S1_SAP公司及其产品简介

本文介绍了SAP公司的历史背景及主要产品,详细列举了SAP提供的行业解决方案,并解释了SAP系统的架构组成,包括数据库服务器、应用服务器和表示服务器的作用。此外还探讨了SAP集成的主要优势以及跨应用业务过程的概念。

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第1章 SAP公司及其产品简介
1,SAP代表什么?
SAP:System Applications,and Products in Data Processing,数据处理中的系统、应用和产品。
2,说出一些可以由SAP提供综合解决方案的行业?
SAP提供了近30种行业解决方案,包括:
SAP航天和国防(SAP Aerospace & Defense)
SAP汽车(SAP Automotive)
SAP银行业务(SAP Banking)
SAP化工(SAP Chemical)
SAP消费品(SAP Consumer Product)
SAP工业和建筑(SAP Engineering & Construction)
SAP医疗(SAP Healthcare)
SAP高科技(SAP High Tech)
SAP保险(SAP Insurance)
SAP媒体(SAP Media)
SAP石油和天然气(SAP Oil & Gas)
SAP医药(SAP Pharmaceutical)
SAP公共部门(SAP Public Sector)
SAP零售(SAP Retail)
SAP服务提供商(SAP Service Provider)
SAP电信(SAP Telecommunication)
SAP公共事业(SAP Utility)等。
3,组成SAP的三种不同的服务器各是什么?
SAP经典系统架构:需要一台数据库服务器、一台或多台应用服务器、一台或多台(一般是几百或几千台)前端表示服务器;三者都要进行配置,尽管他们都可以安装到不同的计算机(服务器)上,甚至相同的计算机上。表示服务器运行SAPGUI或者其他SAP用户界面,该系统用来给用户输入数据或者管理监控系统。应用服务器执行SAP管理职能,包括背景处理和打印假脱机请求等;它还包括了SAP的业务逻辑(程序)。数据库服务器容纳了所有与SAP系统相关的数据。
4,SAP R/3的继任者是什么?
SAP R/3后续产品中最成功的当数ECC了,也称作ERP中心组件。
5,SAP整合的主要好处是什么?
尽管SAP集成设计有许多优点,但最重要的还是它促进了组成SAP业务环境的模块与组件之间的通信活动,因而获得了可见性,可以支持更加明智的决策制定过程。
6,如何区分跨应用业务过程与标准业务过程?
    跨应用业务过程涵盖了多种SAP组件(应用)。仅使用ECC即可完成了全部工作的业务过程不是跨应用业务过程。
7,请描述ESA?
    ESA提供了用以设计具有适应性企业计算解决方案的路线图或蓝图;它是一个架构而不是具体支持工具或工具集(Net Weaver提供了平台和工具,可以构造出包含ESA的解决方案)。
8,完成哪些活动后,LUW才会变得完整?
SAP逻辑工作单元包含了所有的事务步骤,它经常以SAP数据库更新为结束点。
9,在SAP实施过程中,必须要用到三层架构吗?
尽管非常流行,但三层架构只是部署SAP时用到得一种架构而已。
10,部署SAP表示服务器的数量有限制吗?
    依赖于SAP实现的规模,可能部署成百上千台表示服务器(前端系统或客户端)。尽管没有限制,但在每台表示服务器上SAP软件都要有安装许可。
11,可以用SAP系统来在单个客户端内支持多种语言吗?
可以。在登录SAP的时候,需要确定好登录语言。你可以用SAP所允许的任何语言登录(多数语言都可以被单独添加进来,成为初始软件包的一部分)。

转载于:https://www.cnblogs.com/sap-exia/articles/1996768.html

X = X.copy() X.loc[:, 'Menopause_Age_Interaction'] = X['绝经状态'] * X['Age'] X.loc[:, 'Age_Bins'] = self.discretizer.transform(X[['Age']]).ravel() X.loc[:, 'Age_S1_LF_HF_Ratio'] = X['Age'] * (X['S1_LFpow_FFT (n.u.)'] / X['S1_HFpow_FFT (n.u.)']) X.loc[:, 'BMI_S1_RMSSD_S1_SD1'] = X['BMI'] * X['S1_RMSSD (ms)'] * X['S1_SD1 (ms)'] X.loc[:, 'S1_Mean_HR_ApEn'] = X['S1_Mean HR (bpm)'] * X['S1_ApEn'] X.loc[:, 'S1_SDNN_S1_LFpow_FFT_ln_S1_TOTpow_FFT'] = (X['S1_SDNN (ms)'] / X['S1_LFpow_FFT (ms2)']) * np.log(X['S1_TOTpow_FFT (ms2)']) X.loc[:, 'S1_VLFpow_FFT_S1_DFA1_S1_DFA2'] = X['S1_VLFpow_FFT (%)'] * X['S1_DFA1'] * X['S1_DFA2'] X.loc[:, 'S1_SampEn_Sqrt_S1_SD2_S1_SD1'] = X['S1_SampEn'] * np.sqrt(X['S1_SD2 (ms)'] / X['S1_SD1 (ms)']) X.loc[:, 'S1_MSE_1_S1_MSE_5'] = X['S1_MSE_1'] * X['S1_MSE_5'] X.loc[:, 'S1_RESP_S1_HFpow_FFT_S1_TOTpow_FFT'] = X['S1_RESP (Hz)'] * (X['S1_HFpow_FFT (ms2)'] / X['S1_TOTpow_FFT (ms2)']) X.loc[:, 'Risk_Score'] = (X['Age'] * X['BMI'] / X['S1_RMSSD (ms)']) + np.log(X['S1_LF_HF_ratio_FFT']) # 共线性处理:对交互项进行中心化处理 interaction_features = ['Menopause_Age_Interaction', 'Age_S1_LF_HF_Ratio', 'BMI_S1_RMSSD_S1_SD1', 'S1_Mean_HR_ApEn', 'S1_SDNN_S1_LFpow_FFT_ln_S1_TOTpow_FFT', 'S1_VLFpow_FFT_S1_DFA1_S1_DFA2', 'S1_SampEn_Sqrt_S1_SD2_S1_SD1', 'S1_MSE_1_S1_MSE_5', 'S1_RESP_S1_HFpow_FFT_S1_TOTpow_FFT', 'Risk_Score'] for feature in interaction_features: train_mean = X[feature].mean() X.loc[:, feature] = (X[feature] - train_mean).astype(X[feature].dtype)这是我做的一些特征交叉,请结合我刚刚给你发的没有进行特征交叉时候的特征重要性排名以及下面进行特征交叉后的特征重要性排序,判断这些特征交叉是否合理,以及应该怎么改正提高模型指标特征。下面是交叉后的特征重要性排序(从高到低): 0 Age 0.035051 52 S1_MSE_5 0.029521 34 S1_RESP (Hz) 0.028676 41 S1_DFA1 0.027791 51 S1_MSE_4 0.027199 61 S1_MSE_1_S1_MSE_5 0.026109 54 Age_Bins 0.024391 28 S1_LFpow_FFT (%) 0.023612 53 Menopause_Age_Interaction 0.023325 3 BMI 0.023210 60 S1_SampEn_Sqrt_S1_SD2_S1_SD1 0.022230 47 S1_RP_ShanEn 0.021824 36 S1_SD2 (ms) 0.021304 42 S1_DFA2 0.020918 2 Weight 0.019147 46 S1_RP_DET (%) 0.018871 11 S1_SD HR (bpm) 0.018729 55 Age_S1_LF_HF_Ratio 0.018402 1 Height 0.017912 59 S1_VLFpow_FFT_S1_DFA1_S1_DFA2 0.017040 30 S1_LFpow_FFT (n.u.) 0.016731 48 S1_MSE_1 0.016537 50 S1_MSE_3 0.015697 45 S1_RP_REC (%) 0.015361 33 S1_LF_HF_ratio_FFT 0.015343 10 S1_Mean HR (bpm) 0.015292 63 Risk_Score 0.015115 58 S1_SDNN_S1_LFpow_FFT_ln_S1_TOTpow_FFT 0.014951 22 S1_LFpow_FFT (ms2) 0.014910 31 S1_HFpow_FFT (n.u.) 0.014895 25 S1_LFpow_FFT (log) 0.014735 38 S1_ApEn 0.014477 9 S1_SDNN (ms) 0.014338 7 S1_Stress index 0.014323 27 S1_VLFpow_FFT (%) 0.014322 29 S1_HFpow_FFT (%) 0.014082 21 S1_VLFpow_FFT (ms2) 0.014059 44 S1_RP_Lmax (beats) 0.014051 19 S1_DCmod (ms) 0.013642 6 S1_SNS index 0.013403 43 S1_RP_Lmean (beats) 0.013235 20 S1_ACmod (ms) 0.012859 39 S1_SampEn 0.012720 24 S1_VLFpow_FFT (log) 0.012545 49 S1_MSE_2 0.012545 62 S1_RESP_S1_HFpow_FFT_S1_TOTpow_FFT 0.012271 37 S1_SD2_SD1_ratio 0.011886 40 S1_D2 0.011677 57 S1_Mean_HR_ApEn 0.011124 13 S1_Max HR (bpm) 0.011100 17 S1_HRV triangular index 0.011020 14 S1_RMSSD (ms) 0.011014 18 S1_TINN (ms) 0.010519 32 S1_TOTpow_FFT (ms2) 0.010430 5 S1_PNS index 0.009072 12 S1_Min HR (bpm) 0.009040 26 S1_HFpow_FFT (log) 0.008732 8 S1_Mean RR (ms) 0.008221 35 S1_SD1 (ms) 0.007731 23 S1_HFpow_FFT (ms2) 0.007653 15 S1_NNxx (beats) 0.006128 4 绝经状态 0.006025 56 BMI_S1_RMSSD_S1_SD1 0.005610 16 S1_pNNxx (%) 0.005316
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