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我也要
O2O是线上交易到线下消费体验，通俗来说就是线下商务的机会与互联网结合在了一起，让互联网成为线下交易的前台，意思就是我成立个公司卖东西，你来买，但是要你自己来拿；
O2C企业对客户进行专人定制服务。通俗来说就是我把我的一些个人意愿说给你听，然后你给我一个符合我，让我满意的产品；
B2B是企业之间的交易，比如：阿里巴巴，通俗来说就是你成立了公司，但是你来买我公司生产的东西；
B2C是商家对个人之间的交易，常见的有：天猫旗舰店，京东自营等等都是，通俗来说就是我成立一个公司卖东西，你个人来买我公司的东西；
C2C是个人对个人之间的交易，常见的有一对一交易系统；
CRM系统即客户关系管理，是指企业用CRM技术来管理与客户之间的关系，常见的有CRM客户关系管理系统;
BOS系统即值指的是业务运营支撑系统，常见的有BOS物流管理系统；
BOS集成开发环境下反编译
BOS集成开发环境下反编译插件-JadClipse http://jadclipse.sourceforge.net/wiki/index.php/Main_Page JadClipse 3.3 适用版本：Eclipse >= 3.3M6 JadClipse 3.2.4 适用版本：Eclipse >= 3.2M5 JadClips
BOS物流管理系统-第五天
BOS物流管理系统-第五天-定区管理-WebServcie远程调用 主要内容： 分区设置—导出（分区条件查询后的结果导出为Excel—POI生成Excel和文件下载） 定区管理---定区添加（定区关联分区和取派员,easyUi相关的注意的地方） 定区管理-分页条件查询（复习—form表单json转换，Spring Data Specification ）...
BOS单据外部调用接口开发指南
BOS（Business Operation System）系统是企业实现业务流程标准化、自动化的重要支撑平台，广泛应用于ERP、供应链、财务等核心管理系统中。单据作为BOS系统中的核心数据载体，承载了企业关键业务操作的输入与输出。随着企业信息化建设的深入，系统间的集成需求日益增长，BOS单据的外部接口调用成为打通业务系统、实现数据互通的关键环节。通过标准化接口设计，外部系统可以安全、高效地访问BOS单据，实现创建、查询、更新与删除等操作，提升整体业务协同效率。
B2B、B2C、C2C、O2O分别是什么意思
B2B：企业对企业 B2B (也有写成 BTB)是指企业对企业之间的营销关系，它将企业内部网，通过 B2B 网站与客户紧密结合起来，通过网络的快速反应，为客户提供更好的服务，从而促进企业的业务发展(Business Development)。近年来 B2B 发展势头迅猛，趋于成熟。B2B 是指进行电子商务交易的供需双方都是商家(或企业、公司)，她(他)们使用了互联网的技术或各种商务网络平台，完成...
《BOS物流系统》项目实战：AI与信息技术应用
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：本文档深入解析了人工智能在物流系统设计与实现中的应用，包含关键的技术知识点，如AI、信息管理系统、系统分析与设计、HTML和软件开发。AI技术在物流系统中优化路线规划、货物分类、需求预测和自动化仓储管理等，提升了物流效率并降低了成本。信息管理系统帮助实时监控业务流程，而系统分析与设计阶段通过建模语言和图表精确设计系统架构。HTML用于...
BOS物流系统
BOS系统详细整理，非常好用。。。Linux部署，maven，很好的学习资料
BOS系统：企业运营的智能平台
BOS系统是一种集成与应用平台，它允许企业用户根据自己的业务需求进行个性化和行业化的定制。BOS系统通常包括业务对象设计、界面定义、流程定义、业务规则设计、报表设计和部署等功能。
电子商务案例分析（B2B、B2C、B2E）
关于B2B、B2C、B2E的成功案例与运作模式
什么是 BOS?
什么是 BOS
ESP32-S3数字麦克风入门：手把手教你用Arduino IDE读取MSM261S4030H0R的I2S数据
本文详细介绍了如何使用Arduino IDE读取MSM261S4030H0R数字麦克风的I2S数据，涵盖硬件连接、代码编写和数据可视化全流程。重点解决I2S引脚配置、环境噪声过滤和声波观察等实际问题，适合ESP32-S3开发者快速上手数字麦克风应用。
多视图学习 (Multi-View Learning)
多视角/多视图学习（Multi-view learning）是陶大成提出的一个研究方向。我们都知道，在机器学习中样本可以用不同的特征（如图片可以用LBP、SIFT等特征）来表示，或者从不同的角度进行观察（如从前后左右观察一个对象），甚至是采用不同的传感器来观测（如RGB摄像头，Depth摄像头），这些不同的观测手段、角度或特征在多视角学习中称为“视角”。多视角学习通过对不同的视角进行统一分析和研究，希望能够得到更好的分类或聚类等等的效果。
什么是B2B营销？一文看懂企业数字化获客与增长新模式
B2B营销是企业间通过数字化技术实现高效交易与协作的模式。它通过精准客户画像、多渠道推广、自动化工具、专业内容输出和数据驱动决策，提升获客效率与转化率。
如何将一个向量投影到一个平面上_线性代数19——投影矩阵和最小二乘
一维空间的投影矩阵 先来看一维空间内向量的投影： 向量p是b在a上的投影，也称为b在a上的分量，可以用b乘以a方向的单位向量来计算，现在，我们打算尝试用更“贴近”线性代数的方式表达。 因为p趴在a上，所以p实际上是a的一个子空间，可以将它看作a放缩x倍，因此向量p可以用p = xa来表示，只要找出x就可以了。因为a⊥e，所以二者的点积为0： 我们希望化简这个式子从而得出x： x是一个实数...
初识bos框架
babyos大体了解下babyos的框架结构移植过程用cubemx，建立一个空工程，这一步就不说了克隆babyos的代码进入用户工程目录执行进入到babyos_hal目录下往空工程里，添加核心文件新建一个Bos/Conifg文件夹新建一个Bos/core文件夹新建一个Bos/Modules文件夹新建一个Bos/Drivers文件夹新建一个Bos/Hal文件夹新建一个Bos/Thirdparty文件夹新一个Bos/Utils文件夹添加头文件添加滴答us延时用户自定义修改硬件接口修改硬件抽象层里面的内容添加自己
别再调参了！用Simulink手把手教你搞定FOC电机速度环PI控制器（附模型下载）
本文详细介绍了如何使用Simulink搭建FOC电机速度环PI控制器，通过模最优准则和系统化调试方法，避免传统手动调参的繁琐过程。文章包含从传递函数推导到参数自动整定的完整流程，并提供了实战调试技巧与异常处理指南，帮助工程师快速实现电机控制系统的稳定运行。
VS2022配置Qt6
VS2022配置QT教程
BOS初级开发培训认证（题库）
关于金蝶的bos初级开发培训认证，这里我整理了一些我考试的时候的资料，希望对大家有所帮助，同时也欢迎大家来帮忙完善答案
android13删除录屏权限提示框-去除录屏提示
在Android 13中，当应用请求屏幕录制权限时，系统会弹出一个权限提示框，要求用户明确授权。这个提示框是为了增强用户隐私保护，让用户知道有应用尝试录制屏幕。但是，在某些情况下，开发者可能希望避免显示这个提示框，以提供更流畅的用户体验。本文将介绍如何在Android 13中删除录屏权限提示框。
【郑州校区】BOS v2.0物流管理平台整体概述
1． 项目背景 基于 宅急送公司业务需求 ，用友公司完成 BOS 系统开发 主业务文档 “宅急送新 BOS 系统软件需求规格说明书.doc” 1000 多页 多个项目小组 一起进行开发的 ，开发周期 1 年左右（编码 4 个月），开发工程师 20 多人（每 4-5 人 组成一个小组，负责一个业务块） BOS 后台管理系统，分为七个部分 ：...
一文搞定离线环境下的RAG引擎部署
在人工智能浪潮下，技术已成为构建智能问答、文档分析和代码助手等应用的核心。然而，在许多企业场景中，出于数据安全和性能的考虑，服务器往往部署在中，并要求极致的推理效率。这给依赖外部资源的应用部署带来了巨大挑战。如何在这种严苛的环境下，完整、可靠地部署一套包含向量数据库、**高性能推理服务（vLLM）**和Python后台的复杂RAG系统呢？本文将为你提供一个，手把手教你如何使用 Docker 技术，将一套基于 Weaviate 和的 Python RAG 应用完整打包，并在离线环境中一键部署。
cuRobo 入门教程（一）基于CUDA的机器人运动规划加速库
cuRobo是一款基于CUDA加速的机器人算法库，提供运动学计算、碰撞检测、轨迹优化等功能。该库采用并行优化技术，在GPU上实现高效运算，比现有方案快60倍。cuRobo支持多种机器人模型和环境表示，包含正向/逆向运动学、无碰撞轨迹生成、模型预测控制等核心算法，并可与IsaacSim等仿真平台集成。其特点包括：1) 支持多种碰撞检测方式（长方体/网格/深度图像）；2) 提供批量环境处理和实时世界更新；3) 通过CUDA Graphs加速优化迭代；4) 在Jetson Orin等平台实现毫秒级运动规划。安装支
百度 bos php,百度云对象存储BOS和文档服务DOC
要写这个是因为有一个同学要搞在线浏览文档的功能，所以就让我看看。就用自己的百度云看了一下，结果自己还充了一块钱，滑稽脸.jpg。 先自己手动建了一个bucket看自己能不能实现上传到BOS 因为是做的PHP要看的自然也是PHP的SDK了https://cloud.baidu.com/doc/BOS/PHP-SDK.html 把SDK的包下下来解压放到自己准备好的路径里面，我是用ThinkPHP写的...
华为的C语言编程规范.pdf
华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。
金蝶EAS BOS简述
kingdee EAS BOS简述： 一、开发环境的搭建（所有的EAS产品都是在EAS BOS平台上开发出来的，所以要先搭建环境） 首先安装EAS服务器，目前EAS支持的应用服务器有apusic,websphere以及weblogic（推荐使用apusic，kingdee拥有自主知识产权的产品，获得sun公司的认证）。默认端口为6888。 安装完服务器后，可选择是否配置部署----创建或注册...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
C2017实现金蝶K/3 BOS单据插件开发亲测：高效插件开发的利器
C2017实现金蝶K/3 BOS单据插件开发亲测：高效插件开发的利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 随着企业信息化的不断发展，企业管理系统的个性化需求日益增多。金蝶K/3 BOS作为一款企业级管理系统，其强大的扩展性为企业提供了无限的可能。C#2017实现金蝶K/3 BOS单据插件开发亲测项目，正是一款专注于金蝶K/3 BOS单据插件开发的教程，旨在帮...
jre9下载 jdk9
(Java SE Runtime Environment 9.0) 9.0u175 官方最新版 【x86|x64】
Picogo百度云BOS插件开发
图床软件Picog的百度云BOS插件开发，使用JavaScript，支持选择文件夹，自定义域名。
BOS物流项目问题汇总
请描述一下这个系统？ 从两个方面回答， 第一个方面：系统背景及系统概述 本系统是基于B/S架构而设计开发的，是某物流公司的一个后台管理系统，属于物流公司整个ERP平台的一个组成部分。本系统是此物流公司的一个二期改造项目，原来此公司存在一个C/S架构的系统，后来业务不断扩大，所以公司决定进行改造。该系统主要有基础设置、取派、中转、路由、报表几大部分组成。 第二个方面：系统包括的业务模块及主业务流程 ...
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