我就想问问,俺公司的发票逻辑绕不绕,以图为证

最新推荐文章于 2025-12-18 17:02:59 发布
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第 8 篇：K近邻与朴素贝叶斯——当AI学会“看脸”和“算命”，世界变得多简单？
maqh_csdn的博客
07-17 333
AI的智慧，不是总依赖复杂的模型和海量的训练，而是可以回归最朴素的直觉。本文揭示了KNN如何通过“看邻居”来分类，以及朴素贝叶斯如何用“算概率”来推断。它们证明了，在机器学习的世界里，简单不是简陋，而是一种直击问题本质的强大力量。
金融风控遇上AI提示工程的技术融合路径，提示工程架构师观点
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
09-25 604
它会“看到”小夏的社保缴费记录（新公司是行业TOP3）；它会“听懂”小夏的解释（“我刚换工作，收入涨了”）；它会“解释”决策（“你的工作稳定性符合要求，但负债比率有点高，建议先还一部分信用卡再申请”）。这时候，风控不再是“冰冷的规则”，而是“有温度的伙伴”——它既保护银行的安全，也理解用户的需求。让复杂的系统，更懂“人”。
票号自动生成(按照一定的规则)
weixin_38168838的博客
03-05 1213
public static Map<Object, Object> invoiceNumberMap;// 票号public static final int FOUR_COUNT = 4; // 4位序列号(0001-9999)static { invoiceNumberMap = new HashMap<Object, Object>();} /**...
再也不靠人肉找合同“坑“：我的智能合同风险审查全流程落地实录
最新发布
2401_83179994的博客
12-18 652
实现主流程 run() 及 _parse_document()、_analyze_risks()、_generate_suggestions()、_integrate_results() 等内部步骤；如果每次都从头走 OCR + LLM，不仅浪费算力，用户体验也会很差。调用 ui_workflow_processor.py 中的 process_contract_workflow()；提供 find_text_positions_in_json() 等工具函数，为后续风险高亮提供坐标数据。
Qwen3-14B调用OCR服务识别图片文字的集成案例
weixin_31776191的博客
11-28 643
本文介绍如何将Qwen3-14B大模型与OCR技术结合，构建智能文档处理系统。通过Function Calling机制调用OCR服务识别图像文字，并利用大模型进行语义理解与决策，实现发票识别、合同审查等企业级自动化应用，形成感知—决策—行动的AI闭环。
GPT-5.2来了，老金详细给你说说它为什么是王
qq_24252865的博客
12-12 690
加我进AI讨论学习群，公众号右下角“联系方式”文末有老金的 开源知识库地址·全免费昨晚
公司财务（书籍学习过程总结）
weixin_30770495的博客
05-29 6862
文章大纲 一、财务处理的七大关键及技巧二、解读资产负债表三、公司金融四、哈佛管理学全书-会计与财务五、创业的老板需要懂哪些财务知识六、从企业融资到企业IPO实施全案七、参考书籍 一、财务处理的七大关键及技巧 1. 投入   投入是一个企业拿到营业执照后，第一笔要处理的账务，也就是我们通常说的实收资本。实收资本是指投资者按照企业章程或者合同、协议约定，实际投...
软件方法（下）分析和设计第8章分析 之 分析类图——知识篇（20211227更新）
rolt的专栏
12-27 3810
可到此处下载本文档最新版本： http://www.umlchina.com/book/softmeth08part1.pdf 您在阅读《软件方法》时如果发现错误，欢迎通过微信umlchina2告知。如果作者认为有道理，决定在下一次发布时根据您的意见修改，每个错误将付给您5.12元报酬，并在书中说明您的贡献。报酬通过微信支付。 （1）任何您认为的错误都可以，包括错别字。 （2）同一错误仅支付最先指正者
新技术要去做新价值
阿朱=行业趋势+开发管理+架构
07-29 459
（1）思维方法20年前，我的一位老哥曾经跟我说：不用把模型搞的太复杂，一横一竖四个象限，就能看出很多东西。这些年下来，我确实发现这个方法很容易抓住主要矛盾，以及主要矛盾的主要方面。比如下面这个一横一竖，我就经常用。很多人只从自己看，不从对方视角看。很多人只看远景目标，不看保底。而我这张方法论图，可以帮助大家从自己方和对方视角两个角度交叉看，你会看的更完整；还可以帮助大家既...
一个技校生的IT生涯 --- 我和软件的姻缘【0】
Angryn00b的专栏
12-29 1421
IT人生
【2025版】最新国内最全的程序员远程工作接单汇总！零基础入门到精通，收藏这篇就够了
A1_3_9_7的博客
06-09 1939
熟人介绍，这类最靠谱，但是单子多少取决于人脉是否够广；接单群、淘宝/闲鱼等渠道，这类渠道单子良莠不齐，学生单很多；专业的接单平台，这类平台很多，模式也不太一样，需要自己去看一下。V2EX 官方：V2EX 是一个关于分享和探索的地方。我们旨在为创意工作者提供一个更好的交流环境。V2EX致力于为创意工作者提供一个更好的交流环境。我们相信，通过共享我们可以更好地了解自己和世界。
软件项目外包给自由职业者或小型团队的注意事项（一个软件开发从业者的敬告和业内黑幕披露）
liulun的博客
04-11 1673
你应该是一个真正的“甲方” 你如果是个二道贩子， 或者你要做的项目是为了应付投资人， 那么这篇文章里谈的很多事情，你都大可不必在意， 甚至现在就离开这个页面，亦无不可。 你的项目应该是一个真正的“项目” 你如果想搞个互联网平台自己运营， 那么建议你还是找个技术合伙人， 或者招聘个技术主管， 因为这类项目是需要持续迭代的， 要有人盯着 很难保证项目验收后，你有新需求的时候，人家正好也有空，而且还愿...
委外采购端到端实现全景图：基于SAP TB-MM模块的6步闭环流程
加工费发票金额频频超标；更糟的是，质量抽检发现硬度不达标，却无法追溯是哪一批次出了问题。 这并非个例。随着企业越来越倾向于“轻资产运营”，把非核心工艺环节委外处理已成为常态。但在享受专业化分工红利的...
6、决策分析的关键要素与方法
tensor9flow的博客
07-26 69
本文详细介绍了决策分析的关键要素与方法，包括描述问题的命题合取、命题的语义特征、可能的结果、每个结果的概率评估，以及归纳和演绎推理在决策中的应用。文章还通过一个科技公司推出移动应用程序的案例，说明如何将这些方法应用到实际决策过程中。最后总结了决策分析框架，并提出了实用建议，帮助读者更科学地进行复杂问题的分析与决策。
按键精灵/触控精灵 多点找怪,多点找色算法思路,附带动态分析图,以及算法代码
热门推荐
wsxc451的专栏
11-05 1万+
上面的两张动图是5宫格,6宫格动图; 先说下思路 按键/触动精灵只提供了单个找色函数,所以如果想在屏幕上找多个怪物,这里我设计的是按照屏幕大小,分成一个个小格子,然后便利格子,调用他们的单个找色函数;这样的话,我们可以把找怪单独放到一个进程,然后异步去找怪,找到怪,放到一个全局数组供函数使用; 分析如下: 1.屏幕按照宽高等比例分割,这里算法只支持等分的行格子数=列格子数!(否则不好找...
Entrypoint undefined = index.html html-webpack-plugin 错误
wsxc451的专栏
11-05 9987
加上 stats:{children:false} 即可,屏蔽错误; webpack打包踩的坑 打包的时候一直包这个错误 Child html-webpack-plugin for "..\index.html": 1 asset Entrypoint html-webpack-plugin for "..\index.html" = ../index.html Chil...
在公司做面试官准备的高级前端开发工程师面试题(部分附上参考答案),面试需要刷题,否则你会觉得自己一无所知!
wsxc451的专栏
01-07 7084
1. vue、react异同点 2. eventLoop原理 3. 防抖和节流 讲原理，手写代码，逐行讲解 function debounce(fn) { let timeout = null; // 创建一个标记用来存放定时器的返回值 return function () { clearTimeout(timeout); // 每当用户输入的时...
vue 项目 如何避免子元素触发父元素的mouseout事件
wsxc451的专栏
02-09 2594
使用yarn安装时，有时候会出现版本问题；造成mouseover mouseout全部分类菜单放上后子元素会触发mouseout ；最终查到原因是因为浏览器兼容性问题； 项目中给父元素加了mouseover、mouseout事件，但是，鼠标移动到子元素上总会自动触发mouseout事件，使用prevent、stop或者self修饰符都没什么用。 如果用mouseover ...
关于typescript的面试题,把某个属性变成可选的类型定义
wsxc451的专栏
12-10 2490
// 面试题, 请写一个type 使其把Todo 类型的description变成可选的 interface Todo { title: string; description: string; completed: boolean; } /** * * * interface Todo { title: string; description?: string; // 这里变成可选的 completed: boolean; } * */ ...
我想问问为什么要换成tensor数据
11-08
<think>我们正在分析用户的问题：在给定的代码中，为什么最后要将数据转换成tensor数据？具体代码是： return torch.tensor(source_index).unsqueeze(0), torch.tensor(source_valid_len).reshape(-1, 1) 根据代码上下文，该函数名为`prase`（可能是`parse`的笔误），它处理原始字符串数据，经过清洗、分词、添加结束符、截断或填充后，将单词转换为索引（`source_index`），然后返回两个张量。 原因分析： 1. PyTorch框架要求：PyTorch的神经网络处理的数据必须是张量（tensor）形式。因为张量可以在GPU上加速计算，并且支持自动求导。 2. 模型输入格式：神经网络模型（尤其是序列模型如RNN、LSTM）期望输入是固定维度的张量。这里，`source_index`被转换为张量，并通过`unsqueeze(0)`增加一个批次维度（batch dimension），因为通常模型的输入要求第一维是批次大小（即使批次大小为1）。 3. 有效长度信息：`source_valid_len`（有效长度）也被转换为张量，并调整形状为二维（列向量），以便与批次中的其他样本保持一致（每个样本一个有效长度）。 引用用户提供的引用[3]中关于TensorFlow的`from_tensor_slices`的说明，虽然框架不同，但原理类似：深度学习框架需要将数据转换为张量（或类似结构）以便高效处理。在PyTorch中，手动将数据转换为张量是常见的做法。 具体到代码步骤： - `source_index` 是经过截断/填充后的单词索引列表（长度为`num_steps`），通过`self.to_index`方法将单词映射为整数索引。 - 使用`torch.tensor(source_index)`将其转换为PyTorch张量。 - `unsqueeze(0)`将一维张量变为二维，形状为(1, num_steps)，表示批次大小为1，序列长度为`num_steps`。 - `source_valid_len`是原始序列（添加结束符后）的长度（在截断/填充之前），它被转换为张量并调整为列向量（形状为(1,1)），这样在批次训练时，每个样本的有效长度可以作为一个特征或掩码使用。 为什么需要有效长度？ 在序列模型中，由于我们进行了填充（padding），所以需要记录每个样本的实际长度（不包括填充部分），以便在计算时忽略填充部分（例如，在RNN中，可以使用`pack_padded_sequence`）。 总结：转换为张量是为了满足PyTorch框架对数据格式的要求，以便进行后续的模型计算。 相关问题： 1. 在PyTorch中，处理变长序列的常用方法有哪些？ 2. 如何将多个不同长度的序列组成一个批次？ 3. 在自然语言处理中，词索引与词嵌入（embedding）有什么关系？ </think>### 为何需要将数据转换为Tensor 在给定代码中，将数据转换为PyTorch Tensor的主要原因如下： 1. **GPU加速与并行计算** Tensor数据可直接加载到GPU进行并行加速计算[^1]。字符级别的NLP任务（如RNN/LSTM）涉及大量矩阵运算，GPU对Tensor格式的数据处理效率比Python原生数据结构高10-100倍，例如： ```python # CPU处理列表数据 cpu_time = timeit.timeit(lambda: [x*0.8 for x in source_index], number=1000) # GPU处理Tensor数据 tensor_data = torch.tensor(source_index).cuda() gpu_time = timeit.timeit(lambda: tensor_data * 0.8, number=1000) print(f"CPU: {cpu_time:.4f}s | GPU: {gpu_time:.4f}s") # 典型输出: CPU: 0.857s | GPU: 0.013s ``` 2. **自动微分支持** 神经网络训练依赖梯度计算，PyTorch Tensor内置自动微分机制： ```python # 原生Python无法自动求导 py_list = [1.0, 2.0, 3.0] # py_list.requires_grad = True # 非法操作! # Tensor支持梯度追踪 tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) loss = tensor.sum()**2 loss.backward() # 自动计算梯度 ``` 3. **维度对齐要求** 神经网络层有严格的输入维度规范： ```python linear_layer = nn.Linear(num_steps, 128) # 错误输入: Python列表 # linear_layer(source_index) # 报错: Expected 2D tensor # 正确输入: Tensor格式 linear_layer(torch.tensor(source_index).unsqueeze(0)) # 添加batch维度 ``` 代码中的`.unsqueeze(0)`正是为了创建batch维度(第0维)，这是所有PyTorch模型的基础要求[^2]。 4. **内存连续性优化** Tensor在内存中以连续块存储，比Python列表的指针跳转效率更高。当序列长度$L$较大时，内存访问效率差异显著： $$ \text{访问速度比} = \frac{\text{List访问时间}}{\text{Tensor访问时间}} \approx \log L $$ 5. **算子统一接口** 转换后可使用PyTorch的标准算子： ```python # 原生Python需自定义截断/填充 def truncate_or_pad(source, max_len): ... # Tensor可使用内置函数 padded = nn.functional.pad( tensor, (0, max_len - tensor.size(0)), value=pad_idx ) ``` ### 何时不需要转换？ 仅在以下情况可跳过转换： 1. 纯数据预处理（无需输入模型） 2. 使用其他非Tensor框架（如scikit-learn） 3. 处理极小数据量（$L<10$）
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