王小小鸭
王小小鸭

简单上手FineBI

简介

安装下载

下载的是V6.0.11版本

简单上手FineBI_第1张图片

 设置管理员账号

账号admin

密码123456

简单上手FineBI_第2张图片

 新建分析主题

简单上手FineBI_第3张图片

 添加数据

选择本地数据上传

简单上手FineBI_第4张图片

 选择示例数据上传

简单上手FineBI_第5张图片

 打开效果如下，点击“确定”，这样就将示例数据上传到分析主题中

简单上手FineBI_第6张图片

 分析数据——编辑数据

如果数据质量好，可以直接进行可视化

简单上手FineBI_第7张图片

 更改以后记得点击“保存并更新”，

注：如果点击「保存」，不会更新数据，做组件使用该表还是修改前的数据。

简单上手FineBI_第8张图片

简单上手FineBI_第9张图片

 

分析数据——添加可视化组件

1.制作表格

简单上手FineBI_第10张图片

 简单上手FineBI_第11张图片

 重命名

简单上手FineBI_第12张图片

2. 制作图表

简单上手FineBI_第13张图片

3. 制作仪表板

简单上手FineBI_第14张图片

 

分享发布

点击分析主题，可以邀请别人进行「协作」。例如，选择用户「demo」进行协作。

简单上手FineBI_第15张图片

简单上手FineBI_第16张图片

 简单上手FineBI_第17张图片

 demo 用户在「我的分析」中「协作给我的」文件夹下即可找到「分析主题」查看并编辑

简单上手FineBI_第18张图片

 

你可能感兴趣的:(数据分析,finebi)

  • 数据分析：低代码平台助力大数据时代的飞跃发展 快乐非自愿 数据分析低代码大数据
    随着信息技术的突飞猛进，我们身处于一个数据量空前增长的时代——大数据时代。在这个时代背景下，数据分析已经成为企业决策、政策制定、科学研究等众多领域不可或缺的重要工具。然而，面对海量的数据和日益复杂多变的分析需求，传统的数据分析方法往往捉襟见肘，难以应对。幸运的是，低代码平台的兴起为大数据分析注入了新的活力，成为推动大数据时代发展的重要力量。低代码平台，顾名思义，是一种通过少量甚至无需编写代码，就能
  • 数据挖掘|数据预处理|基于Python的数据标准化方法 皖山文武 数据挖掘数据建模与分析python数据挖掘开发语言
    基于Python的数据标准化方法1.z-score方法2.极差标准化方法3.最大绝对值标准化方法在数据分析之前，通常需要先将数据标准化（Standardization），利用标准化后的数据进行数据分析，以避免属性之间不同度量和取值范围差异造成数据对分析结果的影响。1.z-score方法Z-score方法是基于原始数据的均值和标准差来进行数据标准化的，处理后的数据均值为0，方差为1，符合标准正态分布
  • Ai插件脚本合集安装包，免费教程视频网盘分享 全网优惠分享君
    随着人工智能技术的不断发展，越来越多的插件脚本涌现出来，为我们的生活和工作带来了便利。然而，如何快速、方便地获取和使用这些插件脚本呢？今天，我将为大家分享一个非常实用的资源——AI插件脚本合集安装包，以及免费教程视频网盘分享。首先，让我们来了解一下这个AI插件脚本合集安装包。它是一个集合了众多AI插件脚本的资源包，涵盖了各种领域，如数据分析、自动化办公、智能客服等等。通过这个安装包，用户可以轻松地
  • 数据管理知识体系指南（第二版）-第五章——数据建模和设计-学习笔记 键盘上的五花肉 数据治理数据库数据仓库数据治理
    目录5.1引言5.1.1业务驱动因素5.1.2目标和原则5.1.3基本概念5.2活动5.2.1规划数据建模5.2.2建立数据模型5.2.3审核数据模型5.2.4维护数据模型5.3工具5.3.1数据建模工具5.3.2数据血缘工具5.3.3数据分析工具5.3.4元数据资料库5.3.5数据模型模式5.3.6行业数据模型5.4方法5.4.1命名约定的最佳实践5.4.2数据库设计中的最佳实践5.5数据建模和
  • 使用Python读取Excel文件并计算平均分 嘻嘻爱编码 Python从入门到放弃pythonexcel开发语言
    在这篇博客中，我们将探讨如何使用Python的pandas库来读取Excel文件，并计算其中数据的平均分。pandas是一个强大的数据分析工具，它允许我们以简单直观的方式处理表格数据。安装必要的库在开始之前，确保你的环境中安装了pandas和openpyxl库。可以使用以下命令进行安装：pipinstallpandasopenpyxl读取Excel文件首先，我们需要读取Excel文件。假设我们有一
  • RNA-seq数据分析_未完成 子诚之 组学数据分析数据分析
    目录基础分析1.质控（reads）2.比对3.质控（alignment）4.定量5.样本合并差异表达1.质控（cohort）2.差异分析3.可视化（差异）富集分析肿瘤免疫1.免疫组库2.免疫浸润3.免疫响应4.新抗原预测微生物组参考本文主要覆盖了肿瘤样本bulkRNA-seq数据常见的分析步骤，并从实践角度出发，较为具体地介绍了每一步骤依赖的工具和数据集。另外，尽管本文适用于肿瘤样本，但其中的一些
  • 3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引(知识体系中篇) 以山河作礼。 Python数据分析项目数据分析知识图谱数据挖掘python开发语言
    3.Python数据分析—数据分析入门知识图谱&索引-知识体系中篇一·个人简介二·数据获取和处理2.1数据来源：2.2数据清洗：2.2.1缺失值处理：2.2.2异常值处理：2.3数据转换：2.3.1数据类型转换：2.3.2数据编码：2.4数据合并与重塑：2.4.1数据合并：2.4.2数据拼接：2.4.3数据重塑：三·数据探索与分析3.1描述性统计分析3.2数据可视化原则和技巧3.3探索性数据分析（
  • 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理 音乐学家方大刚 ScalaHadoophadoopscalaspark
    风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域，ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架，而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，特别适合在线分析处理（OLAP）。结合Scala语
  • 让数据说话：人工智能与六西格玛的完美结合 张驰课堂 人工智能六西格玛
    当人工智能与六西格玛结合，企业可以充分利用人工智能技术的数据处理、预测分析和智能决策支持能力，实现数据驱动的决策、质量控制和流程优化，从而提高企业的效率和竞争力。下面张驰咨询给大家具体的介绍：1、数据驱动决策六西格玛侧重于数据分析和决策制定，而人工智能可以提供更强大的数据处理和分析能力。通过人工智能技术，可以自动收集和整理大量的数据，并进行有效的数据挖掘和模式识别。这些数据分析结果可以为六西格玛项
  • ELK离线安装和配置流程 GB9125 运维开发elasticsearchelklinux运维开发
    ELK离线安装和配置流程一、介绍ELK是一个开源的数据分析和可视化工具，由三个开源项目组成：Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch是一个基于Lucene库的分布式搜索和分析引擎；Logstash是一个用于收集、处理和转换数据的数据管道，它可以从各种来源读取数据，包括日志文件、系统事件、网络流量等；Kibana则是一个数据可视化平台，可以对从Elast
  • 深度分析 | 2024年四川大学信息资源管理考研初试成绩数据分析 是希望 川大667信息管理导论川大972信息检索信息资源管理复试数据分析667972四川大学考研复试考研成绩
    摘要本文深入分析了2024年四川大学信息资源管理考研复试成绩，提供了关于考生成绩分布、各科目成绩表现以及科目成绩与总分之间的相关性的详细见解。分析显示，复试考生的平均总分为380.63分，标准差为12分，反映出成绩分布相对集中且波动适中。特别地，专业课972与总分的相关性最高，达到了0.82，明显影响了考生的总分表现。此外，通过比较高分组和低分组的表现，我们发现专业课成绩是区分高低分考生的关键因素
  • 如何评估一个需求值不值得做？ 木灵V
    如何评估一个需求值不值得做？以下阐述我评估的过程：1、首先，应了解清楚一个需求最基础的问题用户：这个需求要满足的用户是谁？场景：用户是什么情况下提出来的？问题：要解决的核心问题是什么？动机：用户要解决这个问题的目的和动机是什么？原方案：用户原来解决这个问题的方案是怎样的？2、然后，通过调研或数据分析验证需求/问题是否存在然后，如果有条件，我会开展简单的调研，回到用户产生需求的现场，确认一下要满足的
  • R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包（构建microeco对象。 还是要前进啊 R语言r语言数据挖掘
    我以前写过临床微生物组的文章，其中数据分析用过microeco包，在这里，将我学到的资源分享给大家。R语言microeco:一个用于微生物群落生态学数据挖掘的R包。主要功能R6类;分类群丰度图，维恩图，Alpha多样性，Beta多样性，差异丰度分析，环境数据分析，零模型分析，网络分析，功能分析。install.packages("microeco")library(microeco)library
  • Pandas教程15：多个DataFrame数据（保存+追加）为Excel表格数据 我的Python教程 我的Python教程#PandaspandasexcelPython教程
    ---------------pandas数据分析集合---------------Python教程71：学习Pandas中一维数组SeriesPython教程74：Pandas中DataFrame数据创建方法及缺失值与重复值处理Pandas数据化分析，DataFrame行列索引数据的选取，增加，修改和删除操作Pandas教程05：DataFrame数据常用属性和方法汇总Pandas教程06：Da
  • 挑战杯 大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析 laafeer python
    0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题背景随着当今个人手机终端的普及，出行群体中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例，手
  • Python新手入门教程 | 如何用Python进行数据分析(超详细） 田野猫咪 python数据分析windows
    有小伙伴在学Python新手教程的时候说学Python比较复杂的地方就是资料太多了，比较复杂。很多网上的资料都是从语法教起的，花了很多时间还是云里雾里，摸不清方向。今天就给大家来捋一捋思路！帮助大家提高学习效率！三大板块：两组Python基础术语如何实现爬虫如何做数据分析1.两大Python基础术语A.变量和赋值Python可以直接定义变量名字并进行赋值的，例如我们写出a=4时，Python解释器
  • 让数据在业务间高效流转，镜舟科技与NineData完成产品兼容互认 镜舟科技 数据库云计算
    近日，镜舟科技与NineData完成产品兼容测试。在经过联合测试后，镜舟科技旗下产品与NineData云原生智能数据管理平台完全兼容，整体运行高效稳定。镜舟科技致力于帮助中国企业构建卓越的数据分析系统，打造独具竞争力的“数据护城河”，其基于全球领先的开源项目StarRocks研发了两款企业级软件——镜舟分析型数据库和镜舟湖仓加速引擎，在用户画像分析、指标平台建设、固定报表加速、实时数据查询分析等领
  • 每天一个数据分析题（二百零一） 紫色沙 数据分析题库数据分析数据挖掘
    以下关于线性回归模型的经典假设，描述正确的是（）。A.自变量与因变量必须有线性关系B.正交假定:扰动项与自变量不相关，期望值为0C.扰动项之间相互独立且服从方差相等的同一个正态分布D.多元线性回归中，自变量之间不能有强共线性题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
  • 11/21 日精进 刘磊stely
    晚上数据分析会进入年底了为年底做准备检查好每一辆检查出的项目跟客户沟通好避免客户因为没有检查到位大冬天的车辆出现问题造成客户不满意
  • python从入门到精通（十五）：python爬虫完整学习大纲 HACKNOE python爬虫学习
    一、基础知识爬虫的基本概念和工作原理。HTTP协议和网页结构。Python爬虫开发的基础库，如requests、BeautifulSoup等。常见的反爬虫机制和应对方法。二、爬虫逆向的技术代理服务器和IP封锁突破。用户代理和请求头模拟。JavaScript解析和执行。验证码识别和破解。动态网页抓取和爬虫框架。三、数据抓取和处理数据抓取的技巧和策略。数据清洗和预处理。数据存储和数据库操作。数据分析和
  • Python入门指南：从基础到应用 袁公白 python开发语言
    引言：在这个数据驱动的时代，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。它以其简洁的语法、强大的库支持和广泛的应用领域而闻名。无论你是编程新手还是希望扩展你的技能集，学习Python都是一个明智的选择。在这篇博客中，我们将深入探讨Python的基础知诀，并通过实际代码示例来展示其在数据分析、网络爬虫和机器学习等领域的应用。I.Python基础知识A.数据类型Python提供了多种内置的数据类型，包
  • ChatGPT GPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术 夏日恋雨 人工智能chatgpt数据分析AI大数据机器学习python数据挖掘
    原文链接：ChatGPTGPT4科研应用、数据分析与机器学习、论文高效写作、AI绘图技术https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247596849&idx=3&sn=111d68286f9752008bca95a5ec575bb3&chksm=fa823ad6cdf5b3c0c446eceb5cf29cccc3161d746bd
  • numpy和matplotlib小例子 Roy Teng numpymatplotlib
    最近准备学《Python数据分析与挖掘实战》这本书，刚看到第二章numpy和matplotlib这一部分，发现这个图挺有意思的，就做个笔记记录一下，日后发现有意思的继续更。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)+1z=np.cos(x**2)+1plt.figure(figsize
  • MYSQL的读写扩展 hailang86 mysql数据库
    1.分布式数据库有很多种：采用分库分表方式将数据路由拆分到多个数据库上；以greenplum未代表的mpp数据库架构；以tidb为代表的newSQl数据库架构。2.mpp数据架构是一种处理大规模数据分析任务的分布式数据架构，大规模并行处理。当执行一条SQL语句时，会将语句发送到所有数据节点进行查询处理，利用多节点的计算能力进行计算。3.分库分表主要用于简单的业务场景，OLTP场景，onlinetr
  • 计算机设计大赛 疫情数据分析与3D可视化 - python 大数据 iuerfee python
    文章目录0前言1课题背景2实现效果3设计原理4部分代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是大数据全国疫情数据分析与3D可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：2分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景基于大数据的新
  • 为什么要使用ElasticSearch？ z.jiaminf ElasticSearchelasticsearch大数据搜索引擎
    ElasticSearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，主要适用于以下场景：1.搜索引擎：用于快速检索文档，商品，新闻等。2.日志分析：通过分析日志数据，帮助企业了解其业务的性能情况。3.数据分析：帮助数据科学家和数据分析师进行数据分析，以获取有价值的信息。4.商业智能：帮助企业制定数据驱动的决策，以实现商业上的成功。5.实时监控：帮助企业实时监测系统性能，监控数据变化，以保证系统正常运行。6
  • Hive SQL 开发指南（三）优化及常见异常 大数据_苡~ 003-数据开发hiveHive优化数据倾斜Hive常见异常hivejoin
    在大数据领域，HiveSQL是一种常用的查询语言，用于在Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能，制定一套规范化的HiveSQL开发规范至关重要。本文将介绍HiveSQL的基础知识，并提供一些规范化的开发指南，帮助您高效地编写HiveSQL查询。本系列分为HiveSQL开发指南（一）数据类型及函数HiveSQL开发指南（二）使用（DDL、DML，DQL）HiveSQL开
  • 数据分析Pandas专栏---第十一章＜Pandas数据聚合与分组(1)＞ 晦涩男董先生 数据分析pandas数据分析pandas数据挖掘
    前言:数据聚合和分组操作是数据处理过程中不可或缺的一部分。它们允许我们根据特定的条件对数据进行分组，并对每个组进行聚合计算。这对于统计分析、汇总数据以及生成报告和可视化非常有用。无论是市场营销数据分析、销售业绩评估还是金融数据建模，数据聚合和分组操作都起着关键的作用。正文:数据聚合操作定义数据聚合在数据分析中，聚合是指将多个数据元素合并为更高级别的结果表示。数据聚合可以通过对数据集应用统计函数来实
  • 数据分析业务面试题 Lowe-小码 数据分析数据挖掘
    目录Q1：请简述数据分析的工作流程？Q2：你经常用到的数据分析方法有哪些，举例说明？Q3：公司最近一周的销售额下降了，你如何分析下降原因？Q4：店铺销售额降低如何分析？Q5：若用户留存率下降如何分析？Q6：店铺商品销售情况分布后Q7：如何描述店铺经营状况？
  • 49Kaggle 数据分析项目入门实战--绝地求生游戏最终排名预测 Jachin111
    绝地求生介绍相信很多都玩过绝地求生这款游戏，其游戏规则主要是将100名玩家空手被扔到一个岛上，这些玩家必须探索、寻找、消灭其他玩家，直到只剩下一个玩家活着。绝地求生很受欢迎。这款游戏销量目前超过5000万份，是有史以来销量排名前五的游戏，每月有数百万活跃玩家。而我们本次实验的任务就是根据玩家在游戏中的种种表现来预测出其在最终的排名。导入数据并预览首先安装实验需要的statsmodels包。!pip
  • 戴尔笔记本win8系统改装win7系统 sophia天雪 win7戴尔改装系统win8
    戴尔win8 系统改装win7 系统详述 第一步：使用U盘制作虚拟光驱：         1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。         2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
  • BeanUtils.copyProperties使用笔记 bylijinnan java
    BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 两者最大的区别是： BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。 既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
  • MyEclipse中文乱码问题 0624chenhong MyEclipse
    一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。 在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。 在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。 Window-->Preferences-->General -
  • 发送邮件 不懂事的小屁孩 send email
    import org.apache.commons.mail.EmailAttachment; import org.apache.commons.mail.EmailException; import org.apache.commons.mail.HtmlEmail; import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
  • 动画合集 换个号韩国红果果 htmlcss
    动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程 1 transition  制作鼠标滑过图片时的放大效果 css .wrap{ width: 340px;height: 340px; position: absolute; top: 30%; left: 20%; overflow: hidden; bor
  • 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入 蓝儿唯美 sql注入
    NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。 信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
  • java笔记2 a-john java
    类的封装： 1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据） 2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。 3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。 4，封装的特性：       4.1设置
  • [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx” aijuans 学习Android遇到的错误
            最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。 昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。 我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
  • 自己写的一个繁体到简体的转换程序 asialee java转换繁体filter简体
              今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。          实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。          
  • android意图和意图监听器技术 百合不是茶 android显示意图隐式意图意图监听器
    Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递   显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。   隐式意图;不指明调用的名称,根据设
  • spring3中新增的@value注解 bijian1013 javaspring@Value
            在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下： 1.首先在applicationContext.xml中加入：  <beans xmlns="http://www.springframework.
  • Jboss启用CXF日志 sunjing logjbossCXF
    1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：     <system-properties>        <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
  • 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码 bit1129 centos
      编译必需的软件 Firebugs3.0.0 Maven3.2.3 Ant JDK1.7.0_67 protobuf-2.5.0 Hadoop 2.5.2源码包       Firebugs3.0.0   http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
  • struts2验证框架的使用和扩展 白糖_ 框架xmlbeanstruts正则表达式
    struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式： 1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述； 2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。 本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
  • 记录-感悟 braveCS 感悟
    再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。   2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了； 2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展； 3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶； 4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
  • 编程之美-数组中最长递增子序列 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class LongestAccendingSubSequence { /** * 编程之美 数组中最长递增子序列 * 书上的解法容易理解 * 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组， * 然后求排序后的数组与原数
  • 读书笔记5 chengxuyuancsdn 重复提交struts2的token验证
    1、重复提交 2、struts2的token验证 3、用response返回xml时的注意 1、重复提交 (1)应用场景 (1-1)点击提交按钮两次。 (1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。 (1-3)刷新页面 (1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。 (1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。 (2)解决方法 (2-1)禁掉提交按钮 (2-2)
  • [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性 comsci
         二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验   至今给我们大家留下很多迷团.....      关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了      在这里,我的意思是,现在
  • easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符 daizj oracleORA-12154
    用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下： C:\Users\Administrator>sqlplus username/[email protected]:1521/orcl SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012 Copyright (c) 198
  • 简单排序:归并排序 dieslrae 归并排序
    public void mergeSort(int[] array){ int temp = array.length/2; if(temp == 0){ return; } int[] a = new int[temp]; int
  • C语言中字符串的\0和空格 dcj3sjt126com c
       \0 为字符串结束符，比如说：                       abcd (空格)cdefg； 存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
  • 解决Composer国内速度慢的办法 dcj3sjt126com Composer
    用法： 有两种方式启用本镜像服务： 1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1” 2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2” 为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
  • 高效可伸缩的结果缓存 shuizhaosi888 高效可伸缩的结果缓存
    /** * 要执行的算法，返回结果v */ public interface Computable<A, V> { public V comput(final A arg); }   /** * 用于缓存数据 */ public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
  • 三点定位的算法 haoningabc c算法
    三点定位， 已知a,b,c三个顶点的x,y坐标 和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc 求z点的坐标 原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求 但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果， 所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1 运行 gcc -lm test.c test.c代码如下 #include "stdi
  • epoll使用详解 jimmee clinux服务端编程epoll
    epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
  • Hibernate对Enum的映射的基本使用方法 linzx0212 enumHibernate
      枚举   /** * 性别枚举 */ public enum Gender { MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2); private Gender(int i) { this.i = i; } private int i; public int getI
  • 第10章 高级事件（下） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 孙子兵法 roadrunners 孙子兵法
    始计第一 孙子曰： 兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。 故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五 曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑 、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法 者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校 之以计，而索其情，曰
  • MySQL双向复制 tomcat_oracle mysql
    本文包括: 主机配置 从机配置 建立主-从复制 建立双向复制   背景 按照以下简单的步骤: 参考一下： 在机器A配置主机(192.168.1.30) 在机器B配置从机(192.168.1.29) 我们可以使用下面的步骤来实现这一点   步骤1：机器A设置主机 在主机中打开配置文件 ,
  • zoj 3822 Domination(dp) 阿尔萨斯 Mina
    题目链接：zoj 3822 Domination 题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。 解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他