SAP WM 确认TO单据的时候修改目的地Storage Bin SAP WM里创建TO单据的时候，SAP系统可以根据系统设置的参数和策略，自动建议目的地货架。...而这些目的地货架，在仓库业务人员去上架的时候，有可能需要根据实际情况做调整，SAP自然是可以支持这种调整需求的。...对于如下的TO单， 目的地storage type是002，这个storage type是允许相关的TO确认时候修改目的地货架的。...执行LT12去确认这个TO单， 可以看到该TO行项目里Dest.Bin栏位是可以编辑的，也就是说是允许用户修改的。 修改了第二个和第三个ITEM的Dest.Bin. 如上图。...当然了SAP WM里后台设置参数很多，有其它的参数设置会导致这个参数的设置失效。这个会在后续的文章里提到，这里先不做赘述。 -完- 写于2022-2-10.
2 POSIX Socket 中的介绍 最先找到的是 POSIX Socket 标准，其实就是伯克利的socket标准。...2.1 维基百科 在维基百科中，没有详细的描述，但给了UDP的Server及Client的示例。...XTI/TLI 和 Socket 是用来处理相同任务的不同方法。 这是XTI的维基百科，还找到一份富士通提供的协议pdf。 XTI是 POSIX 的超集，协议的前六章也是在梳理POSIX。...short_size : -1); } 总结下 lwip 的实现： 看下 socket 是否是 TCP，则直接调用send，无视传递进来的目的地址。...对于 UDP 的方式，没有管是否是连接模式，直接以当前目的地址为主。这样处理是简单处理，没有考虑 connect 的情况，有一点不满足 POSIX 标准。
SAP WM 确认TO单的时候不能修改目的地STORAGE BIN SAP项目实践中，根据业务需要，SAP系统可以实现允许业务人员在对TO单做确认的时候去修改TO上的目的地Storage Bin。...毕竟TO创建的时候系统根据一定规则自动建议目的地货架代码，等业务人员去上架的时候，有可能该货架上已经存放了其它物料的库存，所以此时业务人员需要修改目的地货架代码，才能做到账实一致。...答案是否定的。...笔者在项目上就遇到过类似的现象，TO单上的目的地storage type的配置明明已经将这个字段设置为1了，LT12对TO确认的时候SAP系统却不让业务人员修改destination storage bin...该栏位的F1帮助文档， 重点关注最后一句话，意思是一旦在这里指定了目的地storage type和storage bin，TO单产生后就会把这里的设定值复制到destination storage
【央视新闻】联合【腾讯云智能】用AI为你画出专属春游目的地。 点击下方小程序↓↓↓，只需回答三个问题，AI将根据你的选择生成专属春游目的地。...了解更多腾讯云智能AI绘画：AI绘画，治愈着甲方乙方的“恩怨情仇” 更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 一张报销单引发的"吐槽大会" | 戳中打工人的爽点，3步就够了 |... AI会是考试作弊的终结者吗？...|《失控玩家》：AI自我觉醒与程序员的浪漫情书 | 黑产肆虐的背后，人工智能如何剥开“面具”伪装？| 加速普惠AI，腾讯云AI在下一盘什么大棋？| 谁，复制了另一个我？...| 那些天籁之音，正在消亡 | 腾讯云财税管家重磅发布，以合规+效率赋能数字化升级 | 用AI，冲破耳朵经济的“黑洞” | 困在流量池的视频博主们 | 看完这篇，我不再疯狂码字！| 错过等一年！
到达目的地的第二短时间 由于本题中通过每条边所用的时间time和红绿灯变换的时间change是给定的，所以将求次短时间变成求次短路径，之后再来计算时间。...对于无权图的最短路径问题，通过BFS广度优先搜索的方式来进行搜索，当第一次搜索的目标节点(终点)时，得到的就是最短路径。...本题要求的是第二短的时间花费，即次短路径，那么，只需要求出最短路径，然后下一次搜索到目标节点时就是次短路径了。...edges: List[List[int]], time: int, change: int) -> int: graph = defaultdict(list) # 字典键存节点，值存与之相邻的节点组成的列表...for y in graph[node]: # 遍历与节点node相邻的节点 d = dis + 1 # 表示1经过node再到y的路径长度
给你一个整数 n 和二维整数数组 roads ，其中 roads[i] = [ui, vi, timei] 表示在路口 ui 和 vi 之间有一条需要花费 timei 时间才能通过的道路。...你想知道花费 最少时间 从路口 0 出发到达路口 n - 1 的方案数。 请返回花费 最少时间 到达目的地的 路径数目 。 由于答案可能很大，将结果对 10^9 + 7 取余 后返回。...四条花费 7 分钟的路径分别为： - 0 ➝ 6 - 0 ➝ 4 ➝ 6 - 0 ➝ 1 ➝ 2 ➝ 5 ➝ 6 - 0 ➝ 1 ➝ 3 ➝ 5 ➝ 6 示例 2： 输入：n = 2, roads =...[[1,0,10]] 输出：1 解释：只有一条从路口 0 到路口 1 的路，花费 10 分钟。...请大家赐教 ---- 我的CSDN博客地址 https://michael.blog.csdn.net/ 长按或扫码关注我的公众号（Michael阿明），一起加油、一起学习进步！
SAP WM LT21界面里源发仓位以及目的地仓位的显示SAP WM模块中事务代码LT21用于显示转储单（TO单）。...在这个界面里，在TO单号码下方的位置，看起来像是HEADER的位置，会显示source storage bin/destination storage bin的。...如下图示：由于TO单里的source storage bin和destination storage bin是item level的数据，并不是header level的数据，所以在不同的TO单里，这个位置显示的内容是不同的...1，如果TO单中所有item的source storage bin和destination storage bin都相同，那么这2个信息都显示在header的位置上。...如下图：以及下图示，2，如果TO单中所有行项目里的源发仓都相同，目的地仓位不尽相同，那么这个位置只显示源发仓信息，如下图示：3，如果TO单里所有item的源发仓不尽相同，而目的地仓位都相同，那么这个位置只显示目的地仓位信息
LB11将TR转成TO单据的时候，我们常常发现，生成的TO单据里的数量并不是等于TR里的数量，而是系统自动根据目的地storage type 100下的库存数量自动扣减之后的数量作为生成的TO的数量。...勾选100 Storage Type 下的Deactivate qty reduction 选项即可避免此种情况的出现。...该选项的F1帮助文档如下： Switch off quantity reduction for TOs for PP mat. staging Indicator that switches quantity
SAP WM LT21界面里源发仓位以及目的地仓位的显示 SAP WM模块中事务代码LT21用于显示转储单（TO单）。...如下图示： 由于TO单里的source storage bin和destination storage bin是item level的数据，并不是header level的数据，所以在不同的TO单里，...这个位置显示的内容是不同的。...如下图： 以及下图示， 2，如果TO单中所有行项目里的源发仓都相同，目的地仓位不尽相同，那么这个位置只显示源发仓信息，如下图示： 3，如果TO单里所有item的源发仓不尽相同，而目的地仓位都相同，...那么这个位置只显示目的地仓位信息。
《“死锁”四个必要条件的合理解释》分为三个部分： 【1】“死锁”的含义 【2】“死锁”的原因及四个必要条件的合理解释 【3】“死锁”的预防和解除 ? 1....此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。 2.“死锁”产生的原因以及四个必要条件的合理解释 产生死锁的原因可归结为如下两点： （1）竞争资源。...“死锁”产生有几个必要条件？ “死锁”中“死”音通“四”是四个条件。（虽然很牵强，但对于识记，你会发现很有用！） .“四”锁的必要条件都是指哪些？...“死锁”的预防和解除 理解了死锁的原因，尤其是产生死锁的四个必要条件，就可以最大可能地避免、预防和解除死锁，消除产生死锁的四个必要条件中的任何一个都可以预防和解除死锁。...不难看出，在死锁的四个必要条件中，第二、三和四项条件比较容易消除。
0x01：@Conditional使用 Spring Boot的强大之处在于使用了Spring 4框架的新特性：@Conditional注释，此注释使得只有在特定条件满足时才启用一些配置。...@ConditionalOnBean：当容器中有指定Bean的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingBean：当容器里没有指定Bean的条件下进行实例化。...@ConditionalOnClass：当classpath类路径下有指定类的条件下进行实例化。 @ConditionalOnMissingClass：当类路径下没有指定类的条件下进行实例化。...@ConditionalOnProperty：当指定的属性有指定的值时进行实例化。 @ConditionalOnExpression：基于SpEL表达式的条件判断。...@ConditionalOnJndi：在JNDI存在的条件下触发实例化。
使用一个像素生成器从采样得到的表征条件生成图片像素。表征条件为图像生成提供了实质性的指导。本方法达到了无条件生成的SOTA，弥补了条件生成和无条件生成长期以来的性能差距。...引言 最近利用人类标注的类别条件、文字描述等的条件图像生成达到了令人印象深刻的效果，然而无条件生成还不能达到令人满意的效果。这一定程度上反映了有监督学习和无监督学习之间的差距。...RCG由三个部分组成：一个SSL图像编码器( Moco v3 )，用于将图像分布转换为一个紧凑的表示分布；一个RDM，用于从该分布中建模和采样；一个像素生成器，用于处理基于表示的图像像素。...像素生成器 图6：像素生成器 RCG中的像素生成器处理基于图像表示的图像像素。从概念上讲，这样的像素生成器可以是任何条件图像生成模型，通过用SSL表示来代替它的原始条件(例如,类标或文本)。...表1 图7：无条件生成图片结果 RDM可以促进类条件表示的生成，从而使RCG也能很好地进行Class-conditional 图像生成。证明了RCG的有效性，进一步凸显了自条件图像生成的巨大潜力。
其实，对于零基础的同学，理解机器学习并不难。为什么这么说呢？讲个小故事先。 事件： 小黑约小白于星期五下午5点看电影 前提条件： 小黑在约好的事情里面有过迟到的情况，而小白每次都很准时。...（假设二人到目的地时间均为1小时20分钟）因为小黑迟到的次数屈指可数，这代表小黑此次有非常大的几率会准时到，所以经验告诉小白3点半出发就可以，这样不用再花多余的时间在目的地等待小黑。...结果： 小白决定3点半出发，3点50到目的地，小黑没有迟到。两个人愉快的看了电影。 这个故事当然很理想化，但是他可以很有效的回答什么事机器学习。我们再看一下最开始的定义。...我们人类在生活的过程中，会逐渐的总结出自己的生活规律，这样当面临到新的一些问题，无论是工作还是生活上，我们就习惯用自己总结的规律去解决问题。机器学习的过程类似人类学习，规律=模型，经验=历史数据。...因此，机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。 成功的机器学习应用不是拥有最好的算法，而是拥有最多的数据！ 想要入行的你有没有心动呢？
目前的分子优化方法大多都基于编码器-解码器架构，这些现有的工作大多着眼于对单个属性进行优化，但在实际应用中，对生成分子的多目标优化，往往才更符合各个领域的现实需求。...初始图矩阵的组成部分 条件变分自动编码器（CVAE） 本研究的核心是基于图（而非字符串）的多目标优化，且实现了MGVAE和MGCVAE来生成新分子，并对这两种生成方式做了性能对比。...在该研究中，要控制的分子特性对应于条件向量c（one-hot向量），解码器根据这些给定的条件向量，与潜在向量一起生成具有所需属性的分子。...同时也对未应用任何条件的 MGVAE 生成的分子进行计数，以确定它们是否满足每个条件的范围。...用于评估MGVAE、MGCVAE 等生成分子模型的有效性、独特性和新颖性 4 结论 在这项研究中，作者研究了MGVAE 和 MGCVAE 这两种基于图的分子生成模型，同时对MGCVAE进行了多目标优化。
，称为CondInst(条件卷积的实例分割)。...最优秀的实例分割方法，如Mask R-CNN，依靠ROI操作(通常是ROIPool或ROIAlign)来获得最终的实例掩码。相反，本文提出从一个新的角度来解决实例分割问题。...本文不使用实例化的ROIs作为固定权重网络的输入，而是使用以实例为条件的动态实例感知网络。CondInst有两个优点：（1）实例分割采用全卷积网络解决，不需要裁剪ROI和特征对齐。...（2）由于动态生成的条件卷积的能力大大提高，因此mask head可以非常紧凑（例如，3个卷积层，每个层只有8个通道），从而显著提高了推理的速度。...我们演示了一种更简单的实例分割方法，可以在准确性和推理速度方面实现改进的性能。在COCO数据集上进行实验分析，我们优于当前最新的一些方法，包括经过微调的Mask RCNN基线，而无需更长的训练时间。
标签：Excel公式，SUMPRODUCT函数 基于列中的条件求和通常使用SUMIF函数或者SUMIFS函数，特别是涉及到多条件求和时。然而，随着条件的增多，公式将会变得很长，难以理解。...而使用SUMPRODUCT函数，可以判断同一列中的多个条件且公式简洁。 如下图1所示的示例。...也可以使用下面更简洁的公式： =SUMPRODUCT(($A$2:$A$12="东区")*(($B$2:$B$12={"超市1","超市2"}))*($C$2:$C$12)) 公式中，使用了花括号，允许在其中放置多个条件...，因此，如果需要满足的条件更多的话，就可以通过逗号分隔符将它们放置在花括号中，公式更简洁。...小结 在花括号中放置判断条件，从而使公式更简洁，是本文讲解的重点技巧。
此时困住你的就是加速问题。 我认为的加速大概分为两种： 算法的本身的速度。 程序中的循环怎么改为矩阵计算，也就是并行计算。 这里先以条件随机场CRF为例，详细讲解CRF原理和如何加速的并行计算。...下面的所有图，公式都由本人zenRRan原创 1.概述 CRF（Conditional Random Field），中文被翻译为条件随机场。...先说什么是并行计算，字面意思就能理 解，并行，并排行进，大家同时进行的意思，同时进行的前提条件是需要 用到的东西都已经准备好。放在计算机里的意思就是当前运行的程序需要 的数据都已经准备好了。...那我们来看看我们的数据怎么能并行计算吧，我 拿出来一列数据来看看（先说下为什么拿出的是一列，而不是一行，因为 一列所需要的数据前一列都已经计算过了，而一行不具备这样的条件）， 比如第二列： ?...我们 的目的是，选取可能性最高的，又因为可能性最高在这里表示得分最高， 然后根据最高的得分，我们向前一个一个的选取每次前一个最高得分的节 点，最终这些所有的节点就是我们的最后的预测序列。
SVM 数学描述的推导 这看上去是一个非线性规划的复杂问题，在《高等数学》中，我们已经学习过这类问题如何来求解。 — KKT 条件，本文我们就来详细了解一下 KKT 的推导过程。 2....有不等式约束的最优化问题 — KKT 条件 当约束加上不等式之后，情况变得更加复杂起来。...极值点在约束条件区域内 下图展示了 (x0, y0) 在 g(x) 的区域内的情况： 无论是两图中的那种情况，最优化问题的极值点就是 f(x, y) 的极值点，也就是说约束条件失去了作用，此时我们只需要通过求导法则就可以得到...计算出来 f(x, y) 的极值点后，带入约束条件，如果满足则求解成功，否则说明极值点在约束条件边界上。 3.2....极值点在约束条件边界上 在这种情况下，我们成功将不等式约束的优化问题转化为了有等式约束的优化问题，根据上面我们推导出的拉格朗日乘子法就可以计算出极值点。
Trico 的诞生 Trico起初是为了满足公司大量的数据提取需求（当然是公开可获取的：）），最早我们是使用 Java+Jsoup+selenium 来完成的。...但是随着维护的网站数量越来越多，网站的改版等等异常将会产生大量的工作量，于是我们就想能不能有个轻量级的脚本，既可以热更新（快速的解决 Bug ）又可以提供一些带有复合功能的元语 来提高开发效率。...如何使用 Trico Trico 是一个基于标记语言的脚本语言，词法相对都比较简单，学习曲线相对降低，一般的程序员 1 ～ 2 天即可以完全上手。...Trico 的脚本市场正在在建设中。 Trico cloud 我们希望有更多的开发者加入到 Trico 生态中，贡献更多的脚本，让有获取数据需求的开发者能够快速经过原型阶段，把精力放在体验优化上。...另外所有提交到 Trico cloud 的脚本都会通过系统或是人工审核，来保证公开的脚本都是允许获取的公开数据，并且 Trico cloud 会根据目标网站的体量来控制爬取速率，不影响网站本身的运行，净化数据爬取环境
匹配的过程和方式也极其重要，在一个既定区域，乘客有很多，车辆也有很多，系统需要全局考虑区域内的需求、供给，以毫秒级的速度进行计算，实时地进行最合理的分单，最大化用户的出行效率和出行体验。...这篇论文中介绍在滴滴出租车中使用的基于组合优化的分单模型，该模型相较于别的分单模型，整体成交率得到了提升。...此前业界曾提出过一个基于多代理体系结构的新模型NTuCab，它的目的是最小化乘客的等待时间和接驾距离。...基于滴滴平台海量的历史数据，研究人员发现，人们的出行往往存在一定的规律，用户往往倾向在类似的时间到达相同的目的地；而对订单的位置进行分析，也有助于精准推荐用户的实时目的地。...那么剩下的问题是估计出发时间和地点 (经度和纬度)的概率分布： ? 而历史数据分析显示，用户目的地的出发时刻的频率直方图往往呈现如下正态分布，于是研究人员采用正态分布对出发时刻T的条件分布进行估计。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
