db.GetDocumentByUNID的问题

youyiyang 2005-03-19 07:30:56
我在查看一个Notes数据库的Agent源码时,看到

Dim WorkSpace As New NotesUIWorkspace

Dim Session As New NotesSession
Dim Curdb As NotesDatabase
Dim uidoc As NotesUIDocument
Dim Collection As NotesDocumentCollection
Dim var,varn,varp,vars,vara ,varno,varino,str_business,str_account_no As Variant
Set Curdb = Session.CurrentDatabase
Set Collection = Curdb.UnprocessedDocuments

'doc--the selected Document;docp--the parent Document
'docn--the compose Document
Dim doc,docn As NotesDocument
Dim docp As NotesDocument

Set doc=collection.GetFirstDocument()

If Not doc.IsResponse Then
Msgbox "请选择入库单文档"
Exit Sub
Else
Set docp = Curdb.GetDocumentByUNID( doc.ParentDocumentUNID )
str_business=docp.business(0) '供货单位
str_account_no=docp.account_no(0) '帐号
End If
其中:Set docp = Curdb.GetDocumentByUNID( doc.ParentDocumentUNID )这条语句,doc本身不是答复文档,它没有父文档,那么这条语句起什么作用呢?但用Lotusscript debugger查看确实又取得了docp。
或者那位大侠能告诉我
Set doc = db.GetDocumentByUNID( doc.ParentDocumentUNID )
这条语句是不是根据父文档的UNID来取得当前文档的UNID,这条语句的实际作用是什么?
谢了!
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youyiyang 2005-03-28
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我再查了查,doc是Response答复文档。docp是doc的父文档。
zelloss 2005-03-24
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回复人: mason520(林帆) ( ) 信誉:100
你使用五笔字型输入法么?
youyiyang 2005-03-23
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查看了一下,也不是数据库,而是文档。
chapel 2005-03-22
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那可能是得到数据库了.主文档的父文档好象是数据库
youyiyang 2005-03-21
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To:mason520(林帆),
我察看了doc文档,没有$REF域啊。
jenfier 2005-03-21
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啊,楼上的强人
学习了
mason520 2005-03-20
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doc.ParentDocumentUNID 是得到当前文档doc的父文档ID;
因此Set docp = Curdb.GetDocumentByUNID( doc.ParentDocumentUNID )是得到文档doc的父文档ID得到父文档对象docp;
到于你说当前文档没有父文档,你可以查看一下doc文档是否有$REF域,就知道它是否有回复文档。
内容概要:本文围绕基于Python和Transformer模型的多变量风电功率预测展开研究,重点针对短期风电功率预测任务。研究采用深度学习中的Transformer架构,引入风速、温度、湿度等多种气象及运行变量作为输入特征,构建高精度预测模型。为进一步提升预测的稳健性与可靠性,研究结合近端梯度算法求解LASSO分位数回归,优化模型在不确定性环境下的输出表现,增强预测结果的置信区间估计能力。该技术是机器学习与新能源领域深度融合的典型应用,旨在提高风电并网的稳定性与电网调度的科学性。; 适合人群:具备Python编程基础,熟悉主流深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)的研究生、科研人员,以及从事新能源发电预测、电力系统调度、智能电网优化等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电场实际运行中的短期功率预测系统,辅助电网进行精准负荷调配与调度决策;②作为科研项目的技术蓝本,用于复现、改进或扩展基于Transformer的时间序列预测模型;③探索LASSO分位数回归与深度学习模型的融合机制,提升预测结果的概率性输出与风险评估能力。; 阅读建议:此资源适用于已掌握机器学习与深度学习基础知识的读者,建议结合所提供的代码实现进行动手实践,重点关注多变量数据的预处理流程、Transformer模型的结构设计与注意力机制实现、超参数调优策略,并尝试在不同风电数据集上验证模型的泛化性能与鲁棒性。

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