1、You cannot apply data validation to cells in a PivotTable.
不能對透視表應(yīng)用數(shù)據(jù)有效性檢驗(yàn)。

2、Second, each data validation point requires code modification.
第二，每個(gè)數(shù)據(jù)驗(yàn)證點(diǎn)需要代碼修飾。

3、The invocation handler class is where all of the data validation logic is handled.
調(diào)用處理程序類是處理所有數(shù)據(jù)驗(yàn)證邏輯的地方。

4、Take, for example, the data validation framework.
例如數(shù)據(jù)驗(yàn)證框架。

5、In most cases, however, it is a best practice to do your data validation on the client.
然而在大部分情況中，在客戶端完成數(shù)據(jù)驗(yàn)證是最佳實(shí)踐。

6、In-process manual data validation is crucial for the correctness of input data.
過程內(nèi)的人工數(shù)據(jù)的有效性對于輸入數(shù)據(jù)的正確性十分關(guān)鍵。

7、Fortunately, you can use the AppConfig data validation routines.
幸運(yùn)的是，您可以使用AppConfig數(shù)據(jù)驗(yàn)證例程。

8、Data validation for remote XML data.
遠(yuǎn)程XML數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)驗(yàn)證。

data validation翻譯