[ZenTao]textarea配置kindeditor

文章讲述了在功能测试的背景下,如何在module/testcase/view/create.html.php文件中引用kindeditor.html.php,并定义textarea的id属性值以避免中括号问题。接着在module/testcase/config.php中配置相应的模块设置,特别是关于editor的创建参数,包括id和tools选项,以便实现测试步骤和预期结果的富文本编辑功能。

以功能测试为例

1、module/testcase/view/create.html.php

找到对应的模块代码

引入kindeditor.html.php

必须定义textarea的id属性值,因为kindeditor.html.php不支持带中括号的id属性值

<?php include '../../common/view/kindeditor.html.php';?>
<?php echo html::textarea('steps[]', $step->desc, "id='stepsEditor' rows='1' class='form-control autosize step-steps'") ?>
<?php echo html::textarea('expects[]', $step->expect, "id='expectsEditor' rows='1' class='form-control autosize step-expects'") ?>

2、module/testcase/config.php

找到对应的模块配置代码

加上以下代码

$config->testcase->editor->create = array('id' => 'stepsEditor,expectsEditor', 'tools' => 'simpleTools');

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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