a）如果是有物料号的采购，则该价格来自于物料主数据里里的成本价（移动平均价或者标准价），自动取值；如果该物料是第一次采购或者物料主数据里的成本价是0，则需要业务人员手工输入评估价；
导语 | 腾讯云+社区联合腾讯码客、腾讯安全平台部全新打造的创新赛事【腾讯极客挑战赛 | 鹅罗斯方块】正式落幕。玩鹅罗斯方块，玩点不一样！在短暂10天内，4570名参赛者或以自己的硬核技术诠释着 “代码无所不能”；或坚持游戏主义，手玩出一片天。 最终11263次有效提交中，涌现出一批出众的作品。快跟上团队！一睹大牛精心贡献的解题报告。 本期为大家带来亚军大佬——北航研究生陈铭煊的报告。看完他的解题过程，小编直呼“我的强迫症治好了！”（请看下方视频） 大佬这样说 在七月末，出于偶然了解到腾讯极客挑战赛这
数据猿导读 房产抵押贷款、按揭贷款是银行或其他金融机构以借款人提供房产或地产作为还款物质保证的抵押贷款。它是房地产信贷业务的主要形式，在贷款业务中占据非常重要的地位。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融
文 | 曹凯 小程序出来有两个月了，可能很多人忽略了一个细节：一家公司或者单位，可以申请 50 个小程序。 为什么可以申请 50 个？一个企业真的需要多个小程序吗？ 答案是肯定的，因为真的可能需要 50 个。产品或者服务的碎片化，决定了企业不止需要一个小程序。 我先说一个我自认为的概念：服务的碎片化。 我们经常提到的「碎片化」的信息内容，是指一张完整的文章或者其他内容，被打散成单个的碎片化的信息，分散在各个不同的平台。 这些信息，会被用户在不同的时间，不同场景下分散地消费，看完自己想看的就走，不再需要完整的
1 MM系统概述 ……………………………………………………………………………………… 3
2), 标准的MRP运行后，触发了Planned Order. 在MD04里将计划订单转成的PR, 成功创建了PR单据，其评估价格可以为0，
本文为 车300 合伙人兼技术总监章水鑫在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 今天给大家分享的是车300在数据处理技术上的一些实践，一个是我们车300的数据类型，另一个是车300数据处理的架构。 车300是在2014年成立的一个专门专注于二手车价格评估的公司，是独立第三方车况车价信息查询服务提供商。如果有一辆车，通过车300平台可以告诉你价格，或者如果你想买一辆二手车，车300会告诉你大概以什么样的价格可以买得到；车300还可以告诉你要买的这辆车的车况历史。你看到一辆车的时候
买房，可以说是很多人一辈子最大的投资，几百万的代价那得慎之又慎，否则买到烂尾的、有质量问题、设施问题的房子那就实在不值了。另外，现在的市场房子楼盘还是很多的，房源数量也不少，如何从众多房源中买到理想的房子呢？这次就以一篇案例做详细的说明。
一年前靠着一套算法营收30亿美元，一年后还是同样的算法，却造成资金大缺口，不得不裁员、变现手上资产。
为了进行路径规划算法是不可回避的：启发式搜索算法是比较常规的一类算法就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估，得到最好的位置，再从这个位置进行搜索直到目标。这样可以省略大量无谓的搜索路径，提高了效率。在启发式搜索中，对位置的估价是十分重要的。采用了不同的估价可以有不同的效果。启发中的估价是用估价函数表示的，如：f(n) = g(n) + h(n) 。g(n)为起点到当前位置的实际路径长度，h(n)为所在位置到终点的最佳路径的估计距离。前面说每次会优先向终点方向进行移动，就是因为估价函数所导致的。h(n)=0时，意味着此时是盲目搜索，当h(n)越复杂，即约束的条件越多，耗费的时间就越多，而减少约束条件，则可能得到的并不是最优路线。在A算法中，估价函数为f(n)=g(n)+h*(n)。这里面的h*(n)的附加条件为h*(n)<=h‘(n)，h’(n)为n到目标的直线最短距离，也就说A*算法中挑选的启发函数是最优的，也正是如此，所找到的路径是最短路径。
在618即将到来之际，家电行业最新的行业数据也正式披露了。作为重要的行业数据指标，家电在每个渠道的贡献度，也格外为外界所看重，因为这决定了谁是行业领先者，谁更有吸引力。
选自：TVM社区 作者：陈天奇 Alexnet 横空出世的两年之前，我选择了深度学习作为本科毕设方向。当时的深度学习并没有现在那么火热，也没有现有的 GPU 卷积实现，我在实验室的 GTX 470 上面第一次手写 GPU 卷积用以支持卷积 RBM，当时针对 CPU 十多倍的加速比让我兴奋不已。虽然最终那段研究经历并没有结果，但是计算本身对于机器学习的推动作用却深深地印在了我的脑海里。 深度学习系统支是推动进步的引擎，而在引擎的核心，则是像 cuDNN 这样的针对硬件的高效算子实现。每一个高效的算子库的背
一提到“A*算法”，可能很多人都有"如雷贯耳"的感觉。用最白话的语言来讲：把游戏中的某个角色放在一个网格环境中，并给定一个目标点和一些障碍物，如何让角色快速“绕过障碍物”找出通往目标点的路径。（如下图
感谢郝强博士分享的《车源及客户智能算法介绍》（以下简称《算法介绍》）。《算法介绍》中，郝博士介绍了4个方面内容，1、成交预测；2、列表曝光排序；3、车辆推荐；4、图片优化，主要目标是用算法优化车源转化效率提升客户体验。由于信息量太大，这篇主要整理了成交预测。成交预测通俗一点说就是判断车是否好卖。
SAP中可以根据消息号控制指导与控制业务操作，给与用户错误提示、操作提醒等直观信息。
二手车交易的核心问题在于车况信息不透明。中国二手车交易市场制度尚不完善，长期以来缺少行业公认的车辆估值标准和车况检测标准，二手车商提供的估值和车况信息不够透明。这导致用户和车商交易双方都陷入了循环困境：用户对车商信任不足，购买意愿低。二手车商缺少潜在客户线索，为招揽客户不惜采用虚假信息，使得市场环境进一步恶化。 现阶段，多方面的车辆信息已实现了物理层面上的集成，但在语义内容的解析和信息的视觉呈现上还有待深入研究。用户需要亲自阅读碰撞、维保、电池报告来理解其中的内容，报告内容的丰富性、专业性与可读性将对用户的
亚马逊无人仓和KIVA搬运自动机器人的出现掀起了仓库AGV调度研究及应用的热潮。先进的搬运机器人智能调度算法是无人仓系统高效落地应用的关键，市场需求极大。本文作者基于多年的专业研究提供了仓库搬运机器人调度优化与仿真的相关建议以供行业参考。
SAP Retail MM41 维护商品主数据，报错 - 估价范围 NM01 还没有生产式的物料帐簿 – 之对策
七月末的时候看到了腾讯极客挑战赛第四期，发现这不是俄罗斯方块嘛，是之前 Botzone 玩过的 AI 游戏，于是决定来玩玩。没想到一玩玩了好几天，最后的程序也和之前在 Botzone 写的 AI 完全不一样了，最后以 1413876 的分数拿到了外网赛道的第一，同时该分数也是内外网赛道的最高分。
原作者：Radu Raicea 译者：刘勤 人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI；经理们说想在服务中应用AI。但是，通常这些人不知道AI是什么。 本文将带你了解人工智能（AI）和机器学习（ML）的基本知识。你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。 本指南是用来科普的，所以不会涉及高等数学。 背景 了解深度学习的第一步是把握重要概念之间的区别。
大家好，我是Snowball。今天给大家分享的内容是基于Java编程，实现股票交易相关功能开发，如果读者对股票或金融衍生物交易不太了解，又比较感兴趣的话可自行查询相关资料。
近年来随着我国人均收入水平的提升，以及绿色环保消费理念的兴起，国人对品质消费的要求越来越高。这些外部因素的变化，也让具备保值、稀缺、循环经济特征的二手奢侈品愈发受到国人青睐。一方面，二手奢侈品本身的品牌价值，使其同时具备保值和稀缺的特殊功能；另一方面，相比一手奢侈品而言，二手奢侈品的价格又相对比较实惠，能够满足用户的实际需要，基于此“中古”消费得以在国内广泛兴起。
如何处理这些闲置或淘汰的设备？也许大多数人都没有特别在意，无形之中其实也是不小的资源浪费和经济损失。
导语 | 在腾讯云+社区联合腾讯码客、腾讯安全平台部全新打造的创新赛事【腾讯极客挑战赛 | 鹅罗斯方块】中，4570名参赛者为我们带来前所未有、异彩纷呈的作品。一场技术竞技，把一群志同道合的开发者聚集在一起，激发好奇心和极客精神，这是云+社区举办赛事的初衷。最终来自清华大学计算机科学与技术系的郑林楷在激烈的竞争中脱颖而出，斩获冠军！此次我们特地邀请郑林楷执笔撰稿，聊聊他以1413876超高分夺冠的那些事！ 选手介绍 郑林楷，目前就读于清华大学计算机科学与技术系，主攻Web安全领域。第6季《最强大脑之燃
B站源代码泄露事件是今天程序猿届的热点事件，我们不应该只是作为吃瓜群众看热闹，而是要以此为戒，以避免自己永远离开这个敲码职业，小编特意找到一个类似的真实案例，分享给大家。
前言 首先简要概括一下题目，是一个序列完全固定为10000个的俄罗斯方块游戏，需要给出一个操作序列来最大化得分，得分的多少与单次消除的行数和场上已有方块数有关。 主要使用到的算法有： 贪心 单步dfs搜索 蒙特卡罗搜索 除了搜索我还能会点啥嘛，就硬搜 先上代码仓库：https://github.com/Suikasxt/tetris 内容主要在以下两个文件中： GameController.cpp：游戏主体逻辑 tetris.cpp：策略算法 因为代码本来也不是奔着分享写出来的，就不要指望有多好看。 贪心
当扎克伯格宣布Facebook改名的时候，就已经有人开始怀疑他的动机了。很多人将扎克伯格对于元宇宙的如此激进的行动，看成是他为了挽救Facebook的估价所做出的投机选择。
我之前的一篇文章大概讲到过如何批量撸这个网站的数据，先吐槽下南京车300，目前我所在的公司的母公司。进入估价页面，显示浏览器指纹验证，再是拖滑块，然后文字点击。怎么就没有销售出来骂，什么狗屎用户体验。
八数码游戏包括一个33的棋盘，棋盘上摆放着8个数字的棋子，留下一个空位。与空位相邻的棋子可以滑动到空位中。游戏的目的是要达到一个特定的目标状态。标注的形式化如下：
在线房屋买卖平台Opendoor获新一轮3.25亿美元融资，投后估值达到20亿美金。Opendoor于2014年创立于旧金山，创始人Eric Wu为美籍华人，曾创立公寓搜索网站Rent Advisor和房屋数据分析网站Movity.com，先后分别被Apartment List和Trulia.com收购。2014年和出身PayPal的Keith Rabois共同创立了Opendoor。
在七月末，出于偶然了解到腾讯极客挑战赛这个充满趣味性和挑战性的竞赛，于是便报名参加。这次第四期的赛题叫做“鹅罗斯方块”，要求参赛者用所能尽到的各种方式，在一个JS开发的俄罗斯方块游戏中取得尽可能高的分数。经过一周多的持续思考与努力优化，最终通过动态规划+状态取舍，拿到1378178分，获得外部赛道银奖，也算是如愿以偿。下面是我的比赛经过：
近年来，随着云计算的不断发展，网络虚拟化受到广泛关注，而作为网络虚拟化的实现方式，SDN自诞生之日起就担负着网络变革的使命。那么，SDN技术的驱动力是什么？SDN在引入现网的过程中，如何实现平滑无缝演进？电信运营商在部署SDN/NFV的过程中都遇到了哪些问题？针对这些问题，迈络思（Mellanox）能够提供什么样的解决方案？近日，CNII独家专访了迈络思（Mellanox）高级市场总监ChloeJianMa。 SDN发展的驱动力：云计算与创新 SDN诞生于美国GENI项目资助的斯坦福大学CleanSlate
在第七章我们已经介绍了如何使用npm命令全局安装node包，本节我们需要安装一个名为@vue/cli的包来创建我们的vue项目，安装代码如下所示：
1. 坐标访问和父节点查找约定顺序：右，右上，上，左上，左，左下，下，右下，沿X轴增加的方向为右，沿Y轴增加的方向为上，父节点可能会有多个，这里选择代价最小最后搜索的为父节点。
HTML5服务器发送事件(server-sent event)允许网页获得来自服务器主动推送的更新。
如果一个游戏开发人员不知道A * 寻路算法的话有点说不过去，除非你是棋牌游戏的开发人员。虽然大部分的游戏开发都知道A星，但是能写出来，能理解清楚的也少之又少，今天就来一起学习下实现一下。
在先前提到的优先队列BFS方法中，是每轮从堆中取出的 “当前代价最小” 的状态进行扩展，这样每个状态第一次从堆中取出时，就得到了从初始状态到该状态的最小代价
广度优先搜索： 从初始节点S0开始逐层向下扩展，在第n层节点还没有全部搜索完之前，不进入第n+1层节点的搜索。Open表中的节点总是按进入的先后排序，先进入的节点排在前面，后进入的节点排在后面。
📷 📷 1 搜索的概念 📷 📷 📷 📷 📷 盲目搜索与启发式搜索 📷 2 状态空间知识表示法 📷 2.1 状态空间的表示法 📷 📷 📷 📷 📷 2.2 状态空间的图描述 📷 📷 📷 📷 3 启发式图搜索 3.1 启发式策略 📷 运用启发式策略的两种基本情况 📷 📷 📷 📷 3.2 启发信息和估价函数 3.2.1 启发信息 📷 📷 📷 3.2.2 估价函数 📷 注意 📷 八数码问题的启发函数 📷 📷 3.3 A搜索算法 📷 📷 📷 📷 📷 📷 3.4 A*搜索算法及其特性分析 📷 3.4.1 可采纳性 📷
这篇文章有4篇论文速递信息，涉及胶囊网络、迁移学习、优化CNN和手指检测等方向（含一篇NIPS 2017、一篇ICMR 2018和一篇 VCIP 2017）。
尽管乔布斯早已离去，但人们在看待苹果的问题上却一直还在停留在他的年代里，并且似乎形成了一种执念——苹果一直都是乔布斯的苹果。于是，每次苹果发布会之后都会引发一波对乔布斯的怀念以及对于库克的口诛笔伐。在乔布斯时代业已不再，却依然在用乔布斯时代的目光来审视苹果，这是人们对苹果持续感到失望的根本原因。
一.八数码问题 八数码问题也称为九宫问题。在3×3的棋盘，摆有八个棋子，每个棋子上标有1至8的某一数字，不同棋子上标的数字不相同。棋盘上还有一个空格，与空格相邻的棋子可以移到空格中。要求解决的问题是：给出一个初始状态和一个目标状态，找出一种从初始转变成目标状态的移动棋子步数最少的移动步骤。 所谓问题的一个状态就是棋子在棋盘上的一种摆法。棋子移动后，状态就会发生改变。解八数码问题实际上就是找出从初始状态到达目标状态所经过的一系列中间过渡状态。 八数码问题一般使用搜索法来解。 搜索法有广度优先搜索法、深度优先搜索法、A*算法等。这里通过用不同方法解八数码问题来比较一下不同搜索法的效果。
[1240] [1240] 1 搜索的概念 [概念] [基本问题] [过程] [方向] [1240] 盲目搜索与启发式搜索 [1240] 2 状态空间知识表示法 [1240] 2.1 状态空间的表示法 [1240] [1240] [1240] [八数码问题的状态空间] [1240] 2.2 状态空间的图描述 [状态空间的有向图描述] [1240] [1240] [1240] 3 启发式图搜索 3.1 启发式策略 [1240] 运用启发式策略的两种基本情况 [1240] [1240] [1240] [1240
在进行图像检测或者是识别的时候，我们需要提取出一些有特征的点加以识别，最常用的就是基于点的识别。这里所谓的点，其实就是一些重要的点，比如轮廓的拐角，线段的末端等。这些特征比较容易识别，而且不容易受到光照等环境的影响，因此在许多的特征匹配算法中十分常见。
<数据猿导读> 近日，由贵阳市政府等五方共同建设的全国第一家大数据资产评估实验室在贵阳正式揭牌。并且实验室已经迎来了第一单“生意”，也就意味着我们已经走在了为大数据估价的道路上，下面让我一同听听专家对
【新智元导读】 在北大 AI 公开课第9讲上，滴滴出行副总裁、滴滴出行研究院院长叶杰平老师，和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师一道，为同学们全面讲解了大数据和人工智能在滴滴出行场景中的应用，智能派单、最优匹配、供需预测等背后的核心技术，以及人工智能如何推动交通行业升级和未来的发展趋势与展望。叶杰平老师指出，深度学习在交通领域的应用探索才刚刚起步，前景广阔。 自开课以来受到学生热捧的北大 AI 公开课来到了第 9 讲，这次和北大人工智能创新中心主任、曾经的“百度七剑客”之一雷鸣老师共
作为以色列第二大的IT科技企业，Mellanox被收购的消息已经成为一种习惯之后，大家也不知道它到底要不要被收购，以及被最终会被谁收购。
大数据置业投资神器 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 📷 中国香港是个寸金寸土的地方，对大部分人来说，买房子是一项很大的投资。 我父亲是从事土地测量工作的，我从小就耳濡目染，知道城市规划的数据对房价的影响。比如，未来小区附近是否会建地铁站，是否会建公园以及未来社区学校的数量等规划都会对这个小区的房价产生极大的影响。 因为对一个地方好坏的评价不仅仅取决于房子本身的好坏，而是包括了对周围空气、公共设施、绿化甚至光照等的考量。但你们有没有发现，当我们真正购买房子的时候，这些信息和数据你都能拿到吗？
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