列表在任何一门开发语言中都占有非常重要的地位，在.Net中有GridView,在extjs中有GridPanel。。。,而在java Swing中，它的名字叫JTable。这两天在研究JTable的使用，也有一些收获，所以在这里跟大家分享交流一下，下面的内容将包括：1）JTable的基本用法；2）怎样为JTable添加行点击响应事件，双击后打开窗口；3）怎样为JTable的行添加标识，如行id等；4）怎样在JTable中动态添加新行；
为了帮助设计和实现批量处理系统，基本的批量应用是通过块和模式来构建的，同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
20160616更新 参考： http://www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1. SQLite PRAGMA：可以用在 SQLite 环境内控制各种环境变量和状态标志。 一个 PRAGMA 值可以被读取，也可以根据需求进行设置。 （1）读取语法：只需要提供该 pragma 的名字 PRAGMA pragma_name; （2）设置语法： PRAGMA pragma_name = value; （3）举几个例子：pragma.txt 详情请参考：ht
在性能测试中为了真实模拟用户请求，往往我们需要让提交的表单内容每次都发生变化，这个过程叫做参数化。JMeter配置元件与前置处理器都能帮助我们进行参数化，但是都有局限性，为了帮助我们能够更好地进行参数化，JMeter提供了一组函数来帮助我们参数化生成需要的数据，这些函数可以函数助手面板来进行编辑。当然函数助手的功能不仅仅是做参数化，还能帮助我们运算、字符编码格式转换、获取运行时参数等功能。下面宏哥介绍和分享一下函数助手中的函数。
最近真的是跟电子表格干上了。 还有原来金士顿的终身质保不是噱头，原来真的可以。最近干坏了一条1600内存，大概5年以前的。本来打算咸鱼淘一个，价格出奇的不合适，当地又没有总代,所以通过400客服给了一个河南总代的电话，寄过去代保就可以了。大概历时一个月左右顺丰包邮寄回。撒花赞一下
Stephen Wolfram在他的博客中宣布了Mathematica 12.1版本的正式发行，提到了Dataset相关的更新，以便我们更便捷地研究、理解和演示你的数据。下面是如何使用更新后的Dataset，以及你可以如何利用这个函数更深入地了解你的数据的方法。
ML.NET一种跨平台的开源机器学习框架。ML.NET将让广大.NET开发人员可以开发自己的模型，并且将自定义的机器学习融入到其应用程序中，无需之前拥有开发或调整机器学习模型方面的专业知识。能够支持诸多机器学习任务，比如说分类（比如文本分类和情绪分析）以及回归（比如趋势预测和价格预测）,使用模型用于预测，还包括该框架的核心组件，比如学习算法、转换和核心的机器学习数据结构。
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。
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dataset 组件用于单独的数据集声明，从而数据可以单独管理，被多个组件复用，并且可以基于数据指定数据到视觉的映射。
调用此方法时，它将尝试创建Sample.Employee表（以及相应的Sample.Employee类）。如果成功，则将SQLCODE变量设置为0。如果失败，则SQLCODE包含指示错误原因的SQL错误代码。
1减少RPC调用的方法 1.1.问题提出 HBase中rowkey是索引，任何对全表的扫描或是统计都需要用到scan接口，一般都是通过next()方法获取数据。而每一个next()调用都会为每行数据生成一个单独的RPC请求，这样会产生大量的RPC请求，性能不会很好。 1.2.解决思路 如果执行一次RPC请求就可以获取多行数据，那肯定会大大提高系统的性能。这一块主要分为面向行级的缓存以及面向列级的缓存： 1）面向行级的缓存 我们可以通过使用扫描缓存方法来实现，不过这个缓存默认是关闭的，要用得打开。在表的层
因为b+树它的数据全部存在叶子结点上，并且叶子结点都通过链表进行关联，适合通过索引查询多条记录，如果限制查询一条数据，则可以使用哈希索引
在 VFP 9 中，数据分组有三个增强。 第一个增强，是当报表中有多个自左向右而不是自顶向下打印的字段时，VFP 把组标头放在哪里。图12展示了在以前版本中，报表引擎把组标头放在细节带区的行里；它（指组标头）占据了第一列，而细节带区的内容只好从第二列开始。第一列被保留给组标头带区，即使你把这个带区的高度设置为0也一样，而且这么做的话，第一列就会是空白的。另外，它的高度还是固定的——等于细节带区的高度——所以如果组标头带区的高度高于细节带区的高度，那么组标头对象还可能会掩盖住细节带区的第二行中的对象们。
Java Database Connectivity简称JDBC，属于Java核心API的一部分，是Java语言中用来规范客户端程序如何来访问数据库的应用程序接口。支持ANSI SQL-92标准，通过调用这些类和接口提供的成员方法，我们可以方便地连接各种不同的数据库，进而使用标准的SQL命令对数据库进行查询、插入、删除、更新等操作。
Microsoft Office现在已经是我们每天必须使用的软件之一，而Python可用于编写Office脚本（也称为自动化），使用户更容易使用。这可能不像录制宏那么容易，但也不是很复杂。在本文中，将介绍如何使用PyWin32模块访问一些Office程序，并使用Python操作它们。
虽然在现代 Web 上不是特别有用，但 GIF（Graphics Interchange Format）为我们对图像编码核心概念的介绍提供了基础。
关键码 1) 超键：在关系中能唯一标识元组的属性或属性集称为关键模式的超键。 2) 候选键：不含有多余属性的超键称为候选键。也就是在候选键中在删除属性就不是键了。 3) 主键：用户选作元组标识的候选键称为主键。一般不加说明，键就是指主键。 4) 外键：如果模式R中属性K是其他模式的主键，那么K在模式R中称为外键。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。
在偶尔刷别人VBA公众号文章时，刷到两列交换数据的文章，然后想想自己日常工作中，好像也有那么一些时候会用到，就顺手也做到Excel催化剂上来，当做完后，要开始写文章时，发现还真没想到有什么场景特别对此功能刚需，既然已开发了，那也写个文章留个记号，让有需要的人可以找到吧。
在应用WHERE、GROUP by和HAVING子句之后，窗口函数对SELECT查询选择的行进行操作。
在企业领域,有很多应用和系统需要在生产环境中使用批处理来执行大量的业务操作.批处理业务需要自动地对海量数据信息进行各种复杂的业务逻辑处理,同时具备极高的效率,不需要人工干预.执行这种操作通常根据时间事件(如月末统计,通知或信件),或者定期处理那些业务规则超级复杂,数据量非常庞大的业务,(如保险赔款确定,利率调整),也可能是从内部/外部系统抓取到的各种数据,通常需要格式化、数据校验、并通过事务的方式处理到自己的数据库中.企业中每天通过批处理执行的事务多达数十亿.
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
最近在学习Hadoop中的HBase，通过本次实验，可以理解比较过滤器，能够掌握并运用。主要包含行比较过滤器和列族比较过滤器实验。在进行实验之前需要导入HBase项目包，然后在这个项目下面创建pack
在系统性能问题中，数据库往往是性能的瓶颈关键因素。那么如何去检测mysql的性能问题，如何构建高性能的mysql，如何编写出高性能的sql语句？为此，整理一些建议。
hello，小伙伴们下午好。俗话说的好，一时拖更一时爽，一直拖更一直爽。但是今天决定更一下啦。高能预警，为了还债，特地写了篇长文。
对大数据领域有一定了解的小伙伴对HBase应该不会陌生，HBase是Apache基金会开源的一个分布式非关系型数据库，属于Hadoop的组件。它使用Java编写，需运行于HDFS文件系统之上。HBase与Hadoop中的其他组件一样，可以运行在廉价硬件上，并可提供数10亿行 X 数百万列的大数据存储、管理能力，以及随机访问和实时读/写能力。HBase的设计模型参考了Google的Bigtable，可以说是Bigtable的开源实现版本。
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Calculate是目前DAX语言中最重要、最有用同时也是最复杂的函数，值得单独成章进行介绍。涉及Calculate函数的内容很多，这里介绍的是行上下文转换。
Datatables有一个强大的api，用来处理表格上的数据，你可以添加数据到已经存在的表格，或者对已经存在的数据进行操作。 API旨在能够很好地操作表格中的数据。
工欲善其事，必先利其器。最近在写代码的时候越发觉得不是代码有多难，而是当代码出了问题该如何调试，如何追溯本源，这才是最难的。
使用表格模拟，可以在电子表格一行的多个单元格中创建整个模型，其中一些单元格包括随机数。
最近在梳理大数据模式下的数据仓库数据模型，花了点时间，系统的回顾一下传统数据仓库数据模型设计的理论，作为笔记分享给大家，很多资料来自互联网和读过的数据仓库理论和实践相关的熟悉，无剽窃之心，共勉吧。
仿佛人生总有一种魔咒，自己做的这场笔试题永远是最难的。不过今天的笔试题，真的难。来看题目。
说起MySQL优化的话，想必大部分人都不陌生了。在我们的记忆储备里也早已记住了这些关键词：避免使用SELECT*、避免使用NULL值的判断、根据需求适当的建立索引、优化MySQL参数......但是你对于这些优化技巧是否真正的掌握了及其相应的工作原理是否吃透了呢？在我们的实际开发过程中你能充分应用到吗？我觉得还有待考察。所以，本文将详细介绍MySQL优化技巧以及其相应的技术原理，希望大家看完以后，能更清楚直接的了解这些优化方案，并应用到我们的工作岗位中。
要在 Excel 中编写规则，您只需在表中编写规则，并使用 Oracle Policy Modeling 样式标识单元格中的信息类型，
CDC（Change-Data-Capture）正被广泛应用于数据缓存、更新查询索引、创建派生视图、异构数据同步等场景，Debezium (https://debezium.io/) 作为 CDC 的代表项目之一，它收集数据库中的事务日志（变化事件）并以统一的事件流格式输出（支持「Kafka Connect」及「内嵌到程序中」两种应用形式）。
方法一：先删除用 DELETE FROM pet; 去修改txt中内容，再LOAD DATA LOCAL INFILE 'D:/test/pet.txt' INTO TABLE pet;
QTableWidget是Qt程序中常用的显示数据表格的控件，类似于c#中的DataGrid。QTableWidget是QTableView的子类，它使用标准的数据模型，并且其单元数据是通过QTableWidgetItem对象来实现的，使用QTableWidget时就需要QTableWidgetItem。用来表示表格中的一个单元格，整个表格就是用各个单元格构建起来的
Range单元格对象的常用属性，本节主要介绍单元格对象的End属性和Count属性。
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你是否真的理解这些优化技巧？是否理解它背后的工作原理？在实际场景下性能真有提升吗？我想未必。
PDOStatement::fetchColumn — 从结果集中的下一行返回单独的一列。(PHP 5 = 5.1.0, PECL pdo = 0.9.0)
给定一个 n 行 m 列的地牢，其中 '.' 表示可以通行的位置，'X' 表示不可通行的障碍，牛牛从 (x0 , y0 ) 位置出发，遍历这个地牢，和一般的游戏所不同的是，他每一步只能按照一些指定的步长遍历地牢，要求每一步都不可以超过地牢的边界，也不能到达障碍上。地牢的出口可能在任意某个可以通行的位置上。牛牛想知道最坏情况下，他需要多少步才可以离开这个地牢。
HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的特性 Table HBase以表（Table）的方式组织数据，数据存储在表中。 Row/Column 行（Row）
任务型对话系统可以用来帮助用户完成订购机票、餐厅预订等业务，越来越受到研究者的关注。近几年，由于序列到序列(sequence-to-sequence)模型和记忆网络(memory-network)的强大建模能力，一些工作直接将任务型对话建模为端到端任务型对话任务。如图一所示，输入输出定义如下：
HBase中的一行由一个行键和一个或多个列组成，列的值与这些列相关联。存储行时，按行键按字母顺序排列。因此，行键的设计非常重要。目标是以这样一种方式存储数据，即相关的行彼此接近。常见的行键模式是网站域。如果您的行键是域，您可能应该反向存储它们(org.apache.www, org.apache.mail, org.apache.jira)。这样，所有Apache域都在表中彼此接近，而不是基于子域的第一个字母展开。
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