`
JerryWang_SAP
  • 浏览: 1029017 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 成都
文章分类
社区版块
存档分类
最新评论

C4C UI上UI元素的显示和隐藏可以通过Key User在Adaptation模式里通过编辑一些简单的rule去控制,诸如这种格式: if ( logic

阅读更多

使用Chrome开发者工具调试CRM WebClient UI里附件上传的功能: 从本地选择一个文件,断点触发:

 

前端取得用户选中上传的文件名: Jerry.txt

 
 

点Attach按钮后,触发ABAP后台的事件处理函数:

 
 
 

从Chrome开发者工具的network标签能观察到,UI向ABAP后台发送了一个http post请求:

 

后台依次处理所有的form parts:

 

从对应的form part里取出文件名称和文件类型:

 

以及实际的文件内容(由于security原因,该form part的内容无法在Chrome开发者工具的network标签里观察到)

 

但是在ABAP调试器里看到的上传的文件内容仍然和文件本地用UltraEdit打开观察到的一致。

 

 

要获取更多Jerry的原创技术文章,请关注公众号"汪子熙"或者扫描下面二维码:

 
 
0
0
分享到:
评论

相关推荐

    rfc4666 SS7 MTP3-User Adaptation Layer

    M3UA协议,即RFC4666 SS7 MTP3-User Adaptation Layer,是互联网社区的一个标准跟踪协议。它是用于在IP网络上承载SS7(Signaling System 7)MTP3(Message Transfer Part 3)用户的信号消息(例如ISUP和SCCP消息)的...

    UI_Adaptation.unitypackage

    unity ui 排班,因为不同机型屏幕不一样,所以UI的排版不一样,最好能以一个为模板,其他的,不需要调整

    Fiori的方式开发响应式SAPUI5应用程序

    Flexibility允许开发者定义不同屏幕尺寸下的UI行为,而Adaptation则可以根据用户的操作自动调整UI元素。 #### 4. **使用SAPUI5工具进行开发** 为了更好地进行SAPUI5开发,SAP提供了多种工具,包括基于Eclipse的...

    Android创建UI的新思路:用javascript与Activity进行交互.zip

    在Android开发中,传统的UI创建方式通常涉及到XML布局文件的编写和Java代码的结合,但随着Web技术的发展,一种新的思路逐渐浮现:利用JavaScript与Android Activity进行交互来创建UI。这种方式被称为“运行时界面...

    Unsupervised Domain Adaptation by Backpropagation.pdf

    为了实现这种适应行为,可以在几乎任何前馈模型中通过增加少量标准层和一个简单的新的梯度反转层来增强模型。通过使用标准的反向传播,可以训练出这种增强后的架构。总的来说,该方法使用任何深度学习包都可以轻易...

    Joint Feature and Labeling Function Adaptation for Unsupervised Domain Adaptation.pdf

    为了进一步推广此方法,文章给出了ACM引用格式,并指出本文将在KDD '21(ACM的神经注视检测研讨会上)被发表,并提供了会议的时间和地点信息以及相关的DOI链接。 在技术实现层面,本文的工作需要对深度学习、神经...

    2015 Learning Transferable Features with Deep Adaptation Networks.pdf

    本文提出了一种新的深度适配网络(Deep Adaptation Network, DAN)架构,它将深度卷积神经网络扩展到了领域适应(domain adaptation)场景。领域适应是一种机器学习技术,旨在通过利用源领域的知识来提高目标任务的...

    Analysis of Representations for Domain Adaptation

    在这种情况下,为了使模型在目标域上也表现良好,就需要进行有效的域适应。 **条件与挑战** 为了理解何时以及如何可能成功地进行域适应,文章提出了一系列条件。其中最重要的一点在于找到一个良好的特征表示。这...

    adaptation instance normalization 自适应的实例正则化

    在深度学习中,图像风格可以理解为图像中的一种模式或者特征,这些模式或特征可以通过深度神经网络中的某些层被抽象出来。 在传统的图像风格转换方法中,如 Gatys 等人的工作,他们使用了一种基于优化的迭代过程来...

    LoRA 是 Low-Rank Adaptation of Large Language Models 的简写,即大型语言模型的

    首先,由于低秩矩阵的特性,它可以捕捉到关键的模式和特征,从而在有限的参数空间内实现高效学习。其次,LoRA可以应用于已经预训练好的模型,无需从头开始训练,这对于那些没有足够数据或计算资源的环境尤其有用。...

    Optimal Transport for Domain Adaptation

    Domain adaptation is one of the most challenging tasks of modern data analytics. If the adaptation is done correctly, models built on a specific data representation become more robust when confronted ...

    User Adaptation Layer (M3UA)-RFC4666

    Signaling System 7 (SS7) Message Transfer Part 3 (MTP3) - User Adaptation Layer (M3UA) M3UA层网络协议RFC4666

    PSO_adaptation.zip_PSO_PSO改进_优化算法_改进PSO_改进pso算法

    粒子群优化(Particle Swarm Optimization, 简称PSO)是一种源自生物群体行为的全局优化算法,由Eberhart和Kennedy在1995年提出。PSO算法通过模拟鸟群寻找食物的过程来解决复杂优化问题,其核心思想是群体中的每个...

    2021-域自适应-医学图像分析-Domain Adaptation for Medical Image Analysis

    "Domain Adaptation for Medical Image Analysis: A Survey" Domain Adaptation(领域适应)是机器学习领域中的一种技术,旨在解决源域和目标域之间的分布差异问题。近年来,领域适应在医学图像分析领域引起了广泛...

    dversarial-discriminative-domain-adaptation

    基于对抗性判别式域适应(Adversarial Discriminative Domain Adaptation)是一种迁移学习方法,专注于在源域(source domain)和目标域(target domain)之间进行知识迁移时,减少源域和目标域之间特征分布的差异。...

    Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

    MAML的基本思想是通过在多个任务上的训练来优化模型的初始参数,这些初始参数经过少量的梯度更新后,在新任务上能够快速达到较好的性能。具体来说,MAML包括以下步骤: 1. **初始化模型参数**:首先选择一组初始...

    Neural Personalized Response Generation as Domain Adaptation

    **初始化阶段**:通过训练通用的对话模型来捕捉普遍的语言模式和结构。 2. **适应阶段**:在此基础上,进一步对模型进行个性化调整,使其能够更好地模拟特定个体的说话风格。 - **技术优势**:相比于传统的方法,...

    迁移学习Adversarial-discriminative-domain-adaptation

    Adversarial Discriminative Domain Adaptation(ADDA)是迁移学习的一个具体应用,该框架专注于解决跨域学习问题,即在源领域和目标领域之间存在显著的数据分布差异时,如何有效地进行模型训练。 ADDA的核心思想是...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics