分销系统操作指南:期间管理与盘点流程

1 下载量 177 浏览量 更新于2024-06-29 收藏 1.56MB DOCX 举报
该文档详细介绍了分销系统后台的使用操作,包括期间的开放与关闭、期间结账以及盘点录入的步骤。 1. 期间开放和关闭 在分销系统中,期间的开放和关闭是非常关键的步骤,因为它直接影响到业务单据的处理。例如,为了在5月进行操作,首先需要在9302期间开放中选择开始时间,并按照销售、库存、应付、资金、总账的顺序依次打开。每次打开期间只能操作两个月,且在当月未打开期间的情况下,无法处理调拔单、出库单、入库单等业务。因此,建议在每月月底(如6月29日至30日)开启下个月(7月)的期间。 2. 9302期间结账 结账需谨慎,确保当月的所有业务单据已完成。一旦结账,将无法再处理已结账月份的单据。例如,2月份结束时,应在2月15日前完成1月份的所有账务处理。结账同样按照销售、库存、应付、资金、总账的顺序进行,每项操作之间要设定时间间隔,比如销售结账后10分钟进行库存结账。设置好时间后,执行结账操作,系统将在指定时间自动进行后台结账。 3. 盘点录入 盘点前,门店应提前两天通知分公司仓库暂停发货,避免库存数据不准确。盘点完成后,需在系统中录入盘点结果。首先创建盘点电子表格,确保配件码数统一,如都以S码计。然后在系统中新建盘点单,选择盘点日期、业务类型为“全盘”,并指定盘点的仓库。接着,将整理好的盘点表格另存为CSV格式,删除中文和空行,仅保留货号、总量和码数。在B列插入空列,保存并关闭。在系统中导入此CSV文件,检查并纠正可能的错误,确认无误后返回所有数据,对比单品数量,若有误则需修正后重新导入。 以上操作流程对分销系统的正常运行至关重要,确保了数据的准确性和业务流程的顺畅。在实际操作中,务必严格按照步骤进行,以防止数据混乱或丢失,保证分销系统的高效运作。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行