SELECT SUM(ACCRUALTRAN.AMOUNT)
FROM ACCRUALTRAN
WHERE (
ACCRUALTRAN.ACCRUALCODEID=@accrualcodeid
AND ACCRUALTRAN.EFFECTIVEDATE <=@enddate
AND (ACCRUALTRAN.EFFECTIVEDATE>=
(SELECT MAX(ATRN.EFFECTIVEDATE)
FROM ACCRUALTRAN ATRN
WHERE ATRN.EFFECTIVEDATE<=@enddate
AND ATRN.ACCRUALCODEID=@accrualcodeid
AND ATRN.TYPE IN (3,11)
AND ATRN.PERSONID=@employeeid)
)
AND NOT EXISTS (
SELECT N'X'
FROM ACCRUALTRAN AT3
WHERE AT3.PERSONID=@employeeid
AND AT3.ACCRUALCODEID=ACCRUALTRAN.ACCRUALCODEID
AND AT3.EFFECTIVEDATE=ACCRUALTRAN.EFFECTIVEDATE
AND AT3.TYPE=3 AND ACCRUALTRAN.TYPE=11
)
AND (ACCRUALTRAN.SUSPENDED_SW=0 OR ACCRUALTRAN.SUSPENDED_SW IS NULL)
AND (ACCRUALTRAN.EXCLUDED_SW=0 OR ACCRUALTRAN.EXCLUDED_SW IS NULL)
AND (ACCRUALTRAN.DISQUALIFIED_SW=0 OR ACCRUALTRAN.DISQUALIFIED_SW IS NULL)
AND (ACCRUALTRAN.SPCEDEDBYRESET_SW=0 OR ACCRUALTRAN.SPCEDEDBYRESET_SW IS NULL)
)
AND ACCRUALTRAN.PERSONID=@employeeid GROUP BY ACCRUALTRAN.PERSONID相关推荐
UE5多人联机实战:从零搭建LAN游戏房间(含UMG界面配置)
本文详细介绍了如何在UE5中从零开始搭建一个完整的局域网(LAN)多人游戏房间系统。内容涵盖项目基础配置、UMG主菜单设计、会话创建与搜索的核心实现,并重点解析了创建会话的关键参数配置与常见陷阱,帮助开发者快速掌握UE5多人联机开发的核心流程。
【GitHub项目推荐--Kronos:金融市场语言的基础模型】
Kronos 是一个开源的基础模型,专门为金融市场的"语言"——K线序列(K-lines)设计。由shiyu-coder开发,它是第一个针对金融蜡烛图数据训练的开源基础模型,基于来自全球45+交易所的数据进行预训练。Kronos采用创新的两阶段框架:首先通过专用tokenizer将连续的多维K线数据(OHLCV)量化为分层离散token,然后使用大型自回归Transformer在这些token上进行预训练,使其成为处理各种量化任务的统一模型。
Windows 下安装 Hermes Agent 完整教程(含踩坑记录)
不支持原生 Windows,必须通过 WSL2 (Windows Subsystem for Linux 2) 运行。WSL2 是 Windows 内置的 Linux 兼容层,可以在 Windows 上运行完整的 Linux 环境。
kronos学习六之sql常用函数(一)
文章目录常用的函数1.convert函数和cast函数cast函数:convert函数两者比较2.ISNULL函数和IFNULL函数isnullifnull3.COALESCE函数4.日期函数名称和缩写1.getdate2.dateadd 常用的函数 1.convert函数和cast函数 cast函数: 将一种数据类型的表达式转换为另一种数据类型的表达式。 表达式: CAST( 任何可以转化为数据类型的表达式 AS 系统提供的目标数据类型。 该类型必须为基元(标量)类型) 注明: 所谓标量数据类
手把手教你用Python处理MAHNOB-HCI多模态数据集(含脑电EEG/眼动/视频数据同步实战)
本文详细介绍了如何使用Python处理MAHNOB-HCI多模态数据集,涵盖脑电(EEG)、眼动追踪和视频数据的同步解析与对齐。通过MNE-Python、pandas和OpenCV等工具,实现从BDF、TSV到XML格式的高效处理,解决时间轴对齐难题,助力情感计算与人机交互研究。
多个linux系统安装到一块硬盘(Kylin+UOS+ubuntu)
之前写过一篇类似的文档,笔者把kylin和UOS安装在一块硬盘上上一篇的文档地址多个linux系统安装到一块硬盘(Kylin+UOS)_银河麒麟系统和uos安装成双系统-优快云博客本次记录的是三个系统到一块硬件上银河麒麟:Kylin-Desktop-V10-SP1-Release-2107-arm64统信:uniontechos-desktop-20-professional-1050-arm64乌班图:ubuntu-22.04.5-live-server-arm64。
清华大学开源Kronos模型:AI解读K线规律,120亿数据训练,让机器替你看懂股市行情
清华大学开发的Kronos是全球首个K线分析开源AI模型,基于120亿条K线数据训练,支持沪深市场复权数据。提供多个版本适应不同算力需求,可通过简单代码实现K线预测,支持模型微调。项目详细介绍了安装、使用及回测流程,是AI投资领域的实用工具。
75、CAN总线收发器共模范围扩展与抗干扰芯片选型
摘要:本文探讨了CAN总线收发器共模范围扩展与抗干扰芯片选型的关键问题。作者通过风电场的实际案例,指出共模电压超标会导致总线故障甚至芯片损坏。文章分析了不同芯片(如SN65HVD1050、TJA1043等)的共模范围特性,并提供了电路设计建议,包括正确使用共模扼流圈和终端电阻。最后强调选型时要结合实际工况,在共模范围、功耗、速度和成本之间取得平衡,普通工业现场建议选择正负36V共模范围的芯片。
Kronos - 金融市场语言基础模型
一、关于 Kronos 1、项目概览 2、相关链接资源 3、功能特性 二、安装配置 三、使用指南 1、基础预测 2、微调流程 四、最新动态
ETAS工具导入Com Arxml修改步骤
通讯协议栈开发一般通过导入DBC实现,ETAS工具本身导入DBC也是生成arxml后执行cfggen,本文介绍直接导入客户提供的arxml文件,实现通讯协议栈的生成。通过Arxml导入相比于DBC来说,少了从DBC转为arxml的过程。而且arxml中能提供的信息也会更多。如果是DBC的话,很多信息(如PNC的映射,CANTP的配置等)都需要额外配置。不过还有连DBC都无法提供的,那就更麻烦了~
CRMEB开源电商系统 /api/products SQL注入漏洞复现(CVE-2024-36837)
2024年6月,CRMEB开源电商系统发布了新补丁,修复了一处SQL注入漏洞(CVE-2024-36837)。经分析,该漏洞可以通过请求api的路径接口来进行SQL注入,进而可能导致敏感信息泄露,该注入可暴露后台web绝对路径,深入利用可获取服务器权限,该漏洞无前置条件且利用简单,建议受影响的用户尽快修复漏洞。
Windows 系统部署 清华团队开源的 Kronos 金融 K 线基础模型——基于 EPGF 架构
EPGF白皮书介绍了一种基于路径治理的多版本Python架构,专注于Windows环境治理与AI教学开发。重点展示了在EPGF架构下的 Kronos金融K线基础模型项目,该项目提供不同规模的预训练模型,支持K线序列预测和可视化分析。文章详细指导了环境搭建步骤:从Python环境准备、克隆仓库、创建虚拟环境,到安装依赖、验证CUDA加速和启动WebUI。通过EPGF架构管理开发环境,确保路径可控和可复现性。最终实现了一个支持GPU加速的完整金融量化研究平台,可进行模型加载、数据预测等操作。
汽车电子RTOS--AUTOSAR OS
AUTOSAR OS(AUTomotive Open System ARchitecture Operating System)是AUTOSAR(汽车开放系统架构)标准中的一个重要组件,它是一个专门为汽车电子控制单元(ECU)设计的实时操作系统(RTOS)。AUTOSAR OS旨在提供一个标准化的软件平台,以促进不同供应商和汽车制造商之间的组件复用和协同开发,提高软件质量和降低成本。
Convex Quickstart 实战指南:从零脚手架与现有应用接入(convex-backend 开源仓库实操)
本文是基于 convex-backend 开源仓库中 `npm-packages/private-demos/quickstarts/sveltekit/.agents/skills/convex-quickstart/SKILL.md` 文档整理的快速上手指南。它解决的核心问题是:如何以最快的速度搭建一个可运行的 Convex 项目——无论是用官方脚手架工具从零创建,还是把 Convex 作为后
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用,实现数据库大批数据的快速插入,读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
如何在10分钟内高效部署Kronos金融预测模型:完整专业指南
**Kronos金融预测模型**作为首个专为金融市场K线序列设计的开源基础模型,凭借其创新的两阶段架构和强大的预测能力,正在重塑金融时间序列分析的技术格局。本指南将为您提供一套完整的专业部署方案,帮助您在10分钟内快速上手并深度应用这一先进的AI金融工具。 ## 🚀 核心关键词与模型优势 **核心关键词**:Kronos金融预测模型 **长尾关键词**: - Kronos模型快速部署教程
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。
终极指南:5分钟部署开源金融预测模型Kronos
Kronos是首个专门针对金融K线数据设计的开源基础模型,它能够将复杂的市场数据转化为AI可理解的"语言",为量化投资和金融分析提供革命性的解决方案。这款基于Transformer架构的金融预测模型通过创新的两阶段框架,实现了对全球45个交易所数据的深度学习和精准预测,让普通投资者也能享受专业级的量化分析工具。 ## 🔥 为什么选择Kronos金融预测模型? 在金融量化分析领域,传统模型往往
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。
Kronos性能优化指南:提升NTP请求效率与同步稳定性的7个实用技巧
Kronos是一款优雅的Swift NTP日期库,专为实现精准时间同步设计。在移动应用开发中,高效的NTP请求处理和稳定的时间同步不仅能提升用户体验,更能确保依赖时间戳的功能准确运行。本文将分享7个经过验证的性能优化技巧,帮助开发者充分发挥Kronos的潜力,打造响应更快、同步更稳的时间服务。 ### 1. 优化NTP服务器池配置 ⚙️ Kronos默认使用`time.apple.com`作为
如何在10分钟内部署Kronos金融预测模型:完整实战指南
面对金融市场的高噪声、非线性特性,传统时间序列预测模型往往力不从心。Kronos金融预测模型作为首个专为金融K线序列设计的开源基础模型,为您提供了一套革命性的解决方案。通过创新的两阶段架构和层次化离散化策略,Kronos能够精准捕捉市场动态,实现从分钟级到日级的精准预测,助您在量化交易和投资决策中占据先机。 ## 挑战:金融时间序列预测的技术瓶颈 金融市场的K线数据具有高噪声、非线性、多尺度等
Kronos金融大模型:终极指南与完整技术解码
在量化投资领域,K线语言理解一直是技术突破的关键瓶颈。传统模型难以有效处理K线图这种复杂视觉信息,而Kronos金融大模型通过创新的K线Token化机制,为股票预测领域带来了革命性的技术突破。这个开源项目重新定义了金融数据处理范式,让机器真正理解了市场的语言,为开发者提供了完整的金融时间序列预测解决方案。 ## 1. 技术革命背景与项目定位 金融市场预测面临着独特的技术挑战:K线数据包含开盘价
Kronos金融预测模型:从零到一掌握市场语言的AI助手
Kronos是首个开源金融K线基础模型,专为理解金融市场的"语言"而设计。这个创新的AI模型能够将复杂的K线数据转化为可理解的token序列,就像人类理解自然语言一样理解市场波动。无论你是个人投资者、量化交易员还是金融科技开发者,Kronos都能为你提供智能化的市场预测能力,帮助你在这个充满不确定性的金融市场中做出更明智的决策。 ## 🎯 快速自测:你适合哪个版本的Kronos? 在深入技术
五分钟掌握Kronos:终极金融时序预测基础模型的完整实战指南
在量化投资领域,构建一个准确可靠的金融时序预测模型通常需要数周甚至数月的时间,涉及复杂的数据处理、模型训练和策略优化。然而,**Kronos金融时序预测基础模型**的出现彻底改变了这一局面。作为首个专为金融市场K线数据设计的开源基础模型,Kronos通过创新的两阶段架构,将复杂的金融预测任务简化为几行代码即可完成的标准化流程。本文将带您深入了解Kronos的核心价值、架构设计,并通过实战案例展示如
如何用AI实现85%准确率的股票预测:揭秘Kronos金融大模型的终极指南
你是否经常在股市中感到迷茫?面对复杂的K线图和瞬息万变的市场,传统的技术分析工具似乎总是慢人一步?现在,一个革命性的解决方案正在改变金融预测的游戏规则——**Kronos股票预测系统**,这款基于深度学习的AI模型能够将K线数据转化为机器理解的"金融语言",实现高达85%的市场预测准确率。 ## 📈 传统投资的痛点:为什么你总是错过最佳时机? 想象一下这样的场景:你花费数小时分析K线图,尝试
Kronos-mini NPU 模型 API 参考:Kronos / KronosTokenizer.from_pretrained 接口完全手册
Kronos-mini 是 `kronos-mini-npu` 项目中的金融 K 线序列预测轻量基础模型,可直接在华为昇腾 NPU 上运行。本文围绕 **Kronos.from_pretrained** 与 **KronosTokenizer.from_pretrained** 两个核心 API 接口展开,教你用本地权重一步加载模型与 K 线 Tokenizer,完成确定性 NPU 推理、输出校验
uni-app 微信商家转账用户确认收款 API 实战指南:uni-requestMerchantTransfer 插件原理与跨端配置
本篇技术指南围绕 uni-app 开源仓库中的 UTS 插件 `uni-requestMerchantTransfer` 展开,讲解如何在移动端 App 中集成微信开放 SDK,在「商家转账用户确认模式」下调起微信请求用户确认收款(含免确认收款授权)。读完本文,你将掌握 `uni.requestMerchantTransfer` 的完整参数与调用方式、iOS 端 Info.plist 与 sche
使用 fwupd 刷写 coreboot:Star Labs 笔记本固件分支切换完整指南
本篇指南以 coreboot 仓库中 Star Labs 系列主板官方文档 [Documentation/mainboard/starlabs/common/flashing.md](https://link.gitcode.com/i/2a52d776f76a3ded5bbf0e133c7c240c) 为骨架,系统讲解如何在 Star Labs 笔记本上通过 **fwupd(Linux Vend
Monkeytype 前端工程规范实战:SolidJS 渐进迁移、oxlint 类型检查与 Tailwind 样式约定
本篇指南围绕 Monkeytype 仓库根目录的 [CLAUDE.md](https://link.gitcode.com/i/4a1813f8006ae29d9095d37373a9a3ac) 展开,它是为 AI 协作开发(尤其是 Claude 这类编码 Agent)设计的工程约定文件,系统规定了 Monkeytype 前端的代码组织、工具链与风格纪律。读完本文,你将掌握:新老两代代码(Soli
690



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



