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本文详细介绍了退款业务的设计方案,包括单笔与批量退款请求的处理流程,以及退款审核的具体步骤。从用户输入验证到后台处理,再到最终的审核确认,确保了退款过程的准确性和高效性。

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1.1.1.1退款业务设计
1.1.1.1.1        单笔退款请求业务流程图
1.1.1.1.2        单笔退款请求业务流程说明
(1)根据用户输入的转入号码获取帐户信息,如果帐户信息不存在则系统提示帐户不存在,处理结束;如果帐户信息存在则查询出帐户基本信息和欠费等信息进入退款请求页面;
(2)选择用户的退款类型和退款方式,输入退款金额,提交后台做参数校验,并记录退款请求记录和退款日志;
(3)后台处理成功后返回前台提示用户结束。
1.1.1.1.3        批量退款请求业务流程图
1.1.1.1.4        批量退款请求业务流程说明
(1)用户通过前台加载批量处理文件,后台直接对文件进行解析并校验文件格式,如果文件格式不正确,返回异常到前台提示用户;
(2)文件格式校验完成后,需要对文件内容进行校验,文件中任何内容不符合条件,系统将返回异常到前台提示用户;
(3)校验完成后,系统获取每一笔退款数据的其他信息后,将退款申请数据批量插入到退款申请表中,成功后系统返回前台提示用户成功;
1.1.1.1.5        退款审核业务流程图
1.1.1.1.6        退款审核业务流程说明
(1)根据用户输入的查询条件查询出待审核的退款请求,用户可以选择一笔或多笔审核数据;
(2)根据选择的数据进入批量处理页面,选择审核结果状态,如果审核被拒绝的需要输入具体的拒绝原因后提交后台处理;
(3)后台对每一笔退款帐户进行余额校验,如果余额不足,则记录退款状态为Fail,并记录失败原因;如果余额足够,则系统自动扣除帐户退款金额,记录退款状态为Success;

循环处理结束后,系统返回前台提示用户成功和失败的记录数,退款流程结束。

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET(蒸散发)趋势,重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall(MK)检验,为评估长期趋势提供了稳健的框架,同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果: 1.ET趋势可视化:研究利用ET数据,通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验:应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现,标明ET变化的显著性,帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果:通过重分类处理,将区域根据ET变化的显著性进行分类,从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出:最终结果以栅格图和png图的形式呈现,支持各种应用,包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析,这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造: data文件夹:原始数据,支持分析的基础数据(MOD16A2H ET数据 宁夏部分)。 results文件夹:分析结果与可视化,展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py:主分析脚本,适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb:Jupyter Notebook,复现可视化地图。
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