Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Набор подсказок OBIEE: отключить ввод данных пользователем в поле даты

У меня есть отчет, который содержит подсказки даты. По нескольким причинам мы хотим отключить ручной ввод данных пользователем в эти подсказки даты и потребовать вместо этого использовать средство выбора даты (это требование не изменится).

Как это сделать?

Что я пробовал:

  • добавление фрагмента javascript (встроенного в невидимую текстовую подсказку), чтобы отключить текстовое поле. Это работает, однако, когда я нажимаю «Применить» в наборе подсказок, поле даты снова включается!

Любое понимание того, как я могу это сделать?

Кто-нибудь знает, как взломать поведение кнопки «Применить», чтобы я мог снова вызвать свою функцию js? ИЛИ где я могу взломать необработанный html набора подсказок/отчета, чтобы можно было установить для полей даты значение «отключено = истина»?

23.06.2014

Ответы:


1

Я не знаю ни одного хака для кнопки «Применить», однако, если мы немного изменим ваш процесс, вместо того, чтобы заблокировать столбцы (и, возможно, создать путаницу для конечного пользователя «Почему я не могу нажать на это приглашение!! "), что мы могли бы сделать, так это скрыть подсказки либо с помощью функции JQuery, либо с помощью другого метода. Ссылка в этом ответе описывает несколько вариантов скрытия подсказок:

  1. Скрытые подсказки (метод Oracle)
  2. Скрытие подсказок с помощью управляемой навигации
  3. Скрытие подсказок в разделе
  4. Скрытие определенных элементов управления пользовательского интерфейса внутри подсказки

Эта ссылка имеет много других ссылок на ресурсы и, надеюсь, должна ответить на ваш вопрос, хотя и по-другому.

Ссылки (несколько на случай, если одна сломается):

23.06.2014
  • Спасибо МаркП; Я проголосую за вас, когда получу репутацию (здесь новая учетная запись) 24.06.2014
  • Если это решит вашу дилемму, вы все равно можете принять это как ответ, независимо от представителя. Если это было полезно, но не решило ваш вопрос, то правильным решением будет голосование «за». Нет проблем. Добро пожаловать! 24.06.2014
  • Спасибо за вашу помощь с этим Mark P - я разберусь с этим должным образом, с обратной связью/решением/принятием, как только у меня будет время. Я отвлекся на данный момент 26.06.2014
  • Подход Марка П сработал. Его третья ссылка выше была самой полезной для меня. Можно добавить функцию javascript в файл browserdom.js (существует несколько копий этого файла; найдите правильную живую методом исключения). Затем вы добавляете вызов этой функции в то место, где он указывает на эту ссылку жирным шрифтом, показанную в графическом блокноте. Затем функция js будет вызываться при каждой загрузке страницы; но и каждый раз, когда в отчете нажимается кнопка «Применить». Нет скриншотов и т.д., потому что я не могу их добавить, потому что респ. 01.07.2014
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..