SD--SD业务的简图

最新推荐文章于 2024-04-09 10:16:23 发布
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SAP SD
woniu_maggie的博客
08-20 929
SAP SD
SAP SD 模块关联方交易详解(进阶)
最新发布
因为热爱所以专注，以初心守岁月，以匠心致远达。
07-07 1369
关联方交易（Related Party Transaction，RPT）指集团内具有关联关系的公司或业务单元之间的交易，例如母公司与子公司、兄弟公司之间的商品或服务买卖。在 SAP SD 模块中，关联方交易需满足集团内部结算、税务合规、内部审计等特殊需求，与普通外部客户交易存在显著差异。
SD简单业务流程
qq_51421959的博客
09-22 535
SD简单业务流程。
SAP--我的blog连接整理
SAP BLOG--Jack Wu
12-19 1万+
我的blog的文章越来越多，CSDN又没有提供很好的分类管理的方法，我自己想将相关文章进行分类连接整理，希望大家多提建议。 SAP SDNumDescription  0SD--Enterprise Structure Configuration0.1 SD--SD业务的简图1sd--关于定价技
Qualcomm平台android开发总结
05-04 2957
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探索 Zynq MPSoC：第1章完结（2022年1月8日发布）
weixin_45825101的博客
01-05 1342
提供有关 Zynq MPSoC 器件的全方位介绍，它是继 Zynq-7000 [7] 之后，由赛灵思公司提供的另一个集成片上系统 (SoC) 器件。
微信小程序安全浅析
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baize_security的博客
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近期微信小程序重磅发布，在互联网界掀起不小的波澜，已有许多公司发布了自己的小程序，涉及不同的行业领域。大家在体验小程序用完即走便利的同时，是否对小程序的安全性还存有疑虑。白泽日前对微信小程序进行初步的安全技术分析，在此整理出来抛砖引玉，如有描述不当的地方，欢迎纠正，轻拍。本文中，大白将从小程序的框架、功能模块安全、账户使用安全方面进行剖析，希望能为各位泽友带来不一样的认知。一、小程序框架概述在第
SAP 五大模块思维导图 - 第一级
10-10
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sd SAP SD顾问资料 值得看看
04-07
很不错的资料啊 大家看看 帮助你学习SD 成为高手哦
SAP SD学习笔记01 - 简单走一遍SD的流程：受注，出荷，请求
shi_ly的专栏
04-09 4042
本章讲了SD的基本流程，受注，出荷，请求。做了一个小例子，让大家对SD有个大致印象，方便以后的学习。
SAP系统标准销售业务流程及配置内容
weixin_43657667的博客
03-19 1万+
相较于实际业务流来说，系统标准流程是更容易掌握的，因为它不需要很多的实战经验积累，只要花时间研究，配置、测试就可以获得，但是实际的业务流程必须是在经历过工作的沧桑之后才有可能掌握的东西；这也就是资深顾问值钱的地方，需要经验。作为一名合格的SAP SD顾问，必须具备熟悉系统和系统配置，并能够针对实际业务流出具合理的系统实施方案，解决企业痛点、规范流程、提高效率、降低管理、沟通成本。
SAP ABAP 获取销售（SD）凭证流的两种方法 VBFA RV_ORDER_FLOW_INFORMATION
SAP李斌，本人承诺所有原创文章均不使用任何AI生成技术，请大家放心阅读。
01-20 1884
这篇文章讲解获取销售（SD）凭证流的两种方法，并比较他们的优劣势以及开发选择。
ABAP——OOALV应用测试（以SD为例）
qq_48863931的博客
07-14 352
设置字段命名fieldcat设置布局字段layout设置用于区分抬头，行项目，主数据的布局字段variant设置隐藏alv菜单控件设置PAI事件字段设置grid容器用到的字段写PBO事件写PAI事件（包括子例程：屏幕分割，创建alv grid容器，显示数据，alv刷新）本篇主要是实现了屏幕拆分，还有其他功能有待挖掘。执行时，程序没有语法错误却被dump掉了，首先使用了事务码ST22，查看被dump掉的原因，最后在返回程序，打断点进行调试，找到程序的错因。
这些日子，2年ABAP经验，开发功能重点序列
刘欣的优快云博客
04-17 1199
我在XX汽车，早出晚归，积累了汽车行业2年ABAP开发经验，重点序列： SD（Sales and Distribution）模块 DMS（Dealer Management System汽车经销商管理）系统中销售订单数据在ERP系统中创建修改接口。 DMS系统中的三包索赔单信息在ERP系统中审批及传输到SRM（Supplier Relationship Management 供应商
tpa-lstm模型简图
03-30
<think>好的，我现在需要帮助用户了解TPA-LSTM模型的结构或原理图。首先，我得回忆一下TPA-LSTM的相关知识。TPA代表时域模式注意力（Temporal Pattern Attention），这是LSTM的一个扩展，用于增强模型对时间序列中重要特征的捕捉能力。用户可能已经知道LSTM的基本结构，但需要了解TPA是如何集成到其中的。 接下来，我应该考虑用户可能的背景。他们可能对深度学习和时间序列预测有一定了解，但需要更详细的结构解释。用户提到的其他模型如PCA-LSTM、BO-Transformer-LSTM以及BiLSTM，说明他们可能对不同的注意力机制和模型优化方法感兴趣。因此，解释TPA-LSTM时需要突出其注意力机制的特点。 我需要确保回答的结构清晰，按照用户的要求分点解释，并引用相关的参考文献。用户提供的引用中提到了PCA-LSTM和Transformer-LSTM，这些模型都涉及处理多变量时间序列的挑战，因此可以对比说明TPA-LSTM的优势。 然后，我应该描述TPA-LSTM的架构图，虽然没有图片，但可以用文字详细描述各组成部分：输入层、LSTM层、TPA注意力层、全连接层和输出层。特别是注意力机制如何计算权重并应用于隐藏状态。 可能还需要解释TPA-LSTM的原理，比如注意力机制如何捕捉时域模式，以及为什么这对多变量预测有效。同时，结合用户提供的引用，比如引用[4]提到BiLSTM的双向信息，可以对比说明TPA-LSTM的注意力机制的不同之处。 最后，生成的相关问题需要与TPA-LSTM相关，并引导用户进一步探索。例如，对比其他注意力模型，应用场景，性能优化等，这些都能帮助用户深入理解。</think>### TPA-LSTM模型结构及原理图解释 TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention LSTM）是一种结合了注意力机制的长短期记忆网络，主要用于**多变量时间序列预测**。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉时间序列中不同时间步的依赖关系，从而提升模型对关键时域模式的敏感性[^2]。 #### 1. TPA-LSTM架构图描述 （注：此处以文字描述代替图形） ``` 输入层 → LSTM层 → TPA注意力层 → 全连接层 → 输出层 ``` - **输入层**：接收多变量时间序列数据$X_t = \{x_1, x_2, ..., x_T\}$，每个$x_t \in \mathbb{R}^n$表示n个特征在时间t的观测值 - **LSTM层**：生成隐藏状态$h_t$，计算公式： $$ h_t = \text{LSTM}(x_t, h_{t-1}) $$ - **TPA注意力层**：通过注意力权重$\alpha_{t,i}$重新分配各时间步的重要性： $$ \alpha_{t,i} = \frac{\exp(\text{score}(h_t, h_i))}{\sum_{j=1}^T \exp(\text{score}(h_t, h_j))} $$ 其中$\text{score}(h_t, h_i)$通过可学习的参数矩阵计算相似度 - **加权上下文向量**： $$ c_t = \sum_{i=1}^T \alpha_{t,i}h_i $$ - **输出层**：结合$h_t$和$c_t$进行预测： $$ \hat{y}_{t+1} = W_o[h_t; c_t] + b_o $$ #### 2. 核心原理 1. **时域模式注意力**：与传统注意力机制不同，TPA专门设计用于捕捉**周期性、趋势性等时域特征**，通过注意力权重放大关键时间步的影响[^2] 2. **多变量交互**：在计算注意力权重时，会考虑不同变量之间的相互作用，公式中隐含了特征维度的交叉计算 3. **记忆增强**：LSTM层保留长期依赖，注意力层强化重要时间点的短期模式，形成互补[^4] #### 3. 与相关模型的对比 | 模型 | 核心特点 | 适用场景 | |-----------|-------------------------------|---------------------| | 标准LSTM | 单一时间方向记忆 | 简单时序模式 | | BiLSTM[^4] | 双向时间信息捕捉 | 需要上下文关联的任务 | | TPA-LSTM | 动态时域注意力+变量交互 | 多变量复杂周期序列预测 | | Transformer| 全局自注意力机制 | 超长序列依赖关系 |
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