销售发票无法复核

本文讨论了销售发票复核无法执行的原因,并提供了多种解决方案。主要原因是流水号达到上限,导致单据编号重复。文章建议通过修改流水号长度、修改编码设置或改变编号规则来解决此问题。

【问题名称】: 销售发票无法复核

【问题现象】: 销售发票制单正常,以前复核也正常,但突然可以制单,不能复核了,长时间停止响应死机。

【问题原因】: 因为单据编号设置中,销售出库单的编号设置为:远程号+仓库+流水号,而流水号只设为5位长度,而查看流水号,而流水号已足99999,这就造成每次销售发票复核生成销售出库单时,单据号重号,不允许插入生成新的销售出库了。
 

【解决方案】:
  一、可以在【企业门户】-【设置】-【单据设置】-【单据编码设置】-【查看流水号】中将“销售出库单”的流水号为1;因为本年的销售单据流水号不是从1开始的,不会造成重号。
  二、也可以在【企业门户】-【设置】-【单据设置】-【单据编码设置】-【编号设置】中将“销售出库单”的流水号位数增长。
  三、也可以在【企业门户】-【设置】-【单据设置】-【单据编码设置】-【对照表】仓库的对照码进行修改。
  四、也可以将销售出库单的编号设置为:远程号+日期+流水号。

  建议,采用方法一。
  每年新建年度时,将所有单据的流水号均修改为1。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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