bods one issue

最新推荐文章于 2021-05-05 16:02:35 发布
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(12.2) 09-20-10 16:11:32 (E) (18251:2795181936) CON-120404: Initialization
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Arduino UNO睡眠模式+看门狗定时器/中断唤醒
perseverance51博客
09-06 2971
空闲模式（Idle Mode）：特点：CPU 停止工作，但系统时钟继续运行，所有外设（如定时器、串口、SPI 等）继续正常工作。SRAM、寄存器和 I/O 端口状态保持不变。此模式适用于 CPU 需要短暂休息，但外设需持续运行的场景，例如等待某个外设完成数据传输。典型功耗降低：相比正常运行模式，可显著降低 CPU 功耗，但由于外设仍在运行，整体功耗降低幅度相对有限。
### 【数据仓库与ETL】SAP BODS快速指南：数据仓库架构、ETL流程及管理工具详解SAP BusinessObjects
08-07
内容概要：本文档《SAP-BODS---快速指南.docx》全面介绍了SAP业务对象数据服务（SAP BODS）的核心概念、架构和使用方法。首先概述了数据仓库（DW）的作用和特点，强调其作为中央存储库用于存储和分析来自多个异构...
One Issue In OpenGL Depth Texture Fetching
herramadeus的专栏
03-11 655
Problem: The color of fetched depth texture is with very poor contrast. Reason and Solution:     In depth texture fetching pass, projection transformation parameters DO effect the result.     In
[数据仓库BO]BODS 一个的Job的基本结构
weixin_34006965的博客
06-18 304
BODS 一个的Job的基本结构 BODS作为BO的ETL工具，为我们提供了便捷的图形化界面来设计ETL，虽然在功能和性能上还有很多不尽如人意的地方，但基本来说，很多的功能还是可以实现的。目前项目是一个电信行业的项目，在ETL过程， Dimension数据主要是customer, service, service offering, Clause,…. ; Fact数据...
如何在SAP Business Object Data Services中连接到SAP HANA 数据库
每天进步一点点
05-02 2652
如何在SAP Business Object Data Services中连接到SAP HANA 数据库1. 打开SAP Business Objects Data Services Designer, 并登陆进入相应的Repository2. 选中右下方的Data Store 标签页，并在其空白区域点击右键，选择新建3. 输入相应的参数，并创建ODBC连接点击ODBC Admin…创建ODBC连...
编程学习教程推荐
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
04-03 4398
Tutorials Library Categories JAVA TECHNOLOGIESLearn Apache AntLearn Apache Common CollectionLearn Apache Common IOLearn Apache POI (Powerpoint)Learn Apache POI (Word)Learn Apache POILearn AWTLearn Apa...
ABAP标准模板参考相关
FQHX_116的博客
05-05 274
1.包SLIS ALV的标准模板 2.事务码DWDM 相关模板 3.SE38 输入DEMO 4.标准读取标准表数据RFC /BODS/RFC_READ_TABLE2 RFC_READ_TABLE 5.标准程序执行效率演示：事务码SAT
现代ETL工具与传统解决方案清单附对比
coqonmdrr954803650的博客
05-23 404
通常，企业在知晓编写代码和构建内部解决方案所需的成本和复杂性之后，首先会意识到对ETL工具的需求。提取，转换和加载(ETL)工具使企业能够在不同的数据系统中访问有意义且可用的数据。 　　企业也...
SAP Data Services 4.x Upgrade steps
学习笔记
06-19 2016
Purpose:The purpose of this document is to up-grade SAP Business Objects Data Services from 11.7/3.X/4.X to SAP Data Services 4.2Overview:Environment Details:Operating system: Windows Server 2008 64 B...
A Data Migration for Every Django Project
06-20 145
How to use a South data migration to avoid accidentally sending emails from example.com. Problem Consid...
一种BODS测定仪的制作方法.docx
11-03
在环保监测和水质分析领域，BODS（生化需氧量测定仪）作为一种关键设备，对于评估水体污染程度具有重要作用。水体中的有机物质在微生物作用下消耗氧气的量，通过BODS测定仪可以得到精确的测量。然而，在实际应用中，...
斑节对虾Penaeus monodon养成期间池水CODMn和BODs的变化及其相互关系 (2005年)
05-23
结果表明，CODMn和BODs的动态变化大致分为3个阶段：前期在低浓度下缓慢增长，中期由较低浓度向较高浓度快速增长，后期在较高浓度波动，回归分析结果显示二者呈显著的线性正相关关系（P<0.01）。在养殖后期，未...
SAP BODS数据开发
03-25
好的，用户想了解关于SAP BODS的数据开发教程或常见问题解决方案。首先，我需要整理已有的引用资料，看看有哪些相关信息可以直接使用。 根据引用[1]，用户提到了如何在SAP BODS中连接到SAP HANA数据库，这可能是一...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
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