WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Невозможно извлечь вложения из документа с заметками

Я пытаюсь извлечь вложения, присутствующие в текстовом поле документа заметок.

Поле Richtext содержит контент (текст) + вложения.

Пытался получить дескриптор вложений с помощью doc.getfirstitem ($ file), connected = Evaluate ("@ AttachmentNames", doc), но он возвращал значение null (но вложения присутствовали в документе, и можно было открывать вложения вручную из документа).

Пытался получить количество вложений в столбце просмотра (счетчик показывает как 0), но в документе присутствуют вложения (присутствует $ file).

Любые предложения, как обрабатывать вложения в документе.

Заранее спасибо.


  • Есть ли вероятность, что документ хранит форматированный текст как MIME + HTML? В этом случае вложение представляет собой просто форматированный текстовый контент (часть MIME), пока документ не будет открыт и преобразован в формат компакт-диска. 22.08.2014

Ответы:


1

Если ваше вложение находится в поле с форматированным текстом, посмотрите на https://www-12.lotus.com/ldd/doc/lotusscript/lotusscript.nsf/1efb1287fc7c27388525642e0074f2b6/4aa88fb72e3c51f78525642e0075cdce?OpenDocument

В противном случае используйте ту же идею, что и в предыдущем примере, но для доступа ко всем встроенным объектам:

 Forall o In doc.EmbeddedObjects
21.08.2014
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]