揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！

数据集是JVS-智能BI中承载数据、使用数据、管理数据的基础，同样也是构建数据分析的基础。可以通俗地将其理解为数据库中的普通的表，它来源于智能的ETL数据加工工具，可以将数据集进行分析图表、统计报表、数字大屏、数据服务等制作。

数据集管理与界面介绍

在整体的数仓架构中，数据集是在线加工的标准数据形态，数据集配置的过程就似对数据进行加工、清晰、关联、建模的过程，建模完成后，可通过手动数据执行或者周期性的数据执行，形成标准的数据集（通用），如下图所示
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第1张图片

实现从业务数据抽取到数据统计分析库中，在界面上完成数据加工的过程。
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第2张图片

数据集的创建

选中对应要添加数据集的目录，点击“+”新增目录菜单、数据集，这里直接选择数据集时，需要选择新建在哪个目录下，如下图所示，当然也可以直接在目录菜单上点击“+”按钮，直接创建数据集

系统进入新增数据集的界面，需要填写数据集基本的信息，对数据集进行设计
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第3张图片

数据集的状态管理

数据集的状态是用于控制在数据应用中的可见性，状态为启用时数据集为可用状态。
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第4张图片

在启用状态下，数据设计不可修改，通过点击禁用/启用按钮修改状态
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第5张图片

数据集信息预览

数据信息预览包括数据加工的过程输出的结果等等，如下图所示：

数据集的设计

点击数据集设计按钮（在禁用的状态下，数据集才能进入设计状态）
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第6张图片

进入到数据集的设计界面，其中包括基本信息配置、界面化的数据设计、周期性执行设置等具体对数据集的配置管理

设计器界面介绍

基本信息页
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第7张图片

数据设计页
左上角可以设置数据集名称，左侧是系统提供的多种数据处理节点，主界面为数据配置画布，左侧的数据处理节点可以拖拽至画布，点击节点，下侧弹出对应的节点配置界面，后续章节将详细介绍设计器的具体操作使用方式
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第8张图片

①：输入输出的基础算子，用户数据引入数据加工流程和完成后输出标准的数据结果
②：各种数据加工算子（后续章节将详细介绍）
③：数据加工流程配置的画布，支持拖拽式的算子链接配置
④：算子，点击画布中的算子时，系统将展示算子的配置与预览结果（建模结果）的界面
⑤：建模状态标志，绿色标志表示本节点完成模型构建，红色警示标志表示本环节还未完成建模，需要触发自动建模
⑥：在点击算子后会弹出本界面，界面上包括配置与预览建模结果数据

执行设置界面
本界面是提供对本数据集完成建模后，周期性或者定时触发完成数据分析结果的构建，如下图所示：
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第9张图片

①：点击执行设置页面
②：开启定时开关后，系统按照后续的配置可以实现定制周期性的配置
③：录入负责人信息
④：录入负责人邮箱信息
⑤：设置定时任务开始时间
⑥：可以设置自定义的corn表达式
⑦：可以快速的设置周期性执行的方式，包括按照小时、天...... 等多种方式周期化执行

血缘视图
血缘视图用于本数据集的上下游数据关联引用具体情况，如下图所示
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第10张图片

执行日志
执行日志会记录本数据集执行的历史记录，执行具体的情况，如下图所示
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第11张图片

点击详细日志时，系统会把当时执行的具体过程都展示出来
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第12张图片

权限配置
主要用于对本数据集所涉及的人员进行授权配置，如下图所示，具体的配置介绍查看相关章节
揭秘JVS-智能BI数据集管理：让你的数据处理更高效！_第13张图片

在线demo：http://bi.bctools.cn
gitee地址：https://gitee.com/software-minister/jvs-bi

你可能感兴趣的:(数据集etl数据可视化大数据)

  • 电力行业 | 抽水蓄能场景下，百万测点数据如何统一采集与接入？ DolphinDB智臾科技 物联网dolphindb数据库抽水蓄能电力数据采集数据接入
    在电力行业，抽水蓄能是目前最成熟、已经大规模化应用、兼顾发电和储能的一项技术。为了保障电站的平稳运行，借助物联网、大数据等技术，对电站各类运行设备进行实时采集，如机组振动、油压波动、瓦温变化等生产监测数据，已成为电站稳定运维的重要技术手段。在之前的文章储能业|低成本部署！DolphinDB打造抽水蓄能一体化解决方案-CSDN博客中，我们介绍了DolphinDB在抽水蓄能场景中的全链路解决方案。今天
  • SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力 数据库管理艺术 数据库sqlite数据分析ai
    SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词：SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要：本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发，分析其在大数据场景下的优势和限制，并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
  • TS 函数泛型和泛型约束 邱志刚 TS前端
    仅供参考，自己学习记笔记。//函数泛型functionAdd(a:T,b:T):Array{return[a,b]}Add(1,2);Add('1','2');//多个泛型functionSub(a:T,b:B):Array{return[a,b]}Sub(1,'aa')//泛型约束interfaceLen{length:Number}functiongetLength(arg:T){return
  • LangChain入门教学：（1）LangChain表达式
    LangChain表达式LangChain表达式语言(LCEL)使得从基本组件构建复杂链条变得容易，并且支持诸如流式处理、并行处理和日志记录等开箱即用的功能LCEL基本示例：提示+模型+输出解析器将提示模板和模型链接在一起，让它为我们实现一个语言翻译的功能首先需要安装库文件pipinstall--upgrade--quietlangchain-corelangchain-communitylang
  • 道路交通标志检测数据集-智能地图与导航 交通监控与执法 智慧城市交通管理-2,000 张图像 cver123 数据集智慧城市人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测
    道路交通标志检测数据集已发布目标检测数据集合集（持续更新）道路交通标志检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式（YOLO）2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明：4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参数详解常用可选参数典型输出指标4.
  • 干货！大模型时代一定要收藏的 20 个LLM 中文数据集 OpenBayes 资源上新人工智能语言模型数据库机器学习
    自ChatGPT重磅推出以来，大语言模型(largelanguageModel,LLM)以其卓越的学习能力在各个领域引起轰动。大模型的训练和调优离不开优质庞大的数据支撑，精心构建的数据集不仅为大模型提供了充分的燃料，还为大模型在垂直领域的应用和性能提升提供了可能。本文整理了一些适用于大模型训练调优的热门中文公开数据集（按照首字母A-Z顺序排列），以供大家了解和使用。温馨提示：本文列举的所有数据集，
  • 利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率 大数据洞察 大数据网络ai
    利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率关键词：大数据、Doris、企业数据决策、数据处理、效率提升摘要：本文围绕利用大数据领域的Doris来提升企业数据决策效率展开。首先介绍了背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了Doris的核心概念、架构以及与其他系统的联系。详细讲解了Doris的核心算法原理和具体操作步骤，并给出Python代码示例。同时介绍了相关的数学模型和公式。通过
  • Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别 MonkeyKing.sun springredismemcached
    主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别，涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面：Ehcache类型:本地缓存（JVM内存缓存）特点:轻量级，运行在JVM内部，易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存，适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置，如TTL（生存时间）、TTI（空闲时
  • DAY 10 机器学习建模与评估 心落薄荷糖 Python训练营机器学习人工智能
    知识点：1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多，但是难度不大，仔细看看示例代码，好好理解下这几个评估指标。作业：尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析，可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算，提供了高效的数组操作。impor
  • 基于迁移学习的ResNet50模型实现石榴病害数据集多分类图片预测 深度学习乐园 深度学习实战项目迁移学习分类人工智能
    完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！番石榴病害数据集背景描述番石榴（Psidiumguajava）是南亚的主要作物，尤其是在孟加拉国。它富含维生素C和纤维，支持区域经济和营养。不幸的是，番石榴生产受到降低产量的疾病的威胁。该数据集旨在帮助开发用于番石榴果实早期病害检测的机器学习模型，帮助保护收成并减少经济损失。数据说明该数据集包括473张番石榴果实的注释图像，分为三类。图像经过预处理步骤，例如钝
  • 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型 深度学习乐园 深度学习实战项目机器学习分类人工智能
    完整源码项目包获取→点击文章末尾名片！一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中，传统分类算法模型数量众多，适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标（示例）本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle，该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集，包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集，搭建相应的传统机器
  • 基于AFM注意因子分解机的推荐算法 深度学习乐园 深度学习实战项目深度学习科研项目推荐算法算法机器学习
    关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有：中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等，曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝，拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色：深度实战算法创新获取全部完整项目数据集、代码、视频教程，请进入官网：zzgcz.com。竞赛/论文/毕设项目辅导答疑，v：zzgcz_com1.项目简介项目A033基于A
  • Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案 mmlihaio 数据库云原生python
    Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案1.引言在当今的人工智能和大数据时代，高效的向量检索已成为许多应用场景的关键需求。Tair作为阿里云开发的云原生内存数据库服务，不仅提供了丰富的数据模型和企业级能力，还引入了基于非易失性内存(NVM)存储介质的持久内存优化实例。本文将深入探讨如何利用Tair向量数据库功能，实现高性能的向量存储和检索。2.Tair向量数据库概述Ta
  • 解锁阿里云E-MapReduce：大数据处理的超能力秘籍 云资源服务商 阿里云云计算人工智能云原生
    一、引言在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，大数据已然成为推动各行业创新发展的核心驱动力。从电商平台精准的个性化推荐，到金融机构严密的风险评估，再到医疗领域高效的疾病预测，大数据的应用场景无处不在，深刻地改变着我们的生活与工作方式。在这片充满机遇与挑战的大数据领域中，阿里云E-MapReduce宛如一颗璀璨的明星，占据着举足轻重的地位。它凭借强大的大数据处理能力、卓越的性能表现以及丰富的功能特性，为企业和
  • NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解 汀、人工智能 LLM工业级落地实践人工智能LLM自然语言处理NL2SQL大模型应用Text2SQLgpt
    NL2SQL进阶系列(1)：DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2)：主流大模型与微调方法精选集，Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理1.MindSQL(库)MindSQL是一
  • 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN） 盼小辉丶 生成式人工智能实战150讲人工智能生成对抗网络神经网络
    生成式人工智能实战|深度卷积生成对抗网络0.前言1.模型与数据集分析1.1模型分析1.2数据集介绍2.构建DCGAN生成人脸图像2.1数据处理2.2模型构建2.3模型训练0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks,DCGAN)是基于生成对抗网络(ConvolutionalGenerativeAdversarialNet
  • FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation justtoomuchforyou 智驾
    NVidia，CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper：https://arxiv.org/pdf/2307.1492code：https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H，1B外部数据集预训练：object365nuscenes：有点云label，强化网络
  • python实现读取文件的指定某行内容 Fitz1318 Python3学习python
    python实现读取文件的指定某行内容最近有一个需求就是读取一个文件中的指定某行的内容，现将方法记录如下importlinecache#这里填写你自己的文件位置和行号text=linecache.getline("../TestFile/test_C1.json",2)print(text)
  • 右移的错误使用 造成 超出时间限制 解决方案 aPurpleBerry LeetCode做题总结算法力扣二分查找
    题目链接：https://leetcode.cn/problems/guess-number-higher-or-lower/?envType=study-plan-v2&envId=leetcode-75最开始的代码varguessNumber=function(n){letl=1,r=n;while(l>1;if(guess(m)===-1){r=m-1;}elseif(guess(m)===
  • 大数据面试必备：Kafka性能优化 Producer与Consumer配置指南
    Kafka面试题-在Kafka中，如何通过配置优化Producer和Consumer的性能?回答重点在Kafka中，通过优化Producer和Consumer的配置，可以显著提高性能。以下是一些关键配置项和策略：1、Producer端优化:batch.size：批处理大小。增大batch.size可以使Producer每次发送更多的消息，但要注意不能无限制增大，否则会导致内存占用过多。linger
  • BI+AI实战：我们如何用3秒完成车企供应链推演 qq_43696218 人工智能
    一、BI+AI引领财务分析新纪元在财务数据分析领域，奥威BI+AI正以革命性的姿态颠覆传统。当金蝶、用友等工具仍深陷报表泥潭时，奥威BI+AI通过深度融合商业智能（BI）与人工智能（AI），实现了从滞后报表到实时洞察的飞跃。这不仅极大地提升了财务分析的效率，更为企业的战略决策提供了前所未有的精准支持。二、BI+AI的核心技术优势‌实时动态分析‌o奥威BI+AI摒弃了静态数据集，依托原始科目余额表实
  • 图扑软件智慧云展厅，开启数字化展馆新模式 智慧园区 可视化5g人工智能大数据安全云计算
    随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展，展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段，构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”，突破时空壁垒限制。图扑软件运用HT强大的渲染功能，数字孪生“云展位”，1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游，模拟用户在展厅内的参观场景，在保
  • 【数据交易】全国数据交易所的发展现状 暴躁小师兄数据学院 数据治理区块链
    全国数据交易所概述数据交易所是专门为数据资产（如数据集、数据产品）提供交易、流通和服务的平台，类似于传统金融交易所，但针对数据要素市场。在中国，随着数据被列为生产要素，国家积极推动数据交易所建设，以促进数据资源的高效配置和市场化流通。以下是中国主要的数据交易所及其现状。主要数据交易所列表上海数据交易所成立时间：2021年11月定位：中国首个国家级数据交易所，由上海市政府主导，旨在打造全球数据要素配
  • 【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘Aprioripython关联规则人工智能
    【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
  • vue大数据量列表渲染性能优化：虚拟滚动原理 Java小卷 Vue3开源组件实战vue3自定义Tree虚拟滚动
    前面咱完成了自定义JuanTree组件各种功能的实现。在数据量很大的情况下，我们讲了两种实现方式来提高渲染性能：前端分页和节点数据懒加载。前端分页小节：Vue3扁平化Tree组件的前端分页实现节点数据懒加载小节：ElementTreePlus版功能演示：数据懒加载关于扁平化结构Tree和嵌套结构Tree组件的渲染嵌套结构的Tree组件是一种递归渲染，性能上比起列表结构的v-for渲染比较一般。对于
  • redis的scan使用详解，结合spring使用详解 黑皮爱学习 redis自学笔记redisspring数据库
    Redis的SCAN命令是一种非阻塞的迭代器，用于逐步遍历数据库中的键，特别适合处理大数据库。下面详细介绍其使用方法及在Spring框架中的集成方式。SCAN命令基础SCAN命令的基本语法：SCANcursor[MATCHpattern][COUNTcount]cursor：迭代游标，初始为0，每次迭代返回新的游标值。MATCHpattern：可选，用于过滤键的模式（如user:*）。COUNTc
  • 线上正常，本地调用deepseek接口报错：Error:SSL certificate problem: unable to get local issuer certificate 落落鱼2013 ssl服务器网络协议deepseek
    如题，线上调用deepseek接口正常，但本地调用接口时报以下错误：Error:SSLcertificateproblem:unabletogetlocalissuercertificate。问了下豆包，得知是缺少本地证书的问题。然后用小P配置了ssl证书用https访问依旧不行，报错不变：解决办法：调用curl函数时添加以下配置项：curl_setopt($ch,CURLOPT_SSL_VERI
  • 结构化数据增强的生成式算法案例：客户交易数据增强 python游乐园 数据深度学习大数据算法学习
    1基础信息1.1案例背景这是一个用于增强结构化客户交易数据的生成式算法。这种类型的数据增强在金融、电子商务等领域非常有用，可以帮助解决数据不平衡问题或在小数据集上提高模型性能。1.2问题定义给定原始交易数据集D={x₁,x₂,...,xₙ}，其中每条记录包含：交易金额交易时间客户年龄客户收入水平交易类别地理位置是否为欺诈交易(标签)目标：生成与原始数据分布相似但多样化的新样本，同时保持字段间的合理
  • 数据库技术演进史：从穿孔卡片到云原生 小李独爱秋 计算机那些事儿~数据库云原生mysql
    一、数据库的定义与核心地位数据库（Database）是“长期存储在计算机内、有组织的、可共享的统一管理数据集合”，与芯片、操作系统并称IT系统三大核心。其核心价值在于：结构化存储：通过数据模型组织信息，解决文件系统冗余问题；高效访问：支持并发查询与事务处理；安全共享：权限控制保障数据安全。分类维度全景图：分类维度类型代表产品数据模型关系型(SQL)MySQL,Oracle,PostgreSQL非关
  • ECharts 数据集（Dataset） 沐知全栈开发 开发语言
    ECharts数据集（Dataset）引言ECharts是一个使用JavaScript实现的开源可视化库，它能够将数据通过丰富的图表形式展示出来。在ECharts中，数据集（Dataset）是一个非常重要的概念，它负责存储图表所需的数据。本文将详细介绍ECharts数据集（Dataset）的相关知识，包括其定义、作用、类型以及使用方法。数据集的定义数据集（Dataset）是ECharts中用于存储
  • java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code javajvmthread多线程Runnable
    我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。 模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
  • 【转】JSON与XML的区别比较 丁_新 jsonxml
    1.定义介绍 (1).XML定义 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
  • c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c算法
    #include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
  • 我的软件 麦田的设计者 我的软件音乐类娱乐放松
         这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
  • linux awk命令详解 被触发 linux awk
    awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
  • 各种语言比较 _wy_ 编程语言
                        Java Ruby PHP 擅长领域                  
  • oracle 中数据类型为clob的编辑 知了ing oracle clob
    public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
  • 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据 矮蛋蛋 zookeeper
    原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
  • tomcat数据源 alafqq tomcat
    数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。 没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03.  Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");  04.  conn
  • 遍历的方法 百合不是茶 遍历
                                                          遍历 在java的泛
  • linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
    linux查看硬件信息的命令 一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo   二.查看内存： free   三.查看硬盘： df   linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
  • java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
    1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory   添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization    
  • 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
    对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题：   1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals   默认序列化和反序列化     import com
  • 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
      1. DStream的类说明文档：   /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
  • 通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
    1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {         set $all_cookie $1; }     变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
  • java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
    参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
  • Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan javanetty
    ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
  • js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符js特殊字符过滤
    1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) {    var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）&mdash;—|{}【】‘；：”“'。，、？]"
  • hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
    import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
  • linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linuxshell命令切换用户
    经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下：   1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
  • 好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
    别再这样写了：public boolean foo() {    if (true) {         return true;     } else {          return false;    
  • Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
    1、透明动画效果 方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
  • linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461     bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。     上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？     答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
  • Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
    在项目中碰到这样的问题： 由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
  • asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .netC#asp.nethovertreeWeb Forms
    使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />   那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
  • Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac javaeclipse快捷键ide
      判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。   曾有人在豆瓣评 《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个 程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。  写道 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
  • c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
     为了字体更好看，改变了格式……   &&运算符：   #include<iostream> using namespace std; int main(){      int a=-1,b=4,k;      k=(++a<0)&&!(b--
  • linux标准IO缓冲机制研究 音频数据 linux
    一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
  • 随想 生活 暗黑小菠萝 生活
    其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。   毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
  • 我认为POJO是一个错误的概念 windshome javaPOJO编程J2EE设计
                  这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。    &
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他