SharePoint 2013 ECB 自定义扩展菜单

本文介绍如何通过XML配置扩展SharePoint的菜单项,包括网站设置、Ribbon及列表下拉菜单等,提供具体示例并解释参数意义。

 在对SharePoint进行开发或者功能扩展的时候,经常需要对一些默认的菜单进行扩展,以使我们开发的东西更适合SharePoint本身的样式。SharePoint的各种功能菜单,像网站设置、Ribbon、列表里的下拉等等,都是一样原理的,都是XML+JS脚本实现的,如果想实现这些功能,只需要一个XML发布成Feature,并在网站功能启用,即可。

  其实,关于这个并没有什么过多可以说的东西,大家在实践中,渐渐理解了。下面,我就举几个简单的例子,做一下简要说明。

项目结构

  新建一个空白的SharePoint 2013项目,添加一个Feature文件,一个菜单定义的XML文件,如下图。

clip_image001

例五 扩展文档库ECB菜单

扩展后截图

clip_image009

扩展XML

复制代码
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Elements xmlns="http://schemas.microsoft.com/sharepoint/">
  <CustomAction
     Id="MyTopMenuLink"
     Location="EditControlBlock"
     RegistrationType="List"
     RegistrationId="101"
     Sequence="0"
     Title="博客园-霖雨">
    <UrlAction Url="http://www.cnblogs.com/jianyus"/>
  </CustomAction>
</Elements>
复制代码

  如上图,因为Sequence是0,所以这个菜单在最上面,如果想要移动位置,设置这个值即可。

原文地址:http://www.cnblogs.com/jianyus/p/3375613.html

再此基础上,可扩展 UrlAction 中的Url,增加参数以满足我们的实际需求。

常用写法为
 <UrlAction Url="http://www.cnblogs.com/jianyus?ItemId={ItemId}"/>
{ItemID}为文档ID。{ItemUrl}为文档地址。{ListId}为文档库ID。{Source}为文档库地址。{SiteUrl}为网站地址。
注意:区分大小写。
如果要控制该选项只出现在文档后面,而不出现在文件夹后面的话。需要修改
 RegistrationType="ContentType" 
 RegistrationId="0x0101" 
例如:
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Elements xmlns="http://schemas.microsoft.com/sharepoint/">
  <CustomAction
     Id="MyTopMenuLink"
     Location="EditControlBlock"
     RegistrationType="ContentType" 
     RegistrationId="0x0101" 
     Sequence="0"
     Title="评论一下">
    <UrlAction Url="http://www.baiu.com?SiteUrl={SiteUrl}&amp;ItemUrl={ItemUrl}"/>
  </CustomAction>
</Elements>

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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