SAP QM 主检验特性主数据关键字段解释 检验特征是QM模块中的一项重要主数据,可以说是QM检验业务的构成基础,它通过体现在Task list (检验任务清单)和/或material specification(物料规格)中而参与检验流程,并对检验结果起着控制作用. 检验特征这一对象,当仅仅以主数据的形态出现时又被称为主检验特征(master inspection characteristics),而出现在检验任务清单或物料规格中时一般描述为"检验特征"(inspection cha

SAP QM 检验批里某检验特性的取样数量跟检验计划设置不符? 如下检验批号 890000045939, 结果录入界面,第二个特性里,取样数量是50个.实际上,该检验批对应的检验计划里, 采样过程L-1-0.40的设置, 采样方案是G03, 检查其采样表设置, 检验批数量是660PC, 按照取样表,该检验批里取样数量应该是32. QP61 看检验计划的修改记录, 11月22日有人修改了该检验特性的取样策略,从L-1-1.00 改成了L-1-0.40 . 执行事务代码QDV3, 去看L-1-1.0

SAP QM 检验批里样品数量的确定 如下的检验批890000045939, 样品数量是50 PC. 检查该检验批对应的检验计划, 这些检验特性都有自己的取样策略,相关的取样数量,体现在结果录入界面, 也就是说各个检验特性的取样数量,各不相同.那SAP系统怎么确定检验批的样品数量是50呢? SAP标准逻辑,是取各个检验特性相关的采样策略计算出来的样品数量里最大值,作为检验批的样品数量. 2019-11-27 写于苏州市.

SAP QM 检验批跳号解决 在生产系统中,发现存在检验批规则或不规则跳号问题. 首先,查看事务代码SNRO编号范围对象QLOSE中BUFFER字段值,将其设置为NO BUFFER(无缓冲) 如果还存在跳号问题,可尝试通过SM56清理对应对象的缓存,此时大部分不规则跳号问题已解决,但仍存在规律跳号的问题 造成规律性跳号的原因,主要是MIGO收货时,点击"检查"按钮导致的,在点击"检查"时会预分配一个号码,在点"过账"时才会产生实际的检验批号. 可

SAP在华真相:天价收费与用户之灾 SAP真的是企业实施ERP系统的最佳选择吗? 画皮SAP-世界管理软件公司的中国真相 你知道SAP吗?哦,知道,满大街都是嘛,S-P-A,SPA.做出上述回答的是一个普通的消费者.这就是SAP在中国的现状: 它不像微软.IBM 那样在大众中拥有“准确”的品牌认知度.但在IT业内,它又拥有丝毫不逊于前者的广泛认可度,提起SAP,人们肃然起敬. 在CIO那里,你可以听到不同的人向你重复相同的话,“世界500强企业中80%都是SAP的客户”,“SAP的ERP是世界级

1. 引言 个人以为,机器学习是朝着更高的易用性.更低的技术门槛.更敏捷的开发成本的方向去发展,且Auto-ML或者Auto-DL的发展无疑是最好的证明.因此花费一些时间学习了解了Auto-ML领域的一些知识,并对Auto-ML中的技术方案进行归纳整理. 众所周知,一个完整的机器学习项目可概括为如下四个步骤. 其中,特征工程(提取)往往是决定模型性能的最关键一步.而往往机器学习中最耗时的部分也正是特性工程和超参数调优.因此,许多模型由于时间限制而过早地从实验阶段转移到生产阶段从而导致并不是最优的

关于机器学习这个话题,我相信我这个公众号1500多位关注者里,一定有很多朋友的水平比Jerry高得多.如果您看过我以前两篇文章,您就会发现,我对机器学习仅仅停留在会使用API的层面上. 使用Java程序消费SAP Leonardo的机器学习API 使用Recast.AI创建具有人工智能的聊天机器人 关于机器学习在SAP标准产品中的应用,Jerry只知道一个例子,就是机器学习在SAP Cloud for Customer(以下简称C4C)中的应用.今天Jerry就把这个例子分享给大家.如果除了C4

「SAP技术」 SAP MM 已启用质检物料创建PO时候'STOCK TYPE'没有默认为X? Part I:SAP 标准行为 1, 物料11002335, QM视图里 01 inspection type activated, PO里该物料的stock type 字段值默认为 'X Quality Inspection', 这是正常的. Part II:项目上SAP系统的不正常行为 物料号11002749, QM视图里 01 inspection type activated, 创建PO时候,

目录 1 为什么要记录特征转换行为?2 有哪些特征转换的方式?3 特征转换的组合4 sklearn源码分析 4.1 一对一映射 4.2 一对多映射 4.3 多对多映射5 实践6 总结7 参考资料 1 为什么要记录特征转换行为? 使用机器学习算法和模型进行数据挖掘,有时难免事与愿违:我们依仗对业务的理解,对数据的分析,以及工作经验提出了一些特征,但是在模型训练完成后,某些特征可能“身微言轻”——我们认为相关性高的特征并不重要,这时我们便要反思这样的特征提出是否合理:某些特征甚至“南辕北辙”——我们

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运

Adaboost算法结合Haar-like特征 一.Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征. 图1.Haar-like特征 Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和.Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                            1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运

打印出所有的"水仙花数",所谓"水仙花数"是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数本身.例如: 153是一个"水仙花数",因为153=1的三次方+5的三次方+3的三次方. 1.程序分析:利用for循环控制100-999个数,每个数分解出个位,十位,百位. public class daffodil { public static void main(String args[]){ sows(100,999); } private static v

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算

上一节中,我们介绍了Harris角点检测.角点在图像旋转的情况下也可以检测到,但是如果减小(或者增加)图像的大小,可能会丢失图像的某些部分,甚至导致检测到的角点发生改变.这样的损失现象需要一种与图像比例无关的角点检测方法来解决.尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)可以解决这个问题.我们使用一个变换来进行特征变换,并且该变换会对不同的图像尺度输出相同的结果. 到底什么是SIFT算法?通俗一点说,SIFT算法利用DoG(差分高斯)来提取关键

我在学习条件随机场的时候经常有这样的疑问,crf预测当前节点label如何利用其他节点的信息.crf的训练样本与其他的分类器有什么不同.crf的公式中特征函数是什么以及这些特征函数是如何表示的.在这一章中,我将在CRF++源码中寻找答案. 输入过程 CRF++训练的入口在crf_learn.cpp文件的main函数中,在该函数中调用了encoder.cpp的crfpp_learn(int argc, char **argv)函数.在CRF++中,训练被称为encoder,显然预测就称为decod

博主在之前的博客 Kaggle:Home Credit Default Risk 数据探索及可视化(1) 中介绍了 Home Credit Default Risk 竞赛中一个优秀 kernel 关于数据的探索及可视化的工作,本篇博客将围绕如何构建特征工程展开叙述,原文链接地址:Start Here: A Gentle Introduction 1 简介 特征工程是指一个基因过程,可以涉及特征构建:从现有数据中添加新特征和特征选择:仅选择最重要的特征或其他降维方法.我们可以使用许多技术来创建特征

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 在[AR实验室]mulberryAR : ORBSLAM2+VVSION末尾提及了iPhone5s真机测试结果,其中ExtractORB函数,也就是提取图像的ORB特征这一块耗时很可观.所以这也是目前需要优化的重中之重.此处,我使用[AR实验室]mulberryAR :添加连续图像作为输入中添加的连续图像作为输入.这样的好处有两个,一个就是保证输入一致,那么单线程提取特征和并行提取特征两种方法优化对比就比较有可信