adso dso 区别

时间: 2023-11-24 19:03:05 浏览: 42
ADSO和DSO都是指公司的平均应收账款周转时间,也就是说两者都是用来衡量公司收款效率的指标。但它们之间有一些区别。 首先,ADSO指的是平均日销售额应收账款周转时间,它是通过将公司的应收账款除以平均日销售额来计算的,因此ADSO能够更直接地反映出公司的销售活动对收款速度的影响。 而DSO则是指天数销售应收账款周转时间,它是通过将公司的应收账款除以平均日销售额再乘以365天来计算的,这就意味着DSO更多地体现了公司全年的销售活动对收款速度的影响。 其次,ADSO一般用于衡量每日销售额相对较大的公司的收款效率,因为ADSO能够更直接地反映出销售活动对收款速度的影响,所以对于日销售额较大的公司,ADSO更适用。 而DSO则更适用于衡量全年销售额相对较大的公司的收款效率,因为DSO更多地体现了公司全年的销售活动对收款速度的影响,所以对于全年销售额较大的公司,DSO更适用。 综上所述,ADSO和DSO虽然都是用来衡量公司的收款效率,但在计算方法和适用范围上有一些区别,了解这些区别有助于更准确地评估公司的财务状况。
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HANA Eclipse里面如何删除ADSO 数据

在 HANA Eclipse 中删除 Advanced DataStore Object (ADSO) 的数据可以通过以下步骤实现: 1. 打开 HANA Eclipse 并连接到 HANA 数据库。 2. 在左侧的导航栏中找到并打开您的数据仓库项目。 3. 在项目中找到您要删除数据的 ADSO,右键单击该 ADSO 并选择 "Open"。 4. 在打开的 ADSO 中,单击 "Data" 选项卡,然后选择 "Manage" 按钮,接着选择 "Delete Data" 选项。 5. 在弹出的窗口中,选择要删除的数据的时间范围。如果要删除所有数据,请选择 "All" 选项。 6. 点击 "Execute" 按钮开始删除数据。 7. 系统将提示您确认删除操作,请选择 "Yes" 确认。 8. 删除操作完成后,系统将显示删除的行数和删除操作的状态。 需要注意的是,删除 ADSO 的数据是一项敏感操作,必须谨慎处理,以免意外删除或影响正常业务。建议在进行此操作之前备份数据,并尽可能在非生产环境中进行测试。

dso statistics

DSO (Days Sales Outstanding) is a financial metric that measures the average number of days it takes for a company to collect payment after a sale has been made. It is calculated by dividing the accounts receivable balance by the total credit sales for a period and then multiplying by the number of days in that period. DSO is an important metric for businesses as it indicates how efficiently they are collecting payments from customers. A high DSO can indicate that a company is struggling to collect payments and may be experiencing cash flow problems, while a low DSO indicates that a company is collecting payments quickly and has good cash flow. To improve DSO, companies can implement strategies such as offering incentives for early payment, improving their credit policies and procedures, and using technology to streamline the invoicing and payment process.

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2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

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