在物料主数据中，是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量（MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件...物料主数据中的最小批量、舍入值，在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料主数据中设了最小批量和舍入值，在MRP运行时，取其中的大值 。...如果物料主数据中存在舍入值（Rounding QTY)，则建立PO时，系统首次会将你输入的数量转为最小订购量(如果你输入的数量低于舍入值），更复杂的情况下，是可以更改你输入的采购单位的。...如果在信息记录中存在最小数量和舍入参数文件（Rounding profile），则从PR转PO时（包括使用ME59自动转换时），会自动使用舍入参数文件中的舍入值替代原有的PR数量。...网上资料显示，除非将舍入值信息放到框架合同中，MRP运算时方可参考与供应商特定的舍入值信息。
总结下 loki 的优点 低索引开销 loki 和 es 最大的不同是 loki 只对标签进行索引而不对内容索引 这样做可以大幅降低索引资源开销 (es 无论你查不查，巨大的索引开销必须时刻承担) 并发查询...查询器将迭代所有接收到的数据并进行重复数据删除，从而通过 HTTP / 1 连接返回最终数据集。 write path ? 分发服务器收到一个 HTTP / 1 请求，以存储流数据。...只索引标签 之前多次提到 loki 和 es 最大的不同是 loki 只对标签进行索引而不对内容索引 下面我们举例来看下 静态标签匹配模式 以简单的 promtail 配置举例 配置解读 scrape_configs...refid(正整数递增的 id)，也就是同一个 series 时序数据不断的 append 追加到这个 memseries 中 当有任意标签发生变化时会产生新的 hash 值和 refid，对应新的...当有任意标签发生变化时会产生新的 hash 值，对应新的 stream 查询过程 所以 loki 先根据标签算出 hash 值在倒排索引中找到对应的 chunk?
旋转机械主要的振动故障有不平衡、不对中、碰摩和松动等，大型旋转机械一般安装有振动监测保护和故障诊断系统 旋转机械故障的60%是由转子不对中引起，本文介绍如何利用WebAccess/MCM进行旋转机械转子不对中故障诊断...振动数据采集与特征值提取 使用MIC-1816采集电机主轴测点的径向振动值，使用WebAccess/MCM直接进行Peak_To_Peak，RMS，Frequency，Magnititude特征值提取...在WebAccess/MCM设定通讯参数，通过ModBUS/TCP上传振动状态值和超限报警到WebAccess/Cloud进行集中管控和设备云管理,并可以通过授权手机进行访问。...通过以上配置，实现了压缩机转子不对中故障的在线诊断和远程管理，其他故障识别可以参照此方法进行，当发现故障预警信息后，可再通过专家系统进行进一步诊断。...WebAccess/MCM以模块化的形式提供了常用的特征值提取算法工具，对于一些特殊的特征值提取算法，可以通过开发接口二次开发并加到WebAccess/MCM中进行授权分发和使用。
利用griddata进行插值 griddata函数讲解 第一步：导入相关库 第二步：给出插值到的经纬度信息（目标经纬度） 第三步：待插值数据 第四步：插值 汇总成函数 结果对比 插值前（10km） 插值后...（1km） 因为最近在做算法优化，所以对数据统一性有一定要求，在最近的研究中主要用一个简单的最近邻插值对数据集进行降尺度处理。...nc文件进行插值 ''' def interp2D(maskpath,mask_lon='lon',mask_lat='lat',inputpath='', outputpath='',data_lon...' :save:是否对文件进行存储 """ #导入相关库 import xarray as xr import os from scipy.interpolate import...开始对'+file+'进行插值') inputfile_interp = griddata(points, inputfile_values.ravel(),(mask_LON1,mask_LAT1
标签：VBA 如果要在Excel工作表中针对相应数据进行线性插值计算，使用VBA如何实现？ 如下图1所示，有3个值，要使用这3个值进行线性插值。 图1 结果如下图2所示。...图2 可以使用下面的VBA代码： Sub LinInterp() Dim rKnown As Range '已知数值的区域 Dim rGap As Range '插值区域 Dim dLow As...Double '最小值 Dim dHigh As Double '最大值 Dim dIncr As Double '增加值 Dim cntGapCells As Long '填充插值的单元格数...Dim iArea As Long '区域数变量 Dim iGap As Long '插值变量 '赋已知数组成的单元格区域给变量 Set rKnown = ActiveSheet.Columns...(1).SpecialCells(xlCellTypeConstants, xlNumbers) With rKnown '遍历已知道区域并将其值复制到相邻列插值区 For iArea =
链式方程进行的多元插补 通过链式方程进行的多元插补是R用户常用的。与单个插补（例如均值）相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。...让我们在这里关注连续值。要处理分类变量，只需对级别进行编码并按照以下步骤进行即可。...然后，将 加性模型（非参数回归方法）拟合到从原始数据中进行替换得到的样本上，并使用非缺失值（独立变量）预测缺失值（充当独立变量）。 然后，它使用预测均值匹配（默认）来插补缺失值。...、 argImpute（）自动识别变量类型并对其进行相应处理。 > impute_arg 输出显示R²值作为预测的缺失值。该值越高，预测的值越好。...如图所示，它使用汇总统计信息来定义估算值。 尾注 在本文中，我说明使用5个方法进行缺失值估算。这种方法可以帮助您在建立预测模型时获得更高的准确性。
点击我了解此风险继续，在搜索栏内，搜索network.negotiate-auth.trusted-uris，双击将其值修改为集群节点ip或主机名，注意：这里如果修改为主机名的话，到时候访问的话，就以主机名访问...搜索network.auth.use-sspi，将值改为false。 ? 3.Kerberos认证 用cmd或者powershell，登录kerberos账号，生成ticket cache。 ?...6.配置datastudio.ini运行参数 将以下JVM参数添加到Windows的Aqua Data Studio datastudio.ini文件 vmarg.5=-Dsun.security.krb5...如果需要debug，需要修改datastudio-bundled.bat启动脚本 ? ? 注意：这些参数都在一行内，不能换行。 双击打开（前提是要修改了kerberos启动参数） ?...经排查，是时间不对，应该是服务器端ntp和客户端时间对应不上，结果一查，结果是服务器端时间慢半小时。停掉ntp服务，更新时间，再启动服务。然后就正常了 ? ?
使用 true 和 false 逻辑指示符可以对数组进行索引，在处理条件语句时尤其便利。例如，假设您想知道矩阵 A 中的元素是否小于另一个矩阵 B 中的对应元素。...ind = A<B ind = 2x3 logical array 0 1 1 0 1 0 现在已经知道满足条件的元素的位置，可以使用 ind 作为索引数组来检查各个值。...MATLAB 将 ind 中值 1 的位置与 A 和 B 中的对应元素进行匹配，并在列向量中列出它们的值。...例如，使用 ismissing 函数检查 string 向量中的哪些元素是缺失值。...missing "D" "E" missing]; ind = ismissing(str) ind = 1x6 logical array 0 0 1 0 0 1 假设要查找非缺失值元素的值
它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数，然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失值，通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个值来进行填充。...对于小数据集 如果某列缺失值值>40%，则可以将该列直接删除。 而对于缺失值在>3%和进行填充处理。...对于数值特征，KNN插值对相邻值进行加权平均。对于分类特征，KNN取最近邻值的众数。 这里的“K”是一个超参数。...它将待填充的缺失值视为需要估计的参数，然后使用其他已知的变量作为预测变量，通过建立一系列的预测方程来进行填充。每个变量的填充都依赖于其他变量的估计值，形成一个链式的填充过程。...步骤： 初始化：首先，确定要使用的填充方法和参数，并对数据集进行初始化。 循环迭代：接下来，进行多次迭代。在每次迭代中，对每个缺失值进行填充，使用其他已知的变量来预测缺失值。
输出打印为: b1=>7.2882 b2=>7.1 7.22-7.0=0.1882
客观赋权法是从实际数据出发，利用指标值所反应的客观信息确定权重的一种方法，如熵值法、银子分析法、主成分分析、均方差法、相关系数法等。本文主要介绍熵值法进行综合评价，并使用Python进行实现。...通过这种测算方法，衍生出一种数学计算方法即熵值法，用以计算某些指标所反映出的权重，用来确定某些指标的离散性，从而对多种的指标数据进行综合性的评定和分析，进而确定其最具影响力的指标因素，为决策提供一定的参考依据...使用熵值法进行赋权评价。 ? 3.具体操作 1.数据标准化（归一化） 假设有m期数据，则设原始数据矩阵为X=（xi)m*n，其中m为样本容量n为指标个数，xij为第i个样本的第j个指标值。...为了消除各指标的量纲、数量级及指标的正负取向有差异所带来的不可公度性，分析之前须将初始评价指标xij进行标准化。 对于正向指标处理： ? 对于负向指标： ?...2.非负平移处理 由于部分数据在无量纲化处理后为零或负值，为了便面在熵值求权数时取对数无意义，需要对数据进行处理。这里采取平移法。
遇到这么一个情况，在数据库中某些字段会保存为0，1，2这种值，但在前端需要给用户显示他的真实含义。例如图中的操作类型和是否付款。
注意，此舍入模式始终不会减少计算值的大小。 2、ROUND_DOWN 接近零的舍入模式。 在丢弃某部分之前始终不增加数字(从不对舍弃部分前面的数字加1，即截短)。...注意，此舍入模式始终不会增加计算值的大小。 3、ROUND_CEILING 接近正无穷大的舍入模式。...如果 BigDecimal 为正，则舍入行为与 ROUND_UP 相同; 如果为负，则舍入行为与 ROUND_DOWN 相同。 注意，此舍入模式始终不会减少计算值。...注意，此舍入模式始终不会增加计算值。 5、ROUND_HALF_UP 向“最接近的”数字舍入，如果与两个相邻数字的距离相等，则为向上舍入的舍入模式。...注意，在重复进行一系列计算时，此舍入模式可以将累加错误减到最小。 此舍入模式也称为“银行家舍入法”，主要在美国使用。四舍六入，五分两种情况。 如果前一位为奇数，则入位，否则舍去。
问题 在这个 问题 里，有人在 评论 里建议不要对malloc返回的值进行转换。...在实际运行时，malloc 的返回值（一个 void* 指针），会被直接解释成一个 int。如果这时强制转换这个值，实际就是将 int 直接转换为 void* 。...如果这时没有强转 malloc 的返回值，编译器看到要把 int 转换为 int* ，就会发出一条警告。而如果强转了 malloc 的返回值，编译器就不会做警告了，在运行时就可能出问题。...强制转换 malloc 的返回值并没有错，但画蛇添足！
注意，此舍入模式始终不会减少计算值的大小。 ROUND_DOWN 接近零的舍入模式。 在丢弃某部分之前始终不增加数字(从不对舍弃部分前面的数字加1，即截短)。...注意，此舍入模式始终不会增加计算值的大小。 ROUND_CEILING 接近正无穷大的舍入模式。...如果 BigDecimal 为正，则舍入行为与 ROUND_UP 相同; 如果为负，则舍入行为与 ROUND_DOWN 相同。 注意，此舍入模式始终不会减少计算值。...注意，此舍入模式始终不会增加计算值。 ROUND_HALF_UP 向“最接近的”数字舍入，如果与两个相邻数字的距离相等，则为向上舍入的舍入模式。...注意，在重复进行一系列计算时，此舍入模式可以将累加错误减到最小。 此舍入模式也称为“银行家舍入法”，主要在美国使用。四舍六入，五分两种情况。 如果前一位为奇数，则入位，否则舍去。
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算的值列，达到同样的效果。之后就比较简单了，直接忽略维度计算最大值和最小值再和当前值进行比较。...，如果未使用真实表的话，则需要添加all来进行忽略维度进行计算，如果是实际表则可以直接求最大和最小值。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后
本人在C#中进行小数舍入的时候常常会怀念Excel中的Round、RoundUp、RoundDown这几个函数，原因就是后者“接地气”，比较符合俺小老百姓的舍入要求，啥“银行家舍入法”就让银行家用去吧。...今儿有空，就把它实现了一下，先温习一下这几个Excel函数的功能： Round(value, digits) 将value按四舍五入法进行舍入，保留digits位小数；当digits为负时，在小数点左侧进行舍入..., -2) = 3200 RoundDown(value, digits) 按靠近 0 的方向，将value向下舍入，保留digits位小数；当digits为负时，在小数点左侧进行舍入 举例：RoundDown...然后就可以利用C/F得到舍入后的值，再乘/除回去，得到最终结果。...之所以不对double进行实现，不是因为偷懒，而是因为浮点运算容易扯蛋，如555.55x100=55554.999999999993。
有时候会碰到这种情况： 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式，而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\)，你又需要局部的全数据，这时你就需要插值，一维的插值方法网上很多...，不再赘述，这里仅介绍二维的插值法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method=’linear...xi：需要插值的空间，一般用 numpy.mgrid 函数生成后传入 method：插值方法 nearest linear cubic fill_value：无数据时填充数据 该方法返回的是和 xi 的...# 插值的目标 # 注意，这里和普通使用数组的维度、下标不一样，是因为如果可视化的话，imshow坐标轴和一般的不一样 x, y = np.mgrid[ end1:start1:step1 * 1j,...start2:end2:step2 * 1j] # grid就是插值结果，你想要的到的区间的每个点数据都在这个grid矩阵里 grid = griddata(points, values, (x, y)
理解自己所做任务地数据格式和排列方式来进行相关的分析是重要的。在自己做这项实验的时候，如果提前理解了前人做好的数据结构那么就很关键了。...这次实验记录是使用ArcGIS Pro软件对温度值进行经验贝叶斯克里金插值，使用到的数据形式是这样的，温度单位是华氏度，因为数据不是我自己做的，我自己做的话肯定是用deg C了。 ?...代表的含义是低估了高值而高估了低值 ? 右边的Table选项卡里面也有一些数据可以查看 ? 最后点击完成会得到一张插值出来的图形： ? Fig.1 经验贝叶斯克里金温度插值结果 ?...经验贝叶斯克里金插值方法（EBK）是在一般克里金插值方法的基础上开发出来，所以我们的直觉是，EBK的精度更高。那么我们就可以通过两者的计算结果进行一个对比来具体看看 ?...最后，来看看径向基插值的结果，同样在地统计向导那里打开这个窗口 ? ? Fig.3 RBF温度插值结果 具体对比他们之间的效果就慢慢去了解了。 当然，也可以看看反距离权重插值法： ?
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