[转载]SAP ERP 与 Oracle ERP 比较

ERP系统之比较 SAP Oracle BAAN JDE SSA 分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.youkuaiyun.com/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!                ERP系统之比较——S 阅读详情

1:软件产品的成熟度
§ SAP:经过近30年与全球大企业用户的合作,SAP系统积累了大量先进企业的业务管理流
程。对于用户来说,只需根据在系统中挑选适当的业务流程,在软件中进行配置。而对软件的二次开发工作量极少,这就保证了用户能够把主要的精力都花在企业业务流程的优化上,真正起到上一套系统,管理提高一个层次的作用。
§ Oracle: 由于缺乏足够的业务流程模板和软件功能的支持,在实施中Oracle软件经常被发现无法满足企业管理上的要求。比如在大型制药企业中必须的批次管理、质量管理、设备维护管理等,而Oracle软件根本没有此类模块。虽然Oracle公司一再的夸大告诉客户其软件的二次开发技术十分灵活,但是这实际上也就是在告诉用户这套软件功能不够,用户得自己去编程序。
§ SAP:秉承德国企业严谨的文化,所有发布的产品都是经过严格的测试和质量认证,只有在软件产品真正完备后才向用户推出。
§ Oracle公司是一个非常注重市场效应的企业,经常是一有概念就马上宣称产品完成,然后快速推向市场。但是,软件产品得漏洞和缺陷给其用户得实施和使用造成了巨大的痛苦。2002年1到3月,Oracle发给新产品用户的修补程序包竟然高达5000个以上,这对用户来说无疑是一场恶梦。
§ SAP:作为ERP系统的重要组成部分,SAP花了2年的时间进行汉化和按照中国政府的人事管理要求进行本地化,使得SAP的中国用户不仅能够使用国际化的先进软件,同时也满足本地化的要求。
§ Oracle:对ERP软件产品本地化重视不足,至今在中国地区,Oracle的用户还没有一家能够使用Oracle软件的人力资源管理模块。
不同的产品质量和市场策略,造就了不同的用户群体
SAP在中国
公司经营理念的不同,最终一定会反映在其用户群体的实施效果上。以中国为例,SAP的用户群体中,大型企业实施成功的比比皆是,这些企业纷纷把自己的成功经验向社会传播,报章媒体上宣传实施SAP实施成功的文章时时可见,比如:

2001到2002年中,又有中国最大的矿业集团-兖矿集团,列入全球财富500强的-中国石油化工集团,国内四大通讯设备厂商之一-大唐电信集团,中国最具活力的报业集团-广州日报集团等大型、浦东发展银行超大型企业纷纷加入SAP的用户群体。
Oracle在中国:
与SAP的广泛成功形成鲜明对比的是,Oracle依靠低价格来得到的客户,实施效果却良莠不齐,鲜见有在媒体上宣布自己实施ERP成功的;特别是在大型企业集团的实施上,鲜见其有成功客户。特别是在一些大型项目上,其急功近利的市场策略造成的恶果已经开始显现。
§ 中国移动通信:在广东、江苏、浙江的试点实施Oracle系统,软件的先天不足和实施力量的经验缺乏造成实施瘫痪。2001年7月,中国移动痛下决心,对尚未实施Oracle的其他13个省的ERP项目重新进行招标,而邀标书就发给了SAP 。而作为中国移动的母公司,中国电信,吸取前者的教训,谨慎的进行评估和实施。在北京电信公司和上海电信公司已经开始实施SAP。
§ 上海宝钢:产品无法适应大型企业复杂的管理需求,实施半途而废,现在宝钢已经完全放弃了系统的使用。
§ 中国民航:实施力量薄弱,在试点实施效果不理想的情况下,中国民航进退维谷,既没有信心向全国推广,也没办法放弃。
§ 实达电脑:Oracle在中国最大的实施合作伙伴-汉普公司,其实施能力让实达公司的领导层忍无可忍,只好中途将汉普的咨询队伍“请”出了实达公司。Oracle公司只好换上其他合作伙伴,但实施何时能够完成,还无法预料。
§ 江苏沙钢集团:从1997年开始实施Oracle ERP,经历了漫长的实施过程和庞大的二次开发工作后,终于在2002年5月放弃了Oracle软件,转向SAP。
以上这些案例足以说明,Oracle的两大致命弱点:软件功能不足、实施力量薄弱决定了,其方案在大型集团化企业的项目上的成功十分困难。这些先天的障碍,给这些大型集团化企业的信息化甚至是企业经营造成了巨大的隐痛。
2、 技术的先进性
Oracle 应用系统11i 版本是真正完全基于互联网INTERNET架构,并且采用开放的JAVA语言和技术标准进行编写的应用软件,这种技术的开放性,使Oracle 应用系统11i版本有越来越强的生命力(开放的标准意味着应用系统软件不受硬件平台, 不受企业规模大小, 不受地域限制等因数的影响),而SAP软件的主体部分还是完全用其私有的ABAP语言编写的,学习和使用都很困难且与INTERNET或网络应用WEB技术不兼容(JAVA目前已经成为全球INTERNET应用系统的应用开发标准,而懂ABAP语言的开发人员非常少),虽然SAP也在试图转向JAVA标准,但由于其目前的系统过于复杂和庞大,完全的转型几乎不可能。 非INTERNET结构上的应用系统, 基本是基于客户/服务器(C/S)的结构,这在现在的INTERNET时代,是已经过时或被淘汰的技术,它将限制应用系统的规模和并发用户数,也不可能用于全球一体化的管理系统 – 即跨国或跨地区的大型企业将不可能应用一个数据库的管理系统, 这将给这些选用该C/S 系统的企业带来巨大的系统投资费用和系统维护成本, 也使企业不可能在今后发展时,继续使用已投入的信息系统, 即在原系统上增加新功能/系统的逐步实现企业信息化的设想成为不可能。
虽然从表面上看,最终用户似乎感觉不到软件技术架构带来的变化,但事实上,是否选择符合发展潮流的技术方向会极大地影响到软件厂商及其应用客户的生命力。历史上,由于没能选择符合潮流的技术而迅速衰落的大软件厂商比比皆是(曾经在ERP领域领导潮流的SSA, 由于不能将系统及时转向开放的UNIX平台,而迅速衰落)而这同时也给选择这些厂商产品的客户带来了极大的风险。
ORACLE应用系统充分采用了数据库上的先进技术,将有些系统功能放到数据库中去实现,而不是通过编程的方式,因而大大简化了程序,提高了效率。而SAP系统为支持多种数据库,不可能采用数据库技术去实现数据库端的功能,只是将数据库用来储存数据,其原因有两方面,一是SAP公司不是数据库技术公司, 不专注于数据库技术,二是SAP也不愿意将自己的产品捆绑在一种数据库上,但这种做法牺牲了客户的利益。
ORACLE系统具有强大的查询功能,在其输入数据的界面中,输入的任何数据都可做为其查询条件。SAP则需要专门定义查询界面。
ORACLE 电子商务套件已经脱离了传统的ERP软件模式,提供了集成的商业智能、个性化管理界面、工作流和告警等全新的功能。传统的ERP软件,用户需要进入层层菜单,运行查询或报表,才能得到业务数据。而使用ORACLE,用户可以在个性化的企业门户网页中,自由定义所需的智能报表,就能迅速了解企业、相关业务的执行情况。系统还能够对非正常业务自动告警。ORACLE 系统以人为本,帮助企业的管理人员充分利用ERP的业务数据,更高效地管理企业。
3、 创新性、生命力、在新兴应用领域的发展
由于ORACLE相对于 SAP 先天的技术优越性,使ORACLE能够根据各行业的发展变化趋势,迅速将产品拓展到各种新的应用领域。例如,ORACLE在客户关系管理、电子商务、产品协同开发等各行业的新兴领域都要领先于SAP,显示出ORACLE卓越的创新能力和越来越强的生命力。而SAP由于本身体系的复杂性和技术的封闭性,使得其在各种新的应用产品领域进展缓慢,例如,SAP虽然已经拥有庞大的制造业客户群,但在客户关系管理领域一直碌碌无为,在B2B电子商务方面也不得不依靠与Commerce One的合作,直到2001年才解除与Commerce One 的合作,推出自己的产品。
4、 业务数据的共享和分析
随着企业应用管理领域的不断扩展,企业应用系统涉及的范围也越来越广泛,从传统的制造、财务、人力资源系统管理,开始延展到客户关系管理、供应链管理、电子商务等方向,在这种情况下,系统之间数据的一致性和数据交换,就变得非常重要。ORACLE 11i 整个系统基于一个统一的数据库,并且共享统一的数据模型。企业内所有的用户都可以根据自己的角色和权限对系统中的数据进行不同维度的分析。而SAP的ERP、供应链、客户关系管理、数据挖掘等应用系统分别构建在不同的数据库上,不同系统间的数据模型也不相同,这使得各系统之间的数据共享变得非常困难或者不可能。
5、 软件功能的比较
SAP体现了德国人的管理风格:求严求全;ORACLE体现了美国人的管理风格:求实求用。
SAP
SAP 功能复杂、全面,特别在传统的ERP功能方面,系统功能设计比较细致。SAP通过复杂的参数表、层层定义来实现各中功能。系统可以通过6000 个“开关”设置,调整软件的业务流程。SAP参数设置是非常复杂的,例如,对采购定单下达过程的管理,SAP需要预先定义:先定义定单特征码,再定义相应的特征(如金额大于100圆)、分类、下达组(Release group)、下达编码(Release codes)、下达标志(Release indicator)、下达策略(Release strategy),工作流标志等,再通过一系列规则表值的设置,才能实现采购定单批准下达的过程。如果需要修改下达过程,则必须从定单特征码开始修改。
SAP的参数设置实际上包括了软件的底层数据结构,功能较强,但实施非常复杂,不够灵活。如果企业的业务需要调整,就会涉及非常多的底层数据设置,参数和规则的调整,甚至可能影响已有业务数据。
SAP在CRM(客户关系管理)和E-Business(电子商务)方面已远落后于ORACLE。
ORACLE
ORACLE 软件的业务流程控制结构非常灵活,并充分利用工作流的功能来控制软件的业务流程。因此,可以灵活地调整软件的业务流程。例如,同样对采购定单的下达过程,ORACLE 利用采购定单的数据(不须设置特征参数),通过工作流引擎,自动检查采购定单的数据,如金额、采购员、供应商等,根据条件判断,实现不同的采购定单批准下达的过程。如果需要更改业务流程,无须更改特征参数,只需更改判断规则或控制规则。
ORACLE 的控制参数设置不须修改数据结构,而是通过采用不同的控制参数来调整程序的逻辑。这是因为ORACLE 采用公共的数据模型,程序中充分利用现有的业务数据,通过灵活的规则设置来实现灵活的业务流程。
ORACLE 在新的业务功能占据优势。如混流生产、CRM、电子商务协作等,都是根据最新的业务模式和知名客户的实际业务流程开发的。
结论
由于企业的多样性和复杂性,任何ERP软件都不可能覆盖企业的方方面面。ORACLE较能适应企业的业务的个性化,便于调整;而SAP较适应稳定、标准的业务流程,难以改变。这也是SAP强调SAP代表了先进业务流程,要求企业适应软件的原因。
6. 软件的开放性和集成性
SAP
SAP的软件各模块在搭建上采用的是传统应用软件的模式,即在程序中用包含头函数以及子程序等模式。这种模式在与第三方软件交换数据时,只能通过编写接口程序来实现。SAP软件的应用层是使用ABAP语言编写的程序,ABAP是比较复杂和只有SAP软件使用的语言,比较难掌握,又由于其只能在SAP的软件中才能发挥用途,掌握的人也很少. IT专业人员学习它的积极性也不高. SAP系统在与外界交换数据时, 其接口程序也要求用ABAP语言来编写,具体是用ABAP语言中的函数来向系统中导入数据,其对数据的格式要求也很高,要求的数据必须是带分格符的文本文件。SAP的这些做法导致其软件系统在同第三方软件集成上远远落后于ORACLE,同时这些做法也阻碍了其自生软件的进一步发展,这也是SAP的ERP与CRM不能完全集成的原因之一。
ORACLE
ORACLE公司凭借其在数据库方面全球领先的优势,其应用软件在模块的体系搭建上采用了一种先进的模式,各模块之间以及与外界交换数据都必须通过接口表来完成,具体的做法是数据要进入各模块时,都必须先到各模块自己的接口表中(每个模块都有自己的接口表),然后再通过并发等方式导入该模块中,这种模式很容易将第三方的软件融入ORACLE的系统中,用户在使用时很方便,感觉象是一套软件,因为在交换数据时第三方的软件与ORACLE的产品各模块间交换数据的模式是一致的,同时用户可以以自己熟悉的数据库语言(VB,PL/SQL等)来编写应用程序与ORACLE系统集成。
ORACLE凭借其软件系统在体系上的优势,将其ERP、CRM,SCM,EB等系统完全集成为一体,形成今天的电子商务套件。
结论
任何ERP软件都不可能覆盖企业的多样性和复杂性的所有方面,对于企业的特殊要求用户自己可进行必要的二次开发,并可以同其他应用软件方便地集成,这就要求供应商提供的软件具有很强的开放性。ORACLE 开放、灵活的体系结构更利于企业信息系统未来的扩展。
7. 软件的实施复杂性及投资回报
SAP项目实施过程十分昂贵和复杂。 而且,由于其软件的复杂性和封闭式集成,一旦实施后很难改变。 另外,SAP在项目实施过程中,经常会期望客户改变商业运做模式以适应其软件, 但有时候,一味迁就软件流程的做法很可能会给客户带来负面结果。一些超大型企业可以投入巨资进行软件的客户化,但是对于中等规模的企业,复杂的项目实施,往往会将客户拖入无休止的泥潭。国内一汽大众的SAP ERP的累计实施投资已经过亿圆,但实施效果其实并不理想。之后一汽又选用了与SAP的ERP “配套” 的CRM供应商SIEBEL软件, 其CRM系统实施了几年, 至今没有上线。 而Oracle 的应用产品具有很强的灵活性,许多业务的流程可以通过工作流技术很方便地进行改变,同时Oracle 系统本身的开放性也使Oracle 系统与其它系统的集成变得相对简单。
实施问题:
1、 我的企业管理流程与你们软件有差异,怎么办?
2、听说ERP实施难度很大,成功率低,你们怎么看?
SAP
SAP对所有行业都有完备的解决方案,我们的专家将协助你选择最佳模式;如果你现有的业务流程与SAP系统有差异,建议调整你的业务流程。
首先,这个说法并不十分确切,SAP在著名的跨国公司的成功就说明了问题;其次,很关键的问题在于客户,尤其是许多中国客户对企业信息化的理解不足,基础管理水平较低;
SAP系统对顾问和用户的要求都很高,特别是在SAP系统中,很多功能需要先在后台设置参数,再通过编写专门的ABAP语言程序来实现。这种情况下往往要求顾问和用户既懂应用,又具有一定开发方面的知识,因为ABAP开发人员一般是不懂后台应用系统设置的,而应用实施顾问往往又不知道这种与开发相关的系统设置,这种情况就是在SAP自己的实施队伍中都会碰到。
SAP过于复杂,很多不适合中国企业的功能混在一起,有6-7千个参数需进行设置,用户非常难以掌握。投入大量资金也很难培养出来合适的技术人员。 然而, 即使培养了一些技术人员, 一旦跳槽,则系统就会面临瘫痪。
ORACLE
首先,系统灵活和开放, 有几乎所有流程/模块的系统界面, 基于丰富的行业经验基础上开发的优秀业务模型和标准流程和功能可满足客户的需求, 也可供客户借鉴;其次,如果客户不满意已有的流程和功能,IT 行业使用最广泛的ORACLE开发工具将可方便地使用户按其要求进行客户化开发来满足企业的需求。
首先,这是事实;其次,实施是软件商和客户共同的事业,必须选择适当的策略,给予充分的支持才有可能成功。
ORACLE系统提供了清晰的业务流程,可以帮助企业在实施的同时理顺业务流程。ORACLE 的业务流程可以根据企业的实际情况灵活调整,更适应企业的个性化管理。
ORACLE数据结构清晰、严谨,开发工具使用的是世界 IT 行业最普遍使用的语言, 如: JAVA 这唯一真正INTERNET计算机语言,易于开发, 且开发的系统才是真正的INTERNET上的应用系统。
结论
ORACEL 更适用于业务复杂、个性化管理的企业。ORACLE软件实施的难度和复杂性,实施成本,风险远低于SAP。由于其系统的特性,SAP的实施成本、实施周期远大于ORACLE。

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Oracle ERP整合之道

引自作者:冯强博客:http://blog.sina.com.cn/fengqiang      http://blog.youkuaiyun.com/Jhzyz ERP作为企业信息化的旗舰产品,市场竞争历来十分激烈,Oracle和SAP作为ERP市场的高端品牌,经常在企业选型、竞标时狭路相逢。无可否认,SAP利用“灯塔工程”在国内市场取得了不错的战绩,也培养了不少咨询公司和顾问。利用“口碑”效应

Oracle企业博客 1432

Oracle对SAP优势简述

作者:冯强 笔者接触SAP产品线约十年,从事过SAP的开发、实施、应用咨询等多项工作,对SAP的ERP和CRM略懂一点。Oracle产品线接触时间稍晚,主要涉及CRM(Oracle和Siebel)和ERP等产品。应该说,在全球高端ERP的竞争中,主要是SAP和Oracle的竞争。SAP因为比较重宣传,大家了解多一些,所以这次重点谈谈Oracle对SAP的优势所在,分析的产品还是以ERP为主

Oracle企业博客 1306

(转载)SAP, Oracle, 数据库有什么区别?

联想、海尔、长虹、康佳、红塔、中国石化、红塔集团、中远集团、海尔集团、联想集团、长虹集团、一汽大众、上海通用、李宁集团、三菱电梯、上海浦发行等等.SAP牛气冲天,是业界不折不扣的翘楚.有人说,如果SAP停止使用,世界经济将会倒退20年.所以你问他的用户的规模,那可以告诉你,那个公司最大,最牛,他就用SAP,因为公司不大用不到SAP那么多功能,而也没钱买的起(SAP超贵,一套系统通常是算上千万,上亿美金$的.)近些年虽价格大众化了一些,但仍然是平常企业不可想像的.。4.再来说什么是数据库以及和上面的区别.。

憧憬,思考,奋斗,飞翔 481

SAP与Oracle ERP

SAP含义:第一,SAP是公司名称,即SAP公司,它是成立于1972年总部位于德国第二,SAP是其ERP(Enterprise-wide Resource Planning)软件名称,全世界排名第一的ERP软件 Oracl erp 跟 SAP的比较:ORACLE较能适应企业的业务的个性化,便于调整;而SAP较适应稳定、标准的业务流程,难以改变。这也是SAP强调SAP代表了先进业务流程,要求企业适...

weixin_33813128的博客 194

ORACLE ERP 的前世今生摘记及原文

ORACLE ERP 的前世今生摘记及原文

hsghggt的博客 496
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