跟我学jQuery EaseUI DataGrid数据表格组件及应用实例(第1部分)

由于当主数据表格刚刚初始化完成时，并不显示子数据表格（subGrid），此时的subGrid 并没有存在的必要，我们也不去创建它。那什么时候去创建它呢？当我们展开主datagrid 中的某条数据的时候，也就是在onExpandRow事件中，才去创建一个它“管辖”的subGrid ——当用户点击展开按钮('+'),onExpandRow事件将被触发,所以我们可以写一些代码去加载

ajax详细内容,最后我们调用fixDetailRowHeight方法去固定明细行——fixDetailRowHeight 这个方法主要是为了调整subGrid的高度用的，如若不加，可能会造成subGrid的高度会出现错位的情况。

3、完整的代码示例

Expand row in DataGrid to show details

url="datagrid8_getdata.php"

pagination="true" sortName="itemid" sortOrder="desc"

title="DataGrid - Expand Row"

singleSelect="true" fitColumns="true">

4、另一个代码示例

<%@ page language="java" pageEncoding="UTF-8"%>

大数据的概念、技术及应用

大数据的概念、技术及应用1 概述 1.1 大数据的概念和特点 1.1.1 大数据的基础 1.1.2 大数据如何“与时俱进”？ 1.1.3 大数据发展趋势 人工智能 物联网结合 各个行业的深入 1.2 大数据的技术基础 1.2.1 从数据仓库开始 1.2.2 HADOOP 生态圈 1.2.3 与云计算的关系 1.2.4 数据运维能力提升 1.3 大数据的应用举例 1.3.1 大数据提升客户分析能力 1.3.2 大数据提升产品分析能力 1.3.3 大数据提升管理水平 1.3.4 大数据提升各行业“智慧” 1.4 大数据下的人工智能（AI） 1.4.1 什么是人工智能

1.4.2 人工智能改变哪些行业？ 1.4.3 大数据下的人工智能有何不同？ 1.4.4 人工智能的“颠覆” 1.5 大数据如何精细化管理 1.5.1 量化管理的引出 1.5.2 大数据如何提升“量化”的维度和深度1.5.3 从艺术到技术 1.5.4 自动驾驶到自动管理？ 1.6 电信企业的大数据“商机” 1.6.1 从网络运营到数据运营 1.6.2 提炼“内功” 1.6.3 提升外部管理能力 1.6.4 扩展增值产品运营市场 2 大数据的行业解决方案应用案例 2.1 基础应用范围 2.2 石油行业应用案例 2.3 交通行业应用案例 2.4 旅游行业应用案例 2.5 金融行业应用案例 2.6 电信行业应用案例 2.7 互联网行业应用案例等

3 大数据技术基础 3.1 从数据仓库开始 3.1.1 数据仓库的“集中” 3.1.2 数据仓库的模型标准化3.1.3 大数据的演进 3.2 HADOOP 生态圈 3.2.1 开源社区概述 3.2.2 开源改变了什么？3.2.3 HADOOP 生态圈内容3.2.4 HADOOP 的技术原则3.2.5 HADOOP 的运维3.3 HADOOP 基础 3.3.1 HDFS 的原理 3.3.2 MAP/REDUCE 原理3.3.3 YARN 原理 3.4 HIVE/HBASE 技术 3.4.1 HIVE 的原理 3.4.2 HBASE 的原理 3.4.3 两者的关系 3.5 SPARK 技术 3.5.1 基本原理

表单设计器功能设计

表单自定义设计器 1设计思路 1.1表单自定义功能的误区 1、关于成本：表单自定义一般容易实现的仅布局、字段的增减、简单的脚本控制等，但有很多诸如复杂脚本控制、自动计算、特殊逻辑验证、主从关系，复杂基础数据选择（过滤、合并）、与其它功能模块的交互等等需求，自定义工具都不能很轻易地解决，最终可能带来的代价是重做，甚至推翻整个系统架构重新实现，付出成本是预计成本的2-4倍以上均有可能。建议采用对此类复杂需求通过关联创建人定义的SQL语句来实现。 2、表单自定义功能实现的方式一般是数据库表中预制了很多字段或者是一个表中的记录存储为ID、字段名、值、字段类型，而且值的类型往往是字符型，这些做法给数据的查询统计及SQL优化带来的是非常大的性能损失和阻力，业务系统数据量不大的时候看不出，一旦数据业务表大到一定程度的时候，性能瓶颈就会出现。我们知道需要工作流的业务系统都是大量用户和大规模业务数据的。对于表单自定义做法，性能瓶颈是一定要考虑的； 3、??表单自定义往往实现的是一个数据实体的增、删、改，但对于一个系统来讲一个表单仅仅是一个功能点而已，这个功能点对于整个系统来讲远不是那么单纯的，有可能一个数据实体的资料分别在多个表单里进行更新和维护，自定义逻辑往往是处理不了它们之间的冲突，还有查询和统计分析，这些是需要关联很多基础数据、关联其它业务数据。自定义表单功能本身也只是从功能特性的角度去出发，对于系统复杂的实体关系、业务模式、设计模式的支持几乎为零，一个高质量系统需要的因素基本实现不了； 4、?企业使用表单自定义工具的时候往往已经有了很多的系统，比如HR、CRM甚至ERP系统，很多关联数据会是来自于这些系统的数据。表单自定义工具往往无法提供高可靠性的集成方案，即使能集成也是勉强的，后续会付出很多手工同步、统计口径不一致等代价，为企业整体的信息化效果大打折扣； 5、?另外从实际的使用情况而言，实现一个表单自定义功能的目标往往是为了方便用户实现自己的业务逻辑，但实际上很少客户会自己去自定义这些表

jQuery对表单元素的取值和赋值操作

转:jQuery对表单元素的取值和赋值操作 jquery 2009-10-14 10:40:19 阅读339 评论0字号：大中小订阅 jQuery读取input元素的值： 使用常规的思路：$(”#keyword”).value 取值是取不到的，因为此时$(’#keydord’)已经不是个element，而是个jquery对象，所以应该使用：$(”#keyword”).val() 。 jQuery中val()函数的作用： val() 获得第一个匹配元素的当前值。 attr('value') 获取空间的value属性值 在jQuery 1.2 中,可以返回任意元素的值。包括select。如果多选，将返回一个数组，其包含所选的值。 返回值 String,Array 同理，对input元素赋值，需要： $(”#keyword”)[0].value = '';

jquery获取元素值（转） jQuery 2009-10-10 10:25:24 阅读147 评论0 字号：大中小订阅 jquery radio取值，checkbox取值，select取值，radio选中，checkbox选中，select选中，及其相关 获取一组radio被选中项的值 var item = $('input[name=items][checked]').val(); 获取select被选中项的文本 var item = $("select[name=items] option[selected]").text(); select下拉框的第二个元素为当前选中值 $('#select_id')[0].selectedIndex = 1; radio单选组的第二个元素为当前选中值 $('input[@name=items]').get(1).checked = true; 获取值： 文本框，文本区域：$("#txt").attr("value")； 多选框checkbox：$("#checkbox_id").attr("value")； 单选组radio：$("input[@type=radio][@checked]").val(); 下拉框select：$('#sel').val(); 控制表单元素： 文本框，文本区域：$("#txt").attr("value",'');//清空内容 $("#txt").attr("value",'11');//填充内容 多选框checkbox：$("#chk1").attr("checked",'');//不打勾 $("#chk2").attr("checked",true);//打勾 if($("#chk1").attr('checked')==undefined) //判断是否已经打勾 单选组radio：$("input[@type=radio]").attr("checked",'2');//设置value=2的项目为当前选中项 下拉框select：$("#sel").attr("value",'-sel3');//设置value=-sel3的项目为当前选中项$("11112222").appendTo("#sel")//添加下拉框的option $("#sel").empty()；//清空下拉框

大数据技术与应用基础教学大纲

大数据技术与应用基础》教学大纲 时：60 码： 适用专业： 定： 核： 准： 、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式

的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域 丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手 的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 、课程教学基本要求 1 . 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2 . 掌握Scrapy 环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3 . 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4 . 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS勺使用，了解 HDFS的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的Map Reduces序。 5.理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基 础概念，熟悉Hive与HDFS Map Reduced接的关心。 6.熟悉Spark和RDM基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。 7.明白Hadoop和Storm之间的差别，掌握对Storm的使用。理解Apex的工作过程并能简单应用。 8. 了解Druid 的基本概念、应用场景以及集群架构，掌握批量数据加载、流数据加载 的操作。了解Flink 的重要概念和基本架构，掌握Flink 简单的使用实例。

数据库表结构设计参考

数据库表结构设计参考

表名外部单位表（DeptOut） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 交换类型变长字符串(50) N 交换、市机、直送、邮局单位邮编变长字符串(6) 单位标识(英文) 变长字符串(50) 排序号整型(4) 交换号变长字符串(50) 单位领导变长字符串(50) 单位电话变长字符串(50) 所属城市变长字符串(50) 单位地址变长字符串(255) 备注变长字符串(255) 补充说明该表记录数约3000条左右，一般不做修改。初始化记录。 表名外部单位子表（DeptOutSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 外部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 补充说明该表记录数一般很少 表名内部单位表（DeptIn） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件 内部单位ID 变长字符串(50) N 主键 类型变长字符串(50) N 单位名称变长字符串(255) N 单位简称变长字符串(50) 单位全称变长字符串(255) 工作职责 排序号整型(4) 单位领导变长字符串(50) 单位电话（分机）变长字符串(50) 备注变长字符串(255)

补充说明该表记录数较小（100条以内），一般不做修改。维护一次后很少修改 表名内部单位子表（DeptInSub） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件内部子单位ID 变长字符串(50) N 父ID 变长字符串(50) N 外键 单位名称变长字符串(255) N 单位编码变长字符串(50) 单位类型变长字符串(50) 领导、部门 排序号Int 补充说明该表记录数一般很少 表名省、直辖市表（Province） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 名称变长字符串(50) N 外键 投递号变长字符串(255) N 补充说明该表记录数固定 表名急件电话语音记录表（TelCall） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 发送部门变长字符串(50) N 接收部门变长字符串(50) N 拨打电话号码变长字符串(50) 拨打内容变长字符串(50) 呼叫次数Int 呼叫时间Datetime 补充说明该表对应功能不完善，最后考虑此表 表名摄像头图像记录表（ScreenShot） 列名数据类型（精度范围）空/非空约束条件ID 变长字符串(50) N 拍照时间Datetime N 取件人所属部门变长字符串(50) N 取件人用户名变长字符串(50) 取件人卡号变长字符串(50) 图片文件BLOB/Image

数据库的设计与实现

《数据库原理》课程设计论文 院（系、部）名称： 专业名称： 学生姓名： 学生学号： 指导教师：

系统简介 开发目的和任务 客户信息是个人，机关，企事业等进行业务联系所必需而频繁使用的信息资料，在许多大型应用系统中都有客户信息管理工具，它是企业单位现代化管理的一个重要的组成部分。本系统的任务是制作一个简单，实用的通讯薄，既可以单独使用，也可以作为其他大型应用系统的一个组成部分来使用。 1．系统功能 (1) 总体功能要求 本系统将介绍如何让在Visual FoxPro 6.0开发环境下快速开发数据库和数据表的方法,并在此基础上建立一个表单,通过表单的运行,可以初步体会到什么是程序,什么是数据库应用程序,数据库应用程序是如何进行编辑,修改,增加,删除,查询和退出的. (2) 客户信息管理系统的基本功能 1)登录:本功能主要是为了防止非操作人员对系统随意更改. 2)主界面:为用户提供了一个友好的界面,是维护,查询模块间相互切换的桥梁. 3)维护:本功能模块主要实现数据的浏览,添加,删除,退出等功能. 4)查询:本功能模块主要实现按姓名,职务,出生日期等查询功能. 2. 系统的特点 (1) 数据库设计的考虑 本系统的信息两不太大,因此只涉及一个库,一个表.库名为通讯

录.DBC表名为通讯录.DBF. (2) 提高系统集成化的考虑 为了是系统短小精悍,并最大限度的提高系统设计的效率,在设计中较多的应用了Visual FoxPro 提供的“选项卡”控件和容器控件.除此之外,还采用了页框控件,其目的是在一个窗口上尽可能多的扩展应用空间,容纳最多的信息量. (3)提高可操作性的考虑 由于使用本系统的人员不一定熟悉计算机基本操作,因此要求系统的操作应尽量简单,本系统在设计时已考虑到这一点,尽可能少的使用键盘的地方,要保证用起来“顺手”. 3. 开发工具与运行环境 (1) 开发工具. VFP6.0 为集成开发环境提供了项目管理器,设计器,生成器和向导机制等,使其成为强有力的数据库开发工具. 1)项目管理器. 2)设计器. 3)生成器. 4)向导. (2)运行环境 硬件环境: PⅡ350MHz以上处理器,16MB以上内存,一般需240MB 硬盘空间. 软件环境:Windows 95及以上的操作系统支持.

大数据技术与应用基础_教学大纲

《大数据技术与应用基础》教学大纲 学时：60 代码： 适用专业： 制定： 审核： 批准： 一、课程的地位、性质和任务 大数据技术的发展，已被列为国家重大发展战略。而在过去的几年里，无论是聚焦大数据发展的《促进大数据发展行动纲要》，还是《“十三五”规划》中都深刻体现了政府对大数据产业和应用发展的重视。目前国内大数据发展还处于加速期、转型期，数据与传统产业的融合还处于起步阶段，各行业对大数据分析和挖掘的应用还不理想。但随着市场竞争的加剧，各行业对大数据技术研究的热情越来越高，在未来几年，各领域的数据分析都将大规模应用。 本课程在注重大数据时代应用环境前提下，考虑大数据处理分析需求多样复杂的基本情况，从初学者角度出发，以轻量级理论、丰富的实例对比性地介绍大数据常用计算模式的各种系统和工具。考虑到当前大数据发展处于起步并逐步赶超先进的阶段，其应用领域丰富广泛，在教学过程中应注重掌握大数据分析的实践操作。本课程通过丰富简单易上手的实例，让学生能够切实体会和掌握各种类型工具的特点和应用。 二、课程教学基本要求 1. 了解大数据的发展和基本概念，理解并掌握大数据的特征及主要技术层面。 2. 掌握Scrapy环境的搭建，了解网络爬虫获取数据的过程，熟悉爬虫项目的创建。 3. 深刻了解hadoop的基础理论，理解并掌握Hadoop单机及集群环境的部署方法。 4. 掌握HDFS的基本概念和HDFS在hadoop中的作用，理解并识记HDFS的使用，了解HDFS 的JAVA API接口及数据流原理；让学生明白Map过程与Reduce过程这两个独立部分各自的原理及合作途径，知道如何独立编写满足自己需求的MapReduce程序。 5. 理解HBase中涉及的基本概念，掌握HBase的简单应用；让学生了解数据仓库的基础概念，熟悉Hive与HDFS、MapReduce直接的关心。 6. 熟悉Spark和RDD的基本概念，熟悉spark接口的使用，解决实战时的步骤及思路。

大数据技术与应用专业人才培养方案

附件： 2017年大数据技术与及用人才培养方案 一、培养目标 本专业培养适应生产、建设、服务和管理第一线需要的，德、智、体、美等方面全面发展的，具有大数据行业对应岗位必备的科学文化知识及相关专业知识，以大数据系统运维与管理、数据处理、数据分析、应用系统开发能力为目标，系统掌握大数据技术与应用专业基本理论、大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算技术等前沿技术，旨在培养适应新形势下新兴的“互联网+”专业，具有良好职业道德和敬业精神的高素质技能型专门人才。 二、学制及招生对象 （一）学制：三年 （二）招生对象：高中毕业生和中职毕业生 三、人才培养规格 （一）职业面向、预期工作岗位名称 1.主要岗位 本专业大数据基础类岗位：大数据文档编写、大数据采集清洗与转换； 大数据技术类岗位：大数据系统搭建与运维、海量数据库管理、大数据软件开发、大数据可视化、大数据分析； 2.相关岗位 大数据销售服务类岗位：大数据营销、大数据呼叫、大数据售后服务。 3.进阶岗位 大数据技术公司管理岗位和高级技术岗位 （二）起薪标准 4500元/月 （三）人才质量标准 1.知识要求 毕业生应具有大数据技术与应用专业必要的基础理论知识，掌握从事本专业领域实际工作的基本能力和基本技能；具备适应生产、管理、服务一线岗位需要的工作能力，具备良好的职业道德与素养。

①掌握本专业培养目标所要求的基础理论知识、专业知识和技能； ②具备一定的英语知识，能够借助工具书阅读理解本专业所使用的常用计算机英语， 包括技术性文档和资料； ③掌握计算机方面的专业基础知识，能适应信息化建设； ④掌握Linux平台下大数据平台搭建，数据库系统搭建、优化、管理等方面的专业技 能； ⑤掌握大数据技术与应用专业基本的专业技能，能满足大数据岗位的基本素质。 2.能力要求 通过三年的学习，学生应具备从事本专业领域相关工作的能力。 ①熟练操作办公自动化软件； ②具备计算机组装、计算机软硬件故障的判断与定位以及故障排除的能力。 ③具备办公自动化设备维护的能力；具备数据库系统管理维护的能力； ④具备非结构化数据处理能力； ⑤具备数据仓库管理基本能力； ⑥具备OOP程序设计能力； ⑦具备Web应用开发能力； ⑧具备Linux Server、Hadoop项目管理维护的能力； ⑨具备数据挖掘、数据清洗、数据可视化的处理能力。 3.素质要求 ①政治思想素质： 热爱祖国，拥护党的基本路线。遵纪守法，善于独立思考，勇于创新的精神。具备良好的职业道德与素养。 ②文化素质： 具有一定的文化素质修养，诚实守信、礼貌待人、为人谦逊的文明习惯；具有自尊自强、爱岗敬业、勤奋好学、追求进步的品格；具备良好的人际交往与勾通和工作协调能力。 ③业务素质： 掌握大数据技术与应用专业的基础理论知识；掌握计算机组装与维护、办公自动化软件操作、办公自动化设备维护、计算机网络系统维护及管理、关系型/非关系型数据库系统维护及管理、Windows/Linux服务器系统配置管理等方面、各类大数据平台搭建管理维护的专业技能的能力。

jQuery LigerUI 使用教程表格篇(1)模板

jQuery LigerUI 使用教程表格篇(1) ligerGrid是ligerui系列插件的核心控件，用户可以快速地创建一个美观,而且功能强大的表格,支持排序、分页、多表头、固定列等等 第一个例子 简介 ligerGrid是ligerui系列插件的核心控件，用户可以快速地创建一个美观,而且功能强大的表格,支持排序、分页、多表头、固定列等等。 支持本地数据和服务器数据(配置data或者url) 支持排序和分页(包括Javascript排序和分页) 支持列的“显示/隐藏” 支持多表头 支持固定列 支持明细行 支持汇总行 支持单元格模板 支持编辑表格(三种编辑模式,单元格编辑、行编辑、明细编辑) 支持树表格 支持分组 代码 首先引入基本的css和js文件 复制代码代码如下:

然后就可以使用liger Grid了 复制代码代码如下: