sharepoint2010修改survey里面special your own value的方法

SharePoint 2013 怎样发布survey 在SharePoint 2013 怎样发布 survey。 SharePoint 2013 自带的survey功能强大 立即下载
  1. Open the site in SharePoint Designer 2010
  2. Go to the Lists and Libraries, and select the Survey you want to edit from the content window:
    image
  3. Click on the “NewForm.aspx” file in your main content window:
    image
  4. Now add a Content Editor Web Part right below the standard ListFormWebPart, like so…
    image
  5. Now, as for the content, it gets a bit tricky, you’ll want to go down to where the <;Content>; tag is for your Content Editor Web Part and add the following code between the brackets in the CDATA[]
    <;script type="text/javascript">;
         var labels = document.getElementsByTagName("label");
         for(var i = 0; i <; labels.length; i++)
         {
                if(labels[i].innerText == "Specify your own value:")
                     labels[i].innerText = "Other:";
         }
    <;/script>;

    It should look like the following on your screen:

    image

  6. Ok, save the NewForm.aspx page and you’re done.  Now when a user goes to take the survey, the ugly “Specify your own value:” is replaced with a nice friendly “Other:”

    image

  7. Even better, because we used SharePoint web parts to achieve this, we only experience overhead on this specific page, we didn’t have to edit out of box code, and because we stayed within the normal confines of editing the NewForm.aspx it means our file doesn’t get UnGhosted!  Winner! 

    image

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YOLO26算法水面与液体识别+训练好的模型+393张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[未获取()] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 52 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8528** mAP50-95 | 0.3441 Precision | 0.7729 Recall | 0.8354 train/box_loss | 1.5367 train/cls_loss | 1.0228 val/box_loss | 1.6809 val/cls_loss | 1.1758 【训练过程分析】 我这次训练了52个周期,模型在训练初期确实收敛速度很快,前20个周期mAP50从0.74逐步提升至0.82,这说明模型开始适应数据集,学习到一些关键特征。但到第30个周期后,提升速度逐渐放缓,到了40个周期时,mAP50达到0.85,这个阶段的曲线走势有些像磨砂玻璃,平滑且不规则,后期更是趋于平缓,表明模型可能已经达到最优解,再继续训练可能会有少量提升但代价较大。整体而言,从loss曲线来看,训练集的box_loss和cls_loss在52个周期内分别从1.80和1.25降到1.54和1.02,下降曲线较为稳定,但到了后期,这两项指标下降幅度逐渐减缓,尤其cls_loss下降至1.10左右后趋于稳定,这可能是模型对训练数据已有了较强的泛化能力,但也提示我们分类的稳定性可能还欠些火候。 至于验证集的表现,box_lo... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

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*道童*
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