基于EXT开发的技术基础平台，请鉴赏。[开源]

最新推荐文章于 2021-02-26 14:37:41 发布
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#Web综合

分享一个基于EXT开发的业务基础平台，提供源码下载和在线体验系统，适合对前端开发感兴趣的开发者深入研究。
iteye_9568
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快速开发平台 WebBuilder 使用笔记
woskyer的专栏
09-27 4953
最近公司在使用WebBuilder做项目开发，感觉很不错。 ​      可以看到，这货不仅能使用可视化的方式拖拽出界面，还能直接在页面上完成数据库相关的操作。对于企业级的应用来说，一般会涉及到非常复杂的表单布局，以及大量的数据库交互。使用WebBuilder则只要打开一个浏览器就可以了，plsql神马的，一般的开发就无需打开了。       Amdocs也有一款类似的在线
国内首个基于Ext开发开源企业级框架Efsform
09-04
Efs 是企业快速开发的UI 层。这个UI 层封装extjs 框架，Ext 提供了好的 页面布局方式、功能强大的组件、优质的页面风格，但是如果直接使用Ext又是 较为复杂的，不仅要从头学习EXT 框架，而且Ext 是通过js 函数创建页面的， 这就不得不为每个页面都编写一个相对应初始化函数，这会使得开发人员要将大 量的时间放在页面的制作上，而无法集中精力专注在业务组件的开发上，所以我 们针对Ext 框架进行再封装，将配置项写在div 标签上，根据对应的xtyp 自动 构造ext对象。开发人员可以不用深入掌握Ext框架，只需要开发者编写少量的 html 代码，也可以做出很炫的页面。当然你也可以使
ext开发的统一办公平台
enetor1的专栏
12-05 164
觉的不错，标记下 http://blog.youkuaiyun.com/jacbo/article/details/7008225
JXstar，一个基于ExtJs的软件开发平台
专注软件开发平台研究JXstar
03-07 1124
1 JXstar介绍 1.1 JXstar是什么 JXstar是一个业务基础软件平台，其融入了面向构件、模型驱动开发的思想，平台提供了丰富的基础组件，提供完善的开发工具，支持多种业务模型，极大的提高了软件开发效率与质量。 JXstar支持面向业务构件的开发思想，支持各种标准应用构件、行业应用构件、集成应用构件开发、维护，最大限度的提高业务构件的重用，提高软件企业的资产价值与市场竞争力...
使用ext的开源项目
dzjzmj
03-04 460
下载http://www.coderhome.net/zifa/?p=202
java前端开发ext_前端框架：ExtJS
weixin_36487107的博客
02-26 1637
一、理解要学习及应用好Ext框架，需要理解Html DOM、Ext Element及Component三者的区别。Ext是基于Web的富客户端框架，其完全是基于标准W3C技术构建的，使用到的都是HTML、CSS、DIV等相关技术。Ext最杰出之处，是开发了一系列非常简单易用的控件及组件，我们只需要使用这些组件就能实现各种丰富多彩的UI的开发。无论组件有多少配置属性、还是事件、方法等等，其最终都会转...
ext开发系统 jacob_liang的系统平台、统一用户
eddle的专栏
12-04 2683
Hello 大家好：         本人不才，业余一年打造，系统平台、统一用户，主要为业务系统提供支持。诸牛鉴赏之后，如有高见，尽管提出，拒绝人身攻击，您可走过、路过，也可错过，。如能对大家帮助一二，本人荣幸之至。有人在此之上，做些东西，赚3w米，这事我可对灯发誓，不管你信与不信，反正有人信了。如您想要转载或下载，请您注明原创(http://blog.youkuaiyun.com/eddle)，尊重别人的
Tuscany SCA软件架构设计理念分析鉴赏 (一)
10-22 254
Tucany  SCA软件架构设计理念分析（一） 李俊杰 1.     概述 SCA (Service Component Architecture) 是一个开发SOA(Service-Oriented Architecture)面向服务应用的简单模型规范，它描述用于使用 SOA 构建应用程序和系统的模型。它可简化使用 SOA 进行的应用程序开发和实现工作。SCA仅仅是个规范（http://www...
基于java的开发源码-Lerx开源网站内容管理系统(CMS.ext).zip
01-08
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基于java的开发源码-Java Lerx开源网站内容管理系统(CMS.ext).zip
01-07
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基于Java与Web技术的KettleWeb数据集成平台源码
03-25
项目概述：KettleWeb数据集成平台是一款基于Java与Web技术的开源数据集成工具。此平台源码基于Kettle原生版本6.1.0.1开发，扩展了Web端操作功能，便于用户进行数据集成工作。 技术栈：项目主要采用Java语言进行开发...
ext-5.1.0-gpl-开源版本
02-28
总的来说，EXTJS 5.1.0 GPL开源版本是一个强大而全面的Web开发框架，通过其优化的资源加载和丰富的功能，为开发者构建现代Web应用提供了坚实的基础。其开源特性则鼓励社区的参与和创新，进一步推动了EXTJS技术的演进...
开源平台G4Studio_V1.03.1发布了
XiongChun-eRedG4
01-22 192
  做最厚道的开源项目-将开源进行到底！ 简介： G4Studio(易道系统集成与应用开发平台)是一个开放源代码的、面向企业计算环境下异构系统集成与行业应用快速二次开发的平台。它包括：基础类库、业务模型框架、富浏览器端开发框架、富桌面端开发框架、权限参考模型、平台代码生成器六大组成部分。     GoogleCode项目主页:http://code.google.com/p/g...
搭建Liferay Portal 开发环境(Ext Environment)的详细过程
liuxiIT的专栏
07-12 6386
<br />我下面详细描述搭建Liferay Portal 开发环境的详细过程,这个开发环境主要是Extension Environment(Ext):<br /> <br />1.首先在C盘建立一个目录C:/Liferay_Portal<br /> <br />2.在目录C:/Liferay_Portal下创建data、deploy文件夹.<br /> <br /> <br />3.下载tomcat:http://tomcat.apache.org/download-60.cgi<br /> <br />
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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