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集团架构模型与单公司架构模型ERP解决集团管控问题的区别 架构的理解 集团架构模型：在同一个账套中，将集团下所有公司或工厂进行集中管理； 单公司架构模型：集团下不同的公司或工厂，需要用不同的账套进行独立管理； 基础资料 业务模型：集团A项下有三家分子公司X、Y、Z,且都需要使用一个原料“010-000-000” 集团架构模型的ERP: 集团统一维护一套基础资料，各分子公司直接引用：只需要在集团A下建一个物料编号“010-000-000”，X、Y、Z分别引用即可，不需要分别在X、Y、Z下新建三次。 单公司架构模型的ERP： 各分子公司分别建立各自账套中的基础资料：需要在X，Y，Z下分别建物料编号“010-000-000” ，且需要人工确认唯一性。 集团架构模型相对单公司架构模型的ERP的优越性： 1）避免各分子公司单独、反复录入数据，确保基础数据的统一性、唯一性； 2）节约系统资源、减少冗余数据、提升系统利用率； 3）减少人工的重复劳动，提高人员作业效率； 4）为集团财务、业务一体化提供统一的归集元素，是实现真正的集团化管控的最基本要求之一; 公司间业务协同 业务模型：X、Y是二家公司，“X”是生产工厂，“Y”为销售公司，X是Y的供应商，二公司间按预定的协议价结算。那么： Y公司的采购订单确认后成为X公司的销售订单； X公司的销售发票确认后成为Y公司的采购发票；

编写程序的最初期就引入安全的概念还处于起步阶段，软件业巨头微软公司在这方面做出了贡献，微软公司共享了其内部软件开发生命周期(Software Development Lifecycle)框架免费的模式和工具。Fortify和Cigital结合了目前市场上应用最为成功的九种不同软体安全标准的长处，研究人员还广泛的访问了包括EMC、微软、Adobe等知名软体厂商在内的25家厂商，从中吸取了很多软体安全领域的经验和教训，最终形成了构建安全的成熟模式(Building Security In a Maturity Model，BSIMM)，现在金融服务公司开始在BSIMM中分析安全编码策略和方法。 　　但是在经济衰退预算紧缩的时期，目前还不清楚是否会有企业愿意投资于安全开发计划。Forrester研究公司和Veracode的调查发现，45%的公司表示，程序安全是他们整个安全策略的重要组成部分，但是他们会将该计划推迟到下一个预算周期。大约有18%的企业表示他们的程序安全资金预算将保持不变。 　　资金只是其中一个问题，调整应用程序卡法同样是企业文化上的大转变，BSIMM和OpenSAMM发起了安全代码编写的新格局，但是将这些概念在企业内广泛部署并不容易。 　　“这对于安全市场而言是好事，提高了应用程序开发的安全意识，但是企业会部署吗?这就像早期的网络漏洞扫描一样，有太多需要安全专家去部署，

演讲嘉宾 | 王晶（华为云人工智能高级算法工程师王晶） 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 近期，由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会（AI ProCon 2019）在北京举办。在计算机视觉技术专题，华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了“文字识别服务的技术实践、底层框架及应用场景”的主题演讲。 演讲的第一部分，他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展。第二部分是华为云文字识别服务关键能力、关键技术，以及落地过程中遇到的“坑”，这对其他人工智能产品甚至以数据为驱动的产品都具有实践参考意义。第三部分，他主要介绍了文字识别应用场景以及典型的落地方案 在王晶看来，虽然现在人工智能很火，但真正能落地的场景比较少，能大规模应用的场景更是少之又少，不过，文字识别服务在经典落地场景中显然有一席之地。 以下为王晶演讲内容实录，由AI科技大本营（ID:rgznai100）整理： 文字识别基本概述和最新进展 几年前我们开始做服务的时候心里还是比较忐忑的，因为文字识别听起来没有像人脸识别或者自动驾驶那么高大上，但是后来证明我们的选择是非常对的，现在这个产品基本上是整个华为云EI部门的明星产品，应用范围非常广。 先说一个概念，光学字符识别，英文简写是OCR。它的意思是将图片、PDF中文字转换为可编辑的文本文件。首先是检测过程

这些商业分析模型被全球著名咨询公司广泛应用于很多行业的战略制定。无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务。是企业必备的战略制定参考手册。 1. 波特五种竞争力分析模型 被广泛应用于很多行业的战略制定 波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中，无论是国内还是国际，无论是提供产品还是提供服务，竞争的规则都包括在五种竞争力量内。 这五种竞争力就是 企业间的竞争、潜在新竞争者的进入、潜在替代品的开发、供应商的议价能力、购买者的议价能力。 这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。 竞争对手 企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此，公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。 影响行业内企业竞争的因素有：产业增加、固定(存储)成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。 新进入者 企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕，他们的存在将使企业做出相应的反应，而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。 影响潜在新竞争者进入的因素有：经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。 购买者 当用户分布集中、规模较大或大批量购货时

Java内存模型详解 前几天，发了一篇文章，介绍了一下 JVM内存结构、Java内存模型以及Java对象模型之间的区别 。有很多小伙伴反馈希望可以深入的讲解下每个知识点。Java内存模型，是这三个知识点当中最晦涩难懂的一个，而且涉及到很多背景知识和相关知识。 网上有很多关于Java内存模型的文章，在《深入理解Java虚拟机》和《Java并发编程的艺术》等书中也都有关于这个知识点的介绍。但是，很多人读完之后还是搞不清楚，甚至有的人说自己更懵了。本文，就来整体的介绍一下Java内存模型，目的很简单，让你读完本文以后，就知道到底Java内存模型是什么，为什么要有Java内存模型，Java内存模型解决了什么问题等。 本文中，有很多定义和说法，都是笔者自己理解后定义出来的。希望能够让读者可以对Java内存模型有更加清晰的认识。当然，如有偏颇，欢迎指正。 为什么要有内存模型 在介绍Java内存模型之前，先来看一下到底什么是计算机内存模型，然后再来看Java内存模型在计算机内存模型的基础上做了哪些事情。要说计算机的内存模型，就要说一下一段古老的历史，看一下为什么要有内存模型。 内存模型，英文名Memory Model，他是一个很老的老古董了。他是与计算机硬件有关的一个概念。那么我先给你介绍下他和硬件到底有啥关系。 CPU和缓存一致性 我们应该都知道，计算机在执行程序的时候

11.1 变化是永恒的 又是一个周三，快要下班了，老大突然拉住我，喜滋滋地告诉我:“牛叉公司很满意我们做的模型，又签订了一个合同，把奔驰、宝马的车辆模型都交给我们公司制作了，不过这次又额外增加了一个新需求：汽车的启动、停止、喇叭声音、引擎声音都由客户自己控制，他想什么顺序就什么顺序，这个没问题吧?” 看着老大殷切的目光，我还能说啥？非常肯定地点头，“没问题！”，加班加点做呗，“再苦再累就当自己二百五！再难再险就当自己二皮脸！与君共勉！”这句话说出了俺的心声。 那任务是接下来，又是一个时间紧，工程量大的项目，为什么是“又”呢？因为基本上每个项目都是如此，我该怎么来完成这个任务呢？ 首先我们分析一下需求，奔驰、宝马都是一个产品，他们有共有的属性，牛叉公司关心的是单个模型的运行过程：奔驰模型A是先有引擎声音，然后再响喇叭；奔驰模型B是先启动起来，然后再有引擎声音，这才是牛叉公司要关心的，那到我们老大这边呢，就是满足人家的要求，要什么顺序就立马能产生什么顺序的模型出来，我就负责把老大的要求实现出来，而且还要是批量的，也就是说牛叉公司下单订购宝马A车模，我们老大马上就找我“生产一个这样的车模，启动完毕后，喇叭响一下”，然后我们就准备开始批量生产这些模型。由我生产出N多个奔驰和宝马车辆模型，这些车辆模型的都有run()方法，但是具体到每一个模型的run()方法中间的执行任务的顺序是不同的

阅读对象 只要你想读，你就读呗！最好点个赞再走。。。:-) 本文尽量通过例子和直观描述，来说明人工智能中机器学习和数据挖据的主要概念，分类，和使用方法，并通过例子描述如何使用它来促进公司业务发展。虽然标题偏技术，但内容涵盖面较广，涉及业务，产品，技术等多方面。主要目的是说清楚公司如何使用数据挖据为业务提速，所以推荐的阅读对象，是公司中高级运营管理人员，创始人。但并不一定合适人工智能，数据挖据的技术专家，因为它基本不涉及人工智能和数据挖据的底层技术，也不涉及深层次的数学原理和算法研究。 前言 近年来，人工智能，大数据是一个非常热门的词汇。与一些更加前沿的科技例如量子计算，神经网络，虚拟现实，区块链等等不同，这一类技术里面，已经有一些分类，实实在在地被商用并且产生了可观的效益。简单地说，本文所描述的数据挖据相关内容，事实上就是人工智能和大数据的一种结合。 哪儿有数据挖掘哪儿就有“啤酒与尿布”， “沃尔玛啤酒和尿布的故事”这个经典的案例是从事这行研究的人都知道的一个故事，说的是沃尔玛超市（Walmart）会在周末时把啤酒移到尿布货架的未端，这是因为沃尔玛的数据挖掘专家告诉老板，他们的研究结果显示男士通常会在周末购买尿布，而他们同时也喜欢在周末喝啤酒，如果放在一起那肯定会提升销售，老板照做了，结果啤酒销售果然增加了40%以上。。。很想知道这个经典案例是真实的还是为了宣传数据挖掘而制造的