// 搜索
function doSearch() {
//alert("检索");
$.ajax({
url : "/kayaselect",
method : "POST",
data : {
'kayaModelId' : G_KAYAMODELID
},
success : function(data) {
var rows = [];
rows = data.mapList;
$('#' + G_KAYAMODELID).datagrid('loadData', rows);
}
});
}
包括所有的表格列名等等,都可以自动生成。
我们来看一下运行的效果。
总结:
1. 所有的增删改查,都是调用MDA(KAYA)的API,无需改动后台任何代码。 你可以随意增减字段,随意增减表,都无
需更改后台代码。真正的模型驱动引擎。
2. 可以直接定位到单个字段。没有传统数据库的表合并等操作。效率远远高于传统数据库结构架构。因为每个数据都是原
子操作,可以利用其核心引擎构建AI神经网络,提高神经网络的通用性。
3. 他支持多节点随意增减。支持多系统集成。多系统数据共享,规则共享,流程共享。支持原生MDA(KAYA)规则引擎(后
期介绍),支持MDA(KAYA)流程引擎(后期介绍)。
4. 是一个真正意义上的可执行的XML文件引擎。
5. 原生的模糊查询支持。支持大数据分析(基于ES)
第一章:工欲善其事必先利其器-GME简介。
GME是范德比尔特大学(VANDERBILT UNIVERSITY)开发的用于特定领域建模研究的开源工具。下载地址:
http://www.isis.vanderbilt.edu/projects/GME (这里用的是Ver.17.12.6 )。
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