Trasformation中的公式报错误,错误数据行定位

数据人D12在抽到D22时出现错误,原因是SHIP_DATE字段为空。解决方法是通过负丙抽数据到上层DTP并进行数据过滤,排除SHIP_DATE为空的数据。
数据人D12抽到D22时出错:
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抽到上层D22是从下层D12激活表里抽的,所以现在要去下层D12的Active表里定位第1258条数据,看是什么原因:
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要查第1258条数据时,输入最大条数值为1258即可,查出来的最后一条数据即是:
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原因是对应的两个转换函数传入的时间参数SHIP_DATE为空:
DATE_FISCPER3( SHIP_DATE, FISCVARNT )  
DATE_FISCYEAR( SHIP_DATE, FISCVARNT )  
即交货日期 SHIP_DATE为空了,所以将负丙抽数据到上层的DTP做数据过滤,将交货日期SHIP_DATE为空的过滤掉:

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内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进全局勘探,加减运算进局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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