“我在战略上是藐视.COM域名的，明年中国.CN域名注册量将超过.COM”，8月29日，中国互联网络信息中心(CNNIC)主任毛伟对外表示。
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，
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；
1 MM系统概述 ……………………………………………………………………………………… 3
本文讲述了一起关于域名仲裁的案例，墨西哥一家乳制品公司试图通过仲裁手段夺回其品牌域名，但结果输给了苹果公司。苹果公司表示，该域名原持有者曾试图转让该域名，但双方未能达成一致，因此该域名仍然归苹果公司所有。墨西哥公司曾向苹果公司提出1亿美元的报价，但苹果并未回应。最终，仲裁小组裁定支持苹果公司，认为苹果公司并未滥用该域名。苹果公司表示，他们不会对这种行为进行追究，也不会对墨西哥公司进行赔偿。尽管苹果公司赢得了这场官司，但整个仲裁过程耗时耗力，且成本高昂。
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
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
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。
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
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。
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。
本文主要探讨了资本配置和资本定价方面的内容，包括资本配置的有效前沿、资本定价模型（如资本资产定价模型和证券市场线）和对冲基金在资本定价中的作用。作者通过分析资本配置和资本定价的关系，以及资本市场中的风险和收益，探讨了建立有效前沿的方法和资本资产定价模型在证券组合管理中的应用。同时，文章还探讨了资本定价模型在量化交易和对冲基金中的应用，以及如何在证券组合管理中应用这些模型。
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。
image.png 收货记录收进货物或原料的物料移动： 针对订单收货 根据采购订单给物料估价 产生物料和财务凭证 更新采购订单历史数据 提供发票校验的基础数据 财务记账：GR/IR(暂记待结)收货（GR） 借：原材料 贷：GR/IR(暂记待结) 参考采购订单收货 当收到定购货物时，收货单的数据录入总是和采购订单相关。 如果交货单上没有采购订单号，系统用户可以用物料或供货商号找出采购订单输入采购订单号。 输入采购订单号，系统从采购订单提供缺省数据（例如定购的物料、数量），
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。
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。
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
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。
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：
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。
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。
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
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。
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
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。
4.11 记录可抵扣的应付帐款 按照委外加工商的类型和冲销方法，基于与收费组件的委外加工商方面的金额，创建可抵扣的应付帐款。 （仅对SAP GUI,需要运行事务代码SCC）显示 Subcontractor with chargeable component SAP菜单. 事务代码SCC 在本步骤中，将基于外包收货产生可抵扣应付账款的发票。此事务使用的会计凭证类型与我们输入后勤发票校验(MM-IV-LIV),事务MIRO的会计凭证类型相同。它要求分配给事务MIRO的会计凭证类型必须采用内部编号。 但是在SAP
买卖房子可能是你这一辈子做的最大的一次生意了。这一点对中国人来说如此，对美国人来说也不例外。
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。
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
[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。
教学内容：本章在上一章知识表示的基础上研究问题求解的方法，是人工智能研究的又一核心问题。内容包括早期搜索推理技术，如图搜索策略和消解原理；以及高级搜索推理技术，如规则演绎系统、产生式系统、系统组织技术、不确定性推理和非单调推理。
注意：由于只激活了仓库0001，未激活仓库0003的负库存，故不能在数量不足时对0003发货
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。
图 | 三百云创始人&CEO 许伟 2016年，三百云从汽车估价“跨入”汽车金融；2021年，它又以汽车金融为基础，开始“试探”其他领域。 作者 | 来自镁客星球的韩璐 “如今，我们已经搭建了一套伽马业务中台、一套伽马数据中台、一套伽马风控系统，三者合一，给银行、保险机构提供了一个全栈式解决方案。”三百云创始人&CEO许伟表示。 其中，三百云的伽马业务中台，也在今年1月份由江苏省工信厅组织开展的2022第一月度“星光江苏”数字经济新品发布会上，被评为2022第一月度“数字经济创新产品”优胜奖。 从0开始帮
量冠科技创始人兼CEO，资深产品和增长专家，前腾讯搜索产品总经理 ，腾讯产品委员会评审官，腾讯学院金牌战略导师，2亿流量运营操盘手。搭建了业界领先的销售策略引擎，于2021年发布「一起销售」智能策略助手，通过销售过程中的实时语义分析及行为意图识别，提供AI增强的销售建议，拉动销售业绩增长。 人称奶罩，腾讯云中小企业中心总经理，DNSPod创始人，洋葱令牌创始人，网络安全专家，域名及DNS技术专家，知名个人站长，中欧国际工商学院EMBA。 1 吴洪声：你曾是腾讯搜索产品线的负责人，拥有丰富
【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
ELEHK - 成本构成结构 ，可通过事务代码OKTZ进行查看（样例图片，仅供参考）。
这是SAP的标准行为，对于此种场景，只能在IV的时候才会去做采购费用对于各个固定资产号的charge。
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。
日渐频发的网络安全事件，时刻警示着各类企业加强外部安全防线的同时，也不应忽视内部安全威胁。诸如不规范操作、越级权限访问、企业内部网络攻击以及内部人员恶意破坏等，都让企业网络安全危机四伏。为帮助企业更好的应对内部威胁，腾讯安全运营中心（SOC）推出了UEBA分析能力，以帮助客户高效、准确、及时的检测风险，从而提升自身安全防护能力，有效降低内部威胁影响。 01 内部威胁让企业网络安全危机四伏 据2019年调查数据显示，全球企业因信息安全事件损失超过百亿，而其中超过60%的损失是由内部问题引起。在全球爆发的重大
在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！ 本指南的读者对象是所有对机器学习有求知欲但却不知道如何开头的朋友。我猜很多人已经读过了“机器学习”的维基百科词条，倍感挫折，以为没人能给出一个高层次的解释。本文就是你们想要的东西。 本文目标在于平易近人，这意味着文中有大量的概括。但是谁在乎这些呢？只要能让读者对于ML更感兴趣，任务也就完成了。 何为机器学习？ 机器学习这个概念认为，对于待解问题，你无需编写任何专门的程序代码
1、主数据在物料主数据的采购试图等选中批次管理的按钮，可以手工创建批或者在收货的时候自动创建，批次可以是内部也可以是外部给号，位数10位，可以是字母。如果要改变批次管理，就是这个物料有批次换成没批次或者没批次换成有批次，那么要求，以前的会计年度期末，本月和上月期末无库存。如果批次的号码要外部给号，有特殊要求，请看用户出口，自己写程序吧。你能定义每一个移动类型，是否输入批次号码，自动还是手工，是否有检测等有8个选择。对于连续生产，订单创建或者批次的时候，你可以定义是否产生批次，自动的批次分类是否给出，是否给定自由的特性。
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。
成功企业的共同特点： 抓住一个市场机遇，发挥其竞争优势 坚持其强项 企业永续经营的根本是持续获得利润，而企业的利润来源与产品品质(Quality)、成本(Cost)、交期(Delivery)、安全环境(Safety)、效率（Productivity）以及士气(Moral)等密切相关。因此，工厂管理首先追求的是优良的产品质量，并且控制生产成本，保持安全的生产环节，按时向客户交货。 利润=收入-成本 上年年末或每年年初，企业都会制定年度销售计划，在制定销售计划首先要预测销售增长率，销售预测增长率是一项很专业
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