如何通过WebSphere Portal Factory将Lotus Forms与数据库进行关联

本文介绍如何利用WPF创建包含REST支持的数据库访问项目,包括生成schema、创建XForm表单、预填充及保存数据的具体步骤。

1. 通过WPF创建一个访问数据库的项目,并为这个项目添加REST支持

 

 

2. 创建项目后, WPF 会自动的为数据库获取到的数据集合生成 schema ,将这个 schema 保存为 xsd 文件。


 

3. 打开 Lotus Forms Designer ,创建一个支持 XForm 的表单,导入上面步骤创建的 xsd 文件。注意,要先清除上一步骤生成的 xsd 文件中的中文。才可以成功导入。


 

4. 根据导入的 schema 生成数据实例


 

5. 直接拖拽 instance 到表单上生成主表的显示控件,通过 table 向导生成子表的显示控件


 

6. 通过简单的程序将数据预填写到表单中,同样可以通过程序将数据写回。这两个过程都是通过程序调用 WPF 生成的 REST API 实现。

 

try {
			XFDL xfdl = IFSSingleton.getXFDL();
			//从输入流中读出提交的Form
			FormNodeP form = xfdl.readForm(arg0.getPortletInputStream(), XFDL.UFL_SERVER_SPEED_FLAGS);
				ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream();
				//从表单对象中读出instance数据
				form.extractXFormsInstance("", "instance('instance')", false, true, null, bos);
				String model = new String(bos.toString("UTF-8"));	
				System.out.println("+++++xmlmodel is " + model);
				DBHelper.getInstance().save2db(model);
		} catch (UWIException e) {
			e.printStackTrace();
		}

 

public void save2db(String model) {
		System.out.println("DBHelper.save2db");
		//使用HTTPClient调用REST API
		HttpClient httpClient = new HttpClient();
		 
 //创建GET方法的实例,URL是REST API的URL
 String url = "http://localhost:10000/FormsWithDB/webengine/dbServiceProvider/Action!getMainDBDataRest

";
		PostMethod postMethod = new PostMethod(url);
		// 填入各个表单域的值
		try {
			NameValuePair[] data = { new NameValuePair("strXML", new String(model.getBytes(),"8859-1"))};
			// 将表单的值放入postMethod中
		postMethod.setRequestBody(data);
			// 执行postMethod
			int statusCode = httpClient.executeMethod(postMethod);
			System.out.println("+++++++++http statusCode is "+ statusCode);
		} catch (HttpException e) {
			e.printStackTrace();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		postMethod.releaseConnection();
	}
内容概要:文章以“智能网页数据标注工具”为例,深入探讨了谷歌浏览器扩展在毕业设计中的实战应用。通过开发具备实体识别、情感分类等功能的浏览器扩展,学生能够融合前端开发、自然语言处理(NLP)、本地存储模型推理等技术,实现高效的网页数据标注系统。文中详细解析了扩展的技术架构,涵盖Manifest V3配置、内容脚本Service Worker协作、TensorFlow.js模型在浏览器端的轻量化部署推理流程,并提供了核心代码实现,包括文本选择、标注工具栏动态生成、高亮显示及模型预测功能。同时展望了多模态标注、主动学习边缘计算协同等未来发展方向。; 适合人群:具备前端开发基础、熟悉JavaScript和浏览器机制,有一定AI模型应用经验的计算机相关专业本科生或研究生,尤其适合将浏览器扩展人工智能结合进行毕业设计的学生。; 使用场景及目标:①掌握浏览器扩展开发全流程,理解内容脚本、Service Worker弹出页的通信机制;②实现在浏览器端运行轻量级AI模型(如NER、情感分析)的技术方案;③构建可用于真实场景的数据标注工具,提升标注效率并探索主动学习、协同标注等智能化功能。; 阅读建议:建议结合代码实例搭建开发环境,逐步实现标注功能并集成本地模型推理。重点关注模型轻量化、内存管理DOM操作的稳定性,在实践中理解浏览器扩展的安全机制性能优化策略。
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