基咯咯
基咯咯

数据仓库 pdf 电子书大全

 

参考：https://blog.csdn.net/myvanguard/article/details/83866206

数据库系统:数据库与数据仓库导论 带书签目录完整版PDF[58MB]
https://pan.baidu.com/s/1qYmNE80
Hadoop构建数据仓库实践 (王雪迎) 完整pdf高清版[15MB]
https://pan.baidu.com/s/1_ZO8h1Y2cWmbWlf4B8fXcA
数据架构：大数据、数据仓库以及Data Vault 中文pdf扫描版[53MB]
https://pan.baidu.com/s/1Uz0qs9vN6ukOVmm6NEW7fg
点击流数据仓库 PDF扫描版[14MB]
http://pan.baidu.com/s/1pJsiUD1
Oracle 10g数据仓库实践 中文PDF版 5.84MB
http://qunying.jb51.net:81/201608/books/oraclesjcksj_jb51.rar
Star Schema完全参考手册:数据仓库维度设计权威指南 带目录书签完整pdf[64MB]
https://pan.baidu.com/s/1-5ymTBMCohaJqdvJwddolw
数据仓库与数据挖掘技术 (陈京民) 中文PDF扫描版 20.9MB
http://qunying.jb51.net:81/201512/books/sjckysjwj(jb51.net).rar
数据仓库与OLAP实践教程 PDF 扫描版[57M]
/do/plus/download1.php?open=1&aid=97541&cid=3&link=ZWQyazovL3xmaWxlfCU1QiVFNiU5NSVCMCVFNiU4RCVBRSVFNCVCQiU5MyVFNSVCQSU5MyVFNCVCOCU4RU9MQVAlRTUlQUUlOUUlRTglQjclQjUlRTYlOTUlOTklRTclQTglOEIlNUQuJUU0JUJEJTk1JUU3JThFJTg5JUU2JUI0JTgxJUU3JUFEJTg5LiVFNiU4OSVBQiVFNiU4RiU4RiVFNyU4OSU4OC5wZGZ8NjA2NzM3NDR8NmQ0MGZkMjdhMGI4MGJjMDA5MmVhYjliY2U3YWY0OTN8aD0yZ3hraGRyZHFuemN6anV3Z3ZrbjNwYnE1emhheGp6bXwv
数据仓库工具箱:维度建模权威指南(第3版) 带目录完整pdf[113MB]
https://pan.baidu.com/s/1GE95QIooyVeV1_nwrrd2ww
数据仓库基础 PDF扫描版[71MB]
http://pan.baidu.com/s/1bnrl1RT
数据仓库与数据挖掘工程实例(张兴会 等著)完整版PDF[22MB]
http://pan.baidu.com/s/1gf4F1Ub
使用Hive构建数据仓库 中文WORD版
http://qunying.jb51.net:81/201701/books/syhivegjsjcku_jb51.rar

请配合《网盘万能钥匙》插件，自动获取密码
https://ypsuperkey.meek.com.cn/ (网盘万能钥匙浏览器插件官网）
 

你可能感兴趣的:(数据仓库)

  • LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔，数仓、数据湖架构即将退出群聊 科杰科技 大数据数据仓库
    摘要：当前的大数据技术应用趋势表明，客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持，这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表，但它不会使数据湖表更易于管理，也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse（湖仓一体）作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数仓架构，成为大数据架
  • 【赵渝强老师】达梦数据库MPP集群的架构 数据库信创
    为了支持海量数据存储和处理等方面的需求，为高端数据仓库提供解决方案，达梦数据库提供了大规模并行处理MPP架构，以极低的成本代价，提供高性能的并行计算。通过使用MPP可以解决以下问题：需要较高的系统性能支持以支持大量的复杂查询操作硬件束缚对数据库响应能力的影响降低数据库成本视频讲解如下：https://www.bilibili.com/video/BV1dBftYoEkk/?aid=11386961
  • 第二十九篇 数据仓库与商务智能：技术演进与前沿趋势深度解析 随缘而动，随遇而安 数据库数据仓库大数据数据库架构数据库开发
    声明：文章内容仅供参考，需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标，仅作技术描述；代码示例为交流学习用途，部分参考开源文档（Apache2.0/GPLv3）；案例数据已脱敏，技术推荐保持中立；法规解读仅供参考，请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。目录一、核心差异：技术定位与实现路径1.1核心能力矩阵二、协同关系：现代数据供应链的双引擎2.1数据价值链协同2.2典型技术栈集成三、前沿技术动态（2
  • 高级管理人员信息系统和数据仓库以及外部数据/非结构化数据与数据仓库 牧码文 数据仓库hive数据仓库数据挖掘数据库
    内容目录高级管理人员信息系统和数据仓库以及外部数据/非结构化数据与数据仓库一、高级管理人员信息系统和数据仓库二、外部数据/非结构化数据与数据仓库高级管理人员信息系统和数据仓库以及外部数据/非结构化数据与数据仓库一、高级管理人员信息系统和数据仓库EIS-高级管理人员信息系统-计算机饿最有效形式之一。EIS处理，处于帮助高级管理人员制定决策的目的而设计的。比较典型的用途：趋势分析和发现关键比例指示器度
  • 数据仓库和非结构化数据。 weixin_30631587 数据库
    数据仓库包含标准化数据。还包含外部数据/非结构化数据如果外部数据量小可以保持数据库内部或者专用服务器。如果量大只能记住地址，在etl加载当然也有需求是实时数据比如股票汇率拿只能etl过程处理非结构化数据包含图片，视频音频如果是传统数据库db2oracle存在里面是不合适的。存储影响性能如果是hadoop无所谓影响不大，但是从使用者的角度非结构化数据只能转换关系使用建一张元数据表存储非结构化存储位置
  • 如果企业数据仓库全部使用 Couchbase Analytics 服务，可能会面临哪些问题？ PersistDZ 数据存储数据仓库
    如果企业数据仓库全部使用CouchbaseAnalytics服务，可能会面临哪些问题？一、概述CouchbaseAnalytics服务是一项强大的工具，旨在为NoSQL数据提供近实时的分析能力。然而，如果企业的数据仓库全部依赖于CouchbaseAnalytics服务，可能会遇到一些问题和挑战。以下将从多个角度详细分析这些可能的问题。二、可能的问题和挑战资源消耗和成本高资源需求：Couchbase
  • Flink 通过 Chunjun Oracle LogMiner 实时读取 Oracle 变更日志并写入 Doris 的方案 roman_日积跬步-终至千里 #flink实战flinkoracle大数据
    文章目录一、技术背景二、关键技术1、OracleLogMiner2、Chunjun的LogMiner关键流程3、修复ChunjunOracleLogMiner问题一、技术背景在大数据实时同步场景中，需要将Oracle数据库的变更数据（CDC）采集并写入ApacheDoris，以支持数据分析、BI报表、实时数据仓库等应用。本方案基于Flink+Chunjun，通过OracleLogMiner解析Re
  • Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构 MfvShell apacheflink架构Flink
    随着大数据技术的迅猛发展，构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中，我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构，并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构，结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎，专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
  • Hive函数大全：从核心内置函数到自定义UDF实战指南（附详细案例与总结） 一个天蝎座 白勺 程序猿 大数据开发从入门到实战合集hivehadoop数据仓库
    目录背景‌一、Hive函数分类与核心函数表‌1.内置函数分类‌2.用户自定义函数（UDF）分类二、常用函数详解与实战案例‌1.数学函数‌2.字符串函数‌3.窗口函数‌4.自定义UDF实战‌三、总结与优化建议‌1.核心总结2.性能优化建议‌3.常问问题背景‌Hive作为Hadoop生态中最常用的数据仓库工具，其强大的函数库是高效处理和分析海量数据的核心能力之一。Hive函数分为‌内置函数‌和‌用户自
  • hive-进阶版-1 数据牧马人 hivehadoop数据仓库
    第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。Hive支持内部表（ManagedTable）和外部表（ExternalTable）两种表类型，它们在数据存储、管理方式和生命周期等方面存在显著区别。以下是内部表和外部表的主要区别：1.数据存储位置内部表：数据存储在Hive的默认存储目录下，通常位于HDFS（HadoopDi
  • 使用 Doris 和 Iceberg 向阳1218 大数据doris
    作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中，ApacheDoris持续加深与数据湖的融合，当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起，ApacheDoris引入Hive和Iceberg
  • 使用 Doris 和 LakeSoul 向阳1218 大数据doris
    作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中，ApacheDoris持续加深与数据湖的融合，当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起，ApacheDoris引入Hive和Iceberg
  • 为什么要进行数据仓库分层？ BenBen尔 #建模方法spark大数据分布式
    对数据仓库进行分层（如常见的ODS、DWD、DWS、ADS等层次）是为了解决复杂数据处理场景中的效率、可维护性、易用性问题。以下是分层的主要目的和优势：1、职责分离，逻辑解耦分层能够沉淀公共的数据模型，实现了逻辑解耦。有以下好处：减少重复开发，提升研发效率从数仓模型角度能够提升数据一致性。减少了冗余计算，高频查询或者高频开发无需使用原始数据，直接使用公共的数据模型查询或者开发即可，减少了对计算资源
  • 数据仓库有哪些建模方法？ BenBen尔 #数据仓库数据仓库大数据
    数据仓库的建模方法主要分为关系建模和多维建模两大类，不同方法适用于不同的业务场景和目标。以下是常见的建模方法及其特点：一、关系建模（规范化建模）基于关系型数据库的规范化理论，强调减少数据冗余，适合复杂的企业级数据仓库（EDW）。第三范式（3NF）定义：通过规范化将数据分解为多个关联表，确保每个字段仅依赖主键。优点：数据冗余低，一致性高，适合复杂事务处理。缺点：查询需要多表关联，性能较低；业务理解成
  • 现代数据栈：秽土重生？——从 SAP x Databricks 看数据世界的轮回 数据库
    由SAP官宣与Databricks合作想开去。现代数据栈（ModernDataStack）曾一度是数据行业最炙手可热的概念。Snowflake、Databricks、Fivetran、dbt……一众明星公司描绘出一个美好的未来：所有数据汇集到云端数据仓库，所有分析、BI和AI应用直接连接仓库数据，再无数据孤岛，数据流转自由，一切井然有序。但现实并没有这么美好。现代数据栈经历了一轮狂热，又在短短几年
  • Hive高级SQL技巧及实际应用场景 小技工丨 大数据随笔sqlhive数据仓库大数据
    Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。通过使用类似于SQL（称为HiveQL）的语言，Hive使得数据分析变得更加简单和高效。本文将详细探讨一些Hive高级SQL技巧，并结合实际的应用场景进行说明。HiveSQL的高级使用技巧1.窗口函数描述：窗口函数允许我们在不使用GR
  • 如何设计高效的数据湖架构？ 晴天彩虹雨 架构大数据数据仓库
    1.引言在大数据时代，数据湖（DataLake）逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库，数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据，同时提供更灵活的存储与计算能力。然而，如何合理设计数据湖架构，优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理，是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法，结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
  • 初识开源云原生数仓Databend 开源项目精选 云原生
    Databend是一款开源的数据仓库产品，主要定位于OLAP场景，采用云原生架构理念（可对比snowflake），有非常好的扩展性、同时具备低成本、高性能的优势，兼容MySQL协议。Stars数8,245Forks数765主要特点针对对象存储平台进行优化的云原生架构。符合SQL:2011标准，支持复杂查询和数据版本回溯（时间旅行）功能。与流行的商业智能（BI）、提取、转换和加载（ETL）以及数据科
  • 一文理清概念：数据中台(DMP)-数据仓库(DW)-数据湖(DL)-湖仓一体-数据治理(DG) Debug_Snail HadoopBigDataDataScience数据仓库大数据数据中台数据湖数据治理
    数据仓库、数据中台、数据湖、湖仓一体是数据管理和分析领域的重要概念，它们在功能、架构和应用场景上各有特点，同时也在演进中相互关联和补充。以下是对它们的定义和关系的详细解析：1.核心概念（1）数据仓库（DataWarehouse,DW）定义：一种面向主题的、集成的、稳定的数据存储系统，用于支持企业决策分析（如BI、报表）。数据通常经过ETL（抽取、转换、加载）处理，以结构化形式存储，采用Schema
  • doris：阿里云 MaxCompute 向阳1218 大数据doris
    MaxCompute是阿里云上的企业级SaaS（SoftwareasaService）模式云数据仓库。什么是MaxCompute连接MaxCompute示例--1.创建Catalog。CREATECATALOGmcPROPERTIES("type"="max_compute","mc.default.project"="xxx","mc.access_key"="xxxx","mc.secret_
  • 使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储 dgay_hua 深度学习人工智能python
    技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。此外，它还提供自动版本控制，无需依赖其他服务，兼容主要云服务提供商
  • 数据湖架构与实时数仓实践：Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark 晴天彩虹雨 架构kafkaflink数据仓库
    1.引言：数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代，传统的数据仓库（DataWarehouse,DW）因其强一致性和高效查询能力，一直是企业数据分析的核心。然而，随着数据量和数据类型的爆炸式增长，传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题，数据湖（DataLake）概念应运而生。数据湖能够存储原始数据，支持半结构化和非结构化数据，提供更灵活的计算框架，但其缺乏事务管理和数据一致性
  • 什么是数据库中的宽表？ 見贤思齊 数据分析数据库
    数据库中的宽表（WideTable）是指一种包含大量列的表结构设计，通常通过将多个业务相关的数据字段（甚至来自不同表的字段）合并到一张表中，以减少多表关联查询的需求。宽表常见于数据仓库、OLAP（联机分析处理）系统或大数据场景，其核心目标是优化查询性能，尤其是在需要频繁进行复杂分析或生成报表的场景中。一、宽表的核心特点1.列数多宽表可能包含数十甚至数百列，涵盖多个维度和指标（例如订单信息、客户信息
  • 【数据仓库与数据挖掘基础】第一章 概论/基础知识 精神病不行计算机不上班 数据仓库与数据挖掘基础数据挖掘数据仓库
    知识点复习：事务（关于事务的一些知识点可以点这里）一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义：事务处理是指对数据库中数据的操作，这些操作通常包括插入、更新、删除和查询等。事务处理的核心是确保数据的一致性和完整性。事务的定义：事务是数据库操作的基本单位，包含一组逻辑上相关的操作。事务要么全部成功，要么全部失败。ACID特性：原子性（Atomicity）：
  • 云数据库是什么数据库？ 云服务器数据库
    云数据库，简单来说，是一种部署在云计算环境中的数据库服务。它借助云计算的强大资源，将数据库管理系统以服务的形式提供给用户，用户无需在本地自行搭建复杂的硬件和软件环境，通过互联网就能便捷地使用数据库功能。这就像是把原本需要在自家搭建、维护的“数据仓库”搬到了云端的“大型仓储中心”，由专业团队负责管理和维护。与传统数据库相比，云数据库有着诸多明显差异。传统数据库往往需要用户自行购置服务器、存储设备等硬
  • Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构 ByteCodeLabs 维度数据仓库设计数据仓库架构
    目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统，其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构，例如Multidimensiona
  • 湖仓一体化及冷、热、实时三级存储 麦当当MDD 数据仓库Spark大数据数据库数据仓库数据库架构
    一、湖仓一体化（Lakehouse）湖仓一体化（Lakehouse）是数据湖（DataLake）与数据仓库（DataWarehouse）的结合，旨在解决传统数据架构中数据孤岛、存储冗余、计算性能不足等问题。其核心思想是兼顾数据湖的存储灵活性和数据仓库的管理与计算能力，使得结构化、半结构化、非结构化数据能够在同一存储系统中高效管理和分析。二、为什么需要湖仓一体？数据湖的缺陷：缺乏强Schema，查询
  • 深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践 未知方程 无解
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Kettle（Spoon）是Pentaho公司开发的开源ETL工具，用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎，从而提升数据处理能力。1.Kettle（Spoon）简介与
  • 探索数据仓库自动化：ETL流程设计与实践 Echo_Wish 大数据高阶实战秘籍数据仓库自动化etl
    探索数据仓库自动化：ETL流程设计与实践在大数据时代，数据仓库已成为企业数据管理和决策支持的核心工具。如何高效地提取、转换和加载数据（ETL），是数据仓库建设中的重要环节。本文将围绕数据仓库自动化的ETL流程设计展开，结合实际代码示例，探讨如何构建高效、稳定和可扩展的ETL解决方案。什么是ETL？ETL（Extract,Transform,Load）是指数据抽取、转换和加载，是数据仓库建设的重要步
  • 基于hive的电信离线用户的行为分析系统 赵谨言 论文经验分享毕业设计
    标题:基于hive的电信离线用户的行为分析系统内容:1.摘要随着电信行业的快速发展，用户行为数据呈现出海量、复杂的特点。为了深入了解用户行为模式，提升电信服务质量和精准营销能力，本研究旨在构建基于Hive的电信离线用户行为分析系统。通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统
  • PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集 cocos2d-x小菜 javaUIPHPandroidlinux
    ╔-----------------------------------╗┆                           
  • 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 bozch .net.net mvc
    在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：       各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。 经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。 回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。  &
  • Java 对象大小的计算 e200702084 java
                              Java对象的大小 如何计算一个对象的大小呢？    
  • Mybatis Spring 171815164 mybatis
    ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService"); Customer cust
  • JVM 不稳定参数 g21121 jvm
            -XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。        可以说“不稳定参数”
  • 用户自动登录网站 永夜-极光 用户
    1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码 2.思路:将用户的信息保存为cookie            每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
  • centos7 安装后失去win7的引导记录 程序员是怎么炼成的 操作系统
    1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ###   在后面添加    menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
  • Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载 aijuans oracle
    Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
  • JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了 無為子 AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
      我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。   访问G4Studio网站 http://www.g4it.org   G4Studio_V3.2版本变更日志 功能新增 (1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。 (2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
  • Oracle常用的单行函数应用技巧总结 百合不是茶 日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
    单行函数;   字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心) 一:字符函数: .UPPER(字符串) 将字符串转为大写 .LOWER (字符串) 将字符串转为小写 .INITCAP(字符串) 将首字母大写 .LENGTH (字符串) 字符串的长度 .REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
  • Mockito异常测试实例 bijian1013 java单元测试mockito
    Mockito异常测试实例： package com.bijian.study; import static org.mockito.Mockito.mock; import static org.mockito.Mockito.when; import org.junit.Assert; import org.junit.Test; import org.mockito.
  • GA与量子恒道统计 Bill_chen JavaScript浏览器百度Google防火墙
    前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：   为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？ 首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
  • 【Linux命令三】Top命令 bit1129 linux命令
    Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：     top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99 Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
  • spring四种依赖注入方式 白糖_ spring
      平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
  • angular.injector boyitech AngularJSAngularJS API
    angular.injector   描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入.   使用方法: angular.injector(modules, [strictDi])   参数详解: Param Type Details mod
  • java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待 bylijinnan Integer
    public class PC { /** * 题目：生产者-消费者。 * 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。 */ private static final Integer[] val=new Integer[10]; private static
  • 使用Struts2.2.1配置 Chen.H apachespringWebxmlstruts
    Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
  • [职业与教育]青春之歌 comsci 教育
           每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...        大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....   &nbs
  • oracle连接(join)中使用using关键字 daizj JOINoraclesqlusing
    在oracle连接(join)中使用using关键字 34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables. Evaluate the following SQL statement: SELECT oi.order_id, product_id, order_date FRO
  • NIO示例 daysinsun nio
    NIO服务端代码： public class NIOServer { private Selector selector; public void startServer(int port) throws IOException { ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
  • C语言学习homework1 dcj3sjt126com chomework
    0、 课堂练习做完 1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。 int x; sizeof(x);   sizeof(int);   # include <stdio.h> int main(void) { int x1; char x2; double x3; float x4; printf(&quo
  • select in order by , mysql排序 dcj3sjt126com mysql
    If i select like this: SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1); This by default will select users in this order 1,3,4,8, I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
  • 页面校验-新建项目 fanxiaolong 页面校验
    $(document).ready( function() { var flag = true; $('#changeform').submit(function() { var projectScValNull = true; var s =""; var parent_id = $("#parent_id").v
  • Ehcache（02）——ehcache.xml简介 234390216 ehcacheehcache.xml简介
    ehcache.xml简介          ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
  • junit 4.11中三个新功能 jackyrong java
    junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如 import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.util.Arrays; import org.junit.Test; import org.junit.runner.RunWith; import org.junit.runn
  • 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由 php教程分享 windowsPHPunixMicrosoftperl
    Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因： 1、Mac OS X 是基于 Unix 的 这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
  • 位运算、异或的实际应用 wenjinglian 位运算
    一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。       二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。       三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。    &n
  • weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……） Everyday都不同 weblogic部署失败
    好吧，weblogic的问题确实……   问题一： org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
  • tomcat7性能调优（01） toknowme tomcat7
        Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置 <Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"                useBodyEncodingForURI="t
  • PO VO DAO DTO BO TO概念与区别 xp9802 javaDAO设计模式bean领域模型
    O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。 它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他