财务报表里，经常出现相同金额正负抵消的情况，比如下面模拟的简单数据：大海的100和-100抵消，小勤的50和-50抵消，只剩下其他不能抵消金额。该怎么办？...回到这个问题，首先要考虑怎么识别正负金额相同问题，显然，对于正负数来说，需要通过绝对值来判断，所以，不管怎么说，我们先弄出一列绝对值来看看： 得到绝对值后，对于绝对值相同的内容，我们是不是要把它们当作同一类数据来处理呢...比如大海的都是100的情况： 这样，假如单独把大海的100的数据的拿出来，然后再看看原始的金额： 是不是很清楚了？要实现对冲，不是直接求和就可以了吗？...所以，我们可以基于姓名和绝对值分组（这是要作为同一类处理的数据），对金额进行求和，自然就实现了正负对冲剩下需要的数据： 这时得到结果： 还有点儿小问题，对吗？
前面，我发了文章《财务对账，怎么实现相同金额一正一负抵销，保留剩下的？...| Power Query实战》，其中，对于保留剩下的内容，直接做了求和的处理： 这样，对于同时存在多个相同金额的内容，就会出现一个问题：明细被分组求和了，如下情况： 那么，如果希望保留如下图所示完整明细
如上述js，其他国家只需要更换NumberFormat中对应的国家currency及国际化地区语言码即可.立即查看各国对照表
图片根据在进销存软件中的实践操作得知，一般有四种情况会造成成本异常：1，库存商品数量为正，成本均价为负，金额为负；2，库存商品数量为负，成本均价为负，金额为正；3，库存商品数量为负，成本均价为正，金额为负...一，库存商品数量为正，成本均价为负，金额为负。首先，在软件中做一个报溢单的单据，单据中数量随便填写，保存过帐时会提示输入成本均价,这里的成本价尽量输大点,以冲抵已有的负的成本均价。...二，库存商品数量为负，成本均价为负，金额为正。...三，库存商品数量为负，成本均价为正，金额为负。首先，做一个报溢单的单据，具体报溢的数量随便填写。其次，在管家婆进销存软件中做一个调价单单据，将成本均价通过调价单调整为正确的成本价。...最后，做一个报损单单据，将报溢单中报溢的数量报损掉，第一步报溢了多少个库存，报损单中直接报损多少个库存即可。四，库存数量和成本单价为0，但是有库存金额。
，以及物料类型 贸易物料 (HAWA) 64015001价格差异（外购） 64015001价格差异（外购） 取决于正价格差异或负价格差异，以及物料类型 半成品 (HALB) 64015002价格差异（自产...） 64015002价格差异（自产） 取决于正价格差异或负价格差异，以及物料类型 目YACN BSX 0001 ___ 3000确立帐户 ?...税额 系统根据采购订单金额和税率计算的金额 2....，以及物料类型 贸易物料 (HAWA) 64015001价格差异（外购） 64015001价格差异（外购） 取决于正价格差异或负价格差异，以及物料类型 半成品 (HALB) 64015002价格差异（自产...） 64015002价格差异（自产） 取决于正价格差异或负价格差异，以及物料类型 19990603 发票扣减 仅在发票扣减情况下
同时为解决外部数据与内部数据之间分布差异的问题，提出了自适应差异孪生网络(ADSNet)，采用跨域迁移学习来防止负迁移现象。...为此本文衍生出一个多粒度预测模块，改模块包含两个部分：粗粒度的购买概率预测和细粒度的购买金额预测 购买概率预测：定义二分类模型，由MLP加上sigmoid激活函数构建分类器，损失函数使用交叉熵损失： 其中...I代表指示函数 购买金额预测：基于ZILN的通常使用ZILN损失来近似复杂购买分布的均值和方差，与之不同的是，本文开发了一个具有序数分类的多分类模块，将LTV分布划分为几个子分布，并在每个子分布上使用多个二元分类器进行预测...将连续的购买标签转换为一组二元分类标签以反映排名信息，具体地，原始LTV标签被分配到一个段,该段表示LTV排序层级的段标签。这些段标签通过等频的方式划分，以保持各段样本大小相对平衡。...从而计算输入数据对网络性能的贡献： 其中Score是增益度量函数，在本文中，使用这种方法检查两个网络在内部样本上计算的损失差异，来量化外部数据对增益网络提供的增益，表示为： 如果增益大于0，意味着对内部域有正增益
图片 第一种情况 如果现在库存商品是：数量为正，成本均价为负，金额为负，请按以下步骤操作： 1、报溢单（随便报溢几个，过帐时候会提示输入成本均价,这个成本价输的尽量大点,以冲抵已有的负的成本均价辉煌。...2、调价单（现在成本均价已经为正，直接用成本调价单把成本均价调整到正确的成本价）。 3、报损单（刚才报溢多少个，现在直接报损多少个即可）。...第二种情况 如果现在库存商品：数量为负，成本均价为负，金额为正，请按以下步骤操作： 1、报溢单（随便报溢几个，过帐时候会提示输入成本均价，这个成本价输的尽量大点，以冲抵已有的负的成本均价）。...第三种情况 如果现在库存商品：数量为负，成本均价为正，金额为负，请按以下步骤操作： 1、报溢单（随便报溢几个）。 2、调价单（调整为正常的成本价）。...第四种情况 如果出现库存数量和成本单价为0，但是有库存金额，请按以下步骤操作： 1、报溢单（随便报溢几个）。 2、调价单（调整为正常的成本价）。
得到的结果较为一致：无论是否加入控制变量，“用户经历”平方项的系数都显著为负，而“用户经历”项的系数都显著为正。也就是说，红包金额与用户经历之间的关系可以用一个开口向下的抛物线去拟合。...经过这样的标准化，我们将每次活动中发放的红包个数统一为了30个，也即每次活动中每个红包的金额期望值为1/6元（约为16.667分）；这样，我们的217个观测中的因变量具有可比性。...Experience平方项的系数为负且在统计上显著，experience项系数为正且在统计上显著，控制变量iphone的加入没有改变这一结果，且控制变量iphone的系数在统计上不显著。...这6个分位数回归的结果显示，experience平方项系数为负且显著，experience项系数为正且显著，控制变量iphone的加入不改变它们系数的符号和显著性，且iphone的系数本身不显著。...表3的第（3）列和第（4）列显示了以upper-tail为因变量的logistic回归结果；可以发现，experience平方项的系数为负且显著，experience项的系数为正且显著。
由于对任意一次消费我们都会记两笔帐（一正一负），所以无论通过哪个账户支付（支付宝、微信、银行卡等等），只要是关于餐厅的消费都会在餐厅账户上记上一笔。...比如支付宝余额总是正的 也有可能是0，而信用卡账户、收入账户（比如薪水，原因在上一节提过）总是负的。 因此汇总起来，可以大致将账户分为四类：资产、负债、支出、收入。...余额通常是正的 余额通常是负的 更关注余额（资产表） 资产（Assets） 负债（Liabilities） 更关注差额（损益表） 支出（Expenses） 收入（Income） 资产（+）：资产记录着我们当前持有的东西...这直接意味着你这一段时间是攒下了钱（负），还是失去了财富（正）。 资产负债表 类似损益表，把资产与债务汇总就能得到资产负债表。资产负债表直观地表示某个时间点时，你个人的资产状况。...一般而言只需要建立PnL（盈利或亏损，Profit and loss）账户就行，这也是收入账户里少有的几个可能是正的账户（虽然我们希望他是负的，但基金有它自己的想法）。
在李克特9分量表中，5分为中性，高于5分为正，低于5分为负。我们取5的均值类得分的绝对差值，并与5的均值负类得分的绝对差值进行比较，并提交结果进行配对t检验。...通过将测试数据中每个数据点的预测金额与实际捐赠金额相关联来评估SVR的性能。解码精度是经过五次交叉验证后的平均精度，并分配到各自时间窗口的起始时间。...简单效应分析显示，负性情绪启动的负性维度后测得分显著高于前测得分，且与正性情绪启动的负性维度后测得分和中性情绪启动的负性维度后测得分差异显著。...此外，正启动对负性情绪的降低有轻微显著的影响(p = 0.087)。这些结果表明，在负向启动条件下，被试能有效地启动感受到消极情绪，而在正向启动条件下，被试的启动效应未达到统计学显著水平。捐赠金额。...每种情况的捐赠金额见图2B和图s1。双向重复方差分析结果显示，情感启动效应的主效应显著。两两比较发现，负性情绪启动条件下捐赠的金钱显著高于正性情绪启动和中性情绪启动。
FBL1N初始界面如下， FBL1N可以一次查询多个供应商的行项目，如果查询的供应商号段不连续，可以点击图标A，在多项选择中设置更多的查询条件。...可以发现，SAP中凭证的金额没有按国内软件的“T字形”进行显示，金额“借方/贷方”通过“正/负”符号进行显示。 此报表为SAP标准ALV输出，可以对数据进行加工，如排序、汇总、分类小计等。...双击如上凭证行，可以查看详细的凭证行信息。 点击概览图标可查看完整凭证如下， 点击抬头图标可以查看其对应的原始凭证参考。 双击参考码，可以查看原始发票凭证。...报表输出如下， 凭证行的状态为绿色，表示已经清账，可以理解为款项已支付。其中，负数行为发票凭证，正数行为支付凭证（不考虑红字记账的情况下）。...说明：SAP中，K类型的统驭科目自动启用未清项管理，系统将凭证行标记为未清和已清。未清明细表示尚未支付的款项，付款清账后凭证状态自动更新为已清。 分享是一种精神
表中的每一行包含银行里中每一个用户的账号....该表的每一行包含了所有账户的交易改变情况. 如果用户收到了钱, 那么金额是正的; 如果用户转了钱, 那么金额是负的. 所有账户的起始余额为 0.
登录腾讯云账户，确认代金券已到账，代金券余额为正，代金券在有效期内等信息。 如果腾讯云账户欠费，TI-ONE 平台上运行的任务是自动停止还是需用户手动停止？...从您的账户余额被扣为负值时刻起，在2小时内可继续使用平台服务，此时可选择手动停止，2小时后平台将自动停止提供服务，15天内会继续保留用户数据，15天后将销毁用户数据并不能找回。详情可参考计费策略。...若使用代金券支付，我们将退还相应金额的代金券，若使用现金支付，我们将退还相应金额的现金。需要注意的是：代金券无法抵扣欠费金额，请在账户余额为非负状态时使用代金券。
题目描述 定义一个人民币类，包括元、角、分三个非负整数属性 请根据以下类声明与主函数，完成以下类实现填空 由于OJ编译器对double强制类型转换成int的处理精度有偏差，建议加0.005处理(例如数据...1.38，由于误差，在内存中的存储值为1.379999） 输入 第一行输入t，表示有t个测试实例 每个实例包含两行输入： 第1行输入一个浮点数，表示以元为单位的人民币金额，例如输入1.23，对应人民币对象为...1元2角3分 第2行输入三个整数，表示以元、角、分为参数的人民币金额，例如输入4 5 6，对应人民币对象为4元5角6分 输出 每个实例输出两行： 第1行输出两个人民币金额比较的结果，具体看样例 第2行输出两个人民币金额相加的结果...，具体看样例 输入样例1 2 1.23 4 5 6 7.8 6 5 4 输出样例1 1元2角3分 分 1元2角3分 + 4元5角6分 = 5元7角9分 7元8角0分 > 6元...5角4分 7元8角0分 + 6元5角4分 = 14元3角4分 思路分析 首先来解决一个平常的问题，就是类声明中没有写默认构造函数，只有带参数的构造函数，而主函数中直接定义了没有带参数的类对象，所以需要把默认构造函数和带参数构造函数写成一个缺省的带参数构造函数
> 分类类别标签 图片 2.4 任务标注 实体抽取 标注示例： 图片 该标注示例对应的schema为： schema = ['开票日期', '名称', '纳税人识别号', '地址、电话', '开户行及账号...完成标注 图片 该标注示例对应的schema为： schema = { '名称及规格': [ '金额', '单位', '数量' ] }...negative_ratio: 最大负例比例，该参数只对抽取类型任务有效，适当构造负例可提升模型效果。负例数量和实际的标签数量有关，最大负例数量 = negative_ratio * 正例数量。...备注： 默认情况下 label_studio.py 脚本会按照比例将数据划分为 train/dev/test 数据集 每次执行 label_studio.py 脚本，将会覆盖已有的同名数据文件 在模型训练阶段我们推荐构造一些负例以提升模型效果...可通过negative_ratio控制自动构造的负样本比例；负样本数量 = negative_ratio * 正样本数量。
，即为假负类FN(False Negative ) （3）若一个实例是负类，但是被预测为正类，即为假正类FP(False Positive ) （4）若一个实例是负类，并且被预测为负类，即为真负类TN(...3、精确率（Precision） 又称查准率，正确预测为正样本（TP）占预测为正样本(TP+FP)的百分比。 ?...4、召回率（Recall） 又称为查全率，正确预测为正样本（TP）占正样本(TP+FN)的百分比。 ?...TPR：在所有实际为正例的样本中，被正确地判断为正例之比率。 ? FPR：在所有实际为负例的样本中，被错误地判断为正例之比率。 ? ?...K-S曲线与ROC曲线类似，不同在于 ROC曲线将真正例率和假正例率作为横纵轴 K-S曲线将真正例率和假正例率都作为纵轴，横轴则由选定的阈值来充当。 公式如下： ?
对于这种情况，我们只需要将全部样本预测为正样本即可得到 90% 的高准确率，但实际上我们并没有很用心的分类，只是随便无脑一分而已。...因为如果我们过多的将坏用户当成好用户，这样后续可能发生的违约金额会远超过好用户偿还的借贷利息金额，造成严重偿失。...由于我们比较关心正样本，所以需要查看有多少负样本被错误地预测为正样本，所以使用（1- 特异度），而不是特异度。...0 出发的，也就是说它们分别在实际的正样本和负样本中来观察相关概率问题。 ...曲线下面积的一种解读方式是看作模型将某个随机正类别样本排列在某个随机负类别样本之上的概率。以下面的样本为例，逻辑回归预测从左到右以升序排列：
这就要引入EV（期望值）公式了, EV就是事情出现的概率*盈亏的和 即 EV = 盈利*获胜率+损失*失败率 ，EV为正，长期来看你是盈利的，EV为负，长期看亏损。...2）赌徒谬误陷阱 赌徒谬误大意是指将前后相互独立的随机事件当成有关联的事件，例如抛硬币时，无论抛几次，任意两次之间都是相互独立的，并不相互产生影响。道理虽简单易懂，但有时仍会糊涂。...那么 求解方程 P = 1/W , 同理 平的概率是 1/D ， 客胜的概率是 1/L ，加起来是100% 在没有干预的情况下： 返还金额/投注金额 = 1 /（1/W + 1/D + 1/...L ） = 100% 可是足彩或者博彩公司是要盈利的，那么他们就会从总投注资金里抽取一部分， 于是返还金额就金额。 ...而不是十分肯定地说某某队会赢，毕竟庄家都不敢这么预测。如何估算胜率？我们可以选择一些特征值，进行线性回归，确定特征值对应的系数，然后预测下场比赛的赛果。
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