正文部分 再贴2篇前辈的写的文章,供大家参考!第一篇: 存货帐龄和呆滞料分析 通常库存周转率高,则帐龄低,存货帐龄高将引起呆滞甚至废料,比如有保质期的食品和药品, 库存账龄超过保质期直接就是废
正文部分 再贴2篇前辈的写的文章,供大家参考!第一篇: 存货帐龄和呆滞料分析 通常库存周转率高,则帐龄低,存货帐龄高将引起呆滞甚至废料,比如有保质期的食品和药品, 库存账龄超过保质期直接就
近日,密歇根州立大学的研究者提出一个「增龄」模块,将失踪儿童原始图像中的深度人脸特征「老化」(或者说「增龄」),从而帮助匹配原来的图像和数年后的图像。
提到库存账龄,就不得不说到库存周转率。库存周转率是在某特定的周期,销售成本与存货平均余额的比率。用以衡量一定时期内存货资产的周转速度,是反映企业的供应链的整体效率的绩效指标之一,而且很多企业都把它作为整体经营业绩的考核指标之一。而库存账龄是在某时间节点,某种或者某类存货的库存时间的加权平均值。很明显,库存周转率越高,库存账龄越低,但是二者又不是反比关系(比较简单的证明就是同样的平均库存,入库时间的不同就会引起库存账龄很大的差异),所以虽然这二者有着千丝万缕的联系,但是不能简单的把库存账龄看成库存周转率的一个衍生指标来对待。
你多大了? 你网龄多久了? 你知道你已经老了吗? 你不知道?那就来看看下面这些图吧! 七年网龄见证 这个图看得懂吗?如果你看得懂,那么你的网龄最起码已经起码有七年了。看不懂?没事,让我来告诉你。在2010年,360推出了一个功能来检测腾讯QQ是否有侵犯用户隐私得行为遭到腾讯反怼,并宣布在任何安装了360软件的电脑上均无法再安装腾讯QQ,如想使用需先卸载360相关软件。小编我是其受害者之一!!! 八年网龄见证 如果你看懂了,而且该事件发生时你还在网上评论过,那么恭喜你已经有八年网龄了。相信不论你年龄大小
最近关于区块链、数字货币的消息都是十分火爆,连带着让相关的域名也跟着火了起来。
上期介绍了征信的三巨头,这期主要为大家介绍三巨头背后的大佬——费埃哲公司。这个公司的FICO信用评分模型,至今是信用模型体系的标准,尽管很多新的硅谷公司采用引入外部数据的方式增加评分模型变量和维度的数量,但是核心的指标还是FICO的这几个。 模型评分技术属于个人征信技术序列的高端技术。美国三大信用局首选使用的都是Fair Isaac推出的FICO评分系统,该系统的基本思想是:把借款人的信用历史资料与数据库中全体借款人的信用习惯相比较,检查借款人的发展趋势跟经常违约、随意透支、甚至申
针对客户收款并清账F-28时,存在2种选项: 部分支付清账 可以根据需要分批处理未清项;规范操作生成的明细账可以清晰地反映业务发生的过程,便于查询和对账使用。尤其适用于一笔借款分几次归还或一笔货款分多次收回的情况。 多用于分次付款, 这样可以清楚的显示每次付款的记录。部分清账时并不会更改发票未清项, 每一笔部分收款都会产生一个新的未清项,收款的基准日期也是收款凭证的凭证日期。 剩余支付清账 可以理解为每次清账后系统会把剩余的未清项金额计算出来,下次清账时再对该剩余金额进行未清项处理。优点是能随时反映某笔未清项剩余未清的金额。尤其在使 用客户信贷管理时很重要,但是生成的明细账无法真实反映未清项业务分批处理的痕迹,不便于查询使用,而且虚增了发生额。新生产的未清项凭证如果没有控制还 会影响账龄。 剩余清账生成新的应收款,可以设置不影响账期标识 支付条件都从 剩余项目的初始项目里传输。 需要在客户供应商容差组上勾选“货物的支付条款”才不会影响账龄。 设置步骤: 1)在OBA3客户容差组里定义; 2)容差组分配至客户主数据.
其实,在写这篇博客之前,我也是感觉自己会点优化,至少知道不要使用“*”号啊,给经常查询的列创建索引啊什么的,其实都不是大家想的那样简单的,其实它们背后存在很多的东西,值得我们去理解和学习。 和大家分享讨论一个问题吧,子查询和连接查询哪一个查询速度快?最重要的目的是能帮助大家在以后的开发路上不要再犯我这种的错误,看到就是赚到,哈哈。 我的答案是连接查询。因为这是我在前几天的实践项目中亲身体会到的,感触颇深,在给我们公司的网站首页执行了一条统计SQL语句,当时我是用子查询写的sql语句,第一次执行了21
函数调用,通过“键=值”形式加以指定。可以让函数更加清晰、容易使用,同时也清除了参数的顺序需求。
《上篇》中我们主要讨论的是程序集(Assembly)和应用程序域(AppDomain)的话题,着重介绍了两个不同的程序集加载方式——独占方式和共享方式(中立域方式);以及基于进程范围内的字符串驻留。这篇将关注点放在托管对象创建时内存的分配和对大对象(LO:Large Object)的回收上,不对之处,还望各位能够及时指出。 目录 一、从类型(Type)与实例(Instance)谈起 二、实例内存分配不仅限于GC堆 三、实例对类型的引用 四、LOH中的对象如
陕西宝光真空电器股份有限公司(以下简称“宝光股份”)是享誉国内外的真空灭弧室产销基地,市场占有率连续多年稳居行业前列。2017年起蝉联工信部授予宝光股份“制造业单项冠军示范企业”称号,“宝光牌”真空灭弧室曾荣获第五届亚太博览会金奖、国家科技进步奖特等奖1项、二等奖1项等诸多奖项,建设“真空电器技术国家地方联合工程研究中心”。
MM物料管理模块中涉及存货。而对存货进行报表分析显得尤为重要。对于存货分析,SAP提供了一大堆MC.*的报表,但基本无企业用,因为大部分是基于信息结构,非常不准确!也很难利用起来。下面是库存分析中的一些名词解释:
大量神经影像数据的分析,使研究者对大脑区域的各种解剖分析变得越来越精细,并有助于检测不同的大脑状况和疾病。近年来,由神经影像驱动的脑龄估计被引入作为检测不同疾病和健康状况的有效生物标志物。但由于该类方法在近年来才涌现大量研究结果,还没有研究对脑龄研究以及具体的研究框架进行全面的回顾。
近段时间,行业内VR社交相关的消息相当火热。先是Redpill VR与Sensorium联合推出了一场VR社交音乐会;之后又是热门VR社交游戏《Rec Room》开发商Against Gravity连续完成两轮融资,共计2400万美元。看样子伴随着Oculus Quest的推出以及5G的来临,各大厂商和资本都无比看好VR社交市场。
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在财务中业财一体化,是一个必然趋势,而如何借助 Power BI 来构建这套系统,需要借鉴一套专业作品来进行。
以下内容为我软件工程实验的实验报告内容。 数据库部分采用的是SQL Server软件; 界面设计部分采用的是Visual Studio C#。 本实验因时间问题做的比较仓促,有许多不足之处,还请谅解。 想要完整代码的可以在我的博客资源进行下载 https://download.csdn.net/download/weixin_45632016/15534566
当你厌倦了混乱的二手车市场、听腻了各种二手车网站广告时,是时候利用数据来做一次靠自己的分析了。数据侠 Anthony Parrillo 利用自己的爬虫能力,尝试分析了二手车市场的价格问题,也许能为同样爱好数据的你,带来一些启发。
一年一度的“双十一”购物狂欢节临近,各大电商在“互相争宠”的同时,各路买家也在忙着“大杀四方”,抢的“不亦乐乎”。电商平台的竞争愈发激烈,行业竞争压力激增。
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/built-in-function-reference.html
随着小程序生态的崛起,围绕着用户衣食住行的小程序电商出现了井喷之势,也让更多的传统电商纷纷有了进军小程序的决心。“索龄商铺”正是其中的一员。
3、关键字:群名、序号、昵称、群昵称、QQ号(唯一ID)、性别、Q龄、入群时间、群等级、最后发言时间。
一直以来,NeuroNuggets和Neuromation Research系列文章都致力于介绍其优秀团队的人工智能研究人员。
Alexander 的论文《Pediatric Bone Age Assessment Using Deep Convolutional Neural Networks》(Vladimir Iglovikov、Alexander Kalinin 以及 Alexey Shvets 联合完成的一项工作)已经发表在第 4 届 Deep Learning in Medical Image Analysis(DLMIA 2018)Workshop 上。这不是 Neuromation 在医学影像方面发表的第一篇论文,但这是一个深入了解该研究细节的好机会。与我们之前发表的关于医疗概念规范化的文章(https://medium.com/neuromation-io-blog/neuromation-research-medical-concept-normalization-in-social-media-posts-f06504200cec)相似,这是一件严肃且相当复杂的事。
WHOIS是一个标准的互联网协议,可用于收集网络注册信息、注册域名﹑IP地址等信息。简单来说,WHOIS就是一个用于查询域名是否已被注册及注册域名详细信息的数据库(如域名所有人、域名注册商)。
唐木 发自 浙江杭州 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “少年,我看你骨骼精奇,是个练武奇才,这里有一本《如来神掌》……” 现在,AI就能判断你是否骨骼精奇了。 而且这还不是概念或实验室技术
本文素材均来源于真实事件,有关细节因隐私问题暂时隐去。事件是近日的某天,一位朋友通过微信联系到我,当时我正沉浸在LOL被坑的苦恼中…… 一开始我以为是咸鱼交易纠纷问题,那么这种情况就直接淘宝客服介入就
项目地址:https://github.com/7ORP3DO/infoooze#-getting-started
我的理解就是基于用户在第三方平台上已有的账号和密码来快速完成己方应用的登录或者注册的功能。
迈不过去的门槛 ——170个城市网约车车辆准入条件大数据报告 📷 一、源起 2016年7月28日,交通运输部等七部委联合发布《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》(以下简称“《网约车暂行办法》”)。《网约车暂行办法》第十二条和第十三条对拟从事网约车经营的车辆,明确规定了以下四项准入条件: 一是登记为“预约出租客运”。 二是7座及以下乘用车。 三是安装具有行驶记录功能的车辆卫星定位装置、应急报警装置。 四是车辆技术性能符合运营安全相关标准要求。 与此同时,《网约车暂行办法》第十二条还作出了授权性规定,即“车
在SRC漏洞挖掘或渗透测试中,信息收集占很大一部分,能收集到别人收集不到的资产,就能挖到别人挖不到的洞。
重度抑郁症(Major depressive disorder, MDD) 与脑萎缩、衰老相关疾病以及死亡事件的风险增加有关。本研究在一个大型多中心国际数据集中,研究了成人MDD患者大脑的提前衰老,以及这一过程是否与临床特征相关。本研究汇集了来自全球19个样本集中T1加权MRI图像的大脑测量数据,进行了一项mega分析。通过测量来自ENIGMA MDD工作组对照组 (952名男性和1236名女性) 的7个皮质下体积、34个皮质厚度和34个表面积、侧脑室和总颅内体积,预测实际年龄 (18–75岁),来评估健康脑龄。将学习到的模型系数应用于927名对照组男性和986名抑郁症男性、1199名对照组女性和1689名抑郁症女性,以获得独立的无偏差脑龄预测值。计算预测“脑龄”和实际年龄之间的差异,来代表预测脑龄差异 (brain-predicted age difference, brain-PAD) 。平均而言,与对照组相比,MDD患者的brain-PAD 高出+1.08岁(SE 0.22) (Cohen's d=0.14, 95%置信区间: 0.08–0.20) 。然而,这种差异似乎不是由特定的临床特征 (复发状态、缓解状态、抗抑郁药物使用、发病年龄或症状严重程度) 驱动的。这项研究显示了MDD患者中与年龄相关的大脑结构异常的微妙模式。观察到大量组内差异和组间重叠。未来,需要对MDD和躯体健康结果进行纵向研究,以进一步评估这些brain-PAD估计值的临床价值。本文发表在 Molecular Psychiatry杂志。
在上一篇《DNS 系列(一):为什么更新了 DNS 记录不生效?》中,我们主要讲解了 DNS 和 DNS 传播,知道了网络通信主要通过 IP 地址来进行,而域名系统(DNS)则是保证用户在浏览器中输入域名之后,可以访问到对应的网站服务器。那这个过程到底是如何进行的呢?
POS:拥有的币越多,有记账权的概率就越大? POS(Proof of Stake),权益证明,试图解决POW机制中大量资源被浪费的情况。这种机制通过计算你持有占总币数的百分比,包括你占有币数的时间来决定记账权。 预告:在该处会引起不适的可能有1、2、3、4段,请大家稍作忍耐…… 📷 在POW机制中,由于想要找到符合条件的nonce值往往需要大量的电力和时间成本,为了避免这种浪费,PoS机制采用更快速的算法: SHA256(SHA256(Bprev),A ,t)≤balance(A)m 这其中,H为某个哈希
PoS全称是Proof of Stake,中文翻译为权益证明。这一篇我们会将PoS与PoW对比讲解,帮助你加深理解。
更多内容请见原文,原文转载自:https://blog.csdn.net/weixin_44519496/article/details/120055883
有同学问:总会听到身边的大佬们谈到架构,感觉很高级,架构到底是一个什么样的东西呢?
VulnStack是红日安全团队出的一个内网渗透的靶机环境,想着通过靶场环境加深对 Cobalt Strike 和 Metasploit 的学习
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本文设计了多种精细的前列腺癌小鼠模型,结合单细胞测序数据进行了深入的探索,例如前列腺癌特异相关的细胞类型,免疫特征以及Castration处理前后的多角度分析。这为理解前列腺癌的发生以及castration resistant的机制以及治疗措施提出了新的见解与观点。
上一节瑞哥花了2000多字图解了DHCP的原理和配置,说到DHCP,那么DNS肯定也要了解一下,今天瑞哥会从DNS的原理、DNS的工作流程、DNS的报文分析等方面给大家图解一下,让我们直接开始!
遇到问题我们通常会打开浏览器,输入 www.google.com 回车,然后搜索我们的问题,获取到我们想要的内容后,我们又会心满意足的关闭浏览器。
<数据猿导读> 每每一提到“马路杀手”这个词,大家多会想到方向感不强,还有些胆小的女司机们,可真实情况却是,在驾龄3年以下的驾驶人引发的事故中,男性驾驶人占总事故总数的87%,女性驾驶人仅占13%左右
作者:赵一鸣 摘自:微信公号“沙漠之鹰” 感谢赵一鸣的投稿,大数据文摘一向以发布干货文章著称,也欢迎大家投稿,投稿邮箱:tg@bigdatadigest.cn 过年之后,很多人选择租房。我的不少朋友告诉我,"之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣,可是不接地气,能不能分析一下帝都租房啊"! 我想也是,春节后我配置了爬虫工具,从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。其实经过去重和过滤,剩下的不过两万余条。我估算,整个租房市场在春节后这个旺季,也就2万左右的存量。 ◆ ◆ ◆ 第一因素:面积!单间or整租?
由斯诺登揭露的某政府的大规模的监听计划依然甚嚣尘上,于是关于互联网用户隐私问题一次又一次被提上台面,然后各种观点纷纷芜繁杂。而对于用户隐私和网络行为安全被监听这一内幕,一些人认为采用SSL协议的加密通信,这样他们就会是安全的。 当然,在这里我们想说,如果你真的关心自己的隐私,介意其是否泄漏,你可以适当改变自己的上网习惯,而不是相信用HTTPS取代HTTP就会确保你网络行为的安全性。当然HTTPS可尽管以用来运行一个在线商店或者电子商务网站,但它无法作为所谓的隐私防护“工具”。 美国的研究人员对十个广泛使用H
在十周年之际,卢松松博客全站开启了HTTPS,经过一星期的测试后修改了很多细节方面,也顺便修改了一些SEO问题。
在本节中,我们将首先讨论相关性分析,它用于量化两个连续变量之间的关联(例如,独立变量与因变量之间或两个独立变量之间)。回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或混杂变量之间关系的相关技术。结果变量也被称为应答或因变量,风险因素和混杂因素被称为预测因子或解释性或独立变量。在回归分析中,因变量表示为“ y”,自变量表示为“ x””。
在本节中,我们将首先讨论相关性分析,它用于量化两个连续变量之间的关联(例如,独立变量与因变量之间或两个独立变量之间)。回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或变量之间关系的相关技术。结果变量也被称为因变量,风险因素被称为预测因子或解释性或自变量。在回归分析中,因变量表示为“ y”,自变量表示为“ x””。
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