令分析SQL语句的执行计划，是提升数据库性能的有效方法。
客户端: import socket if __name__ == '__main__': # 创建tcp客户端socket tcp_client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) # 和服务端socket建立连接 tcp_client_socket.connect(("192.168.131.106", 7878)) # 接收用户输入的文件名 file_name = inp
Sentinel的熔断降级实现有两个模式，一开始是基于熔断规则的简单处理(说简单其实不简单)，目前已改为了基于断路器模式实现，这也是业内常见实现。
问题描述：N个人围成一圈，从第一个人开始报数，报到m的人出圈，剩下的人继续从1开始报数，报到m的人出圈；如此往复，直到所有人出圈。（模拟此过程，输出出圈的人的序号）
SQL Server数据库中统计无记录数的表 大家使用的时候，将sql脚本中的红色[TestDB] 换成你的目标数据库名称。 1 /********************************
前几天在Python最强王者交流群【Wendy Zheng】问了一个英文文本中统计关键词的问题，这里拿出来给大家分享下。
Web服务器的各种系统管理工作包括了多Nginx/Apache 日志的统计，python使这个任务变得极其简单，下面分享两个小脚本。
回顾2015，总体而言Flink在功能方面已经从一个引擎发展成为最完整的开源流处理框架之一。与此同时，Flink社区也从一个相对较小，并且地理上集中的团队，成长为一个真正的全球性的大型社区，并在Apache软件基金会成为最大的大数据社区之一。接下来看看一些有趣的统计数据，其中就包括Flink每周最繁忙的时间是星期一，肯定出乎很多人所料：） 社区发展 首先，我们从Flink的GitHub库中看一些简单的统计。在2015年，Flink社区规模扩大了一倍，人数从大约75名贡献者超过150名。从2015年2月至2
在去年3月份一场人机大战吸引了全世界的眼光，当镜头追随着 李世石、戴密斯甚至是跟这场比赛相关的每一个人时，一个人却尽可能地避开了所有的视线，尽可能把自己变成隐形人，低调地履行着阿尔法狗“人肉臂”的角色。这就是Aja黄，代替阿尔法狗与李世石对决的人，就是这样，对局室中包括李世石、裁判等人都会去洗手间，而Aja黄博士连续4局比赛都一直从头坐到尾。每局比赛都会超过4个小时，这段时间里他不喝水、不去洗手间，甚至没有任何表情。 正如人们所知道的，人机大战是通过谷歌云服务连接到酒店的对局室。阿尔法狗的服务器是在美国
在大小为n的集合中，一个k字符串构成一个k排列的概率是1/k!，这是由于排列的总数是k!，而每个字符串被选中的概率是相等的，因此每个字符串构成一个排列的概率是1/k!。
05，09的黑客大战，黑客们用的大多是老掉牙的ddos攻击，很多人连工具都不会编写，用的多线程攻击器还是容小子之类的脚本，这反映了大多数黑客根本就没有技术可言。
数据类型的应用场景？ 字符串string 可以通过set key value 实现单值缓存 可以通过setnx product:10001 true 实现分布式锁，返回1表示获取锁成功，返回0表示获取锁失败，这个值已经被设置过 可以通过incr acticle:readcount{文章id} 实现计数器，每执行一次加一 可以通过incrby orderId 1000 实现分布式系统全局序列号，一次性拿1000个序列号，在redis里面加一，批量生成序列号提升性能 因为string 类型是二进制
2） 可以多源下载：有人疑问了？如果只有一个人下载，此时BT下载是不是就没什么优势了。NO!就算只有一个人下载，这个用户如果用普通http，一般是从单个服务器下载，如果遇到这个服务器比较慢，他只能忍受。但如果是p2p的系统，p2p后端可以有多台服务器，比如你购买10几台服务器，带宽又便宜，又不限流量，这种模式下，下载是从10几台服务器一起下载，速度还是要快，而且就算一台服务器宕机，也不影响下载，这个也是p2p的一个很大的好处。服务器运维时，上下线对用户没有任何影响。
蓝桥签约作者、大数据&Python领域优质创作者。维护多个大数据技术群，帮助大学生就业和初级程序员解决工作难题。
目前Python已经被应用于各个领域，即使是这样的牌局，也可以用Python算出最佳的出牌方案。
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
导语：本文作者为解决一个JDK性能问题，从堆栈分析，到GC分析，再到Safepoint原因分析，最终定位到问题根因与所用的JDK版本有关。并整理成文，与所有Java相关开发的同学分享此次经验。
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
2022年第 12 期《python接口web自动化+测试开发》课程，9月17号开学（课程全面升级！） 主讲老师：上海-悠悠 上课方式：微信群视频在线教学，方便交流 本期上课时间：2022年9月17号 - 2022年12月17号，周六周日上午9:00-11:00 报名费：报名费3000一人（周期3个月） 联系微信/QQ：283340479 课表如下 直播课程主要涉及的内容： 1.fiddler抓包与接口测试（测试基础必备） 2.postman 接口测试 （新增） 3.python+pytest+allur
2022年第 11 期《python接口web自动化+测试开发》课程，6月5号开学（课程全面升级！） 主讲老师：上海-悠悠 上课方式：微信群视频在线教学，方便交流 本期上课时间：2022年6月5号 - 2022年9月12号，第一个月上课时间在周日上午9:00-11:00 后面每周六、周日晚上20:30-22:30 报名费：报名费3000一人（周期3个月） 联系微信/QQ：283340479 课表如下 直播课程主要涉及的内容： 1.fiddler抓包与接口测试（测试基础必备） 2.postman 接口测试 （
目前，Hive底层使用MapReduce作为实际计算框架，SQL的交互方式隐藏了大部分MapReduce的细节。这种细节的隐藏在带来便利性的同时，也对计算作业的调优带来了一定的难度。未经优化的SQL语句转化后的MapReduce作业，它的运行效率可能大大低于用户的预期。本文我们就来分析一个简单语句的优化过程。
大数据文摘授权转载自夕小瑶的卖萌屋 作者：python 各位在CS（计算机）科研的苦海中挣扎的亲们，有没有觉得这些年科研越来越卷，论文越来越难发？ 实锤了！用数据说话，计算机领域的论文真的越来越卷了！ 最近，一篇德国伍珀塔尔大学的硕士毕业论文，基于DBLP Discovery Dataset数据集，对 1936~2022年之间的，计算机学科发表的500万篇论文做了统计分析。 今天，小编就带大家看看这篇文章，看下计算机领域的科研最近卷成什么样子。 论文题目： Analyzing the State of Co
近日，某培训机构的 IT 前来求助，归纳起来就两个问题：1、一人下载，全网都卡，学员和老师都是怨声载道；2、老师直播的时候，网速得不到保障，面临线上学员的投诉，培训机构压力山大。
vmstat是一个很全面的性能分析工具，可以观察到系统的进程状态、虚拟内存使用、磁盘的IO、中断、上下文切换、CPU使用等情况。在操作系统性能分析中，能100%理解vmstat输出的含义并灵活应用，是性能分析必备的基本能力。
近两年来人们聊天的很多话题中都会带有大数据这个词，或是某个行业的数字是从大数据中得出的，那么大数据是不是老百姓们理解的有关部门从每个行业的总量中统计分析出来的数据吗？那这个数据的可靠性强吗？在人们还没有搞明白大数据的情况下，又出现了一个海量数据，海量数据与大数据的关系是什么，他们有什么关联吗？还是大数据的升级版才是海量数据，今天来聊一下海量数据与大数据的关系吧！
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作，本文将主要从以下几个方面展开介绍：
数据科学，据说是本世纪最吸引人的工作，已经成为我们许多人梦寐以求的工作。但对某些人来说，数据科学看起来像一个充满挑战的迷宫，让人无从下手。如果你也是其中之一，那就继续阅读。
最近在给某网站的后台添加一系列的统计功能，遇到很多需要按条件计数的情况。尝试了几种方法，下面简要记录，供大家参考。
对于流程图各个文章中使用的方式可能不太一致，笔者比较赞同的写法是PRISM推介的流程图，分为identification, screening, egligibility, included 四个部分如下图
image.png FI163通过直接资本化进行资产购置 若要采购没有在建资产(AuC)阶段的资产投资，您需要将资产直接资本化到资产会计中。成本中心经理对新资产的请求进行批准，通过采购部门进行采购，并且在处理供应商发票时将与采购订单相关的成本进行资本化。 流程步骤业务条件业务角色事务代码预期结果创建投资订单预算用于追踪资产购置。资产会计KO04一个用于追踪资本购置的内部订单被创建。为投资订单创建预算资产购置的预算已经被批准。资产会计KO22资产购置的预算已记入到资产投资订单。批准投资订单资产购置已经被批准。
前几天在Python最强王者交流群【Wendy Zheng】问了一个重复值删除的问题，这里拿出来给大家分享下。
虽然很多人经常接触统计，甚至读本科/硕士/博士时都学习过，但是当他们亲自处理数据时往往极易陷入懵逼状态，不知用哪种方法比较合适，不知如何选择更佳解决方案。这便使得不少人认为统计很难。 事实真是如此吗？实际上，在日常学习工作中统计可以说是数据分析的基石，而统计学则是数据挖掘和大数据的基础学科。 因此作为一门研究数据收集、整理与分析的学科，统计学无疑能够帮助我们实现数据运用的终极目标（终极目标：洞悉本质、确定规律、预测未来），而在掌握统计思想的前提下，选择恰当的统计分析方法将让我们更为科学地理解和掌握数据的本
本项目基于RuoYi进行搭建，在若依基础上进行功能构建、数据连接。 📷 一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目，模拟一个电厂、六台风机，数据采用随机数实时插入到时序数据库中，再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。其中统计信息存放在关系型数据库中。 在线演示地址: http://tenddb.zsis.net:8080 账号:root1 密码:123456 演示环境没有删除、修改权限权限。 二、系统设计 2.1 设计目标 1.显示机组的运行数据，如机组的瞬时发电功率、累计发电
该采购流程使用报价请求，采购申请可以通过物料需求计划流程生成或由申请人手动生成。买方验证采购申请的准确性，然后将采购申请转换成采购订单。 同时也可以通过手动创建采购订单。 采购订单在签发给供应商之前，应根据预先确定的数量进行审批。 供应商的货物装运和接收须按照供应商凭证上参考的采购订单来进行。 发票由供应商提供。发票的输入应参考采购订单。 流程步骤业务条件业务角色事务代码预期结果显示采购申请列表当您要审核采购申请并进行分配时，执行此活动。采购员ME57要查看所有分配的采购申请（按采购组、物料、工厂），请使用
随着深度学习、机器学习等技术的火热发展，python 作为一种面向对象的动态类型语言也跟着火了起来。 不少计算机科班出身的同学，在大学期间学习的多是 C++或 java，虽然转向 Python 难度并不大，但是有些 Python 使用的小技巧，由于受限于 C++和 java 思维的限制，可能不会往那方面去想（毕竟当我知道了一些 Python 的技巧之后，直接惊叹“卧槽，还能这样搞？ ！ ”）
机器学习作为人工智能领域的一个重要主题，已经被大家关注相当一段时间了。机器学习提供了有吸引力的机会，进入这一领域工作并不像想像中那么困难。即使你在数学或编程方面没有任何基础，这也不是什么问题。取得成功的最重要的因素是由足够的兴趣和动力去学习。
如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。
比如：教育培训类产品的用户，从首页进入到最终完成支付的行为，大多需要经过搜索课程，查看课程详情、点击购买、立即支付、支付成功，我们需要将按照流程操作的用户进行各个转化层级上的监控，寻找每个层级的可优化点；对没有按照流程操作的用户绘制他们的转化路径，找到可提升用户体验，缩短路径的空间。
功能：用于读取某日志文件，可指定某个匹配条件，返回文本中匹配到的该行和前面的n行。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。而我们所想要实现的留言过滤其实是一种分类行为，是通过对于概率的判断，来对样本进行一个归类的过程。
目前公司使用 Jira 作为项目管理工具，在每一次迭代完成后的复盘会上，我们都需要针对本次迭代的 Bug 进行数据统计，以帮助管理层能更直观的了解研发的代码质量
做推荐系统的时，我们需要了解我们的用户，也就是说需要对用户的基本情况、基本喜好有个了解。
最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本案例采用朴素贝叶斯模型。朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，本节对此算法作了重点分析。
在前面发布的Zabbix与乐维监控对比分析文章中，我们评析了二者在架构与性能、Agent管理、自动发现、权限管理、对象管理等方面的差异。接下来让我们一起看看二者在告警管理方面的差异。
影响因子是某一期刊的文章在特定年份或时期被引用的频率，是衡量学术期刊影响力的一个重要指标。许多著名学术期刊均会在其网站上注明期刊的影响因子，以表明其在对应学科的影响力；许多知名学府也以学术期刊的影响因子作为评判研究生毕业的主要标准。
在 使用Spark读取Hive中的数据 中，我们演示了如何使用python编写脚本，提交到spark，读取并输出了Hive中的数据。在实际应用中，在读取完数据后，通常需要使用pyspark中的API来对数据进行统计或运算，并将结果保存起来。本节将演示这一过程。
本示例使用Python和SAS分析了预防高危药物研究的结果。这个社交网络有194个节点和273个边，分别代表药物使用者和这些使用者之间的联系。
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