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)

  • 【Python】一文详细介绍 py格式 文件 高斯小哥 Python基础【高质量合集】python新手入门学习
    【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录一、py格式文件简介二、如何创建和编辑py格式文件三、如何运行py
  • 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
  • matlab按行读取txt文件数据集 地上悬河 matlab开发语言
    功能：使用Matlab按行读取txt文件，按照特定符号进行分割后加入数组中fid=fopen('coordinate.txt');%首先打开文本文件coordinate.txttemp=[]while~feof(fid)%while循环表示文件指针没到达末尾，则继续%每次读取一行,str是字符串格式str=fgetl(fid);%以','作为分割数据的字符,结果为cell数组s=regexp(st
  • C#中的PLINQ和LINQ的效率对比 搬砖的诗人Z C#c#linq开发语言
    PLINQ（ParallelLINQ）和LINQ（LanguageIntegratedQuery）都是.NET框架中的功能，用于对集合进行查询和操作。它们之间的主要区别在于并行处理能力。LINQ:LINQ是一种用于在.NET应用程序中进行数据查询和操作的语言集成功能。它提供了一种统一的方式来查询各种数据源，如集合、数组、XML、数据库等。LINQ是在单线程环境中执行查询操作的，因此对于大型数据集或
  • [数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别 FL1623863129 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数：lianghao图片数：435qingwei图片数：423yanzhong图片数：577zhongdu图片数：487重要说明
  • 检测usb口HotPlug-netlink cany1000 linux
    为了完成内核空间与用户空间通信，Linux提供了基于Socket的NetLink通信机制。SELinux，Linux系统的防火墙分为内核态的netfilter和用户态的iptables，netfilter与iptables的数据交换就是通过Netlink机制完成。下面看一个检测usb口的例子：s32InitUsbHotPlug(void){s32nSockFd=0;//套接字地址structsoc
  • Apache Kafka的伸缩性探究：实现高性能、弹性扩展的关键 i289292951 kafkakafka
    引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一，以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域，Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性，以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区（Partitioning）与水平扩展Kafk
  • 自动化测试 —— Pytest fixture及conftest详解 咖啡加剁椒③ 软件测试pytest功能测试软件测试自动化测试程序人生职场和发展
    前言fixture是在测试函数运行前后，由pytest执行的外壳函数。fixture中的代码可以定制，满足多变的测试需求，包括定义传入测试中的数据集、配置测试前系统的初始状态、为批量测试提供数据源等等。fixture是pytest的精髓所在，类似unittest中setup/teardown，但是比它们要强大、灵活很多，它的优势是可以跨文件共享。一、Pytestfixture1.pytestfix
  • python项目练习——7.网站访问日志分析器 F—— python项目练习python信息可视化数据分析数据挖掘开发语言学习
    项目功能分析：这个项目可以读取网站的访问日志文件，统计访问量、独立访客数、访问来源等信息，并以图表或表格的形式展示出来。这个项目涉及到文件操作、数据处理、数据可视化等方面的技术。示例代码：importrefromcollectionsimportCounterimportmatplotlib.pyplotaspltdefparse_log_file(log_file):#读取日志文件内容witho
  • 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘ 高斯小哥 BUG解决方案合集pythonpytorch新手入门学习debug
    【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文
  • 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
  • 【HBZ分享】ES的聚合函数汇总 hbz- elasticsearchjavalinux
    聚合分类指标聚合：对数据集求最大、最小、和、平均值等指标的聚合，称为指标聚合metric格式：GET/index/_search{"size":0,"aggs":{"aggregation_name":{"aggregation_type":{"aggregation_field":"field_name"//可选参数}}//可以添加更多的聚合}}#解析-index：要执行聚合查询的索引名称。-s
  • 山东省大数据局副局长禹金涛一行莅临聚合数据走访调研 聚合数据 API大数据人工智能API
    3月19日，山东省大数据局党组成员、副局长禹金涛莅临聚合数据展开考察调研。山东省大数据局数据应用管理与安全处处长杨峰，副处长都海明参加调研，苏州市大数据局副局长汤晶陪同。聚合数据董事长左磊等人接待来访。调研组一行参观了聚合数据展厅，了解了聚合数据的发展历程、数据产品、应用案例、奖项荣誉等情况。并就企业在数据处理和应用方面取得的成绩进行了深入交流。作为最早一批进入大数据行业的企业，聚合数据深耕行业十
  • Module containing this breakpoint has not yet loaded or the breakpoint address not be obtained gdut17 Linux环境编程
    Modulecontainingthisbreakpointhasnotyetloadedorthebreakpointaddressnotbeobtainedgcc/g++加上-g选项
  • 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估 一只特立独行猪 机器学习机器学习线性回归人工智能
    文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
  • 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（
  • 智慧公厕的先进技术应用 中期科技ZONTREE 智慧厕所智慧公厕智慧城市
    公共厕所一直以来都是城市管理中一个重要的工作，但设施老化、环境脏乱、服务质量低下等问题一直困扰着城市居民。然而，随着科技的进步和数字技术的应用，智慧公厕的建设正在改变这一现状。智慧公厕通过对所在辖区内所有公共厕所的全域感知、全网协同、全业务融合和全场景智慧的赋能，“千厕一云”的公共厕所云管理模式应运而生。智慧公厕的云端多屏管理，将各个公厕连接在一起，实现信息的共享和管理的集中化。通过大数据、云计算
  • 关于HDP的20道高级运维面试题 编织幻境的妖 运维
    1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP（HortonworksDataPlatform）的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具，如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述：Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用Java语言编写，用于存储和处理大规模数据集。它广义
  • Analysis of Negative Sampling Methods for Knowledge Graph Embedding 小蜗子 知识图谱负采样知识图谱embedding人工智能
    摘要负采样是一种用于加速知识图嵌入学习和最大化嵌入模型在链接预测和实体解析等支持任务中的有效性的方法。负采样对于提高准确性、减少偏差、提高效率和改善代表性至关重要。本文仔细研究了在基准数据集Fb15k上，张量分解和平移嵌入模型的两种基本负采样技术增加每正负采样数量的后果。对于均匀抽样和伯努利抽样，值得注意的是，基于每阳性负的数量增加而显示性能变化的模式。我们的目标是确定不同的负采样参数对张量分解模
  • c#IQueryable和IEnumberable的区别 彭小彭~ c#基础c#
    IQueryable和IEnumerable是C#中处理集合的两个重要接口，常用于LINQ查询。它们有一些关键区别，适用于不同的场景：1.执行查询的位置IEnumerable:当你对一个IEnumerable序列使用LINQ操作时，这些操作是在本地内存中执行的。如果IEnumerable表示数据库中的数据（例如，使用EntityFramework时），那么整个数据集首先会被加载到内存中，然后再应用
  • 【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
  • 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
  • 目标检测——摩托车头盔检测数据集 钓了猫的鱼儿 目标检测数据集目标检测摩托车头盔检测数据集
    一、简介首先，摩托车作为一种交通工具，具有高速、开放和稳定性差的特点，其事故发生率高，伤亡率排在机动车辆损伤的首位。因此，摩托车乘员头盔对于保护驾乘人员头部安全至关重要。在驾乘突发状况、人体受冲击时，头盔能够吸收碰撞能量，减轻伤害。研究摩托车头盔检测，能够确保头盔的质量和安全性能，从而更有效地保护驾乘人员的生命安全。其次，随着科技的发展，人们对于交通安全和生命安全的重视程度日益提高。摩托车头盔作为
  • 一文详解大数据时代与低代码开发应用 快乐非自愿 大数据低代码
    随着信息技术的飞速发展，我们迎来了一个崭新的时代——大数据时代。在这个时代，数据成为了一种新的资源，大数据技术的应用成为了推动社会进步的关键力量。而在大数据技术的浪潮中，低代码开发应用也逐渐崭露头角，以其高效、灵活的特点，成为大数据时代的重要支撑。大数据时代的来临随着科技的飞速发展和互联网的广泛普及，我们迎来了一个被称为“大数据时代”的全新时代。这个时代，数据无处不在，无时不刻不在增长，其规模之大
  • Spark面试整理-Spark是什么？ 不务正业的猿 面试Sparkspark大数据分布式
    ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，并于2010年开源。自那时起，Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点：速度：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
  • 请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施 盛溪的猫猫 感悟大数据英语加拿大
    目录请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋（LL旋转）单左旋（RR旋转）左右旋（LR旋转）右左旋（RL旋转）请介绍一下大数据主要是干什么的？大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
  • 低代码开发与数据可视化 工业甲酰苯胺 信息可视化低代码
    随着数字化转型的深入发展，软件开发在各行各业中的重要性日益凸显。近年来，低代码开发与数据可视化技术的兴起，为软件开发带来了革命性的变革。本文将深入探讨低代码开发与数据可视化的概念、优势以及应用场景，旨在帮助读者更好地理解这两项技术，并为其在实际工作中的应用提供参考。低代码开发简化软件开发流程低代码开发平台（Low-CodeDevelopmentPlatform,LCDP）是一种软件开发框架，允许开
  • GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析 AIzmjl GPT生态遥感大数据gptgee灾害预警水体湿地遥感
    随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来，GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
  • HDU1870 愚人节的礼物 m0_38056893 HDU题解HDU题解
    【题目】【分析】本题较为简单，设置一个计数器，当接收的字符为"("时候自增，为")"时自减，为B时候退出循环。AC的C++代码如下：#include#includeusingnamespacestd;intmain(){strings;intcount;while(getline(cin,s)){count=0;intlen=s.length();for(inti=0;i
  • 【划分数据集】stratifiedShuffleSplit分层抽样 芜湖xin python
    importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit#分出10%作为独立测试集ss=StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.1,random_state=42)data=pd.read_csv("F:\\PaperCode\\Mypaper_python_c
  • 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