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SAP系统中已有的存货和调整

1、既调整数量又调整 TECO:migo 选择收货-其他 无采购订单移动型501 输入账科目 产生会计凭证: Dr:原材料 Cr:调整科目 (待处理财产损益或应付) 2、只调数量不调 ①调整库存 (增加) MIGO-收货-其他 511移动于V价格的物料会影响移动型 ② 调减少库存数量 MIGO-收货-其他 512移动于V价格的物料会影响移动型 3 只调不调数量 ① MR22 借贷物料即存货的调整 如果V价,则 Dr:原材料库存商品 Cr:材料差异 如果是标准价,标准价格在期间内不变的,则 Dr:材料差异(如果实施了物料账,则该差异单边反映接收方) Cr:材料差异 ② MR21 于使用V价格的物料,则调整后影响价格。 Dr:原材料库存商品 Cr:材料差异 ③ MIRO:使用发票校验在“账科目”屏输入账科目,在“物料”屏,输入需要调整的物料号,与MR22相比,可以和采购订单相关联。

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input输入控制(保留小数点后一位)

但是项目需求是输入时做一定限制: (1).第一位只能输入数字; (2).只能输入一个小数点及后面一位;实现方法: 1.js方法限制** * 输入控制 *export function numberCheck

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    使用PyTorch音频

    作者 | Aakash来源 | Medium编辑 | 代码医生团队什么是问题?就是将其配给特定的别。 这本质上是一个问题是什么,即将输入数据从一组这样的别,也称为配到预定义的别。机器学习中的问题示例包括:识别手写数字,区垃圾邮件和非垃圾邮件或识别核中的不同蛋白质。 用来此项目的环境在anaconda云上可用。https:anaconda.orgaakash_pytorch-cuda可视化数据音频数据通常以波状图的形式可视化。波形图是由两个轴组成的图形。 以下代码使用python中的librosa包为每个显示一个波形图。最初提取每个音频文件的路径并将其存储在字典中。 forward(self, xb): return self.network(xb)model=UrbanSound8KModel()model2=UrbanSound8KModel2()为了更快地训练

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    【SAP MM系列】SAP系统中已有的存货和调整

    1、既调整数量又调整  TECO:migo  选择收货-其他 无采购订单移动型501 输入账科目 产生会计凭证: Dr:原材料                             Cr:调整科目 (待处理财产损益或应付)   2、只调数量不调     ①调整库存(增加)        MIGO-收货-其他   511移动型   于V价格的物料会影响移动型     ② 调减少库存数量           MIGO-收货-其他   512移动型   于V价格的物料会影响移动型    3 只调不调数量       ① MR22 借贷物料即存货的调整         如果V价,则 Dr:原材料库存商品 ,则该差异单边反映接收方)                               Cr:材料差异     ② MR21 于使用V价格的物料,则调整后影响价格。                       Dr:原材料库存商品                                  Cr:材料差异        ③ MIRO:使用发票校验在“账科目”屏输入账科目,在“物料”屏,输入需要调整的物料号

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    定期存款利率,输入,输入年限,计算本息

    定期存款利率,输入,输入年限,计算本息导包import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String [] args) { 某银推出了整存整取定期储蓄业务,其存期为一年、两年、三年、五年,到期凭存单支取本息。 存款年利率表如下: 存期 年利率(%) 一年 2.25 两年 2.7 三年 3.25 五年 3.6 请存入一定(1000起存),存一定年限(四选一),计算到期后得到的本息 本息计算方式:本+本 ×年利率×年限 创建键盘输入象 Scanner scan = new Scanner(System.in); 获取输入的 System.out.print(请输入需要存入的:); int money ; } }else{ System.out.println(存款1000起存!); } 输出 System.out.println(本息是:+amount); }}

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    TensorFlow练习2: 评论

    如果你内存充足,当我没说2、训练好的模型的保存和使用3、使用的模型没变,还是简单的feedforward神经网络(update:添加CNN模型)4、如果你要运本帖代码,推荐使用GPU版本或强大的VPS 使用的数据集使用的数据集:http:help.sentiment140.comfor-students (情绪析)数据集包含1百60万条推特,包含消极、中性和积极tweet。 运:?训练模型保存为model.ckpt。

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    TensorFlow练习1: 评论

    和TensorFlow似的库还有Caffe、Theano、MXNet、Torch。 实现神经网络Ubuntu 16.04 安装 Tensorflow(GPU支持)Andrew Ng斯坦福公开课https:github.comdeepmind本帖展示怎么使用TensorFlow实现文本的简单 测试nltk安装:>>> from nltk.corpus import brown>>> brown.words()Python代码:# -*- coding:utf-8 -*-评论import lex = < 2000 and word_count > 20: # 这写死了,好像能用百比 lex.append(word) # 齐普夫定律-使用Python验证文本的Zipf布 http: hide layer n_layer_2 = 1000 # hide layer(隐藏层)听着很神秘,其实就是除输入输出层外的中间层 n_output_layer = 2 # 输出层 # 每次使用50条数据训练

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    TensorFlow 入门(2):使用DNN数据

    刚看到这篇文章的时候,中间出现了几种鸢尾花的图案,我还以为输入是图片,API 会图片识别,后来发现输入的训练集只是一组组特征数据(包含花萼的长度宽度和花瓣的长度宽度),可以看做能够解决这样的一个问题 可以看到测试集的准确率是 96.67%,共 30 个测试数据,错了 1 个。 那么未来于单个输入数据,我们怎么使用训练好的模型呢? ,这样可以直观的看到训练的效果,其中包含了几个在训练集中没有的数据,训练集中的坐标点绝值都限制在 10 以内,测试中传入了坐标值为 100 的点,看是否能够得到正确的结果:# 传入数据,def 2000 次训练耗时将近 8s,14000 次差不多耗时 1 钟,在训练完毕后,如果只是需要数据,则耗时可以降低到 0.5s 左右,其中加载训练数据耗时 0.22s,数据耗时 0.2s 学会使用 DNN 器之后,如果有一些数据,有几个输入特征值,需要将其,就可以采用 DNN 器很方便地处理,前提是训练的数据集数量足够,这样才能达到比较好的训练效果。

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    文本(六):使用fastText文本--小插曲

    测试facebook开源的基于深度学习的文本的fastText模型  fasttext Python包的安装:pip install fasttext11 第一步获取文本,文本直接用的清华大学的新闻本 import jieba basedir = homelicorpusnews #这是我的文件地址,需跟据文件夹位置更改dir_list = ##生成fastext的训练和测试数据集 ftrain 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394012345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940 第二步:利用fasttext ,没有fasttext的调参,结果都基本在90以上,不过在预测的时候,不知道怎么多出了一个constellation。 因此在第一步准备数据的时候可以根据lottery和constellation的数据训练集和测试集的大小划,或者简单粗暴点,这两没有达到我们的数量要求,可以直接删除掉

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    用生成抗网EHR估算

    处理缺失数据的一种新方法是生成抗网(GANs),它在图像生成和转换方面已经产生了巨大的研究兴趣。最近,研究人员试图将GANs应用于EHR数据的缺失数据生成和估算:这里的一个主要挑战是数据的性质。 基于GAN的数据生成的最先的解决方案包括强化学习,或者学习和真实潜在特征空间之间的双向映射,这样GAN就只需要生成真实值的特征。 然而,这些方法都是为了生成完整的特征向量,而不是只缺失的特征子集置换。在本文中,我们提出了一个简单而有效的方法,该方法是基于以前关于数据归因的GANs的工作。 我们首先通过讨论抗性训练在特征的情况下经常失败的原因来激励我们的解决方案。然后,我们推导出一种新的方法来重新编码特征以稳定抗性训练。 用生成抗网EHR估算.pdf

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    思维导图 - 如何信息

    选定的项目、工序或操作,都要从What, Who, Where, When, Why, How, How much, Effect等六个方面提出问题思考。 PDCA:PDCA是英语单词Plan(计划)、Do(执)、Check(检查)和Act(处理)的第一个字母,PDCA循环就是按照这样的顺序质量管理,并且循环不止地下去的科学程序。 宏观环境因素作析,不同业和企业根据自身特点和经营需要,析的具体内容会有差异,但一般都应政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological )这四大影响企业的主要外部环境因素析。 代表制定动计划和评审时间。 4P:4P营销理论适用于析企业的经营状况,可视为企业内部环境,pest析的是企业在外部面的环境,而4P是针内部。4P包括产品、价格、渠道、促销四个维度。

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    通过视觉属性概念

    我们假设世界上的物质是由两概念来表示的,即物质概念和概念,前者是指精神上的(视觉)知觉,后者是指(基于语言的)。 基于这一区别,我们提出了一种构建实体概念词汇语义的通用方法,即用视频或照片等媒体节点注释,从中提取实体概念,并与相应的概念相关联。 这种方法论是以阮 · 加纳坦原创的多面方法为基础,针物质概念的问题语境化的。关键的新颖之处在于,层次结构是利用物质概念的自然属性建立起来的,而语言学上定义概念的属性只是用来描述物质概念。 该方法的有效性通过提供一个正在的项目的一些亮点得到了证明,该项目的目标是建立一个大规模的多媒体多语言概念层次结构。 通过视觉属性概念.pdf

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    jmeterjava测试

    java怎么测试,。 肯定要写代码了,又要写代码,那是肯定的,不只是可以Java的功能测试,还可以java压力测试,测试单个或者单个java接口的压力,那么我们应该怎么测试,应该怎么写代码?听听雷子来给你说道。 ,我们导出来jar包,然后放到jmeter的libext文件下,就可以启动我们的jmeter测试了。? 这里我吧add,addnum和最后要断言的sum都是在这里输入的,接下来,我们就是保存我们的测试脚本测试了。? 测试结果,我们完成了java的测试,做压测,我们只需要根据我们的需求相应的压测就析结果和jmeter测试http请求是一样的。

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    学习测试执编码和(CS SE)

    为了实现这一目标,我们测试执跟踪使用了监督学习。我们将执跟踪的一小部标记为通过或失败。我们使用标记的痕迹来训练神经网络(NN)模型,以学习区给定程序的传递与失败执的运时模式。 我们构建此NN模型的方法涉及以下步骤:1.编写程序以记录执轨迹作为方法调用和全局状态的序列;2.用其结论标记执轨迹的一小部;3.设计NN组件将执跟踪中的信息嵌入到固定长度的矢量中;4.设计一个使用跟踪信息的 NN模型;5.程序中看不见的执跟踪评估推断出的模型。 我们发现,所有学科计划的模型均能达到95%以上的高精度,召回率和专一性,而仅训练的平均痕迹数为9%。 原文作者:Foivos Tsimpourlas, Ajitha Rajan, Miltiadis Allamanis原文地址:https:arxiv.orgabs2001.02444 学习测试执编码和

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    如何用点云车辆和识别?这是MIT学生的

    大部时候,我一直都是用公开数据集,激光雷达(LiDAR)数据识别。 过去几个月我的大部工作,就是想办法让Voyage的自动驾驶出租车车辆和。我使用的工具是三维视图(LiDAR点云)+深度学习。? 在Vispy的帮助下,我大量的点云了有序的可视化,然后在似真实世界的环境中模型调试。我这次实习的另一个收获是,直接从模型的损失曲线中很难看出问题。 我搭建的模型之一,是一个编码解码器(Encoder-Decoder)网络,能够多个通道的输入数据预测。从这些嘈杂的预测中,我们可以推断出面前物体的真实别。 这种模型非常强大,可以某些传感器和处理错误免疫。例如,依靠象大小和形状的模型很容易出现检测错误。而编码解码器模型可以通过识别场景中的模式并直接转变为预测来回避这样的问题。??

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    python如何测试

    交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起步啊,哈哈哈哈哈 下面介绍针的测试,很多程序中都会用到,因此能够证明你的能够正确地工作会大有裨益。 如果针的测试通过了,你就能确信所做的改没有意外地破坏其原有的为。1.各种断言的方法python在unittest.TestCase中提供了很多断言方法。 ------你所做的大部工作都是测试中方法的为,但存在一些不同之处,下面来编写一个测试。 再次运test_survey时,两个测试(针单个答案的测试和针三个答案的测试)都通过了:.. python将先运它,再运各个test_打头的方法。这样,在你编写的每个测试方法中都可使用在方法setup()中创建的象了。

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    SVM、随机森林等新闻数据预测

    上市公司新闻文本析与预测基本步骤如下:从新浪财经、每经网、融界、中国证券网、证券时报网上,爬取上市公司(个股)的历史新闻文本数据(包括时间、网址、标题、正文) 从Tushare上获取沪深股票日线数据 (开、高、低、收、成交量和持仓量)和基本信息(包括股票代码、股票名称、所属业、所属地区、PE值、资产、流动资产、固定资产、留存资产等) 抓取的新闻文本按照,去停用词、加载新词、词的顺序处理 (已贴标签)文本析(构建新的特征集),然后利用SVM(或随机森林)文本析结果训练(如果已保存训练模型,可选择重新训练或直接加载模型),最后利用训练模型实时抓取的新闻数据预测开发环境 ,并贴上新的文本标签方便往后训练模型从数据库中抽取与某支股票相关的所有新闻文本将贴好标签的历史新闻训练,利用训练好的模型实时抓取的新闻文本预测 * 新闻爬取(crawler_cnstock.py 这5个py文件,而且可能因为方服务器没有响应而重复多次运这几个文件才能抓取大量的历史数据接着运run_crawler_tushare.py从Tushare获取基本信息和股票价格最后运run_main.py

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    Python使用系统聚算法随机元素

    系统聚算法又称层次聚或系谱聚,首先把样本看作各自一,定义间距离,选择距离最小的一元素合并成一个新的,重复计算各之间的距离并重复上面的步骤,直到将所有原始元素成指定数量的。 import randrangedef generate(s, m1, m2): 生成形式如的随机坐标 x = return xdef xitongJulei(points, k=5): 根据欧几里得距离points ,最终划为k points = points while len(points)>k: nearest = float(inf) # 查找距离最近的两个点,合并 # 合并后的两个点,使用中点代替其坐标 = xitongJulei(points, k=2)print(result.center(20,=))print(result) 附上代码截图方便理解代码的齐关系:? 某次运结果:======origin:======= =======steps:==============result=======

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    用 Python 成绩

    我们用 PyCharm 新建一个 Scientific 项目,项目名称和目录随便(因为是成绩,所以我就把项目叫做 GradeSummary),如图所示。 ? 每个列表中有三个元素(第几个元素就应第几学年)。另外我们还需要一个学年的序列,因为要算每一学年的学业平均和考试课平均。 第一个问题,如果成绩,补考成绩,重修成绩应的数据型不一样,比如我,没有补考和重修,补考成绩和重修成绩应的数据型是字符串,怎么办? 这个问题解决起来很简单,只要把补考成绩和重修成绩修改成 0 就了,这样就可以比较,而且结果没有错误。 第二个问题,像“合格”这样的数据怎么办? 如果建议修读学期是 1 或者 2,那么应第 1 学年;如果建议修读学期是 3 或者 4,那么应第 2 学年;以此推。

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    使用预训练模型(Paddle、PyTorch)

    提交结果别使用两种框架,加载预训练模型,数据下载:千言数据集:文本相似度 1. ) logits = self.clf(cls_embedding) probs = F.softmax(logits) return probs class Recongnizer(): # 识别器 convert_data, tokenizer=self.tokenizer, datasetname=self.datasetname, max_seq_len=self.max_seq_len) # 数据批量打包 batch_probs = np.concatenate(batch_probs, axis=0) return batch_probs def writeToFile(self, test_ds): # 测试集预测 self.tokenizer = tokenizer self.max_seq_len = max_seq_len self.dataset = self.ct = 0 for d in data: # 数据

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      数据安全中心(DSGC)是通过数据资产感知与风险识别,对企业云上敏感数据进行定位与分类分级,并帮助企业针对风险问题来设置数据安全策略,提高防护措施有效性。

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