20100315

今天我在我的地盘,我要声明,这个博客是我学习技术的博客,同时也是我整理一天工作的博客。

今天是3.15国际消费者权益日,又一个节日,对于这样的节日,我已经有点感觉多了,不是很有作为的日子,对于这些日子,该干点什么的人却没有做点事情,对于不该做点事情的人却是在做。

也罢,不讲了。还是把我今天的工作整理下。今天我去了两个客户单位,一个是大丰实业,另外一个是天工建材。两个单位都不是什么大不了的问题,去大丰实业解决的问题是记账凭证录入的时候要显示及时科目余额,还有就是用户查询几张凭证后,鼠标左键单击凭证,凭证会一张接着一张被选中的,另外就是帐套的删除问题,还有就是数据库实体的复制和导入问题。

快要到中午的时间了,这些个问题总算是解决了,其中花时间比较长的是第一个问题。其实第一个问题,还是比较好解决的,但是由于对金蝶k3v10.4这个版本不是很了解的缘故,所以就花费了比较多的时间。

第一个问题的具体处理步骤是这样的:系统设置(界面)—系统设置—总账—系统参数设置—在预算选项卡中,选择第一个复选框,显示科目即时余额和……

其余问题解决得还算快,所以就不做记录了。这个是上面的去大丰实业解决的问题,下面要记录的就是去天宫建材要解决的问题了。

问题如下:安装Windows Server 2003

安装的过程还是比较顺利的,其中有一个要注意的地方就是选择用户的数量的时候,我帮他们选择了100个(这个问题还打电话给小陈,问了他一下)。

注意:给原来是xp的系统安装2003系统,要先做好的工作就是用驱动精灵做好驱动程序的备份然后再开始安装。

 

今天的事情就这些了,对了,还有一点事情是路由器的默认ip是一般是192.168.0.1但是也可以由自己来设定这个default gateway:for example—192.168.1.1,192.168.10.1

金蝶:我不知道怎么说来了,是不是自己做得不够好。

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
内容概要:本文详细介绍了如何使用PyQt5创建一个功能全面的桌面备忘录应用程序,涵盖从环境准备、数据库设计、界面设计到主程序结构及高级功能实现的全过程。首先,介绍了所需安装的Python库,包括PyQt5、sqlite3等。接着,详细描述了SQLite数据库的设计,创建任务表和类别表,并插入默认类别。然后,使用Qt Designer设计UI界面,包括主窗口、任务列表、工具栏、过滤器和日历控件等。主程序结构部分,展示了如何初始化UI、加载数据库数据、显示任务列表以及连接信号与槽。任务管理功能方面,实现了添加、编辑、删除、标记完成等操作。高级功能包括类别管理、数据导入导出、优先级视觉标识、到期日提醒、状态管理和智能筛选等。最后,提供了应用启动与主函数的代码,并展望了扩展方向,如多用户支持、云同步、提醒通知等。 适合人群:零基础或初学者,对Python和桌面应用程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①学习PyQt5的基本使用方法,包括界面设计、信号与槽机制;②掌握SQLite数据库的基本操作,如创建表、插入数据、查询等;③实现一个完整的桌面应用程序,具备增删改查和数据持久化功能;④了解如何为应用程序添加高级特性,如类别管理、数据导入导出、到期日提醒等。 阅读建议:此资源不仅适用于零基础的学习者,也适合有一定编程经验的开发者深入理解PyQt5的应用开发。建议读者跟随教程逐步实践,结合实际操作来理解和掌握每个步骤,同时可以尝试实现扩展功能,进一步提升自己的开发技能。
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