MB1A    生成出货凭证，一般用于消耗类出货，例如201成本中心材料消耗等，通俗地说物料不存在了，对应的移动类型一般都生成会计凭证。   MB1B   同样生成物料的出货凭证，一般用于物料的转储，也就是说物料还是你的，例如外协发料、库间转储等都适用此事务代码，其中有些移动类型不生成会计凭证。   MB1C   生成收货凭证，一般用于采购订单、生产订单之外的其他物料收货的事务代码。

Covalent Network（CQT）是行业领先的多链索引器，正在与 Movement Labs 的 M2 展开具有突破性意义的合作。M2 是以太坊上的首个 Move-EVM（MEVM）ZK rollup 。这一战略合作标志着先进的实时数据索引和部署工具，包括 Covalent Network（CQT）的统一 API 和 GoldRush Kit ，整合到动态的 Movement 生态

一、背景知识 DMP作为轨迹生成方法的一种，具有诸多优势，如弹簧阻尼二阶系统保证了他可以收敛到目标点，且具有良好的时间和空间上的泛化能力。我最近一直在想为什么该系统可以保证运动轨迹收敛到目标点 g g g，后来看了码农家园的博客以及对照论文中的内容有了一定的理解，下面给出DMP算法详细的收敛性证明。 二、从微分方程的角度出发 利用本科阶段学到的高等数学知识，我们先求解一个微分方程： f ˙

进攻横向移动 Offensive Lateral Movement 译文声明 本文是翻译文章 原文地址：https://hausec.com/2019/08/12/offensive-lateral-movement/ 译文仅供参考，具体内容表达以及含义原文为准 ​ 横向移动是从一个受感染主机迁移到另一宿主的过程。渗透测试人员和红队人员通常通过执行powershell.exe来在远程主

Motion Transformer with Global IntentionLocalization and Local Movement Refinement 论文精读 此篇论文是2022年发表NeurIPS上的文章，代码即将在GitHub开源。目前占据waymo open dataset leadboard运动预测榜单榜首。 摘要：预测交通参与者的行为对于自动驾驶车辆做决策至关重要。现

论文阅读——Stock Movement Prediction from Tweets and Historical Prices 出处摘要动机介绍模型 出处 摘要 股票走势预测是一个具有挑战性的问题：市场是高度随机的，并且要根据混乱的数据做出与时间相关的预测。这篇文章处理这三种复杂性，并提出一个新颖的深度生成模型，共同利用文本和价格信号来完成这项任务。与判别式或主题建模不同，

目录 Fish Movement-L2 错题分析/无错题  【1】主旨题 【6】重听题 L2 精听练习 听写订正 听写原稿 做题笔记​​​​​​​ Fish Movement-L2 错题分析/无错题  【1】主旨题 【6】重听题 L2 精听练习 听写订正     听写原稿 做题笔记 ​​​​​​​