CnOpenData A股上市公司前五客户合计表

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2001-2023

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A股上市公司前五客户合计表字段
证券代码
证券名称
报告期
前五名客户销售额（元）
前五名客户销售额占比（%）

样本数据

证券名称报告期前五名客户销售额（元）前五名客户销售额占比（%）
太阳电缆2020-12-312696371839.133.94
劲仔食品2020-12-31111027258.9412.21
中岩大地2020-12-31762703060.0267.54
壶化股份2020-12-31148157342.0526.63
天元股份2020-12-31324782271.931.99
声迅股份2020-12-31179618349.5658.32
竞业达2020-12-31147306628.7524.52
百亚股份2020-12-3128949655323.14
直真科技2020-12-31397259314.2289.56
开普检测2020-12-3137758148.122.82
中天火箭2020-12-31395444350.5945.81
特锐德2020-12-31376113510.525.07
神州泰岳2020-12-313000940111.183.47
乐普医疗2020-12-31563233624.497.01
南风股份2020-12-31282266460.9935.36
探路者2020-12-31249536672.2527.36
莱美药业2020-12-31213902174.1613.51
汉威科技2020-12-31112765897.235.81
天海防务2020-12-31303780693.8845.2
安科生物2020-12-31206170684.2112.12
豆神教育2020-12-31158859487.3211.46
鼎汉技术2020-12-31768377064.3763.69
华测检测2020-12-31128716553.93.61
新宁物流2020-12-31222964749.527.64
亿纬锂能2020-12-31335856585341.15
爱尔眼科2020-12-3159449913.980.5
北陆药业2020-12-31147213394.0717.79
网宿科技2020-12-312452364896.443.13
中元股份2020-12-3143809894.3610.78
硅宝科技2020-12-31184264024.6312.09
银江技术2020-12-31410666442.4419.21
大禹节水2020-12-31470787444.7422.68
吉峰科技2020-12-312066138608.27
*ST宝德2020-12-3126700480.981.79
机器人2020-12-31554297419.7320.84
华星创业2020-12-31713790922.5989.87
红日药业2020-12-31611605571.779.43
华谊兄弟2020-12-311482174163.698.81
*ST天龙2020-12-31105585995.9293.83
阳普医疗2020-12-31246232691.6926.79
宝通科技2020-12-311468116618.155.65
金龙机电2020-12-31664039928.2838.11
同花顺2020-12-31532571035.6718.73
钢研高纳2020-12-31674765037.6542.57
中科电气2020-12-31611926012.1555.52
超图软件2020-12-31102207715.296.35
新宙邦2020-12-31827167473.4527.94
*ST数知2020-12-312957732295.565.67
上海凯宝2020-12-31170110453.8218.74
九洲集团2020-12-31743327997.9258.08

数据更新频率

年度更新

CnOpenData_wj
关注
CnOpenData A股上市公司供应链数据
CnOpenData_wj的博客
09-05 1299
据《上市公司信息披露管理办法》，上市公司作为信息披露义务人，应真实、准确、及时、完整地向市场公开依法及自愿披露的信息。这些公开披露的信息包含但不仅限于公司基本情况、主要会计数据和财务指标、股东持股情况、高管薪酬情况等。上市公司信息披露是政府监管、投资者行为的重要依据，行之有效的行政监管与市场监督相结合，形成了促进证券市场平稳、有序发展的双轨效应。CnOpenData推出A股上市公司供应链数据，包含了4张表格。
CnOpenData A股上市公司会计利润与所得税费用调整过程数据
CnOpenData_wj的博客
09-05 414
据《上市公司信息披露管理办法》，上市公司作为信息披露义务人，应真实、准确、及时、完整地向市场公开依法及自愿披露的信息。这些公开披露的信息包含但不仅限于公司基本情况、主要会计数据和财务指标、股东持股情况、高管薪酬情况等。上市公司信息披露是政府监管、投资者行为的重要依据，行之有效的行政监管与市场监督相结合，形成了促进证券市场平稳、有序发展的双轨效应。CnOpenData推出A股上市公司会计利润与所得税费用调整过程数据，包含了字段。
CnOpenData A股上市公司前五供应商合计表
CnOpenData_wj的博客
09-05 470
2001-2023年度更新。
2001-2022年中国上市公司供应链数据
2401_84230935的博客
04-14 643
五大客户/供应商的销售/采购信息：客户/供应商名称、相应的销售/采购额、是否上市。址判断，如果上市公司与其客户/供应商的空间距离在100公里以内取1，否则取0。供应商集中度赫芬达尔指数：前五大供应商采购额占总采购额比率。供应链集中度：向前5大供应商、客户采购销售比例之和的均值。客户集中度：前五大客户销售额占年度总销售额比率。客户集中度赫芬达尔指数：前五大客户销售额占。与客户/供应商距离：上市公司与其客户/供应。前五大供应商采购额占年度总采购额比率。上市公司-前五大客户销售信息。同城市企业：1=是，0=否。
CnOpenData A股上市公司财务报表数据
CnOpenData_wj的博客
06-20 626
据《上市公司信息披露管理办法》，上市公司作为信息披露义务人，应真实、准确、及时、完整地向市场公开依法及自愿披露的信息。这些公开披露的信息包含但不仅限于公司基本情况、主要会计数据和财务指标、股东持股情况、高管薪酬情况等。上市公司信息披露是政府监管、投资者行为的重要依据，行之有效的行政监管与市场监督相结合，形成了促进证券市场平稳、有序发展的双轨效应。   CnOpenData推出A股上市公司财务报表数据，覆盖年报、季报、半年报，包含了上市公司资产负债表、上市公司利润表、上市公司现金流量表、上市公司财务指标表、
CnOpenData A股上市公司利润表
CnOpenData_wj的博客
06-20 570
截至2022.06.30。
CnOpenData A股上市公司资产负债表
CnOpenData_wj的博客
07-24 792
截至2022.06.30。
CnOpenData A股上市公司业绩预告表
CnOpenData_wj的博客
08-29 1221
截至2024.03.31。
CnOpenData A股上市公司及子公司基础信息（模糊匹配）
CnOpenData_wj的博客
09-06 2751
本文摘自中国开放数据CnOpenData A股上市公司及子公司基础信息（模糊匹配） https://www.cnopendata.com/data/m/listedcompany-basic/chinese-listed-company-basic-information/fuzzy-match.html，转载请注明出处。
CnOpenData美股上市公司财务报表数据
CnOpenData_wj的博客
09-26 882
本数据库提供全面、系统的美股上市公司财务报表数据，涵盖利润表、资产负债表、现金流量表及财务指标表四张核心数据表。数据包含，数据按年度进行维护。美股财务报表数据是研究企业财务状况、经营成果和现金流情况的核心基础，能够支持用户进行财务分析、估值建模、风险识别、行业比较和宏观经济研究，对学术研究、投资决策与监管政策制定具有重要价值。CnOpenData美股上市公司财务报表数据以其全面、系统、可比的特点，为各类用户提供了深入分析和决策支持的重要工具。
CnOpenData A股上市企业数字化转型指标统计信息表
CnOpenData_wj的博客
04-18 865
2007-2020年。
skynet集群笔记[项目源码]
11-29
本文详细介绍了skynet框架中的集群设计与实现方法。首先解释了skynet集群中的关键概念，包括节点、服务、集群、节点发现和服务发现。然后重点阐述了cluster模块的核心方法，如cluster.call、cluster.send、cluster.open等，并提供了代码示例说明其用法。接着提出了一个完整的集群设计方案，包括服务注册、代理、共享内存、监控服务等实现细节。文章还总结了集群中常见的问题及其解决方案，如时序问题、网络通信问题、负载均衡、故障恢复等。最后列出了集群实现中的注意事项，包括性能优化、拓扑结构、容错机制、版本管理等重要方面。
可调增益放大器 Multisim 设计资源
11-29
欢迎使用“可调增益放大器 Multisim”设计资源包！本资源专为电子爱好者、学生以及工程师设计，旨在展示如何在著名的电路仿真软件Multisim环境下，实现一个具有创新性的数字控制增益放大器项目。 项目概述 在这个项目中，我们通过巧妙结合模拟电路与数字逻辑，设计出一款独特且实用的放大器。该放大器的特点在于其增益可以被精确调控，并非固定不变。用户可以通过控制键，轻松地改变放大器的增益状态，使其在1到8倍之间平滑切换。每一步增益的变化都直观地通过LED数码管显示出来，为观察和调试提供了极大的便利。 技术特点 数字控制: 使用数字输入来调整模拟放大器的增益，展示了数字信号对模拟电路控制的应用。 动态增益调整: 放大器支持8级增益调节（1x至8x），满足不同应用场景的需求。 可视化的增益指示: 利用LED数码管实时显示当前的放大倍数，增强项目的交互性和实用性。 Multisim仿真环境: 所有设计均在Multisim中完成，确保了设计的仿真准确性和学习的便捷性。 使用指南 软件准备: 确保您的计算机上已安装最新版本的Multisim软件。 打开项目: 导入提供的Multisim项目文件，开始查看或修改设计。 仿真体验: 在仿真模式下测试放大器的功能，观察增益变化及LED显示是否符合预期。 实验与调整: 根据需要调整电路参数以优化性能。 实物搭建 (选做): 参考设计图，在真实硬件上复现实验。
51单片机c源码-8位LED左移
11-29
51单片机c源码-8位LED左移
Unity PC包直接查看Log日志.bat小工具
11-29
Unity PC包直接查看Log日志.bat小工具
无人机基于Koopman算子合成的CBF进行碰撞避免研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-29
【无人机】基于Koopman算子合成的CBF进行碰撞避免研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于Koopman算子合成的控制屏障函数（CBF）在无人机碰撞避免中的应用，提出了一种结合数据驱动方法与CBF的安全控制框架。通过Koopman算子将非线性系统近似为高维线性系统，进而构建CBF以保证无人机在动态环境中满足安全约束，有效实现避障。文中提供了完整的Matlab代码实现，涵盖系统建模、Koopman观测器设计、CBF构造及仿真验证等环节，展示了该方法在复杂飞行环境下的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机导航与控制相关工作的工程师。; 使用场景及目标：①用于无人机或其他智能体在动态环境中的实时碰撞避免控制设计；②为基于数据驱动的非线性系统安全控制提供可复现的技术方案；③支撑高级控制算法如CBF、Koopman控制的学术研究与工程实践。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，深入理解Koopman算子的线性化机制与CBF在状态空间中的约束作用，同时可拓展至多智能体协同避障场景进行二次开发与实验验证。
压控型恒流源的Multisim仿真文件
11-29
提供了一个压控型恒流源的Multisim仿真文件，该文件设计了一款基于运放、MOS管和采样电阻的压控型恒流源电路。通过Multisim软件进行仿真分析，帮助用户理解和验证该电路的工作原理和性能。 资源内容 文件名称: 压控型恒流源的Multisim仿真文件 文件格式: Multisim (.ms14) 文件描述: 该文件包含了一个完整的压控型恒流源电路设计，使用运放、MOS管和采样电阻实现恒流源功能。用户可以通过Multisim软件打开该文件，进行电路仿真和分析。
数据融合状态估计基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究（Matlab代码实现）
11-29
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕状态估计与数据融合技术展开，重点研究了基于卡尔曼滤波（KF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波（PF）、固定区间卡尔曼滤波（FKF）和分布式卡尔曼滤波（DKF）等多种滤波算法的理论与Matlab实现，涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比与适用条件，尤其强调在复杂噪声环境和非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群：具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航、机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于动态系统的状态估计与噪声抑制，如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等；②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考，支持算法复现与性能对比；③辅助教学与课程设计，帮助理解滤波算法的核心原理与编程实现。; 阅读建议：建议结合Matlab代码实践操作，重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异，建议读者按章节顺序学习，并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码与仿真模型以加深理解。
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
11-29
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点比较了改进粒子群算法与标准粒子群算法、遗传算法在无人机路径规划中的性能差异。通过Matlab代码实现，验证了改进粒子群算法在收敛速度、寻优能力和路径质量方面的优势，同时分析了各类算法在复杂环境下的适应性和稳定性，旨在为无人机高效、安全的路径规划提供技术支持和解决方案。; 适合人群：具备一定算法基础和Matlab编程能力的科研人员、研究生及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①应用于复杂环境下的无人机三维路径规划任务；②为智能优化算法（如PSO、GA）的改进与性能对比研究提供参考；③服务于科研复现、算法优化及工程实际中的路径规划需求。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解算法实现细节，并可通过调整环境参数和算法参数进行扩展实验，进一步探究算法性能边界与优化潜力。
cnopendata 专利被引用
02-02
cnopendata 专利被引用意味着其他专利申请人或者专利持有人在他们的专利申请中引用了cnopendata 的专利内容。这表明cnopendata 的专利对于相关技术领域具有一定的影响和意义，能够为其他专利的申请提供技术支持和参考。通过被引用，cnopendata 的专利获得了技术上的认可和验证，显示其在该领域的技术水平和创新价值。 被引用也意味着cnopendata 的专利成为了其他专利申请的参考文献，对于该领域的技术发展和创新起到了一定的推动作用。cnopendata 的专利被引用可以增强其在专利权利行使和技术转让方面的地位，提高专利的商业价值和市场竞争力。 而对于cnopendata 自身来说，专利被引用也是其技术研发和创新能力的一种肯定和认可。这意味着cnopendata 在相关领域的技术创新得到了其他企业或组织的认可，有助于提升其在行业中的影响力和地位。 总体来说，cnopendata 的专利被引用是一个积极的信号，显示了其在相关技术领域的技术实力和创新成果，对于公司的技术竞争力和市场地位都具有积极的影响。
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