16、表单与回调函数的高级应用

表单与回调函数的高级应用

1. 表单操作与持久化

在处理表单时,从 skip_user? 方法中删除嵌套表单后,需要考虑如何将这些更改持久化。当调用表单的 save 方法时,它会将所有属性同步回原始的 Thing 模型。例如:

thing.users = [#<User id: 1, email: "ryan@trb.org">]

这表明 Reform(实际上是 Disposable)会将嵌套表单的模型推送到集合写入器。由于删除了第二个嵌套表单,同步回模型的集合仅包含第一个作者。而 ActiveRecord 会自动处理剩下的工作,当使用新的、更小的集合更新 users 属性时,它会自动删除相应的作者关系。

2. 跳过现有用户

为了防止现有作者的信息被篡改,需要扩展跳过机制。虽然可以使用 :skip_if 选项,但由于无法在 lambda 中获取当前处理的项目索引,所以不能直接在 users 集合中使用。可以通过让现有用户的电子邮件字段变为只读来解决这个问题。代码如下:

collection :users, inherit: true, skip_if: :skip_user? do
  property :email, skip_if: :skip_email?

  def skip_email
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,辅助安全预警。 • 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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