首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

模型odoo11中列条目的总和

在Odoo11模型中,列条目的总和指的是某个模型的特定字段中所有记录的数值之和。Odoo是一种开源的企业管理软件,它提供了丰富的模块和功能,包括销售、采购、库存、会计等。在模型中,可以定义各种字段来存储不同类型的数据。

要计算列条目的总和,可以通过Odoo提供的查询和计算功能来实现。具体步骤如下:

  1. 打开Odoo的模型定义文件(通常是位于models目录下的.py文件)。
  2. 找到目标模型的定义代码,并在其中添加一个计算字段。计算字段是根据其他字段的值计算得出的临时字段,不会存储在数据库中。
  3. 在计算字段的定义中,使用Odoo提供的查询语句来计算目标字段的总和。可以使用sum函数和search方法来实现。
  4. 在模型中的其他相关字段上添加必要的依赖关系,以确保在相关字段值发生变化时,计算字段会自动更新。
  5. 保存文件并重启Odoo服务。

以下是一个示例模型定义文件中计算字段求列条目总和的代码片段:

代码语言:txt
复制
from odoo import models, fields, api

class ExampleModel(models.Model):
    _name = 'example.model'

    name = fields.Char(string='Name')
    amount = fields.Float(string='Amount')
    total_amount = fields.Float(compute='_compute_total_amount', string='Total Amount', store=True)

    @api.depends('amount')
    def _compute_total_amount(self):
        for record in self:
            records_to_sum = self.search([('id', 'in', self.ids)])
            record.total_amount = sum(records_to_sum.mapped('amount'))

在上面的示例中,ExampleModel模型中包含了nameamount字段,其中amount字段用于存储条目的值,total_amount字段为计算字段,用于存储条目值的总和。在_compute_total_amount方法中,使用search方法查询符合条件的记录,并使用sum函数计算总和。最后,将总和值赋给total_amount字段。

通过以上步骤,我们可以成功计算Odoo11模型中列条目的总和。在实际应用中,这个功能可以应用于各种需要对字段值求和的场景,例如统计销售额、计算库存总量等。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

ODOO优化层级关系查询效率的方法

代码如下 在上面的代码。 使用字段来关联上层记录。 使用这个属性来开启分层搜索功能....使用和字段来进行记录所属层级,当时看书的时候对这些代码不是很理解,只是知道这样做能够提高层级关系数据模型查询数据记录的效率。...(如递归查询文件夹文件) Odoo为了提高层次结构(树状结构)查询效率,每一层级数据记录添加跟字段. 假设A是B的上级对象。那么存在这样的逻辑关系。...Odoo 应用 我们用Odoo11的product模块作为演示 在文件.看到产品目录(ProductCategory类.15行起)的代码 在Odoo11的演示数据,产品的目录结构一共有6个 我们查询下数据库的数据...Saleable下面又有3个子目录… 假设要找到All产品目录下的所有产品目录 只需要一查询语句即可找到所有子目录.无须遍历.

2.3K80
  • TensorFlow2.X学习笔记(6)--TensorFlow阶API之特征、激活函数、模型

    一、特征feature_column 特征通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征。...注意:所有的Catogorical Column类型最终都要通过indicator_column转换成Dense Column类型才能传入模型! numeric_column 数值,最常用。...通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。 DenseFeature:特征接入层,用于接收一个特征列表并产生一个密集连接层。 Flatten:压平层,用于将多维张量压成一维。...一般用于将输入的单词映射为稠密向量。嵌入层的参数需要学习。 LSTM:长短记忆循环网络层。最普遍使用的循环网络层。具有携带轨道,遗忘门,更新门,输出门。...2、自定义模型层 如果自定义模型层没有需要被训练的参数,一般推荐使用Lamda层实现。 如果自定义模型层有需要被训练的参数,则可以通过对Layer基类子类化实现。

    2.1K21

    GPT 大型语言模型可视化教程

    本指南受到 minGPT GitHub 项目的启发,该项目是 Andrej Karpathy 在 PyTorch 创建的最小 GPT 实现。...这纯粹是为了可视化的目的)。 接下来,我们对向量的每个元素应用 GELU 激活函数。这是任何神经网络的关键部分,我们要在模型引入一些非线性。...使用的特定函数 GELU 看起来很像 ReLU 函数(计算公式为 max(0,x)),但它有一平滑的曲线,而不是一个尖角。...Softmax 如上一节所述,softmax 操作是自我关注的一部分,它也将出现在模型的最后。 它的目的是将一个向量的值归一化,使其总和为 1.0。然而,这并不像除以总和那么简单。...当我们对模型进行时间步进时,我们会使用上一的概率来决定下一个要添加到序列的标记。例如,如果我们已经向模型提供了 6 个标记,我们就会使用第 6 的输出概率。

    15810

    Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰可见

    这是对矩阵每的值分别进行归一化的操作。 归一化是深度神经网络训练的一个重要步骤,它有助于提高模型在训练过程的稳定性。 我们可以分别看待每一,所以现在先关注第4(t=3)。...这是任何神经网络的关键部分,我们要在模型引入一些非线性。使用的特定函数GELU看起来很像ReLU函数(计算公式为max(0,x)),但它有一平滑的曲线,而不是一个尖角。...Softmax softmax运算不仅是自注意力机制的一部分,如前文所述,它还会出现在模型的最后阶段。 概括来说,softmax的目的是将向量的值归一化,使它们加起来等于1.0。...现在,每一都得到了模型对词汇表每个词所分配的概率。 在这个特定的模型,它已经有效地学会了所有关于如何排序三个字母的问题的答案,因此给出的概率值,也很大概率会倾向于正确答案。...在对模型进行时间步进时,需要利用最后一的概率值来决定下一个要添加到序列的token。举个例子,如果已经向模型输入了6个token,那么就会用第6的输出概率来决策。

    1.3K10

    基于深度学习的农作物行检测,用于农业机器人的田间导航

    然后计算所选矩形ROl每个垂直像素的数值和并归一化。得到的和曲线的峰值点被确定为图像的锚点。下图给出了与获取到的图像相对应的和曲线示例。...确定中心作物行上点 的选择标准总结在公式(1),其中I是来自U-Net的二进制掩码预测,X表示矩形ROI的所有垂直列位置,y表示给定垂直的像素位置。...但是,如果峰值点处的总和低于阈值,则锚点将重置为预定点(当图像宽度为512时为277)。阈值的设置方式是,像素的数字总和必须表示最小高度为0.4h。...本实验的目的是评估所提出的作物行检测算法在无不平坦地形的模拟环境对视觉伺服控制器的影响。我们设置了一个模拟的甜菜田,如下图 所示。真正的机器人会因地形不平坦造成的外部干扰而改变其路线。...因此,在曲线作物行图像,作物行近端似乎是一直线,而作物行远端似乎是一曲线。本研究假设一个成功的作物行检测算法应该准确地预测最近的作物行,因为这种预测对于视觉伺服控制器机器人的即时控制很重要。

    48000

    视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器

    作者|Dataman 编译|Arno 来源|Analytics Vidhya 这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界,对图像数据进行建模需要特殊的方法。...,我们可以在一堆叠所有28 x 28 = 784个值。...第一记录的堆叠如下所示(使用x_train[1].reshape(1,784)): 然后,我们可以使用标准的神经网络训练模型,如图(B)所示。数值为784的每个值都是输入层的一个节点。且慢!...图 (H): 最大池化 除了采用最大值之外,其他不常用的池化方法还包括“平均池化”(取平均值)或“总和池化”(总和)。 图 (J) 池化后,会生成新的更小的滤波图像。...现在我们拆分这个滤波图像,然后堆叠为一,如图(J)所示。 Keras模型 以上三层是卷积神经网络的构建块。

    71610

    DAX学习分享:十经验

    很多人说国内的学习资料太少,在学习的过程坎坷不断,我与大多数PowerBI学习者一样,一边读外文的博客摸索一边铺路,在不断尝试和与人分享的过程,总结了个人认为最宝贵的十DAX学习经验,分享给读者。...自然而然,度量值、计算在不同的语境下输出的结果也会不同。这个道理就是“毕竟西湖六月,风光不与四时同”。懂得了这点,你会少走很多弯路。 ? 所以,第一经验是,在写公式之前,先理解上下文是什么。...计算不是什么新知识,就好像在Excel中使用Vlookup添加一一样,这一是基于现有的表基础上做运算,它是“静态”的,运算结果不会因为切片器或透视筛选而变化,当你建立好后,它就会保存在文件,增加你的内存...这第三经验是,按照筛选+计算的逻辑思考你的公式。 四 数据模型的布局 虽然下面这张图只有六张表,但上手这几张表的第一反应我还真是无从下手。...六 学会组装 使用PowerBI建立一个商业分析模型,就好像组装一样,你不可能一下子把所有的零件都拼装起来,而是分步完成,最后再整合到一起。 ? 同样的道理,我不建议你把公式都写到一个度量值

    3.3K41

    视觉进阶 | 用于图像降噪的卷积自编码器

    作者|Dataman 编译|Arno 来源|Analytics Vidhya 这篇文章的目的是介绍关于利用自动编码器实现图像降噪的内容。 在神经网络世界,对图像数据进行建模需要特殊的方法。...图像数据的堆叠,用于训练 如果要让神经网络框架适用于模型训练,我们可以在一堆叠所有28 x 28 = 784个值。...第一记录的堆叠如下所示(使用x_train[1].reshape(1,784)): ? 然后,我们可以使用标准的神经网络训练模型,如图(B)所示。数值为784的每个值都是输入层的一个节点。且慢!...图 (H): 最大池化 除了采用最大值之外,其他不常用的池化方法还包括“平均池化”(取平均值)或“总和池化”(总和)。 ? 图 (J) 池化后,会生成新的更小的滤波图像。...现在我们拆分这个滤波图像,然后堆叠为一,如图(J)所示。 Keras模型 以上三层是卷积神经网络的构建块。

    1.3K40

    【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

    SUM:计算数值总和。 AVG:计算数值的平均值。 MIN:找出数值的最小值。 MAX:找出数值的最大值。...在数据统计和分析具有广泛应用,通过不同的参数和条件组合,可以灵活地满足各种统计需求。 2.2 SUM 基本用法 SUM 函数用于计算查询结果集中某的数值总和。...SUM: 计算每个分组总和。 AVG: 计算每个分组的平均值。 MIN: 找出每个分组的最小值。 MAX: 找出每个分组的最大值。...注意数据模型 检查数据模型设计: 如果频繁需要使用 DISTINCT,可能需要重新审视数据模型的设计,看是否可以通过调整模型减少重复数据。...在大数据环境下,可能需要考虑其他方法来达到相同的目的,以保证查询性能。 八、总结 聚合函数是SQL重要的工具,用于对数据进行汇总和计算。

    49610

    【数据库设计和SQL基础语法】--查询数据--聚合函数

    SUM:计算数值总和。 AVG:计算数值的平均值。 MIN:找出数值的最小值。 MAX:找出数值的最大值。...在数据统计和分析具有广泛应用,通过不同的参数和条件组合,可以灵活地满足各种统计需求。 2.2 SUM 基本用法 SUM 函数用于计算查询结果集中某的数值总和。...SUM: 计算每个分组总和。 AVG: 计算每个分组的平均值。 MIN: 找出每个分组的最小值。 MAX: 找出每个分组的最大值。...注意数据模型 检查数据模型设计: 如果频繁需要使用 DISTINCT,可能需要重新审视数据模型的设计,看是否可以通过调整模型减少重复数据。...在大数据环境下,可能需要考虑其他方法来达到相同的目的,以保证查询性能。 八、总结 聚合函数是SQL重要的工具,用于对数据进行汇总和计算。

    56410

    MySQL数据库篇---对数据库,数据库中表,数据库中表的记录进行添修删查操作---保姆级教程

    mysql数据库的表 查看某个表的结构信息 删除表 修改表 添加 修改类型,长度和约束 删除 修改列名称 修改表名 修改表的字符集 SQL对数据库表的记录进行操作 添加表的记录 添加中文记录...修改表的记录 修改某一的所有值 按条件修改数据 按条件修改多个 删除表的记录 删除某一记录 删除表中所有记录 查看表的记录 基本查询 查询所有学生考试成绩信息 查询所有学生的姓名和英语成绩...insert into 表名(列名1,列名2,列名3...)values(值1,值2,值3..); 向表插入所有 insert inot 表名 values(值1,值2,值3...); 注意事项:...删除表中所有记录 delete from user; 另一种写法: truncate table user; 两者写法的区别: delete from user; 删除所有记录,属于DML语句,一记录一记录的删除...select sum(english)+sum(math)+sum(chinese) from exam;//按照的方式统计,先计算所有学生的英语成绩总和,然后是语文成绩总和,最后计算数学成绩总和

    3.7K20

    基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究-part4

    ②设置好后,点击【Network Analyst】工具上的【求解】工具 ? ,得到基于距离的OD成本矩阵【商业金融中心_OD成本矩阵(时间)】。 ?...⑥根据【OriginID】汇总每条线的出行势能总和,生成【出行势能汇总表.dbf】; ?...利用模型构建器,自动计算出行概率: ? 选好变量后,直接运行即可。...利用模型构建器,自动计算可达性 ? 选好变量后,直接运行即可。...4、空间插值 由于以居民区点图的方式看可达性很不直观,通过ArcGIS10.0空间分析模块反距离插值得到整个研究区域无空白栅格图,直观地反映了居民点可达性分布情况,便于比较,分析,评价和得出结论。

    70820

    R语言入门系列之二

    数据标准化的目的是使数据总体的参数符合某种要求(具体可参见1.4.3概率统计)。...③method="total",总和标准化,将数据除以该行或者总和,也即求相对丰度(defaultMARGIN=1),总和标准化后数据全部位于0到1之间。...⑤method="normalize",模标准化,将数据除以每行或者每的平方和的平方根(defaultMARGIN=1),模标准化后每行、的平方和为1(向量的模为1),也即在笛卡尔坐标系到原点的欧氏距离为...⑧Wisconsin转化,这个是使用伴随的函数wisconsin(),将数据除以该最大值再除以该行总和,是最大值标准化和总和标准化的结合。...然而在微生物生态,我们倾向于认为微生物群落是一个整体,不同样品之间物种的相对丰度是有可比较的实际意义的,因此最常用的就是总和标准化(当然在不涉及丰度比较的聚类和排序分析各种标准化方法都可以尝试,在传统群落研究里

    3.8K30

    Valine 楼中楼评论数量统计方案

    评论数量 之前的一个问题,一般我们常见的评论数量表现形式为该页面的所有发言人的评论数量总和,不过在 Valine 却是不一样的计数方式。...我们发现 Valine 评论计数时并不会统计“楼中楼”的评论,也就是说仅记录第一层评论总和,这和大多数网站评论计数方式并不一样。...楼中楼统计差异 具体实现 要实现计数修改,首先了解 leancloud 的 count() 方法,该方法定义查询某个的数量,利用该方法我们可以计算符合该条件的总和,从而实现楼中楼评论数量统计。...另一个则是显示在具体页面的 vnum 评论计数(比如显示有多少评论)然后通过新建 AV 查询符合当前 url 的 Comment 并使用 count() 方法重新统计该 url 的所有评论数量...(楼中楼计数) 页面的 vnum 数量 定位到 t.Q(y).count() 将 t.Q(y) 修改为 S.equalTo('url',y) 如下 var S=new AV.Query("Comment

    17510

    深度学习损失函数和激活函数的选择

    前言 本篇博客的目的是根据业务目标,为大家提供关于在构建神经网络时,如何根据需求选择合适的最终层激活函数和损失函数的指导和建议。...分类:从多个类别预测单个标签 神经网络的最终层将为每个类别有一个神经元,并返回一个介于0和1之间的值,这个值可以被推断为概率。 输出结果随后形成一个概率分布,因为其总和为1。...真实值已经过独热编码,这意味着在对应正确类别的中会出现1,否则会出现0。 最终激活函数 Softmax——这将为每个输出产生介于0和1之间的值,这些值的总和为1。 所以这可以被推断为概率分布。...分类:从多个类别预测多个标签 例如:预测图像动物的存在。 神经网络的最终层将为每个类别有一个神经元,并返回一个介于0和1之间的值,这个值可以被推断为概率。...如果真实值中出现1,则表示数据存在它所对应的类别;否则会为0。 最终激活函数 Sigmoid——这将产生一个介于0和1之间的值,我们可以推断出模型对于某个实例属于该类别的信心程度。

    14410

    特征工程入门:应该保留和去掉那些特征

    因此,如果我们看到这种情况,我们不需要Phone,因为这一的数据已经出现在其他,并且在这种情况下,分割数据比聚合数据更好。 还有另一没有向“数据集-内存”规模添加任何值。...所有的内存值都是以“GB”为单位的,因此没有必要保留一个不能显示数据集中任何变化的附加,因为它不会帮助我们的模型学习不同的模式。...这一点很重要,因为大多数机器学习算法都是逐行查看数据的,除非我们在同一行没有前几天的记录,否则模型将无法有效地在当前和以前的日期记录之间创建模式。...总和/平均值/中位数/累积总和/总和-任何数字特征,如工资,销售额,利润,年龄,体重,等等。...正确的技术取决于每的类别数量、分类的数量等等。 标准化/标准化技术(最小-最大,标准缩放,等等)-可能有一些数据集,你有数字特征,但它们以不同的比例(kg, $, inch, sq.ft等)。

    1.1K10

    什么是关系型数据库?

    关系型数据库(RDBMS)是建立在关系模型基础上的数据库系统。关系模型是一种数据模型,它表示数据之间的联系,包括一对一、一对多和多对多的关系。...在关系型数据库,数据以表格的形式存储,每个表格称为一个“关系”,每个关系由行(记录或元组)和(字段或属性)组成。 每个关系都有一个唯一的标识符,称为“主键”,用于唯一标识关系的每一行数据。...主键可以是单列或多的组合,其值能够唯一地标识关系的每一行数据。 9 大部分关系型数据库都使用 SQL 来操作数据库的数据。并且,大部分关系型数据库都支持事务的四大特性(ACID)。...SQL 是一种结构化查询语言(Structured Query Language),专门用来与数据库打交道,目的是提供一种从数据库读写数据的简单有效的方法。...数据分析:SQL 可以用于进行简单的数据分析,例如计算平均值、总和等统计信息。搭配 Hive 和 Spark SQL 等大数据工具,SQL 可以用于处理和分析大规模的数据。

    34210
    领券