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matinal：SAP 上线期初数据导入需要做什么，应该做什么？

希望各位→点赞 + 收藏⭐️ + 留言 ⛱️万物从心起，心动则万物动‍♂️ 前言：建立科目的目的是进行核算，但科目仅仅是一个名称而已，而要反映变动情况，还需要借助于具体的形式和方法...，这就需要用到账户。...财务期初数据导入顺序：（1）维护尚未存在的供应商/客户主数据，注意相同供应商/客户可统一使用同一编号；（2）固定资产、无形资产主数据及其明细导入，检查无误后过帐到总帐；（3）应收/应付明细未清项目导入...然后按SAP的折旧计算原理测算一下月折旧额与以前的月折旧差异，如果差异较大，则需要重新测算倒推已使用年限，差异较小可不作调整，差异值将在上线当月进行调整并计入当月的期间损益。...将固定资产明细与总帐科目进行核对，通过事务代码ABST、ABST2，检查余额为0则表示正确，否则进行更改另注：假如上线时间为1月1号，导入资产时间为12月31日，此时首先要将资产的新财政年度打开AJRW，资产计入新的年度即不需要作余额结转

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大数据行业跳槽面试前你需要做什么？

大数据行业更是，你需要知道自身想要什么：在技术方面你是否需要更强的技术能力，如何能提高你的技术（在面试的时候你还可以通过面试官感受到新公司是否能为你的技术带来一个新的突破）；在薪资方面，你需要多少薪水。...2.要知道你能做什么 当你决定跳槽后你需要思考，从你自身角度来讲你是否是具备钻研精神的，遇到技术难题的时候你是否具备解决技术难题的能力；你是否还具备有领导力，当启动一个新项目的时候你有没有能力可以去影响...、驱动团队；你能不能够能把握技术，对技术敏感度是否高；这些点也都是你需要思考的，当你知道你能做什么的时候，你会发现，你对于面试官提出的问题也更能运筹帷幄。...所以，你需要明白一个道理，在找工作的时候鱼与熊掌不可兼得，你需要自身有一个衡量标准，哪些是你不能失去的哪些是你觉得可以接受的。...大数据这个行业，无论是岗位薪资都是留给有准备的人的。所以，如果你从事的是大数据行业，或者你接下来有面试跳槽的打算，建议你仔细阅读这篇文章，找到你想要的答案。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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开发项目初始需要做什么?

那便是要与开发团队约定开发规范, 例如代码规范, 数据库规范, 接口规范, 设计规范等等. 为什么要定这些, 怎样定....如果仍然有争议, 那么便通过投票来处理, 这样最后的结果就作为整个团队的规约, 并且言明, 如果在项目开发过程中, 仍然有人不按照游戏规则来, 那么就是这个人的问题了, 那这个人不尊重其他人的共同劳动成果, 那就需要不断提醒和跟这个同事交流...我用的开发语言主要是 JAVA, 所以代码规约用的是阿里的 JAVA 开发规范, 包的结构也提前定义出来, 项目中就是这种包结构了，数据库表定义必须加注释, 过去时态的要加过去时。

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大模型落地，向量数据库能做什么？

数月来，大模型风口正盛，向量数据库可以为大模型解决数据更新、知识图谱构建、消除幻觉等问题，使其在短短时间内，一跃成为最受关注的领域之一。...不仅如此，由于市面上缺少成熟的管理工具，数据格式该怎么组织、数据的更新频率如何安排、新旧数据的更迭等等，百川智能都需要额外交给工程师去做，大大增加了人员成本。...一是采用 Fine-tuning 的方式迭代演进，让大模型学到更多的知识；二是通过 Vector search 的方法，把最新的私域知识存在向量数据库中，需要时在向量数据库中做基于语义的向量检索，这两种方法都可以为大模型提供更加精准的答案...以前企业将现有数据接入一个大模型需要花 1 个月左右时间，使用腾讯云向量数据库后，最短 3 天时间即可完成，极大降低了企业的接入成本。...这样的客服机器人不仅可以支持多轮对话，更关键的是，它还支持了检索模糊的相关性，不需要维护大量同义词、词典或是相似的问法，类似相关性的语言可以交给大模型+向量数据库来解决。

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零经验转行数据分析，需要做什么准备？

相比于比较传统的商业分析师、行业分析师，除了对业务的深入理解之外，你需要有对数据有更敏锐的嗅觉。...此方向是大多数人转行大数据行业的起点，你需要熟练office软件、excel等，薪资在大数据行业中处于中下水平。...2）数据分析师（偏数据），此方向更看重数据处理基础，比如从数据库中按需求取数、按需求统计数据等，相比偏分析的数据分析师，你需要更加熟练excel、sql等。...此方向是从数据分析师向数据挖掘等技术岗升级的路线之一，你需要熟练sql、excel等，薪资相对偏分析的数据分析师有一定提升，但天花板不够高。...此方向薪资非常高，天花板也高，不过一是升级难度大，二是市场需求没有数据挖掘等方向大，一般是大型大数据公司才会需要这个岗位，比如BAT（中小公司由于成本问题，一般用轮子就好，最多稍稍优化一下已有的轮子）

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VPS重做系统都需要做什么

重做系统都快成日常了，看来还是需要整理一下。...此文件类似于/etc/profile,也是需要需要重启才会生效,/etc/profile对所有用户生效,~/.bash_profile只对当前用户生效. ~/.bashrc:该文件包含专用于你的bash...此文件类似于/etc/bashrc,不需要重启生效,重新打开一个bash即可生效,/etc/bashrc对所有用户新打开的bash都生效,但~/.bashrc只对当前用户新打开的bash生效. ~/.bash_logout

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大数据工程师是做什么的？需要哪些能力？

数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都可统称为“大数据工程师”。大数据工程师是做什么的？...分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务：找出过去事件的特征：大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。...大数据工程师有哪些方向？大数据工程师有不少细分方向，通常情况下大数据工程师分为四个具体的工作领域：大数据底层平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维。...大数据应用开发工程师：大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此大数据应用开发岗位有较多的人才需求。...大数据运维工程师：主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台等。 ? 大数据工程师需要哪些能力？

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标准TCGA大文章需要哪些数据？

可是他却连TCGA的数据是怎么来的都不知道，TCGA发了几十篇CNS大文章(自己测序的)了，每篇文章都有几百个左右的癌症样本的6种数据，这几年凑成了一万多个样本，都放在GDC里面可以根据权限下载。...同时也出来了十几篇TCGA的数据挖掘大文章(主要包括亚型，driver mutation，假基因等新型研究领域) 那么一篇标准的一个标准的TCGA大文章应该自己测哪些数据？...及附件全部下载，请后台回复TCGA大文章获取！)...接着就是芯片和测序的mRNA表达数据，然后是测序的miRNA表达就是，然后是芯片的甲基化数据，和芯片的拷贝数变异检测数据。...这么多数据都给TCGA贡献出来了，不发大文章，就没天理了。至于怎么分析，在现在我们看来，就是一些套路了。

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API开放平台网关需要做什么？

token过期则需要用户重新获取新的token，并使用新的token调用业务接口。...加解密即使使用https接口，有一些行业（例如，银行，金融，军事，政府之类的）还是希望能用自己的方式对数据（特别是敏感数据）加密。...统一规范 api开放平台作为对外开放的大门，很多东西需要统一。例如，异常码，数据参数名称，接口名称。...api平台作为业务系统一般不保存业务数据，即数据源来自于底层的各种服务，如商品服务，订单服务，库存服务等，api平台对外开放的接口往往需要通过调用多个服务的接口，但是，多个服务之间的开发规范可能不一样，...因此api平台需要对外统一口径，对各个服务返回的异常码，参数名进行包装。

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需求评审期间测试人员需要做什么？

开发眼中的需求评审 1.开始思考该版本中的需求自己目前的技术是否有难度 2.这些需求具体要怎么实现，前后端开始讨论这些数据的是前端自己去拿还是后端传给前端，接着就开启了技术讨论大会，口吐芬芳！...不能每次让测试开发吐槽"功能一大把，用户不过十" 那么需求评审时期测试到底要做什么呢？ 1.需求评审前，提前进行需求熟悉阶段，逐一分析需求点，做好准备，相关需求疑问点列好清单，带着问题去参会。...2.产品宣讲时期，就算过程有问题，不要试探打断产品的宣讲，一是节约时间，二是不礼貌，等产品将一个模块宣讲完毕，开始带着你的问题，开始你的表演，分析给项目成员听，并提出改进建议 3.当需求有问题确认需要修正

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小故事：架构师需要做什么？

需要的话，可以用不同的工具来替换现有的这些；而业务规则不会改变。嗯，没错，不过必须重新进行编码，因为在原本的数据库中这些工具都用到了。那是你的问题。什么意思？...你只是在利用多态性来隐藏从业务规则实现数据库的事实。不过仍需要一个接口，向业务规则提供所有的数据库工具。不，完全不是这样。我们没有尝试向业务规则提供数据库工具。...而是通过业务规则，为它们所需要的内容创建接口。实现这些接口就能调用合适的工具。是啊，不过如果所有业务规则需要用到每个工具，那么只需把工具放在gateway接口中。啊，我看你还是没明白。...每个业务规则类只用到数据库的某些设施。因此，每个业务规则提供的接口只能访问相应的设施。不过，这意味着需要很多接口，以及很多的小型实现类，它们又会调用其他的数据库类。很好，你开始理解了。...得了吧，为了代码，弄出来一大堆代码。恰恰相反，通过重要的架构决策，可以延缓不相关的决策。这是什么意思？记得最开始，你说想做软件架构师不是吗？你想要作出所有真正重要的决策。

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初次在Vue项目使用TypeScript，需要做什么

比如：md5 相信很多人都使用过，这个库可以将字符串转为一串哈希值，这种转化不可逆，常用于敏感信息进行哈希再发送到后端进行验证，保证数据安全性。...工具未能处理的语法和参数的类型定义，还是需要我们去修改的。要注意的是转换后注释会被过滤掉。...建议及注意事项改造过程在接入 TypeScript 时，不必一次性将所有文件都改为ts语法，原有的语法也是可以正常运行的，最好就是单个修改初次改造时出现一大串的错误是正常的，基本上都是类型错误，按照错误提示去翻译进行修改对应错误...在导入ts文件时，不需要加 .ts 后缀为项目定义全局变量后无法正常使用，重新跑一遍服务器（我就碰到过...）...目前工作中还未正式使用到 TypeScript，学习新技术需要成本和时间，大多数是一些中大型的公司在推崇。

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大数据能做什么

在海量数据的背景下 1、快速查询 2、数据存储（超大量数据的存储，单个大文件（超过了一个硬盘最大的容量）） 3、快速计算（与传统方案对比传统用了一个月，大数据用1小时） 4、实时计算...(立刻马上) 5、数据挖掘（挖掘实际存在但是没有发现的有价值的数据）

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大数据能做什么?

后来麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。...研究机构Gartner给出了这样的定义： “大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。...简单理解为： "大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。...大数据，大在于海量，单机无法快速处理，需要通过垂直扩展，即大内存高效能，水平扩展，即大磁盘大集群等来进行处理。大数据可以做什么？（1）结构化的数据：即有固定格式和有限长度的数据。...金融：大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。零售餐饮行业：利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式。

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【数据科学】数据科学可以做什么

对于一些问题，尤其是以“多少个”开头的问题，负数需要被解读为0，分数要取近似整数。多类分类作为回归问题有时看似多元分类的问题事实上比较适合做回归。比如，“哪个新闻故事对读者来说更有趣？”...“我船队的哪个货舱最需要维修？”可以被转述为“我船队的货舱各在多大程度上需要维修？” “我的顾客中，哪5%明年会转向我的竞争对手？可以被转述为“我的每个客户明年各有多大可能转向我的竞争对手？”...如果目标是总结、简化、压缩或提炼一些数据，要选用的工具就是维度归约和聚类。我现在该做什么？第三个机器学习算法家族重视采取行动。...它们需要对于某个行为获得反馈，判断此行为是好或中性或大错特错。通常增强学习算法很适合需要在无人类监督下做出许多小决策的自动化系统。电梯、供热、降温和灯光系统是不错的选择。...增强学习通常需要比其他算法做更多努力，因为它与系统的其他部分紧密相连。这里的优势是多数增强学习算法可以在没有数据的情况下开始工作。它们在运行中收集数据，从尝试和错误中学习。

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安全数据科学家的日常：需要做什么？将面对哪些挑战？

你将看到作为一名安全数据科学家的日常生活是何种状态，以及成为一名高效的数据科学家需要做什么。我们还分享了如何处理数据科学问题，以及在不可避免的挑战面前如何应对的技巧。...我们的同事们拥有不同学科的学位：心理学、数据科学、数学、生物化学、统计学和计算机科学。虽然安全数据科学偏向于那些在科学定量化方法方面受过正规训练的人，但同时也需要具有不同背景的人加入进来。...当你在一个组织或机构内工作时，在确定一个好的问题的过程中，经常需要同那些并非数据科学家的合作者进行沟通交流。...随着时间的推移，你会开始享受并期待数据为你带来的惊喜。 2. 无穷的好奇心数据科学项目需要研究数据来发现模式、异常和趋势，然后利用这些来构建我们的系统，这与软件工程和IT项目非常不同。...识别这些数据中相互关联和相互作用的机理并不容易：通常需要运行数百个实验或分析，才能理解数据的总体形状和隐藏其中的故事。

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大数据能为反恐做什么？

据国内学者相关研究成果显示，采用大数据分析模型对恐怖袭击历史数据中隐含的可演化信息进行学习，利用所获取的结果进行未来的恐怖袭击预测。...仿真结果证实，利用大数据分析的预测精度和效率都高于传统模式。据公开报道，通过对社交网络等信息的大数据挖掘，我国成功破获多个涉恐案件。而随着数据量的增长，利用大数据来打击犯罪的比例正在提高。...“ 这个事情的难度在于如何从成千上万的数据库中快速构建联系，及时找出最关键线索。大数据分析能力是基础之一。这方面，国内的互联网三大巨头BAT积累颇深，并不逊色于美国。...在代表大数据能力的Sort Benchmark排序竞赛中，国内云计算服务商阿里云用不到7分钟就完成了100TB的数据排序，打破了国外厂商多年的霸主地位。...中国工程院院士汪懋华认为：“大数据科学是一种应用驱动性很强的服务，需要从战略上重视大数据的开发和利用，把它作为推动经济发展方式和社会公共管理等的有力抓手。要着力研究大数据可以做什么、怎样做。”

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大数据能为品牌做什么？

当大数据话题在全球沸沸扬扬，许多品牌经营者想知道，大数据能为企业做什么？又该如何运用大数据？动脑特别邀请各界的资深行销人，与读者分享他们的第一手观察。...于是星传团队透过大数据，了解中国民众在春节期间和媒体的互动行为，重新安排叁大媒体。...客观数据为基底策略仍需人性洞察 Parthasarathy强调，大数据能帮助品牌经营者用客观的角度下决定，但好的决策，需要同时注重量和质，因此行销人仍需要懂得生活者洞察，随时关注热门趋势与话题...有些刚接触大数据的品牌经营者会问：我要用大数据做什么？又该如何运用？ ...各行各业的经营者，只要拥有清楚的品牌策略和目标，大数据科技就有机会帮他们更快抵达目的地。　　见中国大数据：大数据能为品牌做什么？

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安全数据科学家的日常：需要做什么？将面对哪些挑战？

本文摘自于《基于数据科学的恶意软件分析》一书，作者分享了自己成为专业安全数据科学家的职业道路。你将看到作为一名安全数据科学家的日常生活是何种状态，以及成为一名高效的数据科学家需要做什么。...第一个领域是确定问题，涉及明确数据科学可以解决的安全问题。例如，我们可能假设，可以基于数据科学识别鱼叉式网络钓鱼邮件，而识别用于混淆已知恶意软件的特定方法，则是一个需要研究的问题。...当你在一个组织或机构内工作时，在确定一个好的问题的过程中，经常需要同那些并非数据科学家的合作者进行沟通交流。...随着时间的推移，你会开始享受并期待数据为你带来的惊喜。 2. 无穷的好奇心数据科学项目需要研究数据来发现模式、异常和趋势，然后利用这些来构建我们的系统，这与软件工程和IT项目非常不同。...识别这些数据中相互关联和相互作用的机理并不容易：通常需要运行数百个实验或分析，才能理解数据的总体形状和隐藏其中的故事。

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想刷 LeetCode ，在此之前需要做什么准备？

平时挺多人问我类似的问题：吴师兄，我是非计算机专业的学生，想刷 LeetCode ，请问在此之前需要做什么准备？...一般我的回答都是这样的：只有你会基础的语法，比如知道数组、链表怎么初始化，再加上了解一些基础的数据结构，比如栈、队列、链表、二叉树这些，就足以开始你的刷题之旅。...绝大部分情况下，LeetCode 算法题的代码就是基础语法+基础数据结构就能解决的。不信的话，你可以往前看看我最近写的那些文章，里面涉及的代码来来回回就那些关键字。...但是，如果你连基础的数据结构都没有掌握，那刷起题可就费劲了，基础不牢，地动山摇！比如，来看这样一道算法题，如果你连栈的先入后出的特点都不了解，不可能做出来的。...理解清楚题意之后，操作点实际上就是在这个栈上面了，只需要每次都借助先入后出的特点即可。

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