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最新推荐文章于 2024-12-28 19:48:26 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CCodes/article/details/1874364
 
实现 ABAP 条件断点的三种方式分享
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
07-08 1175
所谓条件断点，就是设置在某行语句上的断点，并不总是会触发，而是仅当满足一定条件时才触发。条件断点的使用场合是什么？举个简单的例子，下图第15行ADD语句设置一个断点。因为它在一个具有1000行的内表循环体内，所以正常情况下会触发1000次。假设我们在调试一个bug，这个bug当循环到第999次时才出现，那我们前998次的单步调试都是无效的。最高效的做法，就是借助条件断点的概念，让断点在代码执行到第999次循环时，触发且仅触发一次。本文介绍实现ABAP条件断点的三种方式。也欢迎大家分享自己最喜欢用的且本文尚未
一些笔者原创或者搜集的 ABAP 小工具集合（一），持续更新中！！
2007 年 ~ 2025 年，深耕 SAP 技术 18 年
10-15 1772
每个报表短小精悍，拷贝到系统激活即可运行。不少报表脑洞大开。
ABAP 修改物料组
joan_nan的博客
03-24 894
我们在零售版SAP中使用物料主数据创建/修改的BAPI：BAPI_MATERIAL_MAINTAINDATA_RT 发现无法修改物料组这个字段，只能执行事务代码：WRCR 去修改物料组。 下面分享下通过函数去修改物料组： call function 'ARTICLE_RECLASSIFY_LITE_RETAIL' exporting i_matnr = <fs_mara>-matnr "物料编码
物料主数据--1. BAPI_MATERIAL_MAINTAINDATA_RT的使用以及心得
u011594613的专栏
08-17 4013
CLEAR headdata.   WA_ITAB-spart = '00'. " --------------------------------------   抬头数据  -----------------   headdata-FUNCTION   = lv_bapifn.                 "009  原始的：关于处理的第一个信息   headdata-
物料主数据的创建 (BAPI_MATERIAL_MAINTAINDATA_RT)
雾气
05-02 2411
DATA: c_matnr LIKE mara-matnr, c_meins like mara-meins, wa_head TYPE bapie1mathead, it_materialdescription LIKE TABLE OF bapie1maktrt WITH HEADER LINE, ...
SAP 商品主数据BAPI_MATERIAL_MAINTAINDATA_RT附加字段增强
HAND_YS的博客
10-23 1486
1.维护字段组 事务代码OMSR 复制标准的字段组，将字段名修改为附加字段名 维护状态和ALE字段组可以用标准已存在的 本例为EDVKALBQPSZXCFG和GR_GLOB 使用复制功能将所有附加字段维护完毕，所有附加字段可以用同一个维护状态和ALE字段组 2.建立三个结构，用于承接数据和标记修改数据 由于BAPI传参每个字段长度为250位，当附加字段总长度超过250位之后，就需要多建立几个结构，本例字段较多，建立2个传参结构，注意所有字段类型必须是CHAR 标记修改的结构 3.函数BAPI_MAT
BAPI调用 - 批量创建物料BAPI:BAPI_MATERIAL_SAVEDATA 毛重无法导入以及指定单位报错等问题解决
王小磊
08-20 7465
文章出自：http://www.cnblogs.com/byhs/archive/2011/09/06/2168759.html 重点解决：无法导入基本数据的“毛重”和“体积单位” *业务需求，有时候需要大批量创建物料，首先想到的是bdc，但是可能代码量比较大，（做sap时间不长，还真没用bdc做过东西）容易出错 *用bapi相比之下比较简单，只是参数赋值不太好弄，网上资料示例很少，做...
openssl master源码目录
明潮的BLOG
12-05 1700
├─apps │ │ apps.c │ │ apps.h │ │ app_rand.c │ │ asn1pars.c │ │ build.info │ │ ca-cert.srl │ │ ca-key.pem │ │ ca-req.pem │ │ ca.c │ │ CA.pl.in │ │ cert.pem │ │ ciphers.c │ │ c
【原创】REPORT自动生成工具
weixin_30954607的博客
08-16 334
---------------------------------------------- 本博客所有原创文章，未经博主允许，请勿转载。 ---------------------------------------------- 本程序共实现功能如下： 1、操作界面中，各ALV数据保存到INDX，以及从INDX读取 2、操作界面中，各ALV数据下载到Excel，以及从Excel...
标准的ALV模式中的表维护程序
SAP BLOG
09-02 1821
有时候新建一张表，需要通过ALV模式进行，增、删、改、减的标准动作。 提供一个标准的程序如下：基本上只要修改定义就可以使用（标红部分需要自定义）   ZBWSDT005_PG "ALV  事件定义，如F4、输入检查等 INCLUDE zbwt005_pg_class. "数据定义 INCLUDE zbwt005_pg_top. INCLUDE zbwt005_pg_f01.
微知-Mellanox网卡如何导出firmware中的config文件以及文件中有些什么？（ini配置文件，8个区）
技术札记
10-13 961
Mellanox网卡早期版本以及Engineer simple的DPU支持导出配置文件，改配置文件就是用来告诉firmware的行为。以及也是mlxconfig真正设置的文件，使用mlxconfig -d xxx -e -q应该就是把这个文件读取出来，并且有3个文件，包括默认的，当前的，下次启动的。理解这个配置文件的作用是能够更底层的辅助理解高性能网卡底底层实现架构。
产品缺陷检测：尺寸测量与质量控制_（8）.统计过程控制
zhubeibei168的博客
12-28 639
统计过程控制（Statistical Process Control, SPC）是一种利用统计方法来监控和控制生产过程的方法，旨在确保过程的稳定性和可预测性，从而提高产品质量。SPC 通过收集和分析生产过程中产生的数据，识别出可能导致产品缺陷的变异源，并及时采取纠正措施。在计算机视觉技术的应用中，SPC 可以用来监控和控制尺寸测量和质量检测过程中的变异，确保检测结果的一致性和准确性。
SAP RETAIL MM42里可以顺便维护一下Source List
喜欢打酱油的老鸟
09-07 432
SAP RETAIL MM42里可以顺便维护一下Source List 在SAP零售系统上，执行事务代码MM42，进入商品主数据的维护界面， 进入采购试图， 点击Source List按钮， 输入Site代码，Continue, 进入传统的source list(ME01)维护界面了。 后续不再赘述。 笔者认为， SAP零售系统里物料主数据集成了采购信息记录和source list维护的功能的做法，非常方便，非常好用。还有其物料主数据的相关屏幕设计，
BAPI_MATERIAL_MAINTAINDATA_RT 附加字段增强
u012232542的博客
06-25 911
实现步骤 针对标准表附加字段，BAPI中设置了对应的参数， 值得注意的是，虽然这里也有*X类似的控制字段 ，但本人并未获取实际用途（可参考note 1024725的附件完成实施），本例实现的是一种较简单的方式 2、程序参数传递，下图用来传值的gs_mara_extension中的字段必须都是Char字符格式， 否则无法将结构赋值给BAPI的extension变量gs_clientext的f...
lfind.c
CCodes的专栏
11-08 545
  #include #include int compare_int(int *a, int *b) {   return(*a - *b); }int compare_float(float *a, float *b) {   return((*a == *b) ? 0: 1); }void main(void) {   int int_values[] = {1, 3, 2, 4
lsearch.c
CCodes的专栏
11-08 529
  #include #include int compare_int(int *a, int *b) {   return(*a - *b); }void main(void) {   int int_values[10] = {1, 3, 2, 4, 5};    int *int_ptr, int_value = 1500, elements = 5, i;   printf("
list_are.cpp
CCodes的专栏
11-08 502
  #ifdef __BCPLUSPLUS__#include #else#include #endif#include using namespace std;typedef list LISTINT;void main(void){    LISTINT listOne;    LISTINT listAnother;    LISTINT::iterator i;    //
library.cpp
CCodes的专栏
11-08 484
  #include #include #include class Book {  public:     void show_title(void) { cout     void show_book(void) { show_title(); show_publisher(); };    void assign_members(char *, char *, char *, float
resdiff复现
最新发布
03-29
### 如何实现或解决 ResDiff 的复现问题 #### 背景介绍 ResDiff 是一种高效扩散模型，旨在通过减少扩散步骤数量来加速图像超分辨率过程，同时保持高质量的结果[^2]。为了成功复现 ResDiff，需要关注以下几个方面：代码配置调整、数据预处理、训练流程优化以及实验验证。 --- #### 数据准备与预处理 在复现 ResDiff 之前，需准备好低分辨率 (LR) 和高分辨率 (HR) 图像对作为输入数据集。通常情况下，这些数据可以通过公开的数据集获取，或者通过对原始 HR 图像应用下采样操作生成 LR 图像。 对于 ResDiff 实验中的路径设置，在 `retrain_CNN/train.py` 文件中第 71 行的路径替换逻辑应被正确修改为指定 SR 输出目录结构，即从 `'lr_64'` 替换为 `'sr_64_256'`[^4]。这一步确保了加载的特征图与预期一致。 --- #### 训练流程设计 ResDiff 的核心在于其高效的扩散机制，因此在训练阶段需要注意以下几点： 1. **对比学习损失的应用** 对比学习损失（Contrastive Learning Loss, LCL）能够增强 LPET 和 RPET 图像间的对应关系[^1]。尽管此描述针对 PET 图像重建领域，但在 ResDiff 中类似的策略可用于强化 LR-HR 特征映射的一致性。具体而言，可以在网络输出层引入对比损失函数以提升模型泛化能力。 2. **残差连接的设计** 基于 ResShift 方法的思想，建议在网络架构中加入残差模块，以便更有效地捕捉高频细节并缓解梯度消失现象。这种设计有助于提高最终生成图像的质量。 3. **扩散步数控制** 鉴于传统扩散模型因过多迭代而降低效率的问题，ResDiff 提出了缩减扩散步数的方法。可通过调节参数如时间步长间隔 (`timesteps`) 或者采用自适应调度算法动态决定每轮更新幅度。 以下是简化版训练脚本示例： ```python import torch from torchvision import transforms from retrain_CNN.models import ResDiffModel def train_model(train_loader, val_loader, config): model = ResDiffModel(config).to(device) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config['learning_rate']) criterion_contrastive = ContrastiveLoss() # 自定义对比损失 for epoch in range(config['num_epochs']): model.train() total_loss = 0 for batch_idx, (lr_images, hr_images) in enumerate(train_loader): lr_images, hr_images = lr_images.to(device), hr_images.to(device) sr_images = model(lr_images) # 获取超分辨预测 loss_diffusion = diffusion_loss(sr_images, hr_images) # 扩散损失 loss_contrastive = criterion_contrastive(sr_images, hr_images) # 对比损失 combined_loss = loss_diffusion + lambda_c * loss_contrastive # 组合总损失 optimizer.zero_grad() combined_loss.backward() optimizer.step() total_loss += combined_loss.item() avg_train_loss = total_loss / len(train_loader) print(f"Epoch [{epoch+1}/{config['num_epochs']}], Train Loss: {avg_train_loss:.4f}") ``` --- #### 测试与评估 完成训练后，应对生成结果进行全面测试和分析。可选用 PSNR、SSIM 等指标衡量恢复效果；另外还可借助 qualitative analysis 展示视觉差异[^5]。如果发现某些特定场景下的表现不佳，则可能需要进一步微调模型超参或重新审视数据分布特性。 --- ### 注意事项 - 确保所有依赖库版本匹配官方文档说明； - 如果遇到内存不足的情况，尝试减小批量大小或将计算迁移到 GPU 上运行； - 定期保存 checkpoint 并记录日志便于后续调试追踪。 ---
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