一:更改 1,已经过帐的 FB02. 过完帐的允许更改的地方有限,只有凭证抬头文本,参照,分配,文本,原因代码等 2,预制凭证的更改. FBV2. 预制凭证可以更改的地方很多,只有凭证编码+公司代码+记帐码不允许更改. 如果科目错误,可以把金额置为0 ,这样凭证保存后打印出来就不会含有那个科目了. 二:冲销 原则:通过后勤产生的会计凭证只能够通过冲销相应的物料凭证(后勤凭证)来达到冲销会计凭证的目的.二:固定资产的产生的凭证不可通过冲销,只可做一个相反的会计凭证来调整. 1,财务模块手工输入的凭

范例:cxmr540_g01 范例代码: ON EVERY ROW #add-point:rep.everyrow.before name="rep.everyrow.before" ####初始化 IF cl_null(g_i) THEN LET g_i= END IF IF cl_null(l_xjsl) THEN LET l_xjsl= END IF IF cl_null(l_xjmoney) THEN LET l_xjmoney= END IF LET g_i=g_i+ ###

在<C程序设计伴侣>的8.7.3 向main()函数传递数据这一小节中,我们介绍了如何通过main()函数的参数,向程序传递两个数据并计算其和值的简单加法计算器add.exe.这个程序,好用是好用,就是太简单,还停留在幼儿园大班的水平,只能计算两位数的加法.我们现在基本都已经是大学生了,如果还是用这个简陋的加法计算器去向面试官展示我们的编程能力,肯定会遭到他们的笑话. 在看完<C程序设计伴侣>后,我们的编程能力已经今非昔比了.自然,我们也可以利用从这本书中学到的知识(函数,字符串处

孙子兵法的计是最早的SWOT分析,<孙子兵法>首先不是战法,而是不战之法.首先不是战胜之法,而是不败之法 在打仗之前,你要详细地去算. 计算的目的是什么呢?孙子说,是为了知胜,就是为了知道我到底能不能胜,有没有胜算.有胜算我就打,没有胜算我就不打.所以我说<孙子兵法>首先不是战法,而是不战之法.首先不是战胜之法,而是不败之法. --------------- 有胜算才投,没有胜算就不投.重点不是命中之法,而是计划不败之法,是有效管理风险,收益大于风险之法. ------------

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

pH计 测量原理 pH计主要用于测量液体中的氢离子浓度.准确地说是测量氢离子活性,得出酸性.中性还是碱性的数值,在自来水.河水.饮料.食品.污水.医疗和化工等领域广泛地使用工业用液体分析仪. pH计原理图 全量程是0-14pH,pH=7为中性,pH<7为酸性,pH值接近0为强酸性.pH>7为碱性,pH值接近14为强碱性.普通pH计的原理和结构如上图所示,将待测液体氢离子活性作为两根电极之间产生的电位差,通过变送器得到传输信号.成为基准的电极被称为玻璃电极,从外观来看与玻璃试管相似.但是前端为特

从极大似然估计的角度理解深度学习中loss函数 为了理解这一概念,首先回顾下最大似然估计的概念: 最大似然估计常用于利用已知的样本结果,反推最有可能导致这一结果产生的参数值,往往模型结果已经确定,用于反推模型中的参数.即在参数空间中选择最有可能导致样本结果发生的参数.因为结果已知,则某一参数使得结果产生的概率最大,则该参数为最优参数. 似然函数:\[ l(\theta) = p(x_1,x_2,...,x_N|\theta) = \prod_{i=1}^{N}{p(x_i|\theta)}\]

[白话解析] 深入浅出极大似然估计 & 极大后验概率估计 0x00 摘要 本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计,并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点. 0x01 背景知识 1. 概率 vs 统计 概率(probability)和统计(statistics)看似两个相近的概念,其实研究的问题刚好相反. 1.1 概率 概率研究的是,已经知道了模型和参数后,给出一个事件发生的概率. 概率是一种

计图MPI分布式多卡 计图分布式基于MPI(Message Passing Interface),主要阐述使用计图MPI,进行多卡和分布式训练.目前计图分布式处于测试阶段. 计图MPI安装 计图依赖OpenMPI,用户可以使用如下命令安装OpenMPI: sudo apt install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev 计图会自动检测环境变量中是否包含mpicc,如果计图成功的检测到了mpicc,输出如下信息: [i 0502 14:09:55

本篇内容为转载,主要用于个人学习使用,作者:Tali Garsiel 一.介绍 浏览器可以被认为是使用最广泛的软件,本文将介绍浏览器的工作原理,我们将看到,从你在地址栏输入google.com到你看到google主页过程中都发生了什么. 将讨论的浏览器 今天,有五种主流浏览器--IE.Firefox.Safari.Chrome及Opera. 本文将基于一些开源浏览器的例子--Firefox.Chrome及Safari,Safari是部分开源的. 根据W3C(World Wide Web Cons

Vbs脚本经典教材(最全的资料还是MSDN) —为什么要使用Vbs? 在Windows中,学习计算机操作也许很简单,但是很多计算机工作是重复性劳动,例如你每周也许需要对一些计算机文件进行复制.粘贴.改名.删除,也许你每天启动计算机第一件事情就是打开WORD,切换到你喜爱的输入法进行文本编辑,同时还要播放优美的音乐给工作创造一个舒心的环境,当然也有可能你经常需要对文本中的某些数据进行整理,把各式各样的数据按照某种规则排列起来…….这些事情重复.琐碎,使人容易疲劳. 第三方软件也许可以强化计算机的某

一.问题的提出 编写一个耗时的单线程程序: 新建一个基于对话框的应用程序SingleThread,在主对话框IDD_SINGLETHREAD_DIALOG添加一个按钮,ID为IDC_SLEEP_SIX_SECOND,标题为“延时6秒”,添加按钮的响应函数,代码如下: void CSingleThreadDlg::OnSleepSixSecond() { Sleep(); //延时6秒 } 编译并运行应用程序,单击“延时6秒”按钮,你就会发现在这6秒期间程序就象“死机”一样,不在响应其它消息.为了

转自:http://www.cnblogs.com/wang_yb/archive/2013/05/01/3052865.html 内核中提供了多种方法来防止竞争条件,理解了这些方法的使用场景有助于我们在编写内核代码时选用合适的同步方法, 从而即可保证代码中临界区的安全,同时也让性能的损失降到最低. 主要内容: 原子操作 自旋锁 读写自旋锁 信号量 读写信号量 互斥体 完成变量 大内核锁 顺序锁 禁止抢占 顺序和屏障 总结 1. 原子操作 原子操作是由编译器来保证的,保证一个线程对数据的操作不会

1． 优雅需要付出代价.从短期利益来看,对某个问题提出优雅的解决方法,似乎可能花你更多的时间.但当它终于能够正确执行并可轻易套用于新案例中,不需要花上数以时计,甚至以天计或以月计的辛苦代价时,你会看得到先前所花功夫的回报(即使没有人可以衡量这一点).这不仅给你一个可更容易开发和调试的程序,也更易于理解和维护.这正是它在金钱上的价值所在.这一点有赖某种人生经验才能够了解,因为当你努力让某一段程序代码变得比较优雅时,你并不是处于一种具生产力的状态下.但是,请抗拒那些催促你赶工的人们,因为那么做只会减

习惯是一个数据库中有多个用户,但是一个用户对应一个系统 数据库管理员主要职责: 每个Oracle数据库应该至少有一个数据库管理员(dba),对于一个小的数据库,一个dba就够了,但是对于一个大的数据库可能需要多个dba分担不同的管理职责.那么一个数据库管理员的主要工作是什么呢? 安装升级Oracle数据库 建库,表空间,表,视图,索引... 制定并实施备份和修复计划 数据库权限管理,调优,故障排除 对于高级dba,要求参与项目开发,会编写sql语句,存储过程,触发器,规则,约束,包 --显示当前

MFC对多线程编程的支持 MFC中有两类线程,分别称之为工作者线程和用户界面线程.二者的主要区别在于工作者线程没有消息循环,而用户界面线程有自己的消息   队列和消息循环. 工作者线程没有消息机制,通常用来执行后台计算和维护任务,如冗长的计算过程,打印机的后台打印等.用户界面线程一般用于处理独   立于其他线程执行之外的用户输入,响应用户及系统所产生的事件和消息等.但对于Win32的API编程而言,这两种线程是没有区别的,它们都   只需线程的启动地址即可启动线程来执行任务. 在MFC中,一般用

jQuery UI API - .position() 所属类别 方法重载(Method Overrides) | 方法(Methods) | 实用工具(Utilities) 用法 描述:相对另一个元素定位一个元素. 返回:jQuery 版本新增:1.8 .position( options ) 参数 类型 描述 options Object my(默认值:"center")类型:String描述:定义被定位元素上对准目标元素的位置:"horizontal vertical&

一.问题的提出 编写一个耗时的单线程程序: 新建一个基于对话框的应用程序SingleThread,在主对话框IDD_SINGLETHREAD_DIALOG添加一个按钮,ID为IDC_SLEEP_SIX_SECOND,标题为“延时6秒”,添加按钮的响应函数,代码如下: void CSingleThreadDlg::OnSleepSixSecond() { Sleep(6000); //延时6秒} 编译并运行应用程序,单击“延时6秒”按钮,你就会发现在这6秒期间程序就象“死机”一样,不在响应其它消息

感谢博主 http://book.51cto.com/art/200711/59874.htm 2.2  读懂机器的语言:汇编,CPU执行指令的最小单元2.2.1  需要用汇编来排错的常见情况 汇编是CPU执行指令的最小单元.下面一些情况下,汇编级别的分析通常是必要的:1. 阅读代码看不出问题,但是跑出来的结果就是不对,怀疑编译器甚至CPU有毛病.2. 没有源代码可以阅读.比如,调用某一个API的时候出问题,没有Windows的源代码,那就看汇编.3. 当程序崩溃,访问违例的时候,调试器里看到的

原地址:http://www.cnblogs.com/wxfasdic/archive/2010/09/23/1833522.html 留个纪念,不错的总结.十个例子清晰列举啦多线程编程的奥妙.  VC中多线程使用比较广泛而且实用,在网上看到的教程.感觉写的挺好. 一.问题的提出 编写一个耗时的单线程程序: 新建一个基于对话框的应用程序SingleThread,在主对话框IDD_SINGLETHREAD_DIALOG添加一个按钮,ID为IDC_SLEEP_SIX_SECOND,标题为   “延时

这里的Tarjan是基于DFS,用于求有向图的强联通分量. 运用了一个点dfn时间戳和low的关系巧妙地判断出一个强联通分量,从而实现一次DFS即可求出所有的强联通分量. §有向图中, u可达v不一定意味着v可达u.    相互可达则属于同一个强连通分量    (Strongly Connected Component, SCC) §有向图和它的转置的强连通分量相同 §所有SCC构成一个DAG(有向无环图) dfn[u]为节点u搜索的次序编号(时间戳),即首次访问u的时间 low[u]为u或u的