将“自制品”和“外购品”分成两个物料编码进行管理，将是显而易见的成本控制方法。却违背ERP系统中的重要原则——“一物一码”原则。...为了简便说明分割评估的作用，本文仅说明“自制品”与“外购品”成本不同，如何进行成本核算管理的问题。...）； （3）定义“评估类别”（ValuationCategory)（分割评估的标准，将其中的评估类型与相应工厂激活）； （4）定义“评估区域”（ValuationArea)（评估区域可以公司范围内，也可以在工厂范围内...”为外购品的物料主数据（其评估级别与价格控制据需要填制）； 注：前台操作第一步为第二步、第三步奠定基础，起作用的将是各制带评估类别的物料。...，在入库、消耗、出库等过程中，将与评估类型（如本文中的自制品和外购品）自动关联，进而与各自的成本相关，实现同一物料不同成本的管理功能。
这个存储空间可以分为三部分: 程序区 静态存储区：全局变量 动态存储区：函数的形参、函数中定义的变量、函数调用时的现场保护和返回地址等 变量和函数有两个属性: 数据类型和数据的存储类别。...存储类别指的是数据在内存中存储的方式。 存储方式分为两大类:静态存储类和动态存储类。...包含: 自动的( auto ) ; 静态的( static ) ; 寄存器的( register ) ; 外部的( extern )。 根据变量的存储类别，可以知道变量的作用域和生存期。...函数中的形参和在函数中定义的变量(包括在复合语句中定义的变量)，都属此类。 用关键字auto作存储类别的声明。...总结 1.从作用域角度分，有局部变量和全局变量。它们采用的存储类别如下: 局部变量包括: 自动变量、静态局部变量、寄存器变量。 全局变量包括: 静态外部变量、外部变量。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...按介质分为：陶瓷、云母、纸质、薄膜、电解电容 电解电容一般铝电解电容和钽电容，单片机晶振旁边的是独石电容 1法拉=103毫法=106微法=109纳法=1012皮法;1pf=10-3nf=10-6uf=
通过使用适当的字段创建索引，可以加快查询速度、减少资源消耗，并为MongoDB应用程序提供更好的用户体验。 索引是MongoDB中用于加快查询速度的数据结构。...在MongoDB中，选择适当的字段创建索引是提高查询性能的关键。以下是一些指导原则： 根据查询频率选择字段：根据应用程序中经常进行的查询来选择字段创建索引。...避免过度索引：创建过多的索引会增加数据库的存储和维护成本，并可能导致性能下降。应根据实际需求和查询模式来选择字段创建索引，避免过度索引。...除了选择适当的字段创建索引外，还有一些最佳实践可以帮助优化索引的性能： 定期重建索引：随着数据的不断插入和删除，索引可能变得不连续或不均衡。定期重建索引可以提高索引的查询性能和存储效率。...应合理设计索引以减少内存占用，并定期监控索引的大小。 选择适当的字段创建索引是优化MongoDB查询性能的重要步骤。
作者研究了一个新颖且实际的问题：开放语料库多目标跟踪（OCMOT）。该问题将MOT扩展到定位、关联和识别既见（基础）类别和未见（新颖）类别的通用目标，但不需要类别文本列表作为提示。...在最新的OVMOT中存在的一个问题是，在测试过程中，需要一个预定义的基础类别和新型类别的类别列表作为分类任务的文本提示，如图1(a)所示。...先前的工作OVTrack[15]直接使用TAO的验证和测试集，并通过保持与LVIS[17]重叠的类别进行数据选择，构建OVMOT评估数据集。这种简单的类别交集操作显著减少了类别数量和测试样本。...最近的TAO-OW[45]进一步考虑了开放世界跟踪中分类的挑战，将所有目标划分为已知和未知类别。在这项工作中，通过跟踪已知和未知类别的目标实现了类别感知的开放世界跟踪。...如图4所示，作者展示了OVTAO-val、OVTAO-burst和OCTrackB数据集中的目标数量、轨迹和视频数量。这些统计数据通过基础类别和新颖类别进行划分。
非得分分类器的数据 为了展示多类别设置中非得分分类器的性能指标，让我们考虑观察到N = 100的分类问题和观察到G = {1，...，5}的五个分类问题： ref.labels 的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和召回率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...在多类别设置中，我们可以根据它们对所有精度召回曲线的关系可视化多类别模型的性能。AUC也可以推广到多类别设置。 一对一的精确召回曲线 我们可以通过绘制K 二进制分类器的性能来可视化多类模型的性能。...对于软分类器，您可以确定全精度召回曲线，也可以使用Hand and Till中的AUC 。 ---- 本文摘选《R语言中的多类别问题的绩效衡量：F1-score 和广义AUC》
新加坡国立大学和 Facebook AI 的研究者提出了一种新型解决方案：将表征学习和分类器学习分开，从而寻找合适的表征来最小化长尾样本分类的负面影响。该论文已被 ICLR 2020 接收。 ?...图像分类一直是深度学习领域中非常基本且工业应用广泛的任务，然而如何处理待分类样本中存在的类别不均衡问题是长期困扰学界与工业界的一个难题。...该研究将表征学习和分类器学习分离开来，分别进行了延伸探究。 表征学习 对于表征学习来说，理想情况下好的类别表征能够准确识别出各种待分类类别。...渐进式均衡采样（Progressively-balanced sampling）：根据训练中的迭代次数 t（epoch）同时引入样本均衡（IB）与类别均衡（CB）采样并进行适当权重调整的一种新型采样模式...实验结果 通过以上观察和学习拆分，该研究在几个公开的长尾分类数据集上重新修改了头部类别和尾部类别的分类决策边界，并且搭配不同的采样策略进行交叉训练实验。
2.数组名作函数参数 八、局部变量和全局变量 1.局部变量 局部变量的注意点： 2.全局变量 九、变量的存储类别 1.动态存储方式与静态存储方式 2.auto变量 3.用static声明局部变量 静态变量的注意点...九、变量的存储类别 1.动态存储方式与静态存储方式 从变量的作用域（即从空间）角度来分，可以分为全局变量和局部变量； 从变量值存在的时间（即生存期）角度来分，又可以分为静态存储方式和动态存储方式。...用户存储空间可以分为三部分： 程序区 静态存储区 动态存储区 在C语言中每一个变量和函数有两个属性： 数据类型； 数据的存储类别。...具体包含四种： 自动的（auto） 静态的（static） 寄存器的（register） 外部的（extern） 根据变量的存储类别，可以知道变量的作用域和生存期。...扩展--在多文件程序中声明外部变量 在同一目录下创建testsub.c和testmain.c文件，testsub.c如下： extern A; //声明A为已定义的外部变量 int power(int
技术分类 此外，该综述还引入了一个结构化的分类法，将提升 LLM 资源效率的技术分为明确、定义清晰的层级。其中包括五个主要类别：架构设计、预训练、微调、推理和系统设计。...每个类别都在高效 LLM 开发和部署的生命周期中扮演着不可或缺的角色。 架构设计：检查 LLM 的结构基础，分为基于 Transformer 和非 Transformer 架构。...高效的 Transformer 结构：这一类别包括了通过创新技术优化 Transformer 模型的架构，旨在降低计算和内存需求。...AFT 和 KDEFormer 等其他方法则通过不同方式实现时间和内存效率的大幅提升。 非 Transformer 架构：这一类别探索了替代 Transformer 的新型架构。...数据效率 重要性采样：这种方法通过优先处理信息丰富的训练实例来提高模型的数据效率。 数据增强：通过创建现有数据的修改副本，使当前数据得到充分利用。
excelperfect Q：如下图1所示，我根据单元格区域A1:B10中的数据绘制了一个折线图，我现在想用VBA得到该折线图的第5个数据点的分类名（从数据表中可以得出其分类名为“桔子”），如何编写程序实现我的需求...图1 A：可以使用下面的自定义函数来获得分类轴的类别名： '获取指定图表中指定系列上某数据点类别名 '参数cht:代表图表 '参数lSeriesNum:代表图表中的系列编号 '参数lPointNum:...vCategory = srsCht.XValues '返回指定数据点的类别 GetCategoryLabel = vCategory(lPointNum) End Function...使用下面的代码调用GetCategoryLabel函数，获取图表中指定系列上某点的类别名。...:"& vbCrLf & str End Sub 运行上述代码，Excel显示当前工作表中第一个图表上系列1的第5个数据点的类别名，如下图2所示。
6、当你安装好django后，虚拟环境下就有了django-admin.py的文件，用这个文件就可以创建django项目了 或 1、pycharm中File——>New Project 2、选择Django...，并在右侧配置环境（注：此处没有新建环境，直接使用的是python3.8的依赖包） 二、创建项目 首先要先New一个Django项目出来，如下： 执行命令 python manage.py migrate...生成db.sqlite3 三、创建APP 在Django项目中可以包含多个APP，相当于一个大型项目中的分系统、子模块、功能部件等，相互之间比较独立，但也有联系，所有APP共享项目资源...输入：python manage.py startapp myapp 生成myapp文件夹，如下图所示： 今天我们这样新建 这里我们在我们的项目里创建一个django的site_module,在pycharm...控制台开启） 我们的django是自带一个小型测试用服务器的,也就是说你现在创建的这个django框架是可以直接运行的,选中site_module文件夹,然后右键在此处打开终端 四、运行Django
一、商品类别数据接口 由之前的效果图和需求分析可知，首页全部商品分类需要展示一级、二级和三级分类，而在搜索结果页只展示一级和二级分类，分类有两个Vue组件，即Header中的全部商品分类和左侧的某以及类别对应的分类导航栏...显然，将所有的数据都发送到前端，但是根据前端的要求，不同级之间的类别具有附属和依赖的关系，而不是平级的关系，显然还没有达到效果，需要进行改进。...显然，此时地址中传入指定的id，只显示该id对应的类别的信息和其子类别的信息。...而负责将类别数据显示到前端的是head.vue组件，位于src/views/head目录下，其通过赋值和循环将类别遍历出来： 类别，请求该参数则返回这一类别下的所有类别，需要在后端定义一个过滤器，需要找到该一级分类下的所有二级分及其对应的商品，后端apps/goods/filters.py如下： import django_filters
非得分分类器的数据 为了展示多类别设置中非得分分类器的性能指标，让我们考虑观察到\（N = 100 \）的分类问题和观察到\（G = \ {1，\ ldots，5 \}的五个分类问题\）： ref.labels...单个类别的\（w_k \）值越高，该类别的观测值对加权准确性的影响就越大。...计算R中的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。 ...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和查全率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...在多类别设置中，我们可以根据它们对所有精度召回曲线的关系可视化多类别模型的性能。AUC也可以推广到多类别设置。
在 Django 中，创建新的模型实例可以通过以下几个步骤进行，通常包括定义模型、创建模型实例、保存数据到数据库，以及访问和操作这些实例。...1、问题背景在 Django 中，可以使用 models.Model 类来创建模型，并使用 create() 方法来创建新的模型实例。但是，在某些情况下，可能会遇到无法创建新实例的问题。...，却发现无法在数据库中找到新创建的客户实例。...中成功创建新的模型实例了。...最终我们可以根据实际需求选择不同的方法创建和操作模型实例。
图1我们提出了一种用于RGB-D图像中多个未见过物体的类别级别6D姿态和尺寸估计的方法。...此外，我们在同一类别中一致地对齐对象中心和方向。我们使用ShapeNetCore [8]中的模型，这些模型已经针对尺寸，位置和方向进行了规范化处理。图2显示了相机类别中规范化形状的示例。...总共，我们选择了6个对象类别-瓶，碗，相机，罐，笔记本电脑和杯子。我们还创建了一个干扰项类别，该类别由上面未列出的类别（例如监视器，电话和吉他）中的对象构成。...对于每个训练和测试子集，我们使用6个类别，每个类别使用3个唯一实例。对于验证集，我们使用6个类别，每个类别1个唯一实例。我们在每个场景中放置5个以上的对象实例，以模拟现实世界中的杂乱情况。...总体而言，我们的组合数据集包含18个不同的真实场景，42个唯一的对象实例，涵盖6个类别，使其成为类别级6D姿态和尺寸估计的最全面的数据集。
悉尼科技大学 论文名称：Deep Learning for Anomaly Detection: A Review 原文作者：Guansong Pang 异常检测，几十年来一直是各个研究领域中一个持续而活跃的研究领域...但仍然有一些独特的问题、复杂性和挑战需要先进的方法。近年来，将深度学习应用于异常检测(即深度异常检测)已经成为关键方向。...本文回顾了深度异常检测方法的研究进展，并对检测方法进行了分类，包括3个高级类别和11个细粒度类别。...本文回顾了检测方法的主要intuitions、目标函数、基本假设、优势和劣势，并讨论了他们如何应对上述挑战。并且进一步讨论了一系列未来可能的机遇和应对挑战的新观点。
本文中出现的，内核线程，轻量级进程，用户进程，用户线程等概念，如果不太熟悉, 可以参见 内核线程、轻量级进程、用户线程三种线程概念解惑（线程≠轻量级进程） Linux进程类别 虽然我们在区分Linux...进程类别, 但是我还是想说Linux下只有一种类型的进程，那就是task_struct，当然我也想说linux其实也没有线程的概念, 只是将那些与其他进程共享资源的进程称之为线程。...处理器竞争：可以在全系统范围内竞争处理器资源； 使用资源：唯一使用的资源是内核栈和上下文切换时保持寄存器的空间 调度：调度的开销可能和进程自身差不多昂贵 同步效率：资源的同步和数据共享比整个进程的数据同步和共享要低一些...轻量级进程由clone()系统调用创建，参数是CLONE_VM，即与父进程是共享进程地址空间和系统资源。 与普通进程区别：LWP只有一个最小的执行上下文和调度程序所需的统计信息。...用户线程 用户线程是完全建立在用户空间的线程库，用户线程的创建、调度、同步和销毁全又库函数在用户空间完成，不需要内核的帮助。因此这种线程是极其低消耗和高效的。
没有服务器的同学可以在这里购买，不过我个人更推荐您使用免费的腾讯云开发者实验室进行试验，学会安装后再购买服务器。 如何安装MySQL，你可以参考四步教你搭建保护MySQL服务器！...这篇文章 当然，您还需要安装Percona Xtrabackup工具，关于如何安装可以参考如何备份你的MySQL数据库这篇文章。...创建对象存储配置文件 我们的备份和下载脚本需要与对象存储API进行交互，以便在需要还原时上载文件并下载较旧的备份工件。他们需要使用我们在准备部分中生成的访问密钥。...创建一个名为remote-backup-mysql.py的文件： sudo nano /backups/mysql/remote-backup-mysql.py 在内部，粘贴以下内容，将访问密钥和密钥更改为从对象存储帐户获取的值...我们将创建以下脚本： bject_storage.py：此脚本负责与对象存储API交互，创建存储桶，上载文件，下载内容和修剪旧备份。我们的其他脚本将在需要与远程对象存储帐户交互时调用此脚本。
Django中基表的设置 通过图书管理系统引入多表操作：如果我们创建表的方式是先抽象出表与表之间相同的字段建一个父类，然后在用每个表类去继承这个父类，如下面的代码，我们将无法得到期望的表字段。...假设图书管理系统中书、出版社、作者、作者详细信息四张表之间的关系如下： """ 表关系 1）Book 和 Publish 一对多：外键在多的一方 Book 2）Book 和 Author 多对多：外键在查询频率高的一方...1.丢失的修改：一个事物的更新覆盖了另一个事物的更新。例如：事物A和B读入同一数据并修改，B提交的结果破坏了A提交的结果，导致A的修改被丢失。...子序列化 Django中的子序列化的功能是：通过跨表查询数据然后对跨表查到的数据反序列化。...3）如果外键关联的表有多个字段时，需要设置子序列化字段many=True。 4）子序列化是单向操作，因为作为子系列的类必须写在上方，所以不能产生逆方向的子序列化。
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