无题

在网安和算法上面又划了快半年的水,

最近又要比赛了, 感觉以这样状态去比赛真的不行, 于是找平台开始疯狂刷(水)题了.

为了加强自己的理解, 做题的时候还是好好写wp把, 哪怕丢人的按图(其他师傅的wp)求索, 也比什么都不做要好.

希望接下来的我能不划水了, 而不是整天只会喊"我好菜啊"

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还有就是, 超级想吐槽发文章还得被审核这个坑(过了半年还是这样)

内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景,以下是一些常见的物体识别方法和技术: 1. **特征提取与匹配**: - **SIFT(尺度不变特征变换)**和**SURF(加速稳健特征)**:这些算法用于检测和描述局部特征,能够在图像中识别出相同的物体,即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB(定向快速旋转BRIEF)**:一种快速的特征检测和描述算法,适用于实时应用。 2. **模板匹配**: - 通过在图像中滑动一个模板(已知物体的图像),并计算模板与图像区域的相似度,来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**: - **支持向量机(SVM)**:用于分类和回归分析,可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络(CNN)**:深度学习模型,特别适合处理图像数据,能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**: - **Haar级联分类器**:基于积分图和AdaBoost算法,用于实时人脸检测。 - **YOLO(You Only Look Once)**和**SSD(Single Shot MultiBox Detector)**:实时目标检测算法,能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**: - **Mask R-CNN**:在目标检测的基础上,进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具,可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用OpenCV进行模板匹配: ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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