U8维护案例-SQL版本(内部资料)\维护案例

采购管理 问题描述： 821、850，采购系统的暂估入库余额一览表与存货核算系统的暂估材料余额表的本期结余不相等。 分 析： 两张表统计取数的数据表不同，统计口径也不一致，具体说明如下： 1.取数的数据表不同： 采购暂估入库余额表从rdrecord/s,pursettlevouch/s取数。存货核算的暂估材料余额表从ia_subsidiary中取数。 2.统计口径不同： 采购暂估：采购暂估入库余额表判断“暂估”时，只以采购入库单是否结算为标准，如果采购入库单未结算，即认为暂估。 采购报销：采购入库单与发票结算后，即认为报销。 存货暂估：未结算的采购入库单在存货记帐，即认为暂估记帐。 存货报销：已暂估记帐的采购入库单，在采购结算后，存货进行了暂估处理后，认为是存货报销。

一种Web测试中的组卷策略及其改进

给出了基于Web的网上测试系统的组成框架,测试服务器、Web服务器和数据库服 务器是其核心组成部分.说明了抽题、组卷的重要性,总结了一些重要的参数.针对目前组 卷中存在的问题和不足,介绍了一种组卷策略———WDM,分析了它的模型和约束条件.因 为WDM的约束条件过于复杂,计算量大,所以针对这方面进行了简化和改进,并设计了 一种易于实现的算法,以适应实际的教学需求.已应用于实际的考试系统,效果良好.

基于遗传算法的试题库智能组卷系统研究

采用自适应交叉率和变异率的生物遗传学算法,建立一个智能组卷的数学模型,并对该数 学模型的编码方法和遗传操作进行了详细介绍和讨论。对该数学模型的应用求解表明,该方法是 对以前的随机法和简单遗传算法组卷的一个显著改善。

基于自适应遗传算法的智能组卷研究

摘　　要:计算机辅助教学CAI(Computer Assisted Instruction)的一个重要应用是计算机辅助测验CBT(Computer Based Testing)．智能组卷是CBT的基础．组卷中关键是解决约束优化问题．在研究现代教育测试理论与计算机辅助测验CBT的基础上．提出一种解决计算机组卷中约束优化问题的方法,自适应遗传算法，该方法有效地解决了基于IRT的智能组卷问题，为解决约束优化问题提供一种新的有效途径．具有较好的性能和实用性

数据库连接配置

有关JAVA的连接数据库的配置