2.4 库存管理   2.4.1 库龄分析 介绍:库存账龄是在某时间节点,某种或某类存货的库存时间的加权平均值,跟库存周转率关系明显,库存周转率越高,库存账龄越低,可是二者又不是反比关系.不能简单把库存账龄看成库存周转率的一个衍生指标来对待 . 主界面 (如图2.4.1图1). 目的:一.库存成本的控制. 二.存货跌价准备计提. 功能:[所有导出]将当前页的所有仓库相应的所有产品导出到Excel文档.[选择导出]将当前页选择的的产品导出到Excel文档.[查询]多条件筛选查询数据(如图2.4.1…
<Webbots.Spiders和Screen Scrapers:技术解析与应用实践(原书第2版)> 译者序 前言 第一部分 基础概念和技术 第1章 本书主要内容3 1.1 发现互联网的真正潜力3 1.2 对开发者来说3 1.2.1 网络机器人开发者是紧缺人才4 1.2.2 编写网络机器人是有趣的4 1.2.3 网络机器人利用了“建设性黑客”技术4 1.3 对企业管理者来说5 1.3.1 为业务定制互联网5 1.3.2 充分利用公众对网络机器人的经验不足5 1.3.3 事半功倍6 1.4 结论…
小结: 1. 中心处理系统 /1/将定制后的巡检任务拆分,通过配置与任务分发系统.CMDB*( configuration management database)将派发到边缘拨测系统/2/处理边缘拨测系统返回的拨测结果,进行分析计算 https://mp.weixin.qq.com/s/trAUlnQM1BGgxFALrLM_SQ 干货|爱奇艺CDN巡检系统技术解析 原创: 系统网络团队 爱奇艺技术产品团队 昨天 CDN的全称是Content Delivery Network,即内容分发网络,…
认识Hystrix Hystrix是Netflix开源的一款容错框架,包含常用的容错方法:线程隔离.信号量隔离.降级策略.熔断技术. 在高并发访问下,系统所依赖的服务的稳定性对系统的影响非常大,依赖有很多不可控的因素,比如网络连接变慢,资源突然繁忙,暂时不可用,服务脱机等.我们要构建稳定.可靠的分布式系统,就必须要有这样一套容错方法. 本文主要讨论线程隔离技术. 为什么要做线程隔离 比如我们现在有3个业务调用分别是查询订单.查询商品.查询用户,且这三个业务请求都是依赖第三方服务-订单服务.商品服…
互联网DSP广告系统架构及关键技术解析 宿逆 关注 1.9 2017.10.09 17:05* 字数 8206 阅读 10271评论 2喜欢 60 广告和网络游戏是互联网企业主要的盈利模式 广告是广告主通过媒体以尽可能低成本的方式与用户达成接触的商业行为.也就是说按照某种市场意图接触相应人群,影响其中潜在用户,使其选择广告主产品的几率增加,或对广告主品牌产生认同,通过长期的影响逐步形成用户对品牌的转化. 一个好的DSP系统需要满足: 拥有强大的RTB(Real-Time Bidding)的基础设…
https://www.cnblogs.com/smh188/p/11533668.html(我是如何一步步编码完成万仓网ERP系统的(一)系统架构) https://www.cnblogs.com/smh188/p/11534451.html(我是如何一步步编码完成万仓网ERP系统的(二)前端框架) https://www.cnblogs.com/smh188/p/11535449.html(我是如何一步步编码完成万仓网ERP系统的(三)登录) https://www.cnblogs.com/…
Elasticsearch技术解析与实战                                  介绍: Elasticsearch是一个强[0大0]的搜索引擎,提供了近实时的索引.搜索.分析功能.本书作者根据自己多年的开发经验,总结了使用和开发Elasticsearch的实战经验.本书全面介绍Elasticsearch系统结构与功能配置,以及实际应用案例,包括工具.方[0法0].原则和佳实践.主要内容包括Elasticsearch基本概念与配置,索引的基本概念.管理与设置,架构设计中…
elasticsearch技术解析与实战ES 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1NpPX05C0xKx_w9gBYaMJ5w 扫码下面二维码关注公众号回复100008 获取分享码 本书目录结构如下: 1章 Elasticsearch入门11.1 Elasticsearch是什么11.1.1 Elasticsearch的历[0史0]21.1.2 相关产[0品0]31.2 全文搜索31.2.1 Lucene介绍41.2.2 Lucene倒排索引41.3 基础[0知0]识6…
Tensor Core技术解析(下) 让FP16适用于深度学习 Volta的深度学习能力是建立在利用半精度浮点(IEEE-754 FP16)而非单精度浮点(FP32)进行深度学习训练的基础之上. 该能力首先由cuDNN 3支持并在Tegra X1的Maxwell架构中实现,随后原生半精度计算被引入Pascal架构并被称为"伪FP16",即使用FP32 ALUs处理成对的FP16指令,理论上可以使每个时钟的FP16吞吐量增加一倍.这一特性实际上已经在Tensor Core处理寄存器中矩阵…