[易飞]财务要求和系统一致 不管是否有销售发票

本文探讨了财务流程中保持系统一致性的关键性,即使在没有销售发票的情况下,也强调了如何确保数据准确性和完整性。

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那更简单了

/*
*用途:统计销售实际 已开票抓INVLA档抓成本
*作者:龚德辉
*日期:2010-05--23
*/

CREATE Procedure UP_SALRealyCost
(
  @year as char(4)='2010'
)
as
begin 
declare  @plan Table
(
   type nvarchar(20)
  ,area nvarchar(20)
  ,sort int
  ,acct_month1 decimal(18,9)
  ,acct_month2 decimal(18,9)
  ,acct_month3 decimal(18,9)
  ,acct_month4 decimal(18,9)
  ,acct_month5 decimal(18,9)
  ,acct_month6 decimal(18,9)
  ,acct_month7 decimal(18,9)
  ,acct_month8 decimal(18,9)
  ,acct_month9 decimal(18,9)
  ,acct_month10 decimal(18,9)
  ,acct_month11 decimal(18,9)
  ,acct_month12 decimal(18,9)
)
  declare @account as decimal(18,9),@date as nvarchar(8),@type as nvarchar(20),@area as nvarchar(20),@sort as int ,@new
【项目概述】本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 【系统功能】该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性实用性: 数据处理:支持自定义图像掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 【使用流程】按规范组织数据集(图像与掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定:数据路径(--data_dir)学习率(--learning_rate)标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含:模型权重文件(.pth),训练曲线可视化图表,指标日志文件 【注意事项】掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数。多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 【应用领域】该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性与扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现与原理讲解。
内容概要:本文档详细描述了一个基于PyTorch的图像处理项目的数据准备阶段。首先声明了GNU通用公共许可证的版权信息,确保程序的开源性合法性。接着,利用Python的os、numpy、pandas等库,定义了图像路径分割掩膜路径,设定了训练集、验证集测试集的比例分别为70%、10%、20%,并通过create_df函数遍历指定目录下的所有文件,提取文件名作为数据标识符,创建数据框并排序。然后采用sklearn的train_test_split方法对数据进行分割,得到训练集、验证集测试集的具体大小。最后,基于自定义的RGBDataset类实例化了三个数据集对象,并使用DataLoader加载器为每个数据集配置了数据加载参数,特别是设置了训练集的shuffle为True以增强模型泛化能力,而验证集测试集保持顺序不变。; 适合人群:有一定机器学习基础,尤其是熟悉PyTorch框架的开发者或研究人员。; 使用场景及目标:①理解如何从零开始构建一个完整的深度学习项目,包括数据预处理、划分训练集/验证集/测试集;②掌握PyTorch中DataLoader自定义Dataset类的应用,以及如何根据硬件条件(如VRAM)调整batch size等参数。; 阅读建议:本项目聚焦于数据准备部分,建议读者深入理解每个步骤背后的逻辑,特别是数据集划分比例的选择依据,以及如何根据实际需求灵活调整代码中的参数设置。同时,可以尝试修改部分参数,观察其对最终结果的影响。
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