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cannot create employee - HR check BP_BUPA_CHECK_HR_IS_ACTIVE

使用transaction code BP创建employee时,发现dropdown list里没有for employee的选项:

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HR遇上大数据

例如,各企业的HR部门将已发生的行为和现象等人工录入,并上传至云端。由专门的机构依据这些数据,进行排列计算,寻找出规律,制定出相应的规则,并将运算成果分享给各企业的HR部门。

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    颜色直方图

    plt.plot(histg,color='g') plt.plot(histr,color='r') plt.show() cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法:颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征 颜色直方图特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。

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    颜色空间

    ) plt.axis('off') plt.imshow(image[:,:,2],cmap='gray')#显示B分量图像 plt.figure() plt.axis('off') 算法:RGB颜色空间基于三维直角坐标系 ,而HSI颜色空间圆柱体的横截面称为色环,色环清晰地展示了色调H和饱和度S两个参数,亮度I是由颜色点到圆柱体底部的距离表示。

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    谁在搏HR SaaS未来?

    疫情催化下HR SaaS软件最大的利好是全行业对SaaS不再抱有疑虑,主动拥抱的态度令HR SaaS迎来真正的元年。一体化趋势下,HR SaaS走出了自己的中国特色。 1.HR SaaS一体化不必再争论 HR SaaS在国内远没有CRM赛道那样性感,HR虽然也有Workday这样的SaaS头牌,但其特殊的面向“人”的业务无法像CRM里一枝独秀的Salesforce那样传教和布道 国外的HR SaaS很难匹配国内市场,同样国内的HR SaaS服务也只能有限借鉴欧美品牌,甚至国内的HR SaaS今日完全没法找到一个所谓的“欧美领先”去对标,HR系统在中国走过一段坎坷而充满中国特色SaaS 在数字时代,更懂HR,更懂员工的HR SaaS软件才能赢得企业的青睐。 但互联网公司并没有因为组织架构的变动而令HR业务瘫痪,反而由于HR业务的敏捷变动令组织能力更强。这其中的关键在于HR部门对前端业务的快速感知。

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    颜色、网页颜色与网页安全色

    一、关于颜色 我们所看到的屏幕上所有的颜色都是由红、绿、蓝这三种基色调混合而成的。(在印刷上,颜色是四种颜色合成的,这个是表示方式上的不同。) 按这种表达方式,理论上我们可以得到256*256*256=16777216种颜色。 网页中颜色的表示方式。 在1995年到1996年间,很多电脑的显示器仅支持8位共256种颜色(受限于Video RAM等硬件)。为了显示更多的颜色,采用了颜色抖动(Dithering)这样一个过程来表示更多的颜色。 ? 颜色抖动 为此,软件专家 xxx 设计了一种216个颜色的调色板,称为安全颜色。这些安全色能够在任何显示器上显示一样的颜色,不会有任何抖动现象发生。为何不是256种安全色呢? 四、网页种不同格式图片支持的颜色 4.1 Gif格式 支持256种颜色。 支持交错下载,节省等待时间。 可制作GIF动画。 多于256色时,不能准确完成平滑的颜色过渡。

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    04.HTML区块布局表单框架颜色颜色颜色

    04.HTML区块/布局/表单/ 框架/颜色/颜色名/颜色值 HTML

    颜色转换,利用HSV颜色空间检测

    绘制颜色通道 #RGB channels R = image[:, :, 0] G = image[:, ;, 1] B = image[:, :, 2] f, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots

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    颜色滤镜

    去色、灰色滤镜 反相的算法是让RGB三种颜色分别取255的差值: void main () { vec4 color = texture(texture, v_uv0); float r = ( 淡蓝色、冰冻滤镜 连环画的颜色处理公式是: R = |g – b + g + r| * r; G = |b – g + b + r| * r; B = |b – g + b + r| * g; void 连环画、卡通滤镜 滤镜是用来实现图片的各种特殊效果的,简单的颜色滤镜我们就通过简单的颜色叠加公式可以得出,但是复杂的滤镜效果就可能需要使用更高阶的数学处理甚至叠加多次处理才能得到,我们在图像处理APP里面看到的各种各样的滤镜其实就是人家专门针对某种效果提炼出来的公式

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    平均颜色

    np.uint8) cv2.drawContours(mask,[cnt],0,(255,255,255),-1)#绘制图像实心轮廓 meanVal=cv2.mean(o,mask=mask)#计算平均颜色 destroyAllWindows() meanVal= (179.3629094095739, 179.3629094095739, 179.3629094095739, 0.0) 算法:平均颜色 ,也称平均灰度,是图像的各个通道的均值,应用在颜色识别、色彩搭配、马赛克滤镜等领域。 mean_val=cv2.mean(img, mask = mask) img表示输入图像 mask表示掩码 注意:函数cv2.mean()处理的对象是灰度图像而不是彩色图像,灰度图像的各个通道的平均颜色一样 对于彩色图像,提取各个通道的图像,每个通道独立计算平均颜色

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    HR SaaS or社群电商,谁才是打开HR市场的真正钥匙?

    更为重要的是,HR过去那种以系统工具为主的HR1.0时代已然过去,以员工参与性、赋能化、个性化管理为主的HR2.0时代已经到来。这些都对人力资源管理提出了更高的要求。 HR SaaS第一股。 而且儒思HR采用的方式是通过把HR精英、大咖、中低端HR和应届生聚拢到平台上,形成HR圈层。再利用各种形式的线上线下交流互动,来构建垂直社群,继而打造HR生态型电商。 比如在HR领域,招聘求职和社保一直都是人力资源服务的流量入口,拉勾云人事就是拉勾从招聘领域切入后打造的独立HR SaaS平台,金柚网推出的人事平台、51社保的101HR、蚂蚁招聘转型后的蚂蚁HR等也都是把招聘 儒思HR则是以生态型社群为入口,以圈子问答的形式,让HR聚焦在与其他HR相互交流学习的基础上,形成消费惯性。

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    颜色原理

    简介 红、绿、蓝作为颜色三元色,通过不同比例的混合就能够产生其他各色颜色。 2. 原理 颜色的基本参数有三个:色相、色阶、饱和度。 2.1 色相 色相是用来区别区别颜色的标志,是光由于波长、频率的不同而产生的性质。色相是在光谱上自然分割的结果。 2.2 色阶 色阶也叫明度,是指颜色的亮度指数,由物体反射出来的光波的多少来量化。 2.3 饱和度 饱和度也叫纯度,是指色彩的鲜艳程度,饱和度取决于颜色中「含色成分(色相)」和「消色成分(灰色)」之间的比例。含色成分越大,饱和度越高;反之越低。当饱和度为零时,就为灰色。 3. 应用 3.1 RGB「叠加原理」 计算机显示设备、电视机、手机的屏幕基础颜色是黑色。在黑色基础上,如果要想显示颜色,就要采用叠加型原理。 3.2 CMYK「消减原理」 印刷、绘画标准中,基础颜色是白色。在白色基础上,如果要想反射颜色,就要采用消减型原理。

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    颜色空间

    RGB 立方体(描述各个分量的变化导致的颜色变化趋势) ? YUV 平面(压缩数据) ? HSV 锥体(人体视觉,cv2::inrange函数颜色分割) ?

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    随机颜色

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    颜色分类

    颜色分类 给定一个包含红色、白色和蓝色,一共 n 个元素的数组,原地对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。

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    颜色空间

    在图像和监视器的上下文中,我们根据其RGB原色和白点来描述颜色空间。重要的是要知道图像处于什么颜色空间,以便可以正确解释和显示颜色。 作为工作流的一部分,可能需要将颜色从一种颜色空间转换为另一种颜色空间,并且颜色空间的知识可以帮助我们避免信息丢失或颜色显示不准确。 常用颜色空间于用途相关: image.png 接下来介绍几种常用的颜色空间 RGB 最常用的颜色空间,RGB彩色空间利用相加混合法将三个彩色分量按照不同的比例叠加,最终就可以在屏幕中显现出各种颜色 类似于矩阵的基,在颜色空间选择三基色可以通过适当比例的混合组成自然界中任何一种颜色 由于人眼对于红绿蓝三种色光最为敏感,并且由这三种颜色能组成的颜色范围最广,故一般选用RGB (红绿蓝)作为三基色 YUV 其中光谱色所占的比例愈大,颜色接近光谱色的程度就愈高,颜色的饱和度也就愈高。饱和度高,颜色则深而艳。光谱色的白光成分为0,饱和度达到最高。通常取值范围为0%~100%,值越大,颜色越饱和。

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