三、K3 WISE 开发插件《K3 WISE开发手册》

本文汇总了K3Wise系统中遇到的各种常见问题及其解决方案,包括VB插件工程命名规范、存货核算凭证生成失败、批号管理启用与取消、出入库单据处理等问题,并提供了详细的解决步骤。

1.VB插件工程的命名、命名空间和生成的DLL命名要一致,否则导致注册不成功!

2.主控台的查询分析工具,添加sql直接报表,代码用到临时表,提示“在对应所需名称或序数的集合中未找到项目”

解决:在代码开头加上:set nocount on

3.如何用MRP计算一个无销售订单的BOM表产生的采购需求?

  问题补充:通过BOM表,利用BOM表的采购件来推出采购需求,生成采购申请单,推出采购订单进行采购,然后做外购入库

解决:做一张该BOM表的产品预测单--MRP运算--采购需求--采购申请--采购订单---外购入库,

做完流程后,关闭采购申请--关闭采购需求--关闭产品预测单。用产品预测单来提取采购件的采购需求。

4.存货核算--凭证生成,生成外购入库凭证时,提示取凭证模板失败 “当前默认凭证模板设置不正确,凭证字不存在!”

解决:模板设置里,分【实际成本法部分】和【计划成本法部分】,里面都有外购入库部分,都要设置模板

5.启用批号管理后,使用一段时间,又要取消批号,应该怎么做?

把 库存清空 取消批次 (用其他出库 全部出了)

然后 后台修改 取消批次 ======================== select fbatchmanager,fnumber from t_icitem where fnumber = 'OP.19.0002-000'--批次管理 update t_icitem set  fbatchmanager= 1 where fnumber = 'OP.19.0002-000' =========

安装服务器时首先需要在【添加或删除程序】-【添加或删除windows组件】,将应用程序服务器安装上,然后运行资源光盘进行环境检测,检测完后运行安装光盘进行安装K/3。 中间层信任注册: 方法一: 1、新建一个操作系统管理员用户,例如:新增kingdee用户(需加入管理员组); 2、启用来宾用户guest,且guest必需为空密码; 3、注册中间层,选信任方式,输入用户:wilkeny\kingdee,计算机名\用户名格式或手工注册中间层; 4、在进行中间层信任注册之后,依次打开【管理工具】-【本地安全策略】-【本地策略】-【安全选项】-网络访问:本地账户的共享及安全模式更改为“仅来宾”,帐户: 使用空白密码的本地帐户只允许进行控制台登录更改为禁用。 5、【本地策略】-用户权限:分配,双击打开【拒绝从网络访问这台计算机】,将列表中的用户清空。 中间层交互式注册: 1、注册中间层,选交互式方式进行注册; 2、在服务器上及客户端都新建一个相同的操作系统管理员用户,且密码相同,例如:新增KDUSER用户(需加入管理员组); 3、在进行中间层交互式注册之后,依次打开【管理工具】-【本地安全策略】-【本地策略】-【安全选项】-网络访问:本地账户的共享及安全模式更改为“经典”,帐户: 使用空白密码的本地帐户只允许进行控制台登录更改为禁用;账户:来宾账户状态设置为禁用。4、客户端打开远程组件配置进行连接中间层服务器即可。 感谢您对金蝶公司的支持! 客户端没有服务器。中间层的设置好COM+和DTC,环境检测全部通过了,SQL安装好了。客户端远程组件设置成服务器端的IP就OK了
内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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