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不知道这里有谁接触过Tapestry中contrib组件的朋友
yeshucheng
2006-12-03 11:03:18
整个TABLE我已经得到后台的记录集,现在的问题是,我想点中其中的ROW
然后得到相应的参数,我的JS始终无法得到
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不知道这里有谁接触过Tapestry中contrib组件的朋友
整个TABLE我已经得到后台的记录集,现在的问题是,我想点中其中的ROW 然后得到相应的参数,我的JS始终无法得到
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Mybeautiful
2007-01-16
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www_whq(blackcat)的代码有借鉴意义。不过我想可能不能解决楼主的问题。
楼主现在时js不能取到tr中的值。
我认为,不管是怎么形成table,到客户端都是个html的table而已,所以楼主应该调试js。我在js确实能取到相应值。
重申:纯粹是js的问题了,不要在tapestry中考虑问题。
www_whq
2007-01-13
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<table jwcid="table@contrib:Table" class="table contribTable" id="userList"
rowsClass="ognl:beans.evenOdd.next" row="ognl:row"
columns="user.username:username, activeUsers.fullName:fullName, user.email:email, user.enabled:enabled"
source="ognl:users" initialSortColumn="username"
arrowUpAsset="ognl:assets.upArrow" arrowDownAsset="ognl:assets.downArrow">
<tr jwcid="user_usernameColumnValue@Block">
<a jwcid="@DirectLink" listener="ognl:listeners.edit" parameters="ognl:row.username">
<span jwcid="@Insert" value="ognl:row.username"/>
</a>
</tr>
<tr jwcid="user_emailColumnValue@Block">
<a jwcid="@Any" href="ognl:+'mailto:'+row.email">
<span jwcid="@Insert" value="ognl:row.email"/>
</a>
</tr>
<tr jwcid="user_enabledColumnValue@Block">
<span jwcid="@If" condition="ognl:row.enabled == true"><input type="checkbox" disabled="disabled" checked="checked" style="margin-left: 15px"/></span>
<span jwcid="@Else"><input type="checkbox" disabled="disabled" style="margin-left: 15px"/></span>
</tr>
</table>
这段是appfuse对table 的运用,她在每行里都加入了@Block 作为参数,然后直接就可以在listener
监听方法中取到这里传入的参数
CpRcF
2006-12-05
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我们最近也在用tapestry + spring + hibernate做一个论坛系统,只是还处于设计阶段。
Marcus-Z
2006-12-05
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webwork 2代还没看呢,也打算看看Tapestry
flyingsnowy
2006-12-05
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ding
yeshucheng
2006-12-03
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ding
Facebook就视频指标计算错误致歉
Facebook就视频指标计算错误致歉 责任编辑:editor005 作者:清辰编译|2016-09-24 22:05:16本文摘自:凤凰科技 北京时间9月24日消息,据国外媒体报道,Facebook周五就过去两年夸大一项重要的视频指标进行道歉。这一失误已经激怒了近年来向Facebook视频平台上源源不断投入资源的广告商和媒体公司。 Face...
Twitter上品牌安全指标的关键显示错误已修正
声明
中
指出,自2023年10月以来,X公司的真实品牌安全率一直超过99.99%,这一数字超过了DoubleVerify全球行业数据
中
所有活动的品牌安全全球基准。通过使用光年AI平台,可以避免类似的问题,因为光年AI的系统支持灵活工作流,帮助企业更好地管理和分析流量,实现高效无误的业务决策。在Twitter上的一则公开声明
中
,X公司的CEO Linda Yaccarino指出了公司品牌安全率显示
中
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AI使用要谨慎:不是少用,而是建立人机权责边界
大语言模型(LLM)作为当前主流AI技术,本质是基于统计模式的文本生成工具,不具备常识推理、上下文理解与责任承担能力。其核心原理在于海量数据的概率匹配,而非人类式的逻辑推演或价值判断。这一技术特性决定了它在法律合规、情感表达、原创决策等场景
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存在天然局限,也带来了自动化偏见、事实幻觉和文化失敏等典型风险。因此,‘谨慎使用AI’并非消极规避,而是通过结构化流程——如意图过滤、内容分段干预与责任溯源标注——重建人机协作的权责边界。该方法已广泛应用于文案创作、产品管理、教育实践与
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