中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司(简称:北京院)始建于1953年,是大型综合性勘测设计研究单位,现为中国电力建设集团有限公司(世界500强企业)的全资子企业。
前段时间参与了2020年度耕地资源质量分类年度更新与监测项目的建库工作,当时在进行数据库生成汇总统计表时是逐个表逐项手动统计的,耗费了很多时间,不细心还容易统计错误。想到还要做2021年度的更新,为了提高数据库汇总表统计的效率和准确度,就基于FME编写了这个模型工具,感觉还有点用处,顺手就分享出来了。
ClickHouse是一种高性能、分布式的列式数据库管理系统,被广泛应用于大数据领域。在使用ClickHouse进行数据存储和处理时,了解其数据类型和函数大小写敏感性是非常重要的。本文将深入探讨ClickHouse的数据类型以及函数在不同情况下的大小写敏感性。
世界上最深入人心的数据分析工具,是Excel,在日本的程序员考试中,程序语言部分,是可以选择Excel表格工具作为考试选项的。可见其重要性。
最近工作真是超级忙,已经断更1个多月的样子了,上次我们已经写到了利用爬虫批量点赞。
文档链接:https://www.yuque.com/easyexcel/doc/write
我们从三个各方面,前端上报,数据收集和入库,数据展示来介绍了如何打造一个测速系统。
JDNoSQL平台是一个分布式面向列的KeyValue毫秒级存储服务,存储结构化数据和非机构化数据,支持随机读写与更新,灵活的动态列机制,架构上支持水平扩容,提供高并发、低延迟、高可用、强一致数据库服务,可满足各种业务场景。完善的平台支持,支持业务自助化建表,查看监控,在线DDL等。
通用电气(GE)、IBM、英特尔等公司主推的“工业互联网”正在经历“产品-数据分析平台-应用-生态”的演进。这主要得益于 Predix 数据分析平台对工业互联网应用的整合能力。Predix 就像工业数据领域的 iOS 或者安卓系统一样,能够让工程师自己建立模型和应用,打通前方数以万计的传感器和后方每天增加超过 5000 万条的数据库。
数据库,表操作 1 create database 数据库名称; (创建一个数据库) 2 dorp database 数据库名称; (删除一个数据库) 3 show tables from 数据库名称 like 表达式; (显示一个数据库所有的表格) 4 create table 表1 select * from 表2 where 表达式;(从表2中获取数据并利用数据创建一个表格) 5 drop table 表1; (删除表格)
仓储管理系统(WMS)是一个实时的计算机软件系统,它能够按照运作的业务规则和运算法则,对信息、资源、行为、存货和分销运作进行更完美地管理,使其最大化满足有效产出和精确性的要求。从财务软件、进销存软件CIMS,从MRP、MRPII到ERP,代表了中国企业从粗放型管理走向集约管理的要求,竞争的激烈和对成本的要求使得管理对象表现为:整和上游、企业本身、下游一体化供应链的信息和资源。而仓库,尤其是制造业中的仓库,作为链上的节点,不同链节上的库存观不同,在物流供应链的管理中,不再把库存作为维持生产和销售的措施,而将其
摘要总结:本文介绍了HT开源的基于Vue3.2、Vite和TypeScript实现的组件库,具有先进的组件设计和强大的代码生成能力。同时,通过示例代码展示了如何在实际项目中使用这些组件,为开发者提供了便利。
在数据处理和报告生成的领域中,Excel 文件一直是广泛使用的标准格式。为了让 Python 开发者能够轻松创建和修改 Excel 文件,XlsxWriter 库应运而生。XlsxWriter 是一个功能强大的 Python 模块,专门用于生成 Microsoft Excel 2007及以上版本(.xlsx 格式)的电子表格文件。本文将对XlsxWriter进行概述,探讨其主要特点、用法和一些实际应用,并实现绘制各类图例(条形图,柱状图,饼状图)等。
主要的目标是测试MQ队列的性能表现,以确定其在各种不同的网络和硬件环境下的性能表现,以及其在负载增加时的响应速度和稳定性。
今天小编在做线性回归的时候,突然想 R 能不能把结果以表格的形式输出呢?这样就不需要自己复制粘贴画表格啦。小编搜了一下果然有相关的 R 包—— stargazer ,现将自己关于该包的一些学习笔记分享给大家。
树形结构是一种非常常见的数据结构,它由一组以层次关系排列的节点组成。树的结构类似于自然界中的一棵树,树根对应顶层节点,而子节点则分支延伸出来。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库,它被广泛用于快速分析数据,以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”(面板数据,一个计量经济学名词)两个单词拼成的。简单地说,你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
目前市面上比较流行的操作Excel 文件工具大致有两个,一个是Apache POI、另一个是阿里的Easy Excel,但是POI比较消耗内存,Easy Excel对POI进行了一些优化处理,所以Easy Excel使用更为简单方便,此文将带你学习掌握这两款开发利器!
经常跟数据打交道的人,应该都体会过做数据报告、汇报PPT、数据报表的痛苦,痛苦的来源大部分都来自于领导和老板,不管是大公司还是小公司,几乎所有的数据和工作都要体现在ppt报告里。
相对与转换率对渠道的分析,可能很多HR没有做的很精细,只停留在比较宽泛的渠道数据分析里,今天我们来讲讲如何对招聘渠道做数据分析。
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode。
众所周知,API就是接口、通道,负责一个程序和其他软件的沟通,本质是预先定义的函数。
API地址:https://examples.bootstrap-table.com/#options/server-side-pagination.html tableExport源码下载地址:https://github.com/hhurz/tableExport.jquery.plugin bootstrap-table下载地址:https://github.com/wenzhixin/bootstrap-table
本期收录正则表达式场景包括HTML解析和CSV解析,主要是匹配()中的内容,当然例子比较简单,复杂的类似css、class等解析建议还是通过专业的html解析包来解决。
data_type(length) 规定目标数据类型(带有可选的长度)。data_to_be_converted 含有需要转换的值。style 规定日期/时间的输出格式。
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本期责编:Sophie 普通人需要用到的Excel的功能不到其全部功能的10%。也就是说,对于绝大部分的用户来说,只要掌握了几个必须懂的Excel表格的基本操作,就能很好地使用Excel表格。 由于还
之前学到的筛选操作都是基于整个表去进行的,那如果想要依据某列中的不同类别(比如说不同品牌/不同性别等等)进行分类统计时,就要用到数据分组,在SQL中数据分组是使用GROUP BY子句建立的。
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线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化。
关于flask的事情遇到一些麻烦,暂时先搁置几天;最近工作总是在处理数据,出于偷懒的因素,最反感重复性的工作,因此当几十个上百个表哥表姐摆在面前的时候,也不太想麻烦别人,总想着用批处理的方式来解决,这不就遇到了一些问题嘛。
日常应用运维工作中,Dev或者db本身都需要统计表的行数,以此作为应用或者维护的一个信息参考。也许很多人会忽略select count(*) from table_name类似的sql对数据库性能的影响,可当你在慢日志平台看到执行了数千次,每次执行4秒左右的查询,你还会无动于衷吗?作为一个有担当敢于挑战的dba,你们应该勇于说no,我觉得类似的需求不可避免但不应该是影响数据库性能的因素,如果连这个都摆不平公司还能指望你干什么。经过几番深思总结,我根据查询的需求,分为模糊查询和精确查询,可以通过下面的三种方式来择优选择。下面测试是线上一个日志表,表大小在6个G左右。
这个数据指标主要是针对在招聘的整个过程中,对招聘所有阶段的各项通过率,转换率的数据的记录和汇总分析,需要有比较完善的标准的数据统计表格,同时针对不同的岗位进行各阶段的数据透视和汇总,通过对各阶段的数据对比和历史数据的对比,来分析出哪个阶段的数据异常,从而提升该阶段的数据转换率。
POI-Excel读 03版本 @Test public void testRead03() throws Exception { // 获取文件流 FileInputStream inputStream = new FileInputStream(PATH + "xxx统计表03.xls"); // 1、创建一个工作簿。 使用excel能操作的这边他都可以操作! Workbook workbook = new HSSFWorkbook(inputStream);
原题 | 10 Python Pandas tricks that make your work more efficient
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程,但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧,我相信这些会对你有所帮助。
REDUCE语句只能计算一个数值,类型是紧跟着REDUCE的类型,可以用基本数据类型和数据元素定义,INIT后面接变量,初始化数据,for接循环数据,可以循环表,也可以累计循环,循环表就如同正常了loop循环一样,循环每一行存储到工作区,然后做计算,累计循环用for做控制数据,then做每循环一次做的修改,until作为跳出循环的条件,next作为没循环一次需要做的计算。
在上一篇 《事件记录 | performance_schema全方位介绍"》中,我们详细介绍了performance_schema的事件记录表,恭喜大家在学习performance_schema的路上度过了两个最困难的时期。现在,相信大家已经比较清楚什么是事件了,但有时候我们不需要知道每时每刻产生的每一条事件记录信息, 例如:我们希望了解数据库运行以来一段时间的事件统计数据,这个时候就需要查看事件统计表了。今天将带领大家一起踏上系列第四篇的征程(全系共7个篇章),在这一期里,我们将为大家全面讲解performance_schema中事件统计表。统计事件表分为5个类别,分别为等待事件、阶段事件、语句事件、事务事件、内存事件。下面,请跟随我们一起开始performance_schema系统的学习之旅吧。
在葡萄城ActiveReports报表中可以设置单级分组、嵌套分组,同时,还可以使用表格、列表以及矩阵等数据区域控件对数据源进行分组操作。分组报表在商业报表系统中应用不胜枚举,客户信息归类统计表、商品分类统计表、销售记录年度、阅读统计等等。本文将介绍如何在葡萄城ActiveReports报表中实现分组报表。 1、创建报表文件 在应用程序中添加一个 ActiveReports 报表文件,使用的项目模板类型为 ActiveReports 页面报表。添加完成之后从 VS 报表菜单中选择报表属性菜单项,并在外观选项
SELECT * FROM product ORDER BY price DESC;
日常办公、业务开展时,都会有很多数据需求。例如,很多公司会让下属企业或部门进行数据的填报,由于很多部门对数据的展现形式要求不一样,需要重复填写,还涉及到数据汇总与审核确认的问题。
我在进行数据处理的时候除了清洗筛选处理外还会涉及到统计计算处理,这里我们就来介绍一些常见的统计计算函数吧。
六月,XMeter 发布了企业版 3.2.3 版本。这个版本仍保留了非 Kubernetes 的测试机部署方式,即在多台物理机或虚机上预安装 XMeter 的测试代理 DCM,以构建可水平扩展的测试机集群。近期暂无计划使用 Kubernetes 容器集群的企业,可以继续延用 3.2 系列的 XMeter,以获取最新的产品优化和问题修复。
今天我要和大家分享一个十分实用的技能——使用Python和Pandas处理网页表格数据。
在R语言中绘制表格的包我们介绍了非常多,除了专门绘制基线资料表的compareGroups/tableone/table1,还介绍了绘制普通表格的gt,以及扩展包gtExtra。
下面的代码检查是否表已经存在于工作簿。注意,可以根据实际情况修改tblName变量来满足你的需要。
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