SAP B1_DTW导入BOM

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SAP Business One使用DTW导入更新已经存在的BOM清单，倒冲和人工领料的差异。

BOM导入模板2018.09.20.xls

2019-06-03 上传
bom导入模板，轻松搞定批量编码的bom维护，简单易学快来实现吧。

sap b1 BOM查询

2011-03-12 上传
sap bussiness one bom query code

DTW操作手册

2019-04-15 上传
用于SAP B1管理软件，实现大批量数据导入系统；包括，物料主数据，业务伙伴，各种业务单据等。

def dist_matrix_dtw_window(x,y,window): N = x.shape[0] M = y.shape[0] W = np.max([window, abs(N-M)]) dist_mat_dtw_window = np.zeros((N,M)) for i in range(N): for j in range(M): dist_mat_dtw_window[i,j] = np.inf dist_mat_dtw_window[0,0] = 0 for i in range(N): for j in range(np.max([1,i-W]), np.min([M, i+W])): dist_mat_dtw_window[i,j] = abs(x[i] - y[j]) return dist_mat_dtw_window 的作用是啥

2023-03-05 上传
其中，N和M分别表示x和y的长度，W表示窗口大小，dist_mat_dtw_window是一个N*M的矩阵，用于存储DTW距离。具体实现是通过两个嵌套的for循环来计算每个位置的DTW距离，并且在计算过程中限制了窗口大小。最后返回计算好...

AttributeError: module 'dtw' has no attribute 'accelerated_dtw'

2024-03-05 上传
AttributeError: module 'dtw' has no attribute 'accelerated_dtw' 是一个Python错误，它表示在模块 'dtw' 中没有名为 'accelerated_dtw' 的属性。这通常是因为你尝试访问一个不存在的函数或变量。 可能的原因是：...

def get_stack_distmat_dtw(y,stack_array ): S,N,M = stack_array.shape stack_dist_mat_dtw = np.zeros((N,M), dtype = object) for i in range(N): for j in range(M): ts_pixel = np.zeros((S)) for s in range(S): ts_pixel[s] = stack_array[s,i,j] dist_mat_dtw = dist_matrix_dtw(ts_pixel, y) stack_dist_mat_dtw[i,j] = dist_mat_dtw return stack_dist_mat_dtw每句话的含义

2023-03-05 上传
这是一个关于计算时间序列距离的函数，使用了动态时间规整（DTW）算法。其中，y 是一个时间序列，stack_array 是一个三维数组，表示多个时间序列的堆叠。函数的返回值是一个 N*M 的距离矩阵，其中每个元素都是一个 ...

def get_stack_distmay_dtw_window(y, stack_array, window): S,N,M = stack_array.shape stack_dist_mat_dtw = np.zeros((N,M), dtype = object) for i in range(N): for j in range(M): ts_pixel = np.zeros((S)) for s in range(S): ts_pixel[s] = stack_array[s,i,j] dist_mat_dtw = dist_matrix_dtw_window(ts_pixel, y, window) stack_dist_mat_dtw[i,j] = dist_mat_dtw return stack_dist_mat_dtw的作用’

2023-03-05 上传
这个函数的作用是计算一个二维矩阵中每个元素与一个一维时间序列之间的 DTW 距离，并将结果存储在一个二维矩阵中返回。其中，stack_array 是一个三维矩阵，表示一个时间序列的多个重复采样，y 是一个一维时间序列，...

import math import numpy as np def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): # 时间权重 g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omega = 1 / (1 + exp) return omega def dtw(s, t, alpha, beta): # 计算 DTW 距离 n, m = len(s), len(t) dtw_matrix = np.zeros((n + 1, m + 1)) for i in range(1, n + 1): dtw_matrix[i, 0] = float('inf') for j in range(1, m + 1): dtw_matrix[0, j] = float('inf') dtw_matrix[0, 0] = 0 for i in range(1, n + 1): for j in range(1, m + 1): cost = abs(s[i - 1] - t[j - 1]) omaga = mlwf(alpha, beta, s[i - 1][0], t[j - 1][0]) # 计算时间权重 dtw_matrix[i, j] = cost * omaga + min(dtw_matrix[i - 1, j], dtw_matrix[i, j - 1], dtw_matrix[i - 1, j - 1]) return dtw_matrix[n, m] def calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta): s = np.array(seq1) t = np.array(seq2) return dtw(s, t, alpha, beta) # 示例代码 seq1 = [(1, 10), (2, 20), (3, 30), (4, 40), (5, 41)] seq2 = [(1, 15), (2, 32), (3, 25), (4, 35), (5, 49)] alpha = 0.5 beta = 2 dtw_distance = calculate_dtw(seq1, seq2, alpha, beta) print('DTW距离:', dtw_distance)检查一下有什莫问题

2023-05-11 上传
代码中存在一个拼写错误：第8行的 mlwf 函数中的 omaga 应该为 omega。另外，在调用 calculate_dtw 函数时，seq1 和 seq2 序列中的元素应该是数字，而不是元组。...print('DTW距离:', dtw_distance)

如何调用 对比相似度_dtw(多维)原理与代码实现(python)

2023-09-04 上传
dtw_matrix[i][j] = cost + min(dtw_matrix[i-1][j], dtw_matrix[i][j-1], dtw_matrix[i-1][j-1]) return dtw_matrix[len_a-1][len_b-1] ``` 以上代码实现了DTW算法，其中`series_a`和`series_b`分别表示两个...

ttributeError: module 'dtw' has no attribute 'accelerated_dtw'

2023-08-21 上传
因为在提供的引用内容中没有包含与"AttributeError: module 'dtw' has no attribute 'accelerated_dtw'"相关的信息。请提供更多的上下文或相关引用以便我能够更好地回答你的问题。<span class="em">1</span><span ...
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