我所知道的SIEBEL与SAP集成的技术方案

  随着公司发展,所使用的系统越来越多.ERP系统使用SAP,CRM系统使用SIEBEL,系统之间共享及交换数据在所难免.下面就我所了解到的SAP与SIEBEL集成的方案做下介绍.

  为何系统间要进行数据共享及交换?盖因为系统各自的功能侧重不同.如CRM系统侧重管理客户/销售/业绩等信息用于对产品的销售等进行分析,客户数据就比较全面,而物料信息则只需要使用客户交易时用到的物料即可;ERP系统中存储的客户范围较窄,只存储了与公司有直接交易的合同客户,对物料来说,因为ERP系统包括对生产进行管控,所以原料/半成品等物料信息也需要进行管理.即,ERP系统中的客户是CRM系统中客户的子集,CRM中物料是ERP系统中物料的子集.如果两边一起维护数据,很容易造成混乱,最好的方法就是在一端维护后,通过程序直接传递致另一个系统.如ERP系统中维护物料数据,再将CRM系统中需要的物料同步至CRM系统.

  方式有同步异步之分.同步即A端向B端发出请求或发送数据后,B端立即进行处理,并可返回处理结果等信息;异步则不一定立即进行处理,请求会排队等待处理,并且一般不返回处理结果.

  1.   同步的集成方式主要是BAPI的调用,也就是RFC函数的调用.在SAP中表现为SE37创建FUNCTION,标记为RFC函数,SIEBEL端进行调用.当然,SAP也可以调用SIEBEL提供的FUNCTION,但目前还没有使用过这种方式.轻量级,优点在于可以立即返回处理结果,对实时性要求比较高的,或要求返回值的比较适用;但SAP系统中BAPI函数或自定义RFC函数被调用并没有留下记录,不知道执行结果如何(BASIS也许能找到调用LOG?).
  2.   异步的集成方式,我主要使用了IDOC方式.使用IDOC方式,SAP端要先定义一个IDOC数据结构,系统在传输数据时,会将数据串成一串,向外系统发送(如果是inbound,则会将接收到的串按相应结构解析),外系统接收到后,按照约定格式解析出每个字段的值,并进行相应处理即可.IDOC可一次发送一条或多条,进入相应的处理队列,等待处理.量级比BAPI方式略重(但过于大量的数据数据不是很理想),优点是每个IDOC的出入站都有记录,数据信息及控制信息都很容易找到,便于追踪数据的同步更新结果,便于跟踪调试.
### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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