17、Oracle Identity Management Forms Customization与E-Business Suite集成指南

Oracle Identity Management Forms Customization与E-Business Suite集成指南

1. Oracle Identity Manager表单定制

在页面中添加内容时,选择好位置和内容类型后,会出现新项的属性对话框。在这个对话框里,使用“Value”字段输入想要添加的文本,该字段支持HTML输入。由于OIM页面使用CSS,输入的HTML会继承应用程序其他部分定义的样式。若想覆盖标准的Identity Manager CSS,可以使用“Style”标签输入自定义样式信息。

定制操作是在单独的沙箱中完成的,目前所做的更改(如更换徽标、在“My Information”页面添加文本字段)只有在沙箱激活时,且仅对进行编辑的用户可见。系统的其他用户看到的仍是标准页面或之前发布的版本。点击“Publish Sandbox”选项,可将所做的更改合并到应用程序的主线中,这一功能便于在不影响当前用户的情况下对UI进行测试和更改。

OIM提供了大量表单,能帮助简化人员流动率高的环境,或让组织将处理请求和重置密码的权力交给用户。这种自动化和众多自助服务应用表单可大幅减少帮助台呼叫和管理员协助的数量。不过,开箱即用的UI可能无法满足所有组织的需求。为此,Oracle提供了易于使用的沙箱式表单编辑器,可在不担心未测试更改影响用户的情况下对实时实例进行更改。开发人员可在沙箱中进行更改并测试,只有在沙箱实际发布时,更改才会应用到实时系统中。

2. 集成Access Manager与E-Business Suite

许多组织在Oracle E-Business Suite (EBS) 以及相关辅助应用和产品(如Orac

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值