-- purpose: 应付标准发票核销预付款发票中的一行 -- 12.2.6 环境 -- author:jenrry create_date: 2017-06-08 declare l_error_message VARCHAR2(2000); p_prepay_line_num number; l_prepay_dist_info ap_prepay_pkg.prepay_dist_tab_type; l_result_boolean BOOLEAN; begin BEGIN FND_GLO

--取消核销 created by jenrry 20170425 DECLARE l_result BOOLEAN; l_msg_count NUMBER; l_result_n varchar2(2); l_error_message VARCHAR2(2000); l_num_c NUMBER; l_num_nc NUMBER; BEGIN -- Call the procedure fnd_global.APPS_INITIALIZE(1111, 50737, 20005); mo_gl

1>找出相应的发票; SELECT DISTINCT ai.invoice_id, ai.invoice_num invoice_num, pv.segment1 vendor_num, pv.vendor_name vendor_name, 'The fully Paid invoice should be closed!' status FROM ap.ap_invoices_all ai, po.po_vendors pv, ap.ap_payment_schedules_all aps

路径:应付款系统管理员/发票/发票 问题描述: 在AP发票界面录入一笔发票,验证发票,撤销发票,然后在AP发票界面的“活动”中创建会计科目,发现带出的并发请求“创建会计科目”正常跑完,但是通过“报表/查看会计科目”却无法查看该发票是否生成会计科目. 查询SQL: select xte.entity_id, xe.event_id, xe.transaction_date, xe.event_status_code, xe.process_status_code, xe.event_type_co

--1.Invoice创建时生成数据如下表 --Invoice主表 SELECT * FROM AP_INVOICES_ALL A WHERE A.INVOICE_NUM = '20111213001'; --Invoice分配表 SELECT * FROM AP_INVOICE_DISTRIBUTIONS_ALL B WHERE B.INVOICE_ID = 697444; --Invoice付款计划表 SELECT * FROM AP_PAYMENT_SCHEDULES_ALL C WHER

-- purpose: 应付发票放弃发票行 -- 12.2.6 环境 -- author:jenrry create_date: 2017-06-07 declare l_dummy_msg VARCHAR2(2000); l_msg_data VARCHAR2(2000); l_line_rec ap_invoice_lines%ROWTYPE; l_result_boolean BOOLEAN; begin BEGIN FND_GLOBAL.APPS_INITIALIZE(USER_ID =

--取消发票 created by jenrry 20170425 declare l_result BOOLEAN; l_message_name VARCHAR2(240); l_invoice_amount NUMBER; l_base_amount NUMBER; l_temp_cancelled_amount NUMBER; l_cancelled_by NUMBER; l_cancelled_amount NUMBER; l_cancelled_date DATE; l_last_u

--取消付款 created by jenrry 20170425 declare l_return_status varchar2(50); l_msg_count number; l_msg_data varchar2(2000); begin FND_GLOBAL.APPS_INITIALIZE(USER_ID => 1111, RESP_ID => 50737, RESP_APPL_ID => 20005); mo_global.init('SQLAP'); mo_global.

--1.0 生成与发票一样的贷项通知单 created by jenrry 20170423 DECLARE L_CUSTOMER_TRX_ID NUMBER; L_INVOICE_NUMBER VARCHAR2(30); L_BATCH_SOURCE_REC AR_INVOICE_API_PUB.BATCH_SOURCE_REC_TYPE; L_TRX_HEADER_TBL AR_INVOICE_API_PUB.TRX_HEADER_TBL_TYPE; L_TRX_LINES_TBL AR_I

--创建供应商地址上的电话号码 created by jenrry 20170419 DECLARE l_return_status VARCHAR2(1); l_msg_count NUMBER; l_msg_data VARCHAR2(1000); l_vendor_contact_rec hz_contact_point_v2pub.contact_point_rec_type; l_vendor_edi_rec hz_contact_point_v2pub.edi_rec_type; l

SELECT --nvl(substr(po.vendor_name,1,instr(po.vendor_name,',',1)-1),po.vendor_name) vendor_name, po.vendor_name vendor_name, po.vendor_name_alt, --别名 po.segment1, --供应商编号 decode(po.employee_id, NULL, 'STANDARD', 'EMPLOYEE') vendor_type, --创建供应商若关联员工

SELECT pvs.vendor_site_id, pvs.party_site_id, hps.party_site_name, hps.object_version_number, hps.party_site_number, pvs.location_id, hl.object_version_number, hps.STATUS FROM ap_supplier_sites_all pvs, hz_party_sites hps, hz_locations hl WHERE pvs.v

/* 供应商地点失效 creation: created by jenrry 20161108 1.00 */ DECLARE lv_return_status ) := NULL; ln_msg_count NUMBER; lv_errmsg ); lt_vendor_site_rec ap_vendor_pub_pkg.r_vendor_site_rec_type; p_vendor_rec ap_vendor_pub_pkg.r_vendor_rec_type; l_party_site_

一.RP R(recall)表示召回率.查全率,指查询返回结果中相关文档占所有相关文档的比例:P(precision)表示准确率.精度,指查询返回结果中相关文档占所有查询结果文档的比例: 则 PR 曲线呈现出负相关的下降趋势: 一般来说,recall 和 precision 反映了模型性能的两个方面,单一依靠某个指标并不能较为全面的评价一个模型的性能. 此时引入 F-Score/F-measure 作为综合指标,平衡 recall 和 precision 的影响,较为全面的评价一个模型. 其中,

首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence  score,每一类(如car)的confidence   score保存到一个文件中(如comp1_cls_test_car.txt).假设共有20个测试样本,每个的id,confidence  score和ground  truth  label如下: 接下来对confidence  score排序,得到: 然后计算precision和recall,这两个标准的定义如下: 圆圈内(true   positives + false  p

1.介绍 有三种不同的方法来评估一个模型的预测质量: estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题. Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略.见下. Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差.见下. 2. scoring参数 模型选择和评估工具,例如: grid_search.GridSearchCV 和 cross

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

NO1.目标检测 (分类+定位) 目标检测(Object Detection)是图像分类的延伸,除了分类任务,还要给定多个检测目标的坐标位置.      NO2.目标检测的发展 R-CNN是最早基于CNN的目标检测方法,然后基于这条路线依次演进出了SPPnet,Fast R-CNN和Faster R-CNN,然后到2017年的Mask R-CNN.     R-CNN即区域卷积神经网络,其提出为目标检测领域提供了两个新的思路:首先提出将候选子图片输入CNN模型用于目标检测和分割的方法,其次提出了

首先明确几个概念,精确率,召回率,准确率 精确率precision 召回率recall 准确率accuracy 以一个实际例子入手,假设我们有100个肿瘤病人. 95个良性肿瘤病人,5个恶性肿瘤病人. 我们有一个检测系统,去检测一个肿瘤病人是否为恶性. 那么,对我们的系统来说,有100个样本,5个正样本,95个负样本.假设分布为1,1,1,1,1,0,0,.......(即前5个人为恶性,后95个为良性). 假设我们的系统预测如下1,0,0,1,1,1,0.......,可以看到我们把第二个第三