Semantic Web Technologies and Data Management

Semantic Web Technologies and Data Management Li Ma, Jing Mei, Yue Pan Krishna Kulkarni Achille Fokoue, Anand Ranganathan

IBM China Research Laboratory IBM Software Group IBM Watson Research Center Bei Jing 100094, China San Jose, CA 95141-1003, USA New York 10598, USA Introduction

The Semantic Web aims to build a common framework that allows data to be shared and reused across applications, enterprises, and community boundaries. It proposes to use RDF as a flexible data model and use ontology to represent data semantics. Currently, relational models and XML tree models are widely used to represent structured and semi-structured data. But they offer limited means to capture the semantics of data. An XML Schema defines a syntax-valid XML document and has no formal semantics, and an ER model can capture data semantics well but it is hard for end-users to use them when the ER model is transformed into a physical database model on which user queries are evaluated. RDFS and OWL ontologies can effectively capture data semantics and enable semantic query and matching, as well as efficient data integration. The following example illustrates the unique value of semantic web technologies for data management.

Figure 1. An example of ontology based data management

In Figure 1, we have two tables in a relational database. One stores some basic information of several companies, and another one describes shareholding relationship among these companies. Sometimes, users want to issue such a query “find Company EDOX’s all direct and indirect shareholders which are from Europe and are IT company”. Based on the data stored in the database, existing RDBMSes cannot represent and answer the above query. We want to retrieve shareholders in Europe, however, companies register their location in terms of cities. Similarly, we want to return shareholders in IT industry, however, companies register their business in terms of specific IT products. Also, we want to return both direct and indirect shareholders, which requires recursive look up where the number of iterations can not be known before evaluation. It is clear that the query is asked at a different level of concept granularity and a recursive look up is needed. We consider that the problem is not only caused by the use of different terms, but also that certain ontological knowledge is missing. By introducing two types of ontologies and leveraging inference implied by them, we can solve the above query effectively. The first type of ontologies encodes domain knowledge, such as the “Region” and “Business” ontologies which describe commonly-used classification trees for geography and industry, respectively. Such ontologies link specific data values to domain terms directly. Another kind of ontologies can be considered as a semantic representation of the data stored in databases. A simple example is the ontology shown in the top right of Figure 1, which describes entities and their relationships in the database and their formal definition, and thus provides a profile of the database information to users. In order to enable users to issue and evaluate queries based on the defined ontology for semantic representation, we need to map the data in relational tables to concepts and properties of the ontology. Figure 1 shows only a simplified (incomplete) mapping for illustration purpose. In summary, we can utilize ontologies to encode domain knowledge and provide a semantic representation to the information in databases, and further leverage ontology reasoning to solve the granularity mismatch between user queries and the data in databases, and answer semantic queries. Furthermore, ontologies which capture the semantics of the data will facilitate data integration as illustrated in [21]. Given that ontologies have unique values for semantic queries and information integration, it is worthy to investigate the problems of their use in data management. In this paper, we firstly survey the interoperability among relational data, XML and RDF, and that of SQL, XQuery and SPARQL. Then, we make a case study to illustrate the need and value of RDF representation and access to master data, and introduce some research work on Semantic Web from IBM. Finally, we discuss some open questions when publishing relational data as RDF resources and enabling ontology reasoning over legacy relational data.

The Interoperability of RDF Data with Relational and XML Data

We observed two interesting findings from the history of relational and XML databases. Firstly, from query perspective, it is desirable that an existing query language is extended to retrieve a new type of data, allowing information from two formats to be correlated. For instance, use SQL to query both existing relational data and new XML data. Secondly, from data management perspective, it is valuable to express existing data with a newly-defined data model and query them with the corresponding query language. For example, publish relational data in an XML form for exchange purpose and use XQuery to retrieve them from databases. Here, we briefly summarize the potential interoperability of semantic web with relational and XML databases from data management and query perspectives.

Table 1 illustrates some extensions of existing query languages for access to new types of the data. It is well-known that SQL is extended to query both relational and XML data, namely SQL/XML, allowing SQL queries to create XML structures with a few powerful XML publishing functions. Assuming that relational databases serve as XML storage, XQuery queries need to be rewritten into SQL queries, as the XML extensions of commercial implementations provide. Alternatively, native XML databases have been developed and commercialized, which need to join results of XQuery and SQL. Similarly, with the development of RDF, SQL is also considered to support SPARQL queries, which has been implemented in a commercial database [2]. Currently, there are few native RDF databases and most RDF stores have been built on relational databases. Generally, RDF graphs are decomposed into triples, and the resulting RDF triples are shredded into a relational table of three columns (Subject, Property, Object). Rewriting queries from SPARQL to SQL becomes a challenge, utilizing well-developed SQL engines in a most effective manner. Specially, translating a complete SPARQL query into a single SQL statement is attractive, so that the generated SQL can be directly embedded as a sub-query into other SQL queries [4]. In addition, not losing beloved XML tools, RDF seems accessible by extending XQuery. On the one hand, an XML syntax specification for RDF, namely RDF/XML, has been defined in W3C recommendation, which implies RDF files as valid XML files. On the other hand, problems arise when uniting a graph structure of RDF with a tree structure of XML, and unfortunately, there is no canonical RDF/XML serialization. Consequently, XQuery with functional accessors is used to address the RDF graph and match parts of RDF statements. In particular, TreeHugger, using XQuery syntax to access RDF data, appears as another RDF query system based on path rather than graph matching.

Table 1. Extensions of existing query languages for the access to new types of the data

Host Language Extended

feature

Language

Examples

Storage Technical

Requirements

Implementation

Examples

XML in relational

databases

Rewriting queries

from XQuery to SQL

XML extension in

commercial databases

SQL XML

query

SQL/XML

Native XML

databases

Join results of

XQuery & SQL

Commercial native

XML stores

RDF in relational

databases

Rewriting queries

from SPARQL to SQL

Commercial RDF

stores

SQL RDF

query

SQL table

function

Native RDF

databases

Join results of

SPARQL & SQL

N/A

RDF in

XML serialization

Normalized XML representation

of RDF; SPARQL

implementation using XQuery

TreeHugger

XQuery RDF

query

XQuery with

Functional

Accessors;

Native RDF

databases

Join results of

SPARQL & XQuery

N/A

Newly-defined data models and query languages can implement their values over legacy data sources by publishing and query rewriting technologies. The following table summarizes such work. As the support of XQuery over relational data is well-known, we address the problem of SPARQL access to relational and XML databases. We can put an RDF cap for a relational data source, and a representative is D2RQ mapping [5], which treats non-RDF relational databases as a virtual RDF graph by generating URI patterns in ClassMap and PropertyBridge. Similarly, SquirrelRDF [8] provides the database mapping which could be automatically configured so that tables become RDF classes and columns become RDF properties with the table class as their domain. Alternatively, OpenLink Virtuoso [6] renders relational schema into RDF by assigning a property URI to each column and an rdf:type property for each row linking it to an RDF class URI corresponding to the table. Others, allowing non-RDF relational data to be queried using SPARQL, include SPASQL (SPARQL support in MySQL) [9] and Relational.OWL (a data and schema representation format based on OWL) [7]. Based on the built mapping between relational schema and ontologies, SPARQL queries can be rewritten into SQL statements to retrieve relational data. Note that, SPARQL seems to be close to recommendation; however the formal semantics of SPARQL is still an open issue, resulting in different methods for SPARQL support. Perez et al. proposed one [11], regarding AND as the SQL join, UNION as the SQL union, OPT as the SQL left outer join, etc. Recently, refined and extended versions are presented in [12], having three variants, namely bravely joining, cautiously joining and strictly joining semantics, where the bravely joining semantics coincides with [11]. In particular, based on the three semantic variants, [12] also provides translations from SPARQL to Datalog with negation as failure, which might serve straightforwardly to implement SPARQL within existing rule engines. As some existing applications have used XML databases to manage their data, supporting SPARQL access to XML databases is also attractive for integration. But now, there is little such work. A related work is GRDDL (Gleaning Resource Descriptions from Dialects of Languages) which provides the mechanism to extract RDF data from general-purpose XML documents.Because of the semantics differences between different query languages, we believe attempts to extend SQL and XQuery to support

SPARQL would involve considerable complexity. Hence, we advocate focusing research efforts on publishing and accessing relational (and XML) data as RDF data and exploiting SPARQL for semantic query and integration.

Table 2. Publishing and accessing legacy data using new data models and query languages. Language Data Sources Technical Requirements Implementation Examples

XQuery Relational databases Publish relational data as XML

Rewrite XQuery to SQL

Commercial databases

SPARQL Relational databases Publish relational data as RDF

Rewrite SPARQL to SQL D2RQ mapping and D2R Server Virtuoso; SPASQL

SPARQL XML databases Publish XML data as RDF

Rewrite SPARQL to XQuery ;

N/A

A Case Study: RDF Representation and Access to Master Data Master data, as the core business entities a company uses, refers to lists or hierarchies of customers, suppliers, accounts, products, or organizational units [16]. In this scope, Product and Customer Information play a very important role since their accurate management is becoming critical for modern enterprises. They enable companies to centralize, manage and synchronize all product and customer information with heterogeneous systems and trading partners. The most critical challenge is the need to build a common master model flexible enough to deal with business changes, and expressive enough to represent the semantics of master data.

To enhance IBM master data management (MDM) solutions (Websphere Product Center and Websphere Customer Center) [15], we developed semantic technologies for Product Information Management (PIM) and Customer Data Integration (CDI), respectively. Here, we would like to highlight the value of semantic web technologies for MDM and brief completed and ongoing work. As introduced in our previous work [1], the advantages of OWL ontologies for product information include followings:

z As based on RDF, OWL uses the concept of Universal Resources Identifiers (URIs) as Web-based identification scheme. It firstly allows one to refer to industry specific or external ontologies; and on the other hand it allows synchronization of product information management utilities to other core business entities, such as those in customer data integration (CDI).

z OWL allows the definition of richer properties and relationships. Object Properties can be defined as symmetric, functional, inverse functional, or transitive. Object Properties are then suitable to describe complex relationships among products and between products and other entities in product information.

z The expressivity of OWL allows the definition of logical classes(intersection, union and complement operators), which enables automatic classification for product items. For instance, new product categories can be defined as the intersection of two others: smartphones products, which gather characteristics of both PDA and phones, are a good example. Any product which is simultaneously a PDA and a phone is then a smartphone.

z OWL restrictions can define dynamic categories which do not exist in the pre-designed category hierarchy and are specified by users at query time. It can represent complex and potentially evolving categories. For example, using Minimum cardinality restriction, it is possible to define an “outdated products” category which gathers all products replaced by at least one other product. Items of dynamic categories can be retrieved using OWL ontology reasoning. Details of RDF representation of PIM can be found in [1]. Since IBM PIM system currently uses technologies similar to the triple store for storage (item-property-value), we support SPARQL queries over PIM storage easily by reusing SPARQL2SQL query translation technologies developed in [17]. The query rewriting method translates a SPARQL query into a single SQL statement, utilizing well-developed SQL engines in a most effective manner.

Figure 2. Conceptual Architecture for SPARQL Queries over the CDI system

The advantages of OWL ontologies for customer information are similar to those for product information. Representing and discovering various relationships among customers has a very high value for the CDI, which is enabled by ontology and rule reasoning. Different from the PIM system, IBM CDI system makes use of object-oriented database schema for storage. Each entity of the CDI model owns a separate table to store corresponding instances. So, we need a mapping to link the CDI data with the OWL ontology generated and enriched from the CDI logical model. We proposed the following conceptual architecture to develop a POC system for RDF Access to the IBM CDI system. Note that the ontology view in the bottom right of Figure 2 is in fact a virtual representation of the CDI data in SOR’s schema form [4], over which IBM SHER engine for ontological reasoning can work directly. In the future, we will support SHER engine over a D2RQ like mapping [5], and thus replace the ontology views component. Besides the mapping between relational DB and ontology, it is critical to construct an appropriate RDF representation (ontology) for relational data. The challenge in using domain knowledge in ontologies effectively is in crafting “integrating” ontologies that tie the domain knowledge in ontologies with other ontologies that may be used to model the relational data in the database. For example, in Figure 1, a crucial piece in answering the query is the ontology in top right, which ties the data in the relational DB with the domain ontologies describing regions and businesses. We would need to come up with guidelines and best practices for developing these ontologies

IBM’s Semantic Web Tools and Systems

Here, we briefly introduce some IBM’s ontology tools and systems related to RDF Access to relational data. IODT [10] is a toolkit for ontology-driven development, including EMF Ontology Definition Metamodel (EODM) and an OWL Ontology Repository (named SOR). EODM is derived from the OMG's Ontology Definition Metamodel (ODM) [13] and implemented in Eclipse Modeling Framework (EMF). It is the run-time library that allows the application to put in and put out an RDFS/OWL ontology in RDF/XML format; manipulate an ontology using Java objects; call an inference engine and access inference results; and transform between ontology and other models. SOR [4] is an OWL ontology storage and query system on the relational DBMS. It supports Description Logic Program (DLP), a subset of OWL DL, and SPARQL query language. SHER reasoner [14] uses a novel method that allows for efficient querying of SHIN ontologies with large ABoxes stored in databases. Currently, this method focuses on instance retrieval that queries all individuals of a given class in the ABox. It is well known that all queries over DL ontologies can be reduced to consistency check, which is usually checked by a tableau algorithm. SHER groups individuals which are instances of the same class into a single individual to generate a summary ABox of a small size. Then, consistency check can be done on the dramatically simplified summary ABox, instead of the original ABox. It is reported in [14] that SHER can process ABox queries with up to 7.4 million assertions efficiently, whereas the state of art reasoners could not scale to this size.

As described in the example shown in Figure 1, to enable semantic queries over existing data sources, we need to store and leverage ontologies representing domain knowledge. SOR could be used to manage such ontologies. Similarly, in the CDI case, we need an ontology repository to cache and materialize some inference results for performance improvement. In general, an RDF store, such as SOR, could be used to store domain knowledge or part of reasoning results for RDF access to relational databases. Obviously, SHER engine could be used for scalable ontological reasoning for SPARQL queries over relational databases. The system described in [22] takes an ETL (Extract-Transform-Load) approach, where the relational data in the database is extracted, transformed into RDF triples based on a set of domain ontologies and mapping rules, and loaded into SOR. This system also provides mechanisms to handle updates to the relational database as well as to the ontologies.

Discussions

There are three key steps when exposing relational data as RDF data, creating an RDF Representation (ontology) of the relational data, building a mapping between the relational database and ontology, and rewriting SPARQL queries to retrieve the relational data. Recently, progresses have been made in these three aspects, but following challenges need to be paid more attentions.

z URI Generation for the relational data: Recalling that RDF resources are identified by URI, efforts in choosing good URIs for relational data are worthy. Tim Berners-Lee ever uses a term, “cool”, for URIs designed with simplicity, stability and manageability in mind [18], and a recent article [19] presents two strategies, called 303 URIs and hash URIs. Another solution, proposed in [20], ends up with three URIs related to a single non-information resource, i.e., an identifier for the resource, an identifier for a related information resource suitable to HTML browsers with a web page representation, and an identifier for a related information resource suitable to RDF browsers with an RDF/XML representation. The problem of URI generation deserves more efforts. Another related problem is instance-mapping, i.e., how a particular data element in a cell may be mapped to the URI of an individual in an OWL ontology.

z N-Ary Relationship Representation and Query: Our experiences show that real applications often include a large number of N-Ary relationships. But, ontologies are limited to represent N-Ary relationships and SPARQL does not have built-in constructs for them. In practice, therefore, we usually use RDFS classes to express N-Ary relationships and rules to specify reasoning on them, instead of built-in constructs, like transitive property. A graceful way to represent N-Ary Relationship in ontologies is desirable, using the best practices documented at https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/TR/swbp-n-aryRelations/ as a starting point.

z Representation of RDB Schema Constraints in Mapping: As we know, an RDB schema uses a set of built-in vocabularies to represent table structure. For instance, the term UNIQUE denotes that the data value of a column is both NOT NULL and distinct. Such information is highly valuable for query rewriting (and thus for information integration) and should be included in the mapping from RDB to RDFS/OWL ontology. Unfortunately, existing mapping techniques do not capture such information. So, it is desirable to develop a powerful standard mapping language in the future.

z Effective Query Rewriting and Optimization: Translating SPARQL queries to SQL queries is widely studied in RDF data management. Filter expressions, which restrict the graph pattern matching solutions to express specific requirements on results, often consist of multiple functions and operators, and a filter operator may have different behaviors on different operands. Existing systems, such as Sesame and Jena2, usually adopt memory-based methods to evaluate SPARQL filter expressions, rather than directly leveraging the database query engine. Lu et al. [17] proposed an effective method to translate a SPARQL query with filter expressions into a single SQL query, making use of optimized database query engines as much as possible. Effective query rewriting and optimization based on the mapping from RDB to ontology need further investigation.

z Reasoning Issues: One advantage of using OWL ontologies is that DL reasoning can be used to return additional results to queries. However, this brings additional issues, particularly when more expressive logics are used. One issue of importance is reconciling the closed world nature of databases with the open world nature of Description Logic reasoning.

z Performance and Security Issues: A relational data source supports a specific kind of applications. When we expose such a data source as an RDF source, we need to consider access control issue and performance impact. SPARQL queries and ontology reasoning on a data source may need expensive database operations and thus impact the performance of existing applications over the same data source. So, it is valuable to study such impact in depth.

From modeling perspective, we think there are three key issues to implement semantic web technologies enabled data management and integration. The first is on the semantic web data representation, such as RDFS and OWL specifications. The second is on the ontology mapping which defines correspondences among different ontologies. The third issue is on the mapping between ontology and underlying data sources (such as relational databases and XML stores). Considering that most existing data is stored in relational databases, it is highly valuable to expose relational data in an RDF format with semantics defined in ontologies. Currently, W3C has recommended RDFS and OWL as specifications, and is organizing OWL 1.1 working group to discuss problems when applying OWL in practice and thus make corresponding extensions to OWL. Research efforts on the 2nd and 3rd issues are significant, but without specification support yet. One reason, we think, is that OWL1.1 extension is ongoing and may affect the latter two issues seriously. So, when to start working on standards for the mapping among ontologies and RDF representation for relational data may depend on the maturity of the extended OWL specification. In summary, we think that:

z Expressing and accessing relational data as RDF resources through a mapping between database and ontology is highly valuable;

z There are still many interesting research problems that need to be solved. We advocate setting up an incubator group or a working group to identify and address all such problems before embarking on any standardization.

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4.函数导出标签页，需要添加调用返回的参数（表），“传递值”需勾选。 表类型：ZSHR_EMPLOYEER_OUT_T （需要自己创建） 行类型：ZSHR_EMPLOYEER_OUT （需要自己创建） 5.函数源代码标签页，需要写代码实现把传入的数据保存在透明表中。 至此，函数创建完成。 6.创建Web Services 右击包名创建企业服务，进入如下页面，选择“Service Provider”，因为我们是服务提供者，点击“继续”。

7.选择“Existing ABAP Object (Inside Out)”，点击“继续”。 8.给服务起名，并填写描述，点击“继续”

9.选择“Function Module”，点击“继续”。 10.填写我们第一步创建的函数，并勾选“Map Name”，点击“继续”。 11.SOAP Appl默认不变，Profie下拉框选择第四个选择，即不进行权限认证。点击“继续”。 12.填写对于的包和请求，点击“继续”。 下一步，直接点击“完成”。服务创建成功。

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称、类型和参数值的输入框（只对[IN]或[IN, OUT]型的参数提供输入框）。你可以输入每个参数的取值。如下图： 这时，如果你想调用该方法并查看其结果的话，只要点下面的“Invoke”按钮就可以了。如果你想测试该方法的执行时间，则可以在“Invoke Times”框中指定重复调用的次数，然后再按“Invoke”按钮。wsCaller会自动调用你指定的方法，如果调用成功，wsCaller会显示结果对话框，其中包括调用该方法所花的总时间，每次调用的平均时间和该方法的返回值（包括返回值和所有输出型的参数）。如下图：

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web前端开发入门教程 web前端开发入门教程哪里有？千锋WEB前端开发培训坚持全程面授并以项目驱动教学，让学员在毕业之后能够胜任研发PC端网站，PC端管理信息系统，移动端WebAPP，微信公众号，混合APP等前端，后端以及全栈项目。下边请看学员的故事。 过完年不断在天津找工作，先前找的是与专业相关的工作，但是找不到，那段时间简直天天都在面试，有的时分一天要面两家，每天累个半死不说，而且面试官问的问题都不会，对我的打击特别大。那段时间真的是我人生当中最灰暗的时期。每天，打电话妈妈都会说谁谁谁找到工作了，在哪里哪里，工资几几，而且也有人经常问我的家人，问我找到工作了没有。我每次都特别的伤心，难过，觉得本人一无事处。 其实也不是找不到工作，只是找到的工作都不是本人喜欢的，要么就是销售，要么就是运维，没有一个本人喜欢的工作。思索到本人未来的开展和方向，就不想这样随意的渡过。在大二的时分，看过一些编写网页的书籍，本人觉得特别喜欢，正好碰到了祖姐姐来我们学校宣传咱们千锋教育，所以就了解了一下我们千锋。当初是特别的犹疑的，由于毕竟那么多学费，而且出来也不晓得可不能够找到工作。犹疑了很久，也剖析了利害，本人就打定主见要过来学习。家里经济条件不好，我有时分真的想放弃，最终还是不想屈从于本人大学毕业将要面对的那种无所作为的生活，所以我获得了家人的支持，来到了千锋WEB前端开发培训。

很侥幸，我的选择没有错，怀着忐忑的心来到生疏的北京，然后面对那么多生疏的人，而且要阅历的是一个特别痛苦的过程。真的特别侥幸，我能够进入到我们WEB前端开发班，这个集体特别的暖和，遇到玉姐那么好的人，协助了我们好多的事情，我们的这个集体特别的暖和，每个人都特别的友爱，同窗们相处下来真的很好。 我们同窗相亲相爱、互帮互助。我们遇到的教师也特别好，第一阶段的李教师，我是记得的。来到千锋WEB前端开发培训的第一位教师，带动了我们整个集体，使我们的班级特别的活泼和团结。之后我们碰到的教师也都很不错。其中JS和JQ阶段的教师所讲的东西，都是我们如今工作当中经常碰到的问题。真的很感激那几位教师。而且最后这阶段的教师是我们阿满教师，别人真的好，不光讲的课好，而且我工作当中遇到的问题都是问阿满教师的，阿满教师都会给我耐烦的处理问题。有时分我碰到的问题纠结半天，都是找阿满教师帮助指点迷津的。在这里我谢谢我的亲爱的教师们，教给我这么多有用的学问。我还要感激一下我的玉姐，真的十分感激，在我迷茫的时分给我方向，在我快受不住的压力的时分，给我解压，真的十分感激，我的招生教师祖姐姐也是，谢谢你们让我走上了这条

web前端培训学习心得

Web前端培训学习心得 目前web前端最火的莫过于html5了，HTML指的是超文本标记语言(Hyper Text Markup Language)，标记语言是一套标记标签(markup tag)，HTML使用标记标签来描述网页。HTML5区别于HTML的标准，基于全新的规则手册，提供了一些新的元素和属性。今天华清远见web前端培训的小编就为大家分享一下web前端培训学习心得。 一、了解HTML5前端开发技术 HTML指的是超文本标记语言(Hyper Text Markup Language)，标记语言是一套标记标签(markup tag)，HTML使用标记标签来描述网页。HTML5区别于HTML的标准，基于全新的规则手册，提供了一些新的元素和属性，在web技术发展的过程中成为新的里程碑。HTML5被推广用于Web平台游戏开发，及手机移动领域，国内，腾讯手机QQ浏览器、WEBQQ、QQLive，手机新浪，优酷视频等都在支持HTML5。从市场来看，无论是桌面应用还是移动应用，HTML5都是当下Web技术中最炙手可热的新宠，是创新的主旋律，在不久的时间里一定会大有作为。 二、课程能让你学到什么? 从前端开发的基础出发，学习使用HTML，CSS，JavaScript等一系列前端技术，实现动画特效。以开发实例展示为主导，循序渐进让学员

掌握HTML5技术的应用。强化学员基础，尤其是要针对JavaScpript 基础的强化从而掌握HTML5新功能API。构建开放的教学环境，鼓励相互的技术交流，让学员树立良好的持续学习态度，分享最新前端技术革新和理念。为学员在这一领域能有进一步的发展和造诣提供帮助和机遇。 三、胜任的岗位： 前端开发工程师，Web开发工程师，JS/AJAX工程师，人机交互设计师。 四：华清远见web前端培训具有以下优势 1.适合不同基础的学员 教育培训行业一直面临的难题是：“无法根据不同学习能力、不同学习水平的学员进行针对性的因材施教，导致不同学习水平、不同学习能力的学员在一个班级内混合上课，学生学习的效果无法实现最大化”。但是华清远见的web前端培训课程却恰恰解决了这一难题，即便你是零基础也能手把手教你入门； 2．满足企业需求 随着企业招聘职位的越来越细化，对岗位的技术要求越来越细，华清远见必须按照企业的需求为企业提供高水平的技术人才，满足企业的招聘需求。

千锋web前端培训全套视频网盘下载

千锋web前端培训全套视频网盘下载 html5是目前市场上非常火爆的开发技术，90%的企业都在使用html5技术，北京html5培工程师平均工资高达11380元，零基础学习完就业薪资也达到了7000元以上。在企业工作一年，有1—2年经验的，薪资更是轻松破万，随着互联网的突飞猛进，预计html5培工程师的薪资会不断上升，想学好它，好的学习资料肯定不能少，千锋web前端培训全套视频免费分享给大家。 千锋web视频教程第一部分： 课程体系解读：https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/s/1o7B9OYA 千锋web视频教程第二部分： 微案例讲解：https://https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/s/1nwyNFg1 千锋web视频教程第三部分： 知识点讲解：https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/s/1jICHs9o

Web前端开发人才的巨大缺口掀起一股培训热潮，在培训热潮中众多培训机构如雨后春笋，不断涌现出来。很多人选择通过培训机构作为进入web前端开发行业的捷径，对于有一定开发经验的人来说，参加web前端培训可以在技术上达到精益求精的效果，学习当下比较高级的开发框架，与前沿的开发技术接轨，也可以让自己的技术达到新高度。 而对于没有任何经验的“零基础”学员来说，自学web前端开发相对来说没有那么容易。所以选择一家在课程设置、师资力量都很好的web前端培训机构非常重要，能更快地掌握前沿开发技术，学习效果将事半功倍。 如果自学有足够的耐心和毅力，可以选择自学，但是没有足够自制力的同学，可以选择靠谱的培训机构来学习，毕竟有专业的老师带你学习，可以少走弯路，能更精准系统地学技术，学习时间也大大缩减，更快地进入企业就业。毕竟时间就是金钱，早一步学会早一步就业。 如果你想学习这门课程，想更全面地了解，可以来千锋教育，我们为每位

web前端开发培训机构哪家好

有的同学因高考落榜而黯然神伤，不知道出路在哪里？首先需要说明，高考落榜是个普遍问题，读大学不是人生的唯一出路，条条大道通罗马，不上普通大学人生更很精彩。君不见，大学生就业形势严峻，大学生毕业即失业。一边是大学生求职难，一方面是企业技能人才用人荒，此现象可谓冰火两重天。许多人观念正在悄然转变，读大学不如学技术。 不过呢，时下可以选择学习的技术有很多，今天就让小编带大家了解一下web前端。 根据人力资源部网上的统计显示，web前端开发工程师这一职位的平均月收入已经高达1.5万元左右了，工作经验达到三年的web前端工程师的月平均收入甚至达到了三万元左右，而且Web前端工程师一般工作一年左右，年薪大部分能有15万，工作五年以上的通常能成为互联网公司技术总监或产品经理，年薪达到25万左右，不得不说这是个极为高薪的职业，引起众多年轻人转行Web前端开发也是情理之中的事。 想成为web前端开发工程师，参加web前端培训自是不可绕过的一环，既然需要参加web 前端培训，那么web前端开发培训机构哪家好？ 关于web前端培训费用这一问题，不同的机构由于提供的服务与授课方式不同，费用也肯定会有所差距的，但是这一差距不是太大。基本上都保持在一万五到两万左右，而付款方式大致分为两种。一种是，最普通最常见的就是直接付款直接上课;还有一种付款方式主要是针对那些资金紧张目前无能力支付全额培训费用的学员，可以选择零元入学，即学员入学之前先不用缴纳学费，选择贷款，毕业之后再按月缴纳学费。 目前社会上总有一些人质疑说web前端培训费用是不是有点偏高了，这一质疑完全是错误的。其实，我们现在正是付出一定的劳动力最终收获一份高薪职业。此外，web前端培训费用并不该是我们考察的关键，我们需要考察的是该web前端培训机构是否正规，是否能真正带你入行。 火星时代web前端培训注重培养学员的编程思维，培养的是上岗即用的全栈HTML5开发

ESB部署WebService接口(统一用户和待办)

1 统一待办(WebService方式) 1.1 概述 门户系统做为用户访问各集成应用系统的统一入口，用户访问企业内部信息资源时只需要登录到门户系统，就可使用门户系统集成的各个应用，而待办做为各系统中用户需要处理的工作，门户系统需要提供收集建投内部应用系统中产生的待办信息，并且进行统一展现的功能，即统一待办功能。 统一待办应用业务涉及到的系统其中包括本期门户系统建设过程中所需集成的OA、WCM、EAM系统。 为保证门户系统接入各应用系统待办信息的规范性，现就各应用系统接入实现做统一要求，以确保门户系统统一待办功能实现的规范性、重用性及安全性。不满足本技术方案提供的接入规则的相关应用系统，应参考本文档完成对应用系统改造后方可进行门户系统统一待办接入工作。 统一待办实现共分为以下部分： 系统待办信息获取 系统待办信息展示 系统待办信息处理 1.2 待办信息获取 设计思路：应用系统通过门户系统提供的webservice接口向门户系统统一待办系统库写入代表信息，如下图

数据获取设计示意图 步骤如下： 1.应用系统需获得最新的待办信息。 2.应用系统通过门户接口，将获得的最新待办信息发送到门户系统。 3.统一待办系统将应用系统提供的待办信息展示给用户。 4.应用系统通过调用集成接口后获得信息，可以判断发送信息操作是否正常。 1.3 待办信息展示 设计思路：应用系统将最新的待办信息发送到统一待办系统中，并最终展示到门户首页上的待办栏目上，如下图 用户 待办栏目页面 待办集中展示设计示意图 场景如下：

在所有的待办类标题前加上”请办理”，待阅类标题前加上”请审阅”。此外，如果信息是未办或者未阅，用红色表示 1.4 待办信息处理 设计思路：用户点击门户系统上“待办栏目”里的一条待办时，弹出一个新页面，首先同应用系统实现SSO，然后跳转到应用系统的待办页面，完成待办处理后，由应用系统调用门户接口通知门户系统，并关闭弹出的待办处理页面，门户系统负责即时刷新门户待办页。如下图： 待办信息集中处理设计示意图

web前端开发培训课程简介

下面介绍一下北京web前端开发培训机构的学习课程，从HTML5技术的出现，web前端技术是越来越吃香，无论是发展空间和还是薪资待遇都被大家所看好，因此，常有一些打算学习web前端课程的同学问web前端课程具体学习内容，下面就以北京北大青鸟佳音校区学校web前端课程为例给大家介绍一下。 每所it培训学校web前端开发培训课程都有所不同，建议同学们以就读学校的课程为准，当然了，北大青鸟佳音校区作为知名老牌it培训机构，同时还是it职业教育的鼻祖，那么北大青鸟web前端课程参考的价值很大。下面是北大青鸟web前端开发学习课程：PhotoShop美工设计与切图： Photoshop软件基础（基本操作、工具使用、图层处理等），Photoshop高级应用（色彩模式、路径、通道、图片修复及滤镜效果等），Photoshop网页布局及切图。 HTML基础： HTML简介、基本结构、编辑工具、常用标签、列表、背景、W3C 标准，HTML列表、表格、框架、HTML路径、内外链、多媒体应用，表单元素及格式、表单高级应用、语义化标签。 CSS基础： CSS结构、语法、样式表分类、优先级、块元素、内联元素、选

择器，网页排版、font属性、多种类型背景设置与应用，盒子模型、内外边距、计算方式及公式、标准文档流，浮动布局、清除、溢出处理、定位网页元素。 JavaScript： JavaScript语法、函数、系统对象方法、程序调试，BOM对象模型与DOM对象模型，JavaScript闭包、JavaScript正则表达式，定时、数组、JavaScript面向对象编程。 HTML5： HTML5简介、各新增元素讲解，网页效果、特效、图形处理及使用、音频、视频，HTML5各种动画效果、网页游戏、页面特效制作，Html5结构、属性、表单效果制作、表单验证， CSS3： CSS3新特性、边框、背景、图形处理、文字特效等，CSS3场景、2D转换、3D转换，CSS3过渡、动画。 jQuery： jQuery基础语法、工作原理、DOM对象与jQuery对象，jQuery 语法、各类jQuery选择器、过滤器、常用属性、事件和方法，jQuery 的动画、操作Css、自定义动画，jQuery表单操作、各项验证技术及

WebService接口代码样例说明

WS接口代码样例 Java代码调用样例 参见WSTest_for_Java.rar附件，该附件为Eclipse工程代码。接口调用参见https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,info.smsmonitor.Test C代码调用样例 参见WSTest_for_c.tar附件，该附件为标准C工程代码。 附录 Webservice消息发送接口报文样例： TaskID-003761653 8613301261178 106557503 1 This is test message 1 00:00-23:59

优秀的web前端开发常用的三种技术

优秀的web前端开发常用的三种技术 Web前端开发的技术有很多，今天小编就给大家推荐3种常用的web前端技术，希望能对大家的学习和应用有所帮助。 1、界面元素的需求 在Web前端开发中，简单这个原则是很重要的。在任何时候，你在屏幕上显示越多的控制，您的用户将不得不花费更多的时间去搞清楚如何使用界面。当选择变少时，可用的功能变得更加明显更容易被发现。简化的界面虽然是不容易的，尤其是如果你不想限制应用程序的功能的时候。当你点击Kontain 搜索框的搜索链接时，会出现一个类似于下拉菜单的层。所以，如果您需要来缩小搜索范围，您可以选择菜单中你所需要的类型。这些选项的聚合简化了搜索框。 隐藏或者掩盖高级功能是使事情更加简单的一种方法。找出最常用的功能，并且把剩下的藏起来。你可以用弹出式菜单和操作来做这件事，这在桌面软件中很常见。例如，如果您的搜索栏拥有高级过滤器，把它们放在尾部的一个特别的

下拉菜单中。如果用户需要使用这些过滤器，他们只需几下点击便可以开启这些功能。决定该保留什么隐藏什么不是一个简单的任务，也会取决于重要性和操作时的频繁程度。当你点击CollabFinder 的搜索链接时你不需要打开不同的页面，相反，搜索框的控制菜单下拉下来，允许你能够直接开始搜索。 2、专门操作 根据情况选择合适的界面控件是很重要的。不同情况下可以用不同的方式处理，而且某些控件会比其他控件能够更好地完成他们的目标工作。Backpack 里有一个紧凑的日历和时间选择器选择提醒日期。例如，你可以通过一个下拉列表来选择年月日，但是和日历选择器相比下拉列表不是非常高效的，在日历里你可以直接通过点击选择你想要的某一天。日历选择器也会让你更容易看到日期、周期和月份（特别是工作日和休息日），因此能够让你比用简单的下拉列表更快地做出更明智的选择。 3、禁用按下按钮 在web应用程序的表单问题中有一个就是提交过程，非常简单的表单，如果你快速地点击两次或者更多次“提交”按钮，这个表单会被多次提交。这显示是个问题，因为它会重复创建相同的项目。防止重复提交的不是很难，而且对于大多数Web应用程序来说做到这一点是非常必要的。它有两层维护：客户端和服务器端。我们不会通过服务器端维护是因为这将取决于您使用的编程语言和你的后端架构。基本上你应该做的就是在提交过程中添加一个检测机制，去检查被提交的内容是否重复，并且是否需要阻止提交。在Yammer 上，当你的新

常用的webservice接口

商业和贸易： 1、股票行情数据WEB 服务（支持香港、深圳、上海基金、债券和股票；支持多股票同时查询） Endpoint:https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/WebServices/StockInfoWS.asmx Disco:https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/WebServices/StockInfoWS.asmx?disco WSDL:https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/WebServices/StockInfoWS.asmx?wsdl 支持香港股票、深圳、上海封闭式基金、债券和股票；支持多股票同时查询。数据即时更新。此中国股票行情数据WEB 服务仅作为用户获取信息之目的，并不构成投资建议。支持使用| 符号分割的多股票查询。 2、中国开放式基金数据WEB 服务 Endpoint:https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/WebServices/ChinaOpenFundWS.asmx Disco:https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/WebServices/ChinaOpenFundWS.asmx?disco WSDL:https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/WebServices/ChinaOpenFundWS.asmx?wsdl 中国开放式基金数据WEB 服务，数据每天15：30以后及时更新。输出数据包括：证券代码、证券简称、单位净值、累计单位净值、前单位净值、净值涨跌额、净值增长率(%)、净值日期。只有商业用户可获得此中国开放式基金数据Web Services的全部功能，若有需要测试、开发和使用请QQ：8698053 或联系我们 3、中国股票行情分时走势预览缩略图WEB 服务 Endpoint: https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/webservices/ChinaStockSmallImageWS.asmx Disco: https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/webservices/ChinaStockSmallImageWS.asmx?disco WSDL: https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/webservices/ChinaStockSmallImageWS.asmx?wsdl 中国股票行情分时走势预览缩略图WEB 服务（支持深圳和上海股市的全部基金、债券和股票），数据即时更新。返回数据：2种大小可选择的股票GIF分时走势预览缩略图字节数组和直接输出该预览缩略图。 4、外汇-人民币即时报价WEB 服务 Endpoint: https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/WebServices/ForexRmbRateWebService.asmx Disco:https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,/WebServices/ForexRmbRateWebService.asmx?disco

webservice接口开发

Microsoft .NET体系结构中非常强调Web Service,构建Web Service接口对.NET Framework开发工具有很大的吸引力，因此很多讲建立Web Service机制的文章都是使用.NET Framework开发工具的。 在这篇文章中我们将谈论下面几个方面的问题 1、客户端怎样和Web Service通信的 2、使用已存在的Web Service创建代理对象 3、创建客户端。这包括： Web 浏览器客户端 Windows应用程序客户端 WAP客户端 最好的学习方法是建立一个基于真实世界的实例。我们将使用一个已存在的Web Service，这个Web Service从纳斯达克获得股票价格，客户端有一个简单的接口，该接口的外观和感觉集中了建立接口的多数语句。 客户端描述 三种客户端都接受客户输入的同一股票代码，如果请求成功，将显示公司名和股票价格，如果代码不可用，将显示一个错误信息。客户端都设置有"Get Quote" 和"Reset"按钮以初始化用户的请求。 开发中的注意事项 我使用visual https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html,作为我的集成开发环境，beta版没有结合.NET Mobile Web，因此，我们需要使用文本编辑器创建wap客户端，下一个版本的visual https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html, 将整合入.NET Mobile Web 。 客户端怎样与Web Service通讯 我们先复习一下Web Service的功能，在我得上一篇文章中曾展示一幅图（如图一），a点的用户将通过Internet执行远程调用调用b点web 服务器上的东西，这次通讯由SOAP和HTTP完成。

web前端开发哪个培训机构好

web前端开发哪个培训机构好？ Web前端这一技术是从美工演变而来的，而且现在越来越多的IT企业对用户体验更加注重，因此web前端人员的需求量也是越来越大。与此同时web前端中的HTML5技术更是日趋成熟，HTML5是移动互联网前端的主流开发语言，目前还没有任何一种前端开发技术能够取代HTML5。因此，无论是PC端还是APP端的应用，前端样式都离不开HTML5. 通过手机与电脑上网的使用率来看，从事html5或者web相关的开发工作，就业前景还是比较可观的。而且，现在的网站开发都往移动设备上转移，所以html5或者web 前端是众望所归。 前端开发的入门门槛其实非常低，与服务器端语言先慢后快的学习曲线相比，前端开发的学习曲线是先快后慢。所以，对于从事IT工作的人来说，前端开发是个不错的切入点。前端开发领域有很多自学成“才”的同行，但大多数人都停留在会用的阶段，因为后面的学习曲线越来越陡峭，每前进一步都很难。所以说找一个好的培训机构来学习是明智的选择。 培训机构学习比较节省学习的时间，培训时间大概都是4-5个月左右，那

么想选一家比较好机构，可以从多方面去考量，比如：学校的口碑、师资力量、教学课程、往期学员的就业情以及这个学校的综合实力等等。千万不要盲目的看哪家广告好就跑去学习，如今每家机构的广告都是天花乱坠，真正的实力怎么样的还是要实地考察最靠谱。 除了综合实力的对比以外，建议去学校试听一下课程，别人介绍的再好，也只能当参考不能当答案，毕竟只有自己亲自感受和体验的才是最真实的，只有真正了解了学校老师的授课方式，学校的学习氛围，接受程度才能选择出最适合自己的。

web前端开发学习课程大纲

web前端开发学习课程大纲 互联网的发展，互联网企业的崛起，我们可以清晰地看到仅仅在10月份市场上，就有近19万个html5急需人才，各平台的平均薪资在10K~12K左右。互联网公司的前端缺口这么大，以至于HR整天因为找不到人而焦头烂额。然而还是有这么多前端的小伙伴抱怨说工作难找，找不到工作是不是自己的能力不足呢？web前端开发学习课程大纲推荐给大家学习。 好的学习大纲，能让大家知道学习的路线和内容，更容易掌握所需要的学习技能，千锋web前端开发培训课程分采用进阶式学习，阶段性检测学员掌握学员学习情况。学科课程体系能适应市场需求、紧跟时代技术，完全满足市场对web前端工程师的要求，大大提升了学员的市场竞争力。内容包括7大学习阶段： 第1阶段：前端页面重构(4周） 内容包含了：（PC端网站布局项目、HTML5+CSS3基础项目、WebApp 页面布局项目）

第2阶段：JavaScript高级程序设计（5周） 内容包含：1）原生JavaScript交互功能开发项目、面向对象进阶与 ES5/ES6应用项目、JavaScript工具库自主研发项目） 第3阶段：PC端全栈项目开发（3周） 内容包含：（jQuery经典交互特效开发、HTTP协议、Ajax进阶与PHP/JAVA开发项目、前端工程化与模块化应用项目、PC端网站开发项目、PC端管理信息系统前端开发项目） 第4阶段：移动端项目开发(6周) 内容包含：（Touch端项目、微信场景项目、应用Angular+Ionic开发WebApp项目、应用Vue.js开发WebApp项目、应用React.js开发WebApp项目） 第5阶段：混合（Hybrid,ReactNative）开发（1周） 内容包含：（微信小程序开发、React Native、各类混合应用开发） 第6阶段：NodeJS全栈开发（1周） 内容包括：（WebApp后端系统开发、一、NodeJS基础与NodeJS核心模块二、Express三、noSQL数据库） 第7阶段：大数据可视化 内容包含：（大数据可视化化基础与实战、一、数据可视化入门、二、 D3.js详解、三、其他JS库）

webservice接口文档

软件项目文档 无线条码库存管理系统 数据库设计报告 版本：<1.0>

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目录 1文档介绍 (4) 1.1 文档目的 (4) 1.2 文档范围 (4) 1.3 读者对象 (4) 1.4 参考文献 (4) 1.5 术语与缩写解释 (4) 2数据库环境说明 (4) 3数据库的命名规则 (4) 4逻辑设计............................................................................................................................ 错误！未定义书签。5物理设计.. (4) 5.0 表汇总......................................................................................................................... 错误！未定义书签。 5.1 表A ............................................................................................................................. 错误！未定义书签。 5.n 表N ............................................................................................................................. 错误！未定义书签。6存储过程、函数、触发器设计........................................................................................ 错误！未定义书签。7安全性设计........................................................................................................................ 错误！未定义书签。 7.1 防止用户直接操作数据库的方法............................................................................. 错误！未定义书签。 7.2 用户帐号密码的加密方法......................................................................................... 错误！未定义书签。 7.3 角色与权限................................................................................................................. 错误！未定义书签。8优化.................................................................................................................................... 错误！未定义书签。9数据库管理与维护说明.................................................................................................... 错误！未定义书签。

《Web前端开发从入门到精通》

《Web前端开发精英班》课程大纲第一部分：HTML基础课程、CSS基础课程 第二部分：JavaScript入门与实战 第三部分：JavaScript高级实战 第四部分：jQuery实战 第五部分：常用库和前端框架 第六部分：HTML5新功能和高级机制 第七部分：CSS3新特性详解 第八部分：实战案例

《Web前端开发精英班》课程大纲 学习目标 我们准备了灵活而充满趣味的JavaScript课程以及最新的HTML5&CSS3课程，本课程学完，学员能精通Javascript语言在浏览器上编写绚丽的应用，同时掌握目前最先进市场占有率最高的JS库JQuery进行web特效和动画效果，掌握web游戏开发的技巧和Ajax技术。同时可以了解到主流浏览器的差异，并掌握采用符合W3C标准方式编写跨浏览器兼容的页面，并可以掌握最新的HTML5 Canvas以页表现与内容分离的一种样式设计语言。相对于传统HTML的表现而言，CSS能够对网页中的对象的位置排版进行像素级的精确控制，支持几乎所有的字体字号样式，拥有对网页对象和模型样式编辑的能力，并能够进行初步交互设计，是目前基于文本展示最优秀的表现设计语言。CSS能够根据不同使用者的理解能力，简化或者优化写法，针对各类人群，有较强的易读性。 一、HTML基础课程 1.前端开发介绍，HTML介绍 2.HTML标签语法规则，常见标签学习 3.HTML常见标签的常见属性学习 二、CSS基础课程 1.CSS基础及语法 2.CSS格式化文本及段落 3.CSS与颜色,背景及图像的使用

4.使用CSS格式化列表(UL及OL) 5.a标签 6.使用CSS控制表格外观使用CSS控制并美化表单 7.CSS选择器CSS选择器命名及常用命名 8.盒子模型 9.块状元素和内联元素 10.浮动清除浮动 11.定位 12．三角形 12.导航条 14.CSS精灵， 15.兼容性，CSS hack，html注释语句 16.CSS整站

WebService接口实例说明文档

WebService接口说明文档 文档说明 本文档主要讲述如何用CSharp创建一个简单的WebService接口，并使用Java调用这个WebService接口。 准备工作 系统环境：安装JDK1.6或更新版本 开发工具：Microsoft Visual Studio2012、MyEclipse10.5、axis2-1.6.2 C Sharp服务端 1.首先，创建一个Web Service项目。依次点击：文件—新建—项目，在弹出的新建项目窗口中选择 Web下的https://www.wendangku.net/doc/e87458727.html, 空 Web应用程序。如下图： 2.接下来我们需要创建我们的WebService接口实现文件。鼠标右击我们的项目，依次点击：添加—新 建项，在弹出窗口中选择Web服务。可修改新建项的文件名，注意文件名后缀后.asmx。如下图：

新建完成后我们的项目结构如下： 3.打开我们新建的MyService.asmx下的MyService.asmx.cs文件，可以看到其中已经有默认的 HelloWorld方法。

我们可以直接运行查看下运行的效果，效果如下图： 点击HelloWorld，再点击调用可以看到页面返回：

4.接下来我们完善我们的WebService接口功能。主要对WebService接口进行参数类型的测试，文本型、 布尔型、数值型、类(Class)等。 新增Add()等运算方法： 新增strcat()连接字符串方法： 新增GetBool()返回布尔值方法： 新增GetTest()返回测试类，并新增Test类 运行我们的项目，可以看到我们的结果如下图：

点击add方法测试： 输入add的参数i和j点击调用按钮，可以看到返回计算结果： 5.到此为止我们C Sharp创建的WebService程序完成。接下来看Java如何调用我们的WebService接口。

webservice数据传输系统设计说明书

X X X学院毕业 毕业设计 . 题目： _______ Web Service数据传输 系别：_____________ ______________ 专业：______________ ___________班级：_______________________ __姓名：___________________ ________指导老师：______________________ _____________

数据传输项目需求分析 1 系统概述 (2) 系统简介 (2) 系统功能简介 (2) 系统用户角色 (2) 2 系统假设 (3) 3 串口通信技术 (3) 串口通信的定义 (3) 串口通信与项目之间的联系 (3) 4 服务器与服务器之间的数据传输 (3) Web Service技术和数据库复制技术之间的优缺点 (3) Web Service技术和数据库复制技术之间的对比 (4) Web Service 技术和数据库复制技术的选择 (4) 5 分析和总结 (4) 6 文档历史 (5) 1 系统概述 系统简介 该系统主要是为了实现太阳神有限公司的数据交换传递。 系统功能简介 异构平台间的互通功能；数据备份功能。 系统用户角色 系统管理员：添加、删除普通管理员 普通管理员：可以查看数据库的数据；整理数据集合

2 系统假设 1）假定各公司设备完整，该系统开发时间和经费充足。 2）公司无其他新的功能要求； 3 串口通信技术 串口通信的定义 串口通信是指外设和计算机间，通过数据信号线、地线、控制线等，按位进行传输数据的一种通讯方式。现在比较普遍的串口通信是两个基于RS-232的串口之间的通信。 串口通信与项目之间的联系 串口通信是串口按位（bit）发送和接收字节。尽管比按字节（byte）的并行通信慢，但是串口可以在使用一根线发送数据的同时用另一根线接收数据。它很简单并且能够实现较远距离通信。所以非常适合该项目单片机把数据传输到电脑上，也可以通过电脑把要执行的指令传输到单片机上。 4 Web Service技术和数据库复制技术 Web Service技术和数据库复制技术之间的优缺点 Web Service技术和数据库复制技术之间的对比