MA Chapter 22 Sales variances and operating statements(SRCharlotte)

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Introduction to TensorFlow 2.0 and Keras
AI天才研究院
08-07 1236
2019年是深度学习爆炸年，深度学习（deep learning）技术通过训练神经网络模型对数据进行学习，在图像识别、自然语言处理等领域都取得了重大突破。近几年来，基于TensorFlow和Keras的开源深度学习框架逐渐流行起来。本文将以TensorFlow 2.0和Keras作为深度学习的主要工具来阐述深度学习的概念和相关知识。深度学习基本概念与特点TensorFlow 2.0及其主要功能模块Keras API及其应用场景卷积神经网络CNN及其优化技巧残差网络ResNet及其精髓。
深度学习在图像处理领域的最新进展，以及如何利用并行计算资源加速训练过程 Deep Learning and Efficient Parallel Computing Methods
AI天才研究院
08-03 1891
深度学习（Deep learning）是一个基于神经网络的机器学习方法。它是一种高度抽象、高度自动化的技术，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、生物信息等领域。与其他机器学习方法相比，深度学习通过多个隐层的神经网络结构对复杂数据进行非线性建模，并且能够高效地处理高维、非结构化数据的特征表示。深度学习在图像、文本、语音、视频等领域表现出了卓越的性能，尤其是解决图像分类、目标检测、语义分割等任务上。在图像处理的场景中，深度学习算法也逐渐成为主流的方法。
MA Chapter 21 Fixed production overhead variances (SRCharlotte)
CharlotteSR's blog
12-23 358
Managing Supply and Demand Balance Through Machine Learning-笔记
SnailTyan
08-10 850
外卖相关
【MM模块】Invoice with Variances 差异
少年休闲海
08-01 1402
举例：比如有一张PO，已经收货了，也设定了差异范围为上下10%，那么发票校验的时候差异在此范围之内是可以通过的，超过了则会进行冻结（Blocked）付款（Payment）。 Variances 系统中有如下很多种差异。 后台路径：SPRO-物料管理-后勤发票校验-发票冻结-设置容差限制 Quantity Variance 比如上图，收货50 pcs，发票给的是80...
Tests for Variances
玮哥的博客
03-27 1554
In each case, we'll illustrate how to perform the hypothesis tests of this lesson using summarized data. Hypothesis Test for One Variance (1) Under the Stat menu, select Basic Statistics, and th
Sales analytics
weixin_50902344的博客
09-01 992
Business Central provides powerful sales analytics tools to help managers track performance. Key features include Power BI dashboards for monitoring KPIs (gross profit, sales trends), built-in reports for operational insights, and ad-hoc analysis via Excel
Chapter 8 (Bayesian Statistical Inference): Bayesian Inference and the Posterior Distribution
连理o的博客
02-26 791
本文为 IntroductionIntroductionIntroduction tototo ProbabilityProbabilityProbability 的读书笔记 目录Statistical Inference 统计推断Bayesian versus Classical Statistics 贝叶斯统计和经典统计Model versus Variable Inference 模型推断和变量推断A Rough Classification of Statistical Inference Prob
Chapter 4 (Further Topics on Random Variables): Conditional Expectation and Variance revisited
连理o的博客
02-22 847
本文为 IntroductionIntroductionIntroduction tototo ProbabilityProbabilityProbability 的读书笔记 目录Conditional Expectation Conditional Expectation In this section, we revisit the conditional expectation of a random variable XXX given another random variable YYY, a
Power BI sales app
weixin_50902344的博客
09-01 878
摘要：Business Central 2024的Power BI Sales应用为不同层级的销售团队提供数据分析支持。高管可通过销售概览、环比增长等报告掌握整体趋势；管理层利用销售人员销售报告监控团队绩效；一线销售则通过商品/客户销售报告优化日常策略。应用包含20余种分析报告，涵盖销售趋势、预算对比、机会分析等场景，支持从宏观趋势到交易明细的逐层下钻，帮助各角色基于数据驱动决策。
The effect of errors in means, variances and covariances on optimal portfolio ch
11-19
### 房地产对最优投资组合选择的影响 #### 摘要 本文研究了房地产如何影响个人的投资组合选择，特别是区分了房产价值与房屋权益（即房屋净值）在这一过程中的不同作用。通过利用不同住房市场中房价及住房供给弹性的...
Feigong，针对各种情况自由变化的mysql注入脚本,In view of the different things freely change the mysql injection scrip
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下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/90f2470d331b Feigong --非攻 rm... 最近有了新的体验...Feigong 2.0loading....
【空气质量预测】北京 36 站预处理数据 落地即用无套路！.zip
12-17
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理光 MP7503 MP6503 MP9003 维修手册p
12-17
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【电子测试设备】基于USB-TMC协议的SPD3000系列直流稳压电源固件升级方法：通过EasyPower软件实现.ugf文件更新操作指导
12-17
内容概要：本文介绍了鼎阳直流稳压电源SPD3000系列的固件升级方法，通过PC端管理软件EasyPower和USBTMC连接实现。升级过程包括：安装EasyPower软件并建立与电源设备的USB连接，在软件界面中选择“版本”菜单下的“升级”选项，进入固件升级对话框后选择扩展名为.ugf的固件文件，确认后点击“升级”按钮开始更新。升级过程中需等待进度条完成，结束后重启设备即可正常使用。文中配有操作界面图示，详细展示了各步骤的操作位置和流程。; 适合人群：电子工程师、技术支持人员及具备基本仪器操作经验的实验室技术人员；适用于需要维护或更新SPD3000系列电源设备固件的专业用户。; 使用场景及目标：①当设备功能异常或需要新增功能时进行固件升级；②配合最新版EasyPower软件确保设备兼容性和稳定性；③提升设备性能或修复已知问题。; 阅读建议：在执行升级前请确保正确安装驱动和软件，并使用官方提供的.ugf格式固件文件，避免升级失败。操作过程中保持设备供电稳定，切勿中断升级流程，以防设备损坏。
米游社每日米游币自动化脚本
12-17
源码地址： https://pan.quark.cn/s/d1f41682e390 miyoubiAuto 米游社每日米游币自动化Python脚本(务必使用Python3) 8更新：更换cookie的获取地址 注意：禁止在B站、贴吧、或各大论坛大肆传播！ 作者已退游，项目不维护了。 如果有能力的可以pr修复。 小引一波 推荐关注几个非常可爱有趣的女孩！ 欢迎B站搜索: @嘉然今天吃什么 @向晚大魔王 @乃琳Queen @贝拉kira 第三方库 食用方法 下载源码 在Global.py中设置米游社Cookie 运行myb.py 本地第一次运行时会自动生产一个文件储存cookie，请勿删除 当前仅支持单个账号！ 获取Cookie方法 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ，登录账号 按，打开，找到并点击 按刷新页面，按下图复制 Cookie： How to get mys cookie 当触发时，可尝试按关闭，然后再次刷新页面，最后复制 Cookie。 也可以使用另一种方法： 复制代码 浏览器无痕模式打开 http://user.mihoyo.com/ ，登录账号 按，打开，找到并点击 控制台粘贴代码并运行，获得类似的输出信息 部分即为所需复制的 Cookie，点击确定复制 部署方法--腾讯云函数版（推荐！ ） 下载项目源码和压缩包 进入项目文件夹打开命令行执行以下命令 xxxxxxx为通过上面方式或取得米游社cookie 一定要用双引号包裹!! 例如: png 复制返回内容(包括括号) 例如: QQ截图20210505031552.png 登录腾讯云函数官网 选择函数服务-新建-自定义创建 函数名称随意-地区随意-运行环境Python3....
《CentOS服务器环境搭建实战项目在毕业设计方面的应用-从零部署到高可用Web服务》.docx
12-17
内容概要：本文围绕《CentOS服务器环境搭建实战项目在毕业设计方面的应用——从零部署到高可用Web服务》，系统讲解了如何基于CentOS Stream 9搭建可复现、可答辩、可扩展的服务端原型，涵盖基础设施即代码（IaC）、安全配置（SELinux/Firewalld）、高性能Web架构（Nginx + uWSGI + Flask）、HTTPS加密（Let’s Encrypt）及监控体系（Prometheus + Grafana）等核心技术。通过Ansible自动化部署、Flask应用开发与Nginx反向代理配置，结合真实代码案例，帮助学生在4～6周内完成具备真实实验数据支撑的毕业设计。; 适合人群：计算机、软件工程、大数据、人工智能等专业的应届本科或研究生毕业生，具备Linux基础和基本编程能力者优先。; 使用场景及目标：①用于构建高并发博客、深度学习推理平台或边缘计算网关等毕业设计课题；②实现在论文中展示自动化部署、性能优化、安全加固和监控可视化等关键技术环节，提升答辩说服力与学术可信度；③支持HTTPS、缓存加速、服务监控等功能集成，满足“可复现、可扩展”的科研要求。; 阅读建议：建议结合文中提供的目录结构、Ansible脚本、Flask应用代码和Nginx模板进行动手实践，重点关注IaC思想与实验数据采集方法，并将关键配置截图和性能图表直接嵌入论文，增强论证真实性与技术深度。
EI复现基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(Matlab代码实现）
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【EI复现】基于元模型优化算法的主从博弈多虚拟电厂动态定价和能量管理(Matlab代码实现）
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09-05
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