「已注销」
「已注销」

Tableau数据可视化分析工具高级实战课程 Tableau智能数据分析多套课程融合视频教程

Tableau数据可视化分析工具高级实战课程 Tableau智能数据分析多套课程融合视频教程
            Tableau数据可视化分析工具高级实战课程，课程有多套Tableau实战视频教程融合而成。课程包括了Tableau9.0高级实战课程，Tableau入门学习课程，Tableau实战课程，Tableau课程使用到的全套软件工具，课程实用价值非常高，可以帮助同学们熟练使用Tableau数据分析工具，辅助完成大数据的分析工作。

===============课程目录===============



├data.zip
├Gephi视频.zip
├tableau 仪表盘制作.wmv
├广东省范围TAB.rar
├
│  ├11APIS.rar
│  ├AAS Vectorwise Tableau demo (lu henry 的冲突副本.mp4
│  ├JavaScript API.pdf
│  ├PET 100.zip
│  ├REST API.pdf
│  ├server_help90.pdf
│  ├tableau_desktop_windows_9.0(1).pdf
│  ├第10章为什么Tableau这样做.zip
│  ├第1章入门.zip
│  ├第2章连接到数据.zip
│  ├第3章可视化分析.zip
│  ├第4章仪表板和故事.zip
│  ├第5章绘制地图.zip
│  ├第6章计算.zip
│  ├第7章Tableau Server.zip
│  ├第8章Tableau Online.zip
│  └第9章方法.zip
├
│  ├01-tableau入门视频.zip
│  ├02-tableau连接数据.zip
│  ├03-tableau可视化分析.zip
│  ├04仪表板和故事.zip
│  ├05-绘制地图.zip
│  ├06-计算.zip
│  ├07-为什么tableau这样做.zip
│  ├08-入门指导.zip
│  ├09-发布到tableau server.zip
│  ├10-部署和管理tableau server.zip
│  ├11-tableau API.zip
│  └Tableau入门视频.zip
├<软件工具>
│  ├AccessDatabaseEngine.exe
│  ├BI产品介绍_Tableau_Server.pptx
│  ├desktop_getstarted8.0.pdf
│  ├geoserver-2.3.2.exe
│  ├jre-7u5-windows-i586.exe
│  ├Tableau_BI-Introduction_201209.pdf
│  ├TableauDesktop.exe
│  ├TableauPublicDesktop.msi
│  ├Tableau中文简介.pdf
│  ├电话浏览器.zip
│  ├让你的报表动起来.docx
│  └数据可视化应用案例(业务应用分析案例).pdf
├<学习视频>
│  ├tableau中文介绍.mp4
│  ├
│  │  ├advanced-mapping-techniques-advanced-8.mp4
│  │  ├aggregate-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├authoring-for-interactivity-advanced-8.mp4
│  │  ├basic-mapping-advanced-8.mp4
│  │  ├data-blending-advanced-8.mp4
│  │  ├data-blending-in-tableau-6-0.mp4
│  │  ├efficiency-tips-advanced-8.mp4
│  │  ├getting-started-intro-8.mp4
│  │  ├grouping-advanced-8.mp4
│  │  ├histograms-advanced-8.mp4
│  │  ├introduction-to-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├logical-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├sorting-advanced-8.mp4
│  │  ├string-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├type-conversion-advanced-8.mp4
│  │  ├user-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├wms-servers-advanced-8(1).mp4
│  │  ├wms-servers-advanced-8(2).mp4
│  │  └wms-servers-advanced-8.mp4
│  ├
│  │  ├7-working-with-data.mp4
│  │  ├analyzing-intro-8.mp4
│  │  ├dashboard-development-intro-8.mp4
│  │  ├formatting-intro-8.mp4
│  │  ├getting-started-intro-8.mp4
│  │  ├introduction-to-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├introduction-to-tableau-intro-8.mp4
│  │  ├number-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├sharing-intro-8.mp4
│  │  ├tableau-online-intro-8.mp4
│  │  └what-s-new-in-tableau-desktop-8-intro-8.mp4
│  ├<中文视频>
│  │  ├v1.zip
│  │  ├v2.zip
│  │  ├v3.zip
│  │  ├v4.zip
│  │  ├v5.zip
│  │  ├v6.zip
│  │  ├v7.zip
│  │  ├v8.zip
│  │  └v9.zip
├<中文教程>
│  ├server_admin80.pdf
│  └tableau_desktop8.0zhCN.pdf

Tableau数据可视化分析工具高级实战课程 Tableau智能数据分析多套课程融合视频教程
            Tableau数据可视化分析工具高级实战课程，课程有多套Tableau实战视频教程融合而成。课程包括了Tableau9.0高级实战课程，Tableau入门学习课程，Tableau实战课程，Tableau课程使用到的全套软件工具，课程实用价值非常高，可以帮助同学们熟练使用Tableau数据分析工具，辅助完成大数据的分析工作。

===============课程目录===============



├data.zip
├Gephi视频.zip
├tableau 仪表盘制作.wmv
├广东省范围TAB.rar
├
│  ├11APIS.rar
│  ├AAS Vectorwise Tableau demo (lu henry 的冲突副本.mp4
│  ├JavaScript API.pdf
│  ├PET 100.zip
│  ├REST API.pdf
│  ├server_help90.pdf
│  ├tableau_desktop_windows_9.0(1).pdf
│  ├第10章为什么Tableau这样做.zip
│  ├第1章入门.zip
│  ├第2章连接到数据.zip
│  ├第3章可视化分析.zip
│  ├第4章仪表板和故事.zip
│  ├第5章绘制地图.zip
│  ├第6章计算.zip
│  ├第7章Tableau Server.zip
│  ├第8章Tableau Online.zip
│  └第9章方法.zip
├
│  ├01-tableau入门视频.zip
│  ├02-tableau连接数据.zip
│  ├03-tableau可视化分析.zip
│  ├04仪表板和故事.zip
│  ├05-绘制地图.zip
│  ├06-计算.zip
│  ├07-为什么tableau这样做.zip
│  ├08-入门指导.zip
│  ├09-发布到tableau server.zip
│  ├10-部署和管理tableau server.zip
│  ├11-tableau API.zip
│  └Tableau入门视频.zip
├<软件工具>
│  ├AccessDatabaseEngine.exe
│  ├BI产品介绍_Tableau_Server.pptx
│  ├desktop_getstarted8.0.pdf
│  ├geoserver-2.3.2.exe
│  ├jre-7u5-windows-i586.exe
│  ├Tableau_BI-Introduction_201209.pdf
│  ├TableauDesktop.exe
│  ├TableauPublicDesktop.msi
│  ├Tableau中文简介.pdf
│  ├电话浏览器.zip
│  ├让你的报表动起来.docx
│  └数据可视化应用案例(业务应用分析案例).pdf
├<学习视频>
│  ├tableau中文介绍.mp4
│  ├
│  │  ├advanced-mapping-techniques-advanced-8.mp4
│  │  ├aggregate-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├authoring-for-interactivity-advanced-8.mp4
│  │  ├basic-mapping-advanced-8.mp4
│  │  ├data-blending-advanced-8.mp4
│  │  ├data-blending-in-tableau-6-0.mp4
│  │  ├efficiency-tips-advanced-8.mp4
│  │  ├getting-started-intro-8.mp4
│  │  ├grouping-advanced-8.mp4
│  │  ├histograms-advanced-8.mp4
│  │  ├introduction-to-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├logical-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├sorting-advanced-8.mp4
│  │  ├string-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├type-conversion-advanced-8.mp4
│  │  ├user-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├wms-servers-advanced-8(1).mp4
│  │  ├wms-servers-advanced-8(2).mp4
│  │  └wms-servers-advanced-8.mp4
│  ├
│  │  ├7-working-with-data.mp4
│  │  ├analyzing-intro-8.mp4
│  │  ├dashboard-development-intro-8.mp4
│  │  ├formatting-intro-8.mp4
│  │  ├getting-started-intro-8.mp4
│  │  ├introduction-to-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├introduction-to-tableau-intro-8.mp4
│  │  ├number-calculations-advanced-8.mp4
│  │  ├sharing-intro-8.mp4
│  │  ├tableau-online-intro-8.mp4
│  │  └what-s-new-in-tableau-desktop-8-intro-8.mp4
│  ├<中文视频>
│  │  ├v1.zip
│  │  ├v2.zip
│  │  ├v3.zip
│  │  ├v4.zip
│  │  ├v5.zip
│  │  ├v6.zip
│  │  ├v7.zip
│  │  ├v8.zip
│  │  └v9.zip
├<中文教程>
│  ├server_admin80.pdf
│  └tableau_desktop8.0zhCN.pdf

http://www.52xxit.com/thread-4258-1-1.html

你可能感兴趣的:(可视化,大数据,数据分析,人工智能,python)

  • 清华DeepSeek以手札为剑，破AI迷津雾霭，开启荣耀进阶征途 2501_91080610 pdf
    清华DeepSeek：以手札为剑，破AI迷津雾霭，开启荣耀进阶征途在当下这个科技浪潮奔涌不息的时代，人工智能领域成为了无数科研人员竞逐的“战场”。在这片充满无限可能却又迷雾重重的天地中，清华DeepSeek宛如一位英勇无畏的剑客，紧握“手札”这把利剑，奋力劈开迷津雾霭，大步踏上荣耀进阶的征途。溯源：手札中的智慧传承与沉淀清华DeepSeek背后，是一群怀揣着对AI炽热梦想的清华学子与科研精英。手札
  • 模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式 xxgshxs 人工智能chatgptprompt文心一言llamacopilot
    引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的应用正从通用问答向复杂任务执行演进，但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）作为Anthropic提出的开放标准，旨在通过标准化接口连接AI应用与异构数据源及工具，重塑AI开发范式。本文从技术架构、核心功能、应用场景等维度解析MCP的设计逻辑与实践价值。一、核心概念与设计
  • Hive在大数据集群下的部署 正在绘制中 大数据大数据hive
    hive安装1）把apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz上传到Linux的/opt/software目录下2）解压apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz到/opt/module/目录下面tar-zxvf/opt/software/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz-C/opt/module/3）修改apache-hive-3.1.3-bin
  • 搭建分布式Hive集群 逸曦玥泱 大数据运维分布式hivehadoop
    title:搭建分布式Hive集群date:2024-11-2923:39:00categories:-服务器tags:-Hive-大数据搭建分布式Hive集群本次实验环境：Centos7-2009、Hadoop-3.1.4、JDK8、Zookeeper-3.6.3、Mysql-5.7.38、Hive-3.1.2功能规划方案一（本地运行模式）Master主节点（Mysql+Hive）192.168
  • 量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践 Echo_Wish 人工智能前沿技术量子计算能源
    量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践大家好，我是Echo_Wish，一个热爱探索前沿技术的人工智能与Python领域的技术分享者。今天，我们将深入探讨一个激动人心的话题——量子计算在能源优化中的应用。这不仅是科技领域的全新趋势，也可能为全人类的能源利用效率带来革命性突破。从理论模型到实际应用，量子计算已经在一些能源相关领域崭露头角，例如电网优化、可再生能源分配和物流节能规划。以下，让我们一步
  • 黑马程序员-接口测试-四天学习接口测试-第二天-接口用例设计，测试点，功能测试，安全测试，性能测试，单接口测试，业务场景测试用例，postman简介，安装 学习记录wanxiaowan postman学习功能测试
    今日学习目标分析接口文档，设计编写接口测试用例使用Postman设置请求方法、URL、请求头、请求体，向接口发送http请求，并查看响应数据分析接口文档，设计接口测试用例使用postman设置请求方法，url请求头，请求体，查看响应数据3接口用例设计为什么写防止测试点漏测。条理清晰方便分配工作，评估工作量和时间面试时使用！接口测试的测试点测试点称之为测试维度。5功能测试单接口功能：手工测试中的单个
  • AI人工智能 Agent：电力系统中智能体的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    AI人工智能Agent：电力系统中智能体的应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1电力系统的挑战与机遇电力系统是现代社会运行的基石，其安全、可靠、高效运行对经济发展和人民生活至关重要。近年来，随着可再生能源的快速发展、电力需求的不断增长以及电力市场化的推进，电力系统面临着前所未有的挑战，同时也迎来了新的发展机遇。挑战：可再生能源的波动性和间歇性：太阳能和风能等可再生能源的输出功率受天气条
  • Kibana 单机与集群部署教程 闲人编程 大数据集群部署教程大数据集群单机部署Kibana日志分析数据可视化
    目录Kibana单机与集群部署教程第一部分：Kibana概述第二部分：Kibana单机部署教程1.安装Kibana1.1安装依赖项1.2下载和安装Kibana1.3启动Kibana2.单机案例代码实现（Python）3.常见问题及解决方法3.1无法启动Kibana服务3.2Kibana无法连接到Elasticsearch第三部分：Kibana集群部署教程1.配置集群节点1.1配置Elasticse
  • Elasticsearch（ES）详解：从入门到实践 坚持蛊 elasticsearchjenkins大数据
    引言简介：Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，具有高效的全文搜索功能，广泛应用于日志分析、搜索引擎、实时数据处理等领域。本文目标：介绍Elasticsearch的基本概念、架构设计、配置优化、常见应用以及实际案例，帮助开发者掌握ES1.Elasticsearch概述Elasticsearch的背景和发展历程核心功能：全文检索、分布式搜索、实时数据分析主要应用场景：日志
  • INCA二次开发GUI实例化 智海行舟 python个人开发
    【摘要】本文基于ETASINCA二次开发实践，深入探讨如何构建完整的自动化测试GUI系统。通过Python语言结合COM接口技术，实现从软件架构设计到功能模块开发的完整闭环，为汽车电子领域工程师提供可复用的开发范式。一、INCA二次开发技术背景1.1行业应用需求在汽车电子开发领域，ETASINCA作为行业标准标定工具，其自动化测试需求日益增长。传统的手动操作模式存在以下痛点：重复性操作耗时严重（单
  • 如何通过API用Python获取北向资金流向数据？ 量化问财 量化软件QMT量化交易Python量化炒股PTradeQMT量化交易量化软件deepseek
    推荐阅读：《【最全攻略】免费的量化软件有哪些？券商的交易接口怎么获取？》如何通过API用Python获取北向资金流向数据？北向资金指的是通过沪港通和深港通渠道，从香港市场流入A股市场的资金。对于投资者来说，了解北向资金流向对于把握市场趋势和投资决策具有重要意义。本文将介绍如何通过API用Python获取北向资金流向数据。理解北向资金流向数据北向资金流向数据主要包括以下几个方面：资金流入量：指通过沪
  • 斐波拉契数列 RichardK. c++学习
    题目描述给定正整数n，求斐波那契数列的第n项F(n)。令F(n)表示斐波那契数列的第n项，它的定义是：当n=1时，F(n)=1；当n=2时，F(n)=1；当n>2时，F(n)=F(n−1)+F(n−2)。大数据版：斐波拉契数列-大数据版输入描述一个正整数n（1≤n≤104）。输出描述斐波那契数列的第n项F(n)。由于结果可能很大，因此将结果对10007取模后输出。样例1输入1输出1解释边界定义：F
  • go执行java -jar 完成DSA私钥解析并签名 DavidSoCool javajargolang
    起因，最近使用go对接百度联盟api需要使用到DSA私钥完成签名过程，在百度提供的代码示例里面没有go代码的支持，示例中仅有php、python2和3、java的代码，网上找了半天发现go中对DSA私钥解析支持不友好，然后决定使用在java中完成签名计算过程，生成可执行jar后由外部传入参数获取签名数据。百度联盟api文档说明：1）权限开通后，登录百度联盟媒体平台（union.baidu.com）
  • 大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系 雨中徜徉的思绪漫溢 大数据hadoophive
    大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中，Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术，它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。Hadoop：Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
  • 【30天玩转python】项目实战：从零开始开发一个Python项目 爱技术的小伙子 30天玩转pythonlinux运维服务器
    项目实战：从零开始开发一个Python项目在学习Python的过程中，开发一个完整的项目是非常重要的实战练习。它不仅能够帮助你巩固所学的知识，还能提高实际编程能力。本文将带领你从零开始开发一个Python项目，介绍从项目规划、环境搭建、代码实现到项目发布的完整过程。我们将以一个简单的“任务管理系统”为例，逐步讲解如何构建、测试和优化这个项目。1.项目规划1.1项目简介我们将开发一个基于命令行的任务
  • flink+kafka实现流数据处理学习 上海研博数据 java
    在应用系统的建设过程中，通常都会遇到需要实时处理数据的场景，处理实时数据的框架有很多，本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink：是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎，提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka：是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展，容错，wickedfast（变态快）等优点的一种消息中间件。
  • Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化 是Dream呀 python计算机视觉开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • Elasticsearch 入门教学：从零开始掌握分布式搜索引擎 格子先生Lab 搜索引擎elasticsearch分布式
    引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，基于ApacheLucene构建，能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。本文将带你从零开始学习Elasticsearch，掌握其基本概念、安装配置、数据操作及搜索功能。1.Elasticsearch简介1.1什么是Elasticsearch？Elasticsearch是一个分布式的RESTful
  • 大数据面试之路 (一) 数据倾斜 愿与狸花过一生 大数据面试职场和发展
    记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位，数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长，其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段（如reduce阶段），日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡（如CPU、内存集中在某些节点）。常见场景Key分布不均：如某些Key对应的数据量极大（如用户ID为空的记录、热点事件）。数据分区
  • python递推法_如何使用Python递归函数中的递推？ 热茶走 python递推法
    我们大家都知道，一个函数可能存在多种不同的用法，很少是有函数只针对一个方式，那么基于一种函数，我们肯定要了解多个方式，今日针对递归函数里的递推内容给大家介绍哦~递归是什么？是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。下面是个人理解：递归就是在函数内部调用自己的函数被称之为递归。实例：#直接调用自己：deffunc:print('fromfunc')funcFunc#间接
  • python递推式_Python 递推式构造列表(List Comprehensions) man One python递推式
    你需要构造一个新的列表,列表中的元素是从一个已知列表中的元素计算而得到的.比如你要创建一个列表,里面的元素是另一个列表中的元素加23后得到的.使用递推式构造列表是最理想的方法:thenewlist=[x+23forxintheoldlist]如果你希望用一个列表中大于5的元素构造一个新的列表,使用递推式也是很方便的:thenewlist=[xforxintheoldlistifx>5]如果你希望将
  • Dash 简介 tankusa dash
    Dash是一个基于Python的开源框架，专门用于构建数据分析和数据可视化的Web应用程序。Dash由Plotly团队开发，旨在帮助数据分析师、数据科学家和开发人员快速创建交互式的、基于数据的Web应用，而无需深入掌握前端技术（如HTML、CSS和JavaScript）。Dash的核心优势在于其简单易用性和强大的功能。通过Dash，用户可以使用纯Python代码来构建复杂的Web应用，而无需编写繁
  • 视频下载插件：yt-dlp 小怪兽长大啦 python
    Yt-dlp插件使用下载方法方法一：Python插件下载使用pip工具安装即可:pipinstallyt-dlp.Python已经配置过环境变量，下载yt-dlp时不需要配置。方法二：直接下载EXE可执行文件网上下载yt-dlp应用程序：https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases配置环境变量。常用使用命令（配置好环境变量后，控制台下输入命令即可）直接下载视频
  • Python __init__.py 模块详解 鱼丸丶粗面 Python__init__.py
    文章目录1概述2导入演示2.1执行顺序：先父后子2.2导入所有模块（含子模块）1概述1.工具:Pycharm场景:在创建一个PythonPackage时，会默认在该包下生成一个'__init__.py'文件2.目的:'进行一些初始化操作'(1)当importpackage时，"自动"执行'__init__.py'文件中的内容(2)常用于导入模块2导入演示2.1执行顺序：先父后子目录结构：目录结构简
  • Python __init__.py 愚昧之山绝望之谷开悟之坡 pythoninit
    Python__init__.py作用详解尼古拉苏关注12018.06.1012:57:34字数745阅读45,278转载于：https://www.cnblogs.com/tp1226/p/8453854.html__init__.py该文件的作用就是相当于把自身整个文件夹当作一个包来管理，每当有外部import的时候，就会自动执行里面的函数。1.标识该目录是一个python的模块包（modul
  • autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具 小众AI AI开源人工智能自动化运维
    GitHub：https://github.com/yuruotong1/autoMate更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIautoMate是一款由开源开发的本地自动化工具，以AI+RPA（人工智能+机器人流程自动化）为核心特色。它将大型语言模型的智能理解与RPA的流程执行能力结合，用户只需用自然语言描述任务，如“整理桌面文件”或“生成周报”，即可
  • 利用Java爬虫获取衣联网商品详情：实战指南 Jason-河山 java爬虫开发语言
    在电商领域，获取商品详情是数据分析和市场研究的重要环节。衣联网作为知名的电商平台，提供了丰富的服装商品资源。本文将详细介绍如何利用Java编写爬虫程序，通过商品ID获取衣联网商品详情。一、准备工作（一）环境搭建Java安装：确保已安装Java开发环境，推荐使用JDK11或更高版本。开发工具配置：使用IntelliJIDEA或Eclipse等Java开发工具，创建一个新的Maven项目。依赖库添加：
  • 从零开始构建大模型(LLM)应用 和老莫一起学AI 人工智能ai大模型语言模型llm自然语言处理学习
    大模型（LLM）已经成为当前人工智能的重要部分。但是，在这个领域还没有固定的操作标准，开发者们往往没有明确的指导，需要不断尝试和摸索。在过去两年中，我帮助了许多公司利用LLM来开发了很多创新的应用产品。基于这些经验，我形成了一套实用的方法，并准备在这篇文章中与大家分享。这套方法将提供一些步骤，帮助需要的小伙伴在LLM应用开发的复杂环境中找到方向。从最初的构思到PoC、评估再到产品化，了解如何将创意
  • ELK Stack 安装教程 - 构建日志存储告警系统 运维
    介绍“ELK”是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎。Logstash是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如Elasticsearch等“存储库”中。Kibana则可以让用户在Elasticsearch中使用图形和图表对数据进行可视化。目前最
  • Zookeeper与Kafka学习笔记 上海研博数据 zookeeperkafka学习
    一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务，用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储，不适合大数据量场景数据变更通过版本号（Version）控制，实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
  • knob UI插件使用 换个号韩国红果果 JavaScriptjsonpknob
    图形是用canvas绘制的 js代码 var paras = { max:800, min:100, skin:'tron',//button type thickness:.3,//button width width:'200',//define canvas width.,canvas height displayInput:'tr
  • Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库 白糖_ JQuery Mobile
    目录导航   SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。   因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。   我也是第一次接触S
  • impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
    最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点： 根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）： 1. 首次编译impala，推荐使用命令： ${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format 2.仅编译BE ${I
  • 求二进制数中1的个数 周凡杨 java算法二进制
    解法一： 对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。   public int bitCount(int x){ int count = 0; while(x!=0){ if(x%2!=0){ /
  • spring中hibernate及事务配置 g21121 Hibernate
    hibernate的sessionFactory配置： <!-- hibernate sessionFactory配置 --> <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"> <
  • log4j.properties 使用 510888780 log4j
    log4j.properties 使用 一.参数意义说明 输出级别的种类 ERROR、WARN、INFO、DEBUG ERROR 为严重错误 主要是程序的错误 WARN 为一般警告，比如session丢失 INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出 DEBUG 为程序的调试信息 配置日志信息输出目的地 log4j.appender.appenderName = fully.qua
  • Spring mvc-jfreeChart柱图（2） 布衣凌宇 jfreechart
    上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。 第一步：导包 第二步；配置web.xml(上一篇有代码) 建BarRenderer类用于柱子颜色 import java.awt.Color; import java.awt.Paint; import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
  • 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
    PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。 PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
  • maven 之 cobertura 简单使用 antlove maventestunitcoberturareport
    1. 创建一个maven项目 2. 创建com.CoberturaStart.java package com; public class CoberturaStart { public void helloEveryone(){ System.out.println("=================================================
  • 程序的执行顺序 百合不是茶 JAVA执行顺序
          刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧   代码如下;     经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
  • 设置session失效的几种方法 bijian1013 web.xmlsession失效监听器
    在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
  • java jvm常用命令工具 bijian1013 javajvm
    一.概述         程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具:       &nbs
  • 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解 bit1129 Spring常用注解
    Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个： Autowired Resource Component Service Controller Transactional 根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
  • mysql 操作遇到safe update mode问题 bitray update
        我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.     在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行 SET
  • nginx_perl试用 ronin47 nginx_perl试用
    因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl 这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
  • java-63-在字符串中删除特定的字符 bylijinnan java
    public class DeleteSpecificChars { /** * Q 63 在字符串中删除特定的字符 * 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 * 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” */ public static voi
  • EffectiveJava--创建和销毁对象 ccii 创建和销毁对象
    本章内容： 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器 2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式） 3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性 4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力 5. 避免创建不必要的对象 6. 消除过期的对象引用 7. 避免使用终结方法 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器     类可以通过
  • [宇宙时代]四边形理论与光速飞行 comsci
       从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？    一组星体组成星座  向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说  一组频率就代表一个时空的入口    那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
  • ubuntu server下python脚本迁移数据 cywhoyi pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
    因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql， 但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602 1.安装python 2.安装pip、pymysql
  • Ajax正确但是请求不到值解决方案 dashuaifu Ajaxasync
    Ajax正确但是请求不到值解决方案   解决方案：1 .     async: false ,    2.     设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！   例如：   $.ajax({     &
  • windows安装配置php+memcached dcj3sjt126com PHPInstallmemcache
    Windows下Memcached的安装配置方法 1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。 2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。 3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
  • iOS开发学习路径的一些建议 dcj3sjt126com ios
    iOS论坛里有朋友要求回答帖子，帖子的标题是： 想学IOS开发高阶一点的东西，从何开始，然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字，我就把我写的回复也贴到博客里来分享，希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享，地址：http://bbs.csdn.net/topics/390920759   下面是我回复的内容：   结合自己情况聊下iOS学习建议，
  • Javascript闭包概念 fanfanlovey JavaScript闭包
    1.参考资料 http://www.jb51.net/article/24101.htm http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462 2.内容概述 要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题 内部函数可以饮用外面全局变量 var n=999; 　　functio
  • yum安装mysql5.6 haisheng mysql
    1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm   2、yum install mysql   3、yum install mysql-server   4、vi /etc/my.cnf   添加character_set_server=utf8
  • po/bo/vo/dao/pojo的详介 IT_zhlp80 javaBOVODAOPOJOpo
        JAVA几种对象的解释 PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
  • java设计模式 kerryg java设计模式
    设计模式的分类：    一、 设计模式总体分为三大类： 1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。 2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。 3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
  • [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇 木头.java springwebserviceCXF
    Spring 版本3.2.10 CXF 版本3.1.1 项目采用MAVEN组织依赖jar 我这里是有parent的pom，为了简洁明了，我直接把所有的依赖都列一起了，所以都没version，反正上面已经写了版本 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
  • Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标 qindongliang1922 工作感悟人生
    身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写）） 你的健康 无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
  • linux打开最大文件数量1,048,576 tianzhihehe clinux
    File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often  considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
  • java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释 衞酆夼 javaVOBOPOJOpo
    PO:persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。 BO:business object业务对象 封装业务逻辑的java对象
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他