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最新推荐文章于 2025-10-02 23:40:09 发布
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Vender Master Data供應商主檔供應商編碼規則財會統一編碼及設定
供應商科目群組(Vendor Account Group)代碼
付款方式
供應商的成交條件，交易幣別原幣交易
是否維護許可的供應商列表？是，不許可的不能開立采購單單據
　　
Purchase Requisition請購單可以開立請購單的權限為何? 是需求單位還是指定特定人員?無
請購單有幾種類型? 對應的文件類型(Document Type)
請購單文件號碼範圍(Number Range)
請購單是否需要簽核(Release)?
是否需要在SAP上簽核?
請購單簽核流程說明
請購單是否需要列印? 是否有特定格式?
請購單在簽核後或進行中是否會更改?
請購流程說明(Flow Chart)
　　
　　
Request for Quotation詢/報價單是否在SAP上啟動詢/報價功能？無
詢報價的權限為何? 是需求單位還是指定特定人員?
詢價單文件號碼範圍(Number Range)
詢報價流程說明(Flow Chart)
　
　

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Kafka集群数据迁移实战指南：从规划到验证，全面掌握高效迁移方案
首先用户输入用户名和密码， 若用户名或密码错误，显示用户名或密码错误。 若用户名和密码正确，输入两次新密码，若两次新密码不一致，显示两次密码不一致。若两次密码一致，可将pd文件中相应的密码修改。f1=open("sy8\\pd.csv","r") yhm=input("用户名") mm=input("密码") list_1=[] #代码开始 for line in f1: tmp=line.strip('\n').split.(',') list_1.append(tmp) x=0 y=list_1.find('yhm') for i in range(len(list_1) if list_1[i][0] != yhm: x=1 break for j in range(len(lsit_1)): if list_1[j][1] != mm: x=1 break if x == 1 : print('用户名或密码错误') else: mm1=input("新密码") mm2=input("再次输入新密码") if m1==mm2: list_1[y][1] #代码结束 f2=open("sy8\\pd.csv","r") for line in f2: yh=line.strip("\n").split(",") print("用户名{}密码{}".format(yh[0],yh[1]))不要修改代码，更正并添加代码使正确运行 f2.close()
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for i in range(len(list_1)): if list_1[i][0] == yhm: user_found = True if list_1[i][1] == mm: password_correct = True break if not user_found or not password_correct: print("用户名或密码错误") ...
f1=open("sy8\\pd.csv","r") yhm=input("用户名") mm=input("密码") list_1=[] #代码开始 for line in f1: list_1.append(line.strip('\n').split(',')) for item in list: if not yhm == item[0] or mm == item[1]: list_1.append([yhm,,mm]) else: f1.close() #代码结束 f2=open("sy8\\pd.csv","r") for line in f2: yh=line.strip("\n").split(",") print("用户名{}密码{}".format(yh[0],yh[1])) f2.close()用户名密码用户已存在 用户名mary密码123456 用户名harry密码888888 用户名henry密码00000 用户名tom密码999999 用户名jerry密码456712
10-26
1. **语法错误**：`for item in list:` 中 `list` 是 Python 内置函数名，不能作为迭代对象使用，应改为 `list_1`；`list_1.append([yhm,,mm])` 存在多余的逗号，这是语法错误。 2. **逻辑错误**：`if not yhm == ...
这串代码是什么逻辑有什么功能 { if(GetDouble("直线抓取6.中心X") > 0) { double InterRate = 0; HRegion Model_Region = new HRegion(); HRegion ROI_Location = new HRegion(); HRegion Inter_region = new HRegion(); ROI_Location = GetRegion("创建ROI2.区域").Region; bool IsShang_Result = true; for(int s=0;s<CheckOutLabelCount;s++) { switch(GetStringArray("AIDI5.检出区域标签集合")[s]) { case "DL": if(GetDoubleArray("AIDI5.中心Y")[s] > GetDouble("点构建1.点Y")) { /* Model_Region = GetRegion("AIDI5.检出区域集合").SelectObj(s+1).Region; Inter_region = ROI_Location.Intersection(Model_Region); InterRate = Inter_region.Area.D/Model_Region.Area.D; Log.Info(":"+InterRate.ToString()); if(InterRate > DL_Rate) { DLDown_Result = true; } else { IsShang_Result = false; } */ IsShang_Result = false; } break; } } if(IsShang_Result == false) { DLDown_Result = false; } } else { DLDown_Result = false;//直线为抓取到已模型为主 } } } if(DLResult == false || DLDown_Result == false) { resultLabel= resultLabel.Union(GetStringArray("AIDI5.检出区域标签集合")).ToList(); resultLabel2= resultLabel2.Union(GetStringArray("AIDI5.检出区域标签集合")).ToList(); listRegion1.ConcatObj(GetRegion("AIDI5.检出区域集合")); if(GetStringArray("AIDI5.检出区域标签集合").Count>0) { _pgCode+="f"; DefectCode = DefectCode + "f"; } //阈值 XTDLRresultArea = (GetDoubleArray("AIDI5.面积")).ToList(); string XTDLSize =""; for(int t=0;t<XTDLRresultArea.Count;t++) { XTDLThreshold = XTDLThreshold+XTDLRresultArea[t].ToString("0.00")+" "; XTDLSize =XTDLSize + (XTDLRresultArea[t]*Piexlmm2).ToString("0.00")+"mm2,"; } XTDLThreshold = "小条短路:" + XTDLThreshold + XTDLSize; } }
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以下是对提供代码的逻辑分析与功能解释，涵盖条件判断、区域交集计算、日志记录和结果赋值等关键部分。 ### 条件判断逻辑 代码首先执行一个条件判断： ```csharp if(GetDoubleArray("AIDI5.中心Y")[s] > GetDouble...
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内容概要：本文提出了一种基于记忆机制、进化算子和局部搜索策略的改进灰狼优化算法，并结合线性种群规模缩减策略以提升算法收敛速度与全局搜索能力。该算法通过引入记忆模块保存优质个体信息，利用进化算子增强种群多样性，同时采用局部搜索机制提高寻优精度，有效克服了传统灰狼算法易陷入局部最优、收敛速度慢等问题。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤及关键参数设置，并提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现与应用。实验部分验证了改进算法在多个标准测试函数上的优越性能，展示了其在优化问题中的潜力。; 适合人群：具备一定智能优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事科研或工【改进灰狼算法】基于记忆、进化算子和局部搜索的改进灰狼优化算法及线性种群规模缩减算法（Matlab代码实现）程优化相关工作的研究生、科研人员及技术人员； 使用场景及目标：①解决复杂优化问题如函数优化、参数调优、工程设计优化等；②学习灰狼算法的改进思路与实现方法，掌握智能算法的性能提升策略； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注记忆机制、进化操作与局部搜索的融合方式，并通过实验对比分析改进策略的有效性。
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