SPCAMLEditor发布1.1版本

SPCAMLEditor新版本增加了CAML智能提示、网站内容类型Schema编辑等功能,并支持即时预览,适用于SharePoint中CAML定义的查看与修改,帮助用户更高效地进行定制工作。
新版本有了重大改进:

1)添加了CAML的智能提示功能,大大方便CAML的编辑。
2)添加了对网站内容类型Schema的编辑。
3)添加了配置选项(Tools->Setting),可以配置在预览视图和字段的时候自动保存修改(终于可以实现字段编辑的预览啦)。

下载: http://spcamleditor.codeplex.com/

SPCAMLEditor可以做什么?

1)查看和修改SharePoint涉及到CAML定义的地方,包括:
查看和修改字段定义;
查看和修改视图定义;
查看和修改内容类型定义;
查看列表定义。

CAML是Sharepoint核心之一,通过直接查看系统的CAML定义,可以进一步了解和学习CAML。
了解了CAML之后,SharePonit的很多定制就可以通过CAML来了,如列表定义,视图,字段定义,内容类型定义等。


2)基于已有的对象,创建新的对象。如复制出一个新的字段,复制一个新的视图。

3)可以利用它的智能提示功能来写Caml查询。

4)最强的功能: 实现View编辑的即时预览。

进一步了解SPCAMLEditor的使用,请参见:
SPCAMLEditor1.0 publish
SPCAMLEditor使用系列(1)--利用SPCAMLEditor,10分钟打造一个在线视频播放库



创建和更新SharePoint Online / SP2013 / SP2016 css / js文件,将文件注入到Web,管理Web属性并列出Webhook 用于创建和更新文件(js,css)的谷歌浏览器扩展程序,向网站注入文件,修改网页/列表属性包值(添加,编辑,删除,索引)以及创建webhook订阅,从发布页面编辑/添加/删除web部件以及从Chrome开发人员工具运行SP2013,SP2016和SharePoint Online中的sp-pnp-js打字稿片段。此工具将帮助您从任何运行Chrome的计算机上通过浏览器快速创建出色的SharePoint应用程序! - 3.6.1一些调整 - 3.6.0新功能  *管理网站设计和脚本 - 3.5.1租户属性错误修复 - 3.5.0更新的功能  *现代化的属性:查看/添加/删除租户属性  *更新sp-pnp-js到3.0.4 - 3.4.0更新的功能  *现代的性质:添加/删除公共/私人的起源,谢谢[@ytterstrom]  *更新sp-pnp-js到3.0.3 - 3.3.2 _legacyPageContext错误修复(现代) - 3.3.1文件编辑器错误修复(on-prem) - 3.3.0文件编辑器更新  *浏览子网站 - 3.2.1错误修复  *可能有多个编辑器打开  *将保存设置移至主菜单 - 3.2.0更新现代财产 *启用/禁用O365公共/私人CDN - 3.1.0新功能  现代性:在现代团队和交流网站中启用/禁用脚本  * Webhooks现在将显示隐藏的列表 - 3.0.1错误修复 列表webhooks没有显示 - 3.0.0新功能  Graph Man:从PnP JS控制台查询graph.microsoft.com api - 2.4.5错误修复和新的片段,谢谢[@ytterstrom] - 2.4.4 SP2013头文件修复,谢谢[@ytterstrom] - 2.4.3片段更新 - 2.4.2将片段前缀更改为“snip” - 2.4.1小修补程序  错误消息修复  PnP JS控制台重点修复 - 2.4.0新功能  PnP JS控制台现在具有预先定义的片段  更新sp-pnp-js到3.0.1 - 2.3.1小修正 - 2.3.0升级的摩纳哥编辑器到版本0.10.0 - 2.2.3现代网页/网站的小修补程序。 - 2.2.2更新sp-pnp-js到2.0.8 - 2.2.1更新sp-pnp-js为2.0.6 - 2.2新功能  AppCatalog:查看和编辑App Catalog中的所有应用程序 - 2.1.2更新  页面编辑器中的增强:通过[@ andrei-markeev]重新排列webpart拖放  更新sp-pnp-js到2.0.5  增加了onpremises的CDN支持 - 2.1.1小修补程序 2.1新功能 文件编辑器:查看和编辑当前网站上的所有文件 更新sp-pnp-js到2.0.4 2.0.0几乎完全重写 转换所有页面使用riot.js(谢谢@ andrei-markeev) 更新sp-pnp-js到2.0.3 1.7.2小修补程序 1.7.1小修正 1.7新功能 列表属性:查看,编辑,添加,删除和索引列表RootFolder属性 页面编辑器中的增强功能:通过@ andrei-markeev添加和删除webparts 1.6.1小修补程序 1.6新功能 页面编辑器:编辑webpart属性。由@ andrei-markeev创建 1.5新功能 PnP JS控制台:使用PnP-JS-Core定义编写TypeScript并在当前上下文中执行 更新了pnp-js-core到v2.0.2 1.4错误修复 修复了从其他网站/网站集保存文件时的问题 修复了有关Scriptlinks的问题并不总是呈现 更新了pnp-js-core到v2.0.1 1.3.1名称和图标更改 1.3.0增加了为列表创建webhook的可能性 将SharePoint客户端对象模型更改为PnP-JS-Core Chrome SP Editor现在可以在经典和现代网页中使用 Chrome SP Editor现在可以与SP2013,SP2016和SharePoint Online一起使用 修复了一些渲染问题 1.2.18增加了创建索引webproperties的可能性 1.2.17小修正 1.2.16小修复 1.2.15无论从CDN加载还是从本地加载,所有注入都将遵循序列 1.2.14小的修复 1.2.13增加了从添加新文件视图注入新文件的可能性。 1.2.12修复了
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值