内容概要:本书《财务(Fin)底层表探索与实例》是Oracle EBS顾问成功之路丛书系列之一,系统性地讲解了Oracle EBS财务模块(GL、AR、AP、FA)的核心底层表结构、数据关系及其实际应用。书中结合理论、系统操作截图与SQL程序实例,深入剖析了总账、应收、应付、资产等模块的后台表逻辑,并提供大量经过R12.1和R12.2环境验证的程序案例,涵盖从基础PL/SQL开发、常用函数、值集定义到完整业务流程(如从采购到付款、从销售到回款)的端到端实现,旨在帮助读者掌握EBS系统的数据架构与技术实现机制。; 适合人群:甲方ERP操作用户、关键用户、内部支持人员、Oracle EBS功能/技术顾问、开发人员、DBA及有意转型为ERP顾问的从业者,以及其他对Oracle EBS财务模块底层机制感兴趣的专业人士。; 使用场景及目标:①理解Oracle EBS财务模块(GL/AR/AP/FA)的底层表结构与数据流转逻辑;②掌握基于真实业务场景的SQL查询、接口导入、余额统计、账务追溯等开发与调试技能;③支撑系统运维、定制开发、审计分析及报表构建等工作,提升解决复杂业务问题的能力。; 阅读建议:本书强调理论与实践结合,建议读者在学习过程中同步动手实践书中提供的SQL代码和程序实例,结合系统环境进行调试与验证,并参考作者提供的开发工具(如PL/SQL Developer、Toad)和配置方法,以深化对EBS数据层的理解。同时关注版本更新与勘误信息,确保知识准确性。
2026-04-12 10:20:28 444KB Oracle 财务模块 后端开发 PLSQL
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内容概要:本文介绍了一个用于获取和处理大气污染数据的Python模块`pollution_data.py`,该模块基于Google Earth Engine(GEE)平台,实现了对多种污染物(如NO2、SO2、CO和吸收性气溶胶指数AER_AI)遥感数据的访问与合成。核心功能包括根据指定区域和时间范围生成单一污染物的中值合成影像,以及将多个污染物数据合并为一个多波段影像栈。代码通过调用`fetch_sentinel5p`接口获取Sentinel-5P卫星数据,并利用地理空间操作完成裁剪、重命名和波段叠加等处理,支持空气质量指数(AQI)相关的数据分析与溯源研究。; 适合人群:具备Python编程基础及遥感数据处理常识,从事环境科学、地理信息系统(GIS)、气候研究或空气质量分析相关工作的科研人员与技术人员;熟悉GEE平台者更佳; 使用场景及目标:①用于区域尺度的大气污染物时空分布分析;②构建多污染物联合监测模型;③支持环境政策制定、污染源识别与公众健康评估等应用中的数据准备环节; 阅读建议:此资源聚焦于数据获取与预处理层实现,建议使用者结合GEE平台特性理解代码逻辑,并配合实际地理区域和时间段进行调试验证,同时可扩展支持更多气体类型或时间序列分析功能。
2026-04-11 14:16:54 1KB Python 后端开发 Google Earth
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Java 语言程序设计基础篇(第 8 版)课后习题答案 Java 语言程序设计基础篇(第 8 版)是一本经典的 Java 编程教材,该书涵盖了 Java 语言的基础知识和高级话题,本节课后习题答案旨在帮助读者更好地理解和掌握 Java 编程技术。 Java 基础知识 在 Java 语言中,main 方法是程序的入口点,每个 Java 程序都必须包含一个 main 方法。main 方法的签名为 `public static void main(String[] args)`,其中 `String[] args` 是一个字符串数组,用于存储命令行参数。 在 Java 中,所有的变量都需要声明其类型,例如 `int x = 10;` 声明了一个整型变量 x 并赋值为 10。Java 中的变量类型包括基本类型和引用类型,基本类型包括整型、浮点型、布尔型等,而引用类型包括数组、字符串、对象等。 Java 输入输出 Java 中有多种输入输出方式,例如使用 `System.out.println()` 方法输出字符串,使用 `JOptionPane` 类实现图形化输入输出,使用 `Scanner` 类实现控制台输入输出。 在 Exercise1_2 中,使用 `System.out.println()` 方法输出字符串 "Welcome to Java" 五次。在 Exercise1_4 中,使用 `System.out.println()` 方法输出表格式数据。在 Exercise1_6 中,使用 `System.out.println()` 方法输出一个整数的值。 Java 数学运算 Java 中提供了多种数学运算符,例如加法、减法、乘法、除法等。在 Exercise1_8 中,使用数学运算符计算圆的面积和周长。 Java 对象和类 Java 中的对象是类的实例,类是对象的模板。每个类都可以包含变量和方法,变量用于存储数据,方法用于执行操作。在 Exercise2_1WithDialogBox 中,使用 `JOptionPane` 类实现图形化输入输出。 Java 输入/输出流 Java 中的输入/输出流用于读取和写入数据。例如,在 Exercise2_2 中,使用 `Scanner` 类实现控制台输入输出,读取用户输入的半径和长度,然后计算圆柱体的体积。 Java 语言程序设计基础篇(第 8 版)课后习题答案涵盖了 Java 编程的基础知识和高级话题,对于初学者和高级开发者都是很有价值的参考资源。
2026-04-10 10:58:33 39KB java 课后习题答案
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在IT行业中,规则引擎是一种强大的工具,用于处理复杂的业务逻辑,而Liteflow是其中的一款轻量级、可扩展的规则引擎。它允许开发者定义规则集,以决定在特定条件下执行哪些操作,使得业务流程能够更加灵活和自动化。另一方面,LogicFlow则是一个用于前端的流程图编辑库,它为用户提供了在界面上直观设计和编辑流程图的能力。 在这个项目中,"基于规则引擎liteflow,使用前端架构LogicFlow开发的前端配置页面",开发者构建了一个交互式的配置界面,用户可以通过这个界面来设计和配置他们的业务流程。LogicFlow提供了丰富的图形元素和连接线工具,使得非技术人员也能理解并设计复杂的流程。配置完成后,页面会将这些设计转化为JSON格式的数据。 JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。在这里,JSON文件承载了用户在前端配置页面上设计的流程信息,包括各个节点、连接线、规则等细节。将JSON数据提交给后端后,后端可以解析这些数据,并利用Liteflow规则引擎生成相应的EL(Expression Language)表达式。 EL表达式是一种简化版的脚本语言,常用于Web应用中,用来动态计算和访问JavaBeans属性。在这种情况下,后端可能使用EL来生成符合Liteflow规则引擎语法的代码,从而将前端配置的业务流程逻辑转换成可执行的形式。这种前后端的协同工作方式极大地提高了开发效率,减少了出错的可能性,并且使业务逻辑的维护变得更加直观和便捷。 在"Web应用开发"和"WebUI组件/框架"这两个标签下,我们可以理解到这个项目是关于构建Web应用程序的,它关注用户界面的交互性和用户体验。Vue.js,一个流行的前端框架,很可能被用作实现LogicFlow配置页面的基础,提供数据绑定、组件化和路由管理等功能,使得前端应用的开发更加高效和模块化。 这个项目结合了规则引擎 Liteflow 和前端流程编辑库 LogicFlow,创建了一个用户友好的配置界面,通过该界面可以生成JSON数据,然后后端根据这些数据生成EL表达式,实现业务逻辑的自动化。这展示了现代Web应用开发中前后端分离、组件化以及可视化配置的趋势,对于提升开发效率和优化业务流程具有重要意义。
2026-04-07 16:32:21 180KB web应用开发
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近来一个小项目需要用到短信猫,由于Delphi XE之后对于字符串的支持发生了变化,搞得焦头烂额。经过重新学习,总算完成了,现在对原例程进行了修改,主要是调用SMS.dll的例子,该例子适用于支持通用的AT命令的短信猫。希望能帮到你们。
2026-04-06 14:54:50 1.3MB
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不同的实验动物臂丛神经撕脱伤后脊髓运动神经元死亡形式的差异,闫利锋,刘琳琳,目的:我们前期研究发现不同的动物撕脱伤后运动神经元死亡数目存在差异。本实验进一步从nNOS,caspase-3的分子表现以及运动神经元超�
2026-04-04 08:05:51 831KB 首发论文
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在当前快速发展的软件工程领域,软件供应链安全成为全球企业不可忽视的挑战。根据Gartner的研究报告,预计到2028年,全球有80%的组织将遭受软件供应链攻击,这是2024年已知数据的48%的增长。这一数据强调了企业在整个软件开发生命周期中加强安全防护措施的重要性。 在软件供应链中,无论是外部来源还是内部开发的代码,以及开发环境,都可能已经被破坏。软件工程团队必须采取措施保护软件交付过程的完整性。这包括采用包括持续集成和持续交付(CI/CD)在内的安全实践。报告中强调了几个关键发现,包括公开的包管理器中充斥着易受攻击的第三方组件,这些组件可能在关键价值流中被无意中使用;代码构建和交付管道的安全性受到威胁,可能会导致敏感数据泄露或代码被篡改;以及未能执行最低权限策略,使得攻击者能够横向移动,对开发环境造成更大的威胁。 为了应对这些威胁,Gartner提供了一系列推荐措施。组织需要通过强制执行严格的版本控制政策、利用可信内容的工件存储库评估第三方组件,以及在交付生命周期中管理供应商风险来保护内部代码的完整性。组织应该通过配置CI/CD工具中的安全控制、保护秘密信息以及对代码和容器镜像进行签名来强化软件交付管道的安全性。软件工程师的开发环境需要通过实施最小权限和零信任安全模型的原则来确保安全。 这些安全措施和策略需要在整个软件供应链中被广泛采纳,以确保从代码开发到最终部署的每一个环节都具备高度的安全保障。由于软件供应链攻击的隐蔽性和复杂性,企业必须采取积极的预防措施,包括定期的安全评估、持续的监控以及对潜在安全威胁的快速响应机制。 随着软件供应链攻击日益频繁,组织必须提前做好准备,并采取必要的安全措施来对抗这类攻击。企业需要建立一个全面的安全策略,并将其融入到软件开发生命周期的每个阶段中,以此来保障软件供应链的安全,防止潜在的攻击对企业造成破坏性的影响。
2026-04-03 11:36:00 1.15MB
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将数字病理图像切分完成以后,使用此demo可以将切分后的空白patch以及包含的病理图像较少的patch删除。
2026-04-02 20:54:32 1KB
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Online Palmprint Identification论文代码实现 使用opencv等库,进行开发。 1、对掌纹进行预处理,获取ROI区域。 2、使用Gabor滤波器进行特征提取 3、使用对特征进行对比,使用海明距离显示差异 4、画出海明距离图以及FAR-GAR图 当前使用的掌纹图片,在本人另一资源中可下载,为香港理工大学公开接触式掌纹图片。 随着生物识别技术的不断发展,掌纹识别作为一种安全高效的身份验证方式,逐渐受到人们的关注。掌纹识别系统通常包括预处理、特征提取、特征匹配等步骤。本项目旨在复现《Online Palmprint Identification》论文中所述的掌纹识别流程,并通过Python编程语言结合OpenCV库实现。在该过程中,将涉及到图像处理、机器学习、模式识别等领域的知识,旨在为研究人员和开发人员提供一种实现掌纹识别的方法和参考。 掌纹预处理是整个识别系统的重要环节,其目的是从原始掌纹图像中提取出干净、清晰的掌纹区域,去除背景噪声和无关信息。在预处理阶段,我们通常会进行灰度化、二值化、去噪、归一化等操作。灰度化是为了简化图像数据,减少计算量;二值化则是为了分割掌纹区域与背景;去噪用于清除图像中的高频噪声;归一化则是确保图像具有统一的亮度和对比度,提高后续处理的准确性。 接下来,特征提取阶段采用Gabor滤波器进行掌纹特征的提取。Gabor滤波器因其良好的方向选择性和尺度选择性,能够有效地提取图像中的纹理信息,是掌纹识别中常用的特征提取方法。通过将Gabor滤波器应用于预处理后的掌纹图像,可以得到一系列滤波响应图,这些响应图包含了掌纹的纹理方向信息,对于掌纹的识别至关重要。 特征匹配阶段将提取的特征进行对比。在本项目中,采用了海明距离作为特征相似度的评估方法。海明距离指的是两个字符串在相同位置上不同字符的数量,可以量化地表示两个掌纹特征之间的差异。通过计算不同掌纹图像特征的海明距离,可以判断它们是否来自于同一个个体。 为了直观展示掌纹识别的结果,需要将海明距离以图形的形式表现出来。一般采用绘制海明距离图和FAR-GAR图(即误拒率-误受率图)来呈现。海明距离图能够直观反映不同掌纹样本之间的匹配程度,而FAR-GAR图则用于评估系统的性能,包括误拒率(FAR)和误受率(GAR),两者越低,表示识别系统的准确性越高。 值得注意的是,本项目使用的掌纹图片来源于香港理工大学公开接触式掌纹图片,该数据集提供了丰富的掌纹样本,便于进行实验验证。开发者可以根据需要在该项目的另一资源中下载相关图片。 通过本项目,研究者和开发人员不仅能够复现论文中的掌纹识别算法,还能够理解掌纹识别系统的整体流程和关键技术。此外,该项目还能够为学习计算机视觉、模式识别以及图像处理相关知识的人员提供实践机会,加深对这些领域的理解。
2026-04-01 20:08:09 12KB 掌纹识别 计算机视觉 opencv 代码
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// Description: pb日志组件,把log4pb.pbd, callback.pbd加入到开发的libary列表中 // 1. log4pb调用演示例子, 思想仿log4j // 2. 集成对象到application, // 3. 组件文件: log4pb90.pdb + callback.pbd, // 4. SQL目录包含一些数据库对象,目前支持postgresql和MS SQL(修改下表log4pb_log可支持其他数据库) // SQL文件在appliation的SQLCA.database中执行 // 5. 演示集成代码已表示出[*** log4pb integrated code],可搜索出来, copy to your application // 6. 日志可以同时记录到数据库,文件(目录log4pb下),和邮件发送,可扩展其它方式(如发送QQ消息) // 7. 日志是异步记录的(每个记录方式开了个线程在后台负责记录处理),大大提高应用程序性能 // 8. 功能可以通过数据库表选择配置(如,多少种记录方式,各线程工作频率) // 9. 日志的数据库记录方式,可以配置缓区大小,对于联机事务较多的应用,可配置大点,避免频繁写数据库 ----------------- 安装说明: 1. demo是postgresql的ODBC的数据源,demo的sql语句支持postgresql和MS SQL,对其它db,稍修改sql语句即可 1. 根据目标数据库小修改sql语句 2. demo的ini文件要配置 3. 包提供了demo集成的源代码和logpb90.pbd文件 4. 目前只提供pb90 5. 目前版本已基本稳定(用过一段时间了),支持log到pb和文件,QQ消息和email后续版本会提供
2026-03-30 09:57:52 110KB log4pb
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