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Go to transaction AJRW and give your company code and enter the FY 2009 and execute it in back ground mode.
Then go to OAAQ, there last closed FY should be 2008 for your company code.
Close year 20** by using t-code AJAB
模拟电子技术课设-压控信号发生器
正弦波产生电路的目的就是使电路产生一定频率和幅度的正弦波，我们一般在放大电路中引入正反馈，并创造条件，使其产生稳定可靠的振荡。由于图2.3-1所示电路中存在RC电路和积分电路两个延迟环节，在实用电路中，将它们“合二为一”，即去掉方波发生电路中的RC回路,使积分运算电路即作为延迟环节，又作为方变三角波电路，滯回比较器和积分运算电路的输出互为另一个电路的输入。接着对各单元电路的工作原理进行了分析，由直流稳压电源电路提供所需电压，文氏振荡器产生正弦波，滞回比较器产生方波，滞回比较器与积分器连接产生三角波。
【SAP消息号AA347】
SAP消息号AA347 PS:相同的消息号可能会出现在不同的业务场景，条条大道通罗马，仅供学习交流参考！ SAP消息号AA347 1、业务场景： 资产价值录入F-90的时候报错：您不能记账资产到公司代码GW01 会计年度2022 2、解决办法： STEP1：AJRW打开新的入账会计年度2022，先测试 STEP2：测试正常后去掉测试，正式执行： STEP3：SM37检查后台执行结果： STEP4：OAAR\OAAQ维护查看最后关闭的资产会计年度：应该是2022年的前一年2021年 ...
Windows Server 2022域控环境下的MDT部署工具安装与配置避坑指南
本文详细介绍了在Windows Server 2022域控环境中安装和配置MDT（Microsoft Deployment Toolkit）的全流程，包括ADK与Windows PE的精准安装、MDT高级配置、部署工作流构建及性能优化技巧。通过实战指南帮助IT管理员实现自动化系统部署，提升企业IT运维效率，特别适用于需要静默下发系统的大规模部署场景。
HUT-XXXX DNA-AND-DNA 贪心
对于一个串，我们可以这样考虑，首先我们从串的最后面开始向前遍历。 对于一个串是 "XXXXAA"，那么对于后面这两个A，我们是不用做任何考虑的，我们甚至可以直接认为这个串没有后面这两位。 对于一个串是 "XXXXBB"，那么我们是一定要选择反转的，因为单次操作的话将这两个（或者多个）B变成A需要两次操作，而我们通过翻转整个串，再翻转前N-2个串同样可以达到这个效果。但是我们翻转整个串可能为前面...
Simulink单相桥式有源逆变电路仿真：从器件选型到波形分析（MATLAB 2018a实战）
本文基于MATLAB 2018a的Simulink平台，详细演示了单相桥式有源逆变电路的完整仿真流程。从Simscape/Power Systems库的器件选型、参数配置，到触发脉冲设置与电路连接，逐步指导搭建仿真模型。通过调整触发角α，直观展示了电路从整流到有源逆变的工作状态切换，并深入分析了负载电压、电流波形，以及逆变颠覆现象的产生条件与特征。
OpenCV 开闭运算
开运算和闭运算是将腐蚀和膨胀按照一定的次序进行处理。 但这两者并不是可逆的，即先开后闭并不能得到原来的图像。 开运算 开运算是先腐蚀后膨胀，其作用是：分离物体，消除小区域。特点：消除噪点，去除小的干扰块，而不影响原来的图像。 闭运算 闭运算与开运算相反，是先膨胀后腐蚀，作用是消除/“闭合”物体里面的孔洞，特点：可以填充闭合区域。 cv.morphologyEx(img, op, kernel) img: 要处理的图像 op: 处理方式：若进行开运算，则设为cv.MORPH_OPEN，若进行闭
PAT A1040 最长子回文串
回文串 正反看都一样的字符串称作回文串 有AA，ABA两种形式： AA 形如 xxxxAAxxxx ABA 形如 XXXXABAxxxx A1040 Longest Symmetric String Given a string, you are supposed to output the length of the longest symmetric sub-string
YOLOv11训练命令完全指南：从核心参数解析到高级调优实战（数据配置、epochs设定、batch-size优化与img-size调整）（二）
本文介绍了YOLOv11训练命令的完整配置与解析，提供了基础训练命令示例及参数详解。示例命令包含数据集配置（coco.yaml）、训练轮次（300）、批次大小（64）、图像尺寸（640）等核心参数，以及优化器（AdamW）、学习率（0.001）等调优选项。通过代码实现展示了训练器的初始化流程，包括参数解析、设备设置、数据加载和模型创建等关键步骤，为YOLOv11模型训练提供了实用指导。
生成AA****XXXX格式的数据
生成以AA****0001AA****0002... AA****5000.... 格式的数据(其中****为随机数)----------------------------------------------------------------declare @n intdeclare @str varchar(20)declare @a intdeclare @b i...
Unreal5从入门到精通之如何在VR中使用3DUI
前面我们讲过《Unreal5从入门到精通之UMG的使用》一般制作游戏时，UI都是添加到屏幕视窗上面的，但是在制作VR时，我们往往需要制作一个3D的UI，放置在场景中，然后使用手柄的射线来和UI进行交互。今天我们就来讲解下，如何在VR中创作和交互3DUI首次操作会感觉好复杂，多多练习，当你熟悉了UE蓝图的操作后会发现，这只是一个常规的蓝图操作而已。祝大家在虚幻的学习过程中非常顺利。希望这篇博客对你有所帮助。
Ollama本地大模型-个性化AI：训练自己的风格模型和数据投喂打造专属智能体验
之前我们使用Ollama下载了deepseek模型，现在我想将其训练成自己风格的模型，应该怎么做？
interview---str---aaaddxxxxddddxxxx
[code] /* 1． 一个字符串参数（value）由字母（a-z,A-Z）组成，且最大字符位数为40， 要求写一个函数（maxLength）返回该参数中连续相同字母的最大个数及该字母， 如果最大位数有多个，则返回第一个。例：字符串“aaaddxxxxddddxxxx”，返回值为：“x,4”。 要求：请考虑代码执行的效率并注意编码的风格。 注意：此题特征是连续的相同字母,这里注重...
Pulseaudio之同步/异步(十一)
PulseAudio是一个声音服务器，一个后台进程从一个或多个音源（进程或输入设备）接受声音输入 然后重定向声音到一个或多个槽（声卡，远程网络PulseAudio服务，或其他进程）。 PulseAudio的主要特点包括: 可对每一个应用程序进行音量控制Per-application volume controls 可扩展的插件与支持可装载模块架构 兼容性许多流行的音频应用程序 支持多重音源和多重输出 低延时操作和支持延迟测量 一个对处理器资源效率零拷贝内存架构 能够发现本地网络上使用PulseAu
How to solve the error "Field service in com.xx.xxx.xxxx required a bean of type 'com.aa.bb.cc' that...
When runung a SpringBoot demo, I got a error as following: *************************** APPLICATION FAILED TO START *************************** Description: Field service in com.hy.emp...
C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序，可边预览边保存视频，音频和图片
基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择（默认选中第一个）2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频，avi可以录制的分辨率和帧数进行选择，wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照，也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能（酌情使用）这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少，这次做完也不敢藏私共享出来，还望大家指正
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
SAP MM 物料库存转固定资产，报错：You cannot post to asset in company code 1900 fiscal year 2021
SAP MM 物料库存转固定资产，报错：You cannot post to asset in company code 1900 fiscal year 2021 使用事务代码MIGO，移动类型241，可以将某个物料的库存转为固定资产。 在MIGO事务代码的界面，选择A07 Goods Issue, R10 Other, 移动类型241。 输入物料号 DF1001,数量，工厂和库存地点等数据，进入Account Assignment选项卡， 输入固定资产号110
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
Servlet，Spring，Spring Boot，Sprint Batch，ThymeLeaf 学习
■前言 新项目 ■Spring Boot 学习 1.Spring Boot 介绍1 https://qingmiaogu.blog.csdn.net/article/details/106235846 2.Spring Boot 介绍2 https://blog.csdn.net/u012702547/article/details/106227563 3.TaskLet https://blog.csdn.net/neweastsun/article/details/88...
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")
Server hangs with message "uhci_hcd XXXX:XX:XX:.X: Unlink after no-IRQ? Controller is probably using
环境 Red Hat Enterprise Linux 5 HP Proliant 380 G7 问题 After kernel panic, server was rebooted. During boot process into runlevel 3, it hangs with following message: Raw "uhci_hcd 0000:02:00:.4: Unl...
makefile 语法 /usr/bin/ld: cannot find -lxxxx
GCC编译错误1./usr/bin/ld:/tmp/ccd/UkmoA.o :undefined reference to symbol ‘ERR_free_strings@OPENSSL_1.0.0’ //lib/i386-linux-gnu/libcrypto.so.1.0.0:error adding symbols:DSO missing from command lineerror1
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阿斯达阿萨打算大啊啊啊
资产卡片资本化报错，消息号AA337 “在公司代码XXXX中不能过账(遗留数据转账)“
文章目录一、业务场景二、问题分析和解决 一、业务场景 期初资产接管日期：2020.12.31 资产卡片资本化日期：2021.1.27 报错如下： 消息号 AA337 “在公司代码9301中不能过账(遗留数据转账)” 二、问题分析和解决 通过消息号AA337查询NOTES: 2866041 - Error AA377: Posting not possible in company code (legacy data transfer) in productive system 给出的问题分析和解决方法如
渡一js视频笔记
1. 浏览器 1.1 语言类型 编译性语言 c c++ 优点： 快， 写完后才整体翻译成一个文件 缺点： 不跨平台 解释性语言 javascript php 优点： 跨平台，不需要编译成文件，写一行编译一行；单线程 缺点： 稍慢 .java — javac — 编译 — .class — jvm虚拟机 — 解释执行 java不属于两种语言中的任一种，是 oak 语言 1.2 主流浏览器及内核 IE trident c
hive array、collect_list、collect_set、concat_ws
1、array():将两列合并为一列 如 将a字段 和b字段 合并为 c字段 hive> select array(a,b) from temp.xxxx; OK [“aa”,“aa”] [“aa”,“cc”] [“aa”,“bb”] [“bb”,“33”] [“bb”,“11”] 2、collect_list():根据某个字段分组后，把分在一组的数据合并在一起，默认分隔符’,’ 不去重,无...
svn: Aborting commit: '/aaa/bbb/xxxxxxxx' remains in conflict解决方法
$ svn commit -m "zzzzzzzz" svn: Commit failed (details follow): svn: Aborting commit: '/aaa/bbb/xxxxxxxx' remains in conflict 以上是有冲突了，解决方法如下： “手动”合并冲突文本（检查和修改文件中的冲突标志）。 用某一个临时文件覆盖你的工作文件。 运行svn r
Pictures of Ascii Art
简述 指尖上的艺术 - 通过键盘上韵律般的敲敲打打，一幅幅美轮美奂的艺术作品便跃然于屏。 这样的画作，包含了无穷的创意，糅合了现代计算机科技与传统绘画艺术，难道还有比这更令人陶醉的美妙事物吗？ 简述 天使 异形 动物 婴儿 鸟类和昆虫 生日 建筑 卡通 服饰 电脑 几何图形 万圣节 岛屿 Love 情侣 男人 机器人 骷髅 运动 文本 运输 卡车 名人 女人 其它 更...
[20160104]enq RC-Result Cache Contention
[20160104]enq RC - Result Cache Contention.txt --今天检查awr报表，无意间发现enq RC - Result Cache Contention排在靠前的位置。我们服务器很强劲，...
JBOSS的context的path问题
项目场景：使用JBoss服务器部署服务的时候，要求不使用默认包名的方式访问。
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