SharePonit 2010 更改另存为列表模板的语言类型

从朋友处得来一个列表模板:AccessApplicationSharePoint.stp

将其通过:网站操作----网站设置----列表模板,上传进去。然后去创建列表,发现找不到此模板。

根据多年老司机经验,多半原因是语言版本不对。经确认,果然如此。对方是英文环境,我是中文环境。(老司机告诉你通过安装语言包是解决不了问题滴。)

如果你愿意,可以按照下面方法修改:

http://blogbaris.blogspot.jp/2012/05/copy-sharepoint-lists-between-sites.html

本文采用更简单的方法,利用:Simplyzip

首先,问度娘要Simplyzip或者通过下面路径下载,然后解压或安装备用。

链接: http://pan.baidu.com/s/1hs7cVcw 密码: 7vtx

第二步:将上面的AccessApplicationSharePoint.stp更改为AccessApplicationSharePoint.cab

第三步:将上的cab文件用解压软件解压,我用的是"好压"。并找到manifest.xml文件,用记事本打开。然后替换里面所有的1033为2052.(查看语言ID:https://technet.microsoft.com/en-us/library/cc287874(v=office.12).aspx)。

第四步:双击SimplyZip.exe启动准备好的软件。点击"New"

选择合适的位置和合适的名字保存,我这里叫aa.cab,注意:保存类型必须为:cab

然后将我们解压修改后的所有文件,通过"Add files",全选添加进来。最后点击"ok"

最后一步,将我们上面我们创建的aa.cab的扩展名重新改为aa.stp。然后上传到列表模板中,见证奇迹的时刻到了~

最最后,扫一扫,支持我,你懂的。记住咱的口号:我是四毛,我爱吃蛋炒饭~

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、道路、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。
03-29
### 关于微软的技术与产品 #### 微软操作系统的演变 Windows Me 是基于 Windows 95 代码库的最后一个操作系统版本[^1]。这一系列的操作系统主要面向个人用户,提供了改进的功能和用户体验。然而,在此之后,微软宣布未来所有的操作系统都将基于更稳定的企业级核心——即 Windows NT 和 Windows 2000 的内核架构。 #### SharePoint 配置向导中的潜在问题 在配置 SharePonit Products and Technologies Configuration Wizard 过程中可能会遇到某些错误提示[^2]。这类问题通常涉及权限不足、服务未启动或者依赖组件缺失等情况。解决此类问题的关键在于仔细阅读日志文件并验证服务器环境是否满足最低需求。 #### Web Parts 技术资源推荐 对于希望深入学习如何构建自定义 Web Parts 的开发者来说,可以参考 Patrick Tisseghem 所撰写的三篇文章[^3]。这些资料被评价为非常优秀的内容,能够帮助读者掌握从基础概念到高级实现技巧的知识体系。 #### 学术出版物查询平台介绍 如果研究人员希望通过正规渠道获取有关交通运输领域新兴技术方面的最新研究成果,则可考虑利用 Elsevier 提供的支持中心服务[^4]。通过该网站不仅可以浏览期刊目录还能跟踪投稿进度以及预计发表时间等重要信息。 ```python import webbrowser def open_elsevier_support_center(): url = "https://www.elsevier.com/en-us/support" webbrowser.open(url) open_elsevier_support_center() ``` 上述脚本展示了如何编写简单的 Python 函数来打开指定网页链接至 Elsevier 支持中心页面。
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