视图中怎样控制权限

yoseou 2005-03-10 08:51:28
我在视图放了两个操作,一个编辑文档一个删除文档
怎么控制这两个操作只有有权限的人都可以看到,如:有编辑者以上权限...
谢谢
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xiaziabing 2005-03-17
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你可以在文档中使用作者域和读者域,只要不同的人的名字写到不同的域里,就会达到你所想要的效果.
当然,在视图的第一列必须以作者域或读者域.
yoseou 2005-03-17
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作者域?读者域?不行啊,视图用不了计算域的啊....

我现在在想用javascript暂时隐藏视图里的表格算了...可是....
还有没有更好的办法啊...
maplescloud 2005-03-17
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那就自己写配置文档,设定哪些人有权限新建,哪些有权删除,然后在隐藏公式里面判断当前用户是不是有权限看到按钮。
yoseou 2005-03-16
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暂时不想用角色,因为对角色我还不会在web上管理,所以嘛....

有没有更好的办法啊...
谢谢...
dragonpi 2005-03-15
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在"数据库存取"中,为指定用户定个"角色",在两个按钮中的"公式为真时隐藏"中打"@ismember("[角色]";@userroles)=1",就行了
chenmengliang 2005-03-14
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建立一个角色,然后用将此角色赋予指定的人,再用@userroles公式作为操作的隐藏条件
yoseou 2005-03-14
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没人帮我一把吗?:(
alsmill 2005-03-10
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建立角色比较好,这样灵活.

www.lotushome.net 专业讨论lotus Domino的论坛 ,刚刚开业,大家多多支持
zelloss 2005-03-10
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是,或者建立角色,把有权限的人赋予角色,然后就是隐藏公式
yoseou 2005-03-10
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up一下
ibm123 2005-03-10
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隐藏公式:

@Subset(@UserAccess( @DbName );1)<"4"
yoseou 2005-03-10
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@Subset(@UserAccess( @DbName );1)<"4"
??不行啊,@Subset(@UserAccess( @DbName );1)在视图中什么也不出来啊
我早试过了,在表单的按钮之类的就是用这个公式了,但在视图里不行啊...
源码链接: https://pan.quark.cn/s/651b74ed6067 《MQL4中文帮助手册》是一部详尽阐述MetaQuotes Language 4(MQL4)编程语言的参考书籍,其核心目标在于协助用户掌握并运用MQL4进行金融市场的自动化交易系统构建。MQL4作为MetaTrader 4交易平台的核心编程语言,赋予了交易者开发自定义指标、Expert Advisors(EA智能交易系统)以及脚本的能力。 ### MQL4基础知识 1. **Syntax 语法**:MQL4的语法规则与C/C++语言展现出相似性,涵盖了变量声明、函数调用、条件判断、循环机制等核心要素。熟练掌握并合理运用语法是开发高效MQL4代码的先决条件。 2. **Comments 注释**:在MQL4编程环境中,单行注释采用两个斜线(//)进行标识,而多行注释则通过/* 和 */进行界定。注释的主要功能在于阐释代码用途,从而提升代码的可读性与可维护性。 3. **Identifiers 标识符**:标识符是程序中用于命名变量、函数、类等元素的字符序列。其命名规则要求必须以字母或下划线作为开头,后续可包含字母、数字或下划线组合。MQL4语言对大小写敏感,因此`MyVariable`与`myvariable`被视为两个独立的标识符。 4. **Reserved words 保留字**:保留字是MQL4语言中预先设定的特殊词汇,例如`int`, `bool`, `double`, `if`, `else`, `for`, `while`等,这些词汇不可用作自定义标识符,以防止与语言关键字产生冲突。 5. **Data types 数据类型**:MQL4支持多元化的数据类型,包括...
内容概要:本文针对电动汽车参与充放电调度时因放电奖励差异导致车主响应意愿不均衡的问题,提出了一种量化用户响应行为的电动汽车响应率计算方法,并提供了基于Matlab的代码实现。该方法通过建立激励机制与用户参与度之间的数学关系,有效刻画不同奖励水平下车主对放电调度的响应概率,为核心研究电动汽车集群调控、需求侧响应策略优化及电力市场激励机制设计等问题提供了关键建模工具,有助于提升电网对大规模电动汽车负荷的调度能力与互动效率。; 适合人群:具备电力系统、智能交通或能源管理等相关专业背景,熟悉Matlab编程语言,从事科研工作或工程应用的研究生及研究人员。; 使用场景及目标:①用于分析不同激励政策对电动汽车用户行为的影响程度;②构建需求响应模型中的用户响应概率模块,提升负荷预测与调度决策精度;③支撑车网互动(V2G)场景下的优化调度算法开发与仿真验证,推动电动汽车资源的规模化协同利用。; 阅读建议:建议结合具体的调度场景和实测用户行为数据,对该响应率模型进行参数标定与适应性调整,并可进一步将其融入多目标优化、博弈论或强化学习等高级决策框架中,以增强模型的实际应用价值与理论深度。

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