本文对 Java 中多维数组进行了介绍,讲解了多维数组和定义语法、应用场景和优势,并给出了样例代码。
数组 是用于存储多个值的容器。它们允许您将相关数据组织在一起,并使用单个变量名访问它们。
如果你正在学习编程,那么数组是一个不可或缺的重要概念。数组是一种数据结构,用于存储一组相同类型的数据。在 Java 编程中,数组扮演着非常重要的角色,可以帮助你组织、访问和操作数据。在本篇博客中,我们将从零基础开始,深入探讨 Java 中的数组,让你从小白变成数组专家。
本讲继续讲解了Java的基础语法,数据结构数组,数组也是Java很多数据结构的一个重要部分之一,一般开发中其实很少使用数组,反而用相关集合类,比如List和ArrayList,这些性能以及对应的api调用比数组丰富,我们后续慢慢也会讲解和使用这些集合类。
上次介绍了message pack,一种非常有潜力的数据格式,市面上还有其他的格式比如json,xml,bson,甚至一些标记语言(html,markdown,yaml)和他们的字符编码utf-8。这些看似毫无关联的标记语言,文件格式和字符编码其实都属于一个大类:序列化格式。
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
关于 Database(数据库)这个概念,我们过去讲得不多。现代的知识库能够为我们构造一个非常精巧、强大的业务系统,但大家对多维表格了解比较有限,看着复杂的专业术语和难度较高的操作逻辑,不约而同认为多维表格高级且强大。
新型数据库/多维表格的鼻祖是 Airtable. 目前, Airtable 早期以表格为主,国内模仿者包括 Seatable、飞书多维表格等。
python科学计算包的基础是numpy, 里面的array类型经常遇到. 一开始可能把这个array和python内建的列表(list)混淆, 这里简单总结一下列表(list), 多维数组(np.ndarray)和矩阵(np.matrix)的区别. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用pyth
飞书文档汇集了文档、表格、思维笔记等在线创作工具,同时为文件提供安全、强大的云端存储和内容管理能力,文档所有者可以根据需要灵活设置浏览、编辑、评论、分享等权限,让协作有序又高效。
在腾讯文档智能表、金山轻维表、维格表需要去【更新表格数据】的时候,经常会需要输入记录id(英文record id),很多用户也会有疑问,什么是记录id,如何获取记录id等。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
近期漫游指南团队体验到了飞书多维表格的My AI功能,立刻与各位读者来看看这位AI助手有多强~(下方有视频演示)
飞书多维表格官网显示,基于草料二维码“一物一码标签制作API”开发的“草料二维码”插件,已经在飞书多维表格开启公测。
一款现代文档应用,相当于无 Database 功能的本地原生 Notion 文档。
Wyn Enterprise 将 BI 和报表融为一体,创新性的在线报表设计功能,提供类似微软 Office 产品的使用体验,功能丰富却极易上手。对软件公司而言,无需修改源码,即可完成客户定制化的报表需求;对企业 IT 部门而言,让业务部门自主设计报表的畅想变成了可能。
在Excel中,使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果,如下图所示。
一套完整的BI报表应该至少具备以下四个条件: 条件一:能够批量处理有一定规模的数据; 条件二:能够保证数据的时效性及准确性; 条件三:能够将实际业务中所涉及的所有相关数据整合到一起,搭建统一的多维数据
笔记软件怎么选择?这恐怕是很多效率人士一直纠结的问题。尤其是这几年来,在 Notion 和 Roam 的引领下,笔记软件赛道出现了不少令人惊艳的产品。比如,Notion Like 软件 FlowUs, Roam Like 软件 Remnote、Obsidian.
因为我是处于IT行业的,所以身边有很多经常做报表分析的人,每当老板一有问题,他们就会马上打开Excel,花上好几个小时拉一张表格,汇汇总、取取平均数,偶尔还会加点不同颜色,做做动态图表,美其名曰“报表分析”。
在印象笔记 Verse 之前,已有有 Notion 以及相关的 FlowUs、飞书等工具了。未来各家产品比拼的将是细节。Verse 虽然起步比较晚,但是背靠印象笔记生态,也有一定的优势。
如果你只使用 table(x),而没有指定具体的列,R语言将会默认对数据框中的每一列进行频数统计,并生成一个多维的表格。这个表格将列出每一列的唯一值,并给出每个唯一值对应的频数。
本文对 Java 中的数组进行了介绍,讲解了数组的概念和基本语法,并给出了样例代码。
生产力工具 FlowUs 深度评测 FlowUs 息流笔记 介绍 一款具有特色的、 Notion 类的 All in One 生产力工具。 核心功能 块编辑器——支持页面、待办列表、代码块等在内的多种 Block. 与此同时,也支持同步块,方便 Block 内容的知识复用 。此外,支持页面动态和评论功能。 简单表格:支持简单表格,满足用户对于表格的轻量化需求。 Database, 即多维表,支持包括表格、看板、画廊、目录、时间轴、日历、收集表等在内的七种视图。 多维表功能:支持分组、筛选、排序等基本功能。
如今,在编辑器领域,Markdown 大行其道。那么,如何使用 Markdown 语法呢?又如何选择合适的 Markdown 编辑器呢?
低代码已经成为今年来火热的软件赛道。在国外,低代码平台包括 Mendix、OutSystems 等明星产品。而在国外,也出现了不少低代码和无代码的平台。
从 20 年以来,Notion 和 Roam Research 成为笔记软件赛道的现象级应用。如今,Notion 已经快速成长为百亿美金的独角兽。而 Roam 已经获得不少融资,并且获得了很多重度笔记用户的疯狂支持。随后,市场上出现了一些这两款笔记软件的追随者和竞争者。比如,在国内,FlowUs 对标 Notion,新增了文件夹页面、原生开发等特性,Logseq 则对标 Roam Research, 提供了 离线、加密、主题市场、插件市场等功能。
介绍:提供 20+ 插件 1000+ 功能用于扩展各平台 OneNote (Windows, MAC, Android)。其中包括批量处理器、提醒工具、思维导图、搜索工具栏强化、表格强化等插件。
OLAP(OnLine Analytical Processing),即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析,并提供复杂计算,趋势分析和复杂数据建模的能力。它主要用于支持企业决策管理分析,是许多商务智能(BI)应用程序背后的技术。OLAP使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析,从而获取他们所需知识,以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多维信息”的能力。
本文为CDA金牌讲师李奇原创,转载请在本平台申请授权 随着大数据时代的到来,企业管理者对数据价值的重视度越来越高,他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富,并以此为依据,帮助自己做出正确的战略决策。在此种大环境下,缺乏洞察力的传统业务报表已经开始无法满足复杂市场环境中的企业决策需求,在很多企业中,“能否基于业务分析提供更具商业洞察力的数据信息”正在逐步取代“能否准确、及时地提供业务报表”成为考核业务人员能力的重要参考指标。为了能够提供更具洞察力的信息,需要业务人员强化以下两类能力: 强化所从事业务工作中
但可能不确定高一级的能力要求究竟怎样,不同Title,如“工程师”“高级工程师”和“资深工程师”等。但这样 Title 对我们理解不同级别的能力要求,完全无用。“高级工程师”到底“高级”在哪?
选择笔记软件需要根据用户自己的需求。然而,现实情况是,用户的需求是复杂多变的。与此同时,也不存在满足用户几乎所有需求的完美笔记软件。因此,没有必要非此即彼。如果你需求比较简单,那么选择一款笔记软件。如果你拥有复杂的使用需求,那么比较好的解决思路不是在一款工具内过度追求 All in One, 试图挖掘和熟悉一个笔记产品的所有功能,以及在某个笔记产品内部实现所有功能。
本专栏是自己学Java的旅途,纯手敲的代码,自己跟着黑马课程学习的,并加入一些自己的理解,对代码和笔记 进行适当修改。希望能对大家能有所帮助,同时也是请大家对我进行监督,对我写的代码进行建议,互相学习。
一款本地优先的个人知识管理系统,融合块、大纲和双向链接,方便构建你永恒的数字花园。
目前,在知乎、哔哩哔哩等平台已经有大量的相关使用教程。对此,我并不想再多此一举,进行技术讲解。具体而言,我想根据我的使用经验,反思 Notion 类软件的使用误区和使用建议。
项目简介:积木报表,免费的企业级WEB报表工具。专注于“专业、 易用 、优质”的报表设计器和大屏设计器。支持打印设计、数据报表、图形报表、大屏设计器。
1. 多维数据库简介 多维数据库(Multi Dimesional Database,MDD)可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵,人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维,与关系数据库相比,它的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的,所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性: 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ,查询语句(SQL) 不好编程; 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性: 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型,不能有效地处理在大多数事务处理应用中,典型存在的多维数据。其不可避免的结果是,在复杂方式下,相互作用表的数量激增,而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多,还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费,并且会导致系统的响应性能不断下降。而且,在现实数据中,有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成,而设计的关系型数据库管理系统,并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品,在对GUI和Web的事务处理过程中,没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资,但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型,可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据,但其结果往往是建立和使用大量的数据表格,仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时,又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表,再利用索引等技术进行表的连接后,才能找到全部所需的数据,而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法,对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说,已经无能为力。此外,高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略,如复合索引和并发锁定技术,在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维(Dimension):是人们观察数据的特定角度,是考虑问题时的一类属性,属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。 维的层次(Level):人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维:日期、月份、季度、年)。 维的成员(Member):维的一个取值,是数据项在某维中位置的描述。(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)。 度量(Measure):多维数组的取值。(2000年1月,上海,笔记本电脑,0000)。 OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、切片(Slice)和切块(Dice)、以及旋转(Pivot)等。 钻取:是改变维的层次,变换分析的粒度。它包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而Drill-down则相反,它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块:是在一部分维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个或以上,则是切块。 旋转:是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术,将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性,对于开发高性能的交换处理应用程序来说,后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中,采用了更现代化的多维模型,作为数据库引擎。并且,这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构,是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的,是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时,如果用关系数据库,就需要建立许多表,一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸,另一张表用来建立服装和供应商之间的映射,并表示它是否已被卖出,此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意,所有这些表都需要修改,很快这些关系数据库就会变得笨重而
作为一款 Markdown 编辑器,Bear 大致是称职的。然而,可以做得更好一些吗?比如,实现所见即所得。Bear 貌似在做这个功能,正在内测名为 Panda 的产品。此外,期望能增加双向链接等功能。
随着 Notion 在笔记软件赛道的快速崛起,获得了很多用户的喜欢。然而,Notion 也存在部分缺点。对于中国大陆用户而言,使用 Notion 需要特殊网络。否则,有时候会登录很慢,或者分享/协作存在障碍。
作者 CDA 数据分析师 一套完整的 BI 报表应该至少具备以下四个条件: 条件一:能够批量处理有一定规模的数据; 条件二:能够保证数据的时效性及准确性; 条件三:能够将实际业务中所涉及的所有相关数
由于汇率的原因,RemNote 的价格相对而言比较贵一些。当然,如果你愿意,可以向官方申请教育优惠。此外,RemNote 也存在永久版本。
在我的视野范围内,常见开源笔记软件包括Boostnote、GitNote、Joplin. 其中,前两者都是面向开发人员,全平台、支持中文、支持浏览器插件和扩展。而 Joplin 则面向一般用户。下面主要介绍 Joplin.
目前,由于数据同步不稳定以及其他原因,Roam Edit 正在重构期。这个可能是最主要的缺点。从去年下半年到今年,目前重构已有多半年。在漫长的重构期间,有些免费用户离开了,有些付费用户也转移到了 Obsidian 或者 Logseq 等双链笔记。
Notion 是什么?这是一款主张 All in One、基于各种 Block 组合的块编辑器。此外,Notion 借鉴了 Airtable 的 Database 功能,提出 Open as Page, 进化成了基于各种 Page 页面为基础的、独具特色 Database.
TAPD全称为腾讯敏捷产品研发平台,凝聚了腾讯内部各个产品体系多年敏捷开发的实践精髓。TAPD的【自动化助手】模块通过【触发条件】+【执行条件】的规则设定,可以轻松实现自定义子需求、父需求、缺陷管理之间的流转和自动化。
(7)别只复制代码,要理解其中的命令、函数的意思。函数或者命令不会用时,除了百度/谷歌搜索以外,用这个命令查看帮助:?read.table,调出对应的帮助文档,翻到example部分研究一下。
目前,大多数双链笔记的协作功能相对于专门的在线协作文档工具还是差一些。因此,我一般采用 双链笔记 + 在线协作文档工具 的使用组合策略。
尽管 Workflowy 后面的不少大纲编辑器。比如,Dynalist 允许将任何节点切换为待办列表、支持 LaTeX 、支持文章模式等新的特性。Workflowy 还是以其纯粹轻便、简约不简单等功能吸引了不少用户。Workflowy 的界面设计十分优雅,编辑器流畅,新增加的看板模式极大提高了组织信息的能力。
国内外各种形形色色的编辑器有上百种。即便是针对程序员需求开发的编辑器也有不少,比如,Atom、EMACS、Vim 、Notepad++、Sublime Text、Brackets、Vim、Visual Studio Code、Eclipse、PSPAD、GEANY、JEDIT、NETBEANS、Nvu、NoteTab、Gedit……
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