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3-5 处理缺失值
> x <- c(1,NA,2,NA,3) > is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE > x[!is.na(x)] #找出不是缺失值 [1] 1 2 3 > x <- c(1,NA,2,NA,3) > y <- c("a","b",NA,"c",NA) > z <- complete.cases(x,y) #都不是缺失值的元素 > x[z] [1] 1 > y[z] [1] "a" > library(datasets) #import dat
61010发布于 2020-09-16 - 来自专栏SAP ERP管理实践
SAP 生产缺料执行与查询介绍
SAP系统中，事务代码COMAC 是在生产前对生产订单批量进行可用性检查，提供给计划员执行检查物料是否缺料的工具。 + 转储调拨需求 供给包括：转储订单数量 + 生产订单数量 具体操作过程如下： 点击“COMAC”或者直接在快速命令输入栏 输入“COMAC”进入“汇总可用性检查”界面。 在“汇总可用性检查”界面输入下生产工厂、生产订单等字段信息: 点击执行图标转入“批量处理-抬头订单”界面后选择需要批量处理的订单，并点击批量处理图标，打开功能选择界面。 在功能选择界面中功能参数版块，处理范围选项中选择“所有物料的ATP检查”，完毕后点击执行图标，执行完毕后界面会自动转换至“批量处理-抬头订单”界面。 汇总可用性检查执行完毕后，打开“CO24”进入“短缺零部件”界面查询相应缺件信息，其中短缺栏即为实际缺件数量。
2.8K20编辑于 2023-09-18 - 来自专栏云ERP
ERP之提高生产计划执行率
ERP系统上线初期，生产计划执行率不高是个普遍问题。生产效率低下、产能不能充分发挥，制造成本居高不下，更为严重的是大家似乎对ERP系统产生了怀疑。 可以说，生产计划执行率的高低，是计划指导生产，衡量系统应用效果的重要指标。提高生产计划的执行率就是要将生产的能力发挥得淋漓尽致，使生产变得更加顺畅和高效。 什么是生产计划执行率呢? 简单地说，就是系统跑出来的计划经过人工干预、调整后，生产线是否百分之百按照这个计划确定的完工日期来完成生产任务，达到的比率就是生产计划执行率。为什么要平衡和调整呢? 这是因为MRP采用的是基于无限能力的基础上进行倒排的方法来确定物料需求计划，没有考虑能力占用的问题，因此这样的计划是不能真正达到准时生产的。 是什么在影响生产计划执行率呢? 生产计划执行率是企业整个生产流程中多种因素共同作用的结果
62120发布于 2019-03-01 - 来自专栏NetCore 从壹开始
3-5 安装CICD管理平台：Jenkins
大家这里可以先安装gitlab工具，我就省事了，直接用gitee做源代码管理平台了。
43421编辑于 2023-01-09 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-5 spring cloud (下) 笔记
执行项目中的 ${nacoshome}/conf/nacos-mysql.sql SQL 语句。
95520编辑于 2022-05-17 - 来自专栏大数据技术
【赵渝强老师】Kafka生产者的执行过程
Kafka的生产者Producer将消息序列化之后，发送到对应主题的指定分区上。下图为展示了生产者的执行过程。整个生产者客户端由两个线程协调运行，这两个线程分别为主线程和Sender线程。 该对象代表了生产者Producer发送到Kafka服务器端的一个消息对象。 2、Sender线程KafkaProducer创建的消息最终会缓存到生产者的消息累加器中，并由发送线程负责从消息累加器中获取消息并将其发送到KafkaBroker中。 生产者在收到错误之后会尝试重新发送消息。几次之后如果还是失败的话，生产者就返回错误消息。
29310编辑于 2025-02-22 - 来自专栏老虎刘谈oracle性能优化
生产系统SQL执行计划突然变差怎么办？
=>false选项，即使收集了统计信息，执行计划却没有立即改变。 3、 有些SQL执行计划改变是跟统计信息没有关系的，即使重新收集了统计信息，执行计划还是无法恢复正常。 遇到执行计划突然变差，刘老师的建议是：先用SQL profile（10g及以上版本）固定执行计划为原来正常的执行计划，让业务先恢复正常，再慢慢查找原因。 这个脚本的正确用途是用来做不同数据库之间sql执行计划的固定。 最方便的脚本是：coe_load_sql_profile.sql，使用这个脚本，只需要输入几个参数，就能完成快速恢复执行计划的任务。 具体步骤如下： 1、用DBA权限的用户登录sqlplus （不能是sys用户，可以是system用户） 2、执行脚本 SQL>coe_load_sql_profile.sql 3、输入第一个参数：需要恢复执行计划的
1K10编辑于 2022-06-22 - 来自专栏PHP实战技术
3-5年的PHPer常见的面试题
能不能讲一下php执行原理? php加速器有哪些？apc、xcache.....能不能讲一下它的加速原理，与现在的O+有什么差别？ Node.js能彻底代替php+apache 吗？ php的面向对象：类的修饰符、封装、继承、多态等 php的设计模式：单例模式、工厂模式、生产者模式......等23种 服务器状态码:200、202、301、404、500...... i++与++i+
1.6K100发布于 2018-03-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-5 Numpy数组(和矩阵)的基本操作
'' array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9]]) ''' X[:2][:3] 与 X[:2, :3] 不等价，如果是 X[:2][:3]，程序会先执行 X[:2]，也就是输出 X 的前两行元素，X[:2] 返回的是一个新的二维数组 new_X，而接下来相当于执行 new_X[:3]，输出 new_X 的前三行。
98810编辑于 2022-05-25 - 来自专栏让技术和时代并行
多线程的并发执行应用（生产者消费者模式）
在实际的开发中我们为了提高CPU的利用率，也提高程序的执行效率，我们经常使用多线程进行对数据进行并发处理，下面我举一个多线程并发执行的实例，大致意思就是 一个简单的生产者消费者模式，
93730发布于 2019-04-16 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-5)
代码清单3-5 void RecursiveSearch(int* number, int* answer, int index, int n) { if(index == n)
34520编辑于 2022-11-30 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南3-5
不能超过当前宽度） if (itemShrink > item.width) { itemShrink = item.width; } // 执行压缩 执行查询 query.exec((res) => { // res 是包含查询结果的数组 const rect = res[0]; console.log wx.createSelectorQuery(); // 选择元素并指定获取的属性 query.select('#' + eachIdValue).boundingClientRect(); // 执行查询
49510编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AI研习社
未来 3-5 年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？
所以以 3-5 年的跨度来看，这些工具依然会非常有用，甚至像 CNN 和 LSTM 之类的深度学习算法还在继续发展迭代当中。
78260发布于 2018-03-19 - 来自专栏iOS逆向与安全
写作小技能：卡片式写文章（用3-5张卡片写文）
挑战->核心概念->该怎么做->总结->升华 找到1张卡做大的核心概念 找到3-5张卡做子概念的内容 把这些卡片的“行动指引”总结下，列在最后做个行动指引大全。 .… 用3-5张卡片写文是个很好的体验：1.主题是自下而上生成，而不是逼你针对命题写一个。2. 内容是过去知识卡片的积累，而不是临时写一句，出去找一段儿。3.
1.7K10编辑于 2022-08-22 让 Text-to-SQL 可控地进入生产：多表查询、结构约束与只读执行
Text-to-SQL的演示通常很直接：把数据库建表语句和用户问题发送给大模型，再执行模型返回的SQL。 因此，生产级Text-to-SQL不应被理解为“自然语言翻译器”，而应被设计为一个受约束的查询编译流程：先确定问题涉及的业务域和表，再生成候选SQL，随后进行语法树校验、权限检查与成本控制，最后通过只读连接执行并记录审计信息 可靠的边界必须位于模型之后：解析SQL抽象语法树，检查语句类型、访问表、危险函数、查询行数和租户过滤条件，然后才允许执行。 对于高风险查询，可以在执行前运行数据库的执行计划分析，但不应直接执行带实际运行效果的分析选项。可根据预估扫描行数、连接方式或成本阈值拒绝查询。 把这三层职责分开后，Text-to-SQL才能从演示功能逐步变成可验证、可回放、可治理的生产能力。
25510编辑于 2026-08-16- 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年03月 MES生产制造执行系统-001.Autofac的使用
SaveEidt", "CreateServices", "Import", "Upload", "Audit", "ModifyPwd" ] }, "Kafka": { //是否使用生产者 UserContext主要作用就是记录用户信息 public class UserContext { ///
/// 为了尽量减少redis或Memory读取,保证执行效率 CacheService.Remove(userId.GetUserIdKey()); } } 3.2.2 ActionObserver ActionObserver记录Action执行的信息 // this.HttpContext = httpContextAccessor.HttpContext; //} /// /// 记录action执行的开始时间 93120编辑于 2023-03-16 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年03月 MES生产制造执行系统-004.Kafka的使用
Kafka的概念包括生产者、消费者、主题、分区、偏移量等。生产者负责向Kafka发送消息，消费者负责从Kafka接收消息，主题是消息的分类，分区是主题的分片，偏移量是消息在分区中的位置。 The Streams API 允许一个应用程序作为一个流处理器，消费一个或者多个topic产生的输入流，然后生产一个输出流到一个或多个topic中去，在输入输出流中进行有效的转换。 The Connector API 允许构建并运行可重用的生产者或者消费者，将Kafka topics连接到已存在的应用程序或者数据系统。 Func, List<string> Topics); ///
/// 批量消费模式-单次消费(消费出当前Kafka缓存的所有数据,并持续监听 300ms,如无新数据生产 "Topic"></param> void Produce(TKey Key, TValue Value, string Topic); /// /// 生产 86720编辑于 2023-03-16 - 来自专栏实验盒
当我用DeepSeek预测AI for BioScience未来3-5年发展趋势
预测未来3-5年AI在生物科学（AI for BioScience）的发展趋势，可以从技术突破、跨学科融合、数据驱动创新以及伦理监管等多个维度进行分析。以下是一些关键趋势的展望： 1. 药物研发的端到端AI化 全流程覆盖：AI将贯穿从靶点发现、化合物生成、ADMET（毒性/代谢预测）到临床试验优化的全链条，缩短药物研发周期（目前平均10年→可能压缩至3-5年）。 总结 未来3-5年，AI将深度重构生物科学的研究范式，从“数据辅助分析”转向“主动设计创造”，并在药物研发、合成生物学、精准医疗等领域实现商业化落地。
67710编辑于 2025-02-05 - 来自专栏Java面试教程
意料之中、要求3-5年的leader，最后选了应届生
大家好，我是了不起，前段时间，了不起在当面试官，挑了许多人给leader去面谈，最后可能是因为把之前某个想走的同事留了下来了，所以对新人没有太多的要求，所以选了应届生。
36100编辑于 2024-11-22 - 来自专栏鲸落学习笔记
C++ 中的字符串数组（5 种不同的创建方式3-5）
theme: channing-cyan highlight: a11y-dark
3K20编辑于 2022-11-14
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