如何使用新版应用简单搭建属于自己的管理系统?

深表应用可将多个共享页面整合成简易信息管理系统,适用于OA、CRM等多种场景。通过创建表格、表单,结合权限控制,实现数据同步共享。本文详解应用搭建步骤,包括子菜单添加、权限设置及共享方式。

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深表可以将多个独立的共享页面作为子菜单添加进一个应用中,每个应用都可以生成一条链接进行共享。协作者仅需点开一个链接,就可以看到所有的共享页面。

深表应用可运行在电脑、手机、微信里。随时随地在线使用,数据同步。

 

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自己创建几个表格、表单、统计表、统计图,用菜单组合在一起,加上权限控制,就变成了一个简易的信息管理系统。 
可用场景:OA、CRM、订单管理、人事管理、培训管理系统、成绩管理、学生信息管理、车辆调度系统。点击查看案例

 

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应用功能如何使用呢?

首先我们需要新建一个应用界面,如下图:

 

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创建一个新的应用后,此时应用中是没有任何子菜单的。所有需要添加的共享组件都将显示在左侧,我们称这些组件为应用的子菜单。点击【菜单】按钮,应用的右侧可以选择添加的子菜单类型。

 

方式一:创建全新的表格。

点击创建全新表格后会弹出一张空白表格,我们可以对表的列标题和列类型等进行设置。设置完毕后,原本空空如也的子菜单列表中会出现两个子菜单,分别是刚才创建的表格以及该表格所对应的表单。

 

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方式二:基于账号中已有的表格创建或者引入表格视图、统计视图、表单、搜索页面作为子菜单。

点击【菜单】后选择【创建表格组件】,选择需要的子菜单类型后会弹出账号中已有的表格。我们可根据已有表格创建子菜单。

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需要注意的是每个子菜单都有自己独立的权限。我们在创建应用子菜单时,可以点击子菜单名称,进入设置页面分别对子菜单的显示数据范围、可修改项、协作人等方面的设置。这和我们单独共享时的设置界面几乎一致。

 

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子菜单彼此之间相对独立,各个子菜单的权限都可以单独设置(与单独共享的设置一样 )。所以不必担心应用的共享会导致不必要的数据泄露。

 

新的应用界面还新增了应用介绍框,我们可以将应用的描述写在这里,被共享人打开应用后可以看到应用的介绍。

 

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当所有子菜单的权限、协作者等设置都完成保存好后,应用其实还没有真正的共享出去。我们需要点击应用界面左上角的「协作共享」按钮,进行应用的共享。点开后可以看到以下三个选项:分别是私有、统一分享以及取决于各子菜单的协作者分享设置。

 

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私有:就是仅表格创建者才能打开该应用。

统一分享:会自动弹出一个协作者的选择界面,也就是说在这里会统一对整个应用的协作者重新进行设置,而忽略刚才所有子菜单中单独的协作者设置。

取决于各子菜单的协作者分享设置:按照各个子菜单中设置的协作者来进行分享。

 

值得注意的是,如果共享了应用之后,创建者对子菜单做了任何修改,所有改动都会自动更新,不需要再次点击「协作共享」。

 

应用共享出去之后,所有协作者都能登录超级表格并访问应用。但根据不同子菜单的设置,不同的用户打开同一个应用看到的内容是不同的。

 

                                     若有其他疑问,欢迎直接在下方评论留言~O(∩_∩)O~~我们会一一回答             

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### 如何从零开始搭建MinerU实例 为了帮助理解如何从零开始搭建MinerU实例,可以参考类似的架构设计流程以及技术栈的选择。尽管当前未提供具体关于MinerU的详细文档,但可以根据已知的技术框架和通用实践来推测其可能涉及的关键步骤[^1]。 #### 技术背景与需求分析 MinerU作为一个假设的数据挖掘工具或平台,通常会依赖于数据采集、处理、存储和展示等多个模块的支持。这些功能可以通过现有的开源项目或者自定义开发实现。以下是基于常见RAG(检索增强生成)系统的构建思路: - **环境准备**: 确定操作系统版本和支持的语言运行时环境,例如Python 3.x, Java等。 - **创建知识库**: 收集并整理目标领域内的训练语料,形成结构化数据库用于后续查询匹配。 - **配置嵌入模型**: 使用预训练好的向量表示方法如BERT系列变体(BGE-M3), 将文本转换成固定长度特征向量以便高效检索相似项。 - **构建聊天助手**: 如果MinerU包含对话交互能力,则需集成自然语言理解(NLU)组件解析用户输入意图,并通过策略管理器决定回复内容。 - **测试与优化**: 对整个流水线进行全面的功能性和性能评估,调整参数直至达到预期效果。 - **发布API服务**: 最终封装RESTful接口供外部调用访问核心逻辑。 以上各阶段均需要密切配合团队成员共同完成,同时也鼓励不断迭代改进产品特性满足实际应用场景下的多样化需求。 ```python import torch from transformers import AutoTokenizer, AutoModel def load_embedding_model(model_name="BAAI/bge-large-en-v1"): tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained(model_name) return tokenizer, model tokenizer, model = load_embedding_model() text = ["example sentence"] inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt') outputs = model(**inputs) embeddings = outputs.last_hidden_state.mean(dim=1).detach().numpy() print(embeddings.shape) ``` 上述代码片段展示了加载一个名为`bge-large-en-v1`的大型英文版BGE模型的过程,并计算给定句子的平均词嵌入作为最终表征形式之一。
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