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    翻译应用是管理翻译规则的应用,以模型为基础、维护字段的翻译值,支持导入、导出 1. 操作步骤 Step1:导出所有翻译项; Step2:线下翻译; Step3:导入翻译项; Step4:刷新远程资源; Step5:页面右上角可切换语言,查看翻译效果。 2. 新增翻译 翻译是具体到模型字段,其中需要区分出是否字典; 源语言、目标语言,是在资源中维护的语言,可在资源中维护需要翻译的语言; 翻译项则是模型字段,默认翻译项为激活状态,关闭后维护的翻译项无效。 3. 导出、导入 不勾选导出:导出所有需要翻译的翻译项,包括模块、字段,源术语、翻译值等,其中如果已经翻译过的内容,会体现在翻译值中; 勾选导出:导出勾选模型的翻译项。 导入:导入翻译项,平台会根据模型拆分为多条数据。 4. 刷新远程资源 导入翻译项后,点击“刷新远程资源”按钮。 5. 查看翻译内容 页面右上角切换语言,查看翻译效果。

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    模型字段是描述实体的特征属性,本文介绍重点介绍字段的基础类型与复合类型 使用@Field注解来描述模型的字段。如果未配置字段类型,系统会根据Java代码的字段声明类型来自动获取业务类型。建议配置displayName属性来描述字段在前端的显示名称。可以使用defaultValue配置字段的默认值。 一、安装与更新 使用@Field.field来配置字段的不可变更编码。字段一旦安装,无法在对该字段编码值进行修改,之后的字段配置更新会依据该编码进行查找并更新;如果仍然修改该注解的配置值,则系统会将该字段识别为新字段,存储模型会创建新的数据库表字段,而原字段将会rename为废弃字段。 二、字段类型 类型系统由基本类型、复合(组件)类型、引用类型和关系类型四种类型系统构成。通过类型系统描述应用程序、数据库和前端视觉视图如何进行交互,数据及数据间关系如何处理的协议。其中引用类型和关系类型介绍详见3.3.9【字段类型之关系与引用】一文,字段命名规范参见3.3.1【构建第一个Model】一文,这里不再赘述。 基本类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 BINARY ByteByte[] TINYINTBLOB 二进制类型,不推荐使用 INTEGER ShortIntegerLongBigInteger smallintintbigintdecimal(size,0) 整数, 包括整数(10-11位有效数字)、长整数(19-20位有效数字)和大整数(超过19位)。【数据库规则】:默认使用int;如果size小于6则使用smallint;如果size超过6则使用int;如果size超过10位数字,即大于11(包含符号位),则使用长整数bigint;如果size超过19位数字,即大于20(包含符号位),则使用大数decimal。若未配置size,则按Java类型推测。【前端交互规则】:整数使用Number类型,长整数和大整数前后端协议使用字符串类型。 FLOAT FloatDoubleBigDecimal float(M,D)double(M,D)decimal(M,D) 浮点数,?包括单精度浮点数(7-8位有效数字)、双精度浮点数(15-16位有效数字)和大数(超过15位)。【数据库规则】:默认使用单精度浮点数float;如果size超过7位数字,即大于等于8,则使用双精度浮点数double;如果size超过15位数字,即大于等于16,则使用大数decimal。若未配置size,则按Java类型推测。【前端交互规则】:单精度浮点数float和双精度浮点数double使用Number类型(因为都使用IEEE754协议64位进行存储),大数前后端协议使用字符串类型。 BOOLEAN Boolean tinyint(1) 布尔类型,值为1,true(真)或0,false(假) ENUM Enum 与数据字典指定基本类型一致 【前端交互规则】:可选项从ModelField的options字段获取,options字段值为字段指定数据字典子集的JSON序列化字符串。前后端传递的是可选项的name,数据库存储使用可选项的value。multi属性为true,则使用多选控件;multi属性为false,则使用单元控件 STRING String varchar(size) 字符串,size为长度限制默认值参考,前端可以view中覆盖该配置 TEXT String text 多行文本,编辑态组件为多行文本框,长度限制为配置项size值 HTML String text 富文本编辑器 DATETIME java.util.Datejava.sql.Timestamp datetime(fraction)timestamp(fraction) 日期时间类型【数据库规则】:日期和时间的组合,时间格式为?YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.fraction],默认精确到秒,在默认的秒精确度上,可以带小数,最多带6位小数,即可以精确到?microseconds (6 digits) precision。可以通过设置fraction来设置精确小数位数,最终存储在字段的decimal属性上。【前端交互规则】:前端默认使用日期时间控件,根据日期时间类型格式化格式format格式化日期时间 YEAR java.util.Date year 年份类型日期类型【数据库规则】:默认“YYYY”格式表示的日期值【前端交互规则】:前端默认使用年份控件,根据日期类型格式化格式format格式化日期 DATE java.util.Datejava.sql.Date datedate 日期类型【数据库规则】:默认“YYYY-MM-DD”格式表示的日期值【前端交互规则】:前端默认使用日期控件,根据日期类型格式化格式format格式化日期 TIME java.util.Datejava.sql.Time time(fraction)time(fraction) 时间类型【数据库规则】:默认“HH:MM:SS”格式表示的时间值【前端交互规则】:前端默认使用时间控件,根据日期类型格式化格式format格式化日期 表3-3-8-1 字段基本类型 复合类型 业务类型 Java类型 数据库类型 规则说明 MONEY BigDecimal decimal(M,D) 金额,前端使用金额控件,可以使用currency设置币种字段 表3-3-8-2 字段复合类型 不可变更字段 使用immutable属性来描述该字段前后端都无法进行更新操作,系统会忽略不可变更字段的更新操作。 自动生成编码的字段 详见3.3.5【模型编码生成器】一文。 字段的序列化与反序列化 使用@Field注解的serialize属性来配置非字符串类型属性的序列化与反序列化方式,最终会以序列化后的字符串持久化到存储中。 详见3.3.7【字段之序列化方式】一文 前端默认配置 可以使用@Field注解中的以下属性来配置前端的默认视觉与交互规则,也可以在前端设置覆盖以下配置。 @Field(required),是否必填 @Field(invisible),是否不可见 @Field(priority),字段优先级,列表的列使用该属性进行排序 更多前端默认视图配置详见:3.5.4【Ux注解详解】一文,如:readonly是否只读等。 举例 回顾我们前面学习例子 现有PetShop代码如下 package pro.shushi.pamirs.demo.api.model; import pro.shushi.pamirs.core.common.enmu.DataStatusEnum; import pro.shushi.pamirs.demo.api.enumeration.PetShopOptionEnum; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Field; import pro.shushi.pamirs.meta.annotation.Model; import java.sql.Time; import java.util.List; @Model.model(PetShop.MODEL_MODEL) @Model(displayName = 宠物店铺,summary=宠物店铺,labelFields ={shopName} ) @Model.Code(sequence = DATE_ORDERLY_SEQ,prefix = P,size=6,step=1,initial = 10000,format = yyyyMMdd) public class PetShop extends AbstractDemoIdModel { public static final String MODEL_MODEL=demo.PetShop; @Field(displayName = 店铺编码) private String code; @Field(displayName = 店铺编码2) @Field.Sequence(sequence = DATE_ORDERLY_SEQ,prefix = C,size=6,step=1,initial = 10000,format = yyyyMMdd) private String codeTwo; @Field(displayName = 店铺名称,required = true) private String shopName; @Field(displayName = 开店时间,required = true) private Time openTime; @Field(displayName = 闭店时间,required = true) private Time closeTime; @Field(displayName =…

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    随着企业从信息化向数字化转变,软件公司提供的产品也由传统的企业管理软件向企业商业支撑软件发展。这一变化带来了许多技术上的挑战和机遇。在之前的章节中,我们提到企业的视角已经从内部管理转向业务在线和生态在线协同,这也带来了一系列新的需求。但是,我们常常会忽视这一变化所带来的对系统要求的变化。在本章中,我们将探讨这些技术上的变化,以及这些变化所带来的机遇和挑战。 图2-1 从信息化到数字化软件本质变化 在信息化时代,企业的业务围绕着内部管理效率展开,借鉴国外优秀的管理经验,企业将其管理流程固化下来,典型的例子是ERP项目。这类项目上线后往往长期稳定,不轻易更改,因此信息化时代软件的技术流派侧重于通过模型对业务进行全面支持。例如,SAP具有丰富的配置能力,将已有企业管理思想抽象到极致。其功能基本上可以通过配置来实现,因此其模型设计特别复杂。但是,我们也应该清楚地了解到,配置是面向已知问题的。在数字化时代,创新和业务迭代速度非常快,这种方法可能就不太适合了。我们知道,模型抽象是在设计时具有前瞻性的,一旦不适合,修改起来就会异常困难。 随着数字化时代的到来,企业主的关注点已经从单一企业内部管理转变为了围绕企业上下游价值链的协同展开。这种变化给企业信息化系统提出了更高的要求,例如业务需求的响应速度、系统性能和用户体验等方面。现在,企业对软件不仅是管理需求的承载,更是业务在线化的承载。传统的重模型设计软件模式已经不再适用,因为业务本身不断创新和变化。因此,数字化时代需要新的软件技术流派,这种流派必须是轻模型加上低代码技术的结合体。通过模型抽象80%的通用场景,剩余的20%个性化需求可以通过技术手段来完成。这样的设计可以让每家企业的研发人员轻松理解模型,而不像ERP模型那样异常复杂,无法进行修改。此外,配合低代码技术可以快速研发和上线。如果说配置化是面向已知问题的,那么低代码就是面向未知问题设计的。虽然低代码的概念可以追溯到上个世纪80年代,当时是为了满足企业内部部门之间有协同需求,但又没有专业软件支撑,定制化开发又不划算的辅助场景。但现在它的核心原因是企业数字化的核心场景不稳定,变化很快,每家企业都有强烈的个性化需求。因此,低代码成为解决这些问题的核心手段,数字化时代的低代码需要具备处理复杂场景的能力,而不仅仅是围绕着内部管理展开。 企业在数字化转型的过程中需要考虑到不仅是成熟的全链路业务解决方案,还要应对数字化场景的快速变化和持续创新的需求。为此,Oinone打造了一站式低代码商业支撑平台,从业务与技术两个维度来帮助企业建立开放、链接、安全的数字化平台。这将在水平和垂直两个维度上全面推动企业数字化转型。 另外,低代码的另一个好处是完成了软件本身的数字化建设。通过基于元数据设计,元数据成为软件中数据、逻辑和交互的数据,软件结合AI可以有更多的创造可能。想象一下,AI了解软件的元数据后可以自我运作,人在极少情况下才需要参与,人机交互也会发生大的改变。未来的软件交互不再需要研发提前预设,而是能够实现用户所需即所呈现的效果。作为一家帮助企业进行数字化转型的软件公司,请问您的数字化转型是否已经完成呢?

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