Web化

智能 Web 平台的模块化设计挺省心，尤其是像流程审批、智能报表这类功能，基本拖拖拽拽就能搞定，连脚本都省了不少。对于你这种天天写业务逻辑的开发者来说，节省时间可不只是说说而已。 流程自动化的体验也蛮顺手的，日常像假、报销这些审批流，设置一下就能自动走。自定义表单也不复杂，字段逻辑清晰、拖拽交互响应也快，不用自己写一堆校验代码，爽！ 数据上报是平台里我最喜欢的点之一，字段映射挺灵活，上传接口也友好，支持实时写入，更新同步也快。搭配数据挖掘一起用的话，你还能从大堆日志里出用户习惯或者操作异常，别说老板爱看，自己看着也有成就感。 再说智能报表，图表自动生成的逻辑做得挺稳，柱状、折线、饼图一应俱全，

介绍如何利用 SQL Server Integration Services (SSIS) 提取 Web 服务数据，并借助 XSLT 将其转换为目标 XML 格式。

Web on Servlet Stack 的是一个基于 Spring Web MVC 的架构，它对于开发 Web 应用有用。Spring Web MVC 的核心是DispatcherServlet，它负责 HTTP 求并将它们分发给相应的控制器。这个框架的灵活性蛮高的，支持各种配置，比如 XML 和 Java 配置都可以。此外，它对异步求的支持也强，能帮你提高应用的性能。如果你做 Web 开发，Spring Web MVC 应该算是一个比较常用的框架，简单高效。如果你想深入了解，你可以看看里面的视图解析器、拦截器和内容协商机制这些常用功能，是多语言和文件上传的时候会挺有的。嗯，它的错误机制也全

个性化信息服务与Web数据挖掘技术深度融合 信息爆炸时代，海量数据充斥网络，用户难以快速找到所需信息。个性化信息服务应运而生，它能够根据用户兴趣和需求，精准推送信息，提升用户体验。Web数据挖掘技术作为从海量数据中提取有效信息的利器，为实现个性化信息服务提供了强大的技术支持。 Web数据挖掘技术助力个性化信息服务： 用户建模: 通过分析用户浏览历史、搜索记录、社交行为等数据，构建用户画像，深入了解用户兴趣和需求。 信息过滤: 基于用户模型，过滤无关信息，将用户真正感兴趣的内容推送给用户，提高信息获取效率。 个性化推荐: 根据用户历史行为和兴趣偏好，推荐相关内容，例如商品、新闻、音乐等，提升

用于Web数据库的语义Web服务，阐述了语义Web服务的概念，并详细说明了Web数据库的相关内容。对新手来说，这是了解语义Web服务和Web数据库的理想资料。

MongoDB-WeAdmin：简化 MongoDB 管理 MongoDB-WeAdmin 是基于 Spring Boot 2.0 框架构建的 MongoDB 图形化 Web 管理工具，前端使用 layerUI 实现。其诞生源于线上环境 MongoDB 部署时外网访问受限，导致无法使用像 Mongochef 这样的远程连接工具。 功能特性: 数据源管理: 支持添加、删除和切换多个数据源。 数据库表管理: 展示指定数据源下的所有表，并支持查询数据、进行表操作。 数据可视化: 以表格形式清晰展示查询结果，方便浏览和分析。 易于集成: 无需复杂的配置，即可嵌入到现有项目中。 项目地址： CSD

综合查询能力强的物流系统，挺适合想搞数据和流程自动化的朋友。页面结构清晰，功能模块划分也比较合理，像客户管理、货物信息、运输线路统计这些都一应俱全。嗯，响应也快，数据展示也直观。 系统里的流程预警功能蛮实用的。比如线路延误、运输异常什么的，它能根据时间或数量自动判断并预警，后台还有看门狗机制，有点像个小助手，随时帮你盯着关键数据。 数据维护部分做得比较细，支持数据字典、备份、导入，这些平时你要做系统迁移或者换服务器的时候就派上用场了。还有组织结构、用户权限这块，也都能在后台配得挺细。 项目里不少用到SQL 流程控制语句，比如IF EXISTS这种判断逻辑，在流程分支控制场景下还挺常见的。如果你

随着互联网技术的发展，对Web数据挖掘和个性化搜索引擎的研究日益深入。

Web 界面的 SQLite 数据库操作，简单直接、功能也不赖，挺适合日常开发用的。 SQLite Web 客户端的界面比较清爽，操作也直观。你直接用浏览器就能打开数据库、查表结构、跑 SQL 语句，响应也快，基本能满足日常的数据查看和修改需求。 sqlite_webservices.exe是它的启动文件，双击就能跑起来，你用浏览器访问指定端口，比如http://localhost:8080，就能进客户端界面了。数据库文件像d.db这种，直接打开就能看内容。 SQL 编辑器也挺好用，SELECT、INSERT这些常用语句都支持，执行完还能直接看到结果。改数据、加表删表啥的也都支持，操作上和其他

信息检索的基础瓶颈、数据挖掘的玩法思路，全都整理在这份《web 信息检索与 web 数据挖掘.pdf》里了。内容不长，但讲得挺系统，尤其是对比信息检索和数据挖掘那块，适合刚接触或者想把知识梳理清楚的你。像搜索结果太水、结构化难做这些老问题，它得蛮透的，而且还顺带说了怎么用挖掘技术去优化。智能搜索、推荐系统、舆情这些实际场景也有提到，接地气又不啰嗦。如果你正折腾搜索相关功能，拿来参考一下还挺值。