oracle ebs r12.2 系统 管理 最新

时间: 2023-10-30 09:03:41 浏览: 79
Oracle EBS R12.2是一套最新的企业资源规划(ERP)系统,由Oracle公司开发和维护。它为企业管理提供了全面的解决方案,包括财务管理、供应链管理、人力资源管理和项目管理等功能。 在Oracle EBS R12.2系统管理中,有几个最新的特性和功能。首先,该系统引入了Oracle数据库12c,这是一款强大的数据库管理系统,具有高可用性、可扩展性和安全性。数据库的性能和灵活性得到了进一步的提升,使用户能够更好地管理和分析海量数据。 其次,Oracle EBS R12.2采用了新的用户界面设计,提供了更直观和用户友好的体验。用户界面进行了重新设计,使得在不同设备上的访问更加统一和便捷。这些改进提高了用户的工作效率,帮助用户更轻松地进行系统管理操作。 此外,新版本的Oracle EBS R12.2还加强了系统的安全性。通过新的安全功能和增强的访问控制,可以更好地保护企业的数据和资源。管理员可以为用户分配不同的权限和角色,以确保系统只能被授权人员访问和操作。 最后,Oracle EBS R12.2还改进了系统的可升级性和维护性。系统升级过程变得更加简单和自动化,减少了系统升级带来的停机时间和风险。同时,系统维护过程也变得更加高效,管理员可以更轻松地管理和维护系统的各个方面。 综上所述,Oracle EBS R12.2是一套功能强大、易于使用和安全可靠的系统管理解决方案,为企业提供了全面管理的支持。通过引入最新技术和功能,它能够帮助企业提升效率、降低成本,并更好地满足日益变化的业务需求。
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oracle ebs 最新成本管理手册

Oracle EBS最新成本管理手册是一本全面介绍Oracle EBS中成本管理功能的参考手册。该手册详细介绍了Oracle EBS系统中成本管理模块的各项功能和操作流程,包括成本的计算、分配和核算等内容。 在这本手册里,读者可以了解到如何在Oracle EBS系统中设置成本管理相关的参数和选项,以及如何进行成本的计算和核算。手册中还包括了实际操作的步骤和示例,方便读者理解和掌握相关的操作技巧。 此外,手册还介绍了Oracle EBS系统中成本管理的最佳实践和常见问题的解决方法,使读者能够更好地利用系统的功能来管理和控制成本。手册内容涵盖了成本管理的各个方面,包括原材料成本、生产成本、库存成本等,适用于不同行业和企业规模的用户。 总的来说,这本手册是一本非常实用的参考资料,对于使用Oracle EBS系统进行成本管理的用户来说是一本不可多得的工具书。它不仅可以帮助用户更好地了解和掌握系统的成本管理功能,还可以帮助他们解决实际操作中遇到的问题,提高工作效率,进而提升企业的成本控制能力。

Oracle EBS的付款计划管理功能

Oracle EBS的付款计划管理功能是用于管理企业的付款计划和付款过程的功能模块。它可以帮助企业提高财务管理的效率和准确性,实现对供应商付款的精确控制和管理。 具体来说,Oracle EBS的付款计划管理功能可以帮助企业实现以下功能: 1. 创建和维护付款计划,包括付款日期、付款方式、付款金额、付款周期等信息。 2. 自动化付款过程,提高付款效率和准确性,减少错误和漏洞。 3. 实现对供应商付款的控制和管理,包括审核和批准付款,管理供应商账户和付款历史记录等。 4. 提供实时的付款信息查询和报告功能,以便企业随时了解付款情况和财务状况。 总之,Oracle EBS的付款计划管理功能是一个强大的财务管理工具,可以帮助企业提高效率、降低成本,并确保财务管理的准确性和可靠性。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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