审查元素可以看到代码但查看源代码没有，这是为什么？
你上面说的比较模糊1、你的意思是想看到一些html代码却看不到2、html为dom元素，也是你平时常操作的界面内容部分，也是常常能看到的。
3、对于不同的语言对html的操作有所不同4、你用C的话，界面处理是一种方式，你有.NET可能是.asp当然这个也可以相互转化5、你用php编码也会有点变化，但对界面的初始操作，也可在后来导入，你是操作dom元素6、你看不到html中的一些代码或者标签，它没有隐藏，只是书写方式变了。
7、以java为例，前台会用jsp来写，但界面文件几乎看不到一个dom元素（html标签）
8、考虑安全一般都会这样，当做对一些影楼类宣传的网站不必这样，因为它没有什么。9、htmljavascripcss是一家，有空看一下Bootstrap，jquery.10、有时也会后台来完成前台代码的编写。11、你把代码发过来，我看一下。*以上希望对你有帮助
jqueryupload上传图片如何获取路径？
上传时是由php完成的，那也就是说jquery uploadify会向一个php页面进行请求，请求就会有返回值，将上传完成后的指定的路径跟名字返回即可比如：'onComplete' :function(event, queueID, fileObj, reposnse, data) { $("#upImg").val(reposnse); }这里就是在请求php完成后函数返回值，其中reposnse就是php返回的结果，$("#upImg").val(reposnse);我这里将返回的路径名字给id为upImg的隐藏域里，方便进行表单提交 php的返回值就是echo的内容，比如请求的upload.php上传完成后我指定的路径跟名字赋给变量$val，那我只需要在upload.php最后echo $val;
大数据分析需要学习什么？
1、基础科学的能力
统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。
掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。
如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。
2、使用分析工具的能力
数据分析工具：SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧，都必须掌握并且会应用，毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。
3、掌握编程语言的能力
不会Python、不会R，说你懂数据分析谁都不信。
4、逻辑思维的能力
逻辑思维对于数据分析来说特别重要，不单单是数理逻辑这块，还要有逻辑学的知识。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。
大数据需要的语言
Java、Scala、Python和Shell
分布式计算
分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给许多服务器进行处理，最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
分布式存储
是将数据分散存储在多台独立的设备上。采用的是可扩展的系统结构，利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。
分布式调度与管理
分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点，这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题，这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务，这个东西叫azkaban。
hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。大数据数据采集阶段：Python、Scala。大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用等
忍不住要发言了，不要一直以一个打工者的心态去问问题，不要去问学什么，而要问自己你要干什么。大概从12年，大数据在中国有了爆发式增长，这就像坐马车的时代出现了汽车一样，你如果问汽车来了，我需要学习什么，答案很简单-“一本驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来哪些改变，为了适应这种改变，我应该学习什么，所以学习是最后的一个问题，只有前面这些问题考虑清楚了，你的学习才有方向，才有意义，才有动力，到那时候你便知道自己要学什么。
要入门大数据的话，可关注我有个类似这问题的答案供参考，“做数据分析需要学什么”，除了业务知识，我首要建议你学好统计学，这个是大数据的“源”，总之不要把太多的时间花费在工具层面，这些都是有教程的，是用来提效的。如何与自己要做的事情结合，把业务问题转化为统计或者数学问题去解决，这个是需要花更多时间去思考的，也是你未来的竞争力所在。
任何一门新知识的学习，如同这个图像，螺旋式上升，前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts。