JeePlus 工作流版本 sping mvc oa crm erp java html5 源码

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OA信用盘两面盘源码搭建步骤 js如何关闭当前浏览器窗口

我想在网页上创建一个链接,关闭浏览器中的当前活动选项卡,而不关闭浏览器中的其他选项卡.当用户点击关闭链接时,会出现一个提示信息,要求用户使用"YES"和"NO"两个按钮进行确认.如果用户点击"是",关闭该页面,如果"否",则什么也不做. 如何做呢?有什么建议么? 你将需要使用Javascript来做到这一点.OA信用盘两面盘源码搭建bbs.yasewl.com请添加链接描述使用window.close()方法 close();

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Extjs MVC架构 (官方文档翻译)【带源码】

原文地址:http://docs.sencha.com/extjs/4.2.5/#!/guide/application_architecture [翻译 by 明明如月 QQ 605283073  源码在文章最后] 大型客户端应用经常比较难写.难组织.难维护. 当你添加更多的函数(功能)和开发人员时它们容易失去控制. Ext JS 4 带来了新的应用架构,不仅能够帮助组织你的代码同时也能够减少代码量. 我们的应用架构遵循MVC模式.有很多MVC架构,它们之间也彼此有少许区别. 这里我们定义我们

MVC系列——MVC源码学习：打造自己的MVC框架（二：附源码）

前言:上篇介绍了下 MVC5 的核心原理,整篇文章比较偏理论,所以相对比较枯燥.今天就来根据上篇的理论一步一步进行实践,通过自己写的一个简易MVC框架逐步理解,相信通过这一篇的实践,你会对MVC有一个更加清晰的认识. 本文原创地址:http://www.cnblogs.com/landeanfen/p/6000978.html 这篇博主打算从零开始一步一步来加上MVC里面用到的一些技术,整篇通过三个版本,逐步完善. 一.版本一:搭建环境,实现MVC请求 通过上篇的介绍,我们知道,MVC里面两个最

(版本定制)第10课：Spark Streaming源码解读之流数据不断接收全生命周期彻底研究和思考

本期内容: 1.数据接收架构设计模式 2.数据接收源码彻底研究 1.Receiver接受数据的过程类似于MVC模式: Receiver,ReceiverSupervisor和Driver的关系相当于Model,Control,View,也就是MVC. Model就是Receiver,存储数据Control,就是ReceiverSupervisor,Driver是获得元数据,也就是View. 2.数据的位置信息会被封装到RDD里面. 3.Receiver接受数据,交给ReceiverSupervi

(版本定制)第14课：Spark Streaming源码解读之State管理之updateStateByKey和mapWithState解密

本期内容: 1.updateStateByKey解密 2.mapWithState解密 背景:整个Spark Streaming是按照Batch Duractions划分Job的.但是很多时候我们需要算过去的一天甚至一周的数据,这个时候不可避免的要进行状态管理,而Spark Streaming每个Batch Duractions都会产生一个Job,Job里面都是RDD, 所以此时面临的问题就是怎么对状态进行维护?这个时候就需要借助updateStateByKey和mapWithState方法完成

Spring MVC 4 文件下载实例（带源码）

[本系列其他教程正在陆续翻译中,点击分类:spring 4 mvc 进行查看.源码下载地址在文章末尾.] [翻译 by 明明如月 QQ 605283073] 原文地址:http://websystique.com/springmvc/spring-mvc-4-file-download-example/ 上一篇:Spring MVC 4 使用常规的fileupload上传文件(带源码) 本文将为你展示通过Spring MVC 4实现文件下载. 下载一个文件比较简单,主要包括下面几个步骤. 创建下

(版本定制)第16课：Spark Streaming源码解读之数据清理内幕彻底解密

本期内容: 1.Spark Streaming元数据清理详解 2.Spark Streaming元数据清理源码解析 一.如何研究Spark Streaming元数据清理 操作DStream的时候会产生元数据,所以要解决RDD的数据清理工作就一定要从DStream入手.因为DStream是RDD的模板,DStream之间有依赖关系. DStream的操作产生了RDD,接收数据也靠DStream,数据的输入,数据的计算,输出整个生命周期都是由DStream构建的.由此,DStream负责RDD的整个

(版本定制)第15课：Spark Streaming源码解读之No Receivers彻底思考

hu本期内容: 1.Kafka解密 背景: 目前No Receivers在企业中使用的越来越多,No Receivers具有更强的控制度,语义一致性.No Receivers是我们操作数据来源自然方式,操作数据来源使用一个封装器,且是RDD类型的. 所以Spark Streaming就产生了自定义RDD –> KafkaRDD. 源码分析: 1.KafkaRDD源码 private[kafka]class KafkaRDD[K: ClassTag,V: ClassTag,U <: Decode