SAP M8147 不可能为条目** KDM**确立帐户
时间: 2024-08-14 16:02:20 浏览: 57
SAP M8147错误“不可能为条目KDM确立帐户”通常是针对SAP Materials Management (MM)模块中的库存管理功能而言。KDM(Key Document Matrix)在SAP中用于存储和组织各种采购、销售和其他交易相关的文档。这个错误表明系统无法为指定的KDM条目创建或关联一个会计科目(Account),可能是由于以下几个原因:
1. 账户不存在:账户编码在系统中可能未正确配置,或者已经被删除。
2. 权限限制:当前用户可能没有足够的权限去建立或修改KDM与会计科目之间的关系。
3. 数据输入错误:可能在录入采购订单或其他涉及KDM的交易时,账户字段填写有误。
4. 系统配置问题:如果公司使用了特殊的业务规则或定制,这可能导致该类型的条目不允许直接关联会计科目。
解决这个问题,管理员需要检查财务会计和物料管理之间的接口配置,确保账户存在并且用户的权限允许他们进行此类操作。同时,也应核查输入的数据是否准确无误。
相关问题
计算kdm生物年龄的r代码
计算KDM (Krüppel-like factor 9 lysine demethylase) 生物年龄的R代码如下:
```
# 加载必要的库
library(randomForest)
library(caret)
# 读取训练数据
train_data <- read.csv("train_data.csv")
# 提取特征和标签
features <- train_data[, 1:5]
labels <- train_data$age
# 设置随机种子
set.seed(123)
# 创建交叉验证的控制参数
ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", repeats = 3, summaryFunction = defaultSummary)
# 训练随机森林模型
rf_model <- train(features, labels, method = "rf", trControl = ctrl)
# 读取测试数据
test_data <- read.csv("test_data.csv")
# 使用训练好的模型预测生物年龄
predicted_age <- predict(rf_model, newdata = test_data)
# 打印预测结果
print(predicted_age)
```
上述代码假设训练数据保存为"train_data.csv",包括5个特征列和1列年龄标签。 测试数据保存为"test_data.csv",也包含同样的特征列。
在代码中,我们使用了随机森林算法来建立模型,并使用重复交叉验证的方法来对模型进行评估。最后,我们使用训练好的模型对测试数据进行预测,并打印出预测结果。
请注意,在实际应用中,你可能需要根据具体的数据和需求进行适当的调整和优化。
开发环境:kdm v5 报错内容:Error: Flash Download failed - Target DLL has been cancelled
感谢提供更多细节。"Error: Flash Download failed - Target DLL has been cancelled" 这个错误通常是由于以下几个原因造成的:
1. 连接问题:请确保你的开发板正确连接到计算机,并且连接稳定。检查串口或USB连接线是否插好,是否选择了正确的端口。
2. 调试器驱动问题:确认你的调试器驱动程序是否正确安装并能正常工作。你可以尝试重新安装或升级调试器驱动程序。
3. 目标芯片问题:检查你的目标芯片是否正确选择,并且与你的开发环境兼容。确保选择的芯片型号与你实际使用的芯片型号一致。
4. 调试器配置问题:确保你的调试器配置正确,包括时钟频率、接口类型等。有些开发环境需要手动配置调试器参数。
5. 权限问题:如果你是在管理员权限下运行开发环境,可以尝试以管理员身份重新启动开发环境,然后再次尝试上传软件。
如果以上方法都没有解决问题,你可以尝试以下几个步骤:
1. 重启计算机和开发板,然后再次尝试上传软件。
2. 更新开发环境和调试器驱动程序到最新版本。
3. 在其他计算机上尝试上传软件,以确定是不是计算机的问题。
如果问题仍然存在,可能需要进一步检查硬件连接或联系开发工具的技术支持团队获取帮助。