原貼地址:http://jiahongguang12.blog.163.com/blog/static/334665720071060551591/ 輸入參數12.5445,因此FM從小數點最後一位進位,FM參數 CONV_DEC =2 為精確到第2位小數 , 列印結果:12.55; REPORT Z_TEST_007.DATA : DAT TYPE P DECIMALS 9 VALUE '12.5445' , DAT1
CUDA Toolkit 5.5 Release Candidate (RC). This important update to the CUDA platform and programming model includes:Support for ARM PlatformsNative compilation, for easy application portingFast cross-compile on x86 for large applicationsLearn
原貼地址:http://techlog.hikarulea.com/abap-sapgui_progress_indicator/ 通過 Function Module 顯示一個進度條。所屬 Function Group : SGUI所屬 Package : SABPDATA: l_per TYPE i, l_text TYPE c LENGTH 105, l_text_tmp type c length 100, l_per_c TYPE c LENGTH
原帖地址:http://abaper.blogbus.com/logs/2705034.html先看下面的兩段程式, 你認為哪一個執行的更快一些?資料定義和提取:DATA: BEGIN OF it_marc OCCURS 0, matnr LIKE marc-matnr, werks LIKE marc-werks, dispo LIKE marc-dispo, plifz LIKE marc-plifz, END OF
Advanced Business Application Programming (ABAP)S001 - ABAP/4 Development WorkbenchS002 - System AdministrationSA38 - Execute a programSCAT - Computer Aided Test ToolSCU0 - Compare TablesSE01 - Old Transport & Corrections screenSE03 - Groups
馬爾可夫決策過程(三) 最近學習了MDP,查看一些資料,本文翻譯了維基百科http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process。有許多地方翻譯的不好,有翻譯錯的地方請多多諒解!歡迎給我留下意見,我會儘快更改! 解決方案假設我們知道狀態轉移函數 P 和獎勵函數 R ,而且我們希望計算最大化期望折扣獎勵的策略。標準的演算法族(the standard family of
ABAP既有物件導向的特性,又有面向過程的特性,但我個人覺得,它純粹的把這兩種特性生硬的拼合在一起,結果就是一個“四不像”(應該說:兩不像!)。ABAP物件導向相當的難用,根本不是物件導向,要是誰在跟我說“ABAP是真正的物件導向的語言”,我真想給他兩嘴巴 !面向過程嘛,也是相當的爛,要和c相比,真是一個是天上,一個是地下。不信來看看下面這段代碼:REPORT Y00FUNCTIONS."主函數data : num type i value9.perform sub changing num .