ccout previlge设置以及引起Payment Account Error 更正 (11i)

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本文针对财务人员反馈的Payment抛转GL异常问题提供了解决方案。通过检查异常报告、设置组合段权限、更新会计条目等步骤，最终实现异常状态的修复。
问题:           财务人员反映Payment 抛GL异常
   处理：
       1）查看 Payables Transfer to Gerneral Ledger Report ， 显示特定科目行对应的Exception为 Inactive；
            报表中注解:
                 Inactive    The accounting line has an account which is inactive
        2） 尝试在GL权限下设定Combination，提示无权访问该段值（之前设定Combinationg、指定到band account都是用另一超级权限）；
        3） 查看并设定Segment的安全规则
             094617k36zxq7pveep6477.png   094618c5emecmez0jw1yix.jpg 
         4)  Update Payment Accounting
              查找Error状态的Acconting Entries, 更新Account后保存, 如没有其他异常的话状态自动更改为Accounted
               094737yfpmfgj9ffka0pk0.jpg   094737q2lgxllcynzulyz2.jpg 
          5)  重新抛转GL

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voidmain(){charch=‘b’,s[]=“abcde”;cout<<ch+2;//输出100(‘d’的ASCII码)ch=ch+2;cout<<ch;//输出dcout<<*(s+2);//输出ccout<<s+2//输出cde 为什么会这样
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下面对代码 `void main() { char ch = 'b', s[] = "abcde"; cout; ch=ch+2; cout; cout*(s+2); cout;` 各输出结果进行详细解释： ### `cout;` 输出 `100` 在 C++ 里，字符型变量实际上存储的是字符对应的 ASCII ...
#include<iostream> #include<iomanip> #include<cmath> using namespace std; class point { private: int x,y; public: point(int x,int y):x(x),y(y){} void coutt () { cout << "[" <<x<<","<<y<<"]"<< endl; } }; int main() { int i,n; vector<point> a(2); string x,y; for(i=0;i<100;i++) { getline(cin,x,' '); getline(cin,y); a[i]={x,y} } n=a.size()-1; for(;n>=0;n--) a[n].ccout; return 0; } 有什么错误
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3. 在输出 point 的时候，应该调用 point 类的 coutt 函数，而不是 ccout。 4. 缺少头文件 vector。 修改后的代码如下： ```c++ #include #include #include #include using namespace std; class point { ...
步骤2】 1) 实验要求 在程序文件huffman2student.c中的 “//【实验步骤2】开始”和“ //【实验步骤2】结束”间编写相应代码，实现函数createHTree，该函数生成一个根结点指针为Root的Huffman树。 //【实验步骤2】开始 void createHTree( ) { } //【实验步骤2】结束 2) 实验说明 在程序文件huffman2student.c中函数createHTree将根据每个字符的出现次数（字符出现次数存放在全局数组Ccount中，Ccount[i]表示ASCII码值为i的字符出现次数），按照Huffman树生成规则，生成一棵Huffman树。 算法提示： 1．依据数组Ccout中出现次数不为0的（ 即Ccount[i]>0）项，构造出树林F={T0, T1, ¼, Tm}，初始时Ti(0≤i≤m)为只有一个根结构的树，且根结点(叶结点)的权值为相应字符的出现次数的二叉树（每棵树结点的类型为struct tnode，其成员c为字符，weight为树节点权值）： for(i=0; i<128; i++) if(Ccount[i]>0){ p = (struct tnode *)malloc(sizeof(struct tnode)); p->c = i; p->weight = Ccount[i]; p->left = p->right = NULL; add p into F; } 2．对树林F中每棵树按其根结点的权值由小至大进行排序（排序时，当权值weight相同时，字符c小的排在前面），得到一个有序树林F 3．while 树个数>1 in F a) 将F中T0和T1作为左、右子树合并成为一棵新的二叉树T’，并令T’->weight= T0->weight+ T1->wei b) 删除T0和T1 from F，同时将T’加入F。要求加入T’后F仍然有序。若F中有树根结点权值与T’相同，则T’应加入到其后 4．Root = T0 （Root为Huffman树的根结点指针。循环结束时，F中只有一个T0） 注：在实现函数createHTree时，在框中还可根据需要定义其它函数，例如： void myfun() { … } void createHTree() { … myfun(); … }
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热成像人物检测数据集 一、基础信息 数据集名称：热成像人物检测数据集 图片数量： 训练集：424张图片 验证集：121张图片 测试集：61张图片 总计：606张热成像图片 分类类别： - 热成像人物：在热成像图像中的人物实例 - 非热成像人物：在非热成像或普通图像中的人物实例，用于对比分析 标注格式： YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务。数据来源于热成像和视觉图像，覆盖多种场景条件。 二、适用场景 热成像监控与安防系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建能够在低光、夜间或恶劣环境下自动检测和定位人物的AI模型，提升监控系统的可靠性和实时响应能力。 红外视觉应用研发： 集成至红外摄像头或热成像设备中，实现实时人物检测功能，应用于安防、军事、救援和工业检测等领域。 学术研究与创新： 支持计算机视觉与热成像技术的交叉研究，助力开发新算法用于人物行为分析或环境适应型检测模型。 教育与培训： 可用于高校或培训机构，作为学习热成像人物检测和AI模型开发的教学资源，提升实践技能。 三、数据集优势 精准标注与多样性： 每张图片均由专业标注员标注，确保边界框定位准确，类别分类清晰。包含热成像和非热成像类别，提供对比数据，增强模型的泛化能力和鲁棒性。 场景实用性强： 数据覆盖多种环境条件，如不同光照和天气，模拟真实世界应用，适用于复杂场景下的人物检测任务。 任务适配性高： YOLO标注格式兼容主流深度学习框架（如YOLOv5、YOLOv8等），可直接加载使用，支持快速模型开发和评估。 应用价值突出： 专注于热成像人物检测，在安防、监控和特殊环境检测中具有重要价值，支持早期预警和高效决策。
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