14、精通表单:从动态预填充到复杂验证

精通表单:从动态预填充到复杂验证

在开发应用程序时,表单处理是一个常见且重要的任务。本文将深入探讨表单处理的各个方面,包括动态预填充、验证填充、跳过空白字段、表单调试技巧、保存表单数据以及处理复杂的业务需求,如添加作者关系和复杂验证等。

1. 动态预填充

当我们浏览 /things/new 页面时,会发现表单构建器没有渲染任何用户或作者字段。这是因为在呈现 Thing::Create 操作时创建的全新 Thing 实例没有关联任何用户。我们可以像之前那样重写 Operation#setup_model! 方法来添加用户,但这里我们更倾向于使用 Reform 的预填充语义。

collection :users,
  prepopulator: :prepopulate_users! do
  property :email
  validates :email, presence: true, email: true
end

private
def prepopulate_users!(options)
  (3 - users.size).times { users << User.new }
end

在这个新的预填充器中,我们做了两件事:
- 首先,通过查询表单中实际的用户数量( users.size )并从 3 中减去该数量,来确定需要添加到表单中的空用户数量。
- 然后,使用表单的 #

个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:个人防护装备实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:4524张图片 • 训练集:4524张图片 • 分类类别: 手套(Gloves) 头盔(Helmet) 未戴手套(No-Gloves) 未戴头盔(No-Helmet) 未穿鞋(No-Shoes) 未穿背心(No-Vest) 鞋子(Shoes) 背心(Vest) • 手套(Gloves) • 头盔(Helmet) • 未戴手套(No-Gloves) • 未戴头盔(No-Helmet) • 未穿鞋(No-Shoes) • 未穿背心(No-Vest) • 鞋子(Shoes) • 背心(Vest) • 标注格式:YOLO格式,适用于实例分割任务,包含边界框或多边形坐标。 • 数据格式:图片数据,来源于监控或相关场景。 二、适用场景 • 工业安全监控系统开发:用于自动检测工人是否佩戴必要的个人防护装备,提升工作场所安全性,减少工伤风险。 • 智能安防应用:集成到监控系统中,实时分析视频流,识别PPE穿戴状态,辅助安全警。 • 合规性自动化检查:在建筑、制造等行业,自动检查个人防护装备穿戴合规性,支持企业安全审计。 • 计算机视觉研究:支持实例分割、目标检测等算法在安全领域的创新研究,促进AI模型优化。 三、数据集优势 • 类别全面:覆盖8种常见个人防护装备及其缺失状态,提供丰富的检测场景,确保模型能处理各种实际情况。 • 标注精准:采用YOLO格式,每个实例都经过精细标注,边界框或多边形坐标准确,提升模型训练质量。 • 真实场景数据:数据来源于实际环境,增强模型在真实世界中的泛化能力和实用性。 • 兼容性强:YOLO格式便于与主流深度学习框架(如YOLO、PyTorch等)集成,支持快速部署和实验。
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