### 用友维护人员常用SQL脚本解析与应用 #### 一、查询用友版本号 ```sql use ufsystem go select * from UA_Version go ``` **知识点解析：** - **ufsystem** 数据库是用友系统的管理数据库，存储了关于用友系统的基本配置信息。 - **UA_Version** 表存储了用友系统的版本信息，包括安装的版本号等。 - 通过此脚本可以快速检查用友系统的具体版本，这对于确保使用的补丁和升级包与当前系统版本兼容至关重要。 #### 二、查看系统用户信息 ```sql use ufsystem select cUser_Id as 操作员编码, cUser_Name as 操作员名称, nState as 是否停用, iAdmin as 是否帐套主管理, cDept as 所属部门, cBelongGrp as 所在组, nState as 是否停用 from UA_User ``` **知识点解析：** - **UA_User** 表包含了所有用友系统中的用户信息。 - 此脚本展示了如何查询用户的编码、名称、状态、是否为帐套主管、所属部门、所在组等信息。 - **iAdmin=1** 代表该用户拥有帐套主管的身份，通常用于管理和维护帐套。 - **nState=1** 表示该用户已被停用，无法登录系统。 #### 三、查看具有帐套主管身份的操作员 ```sql select cUser_Id as 操作员编码, cUser_Name as 操作员名称 from UA_User where iAdmin = 1; ``` **知识点解析：** - **iAdmin** 字段用来标记用户是否为帐套主管。 - 通过此查询可以快速筛选出所有帐套主管，便于对他们进行管理或分配额外的任务权限。 #### 四、查看被停用的操作员 ```sql select cUser_Id as 操作员编码, cUser_Name as 操作员名称 from UA_User where nState = 1; ``` **知识点解析：** - **nState** 字段用来标记用户是否被停用。 - 该脚本用于列出所有被停用的用户，这对于安全审计或者重新激活用户非常有用。 #### 五、帐套主子表相关信息 - **帐套主表 (ua_account):** - **cAcc_Id** (账套号) - **cAcc_Name** (账套名称) - **cAcc_Path** (账套路径) - **iYear** (启用会计期年) - **iMonth** (启用会计期月) - **cAcc_Master** (账套主管) - **cCurCode** (本币代码) - **cCurName** (本币名称) - **cUnitName** (单位名称) - **cUnitAbbre** (单位简称) - **cUnitAddre** (单位地址) - **cUnitZip** (邮政编码) - **cUnitTel** (联系电话) - **cUnitFax** (传真) - **cUnitEMail** (电子邮件) - **cUnitTaxNo** (税号) - **cUnitLP** (法人) - **cEntType** (企业类型) - **cTradeKind** (行业类型) - **cIsCompanyVer** (是否集团版) - **cDomain** (域名) - **cDescription** (备注) - **cOrgCode** (机构编码) - **iSysID** (账套内部标识) - **帐套子表 (ua_account_sub):** - **cAcc_Id** (账套号) - **iYear** (账套年度) - **cSub_Id** (模块标识) - **bIsDelete** (是否删除) - **bClosing** (是否关闭) - **iModiPeri** (会计期间) - **dSubSysUsed** (启用会计日期) - **cUser_Id** (操作员) - **dSubOriDate** (启用自然日期) **知识点解析：** - 帐套是用友系统中的基本单位，每个账套对应一个独立的企业或组织。 - **ua_account** 表包含了帐套的基本信息，如账套号、名称、路径等。 - **ua_account_sub** 表存储了账套的年度和其他模块的具体信息。 - **bClosing** 字段用于标记该年度是否已关闭，关闭后通常不允许对上一年度的数据进行修改。 #### 六、关闭上一年度的脚本 ```sql select * from ua_account_sub where cAcc_Id = '002' and iYear = 2008 update ua_account_sub set bClosing = 0 where cAcc_Id = '002' and iYear = 2008 ``` **知识点解析：** - 当用户从其他机器上做了账套升级并拷贝回来时，可能需要手动关闭上一年度。 - 此脚本用于查询并更新特定账套特定年度的状态，将其设置为未关闭状态。 #### 七、清除异常任务及单据锁定 ```sql use ufsystem delete from ua_task delete from ua_tasklog go delete from ufsystem..ua_task delete from ufsystem..ua_tasklog go Select * From ua_task Where (cacc_id='***') -- 注：（***为账套号） ``` **知识点解析：** - 在用友系统中，长时间未完成的任务可能会导致系统异常，此脚本用于清除这些异常任务及其日志记录。 - **ua_task** 和 **ua_tasklog** 表分别存储了正在进行的任务和任务的日志信息。 - 清除异常任务有助于提高系统的稳定性和响应速度。 #### 八、解决科目锁定问题 ```sql use UFDATA_002_2008 select ccode as 科目编码, cauth as 功能名称, cuser as 用户名, cmachine as 机器名 from GL_mccontrol delete from GL_mccontrol ``` **知识点解析：** - 科目锁定问题是指某个科目被用户锁定，导致其他用户无法对该科目进行操作。 - **GL_mccontrol** 表存储了科目锁定的相关信息，包括科目编码、锁定的用户、机器名等。 - 通过查询此表可以找出被锁定的科目以及锁定的用户信息，进而采取措施解锁。 #### 九、获取数据表的所有列名 ```sql select * from ufsystem..ua ``` **知识点解析：** - 获取一个数据表的所有列名对于进行数据迁移、备份或审计非常重要。 - 可以通过查询 SYSTEMOBJECT 和 SYSCOLUMN 表来实现这一目标。 - 此处提供了一个查询的基础框架，但完整的 SQL 语句需要根据实际需求进一步完善。 这些SQL脚本不仅涵盖了用友系统中常见的维护操作，还提供了处理特殊情况的方法。通过对这些脚本的理解和应用，用友系统的维护人员能够更高效地管理数据库，确保系统的稳定运行。

kernel_xiaomi_cepheus-2:小米米9（cepheus）的内核源代码|英特尔:registered:开发人员专区基于CAF标签LA.UM.9.1.r1-07500-SM​​xxx0.0 | 4.14稳定合并

《基于SpringBoot的医护人员排班系统的设计与实现》 本课题旨在设计并实现一个基于SpringBoot的医护人员排班系统，以提升医疗机构的工作效率，优化排班流程，确保医护人员的合理分配与休息，同时保证医院的统一管理和个性化需求。系统采用软件生命周期开发方法，自顶向下，逐步细化，以实现对各个科室医护人员排班信息的有效维护。 1. 选题意义： 医护人员排班系统对于医院运营至关重要。科学合理的排班能够提高医疗服务的质量，减少医护人员过度劳累的情况，从而保障医护人员的身心健康，提升工作效率。此外，规范化的排班管理还有助于医院的规范化运营，避免资源浪费，确保医疗服务的连续性和稳定性。 2. 研究内容： 本系统使用Java语言开发，利用SpringBoot框架构建，采用MySQL作为数据库，运行环境为Windows 7及以上版本，部署在Tomcat 7.0以上的WEB服务器上。系统包含管理员和医护人员两个角色。管理员可进行医院信息、医护信息、排班信息等多方面的管理，而医护人员则能查看和修改自己的个人信息及排班情况。 3. 研究方法： (1) 文献研究法：通过查阅中国知网、谷歌学术等资料，收集国内外医护人员排班系统的研究成果，分析其概念、方法和解决方案。 (2) 现场调研法：实地调查医院的排班流程，了解存在的问题和挑战，收集第一手数据。 (3) 分析归纳法：结合当前排班系统的实际情况，借鉴国外经验，提出适合我国医疗机构的排班系统设计方案。 4. 技术实现： 系统开发将利用SpringBoot的便捷性、高效率和模块化特性，结合MySQL数据库的强大数据处理能力，构建稳定可靠的后台服务。前端界面将采用Vue.js框架，提供友好的用户交互体验。 参考文献涉及多个领域，包括医护人员排班软件的开发与应用、医院科室排班信息化平台构建、数字化手术室管理系统、手术排班系统设计等，为本课题提供了丰富的理论基础和技术参考。 通过以上研究，预期构建的系统将有效解决医护人员排班中的诸多问题，如信息管理的繁琐、排班不均衡等，同时为医院管理层提供决策支持，促进医疗服务质量的提升。

随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用，管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了医护人员排班系统的开发全过程。通过分析医护人员排班系统管理的不足，创建了一个计算机管理医护人员排班系统的方案。文章介绍了医护人员排班系统的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。 本医护人员排班系统管理员，医护。管理员功能有个人中心，医院信息管理，医护信息管理，医护类型管理，排班信息管理，排班类型管理，科室信息管理，投诉信息管理。医护人员可以修改自己的个人信息，查看自己的排班信息，查看我的收藏信息。因而具有一定的实用性。 本站是一个B/S模式系统，采用Spring Boot框架，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得医护人员排班系统管理工作系统化、规范化。本系统的使用使管理人员从繁重的工作中解脱出来，实现无纸化办公，能够有效的提高医护人员排班系统管理效率。

医护人员排班-医护人员排班系统-医护人员排班系统源码-医护人员排班管理系统-医护人员排班管理系统java代码-医护人员排班系统设计与实现-基于springboot的医护人员排班系统-基于Web的医护人员排班系统设计与实现-医护人员排班网站-医护人员排班网站代码-医护人员排班平台-医护人员排班平台代码-医护人员排班项目-医护人员排班项目代码-医护人员排班代码 1、技术栈：java,springboot,vue，ajax，maven，mysql，MyBatisPlus等 开发语言：Java 框架：SpringBoot JDK版本：JDK1.8 数据库：mysql 5.7 数据库工具：SQLyog/Navicat 开发软件：eclipse/myeclipse/idea Maven包：Maven 浏览器：谷歌浏览器 2、系统的实现 用户信息 图片素材 视频素材 摘 要 I 目 录 III 第1章 绪论 1 1.1选题动因 1 1.2背景与意义 1 第2章 相关技术介绍 3 2.1 MySQL数据库 3 2.2 Vue前端技术 3 2.3 B/S架构模式 4 2.4 ElementUI介

TableConvertTool 简介 机甲转表工具 主要功能 一键生成对应的脚本，Tab文件 开发环境 python 3.7，pip 结，纱 拉子模块： > git submodule update --init --recursive 创建python venv（可选）： > python -m venv venv > venv\Scripts\activate.bat 安装python要求： > python -m pip install -U pip > python -m pip install -U setuptools > pip install -r requirements.txt 安装节点要求： > cd miniperf/ui > yarn install > yarn dev 跑： > python -m miniperf.app 包装：（仅Window

深度学习驱动的复杂环境下人员异常行为精准检测系统：多目标检测跟踪实现摔倒、越线、徘徊、拥挤检测 - 基于YoloV3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用,基于深度学习的人员异常行为检测系统：多目标检测与跟踪实现摔倒、越线、徘徊及拥挤检测——Yolov3+DeepSort在TensorFlow框架下的应用。,人员异常行为检测 基于深度学习的人员异常行为检测，多目标检测+多目标跟踪实现人员摔倒检测，越线检测，徘徊检测，拥挤检测，yolov3+deepsort,tensorflow ,核心关键词：深度学习；人员异常行为检测；多目标检测；多目标跟踪；摔倒检测；越线检测；徘徊检测；拥挤检测；Yolov3；DeepSort；TensorFlow；,深度学习多目标检测跟踪：摔倒、越线、徘徊、拥挤行为检测

《基于Python的数据分析师招聘岗位人员数据分析与可视化》 在当今数据驱动的时代，数据分析师成为了各行各业炙手可热的职位。Python作为一门强大的编程语言，因其易学性、丰富的库支持和广泛的应用领域，成为了数据科学领域的首选工具。本项目旨在通过Python对数据分析师招聘岗位的人员数据进行深度分析和可视化，以揭示人才市场的需求趋势、技能要求以及可能的职业发展路径。 我们需要获取相关数据。这通常包括招聘网站上的职位发布信息，如职位名称、工作职责、所需技能、工作经验、学历要求等。这些数据可以通过网络爬虫技术自动抓取，Python中的BeautifulSoup、Scrapy等库能帮助我们高效地完成这一任务。 在数据清洗阶段，我们需要处理缺失值、异常值和重复值。Pandas库提供了强大的数据处理功能，如dropna()、fillna()、drop_duplicates()等函数，可以方便地对数据进行预处理。此外，还需将非结构化文本信息（如职位描述）转化为结构化数据，以便进一步分析。 接着，我们使用统计分析方法探究不同因素之间的关系。例如，可以使用matplotlib或seaborn库进行数据可视化，观察学历、工作经验与薪资水平之间的关联；使用groupby()函数分组分析，了解不同城市、行业的职位需求差异。 对于技能要求，我们可以使用词频分析来找出最常见的技能关键词。nltk和spaCy等自然语言处理库可以帮助我们进行文本分析，找出最受雇主青睐的数据分析技能。此外，还可以通过聚类算法（如K-means）对职位进行分类，探索不同类别职位的特征。 在数据可视化方面，除了基础的条形图、饼图、直方图外，还可以利用seaborn的pairplot或FacetGrid创建多维散点图，展示数据的分布和关联。此外，热力图可以清晰地展示技能需求的相对频率，而词云则直观地展现职位描述中的高频词汇。 我们可以构建预测模型，如线性回归或决策树，预测未来数据分析师的市场需求和薪资趋势。这有助于求职者和企业做出更明智的决策。 总结，本项目运用Python进行数据分析师招聘岗位的数据挖掘，通过分析和可视化揭示了人才市场的动态，为求职者提供了就业指导，为企业的人才招聘策略提供了数据支持。Python的强大功能使得这个过程既高效又深入，充分体现了数据科学在人力资源管理中的价值。

该数据是通过裁剪人员后的图片，进行图像中手机的标注，适用于业务场景为先进行人员检测，再对人员图像中手机进行二次检测。 里面含有打电话数据共8201张，已进行标注和调整，有VOC标注格式和yolo标注格式两种，可直接用于YOLO的训练。也可转为自己想用的其他格式。 另有人员未打电话数据集10000多张，无标注内容。结合打电话数据集，可适用于分类模型的训练。 数据场景种类多，数据量大，数据质量高，实测yolov5目标检测训练效果好，模型可通用于各种场景下的识别，实际现场识别准确率能达到90%。

CISP-PTE注册信息安全专业人员渗透测试工程师-认证课件资料：2个版本，共25个课件文件 01.WEB安全简介 02.信息收集 03.漏洞扫描 04.HTTP协议 05.SQL注入之基础篇 07.暴力破解 08.文件上传漏洞 09.命令执行漏洞 10.文件包含漏洞 11.社会工程学 12.ARP欺骗 13.xss跨站脚本漏洞 14.CSRF跨站请求伪造 15.SSRF