池网科技 一、关于采购的哪些事会计必须知道？
会计人员必须知道关于采购的那些事。
1、采购内控岗位必须清晰。根据内部控制的要求，对于涉及采购的内控岗位必须按要求进行设置，且不相容岗位，如请购与审批、询价与确定供应商、采购合同的订立与审批、采购与验收、采购验收与会计记录、付款审批与付款执行等需分离。会计人员在审核采购付款业务时，重点审查合同签订、入库单或验收单等涉及不相容岗位是否分离情况，以及相关流程或环节是否按要求进行审批。
2、供应商的选择必须合规。采购，不论是采购货物（材料或设备等）还是采购服务（加工修理或工程建设等），均须经过“货比三家”的供应商遴选，对于金额较大的采购事项，还需采取公开招标的形式，可以从源头上防止采购舞弊行为，当然，对于图形式走过场的企业来说，内定暗箱操作或者串通舞弊的现象不可避免。会计人员不能决定供应商，但要注意审查相关的形式资料是否齐全。
3、采购结算方式必须明确。采购货物或服务，面临资金支付压力，必须在签订合同时明确采购的结算方式，具体包括：付款方式（签订合同后预付30%，货到验收合格支付60%或65%，预留10%或5%作为质保金待质保期满后支付等）、付款账期（以货到和收票孰晚计算，一个月、三个月、六个月或一年账期等）和付款形式（全部现款、50%现款50%银行承兑汇票或全部银行承兑汇票等）等。会计人员需参与采购结算方式的谈判，审核采购合同涉及的结算条款。
4、采购付款资料必须齐全。一般来说，采购付款需要提供的资料包括：采购合同或协议、发票和采购入库单（验收单）和结算单等，需要提醒注意的是，对于涉及投资的固定资产采购，还需要年初董事会通过的投资决议和投资可行性研究报告等；对于国有企业来说，属于“三重一大”范围的大额资金支出，还需有公司领导班子的集体决议。除了零星小额（一般是1000元以下）现金采购以外，其他采购均要签订书面合同或协议，且必须“公对公”转账支付采购款。
5、采购会计核算必须准确。在对采购业务进行会计核算时，建议采取“应付账款+客商”的方式，即使是一次性全额付款的采购业务，也必须这样做，一方面便于统计采购金额和欠款情况，另一方面有利于不定期与供应商对账，当然，对于小额的现金零星采购，可以忽略。会计人员对每一笔采购业务都要准确核算，特别是涉及可抵扣增值税时价税分离的成本费用核算，必须清清楚楚非常准确。
二、用机器学习有趣的事
机器学习是当今最炙手可热的技术领域之一，它在各个行业中都展现出了巨大的潜力和应用前景。在这篇文章中，我们将探讨用机器学习有趣的事。通过对机器学习的妙用，我们可以看到许多令人惊叹和充满创造力的应用，为人们的生活带来了便利和乐趣。
用机器学习改变了游戏行业
游戏行业是一个充满创新和竞争的领域，而机器学习的引入为游戏开发带来了全新的可能性。通过机器学习算法，游戏开发者可以实现更加智能化的游戏体验，从而吸引更多玩家并提升游戏的趣味性。
机器学习在医疗领域的应用
除了娱乐行业，机器学习还在医疗领域展现出了巨大的潜力。医疗影像识别、疾病预测、药物研发等方面都可以借助机器学习技术取得突破性进展。这些进展不仅提升了医疗领域的效率，也拓宽了人类对于疾病的认知和治疗手段。
机器学习驱动的智能家居
智能家居是近年来备受关注的领域之一，而机器学习的应用使得智能家居变得更加智能和便捷。通过机器学习技术，智能家居系统可以更好地理解用户的习惯和喜好，从而提供个性化的智能服务，带来更加舒适和便利的生活体验。
结语
总的来说，机器学习的发展为我们的生活带来了许多惊喜和便利。从游戏行业到医疗领域，从智能家居到自动驾驶，机器学习正不断拓展着各个领域的边界，为人类社会的发展注入了新的活力和动力。
三、关于机器学习的那些事
关于机器学习的那些事
机器学习是人工智能领域的重要分支，正日益成为许多行业的关键技术。随着数据的爆炸性增长和计算能力的提升，机器学习的应用范围也越来越广泛。但在探讨机器学习的时候，有一些常见的问题和误解需要澄清。
机器学习的定义
机器学习是一种通过算法和模型使计算机系统从数据中学习的技术。这种学习是无需明确编程的，而是让系统根据数据自行发现规律和模式，并做出预测或决策。机器学习的目的是让计算机具备类似人类的学习能力，能够不断改进和提升性能。
常见误解
- 机器学习只是一种黑盒技术，无法解释其决策过程。事实上，很多机器学习算法都具有一定的可解释性，可以通过特征重要性、模型解释等方法来解释其决策依据。
- 机器学习可以解决所有问题。虽然机器学习在许多领域有出色表现，但并不是万能的。在某些情况下，传统的算法和方法可能更适合解决问题。
- 机器学习可以完全自主学习。实际上，机器学习模型需要大量的标记数据进行训练，而且在训练过程中仍需要人类的监督和调优。
机器学习的应用
机器学习已经在诸多领域取得了显著成就，如医疗保健、金融、电子商务等。以下是一些具体的应用案例：
- 医疗影像识别：机器学习可以帮助医生识别X射线、CT扫描等影像中的病变部位，提高诊断准确率。
- 金融风控：通过机器学习算法，银行可以更准确地评估借款人的信用风险，减少不良贷款损失。
- 推荐系统：电商平台利用机器学习技术分析用户的购买行为，为用户推荐感兴趣的商品，提升购物体验。
发展趋势
随着人工智能技术的不断进步，机器学习领域也在不断演进。未来，我们将看到以下几个发展趋势：
- 自动化机器学习：随着AutoML技术的发展，机器学习模型的设计和部署将变得更加自动化，减少人工介入。
- 深度学习的进一步应用：深度学习作为机器学习的一个分支，在图像识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用前景。
- 联邦学习的兴起：随着隐私保护需求的增加，联邦学习作为一种分布式学习方法，将更多被应用于协作训练模型。
结语
机器学习是一门前沿技术，正在深刻改变着我们生活和工作的方方面面。通过了解机器学习的定义、应用和发展趋势，我们可以更好地把握这一技术的潜力，并在实践中发挥其价值。
四、机器学习有哪些算法？
1 机器学习有很多算法，其中包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、随机森林等等。2 决策树算法是一种基于树结构的分类算法，通过对数据集进行划分和判断来进行分类。支持向量机算法是一种二分类模型，通过寻找一个最优的超平面来进行分类。朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过计算条件概率来进行分类。神经网络算法是一种模拟人脑神经元网络的算法，通过多层神经元的连接和权重调整来进行学习和分类。随机森林算法是一种基于决策树的集成学习算法，通过多个决策树的投票来进行分类。3 除了以上提到的算法，还有很多其他的机器学习算法，如K近邻算法、聚类算法、深度学习算法等等。每种算法都有其适用的场景和特点，选择适合的算法可以提高机器学习的效果和准确性。
五、上高中必须知道的事？
上高中后必须知道的事就是你学习是给你自己学的。
上学不是给老师学的，也不是给学校学的，也不是给你父母学的，考上重点大学也是你去，考上一般大学也是你去，啥也考不上你会发愁。
所以，作为高中生，一定要珍惜眼下的每一天，加倍努力，做好自我管控，全身心投入到学习上，三年后理想的大学为你招手。
六、追exo必须知道的事？
EXO，是韩国SM娱乐有限公司于2012年4月8日推出的12人男子流行演唱团体，现以金珉锡、金俊勉、张艺兴、边伯贤、金钟大、朴灿烈、都暻秀、金钟仁、吴世勋9名成员的形式展开活动。
外文名엑소
别名行星团地团
出道时间2012年4月8日
经纪公司韩国SM娱乐有限公司
粉丝名称EXO-L
应援色银白色
分队EXO-M、EXO-K、EXO-CBX、EXO-SC
童颜担当、神仙走位—金珉锡
EXO守护者、最好的里兜—金俊勉
卡点狂魔—张艺兴
天才爱豆—边伯贤
荣光主唱—金钟大
南韩低音炮—朴灿烈
南韩小甜豆—都暻秀
南韩舞王—金钟仁
南韩仙子—吴世勋
cp勋鹿，竹马，灿白，开鹿，开白，兴鹿
数字
世勋的号码94年生，所以是94
灿烈小学时被叫做是박찬호(韩国知名棒球选手）而且很喜欢他并且提到棒球就一定会说박찬호所以选了61.
伯贤选4，是因为在棒球里4号击球手很重要。
鹿哥喜欢的c罗在曼联的时侯是7号。
suho的号码是1
张艺兴的号码时是10，首先是因为他是10生日的，还有10有十全十美，代表著完美的意思。
钟大的号码是21，因为他是21号生日
黄子韬的号码是68，因为6+8是14 就是他的第二个预告的播出日期。
嘟的生日是12号， 而且exo有十二个成员。
七、装wifi必须知道的事？
1.
装WIFI需要无线路由器,无线路由器中品牌比较好的有:TP、腾达、网件、磊科,家用的选前两者即可,价格60~100元之间的就行了。
2.
是否需要猫,取决与连入你家的宽带类型。但是,不管是哪种类型,需要用到光猫还是ADSL猫,猫都是办理宽带时送的,根本不需要另外买。
八、机器学习必须要学什么
机器学习必须要学什么
在当今数据驱动的时代，机器学习作为人工智能的一个重要分支，正日益受到重视。许多人都希望能够掌握机器学习的基础知识并运用它来解决现实生活中的问题。但是，想要成为一名优秀的机器学习从业者，除了掌握基本的数学知识和编程技能之外，还需要学习一些其他重要的内容。
数据结构与算法
作为一名机器学习工程师，了解数据结构与算法是至关重要的。因为在数据处理和模型训练的过程中，经常需要使用各种数据结构来存储和管理数据，同时也需要运用算法来实现各种机器学习模型的训练和优化。掌握数据结构与算法不仅可以帮助你更好地理解机器学习的原理，还能提高代码的效率和性能。
统计学和概率论
机器学习的基础是统计学和概率论。在实际的机器学习项目中，经常需要运用统计学方法来分析数据的分布和关系，借助概率论来量化不确定性，并对模型的预测结果进行评估。因此，深入学习统计学和概率论对于理解机器学习算法的原理和应用至关重要。
线性代数
机器学习算法中涉及大量的矩阵运算和向量计算，而线性代数正是解决这类问题的重要工具。掌握线性代数可以帮助你更好地理解各种机器学习模型的数学原理，从而更好地应用和优化这些模型。
Python编程
Python是机器学习工程师最常用的编程语言之一。不仅因为它具有丰富的库和工具支持，还因为它易于学习和使用。掌握Python编程可以帮助你更快速地实现机器学习模型，进行数据处理和可视化分析，以及进行模型部署和优化。
深度学习
随着人工智能领域的不断发展，深度学习作为机器学习的一个重要分支，越来越受到重视。掌握深度学习可以帮助你更好地理解神经网络的原理和运作机制，从而应用于各种领域的实际问题解决中。
数据预处理
在实际的机器学习项目中，数据预处理是非常重要的一步。通过数据清洗、特征提取、特征选择等方法，可以提高机器学习模型的准确率和稳定性。了解数据预处理的各种技术和方法，可以帮助你更好地处理和利用数据，提高模型的预测能力。
模型评估与调优
一旦建立了机器学习模型，评估和调优就变得至关重要。了解不同的模型评估指标和调优方法，可以帮助你更好地分析模型的性能，并做出相应的调整和优化。通过不断地评估和调优模型，可以提高模型的泛化能力和预测准确性。
实践经验
最后，机器学习必须要学习的内容之一就是实践经验。通过实际的项目实践和案例分析，可以帮助你更好地理解机器学习的应用场景和解决实际问题的能力。只有不断地实践和积累经验，才能真正成为一名优秀的机器学习从业者。
总之，想要在机器学习领域取得成功，除了掌握上述内容之外，还需要保持持续学习的态度，不断更新知识和技能，与时俱进。只有如此，才能在这个竞争激烈的领域中立于不败之地。
九、机器学习必须n卡吗
机器学习必须n卡吗
在当今数据驱动的时代，机器学习作为一种强大的工具被广泛应用于各个领域，从金融到医疗再到娱乐等各种行业都能看到机器学习的身影。然而，对于很多新手或者初学者来说，常常会遇到一个问题：机器学习必须要使用n卡吗？
首先，我们需要明确一个概念：n卡通常指的是英伟达（NVIDIA）推出的专为深度学习和机器学习任务打造的显卡，其性能出色，对于处理大规模数据和复杂计算具有非常大的优势。但并不是所有的机器学习任务都必须使用n卡，这取决于你的具体需求和所面对的问题。
对于一些较为简单的机器学习任务或者小规模数据集，使用普通的CPU也可以完成。而对于一些需要大规模训练和复杂模型的任务，n卡的确能够提升训练速度和效率。因此，是否需要n卡取决于你的项目需求和预算。
机器学习任务分类：
在讨论机器学习是否需要n卡的问题之前，我们需要先了解机器学习任务的分类。一般来说，机器学习任务可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等几类。不同类型的任务对硬件的要求也不尽相同。
- 监督学习：监督学习通常需要大量标记好的数据用于模型训练，对于复杂的监督学习模型，使用n卡能够显著加快训练速度。
- 无监督学习：相比监督学习，无监督学习更加依赖数据的分布和特征，一些较简单的无监督学习任务可以通过CPU完成。
- 半监督学习：半监督学习介于监督学习和无监督学习之间，对硬件要求一般和监督学习相似。
- 强化学习：强化学习对计算资源的要求较高，特别是在处理大规模状态空间和行为空间时，n卡能够发挥其优势。
硬件选择考虑因素：
在选择是否需要n卡进行机器学习任务时，需要考虑一些因素。首先是任务的复杂度和数据规模，如果你的任务非常简单或数据量很小，使用CPU可能已经足够了。
其次是预算，n卡相对CPU价格更高，如果你的预算充足且需要快速训练大型模型，那么选择n卡是一个不错的选择。但如果预算有限，可以先从CPU入手。
此外，还需要考虑到训练时间和效率的问题，一般情况下，n卡的并行计算能力要比CPU强，能够加快模型训练的速度，对于一些需要快速迭代的项目来说，使用n卡会更为高效。
结论：
总的来说，并不是所有的机器学习任务都必须使用n卡。对于一些简单的任务或者小规模数据集，CPU也能够完成。而对于一些需要大规模训练和复杂模型的项目，n卡能够提高训练效率。在选择硬件时，需要根据具体项目需求、任务复杂度、预算和训练效率等因素进行综合考虑。
最终的选择取决于你的具体情况和需求，希望以上内容能够帮助你更好地理解机器学习任务是否需要n卡的问题。
十、机器学习必须学nlp吗
探讨机器学习必须学自然语言处理吗
在当今信息爆炸的时代，机器学习成为了一种热门的技术，而自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为机器学习的一个重要分支，也备受关注。然而，很多人困惑于一个问题：机器学习必须学习NLP吗？在这篇文章中，我们将探讨这个问题。
机器学习与NLP的关系
首先，让我们简要了解一下机器学习与NLP之间的关系。机器学习是一种人工智能的应用，通过训练算法，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。而NLP则是研究人类语言与计算机之间的交互，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
在实际应用中，机器学习经常与NLP结合使用，以处理文本数据、语音识别、情感分析等任务。NLP为机器学习提供了更多的可能性和应用场景，使机器学习算法在处理自然语言数据时更加高效和准确。
机器学习必须学习NLP吗？
现在回到我们最初的问题：机器学习必须学习NLP吗？答案并不是简单的是或否，而是取决于具体的应用场景和需求。
如果你的工作或项目需要处理大量的文本数据，进行自然语言理解、文本分类、情感分析等任务，那么学习NLP是非常有必要的。NLP可以帮助你更好地处理和分析文本数据，从而提高机器学习算法的表现。
另一方面，如果你的工作主要集中在图像处理、语音识别、推荐系统等领域，那么可能没有必要深入学习NLP。在这种情况下，你可以选择专注于其他机器学习领域，以提升自己在特定领域的技能。
学习NLP的好处
即使你的工作并不需要深入使用NLP技术，学习NLP也有许多好处。首先，NLP是人工智能领域的重要方向之一，了解NLP基础知识可以帮助你更好地理解人工智能的整体发展趋势。
其次，NLP技术在许多领域都有广泛的应用，比如智能客服、智能翻译、智能搜索等。掌握NLP技术可以为你未来的职业发展提供更多选择和机会。
此外，NLP技术的发展速度也非常快，学习NLP可以让你保持在人工智能技术的前沿，了解最新的研究成果和应用案例，从而不断提升自己的竞争力。
如何学习NLP
如果你决定学习NLP技术，那么接下来的问题就是如何有效地学习NLP。以下是一些建议：
- 学习基础知识：首先要学习NLP的基础知识，包括自然语言处理的基本概念、常用算法和技术等。
- 参与项目：通过参与实际的NLP项目，可以更好地理解和掌握NLP技术。可以选择一些开源项目或者自己动手实现一个小型的NLP应用。
- 学习工具：熟练掌握一些常用的NLP工具和库，比如NLTK、SpaCy、Stanford NLP等，可以提高工作效率和质量。
- 跟踪研究：关注最新的NLP研究进展，可以通过阅读论文、参加学术会议等方式，了解NLP领域的最新动态。
总结
综上所述，机器学习必须学习NLP吗？答案并不是绝对的。学习NLP取决于你的个人兴趣和职业需求，但学习NLP可以为你的职业发展带来更多的机会和挑战。希望本文对你有所启发，欢迎分享你对机器学习和NLP的看法！
