首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用RTTS创建类型时的CX_SY_STRUCT_COMP_NAME=>illegal_char_in_name

问题:使用RTTS创建类型时的CX_SY_STRUCT_COMP_NAME=>illegal_char_in_name是什么意思?

回答:CX_SY_STRUCT_COMP_NAME=>illegal_char_in_name是一个ABAP运行时异常,表示在使用RTTS(运行时类型服务)创建类型时,类型名称中包含非法字符。RTTS是一种用于在ABAP运行时动态创建和操作类型的机制。

在ABAP中,类型名称必须遵循一定的命名规则,只能包含字母、数字和下划线,并且不能以数字开头。如果在创建类型时使用了非法字符,就会触发CX_SY_STRUCT_COMP_NAME=>illegal_char_in_name异常。

解决这个问题的方法是确保类型名称只包含合法字符,并且符合命名规则。可以通过检查输入的类型名称,过滤掉非法字符或者进行合法性验证,以确保创建类型时不会触发异常。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云计算服务(Tencent Cloud Computing Services):提供全球覆盖的云计算基础设施和服务,包括云服务器、云数据库、云存储等。详情请参考:腾讯云计算服务
  • 腾讯云函数(Tencent Cloud Function):无服务器计算服务,可实现按需运行代码,无需关心服务器管理。详情请参考:腾讯云函数
  • 腾讯云容器服务(Tencent Cloud Container Service):基于Kubernetes的容器管理服务,提供高可用、弹性伸缩的容器集群。详情请参考:腾讯云容器服务
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • YOLO再战大雾天气 | IA-YOLO数据增强+感知损失,做到大雾天气无痛即可完成YOLO检测器的场景升级

    基于图像增强的技术试图生成无雾图像。然而,从有雾图像中恢复无雾图像比在雾天图像中检测物体要困难得多。另一方面,基于领域适应的方法并不使用目标领域中的标记数据集。这两类方法都在尝试解决一个更难的问题版本。 FogGuard特别设计用来补偿场景中存在的雾天条件,确保即使在雾天也能保持稳健的性能。作者采用YOLOv3作为基准目标检测算法,并引入了一种新颖的“教师-学生”感知损失,以提高雾天图像中的目标检测准确度。 在如PASCAL VOC和RTTS等常见数据集上的广泛评估中,作者展示了作者网络性能的提升。作者证明,FogGuard在RTTS数据集上达到了69.43%的mAP,而YOLOv3为57.78%。 此外,作者表明,尽管作者的训练方法增加了时间复杂度,但在推理过程中与常规的YOLO网络相比,它并没有引入任何额外的开销。

    01

    Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy

    恶劣的天气条件,如雾霾和雨水,会破坏捕获图像的质量,导致训练在干净图像上的检测网络在这些图像上表现不佳。为了解决这一问题,我们提出了一种无监督的基于先验的领域对抗目标检测框架,使检测器适应于雾蒙蒙和多雨的条件。基于这些因素,我们利用利用图像形成原理获得的特定天气的先验知识来定义一个新的先验-对抗性损失。用于训练适应过程的前对抗性损失旨在减少特征中与天气相关的信息,从而减轻天气对检测性能的影响。此外,我们在目标检测管道中引入了一组残差特征恢复块来消除特征空间的扭曲,从而得到进一步的改进。针对不同情况(如霾、雨),在不同数据集(雾城景观、雨城景观、RTTS和UFDD)上进行的评估显示了所提方法的有效性。

    03

    规则引擎 - drools 使用讲解(简单版) - Java

    drools是一款标准、效率高、速度快的开源规则引擎,基于ReteOO算法,目前主要应用场景在广告、活动下发等领域非常多,比如APP的活动下发,通常都是有很多条件限制的,且各种活动层出不穷,无法代码穷举,而如果每次为了一个活动重新发版上线,显然是不合理的,因此通过drools将活动中变的部分抽象为一个个单独的规则文件,来屏蔽这部分的变化,使得系统不需要从代码层面做出改变,当然了为了更加极致的抽象,通常还需要对规则中的一些可配条件(大于、小于、等于、范围、次数等)也提取到数据库中,这样在现有规则不满足要求时,可以直接通过更改数据库的对应规则表来完善,同样不需要改代码;

    03
    领券