MS CRM 2011的自定义和开发(7)——视图编辑器(第一部分)

Microsoft Dynamics CRM 视图详解及自定义方式
本文深入探讨了 Microsoft Dynamics CRM 中的视图类型,包括系统视图与个人视图的区别,以及各类视图的具体用途与操作方法。同时介绍了如何通过视图编辑器对视图进行定制。

    除了表单编辑器,Microsoft Dynamics CRM中,还提供了对一批记录查看的界面,这就是视图View,同表单一样,视图,也是可以通过相应的编辑器进行设定与修改的,这就是视图编辑器。

    视图分为几类,包括有系统视图以及个人视图,系统视图,可以通过视图编辑器进行创建、修改、删除,系统中具有实体可见性权限的用户都可以使用系统视图;而个人视图,是通过CRM的高级查找功能进行创建的视图,由于是终端用户自己通过高级查找功能创建的,所以是个人所有,其他人不可见。

    在系统视图中,又分为“查找视图”、“高级查找视图”、“快速查找视图”、“公共视图”、“默认公共视图”、“关联视图”。

查找视图:用户单击查找字段时使用的视图;

快速查找视图:用于显示使用“搜索”框完成的搜索结果的视图;

高级查找视图:用于显示使用高级查找创建的搜索的结果;

公共视图:所有 Microsoft Dynamics CRM 用户都可以查看的视图。公共视图显示在每个实体的“查看”列表中;
默认公共视图:用户在点击站点图时,右侧内容区域显示的默认视图;

关联视图:某一实体在其他实体表单中的显示视图。关联视图与实体在其所对应的用户界面区域中可见的视图不同。例如,在客户记录的“信息”下,单击“联系人”可以查看并打开联系人表单。该表单就是联系人关联视图。每个实体只能有一个关联视图;

    下面就每种视图的样子做一一介绍:

    查找视图,是用户单击查找字段时使用的视图。例如,在客户表单中,点击“上级单位”字段的查找图标,系统弹出查找对话框,而在查找对话框中呈现的就是相应实体的查找视图。如下图所示。

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    快速查找视图:用于显示使用“搜索”框完成的搜索结果的视图。终端用户在客户列表中的搜索框中输入查询条件,那么需要被查询的搜索列以及搜索结果展现哪些列信息,都是在快速查找视图中展示的。如下图所示。在客户列表的搜索框中输入条件“蓝”

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    点击“搜索”按钮,系统将会根据条件进行检索,从而切换到“快速查找视图”并显示搜索结果。结果如下图所示。

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    对比上面两个截屏的列信息,可以看到,两个列表的列信息是不一样的。

    高级查找视图:用于显示使用高级查找创建的搜索的结果。点击“高级查找”按钮,在其中输入条件,点击“运行”按钮,系统将会转换到结果视图,这个视图中的列信息就是在“高级查找视图”中进行设置,全部过程如下图所示。

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    点击“高级查找”按钮,如上图所示,系统会弹出“高级查找”页面,在该页面中,设定查找条件,点击“结果”按钮,如下图所示。

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    系统将会切换到“列表工具——<相应实体显示名称>”页面,其中的列信息就是由“高级查找视图”所设定的,当然,也可以在上图所示的页面中,点击“编辑列”按钮,来设定需要显示的列信息。

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    公共视图:所有 Microsoft Dynamics CRM 用户都可以查看的视图。如下图所示,点击站点图中的“客户”按钮,可以在右侧的内容区域显示的列表,都是公共视图。如下图所示。

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    而“我的可用客户”,就是默认公共视图。点击“我的可用客户”右侧的下拉框,可以显示公共视图列表,如下图所示。

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    关联视图:某一实体在其他实体表单中的显示视图。如下图所示。在客户表单右侧的导航栏的“联系人”按钮,右侧内容区域显示的“联系人关联视图”就是联系人实体的关联视图。

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    以上,介绍的是MS CRM系统中各类视图,以及可以访问这些视图的方式。在下一篇文章中,介绍如何对视图进行自定义。

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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