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进销存软件设计中,“库存量”字段应放在“商品表”中还是放在专门另外设计的一个“库存表”中?
yexin
2003-10-15 10:47:54
进销存软件设计中,“库存量”字段应放在“商品表”中还是放在专门另外设计的一个“库存表”中?
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进销存软件设计中,“库存量”字段应放在“商品表”中还是放在专门另外设计的一个“库存表”中?
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zhongminsheng
2003-10-18
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应该两个表吧!因为你的库存量可能不止一个,简单举例:同一种商品可能存在两个仓库中
yexin
2003-10-18
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那么,以超市的商品销售为例,库存表应包括哪些字段?
bluesx
2003-10-17
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库存量应该单独用一个表存贮,因为会有不同批次的库存量存在,而且,每一批次还分为可用量、已分配量、不可动用量、在途量等等。
cp07
2003-10-17
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清華大學出版的《Visual Basic.net 進銷存程序設計》,我的做法是另外開table存儲庫存量
PCSKiller
2003-10-16
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当然需要专门的库存表,如果你做的进销存为连锁版本的话,还可能包括分店或卖场的库存,但是你应该不可能为每个分店建立一个商品信息表来保存商品库存数量吧,这时你可以通过建立多个字段来标识每个卖场,为什么说多个字段呢?因为这个库存还可能包括某个分店的某个仓库,或某个货区,或某个柜台。。。。。。
这样你应该可以理解为什么要联立专门的库存表来保存库存量了吧。
SeeSunSet
2003-10-16
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不要专门的库存表,将进出数汇总不就是库存吗?如果盘点的话,就以库存原因为盘点将差异的数补入出入库表中就可以了.
lzg530
2003-10-16
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up
cofish
2003-10-16
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有一本介绍UML的书,名字记不得了(下次告诉你),一本书里面就是一个设计进销存的例子,可以看看。
hnxhzzm
2003-10-16
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csdn 就是很好的资料库啊
yexin
2003-10-16
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谢谢ztb(秦岭之子)的认真回答!
另外有谁能提供一些有关进销存软件设计方面的文章书籍和资料。
感激不尽!
张张好
2003-10-15
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放在专门另外设计的一个“库存表”中
商品表管理的是单品,纪录可能很多,而且需要用到他的地方很多,应尽量避免计算型的读写操作;
一般说来,单品库存(结存)应该计算出来后放于临时表中,进销存系统除关心单品结存外,更关心分类结存、分部门(公司、卖场)结存、供应商结存等。将结存单独处理,更利于通过销售、进货、退货、折扣等环节后的复杂的库存结算。
而且,现在很多用户要求实现批次库存、实时库存管理,所以,不要跟系统基础数据用表(比如商品、供应商)放在一起为好。
商品
表
结构分析
文章目录引言
表
结构分析 引言 先引入两个概念: SPU:Standard Product Unit (标准产品单位) ,一组具有共同属性的
商品
集 SKU:Stock Keeping Unit(
库存
量
单位),SPU
商品
集因具体特性不同而细分的每个
商品
所有sku共享的规格属性(称为全局属性) 每个sku不同的规格属性(称为特有属性)
表
结构分析 ...
商城系统mysql数据
表
设计
_购物商城数据库
设计
-
商品
表
设计
大家好,今天我们来
设计
一下购物商城的
商品
表
。我们的目标是
表
结构能够满足下面这张图的搜索: 在
设计
表
之前,我们先来了解下
商品
中
的两个概念:SPU和SKUSPU SPU(Standard Product Unit):标准化产品单元。是
商品
信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了
一个
产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的
商品
就可以称为
一个
SPU。SKU SKU=Stoc...
购物商城的
商品
表
数据模型初步
设计
(一)
<p>大家好,今天我们来
设计
一下**购物商城的
商品
表
**。</p> 我们的目标是
表
结构能够满足下面这张图的搜索: 在
设计
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之前,我们先来了解下
商品
中
的两个概念:SPU和SKU SPU SPU(Standard Product Unit):标准化产品单元。是
商品
信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了
一个
产品的特性。通俗点讲...
(二)购物商城数据库
设计
-
商品
表
设计
大家好,今天我们来
设计
一下购物商城的
商品
表
。 我们的目标是
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结构能够满足下面这张图的搜索: 在
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之前,我们先来了解下
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中
的
一个
概念:SPU和SKU SPU SPU(Standard Product Unit):标准化产品单元。是
商品
信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了
一个
产品的特性。通俗点讲,属性值、特性相同的
商品
就可以称为
一个
SPU。 SK...
YOLO26算法室内安防人体姿态目标检测+训练好的模型+3450张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(
中
文):[弯腰(bending), 躺卧(down), 站立(up)] · 训练集:3240 张 · 验证集:0 张 · 测试集:210 张 · 总计:3450 张 该数据集聚焦于室内居住环境下的人员行为状态识别,通过多角度、多时段的图像采集,全面覆盖了日常生活
中
常见的身体姿态变化。数据集
中
包含多种典型动作场景,如站立、弯腰和躺卧等,能够有效支持对个体活动状态的精准判断,适用于智能安防、健康监护及居家行为分析等高价值
应
用领域。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9740** mAP50-95 | 0.8780 Precision | 0.9537 Recall | 0.9434 train/box_loss | 0.3695 train/cls_loss | 0.1506 val/box_loss | 0.4416 val/cls_loss | 0.2860 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9740,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.8780,和 mAP50 差距仅 0.10,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9537、Recall 0.9434,精召双高,模型对弯腰、躺卧、站立的检测能力强。多类检测
中
,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的
表
现。 【预测效果展示...
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