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SAP 物料的最小订购量、及舍入值的测试

在物料主数据中,是设置于MRP1的最小批量(Minimum Lot Size)舍入值,信息记录中的是在采购组织数据中的最小数量(Minimum Qty).最小包装量(MPQ)在物料主数据的舍入值或舍入参数文件...物料主数据中的最小批量、舍入值,在MRP运行时都会起作用。如果同时在物料主数据中设了最小批量和舍入值,在MRP运行时,取其中的大值 。...如果物料主数据中存在舍入值(Rounding QTY),则建立PO时,系统首次会将你输入的数量转为最小订购量(如果你输入的数量低于舍入值),更复杂的情况下,是可以更改你输入的采购单位的。...如果舍入后的数量低于信息记录的最小订购数量,系统会给出提示。 无论如何,目前没找到有效方法让MRP运算时生成的PR参考信息记录中的最小数量或是舍入值,即便PR中已经分配到了相关供应商。...网上资料显示,除非将舍入值信息放到框架合同中,MRP运算时方可参考与供应商特定的舍入值信息。

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    Android中R文件ID值

    Android中R文件ID值 [wyc1881gk2.jpg?...R文件 主工程R文件结构 [R.png] 插件的R文件结构 [Qigsaw-feature-R.png] R文件中每个资源ID值一共4个字段,由三部分组成:PackageId+TypeId+EntryId...【应用程序所有模块中的资源类型名称,按照字母排序之后。值是从1开支逐渐递增的,而且顺序不能改变(每个模块下的R文件的相同资源类型id值相同)。...比如:anim=0x01占用1个字节,那么在这个编译出的所有R文件中anim 的值都是 0x01】 EntryId:是在具体的类型下资源实例的id值,从0开始,依次递增,他占用四个字节。...主工程的代码编译时在R 文件生成之后的,所以主工程的资源引用值都是常量且内联为常量值。 其实这一点也和之前 R 文件结构中的知识点对应起来。R文件 是在编译主工程的时候进行合并、排序、赋值的。

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    Java BigDecimal 的舍入模式(RoundingMode)详解

    BigDecimal.divide方法中必须设置roundingMode,不然会报错。...ROUND_UP:向正无穷方向对齐(转换为正无穷方向最接近的所需数值) ROUND_DOWN:向负无穷方向对齐 ROUND_CEILING:向原点的反方向对齐 ROUND_FLOOR:向原点方向对齐 ROUND_HALF_UP...:“四舍五入”,如果舍弃部分的最高位大于等于 5,向正无穷方向对齐,否则向负无穷方向对齐 ROUND_HALF_DOWN:“五舍六入”,如果舍弃部分的最高位大于 5,向正无穷方向对齐,否则向负无穷方向对齐...ROUND_HALF_EVEN:“四舍六入五成双”,如果舍弃部分的最高位大于等于六,或等于五并且前一位是奇数,向正无穷方向对齐,否则向负无穷方向对齐 ROUND_UNNECESSARY:如果需要舍入,

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    Java BigDecimal 的舍入模式(RoundingMode)详解

    RoundingMode 是 Java 中用于定义舍入行为的枚举类。它主要用于精确的数字运算,尤其是涉及到小数点的情况下。...以下是 RoundingMode 的详细讲解及举例说明: RoundingMode 常见枚举值 1、UP 向远离零的方向舍入。 例如:1.1 会舍入为 2,-1.1 会舍入为 -2。...4、FLOOR 向负无穷方向舍入。 例如:1.9 会舍入为 1,-1.9 会舍入为 -2。 5、HALF_UP 向最接近的数字舍入,如果距离相等,则向远离零的方向舍入,即四舍五入。...例如:1.5 会舍入为 2,-1.5 会舍入为 -2。 6、HALF_DOWN 向最接近的数字舍入,如果距离相等,则向接近零的方向舍入。 例如:1.5 会舍入为 1,-1.5 会舍入为 -1。...7、HALF_EVEN 向最接近的数字舍入,如果距离相等,则向偶数方向舍入(银行家舍入法)。 例如:1.5 会舍入为 2,2.5 会舍入为 2。

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    深入理解计算机系统(2.8)---浮点数的舍入,Java中的舍入例子以及浮点数运算(重要)

    参考链接: C/C++和Java中的浮点运算和结合律 前言    上一章我们简单介绍了IEEE浮点标准,本次我们主要讲解一下浮点运算舍入的问题,以及简单的介绍浮点数的运算。    ...通常情况下我们采取的舍入规则是在原来的值是舍入值的中间值时,采取向偶数舍入,在二进制中,偶数我们认为是末尾为0的数。...当舍入到小数点后4位时,由于此时为10.10011舍入值的中间值,因此采用向偶数舍入,此时舍入后的值为10.1010。 ...浮点数运算    在IEEE标准中,制定了关于浮点数的运算规则,就是我们将把两个浮点数运算后的精确结果的舍入值,作为我们最终的运算结果。...然而这种优化是编译器无法进行的,因为可能会引入误差,比如就像前面的小例子中的结果0和1一样。

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    R语言缺失值探索的强大R包:naniar

    简介 缺失值在数据中无处不在,需要在分析的初始阶段仔细探索和处理。在本次示例中,会详细介绍naniar包探索缺失值的方法和理念,它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似,上手并不困难。...本次学习主要探讨3个问题: 开始探索缺失值 探索缺失值的机制 模型化缺失值 如何开始探索缺失值 当你面对新的数据时,可能首先会使用各种汇总函数查看数据的基本情况,比如: summary() str()...y = Ozone)) + geom_miss_point() + facet_wrap(~Month) + theme_dark() 可视化变量中的缺失值...主要有: replace_with_na replace_with_na_all replace_with_na_at replace_with_na_if 和dplyr中的replace_na()用法完全一样...模型化缺失值 对缺失值建立模型!如果不学习这个R包,我是真的想不到还可以这样搞缺失值!

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    ​AdaRound:训练后量化的自适应舍入

    此外,在这100个随机样本中,最好的样本可将网络的准确性提高10%以上。并且,还看到意外地将所有值向上或向下取整会产生灾难性的影响。这意味着在进行训练后量化时,通过仔细舍入权重,可以获得很多收益。...随机舍入与四舍五入对比 方法 在本节中,提出AdaRound,这是一种用于训练后量化的新舍入程序,在理论上是有充分根据的,并且在实践中显示出显着的性能改进。本文从理论上分析由于量化引起的损失。...最后,每当优化损失函数超过时, 只能采用公式(1)中指定的两个值。 寻找最佳舍入程序可以公式化为以下二进制优化问题: 在公式(3)中评估成本需要在优化过程中对每个新的输入数据样本进行前向传递。...将其写成矩阵公式( 对于全展开的 ),我们有: 其中 表示两个矩阵的 Kronecker 乘积,是任务损失w.r.t. 的Hessian。...这将导致: 注意,在公式(8)中表示的 的近似值不是对角线。将公式(8)插入方程中以找到优化损失(5)的舍入向量,得到: 其中(8)中的优化问题,现在分解为(9)中的独立子问题。

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    R语言-缺失值(二)

    mice函数中的md.pattern()函数可生成一个以矩阵货数据框形式展示缺失值模式的表格,将函数运用到sleep数据集中: > library(mice) > data(sleep,package...运行结果可知,0表示变量列中有缺失值,1表示变量列中缺失值,第一行表示无缺失值,第二行表示除了span之外无缺失值,第一列表示各个缺失值模式实例个数,最后一列表示各模式中有缺失值的变量个数。...左边的图可知缺失值数量,NonD有最大的缺失值数14个,右边的图显示有2个哺乳动物缺失NonD、Dream、Sleep评分。42个动物没有缺失值。...四个红点代表缺失了Gest得分的Dream值。在底部边界上,可以看到,妊娠期和做梦时长呈现负相关,缺失妊娠期数据时动物的做梦时长一般更长。...两个变量均有缺失值的观测个数在两边界交叉处 (左下角 )蓝色标出。

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    R语言-缺失值(一)

    大部分统计方法都假定处理的是完整向量、矩阵、数据框,但是在大多数情况下,在处理真实数据之前 不得不消除缺失值数据:(1)删除含有缺失值的实例;(2)用合理的值替代缺失值。...睡眠变量包含睡眠中做梦时长(Dream)、不做梦的时长(NonD)以及它们的和(Sleep)。...生物学变量包含物种被捕食的程度(Pred)、睡眠时暴露的程度 (Exp)和面临的总危险程度(Danger) 处理缺失值的方法: ?...R语言中使用NA代表缺失值,NaN(不是一个数)代表不可能的值,符号Inf和-Inf代表正无穷和负无穷,函数is.na、is.nan()和is.infinite()分别识别缺失值、不可能值和无穷值,返回结果是...和-Inf无穷值呗当作有效值;必须使用缺失值函数来识别数据对象中缺失值,比如mydata==NA的逻辑是无法实现的

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    R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

    R语言中存在一些null-able values,当我们进行数据分析时,理解这些值是非常重要的。...通常来说,R语言中存在: NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应的函数用以判断。 NA NA即Not available,是一个长度为1的逻辑常数,通常代表缺失值。...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法 用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时,把缺失值单独作为新的一类。 在性别中,只有男和女两类,虚拟变量的话以女性为0,男性为1。如果出现了缺失值,可以把缺失值赋值为2,单独作为一类。

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    【R语言】R中的因子(factor)

    R中的因子用于存储不同类别的数据,可以用来对数据进行分组,例如人的性别有男和女两个类别,根据年龄可以将人分为未成年人和成年人,考试成绩可以分为优,良,中,差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数,向量作为输入参数。...levels:指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels:水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude:排除的字符。 ordered:逻辑值,用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的,一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的,跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的,例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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    R语言之缺失值处理

    缺失值处理 在实际的数据分析中,缺失数据是常常遇到的。缺失值(missing values)通常是由于没有收集到数据或者没有录入数据。 例如,年龄的缺失可能是由于某人没有提供他(她)的年龄。...识别缺失值 在 R 中,缺失值用 NA 表示,是“Not Available”的缩写。函数 is.na( ) 可以用于识别缺失值,其返回结果是逻辑值 TRUE 或 FALSE。...,这与上面函数 summary( ) 的输出结果是一致的;第二幅图展示了数据框中 5 个变量不同组合下缺失值的个数,其中红色方块代表缺失值,最右边的数字代表个数。...此外,函数 complete.cases( ) 可以用来识别矩阵或数据框中没有缺失值的行,它的返回值是 TRUE 或 FALSE。...R 中有多个可以实现缺失值多重插补的包,如 Amelia 包、mice 包和 mi 包等。其中 mice 包使用链式方程的多变量补全法,被广泛运用于数据清洗过程中。

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