OPM Demo Flow .

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OPM Demo Flow

田攀的日志

05-09

6408

OPM全称Oracle Process Manufacturing,即Oracle流程制造，和离散制造（Discrete Manufacturing）不同，流程制造主要应用于制药，食品行业。Process Manufacturing vs Discrete Manufacturing流程式制造(Process Manufacturing)是通过一条生产线将原料制成成品，比如集成电路、药品及食品/饮

oracle的opm,Oracle OPM Demo流程

weixin_31184569的博客

04-10

1072

最近研究了下OPM的流程，记录了下(多图)，分享给大家原文链接：http://blog.csdn.net/pan_tian/article/details/8907106Process Manufacturing vs Discrete Manufacturing流程式制造(Process Manufacturing)是通过一条生产线将原料制成成品，比如集成电路、药品及食品/饮料制造等。流程式制造...

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OPM的实现

SunStone的小屋

01-26

4631

OPM在arx的开发中有重要的用途。本文简要描述如何实现自定义实体的OPM，看了好几天才看明白呀。和大家交流交流了。第一步：定义自定义实体自定义实体应该以*.dbx文件作为输出文件dbx中的自定义实体和arx中自定义实体的写法相同。第二步：定义好了一个自定义实体后，在vc中建立一个ALT工程。（同arx的例程AsdkSquareWrapper一样了，这里不多说，这里参照讲解的代码都取自AsdkSq

Oracle OPM 成本

owen_008的专栏

08-12

5187

<br />经营单位(OU)：使用Oracle应收、Oracle应付、Oracle销售、Oracle采购、Oracle现金管理和Oracle项目会计等模块的独立会计核算实体。任何独立核算的组织均是已指定法人实体的“经营单位”。在以上的模块中，业务信息按“经营单位”设置安全性，有些信息是共享的。<br /> 库存组织：使用库存组织跟踪库存业务和余额，和/或者制造商分销商品。Oracle库存、Oracle物料单、Oracle工艺设计、Oracle在产品、Oracle主生产计划/MRP、Oracle能力、Or

if this fails your Python may not be configured for Tk (CentOS 8 Python 3.9)

Higer2008

05-22

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Android HIDL第一个HelloWorld demo

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12-07

4995

原址写在前面程序员有个癖好，无论是学习什么新知识，都喜欢以HelloWorld作为一个简单的例子来开头，咱们也不例外。 OK，咱这里都是干货，废话就不多说啦，学习HIDL呢咱们还是需要一些准备工作和门槛的。准备工作： Android BSP编译环境 Android设备的BSP代码 Android设备，用来跑测试代码我这边使用的是公司的设备，打个小广告哈...

【各种安装2】

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03-29

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①创建一个交换机，把他的类型指定成。

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08-10

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内容概要：本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程，重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用，以实现遥感图像中特定目标（如集装箱）的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练，到执行分类及结果优化的完整流程，并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架，采用ENVINet5（U-Net变体）架构，支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据，适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群：具备遥感图像处理基础，熟悉ENVI软件操作，从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员，尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标：①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标（如车辆、建筑、道路、集装箱等）；②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置（如Patch Size、Epochs、Class Weight等）；③通过模型调优与结果反馈提升分类精度，实现高效自动化信息提取。; 阅读建议：建议结合实际遥感项目边学边练，重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节，充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化，同时注意软硬件环境（特别是NVIDIA GPU）的配置要求以保障训练效率。

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【网络安全竞赛】基于DVWA的代码级攻防技术：SQL注入至RCE利用链的实战设计与自动化防御方案研究

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内容概要：本文通过改造DVWA漏洞靶场，构建了一条从SQL注入到文件上传再到远程命令执行（RCE）的完整攻击链，重点展示代码级攻防技术。文中详细解析了二次注入、图片马精制、竞争上传和LD_PRELOAD沙箱逃逸等高阶技巧，并提供了完整的Python利用脚本与官方修复补丁，强调在真实竞赛场景下的实战应用与防御策略。同时展望了自动化Patch评估、微服务漏洞链和合规审计等未来发展方向。; 适合人群：具备一定Web安全基础，参加CTF竞赛或从事渗透测试工作的安全从业者，以及蓝队防守人员和安全培训讲师。; 使用场景及目标：①在高校CTF比赛中作为高难度Web题型，检验选手综合攻防能力；②用于企业招聘中考察候选人实战编码与应急响应能力；③辅助安全培训中进行攻击复现与防御规则编写。; 阅读建议：学习者应结合DVWA环境动手实践每个攻击环节，深入理解Payload构造原理与系统底层机制，同时对比官方Patch掌握安全编码规范，提升攻防双向能力。

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本书全面介绍量子信息科学的核心概念，涵盖量子计算、量子通信与退相干机制。从基本的量子比特出发，深入探讨纠缠、量子门、测量及错误校正等关键技术。结合理论与实验视角，解析量子隐形传态、量子密码学与量子算法的实现原理。书中融合多位领域专家的讲义，兼顾初学者与研究前沿，是进入量子信息技术领域的理想指南。

企业传播全渠道新闻发稿策略与GEO优化效果评估：基于AI驱动的媒体投放及多维度ROI分析系统设计

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内容概要：本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化（GEO）时代下的全渠道策略与效果评估体系，涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战，并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势，包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略，提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法，并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外，结合“传声港”工具实操指南，提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案，并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群：企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者，具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标：①制定科学的新闻发稿策略，实现从“流量思维”向“价值思维”转型；②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵；③利用AI工具实现精准投放与GEO优化，提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性；④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议：建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习，重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标，在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略，并定期复盘优化，以实现品牌传播的长期复利效应。

from opm.io.ecl import EclFile现在用什么库可以代替

06-21

我们正在寻找可以替代`opm.io.ecl`库的其他库。`opm.io.ecl`是OPM（OpenPorousMedia）项目的一部分，用于处理ECLIPSE格式的油藏模拟数据文件（如.GRID，.INIT，.UNRST等）。因此，我们需要寻找能够读取、写入和操作...