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  • 来自专栏苏三说技术

    糟糕,线上库存竟然变成500。。。

    库存显示-500了!" 3年前的这个电话让我记忆犹新。 当时某电商大促,我们自认为完美的分布式架构,在0点整瞬间被击穿。 数据库连接池耗尽,库存表出现负数,客服电话被打爆... : 请求1和请求2都将库存更新成9。 预扣库存是防止商品超卖的终极方案。 秒杀取消后,忘记恢复库存,引发后续超卖。 分布式锁拦截异常流量 预扣库存保证最终准确性 系统平稳支撑了每秒12万次秒杀请求,0超卖事故发生!

    30100编辑于 2025-04-16
  • 来自专栏SAP供应链

    SAP MM VL09试图取消收货报错说某个HU库存

    SAP MM VL09试图取消收货报错说某个HU库存 内向交货单2501949770, 有启用了HUM,如上图。 -完- 写于2021-6-21.

    92200发布于 2021-06-24
  • 来自专栏用户8186044的专栏

    MM库存类型、库存数量、库存金额取值逻辑

    ,SINSM表示质检库存数,SSPEM表示冻结库存数; 2、委外加工特殊库存表MSLB字段LBLAB表示非限制使用库存数,LBINS表示质检库存数,无冻结库存; 3、销售订单库存表MSKA字段KALAB 表示非限制使用库存数,KAINS表示质检库存数,KASPE表示冻结库存数; 4、项目特殊库存表 MSPR字段PRLAB表示非限制使用库存数,PRINS表示质检库存数,PRSPE表示冻结库存数; 5、一般库存表 MARD 字段LABST表示非限制使用库存数,INSME表示质检库存数,SPEME表示冻结库存数,UMLME表示在途库存数。 * 则总库存金额 = 库存数量* QBEW-VERPR / QBEW-PEINH; * 如果取得的QBEW-VPRSV = ‘S’, * 则总库存金额 = 库存数量* QBEW /EBEW-PEINH; * 如果取得的EBEW-VPRSV = ‘S’, * 则总库存金额 = 库存数量* EBEW- STPRS / EBEW-PEINH; *D、如果特殊库存类型为

    1.8K21发布于 2021-09-08
  • 来自专栏全栈程序员必看

    采样方式

    目录 一、随机采样 二、Real-Negative Subsampling 三、加权随机采样 四、拒绝接受采样 五、Metropolis-Hastings ( MH ) 采样 六、吉布斯采样 七、蒙特卡洛采样 ; 2、曝光未点击的item应该是偏正样本,而不是正样本or样本; 3、数据稀疏问题,正负样本数量差距大; 4、长尾分布问题; 一、随机采样 1、实现:在物料池中,随机选择样本; 2、问题:头部效应很重 ,热门item有大量的正样本,而冷物品有大量样本,难以均衡化; 3、改进方式:热门物品作正样本时,降采样;作样本时,过采样; 二、Real-Negative Subsampling 1、实现:训练集中具有较高曝光频率的 item的样本三元组,以这个概率丢弃: 三、加权随机采样 1、实现:根据广的曝光频次对item进行分组,将大于阈值的记为A_high, 小于阈值的为A_low, f(a)为item a的曝光频次, (随机筛选,模型很容易区分出) hard样本(能够增加模型训练难度,可提升模型关注细节的能力) 2、方式: 用其他样本的点击作为样本; 取上一版本的召回排在101~500的样本作为样本; 参考:

    1.2K20编辑于 2022-09-07
  • 来自专栏SAP供应链

    SAP MM 特殊库存之T库存

    SAP MM 特殊库存之T库存 笔者所在的A项目里,销售业务广泛启用了POD功能。VL02N对交货单做了发货过账后物权并没有转移,而是将自有E库存转为一个叫做在途库存的特殊库存里。 移动类型是601+T, 即从SiT(T库存)中发货给客户。看看此时的财务凭证, ? 当然地,除了启用POD会导致出现特殊库存 T以外,启用转储单(STO,比如公司间转储场景)的情况下也会出现T特殊库存:当业务人员创建好STO单据,VL10B创建了交货单,并对交货单执行了发货操作的情况下 实际上,对于这种类型的特殊库存 T 库存,SAP有提供标准报表可供查询使用。 1, T库存查询报表 - MB5T, ? ? 2, T库存查询报表 - MB5SIT, ? ? 3, T库存查询报表 - MB52, We can also see special stock T in MMBE.

    2.6K20发布于 2021-03-01
  • 来自专栏SAP ERP管理实践

    MM在途库存与中转库存

    一、库存调拨、在途库存 库存调拨是库存操作中非常常见的操作,细化下来,我们可以将库存调拨划分为下列所示: 库存调拨类型 库存调拨类型 业务类型描述 工厂内调拨 从同一工厂的库存地点A到库存地点B 公司内调拨 (一步法) 5、 通过带发货单的库存调拨单(二步法) 二、在途库存、中转库存 在途库存、中转库存的形成可能有不同的操作原因,下面以库存转移为例,我们学习讲述三种导致不同的在途库存(中转库存)的库存调拨之间的差异 Order/库存调拨单)形成的在途库存无法直接查看,只能通过未清采购订单间接查看,而未清采购订单与在途库存并不相等(会不准确) 3) 报表MB52显示仓库中库存 事务码MB52可以单独显示中转库存和途中库存 : 1) 不同的库存转储方式的差异比较,移动类型313导致的中转库存是属于特定库存地点下,因此若目标库存地点明确,应使用313类型;移动类型303导致的中转库存是属于特定工厂,而非库存地点下的 2) 在途库存和中转库存信息的保存 移动类型303导致的中转库存记录在表MARC中,中转库存在工厂级别;移动类型313导致的中转库存记录在MARD中,中转库存库存地点级别 通过库存调拨单,导致的在途信息并未记录在库存的表中,只是在表EKET

    3.2K61发布于 2021-04-23
  • 来自专栏全栈程序员必看

    batch内采样

    一般在计算softmax交叉熵时,需要用tf.nn.log_uniform_candidate_sampler对itemid做随机采样。 但是在类似dssm这种双塔模型中,item侧特征除了itemid外,还有其他meta特征,此时样本对itemid做采样后,还需要取相应负样本的meta特征。 为了解决dssm类模型的采样问题,可以取一个batch内其他用户的正样本做为本用户的样本,以解决采样meta特征问题。 NEG为采样个数,batchSize为batch大小。 在每次循环中,通过rand值打乱item_y_temp的行顺序,相当于取其他用户的正样本做为本用户的样本 经历NEG次循环后,item_y的shape变为[(NEG+1)*batchSize, emb_size

    1.9K10编辑于 2022-09-12
  • 来自专栏用户8186044的专栏

    S4 MM培训课程(15)-库存报表库存设定特殊库存

    本节培训时间:2021.5.14-库存报表/库存设定/特殊库存,本节分视频总时长约94分钟。 提醒(务必阅读):在课程文章进行付费阅读之前,请务必确认好再决定是否付费阅读。 本付费课程购买的仅是《S4 MM模块库存报表/库存设定/特殊库存》培训视频部分,本课程一旦付费阅读,概不退费!! 本节课程简介:本节为MM模块第二十六讲,重点讲解采购中的库存报表/库存设定/特殊库存,具体参考本节课程大纲。Catherine Wu老师用用理论结合系统实操给大家予以介绍,欢迎大家的学习! 课程视频如下: 基于S4 HANA之库存报表/库存设定/特殊库存

    77530发布于 2021-06-17
  • 来自专栏全栈程序员必看

    采样_欠采样

    这个时候我们就需要用到采样(negative sampling)的技术。 下面通过Skip-Gram来讲解采样技术。 为了提升训练的速度,减少更新权重的数量,我们就需要对节点进行采样。首先来了解两个概念 postive word 和 negative word。 采样的目的就是在 negative word 中,找出一部分节点进行权重的更新,而不需要全部都更新。 比如我们找 5 个 negative word 节点,最后,我们更新的节点就是 1 个 positive word + 5 个 negative word 节点,总共是 6 个节点。 在这种情况下,需要更新的权重数量是6*400=2400,相比起前面计算的4,000,000,是不是少了很多!

    74120编辑于 2022-08-03
  • 来自专栏全栈程序员必看

    采样的理解

    我对采样理解来自于word2vec算法; 比如说 love 和me两个单词; 使用特殊思维模式;假设整个词汇表只有100个单词;love 表示成one-hot向量; me表示成one-hot向量; 模型输入为love的one-hot向量;模型输出为me的one-hot向量; 假设模型的神经网络结构为100*10*100;输出层100个; 输出层中除了me对应位置的1外,其他全是0;称这为样本;参数数量为 10*100 采样就是从这样样本中抽样;比如说抽取5个;那么在此次梯度更新中就只更新10*5;更新数量为原来的1/20 采样的本质:每次让一个训练样本只更新部分权重,其他权重全部固定;减少计算量;(

    71230编辑于 2022-09-12
  • 来自专栏哆哆Excel

    Thinkphp6之PhpspreadSheet(2)导出数据库存入excel表

    重点:先给自己定一个目标,在thinkphp环境下能在后台导入excel表格到Mysql数据库 Thinkphp6之PhpspreadSheet(2)导出数据库存入excel表 Thinkphp6之PhpspreadSheet 导出数据库存入excel表 一、数据库 二、代码 1.导入相关的类文件 2.一个自定义函数与导出函数 三、在public目录中建立一下文件夹excel,代码一运行就有一个文件为03.xlsx的文件

    2K30编辑于 2022-10-25
  • 来自专栏SAP最佳业务实践

    SAP最佳业务实践:MM–交货与库存调拨(134)-6收货

    4.8 MB5T检查库存调拨状态 该活动执行实际在途库存的检查。 后勤-物料管理-库存管理-环境-库存-在途库存 1. 在 显示在途库存 屏幕中,进行以下输入: 字段名称 用户操作和值 注释 物料 H11 库存调拨订单中物料的物料编号 接收工厂 1100 分销中心 发货工厂 1000 生产工厂 库存转储订单 标识设置 设置库存调拨订单摂的标记 您会看到一份当前在途物料和在途库存调拨订单的概述。这涵盖所有已从供货工厂发出但尚未到达收货工厂的物料。 4.9 MIGO已调拨的物料收货 部分货物到达接收工厂时执行此活动。 1.

    2.4K50发布于 2018-03-28
  • 来自专栏AutoML(自动机器学习)

    【转载】采样算法

    任何采样算法都应该保证频次越高的样本越容易被采样出来。基本的思路是对于长度为1的线段,根据词语的词频将其公平地分配给每个词语:

    81920发布于 2019-01-03
  • 来自专栏SAP ERP管理实践

    MIR6校验时移动平均价为的原因及解决

    问题:在做发票校验(MIRO)时,出现移动平均价(MAP)为的错误(Moving average price for material is negative) ? 原因:发票校验价值(IV Value)与收货价值(GR Value)出现差异,而且IV Value-GR Value>Stock Value,因此造成移动平均价为。 发票校验(IV)时会产生移动平均价(MAP)为的错误。下图为Step1-Step4该物料库存价值(Stock Value)及移动平均价(MAP)的变化情况。 ? 而Stock Value只有300,因此出现移动平均价(MAP)为。 ? 上述场景描述了移动平均价(MAP)下,IV产生价 格差异时SAP的一种过账逻辑。 下图为Step5该物料库存价值(Stock Value)及移动平均价(MAP)的变化情况。 ? 来看一下此时发票校验的Simulation结果。 ?

    2.4K20发布于 2019-09-17
  • 来自专栏SAP供应链

    SAP MM 特殊库存之T库存初探

    SAP MM 特殊库存之T库存初探 笔者所在的A项目里,销售业务广泛启用了POD功能。VL02N对交货单做了发货过账后物权并没有转移,而是将自有E库存转为一个叫做在途库存的特殊库存里。 所以笔者比较少去关注这个功能,也基本很少去关注因这个功能启用后导致库存管理方面的一些不同的地方。A项目给了笔者一个机会,去关注与研习所谓的T库存(在途库存)。 移动类型是601+T, 即从SiT(T库存)中发货给客户。 比如我们看看 681移动类型的物料凭证4900681315/2019, 移动类型681, 实际上,对于这种类型的特殊库存 T 库存,SAP有提供标准报表可供查询使用。 1, T库存查询报表 - MB5T, 2, T库存查询报表 - MB5SIT, 3, T库存查询报表 - MB52, We can also see special stock T in MMBE

    2K00发布于 2021-01-24
  • 来自专栏京东技术

    库存领域核心能力--库存预占 建设实践

    消费者拍下商品订单后,库存系统先为该订单预留库存,这个预留库存的动作被称为库存预占。 在系统中,库存预占主要是对库存数据进行扣减操作。 例:假如一个商品有5个可用库存,订单购买了1个此商品,库存系统需要把可用库存的数量由5扣减为4。 库存预占属于物流核心流程。如果预占能力出问题,可能会导致商品无法正常售卖或者出现超卖。 例:(1)3个数据源都只有1个可用库存,但是订单上数量为2,预占不成功 (2)第一个数据源已经没有库存,其他数据源有库存,但是订单路由到了第一个数据源。 使用商品id、仓库id、库存状态等信息来定位库存id b、操作库存。根据库存id扣减库存,set 当前库存=当前库存+操作量。该步骤mysql会在id上加互斥锁,避免不同线程之间的互相影响。 注:当前物流库存平台需要进行操作的库存数据可以分为仓库库存、逻辑库存、批次库存。其中逻辑库存、批次库存可以看作对某一个仓库库存进行不同维度的拆分。 如何避免死锁 锁排序,保持锁的顺序一致。

    87611编辑于 2024-05-20
  • 来自专栏高级开发进阶

    【JavaP6大纲】功能设计篇:库存超卖问题

    库存超卖问题 针对秒杀建议选择下单扣库存的方式:首先查询redis缓存库存是否充足先扣库存再落订单数据,可以防止订单生成了没有库存的超卖问题扣库存的时候先扣数据库库存,再扣减redis库存,保证在同一个事务里 库存超卖问题是有很多种技术解决方案的,比如悲观锁,分布式锁,乐观锁 悲观锁 采用排他锁(悲观锁) 当用户同时到达更新操作,同时到达的用户一个个执行 在当前这个update语句commit之前,其他用户等待执行 分布式锁 采用Redis的队列实现,用于抢购 先从MySQL读取库存数,放到Redis的队列中 用户直接操作队列,当队列为空时提醒售空 当抢购结束后可执行更新库存表操作 redis分布式锁还是zookeeper

    56030发布于 2021-04-09
  • 来自专栏信数据得永生

    【番外】采样原理

    NCE(噪声对比估计) 采样可以看成 NCE 的特化,所以有必要先讲一下 NCE。 P_0(y | x)}{P_0(y | x) + nN(y)} P(d=1∣y,x)=P(d=1,y∣x)+P(d=0,y∣x)P(d=1,y∣x)​=P0​(y∣x)+nN(y)P0​(y∣x)​ 采样

    1.1K30发布于 2019-02-15
  • 来自专栏生信修炼手册

    矩阵分解NMF

    non-negative matrix factorization,简写为NMF, 翻译为非矩阵分解,属于矩阵分解的一种算法。 对于任意一个非矩阵V,可以将该矩阵划分为两个非矩阵的乘积,图示如下 ? 中,使用NMF的代码如下 >>> import numpy as np >>> X = np.array([[1, 1], [2, 1], [3, 1.2], [4, 1], [5, 0.8], [6, array([[1. , 1. ], [2. , 1. ], [3. , 1.2], [4. , 1. ], [5. , 0.8], [6.

    1.6K60发布于 2021-04-14
  • 来自专栏AI SPPECH

    84_提示:控制hallucination

    test_mean:.4f}") print(f" 改善百分比: {improvement:.2f}%") print(f" p值: {p_value:.6f 这一技术革新由MIT和Google DeepMind联合主导,发表在2025年6月的Nature AI期刊上,代表了提示工程的重要发展方向。 技术生态: 开发工具链: 提示设计工具:辅助设计和优化提示 评估框架:标准化的提示效果评估 部署工具:简化提示系统的部署和管理 开源社区: NegPromptHub:提示共享平台 多模态提示理论:扩展提示理论框架至图像、音频等多种模态 提示标准化:建立跨模型、跨领域的提示标准和评估方法 人机协同提示设计:结合人类专业知识和AI辅助工具设计提示 根据Gartner 2025 提示与其他提示技术结合使用可以取得更好的效果: 正-提示结合:同时提供明确的正向指导和负向约束 少样本与提示结合:通过示例展示正确输出,同时用提示避免错误 角色提示与提示结合:为模型设定专业角色

    44010编辑于 2025-11-16
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