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Oracle EBS AR 收款调整取值

不打扰是莪最后的温柔 提交于 2021-02-04 19:34:23
SELECT ct.trx_number ,adj.adjustment_number ,ad.amount_dr ,ad.amount_cr ,ad.source_table ,ad.source_type ,xla_oa_functions_pkg.get_ccid_description(gcc.chart_of_accounts_id ,ad.code_combination_id) FROM ar_distributions_all ad ,ar_adjustments_all adj ,ra_customer_trx_all ct ,gl_code_combinations gcc WHERE ad.source_table = ' ADJ ' AND ad.source_id = adj.adjustment_id AND adj.customer_trx_id = ct.customer_trx_id AND gcc.code_combination_id = ad.code_combination_id; 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4374628/blog/3740330

Oracle EBS AR应收核销取值

若如初见. 提交于 2021-02-04 19:33:51
AR_RECEIVABLE_APPLICATIONS APP, AR_CASH_RECEIPTS CR, AR_PAYMENT_SCHEDULES PS_INV, HZ_CUST_ACCOUNTS CUST, HZ_PARTIES PARTY, RA_CUSTOMER_TRX CT, RA_CUST_TRX_TYPES CTT, RA_CUSTOMER_TRX_LINES CTL, RA_BATCH_SOURCES BS, HZ_CUST_SITE_USES SU, AR_CONS_INV CI, AR_LOOKUPS L_CLASS, AR_RECEIVABLES_TRX ART WHERE APP.DISPLAY = ' Y ' AND APP.CASH_RECEIPT_ID = CR.CASH_RECEIPT_ID AND CT.CUSTOMER_TRX_ID( + ) = PS_INV.CUSTOMER_TRX_ID AND BS.BATCH_SOURCE_ID( + ) = CT.BATCH_SOURCE_ID AND CTT.CUST_TRX_TYPE_ID( + ) = PS_INV.CUST_TRX_TYPE_ID AND CUST.CUST_ACCOUNT_ID( + ) = PS_INV.CUSTOMER_ID AND CUST.PARTY_ID = PARTY

Oracle EBS AR 贷项通知单核销取值

做~自己de王妃 提交于 2021-02-04 16:15:26
SELECT cm.trx_number ,fnd_flex_ext.get_segs( ' SQLGL ' , ' GL# ' , gcc.chart_of_accounts_id, ad.code_combination_id) account_number ,ra.gl_date ,ct.trx_number applied_trx_number ,ad.acctd_amount_dr ,ad.acctd_amount_cr FROM ar_distributions_all ad ,ar_receivable_applications_all ra ,ar_payment_schedules_all ps ,ra_customer_trx_all cm ,ra_customer_trx_all ct ,gl_code_combinations gcc WHERE ad.source_table = ' RA ' AND ad.source_type = ' REC ' AND ad.source_id = ra.receivable_application_id AND ra.customer_trx_id = cm.customer_trx_id AND gcc.code_combination_id = ad.code_combination_id AND ra

WebRTC 系列之视频辅流

末鹿安然 提交于 2021-01-30 03:58:35
作者:网易云信资深客户端开发工程师 陶金亮 近几年,实时音视频领域越来越热,业界很多音视频引擎都是基于 WebRTC 进行实现的。本文主要介绍 WebRTC 在视频辅流上的需求背景以及相关技术实现。 WebRTC 中的 SDP 支持两种方案: PlanB 方案 和 Unified Plan 方案。早期我们使用多PeerConnection的 Plan B 方案中只支持一条视频流发送,这条视频流,我们称之为”主流”。目前我们使用单 PeerConnection 的 Unified Plan 方案,新增一条视频辅流,何为视频”辅流”?视频辅流是指第二条视频流,一般用于屏幕共享。 需求背景 随着业务的发展,一路视频流满足不了更多实际业务场景的需求,例如在多人视频聊天、网易会议以及其他在线教育场景下,需要同时发送两路视频流:一路是摄像头流,另一路是屏幕共享流。 但是,目前使用 SDK 分享屏幕时,采用的是从摄像头采集通道进行屏幕分享。在该方案下,分享者只有一路上行视频流,该场景中要么上行摄像头画面,要么上行屏幕画面,两者是互斥的。 除非实例一个新的 SDK 专门采集并发送屏幕画面,但实例两个 SDK 的方案在业务层处理起来十分麻烦且会存在许多问题,例如如何处理两个流间的关系等。 在 WebRTC 场景中,还存在一种可以单独为屏幕分享开启一路上行视频流的方案,并称之为“辅流

干货|读懂公链学开发:深入浅出剖析比原链技术特性(分享实录)

筅森魡賤 提交于 2021-01-20 11:18:48
大家好,非常感谢大家在百忙之中抽空收听比原链技术入门课程,我是比原链技术运营经理钟立飞。 今天主要给大家介绍一些比原链的基础技术知识,希望能给大家带来一些启发。同时比原链的开发大赛也在进行当中,欢迎大家参加我们的比赛,我们准备了200万BTM的丰厚奖励,同时推荐身边的开发者参赛也能得到推荐奖励。(活动详情见报名网站: http://bytom.io/developers_zh/) 下面进入正题,本次分享主要分为以下几部分: Bytom是什么 Bytom有哪些特性 Bytom的设计原理和技术架构 比原链的UTXO模型以及一些主要的流程 比原的智能合约和合约模板 1 比原链介绍 比特币是点对点的点子现金系统,以太坊是一个巨大的分布式计算机,那么比原链是什么? 比原链想要连通原子世界和比特世界,促进资产在两个世界间的交互和流转。 我们知道区块链的创新之一就是解决了价值传递问题,传统互联网可以很方便地传递信息,但是并不适合于传递价值,因为不能保证我把某个东西给你,你多了而我少了,信息可以方便地复制和传播,结果往往是你有一份我仍然还有一份。而区块链通过一系列的措施较好地解决了这个问题,但是我们看到不论是比特币还是以太坊,它本身还是在虚拟世界中做价值传递,而比原链想打破这个界限,把数字世界和物理世界中的资产在比原链上登记,以比原链作为连接的桥梁,实现流通、对赌以及其他复杂操作。

mysql 面试(六)MySQL 架构类问题

蓝咒 提交于 2021-01-12 04:21:23
MySQL 主从复制实现原理 开启二进制日志 步骤一:主库 db 的更新事件 (update、insert、delete) 被写到 binlog 步骤二:从库发起连接,连接到主库 步骤三:此时主库创建一个 binlog dump thread,把 binlog 的内容发送到从库 步骤四:从库启动之后,创建一个 I/O 线程,读取主库传过来的 binlog 内容并写入到 relay log 步骤五:还会创建一个 SQL 线程,从 relay log 里面读取内容,从 Exec_Master_Log_Pos 位置开始执行读取到的更新事件,将更新内容写入到 slave 的 db 异步复制 master 修改后写入 binary_log(execute-binlog-commit) slave 开启 io 线程,读取 master binlog_dump,写入 relaylog slave 的 sql 线程,读取 relaylog,重新执行到从库 半同步复制 master 修改后写入 binary_log(execute-binlog) slave 开启 io 线程,读取 master binlog_dump,写入 relaylog slave 发送 ACK 到 master,master commit(阻塞) 提交 slave 的 sql 线程,读取 relaylog,重新执行到从库

MySQL高可用架构(MHA)与Atlas读写分离

非 Y 不嫁゛ 提交于 2020-12-14 22:11:50
1.1 MHA简介 1.1.1 MHA软件介绍   MHA(Master High Availability)目前在MySQL高可用方面是一个相对成熟的解决方案,它由日本DeNA公司youshimaton(现就职于Facebook公司)开发,是一套优秀的作为MySQL高可用性环境下故障切换和主从提升的高可用软件。在MySQL故障切换过程中, MHA能做到在10~30秒之内自动完成数据库的故障切换操作 ,并且在进行故障切换的过程中,MHA能在最大程度上保证数据的一致性,以达到真正意义上的高可用。   MHA能够在较短的时间内实现自动故障检测和故障转移,通常在10-30秒以内;在复制 框架中,MHA能够很好地解决复制过程中的数据一致性问题,由于不需要在现有的 replication中添加额外的服务器,仅需要一个manager节点,而一个Manager能管理多套复制,所以能大大地节约服务器的数量;另外,安装简单,无性能损耗,以及不需要修改现 有的复制部署也是它的优势之处。   MHA还提供在线主库切换的功能,能够安全地切换当前运行的主库到一个新的主库中 (通过将从库提升为主库),大概 0.5-2秒 内即可完成。   该软件由两部分组成:MHA Manager(管理节点)和MHA Node(数据节点)。MHA Manager可以单独部署在一台独立的机器上管理多个master-slave集群

VUE 动态修改Video标签Src播放路径

て烟熏妆下的殇ゞ 提交于 2020-08-15 11:00:11
首先HTML,注意这里修改 bind绑定src 属性是不能生效的 我使用的是用JS 获取DOM节点,然后给DOM的Src属性赋值 < video id ="playVideos" controls width ="100%" height ="240" > < source id ="playVideosss" :src ="playVideoUrl" type ="video/mp4" > </ video > 修改src路径代码 playVideo(url){ let vdo = document.getElementById("playVideos" ) vdo.src = url; vdo.play(); }, 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4340062/blog/4496613

牵手王一博、做泛娱乐矩阵,找到Z世代刚需的喜马拉雅

北城以北 提交于 2020-08-10 07:14:32
作者|顾 韩 编辑|李春晖 “他的生日你在,他的电视剧上映你在,他的新作品宣传你在,他第一次讲相声你也在,最后他成为了你的代言人,真好,一路成长,一路陪伴。”@喜马拉雅 这文案,猛一看以为是哪对CP梦想照进现实,事实上牵手成功的是明星与品牌。6月20日,音频平台喜马拉雅宣布王一博正式成为“喜马拉雅爱的代言人”,粉丝自然要捧场应援。 作为国内创立最早、内容与业务最为齐全的音频平台之一,喜马拉雅目前已有超过6亿用户,国民度相当高。像硬糖君的爸妈,智能手机不一定能百分百玩转,但在喜马拉雅上找东西听的操作,那还是很纯熟的。 2020年,喜马拉雅迈进发展的第八个年头。在熟龄用户认可的情况下,他们正不断走近Z世代年轻人。很明显,此次喜马拉雅选择“酷盖”王一博作为爱的代言人,又是一次用新企图破除旧印象的尝试。 贴近Z世代,为什么选择王一博? 不可否认的是,商业价值已经成为衡量当前艺人的一个重要指标。年轻活力的形象令王一博颇受品牌青睐。今年仅5月一个月内,王一博就官宣了名创优品、来伊份、肯德基等五个代言。此次与喜马拉雅的合作,更是将其代言的范围由快消品向互联网文娱领域深度扩展。 https:// s1.xmcdn.com/yx/newreta il-activities-h5/last/dist/?_fix_keyboard=1&sourceId=Newretail-activity-02

mysql存储过程查询结果循环遍历 判断 赋值 游标等基本操作

萝らか妹 提交于 2020-05-08 19:12:03
一、首先说下本篇博客所实现功能的背景和功能是怎样的: 背景:因为公司项目开始迁移新平台项目,所以以前的平台老数据以及订单信息需要拆分表,而且需要业务逻辑来分析以前的订单表,来拆分成另外的几个新表, 包括增加新的流水分析,以及更新其他用户或者商家的余额以及对账信息。 功能:需要查询出某个日期节点后的几十万条订单信息,循环遍历每条订单,获取每条订单的交易额,从而根据订单中的商家id和用户id来更新用户表中的积分或 者余额信息,并且要在循环中为商家保存流水。 讲解:其实这个存储过程一点都不难,主要是本人在之前没有写过存储过程的经验,而且这次是直接用在新旧项目中订单模块的迁移,所以说其实还是有点小小 的压力的。所以如果没有写过存储过程的同学们可以看看这一篇,然后思考一下。 二、存储过程技术点 适用场景:因为存储过程是存在内存中的,直接跳过了用sql语言语法检查,编译等过程中(具体需要百度),所以存储过程的效率非常高。另外加上存储过程 非常适合有业务逻辑的多表操作,结果集操作等等,所以比我们写一个复杂的sql去完成一个功能,思路会更加清晰以及更加接近与编程语言的风格,比如循环,判断 等等。但是存储过程使用的场景还是比较少的,原因就是维护成本比较高,尤其是数据库有集群的时候,我还没有研究到那些深度。所以本人现在用存储过程的 场景就是某些特别耗时,而且改动不大的操作,列入统计,数据迁移等等。