DYNP_VALUES_UPDATE 實時更新 Selection Screen

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原创 最新推荐文章于 2026-05-19 05:34:51 发布 650 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
DYNP_VALUES_UPDATE 實時更新 Selection Screen 在 AT SELECTION-SCREEN 事件中更新 PARAMETER 或 SELECT-OPTIONS 的數值時，當前的畫面並不會立即更新，要按 Enter 之後才會顯示最新數值。 以下代碼是用 DYNP_VALUES_UPDATE 實現實時更新。 (1) 觸發 AT SELECTION-SCREEN ON VALUE-REQUEST FOR XXX. (2) REUSE_ALV_POPUP_TO_SELECT 彈出選單，Double Click 以選擇目標。 (3) 立即更新已選的兩個數值。 DYNP_VALUES_UPDATE – Update the Selection Screen dynamically REPORT ztest. TYPE-POOLS: slis. *----------------------------------------------------------------------* * T A B L E S *----------------------------------------------------------------------* *----------------------------------------------------------------------* * T Y P E S *----------------------------------------------------------------------* * Main internal table for process TYPES: BEGIN OF ty_bwart, zeile TYPE mseg-zeile, bwart TYPE mseg-bwart, sobkz TYPE mseg-sobkz, rmtxt TYPE string, END OF ty_bwart. *----------------------------------------------------------------------* * I N T E R N A L T A B L E *----------------------------------------------------------------------* DATA: t_bwart TYPE ty_bwart OCCURS 0 WITH HEADER LINE. *----------------------------------------------------------------------* * W O R K I N G A R E A S * *----------------------------------------------------------------------* DATA: w_bwart TYPE ty_bwart. *----------------------------------------------------------------------* * S E L E C T I O N - S C R E E N *----------------------------------------------------------------------* SELECTION-SCREEN BEGIN OF BLOCK b1 WITH FRAME TITLE c_title. PARAMETER: p_bwart LIKE mseg-bwart OBLIGATORY, "MOV Type p_sobkz LIKE mseg-sobkz. "Special Stock SELECTION-SCREEN SKIP 1. SELECTION-SCREEN END OF BLOCK b1. *----------------------------------------------------------------------* * L O A D - O F - P R O G R A M *----------------------------------------------------------------------* LOAD-OF-PROGRAM. *----------------------------------------------------------------------* * I N I T I A L I Z A T I O N *----------------------------------------------------------------------* INITIALIZATION. c_title = 'DYNP_VALUES_UPDATE Demo'. t_bwart-bwart = '322'. t_bwart-sobkz = ''. t_bwart-rmtxt = 'Unrest. Use > QI (WH stock)'. APPEND t_bwart. t_bwart-bwart = '344'. t_bwart-sobkz = 'K'. t_bwart-rmtxt = 'Unrest. Use > Blocked (Consignment)'. APPEND t_bwart. t_bwart-bwart = '321'. t_bwart-sobkz = ''. t_bwart-rmtxt = 'QI > to Unrest. Use (WH stock)'. APPEND t_bwart. t_bwart-bwart = '350'. t_bwart-sobkz = 'E'. t_bwart-rmtxt = 'QI > Blocked (SO stock)'. APPEND t_bwart. t_bwart-bwart = '350'. t_bwart-sobkz = 'K'. t_bwart-rmtxt = 'QI > Blocked (Consignment)'. APPEND t_bwart. *----------------------------------------------------------------------* * A T S E L E C T I O N - S C R E E N *----------------------------------------------------------------------* AT SELECTION-SCREEN. "ON VALUE-REQUEST FOR P_LAYOUT. AT SELECTION-SCREEN ON VALUE-REQUEST FOR p_bwart. DATA l_selfield TYPE slis_selfield. DATA: wa_fcat TYPE slis_fieldcat_alv, fcat TYPE slis_t_fieldcat_alv. "Field Cat. for Error Message Display CLEAR wa_fcat. wa_fcat-row_pos = '1'. wa_fcat-col_pos = '1'. wa_fcat-fieldname = 'BWART'. wa_fcat-tabname = 'T_BWART'. wa_fcat-seltext_m = 'Movement'. wa_fcat-outputlen = 5. APPEND wa_fcat TO fcat. CLEAR wa_fcat. wa_fcat-row_pos = '1'. wa_fcat-col_pos = '2'. wa_fcat-fieldname = 'SOBKZ'. wa_fcat-tabname = 'T_BWART'. wa_fcat-seltext_m = 'Spec.Stk.'. wa_fcat-outputlen = 5. APPEND wa_fcat TO fcat. CLEAR wa_fcat. wa_fcat-row_pos = '1'. wa_fcat-col_pos = '3'. wa_fcat-fieldname = 'RMTXT'. wa_fcat-tabname = 'T_BWART'. wa_fcat-seltext_m = 'Description'. wa_fcat-outputlen = 50. APPEND wa_fcat TO fcat. CALL FUNCTION 'REUSE_ALV_POPUP_TO_SELECT' EXPORTING i_selection = 'X' i_zebra = 'X' it_fieldcat = fcat i_tabname = 'T_BWART' * I_CHECKBOX_FIELDNAME = 'CHECKBOX' IMPORTING es_selfield = l_selfield TABLES t_outtab = t_bwart. IF l_selfield-tabindex GT 0. CLEAR w_bwart. READ TABLE t_bwart INDEX l_selfield-tabindex INTO w_bwart. IF w_bwart-bwart IS NOT INITIAL. DATA: ltab_fields LIKE dynpread OCCURS 0 WITH HEADER LINE. DATA: lc_dyname LIKE sy-repid. DATA: lc_dynumb LIKE sy-dynnr. lc_dyname = sy-repid. lc_dynumb = sy-dynnr. ltab_fields-fieldname = 'P_BWART'. ltab_fields-fieldvalue = w_bwart-bwart. APPEND ltab_fields. ltab_fields-fieldname = 'P_SOBKZ'. ltab_fields-fieldvalue = w_bwart-sobkz. APPEND ltab_fields. CALL FUNCTION 'DYNP_VALUES_UPDATE' EXPORTING dyname = lc_dyname dynumb = lc_dynumb TABLES dynpfields = ltab_fields EXCEPTIONS OTHERS = 8. ENDIF. ENDIF. http://w1ng.hk/dynp_values_update-update-selection/
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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