使用这个mock数据生成器网站[链接]，创建一个基于Marketing Cloud contact schema的csv文件。 如果偷懒的话，每个contact字段的值都可以选择随机生成。点Download Data下载到本地。 打开csv文件之后，还可以用文本编辑器对值进行微调。 进入Marketing Cloud，点Import进行导入： 在business administration这个catalog里...

SAP Hybris CommerceSAP ERPSAP Cloud for CustomerSAP Gigyaexternal social media

创建一个新的business role，然后添加下列这几个catalogs:SAP_CEC_BC_MKT_ADM_PC Marketing - Business AdministratorSAP_CEC_BC_MKT_DMB1_PC Marketing - Contacts and Profiles BaseSAP_CEC_BC_MKT_CFS1_PC Marketing - Contact ProfileSAP_CEC_BC_MKT_DST_PC Marketing - Data StewardshipSAP_CEC_BC_MKT_EXT_PC Exte...

我们用apache的HttpClient这个库消费云端的Restful API时，一般都需要两次HTTP调用，第一次获得某种token，比如获取防止跨域请求伪造攻击Cross-site request forgery - CSRF的token，或者比如微信API的access token，第二次再进行真正的API消费。

上图介绍了用户访问SAP云平台时经历的Authentication过程。本文使用的例子是用户访问SAP Marketing Cloud而非SAP云平台，但是原理一致。

SAP Netweaver->UI technologies->SAP Fiori->Configure Launchpad content->Adding Apps to SAP Fiori Launchpad->Configure Target Mappings and Tiles->SAP Fiori Launchpad Designer, 点右键，选择Display technical info：

Marketing Cloud里的Contact标准tile(下图红色tile)上是没有当前系统contact数字显示的，请对比profile tile(下图黑色tile)。

Python 中的 class 体内定义方法时，如果没有显式地包含 self 参数，有时候依然可以被调用。这是一个非常有趣的话题，因为它涉及到对 Python 中类与对象之间关系的更深理解。要理解为什么这种情况下方法依然能够被调用，我们需要逐步拆解 Python 类的构造方式以及方法绑定的原理。

跨模态编码器（Cross-Modal Encoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT 可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

网络上关于如何本地调试nodejs应用的教程已经很多了，工具有Chrome开发者工具，Visual Studio Code，和nodejs周边的一些小工具等等。

因为工作需要，想研究一下execute执行的逻辑。 在这一行调用execute： {代码...} getHttpClient的实现： {代码...} 我在代码里声明的HttpClient只是一个接口， 实现类是InternalHttpClient。 首先根据传入的请求决定出目标-target host 投递到RedirectExec执行。 后者又投递到RetryExec执行。 收到307重定向： redirects...

跨模态编码器（Cross-Modal Encoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT 可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

今天工作的时候遇到一个坑，在客户端用nodejs给服务器发送HTTP请求，服务器老是报错：In the context of Data Services an unknown internal server error occurred

跨模态编码器（Cross-Modal Encoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT 可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

需求：我在Marketing Cloud的contact模型上用custom field这个应用创建了一个Extension field，名称为微信ID。

首先在Marketing Cloud里找到创建扩展字段的tile入口，搜索关键字extension： 这会进入Fiori应用“Custom fields”，能看到系统里所有创建好的extension field。点击+加号按钮新建一个： 维护这个扩展字段的技术信息，比如标签，类型，长度等等。 创建好之后点击按钮Publish，确保字段处于publish状态。 接下来需要为特定...

跨模态编码器（Cross-Modal Encoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT 可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

首先在Marketing Cloud的UI上创建一个contact： 观察Chrome开发者工具network标签页里的HTTP请求： [链接] 这个请求用于读取CSRF token： 点击保存，会发送一个新的HTTP post请求： 请求url：[链接]再看下重要的请求头部字段： 把第一步获得的CSRF token填到Postman里的header字段里，如图： body： {代码...} 状态码201...

我们先来看看Marketing Cloud系统里的contact信息：一共1218374条数据。 我们用如下的nodejs代码通过OData来获取这些数据： {代码...} 使用node命令直接执行这个.js文件： 得到结果： 要获取更多Jerry的原创文章，请关注公众号"汪子熙":

跨模态编码器（Cross-Modal Encoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT 可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

Marketing Cloud里的contact主数据，创建成功后也不是所有字段都能够被修改。在Personal data区域的字段是可以被修改的。

假设在Marketing Cloud有这样一个contact主数据： 现在需求是使用编程语言比如nodejs修改这个contact实例的高亮属性。 代码如下： {代码...} 我在nodejs代码里把需要更改的字段值赋为"Jerry测试1”： 执行之后这个属性被成功更新了： 要获取更多Jerry的原创文章，请关注公众号"汪子熙":

我们使用nodejs对contact进行修改时，需要指定待修改contact实例的guid。 这个guid属于technical属性，在Marketing Cloud UI上默认情况下不可见。如何找到这个属性值呢？ 其实就在浏览器地址栏的url里： 当然在Chrome开发者工具的network标签页里也能找到这个guid： 要获取更多Jerry的原创文章，请关注公众号"汪子熙":

自然语言描述数据：训练 ChatGPT 使其能够正确理解用户输入的描述，这部分训练数据多来自对话、描述和解释的语料库。通过这样的训练，ChatGPT 学会了捕捉用户指令中的关键细节。

跨模态编码器（Cross-Modal Encoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT 可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

Python 中的 class 体内定义方法时，如果没有显式地包含 self 参数，有时候依然可以被调用。这是一个非常有趣的话题，因为它涉及到对 Python 中类与对象之间关系的更深理解。要理解为什么这种情况下方法依然能够被调用，我们需要逐步拆解 Python 类的构造方式以及方法绑定的原理。

跨模态编码器（Cross-Modal Encoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT 可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

在 SAP 项目实施中，Brownfield 场景是一种迁移策略，尤其用于从 SAP ERP 系统升级到 SAP S/4HANA 的过程中。Brownfield 方法可以理解为“系统转换”模式，它是指在现有系统基础上进行优化和转换，而不是从头开始构建一个全新系统。这种策略可以让企业保留现有的业务流程和系统配置，最大程度地降低业务中断风险，同时利用...

假设我有一个nodejs应用，运行在AWS - 亚马逊云平台上(Amazone Web Service)。我想用本地的Visual Studio Code来远程调试服务器端的nodejs应用。

跨模态编码器（Cross-Modal Encoder）：跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT 可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示，然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。

简书改版后，根据文章标题搜索文章的功能就不见了。 虽然简书提供了批量下载文章的功能，但是下载到本地的文章都是markdown格式的，不包含文章的链接，这不满足我的需求。 既然我是程序员，没有这个功能我就自己实现一个。 打开简书首页，发现默认只显示8篇文章，用鼠标滑动到屏幕底部后，会触发一个懒加载事件，到后台...

在 SAP 项目实施中，Brownfield 场景是一种迁移策略，尤其用于从 SAP ERP 系统升级到 SAP S/4HANA 的过程中。Brownfield 方法可以理解为“系统转换”模式，它是指在现有系统基础上进行优化和转换，而不是从头开始构建一个全新系统。这种策略可以让企业保留现有的业务流程和系统配置，最大程度地降低业务中断风险，同时利用...

首先通过下面的链接下载openSSL[链接] 下载完毕后，执行openssl进入交互式界面： 使用命令生成privatekey.pem 1024意思是1024位长度。 openssl genrsa -out privatekey.pem 1024 生成的privatekey.pem，打开看一看长啥样： 什么是pem文件？ .pem - Defined in RFCs 1421 through 1424, this is a container format that ...

Python 中的 class 体内定义方法时，如果没有显式地包含 self 参数，有时候依然可以被调用。这是一个非常有趣的话题，因为它涉及到对 Python 中类与对象之间关系的更深理解。要理解为什么这种情况下方法依然能够被调用，我们需要逐步拆解 Python 类的构造方式以及方法绑定的原理。

网址：[链接] 进去之后的页面是程序员熟悉的码农风格： 假设我想学习冒泡排序算法，在搜索栏里输入sort，在结果列表里选择bubble sort： 点击之后，排序操作处于就绪状态，点击play开始： 此时右边的JavaScript代码像我们平时单步调试一样逐行执行，同时每一步执行后排序的效果在屏幕正中实时显示： 比单步调试更强大之...