哪种条形码产品最适合你的环境?TBarCode/Direct常见问题集锦

本文介绍SAP系统中TBarCode/Direct、TBarCode/SAPwin和TBarCode/X三种条形码生成解决方案的特点及适用环境,解决常见打印问题,包括水平边距、字符错误、页面空白行、非英文字符打印等。

TBarCode/Direct是SAP®ERP、SAP®R/3®和mySAP®ERP中打印条形码的独立平台软件解决方案,它用于在SAP R/3软件上打印条形码。

无需任何SAP脚本或者ABAP程序便可以生成条形码,整个过程不消耗服务器资源(比如CPU运算时间)。这使得你可以批量生成条形码——特别是需要大量打印的情况。


TBarCode/Direct常见问题解答

Q1:如何纠正水平边距位置?

在事务SPAD中,您可以通过移动输出来更正PostScript打印机的水平和垂直边距位置。
SPAD > Output Devices > Select Device > Tab Output Attributes > Parameter Horizontal Move / Vertical Shift.

Q2:打印输出中的字符错误?

在以所谓的ASCII-85表示形式打印PostScript字符串时,SAP Postscript打印机驱动程序POST(设备类型POST2)中存在错误。使用SAP Basis版本6.10或更高版本时会发生这种情况。可行的解决方案:

  • 安装6.20的内核补丁(补丁级别1481 - 在6.40 STANDARD中更正)
  • 关闭ASCII85表示并使用以前的SAP版本中的十六进制编码。

从ASCII85切换到十六进制:之后在TSOPTIONS表中将选项POST_ASCII85更改为NO,然后重新启动。

Q3:如何消除列表打印页面顶部的空白行

默认情况下,列表打印(例如X_90_120)使用页面格式ANY(如果没有另外配置)。使用页面格式ANY,驱动程序准备列表以使其最适合所使用的纸张格式。必须提供纸盘信息。如果不是这种情况,则列表格式化并打印以适合A4和LETTER之间的纸张尺寸。

在SPAD中定义输出设备时,应通过选择“纸盘信息”指定打印机上可用的纸张格式。在“列表驱动程序的输出属性”字段中,还输入用于列表打印的默认纸盘。这解决了输出中空行的问题。

Q4:如何打印泰文或中文字符?

在SAP系统中应该有设备类型:

  • CNSPOST用于打印中文字符。
  • THSPOST用于打印泰语字符。

制作一份副本并调整打印机条码(事务SE73),如我们的手册所示。然后将此设备类型分配给您的打印机(事务SPAD)。

Q5:哪种条形码产品最适合我的环境?

TEC-IT为SAP中的条形码生成提供三种不同的解决方案。每种解决方案都有其独特的优势和特点。

TBarCode/Direct

如果您的公司主要使用PostScript®兼容打印机,那么TBarCode/Direct是最好的解决方案。没有中间件,中央安装,所有打印机(带有PostScript)。

TBarCode/SAPwin

此条形码DLL推荐用于Microsoft®Windows环境,在该环境中,您可以通过带有SAPSprint (SAP的后台软件)的打印服务器或SAPGUI客户机(前端打印)集中打印。任何使用Windows驱动程序的打印机都可以连接。当使用SWINCF或其他CF设备类型进行Unicode打印时,条形码DLL也是您选择的解决方案。

TBarCode/X

TBarCode/X是一个全面的条码软件解决方案,适用于UNIX®,Linux®和Mac OS X®环境。可以将TBarCode/X安装到打印服务器(或SAP服务器本身)的spool系统中。适用于PCL和PostScript®打印机。现有的PCL打印机设备类型可以重用,不需要更改Windows驱动程序。


如果你在TBarCode/Direct使用过程中遇到其他困扰,可在评论区留言哦!或者查找资源列表

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内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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