Run JavaScript on your PeopleSoft pages conditionally

本文详细介绍如何在PeopleCode中集成JavaScript,通过设置HTMLArea字段并利用User-defined JavaScript函数实现页面加载时执行特定功能,避免重复执行问题。文章提供具体步骤及代码示例。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Here, PeopleCode sets the logic that determines when the JavaScript code will run.

This is not as simple as dropping a HTML Area on your page and setting the script in PeopleCode. This is because the value in the HTML Area field remains and the JavaScript code will keep executing at subsequent page refreshes.

Steps:

Lets have a derived/work record TEST_WRK And field HTMLAREA (TEST_WRK – HTMLAREA).

1. Create a HTML definition as your javascript template. Include all the necessary user-defined javascript functions that you need. Eg Html Definition is TESTJS

<input type="hidden" name="USERJSINJECTION" value=""/>
<script type="text/javascript">
function addLoadEvent(func) {
var oldonload = window.onload;
if (typeof window.onload != 'function') {
window.onload = func;
} else {
window.onload = function() {
oldonload();
func();
}
}
}

function user_function1() {
window.open("","toolbar = no");
}
function user_function2() {
alert('Hello from user javascript');
}

addLoadEvent(function() {
%bind(:1)
});
</script> 

2. At the scroll level 0 of your PS page, insert a HTML Area control. Assign this to the TEST_WRK.HTMLAREA field.

 

3. Again at scroll level 0 of your page, insert an editbox and assign this again to TEST_WRK.HTMLAREA. And Set the Following Field Property

 

a. On the Use tab, check Invisible and Modifiable by JavaScript.

b. On the General tab, set Page Field Name to USERJSINJECTION.

 

4. Now in PeopleCode, to execute your javascript function.

 

GetLevel0()(1).TEST_WRK.HTMLAREA.Value = GetHTMLText(HTML.TESTJS, "user_function1()");

转载于:https://www.cnblogs.com/bryanchen/p/3385749.html

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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