Java Web ADF 9.2 SP1客户端JavaScript与CSS参考指南

Web
Clientside
JavaScript
需积分: 3 5 下载量 103 浏览量 更新于2024-08-02 收藏 1.57MB DOC 举报
本文档是针对Java Web ADF 9.2 SP1版本的客户端JavaScript和CSS参考指南。它详细介绍了与Web ADF应用开发相关的脚本库和样式，这些资源可用于实现高度定制的用户体验。Web ADF应用设计时的流程通常包括以下几个步骤： 1. **概念**：文档首先概述了Web ADF中的核心概念，如JSF（JavaServer Faces）控件，如map控制，这些控件在用户界面中扮演重要角色。 2. **对象模型**：JavaScript和CSS对象模型被详细介绍，包括它们如何与JSF组件交互，以及如何通过编程接口访问和操作这些控件的属性和行为。 3. **文件列表**：文档提供了包含各种JavaScript和CSS文件的清单，这些文件是实现定制功能的基础，如主题样式、地图API和自定义脚本。 4. **定制化**：用户可以学习如何修改样式表来调整应用的外观，同时如何编写JavaScript代码来响应地图控件的事件，如地图范围更改时执行相应的页面更新。 5. **已知问题**：文档还列出了开发者可能会遇到的一些常见问题及其解决方案，有助于解决在实际开发过程中可能遇到的技术难题。 6. **参考文档链接**：为了便于查阅，文档提供了一系列相关的参考文档和外部链接，包括API文档、示例代码和社区支持资源，以帮助开发者深入了解和使用这些技术。 7. **运行时流程**：当应用在浏览器中运行时，JSF控件的状态会被转换为XML文档，然后通过XSL转换为HTML。在这个过程中，内置的JavaScript函数会负责渲染控件，并通过客户端JavaScript提供动态交互。 8. **控件访问**：在浏览器页面上，开发者可以通过JavaScript直接操作这些控件，如同操作DOM元素一样，实现了页面内容的实时更新。 通过学习和遵循这份文档，开发者可以有效地利用Web ADF的客户端JavaScript和CSS特性，构建出功能强大且定制化的Web应用。理解并掌握这些核心知识，将有助于提升开发效率和用户体验。

Clientside JavaScript and CSS Reference

2010-03-19 上传
【客户端JavaScript和CSS参考】是针对Java Web ADF 9.2 SP1版本中的JavaScript和样式库的一个详尽指南。这个库旨在帮助开发者在基于Java Web ADF的应用中实现自定义设计。文档主要涵盖以下几个部分： 1. **概念**：...

adf_新员工招聘及管理办法.doc

2023-07-20 上传
adf_新员工招聘及管理办法.doc

stata面板数据单位根检验llc_stata面板单位根检验怎样看结果？LLC、ADF_Fisher以及IPS,求助...

2023-06-13 上传
面板数据单位根检验可以用多种方法进行，其中LLC、ADF_Fisher以及IPS是常用的三种方法。这些方法的目的都是为了检验面板数据是否具有单位根，即时间序列上是否存在一阶差分后的序列是平稳的。 针对你的问题，下面是...

解释这段代码diff_12 = ts.diff(12) diff_12.dropna(inplace=True) diff_12_1 = diff_12.diff(1) diff_12_1.dropna(inplace=True) adf_test(diff_12_1)

2023-04-03 上传
5. `adf_test(diff_12_1)`：对 `diff_12_1` 进行平稳性检验，返回检验结果。 总体来说，这段代码的作用是将原始时间序列 `ts` 进行两次一阶差分操作，并对差分后的序列进行平稳性检验。这种操作常用于时间序列分析...

def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有短期依赖性') else: print('时间序列没有短期依赖性') acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有周期性') else: print('时间序列没有周期性') adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: print('时间序列是平稳的') else: print('时间序列不是平稳的') res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): print('时间序列没有明显的季节性变化') else: print('时间序列存在季节性变化') pass，python def函数用web接口进行封装

2023-05-26 上传
你可以使用 Flask 框架将该函数封装成 Web 接口。具体步骤如下： 1. 安装 Flask： ``` pip install flask ``` 2. 导入必要的库： ``` from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import ...

Error in adf.test(ts_data) : 没有"adf.test"这个函数

2023-05-21 上传
这个错误提示是因为 R 语言中没有名为 adf.test 的函数。可能是因为您没有正确加载包含该函数的 R 包。您可以尝试安装并加载“tseries”包来使用 adf.test 函数。具体步骤如下： 1. 在 R 控制台中输入以下命令来...

stm32驱动adf4350代码

2023-05-12 上传
以下是一个基于STM32的ADF4350驱动代码示例，使用的是SPI接口进行控制： ```c #include "stm32f10x.h" // 定义GPIO引脚 #define ADF4350_LE_Pin GPIO_Pin_4 #define ADF4350_LE_GPIO_Port GPIOA #define ADF4350_...

from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

2023-05-26 上传
adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model...

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据，其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型，非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化，但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力，可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

2023-05-26 上传
adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan...

adfuller不使用statsmodel库使用

2023-05-24 上传
ADF检验是一种用于检验时间序列数据是否具有单位根的统计方法，可以用于判断时间序列数据是否平稳。虽然可以使用Python中的statsmodels库中的adfuller函数进行ADF检验，但是也可以使用其他Python库来进行ADF检验。...
cjx44
  • 粉丝: 8
  • 资源: 28
上传资源 快速赚钱

最新资源