听闻Teradata退出中国,我想起了我经历过的一个数仓项目
昨天,Teradata撤出中国,我想起了我在20年前做的数据仓库项目。想当年Teradata是数据仓库的代名词啊,就如同现在搜索东西好多人说百度一下一样。可惜我没有用过Teradata。2002年,我基于SQLServer的数据仓库+商业智能做了一套所谓的决策支持系统。决策支持系统DSS,这样的名字
nvm下node安装;node环境变量配置
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怎么让 echarts 图表动起来?定时器解决它 —— 大屏展示案例(动态仪表盘、动态柱状图)
动态仪表盘、动态柱状图的实现,使用到了echarts动画属性、定时器setinterval()。
Vue的事件处理,点击事件
vue点击事件,事件处理:事件修饰符、按键修饰符、鼠标修饰符、v-bind修饰符、v-model修饰符
vue+springboot使用文件流实现文件下载
本次将使用vue和springboot通过文件流的方式教大家怎么去实现文件的下载
React 框架
React 框架学习
如何将web前端连接数据库
在服务器端使用一种数据库访问API(例如MySQL API, MongoDB驱动程序)来访问数据库,并编写服务器端代码来响应请求。在编写代码之前,请确保您已经充分了解您使用的技术和数据库,以及在服务器端和客户端之间如何传输数据。创建一个web前端页面,向服务器端发出请求,在响应中返回由服务器端从数据
Echarts legend属性使用
Echarts的legend属性是对图例组件的相关配置而legend就是Echarts图表中对图形的解释部分:其中legend自身常用的配置属性如下:orient设置图例的朝向属性值:vertical // 垂直显示或者horizontal // 水平显示legend: { orien
python练习6.16
题一:编写一个接受句子并计算字母和数字的程序。假设为程序提供了以下输入:Hello world!123然后,输出应该是:字母10数字3
调试:设置断点
程序编写程序:#include <stdio.h>int main(int argc, char** argv){ unsigned long long int n, sum; n = 1; sum = 0; while (n <= 100) {
什么是Spring Profiles以及如何使用
概述Profile是什么Profile翻译成中国话就是:简介,档案… 。例如王二狗和牛翠花两人各有一套自己的profile翠花的Profile:姓名:牛翠花性别:女爱好:逛街王二狗的Profile:姓名:王二狗性别:男爱好:编程对应到Spring中也是一样的。在实际开发中会同时存在dev、uat、p
Springboot -- 用更优雅的方式发HTTP请求(RestTemplate详解)
是Spring提供的用于访问Rest服务的客户端,提供了多种便捷访问远程Http服务的方法,能够大大提高客户端的编写效率。我之前的HTTP开发是用apache的HttpClient开发,代码复杂,还得操心资源回收等。代码很复杂,冗余代码多,稍微截个图,这是我封装好的一个post请求工具:本教程将带领
Java生成Excel同个表格内换行
1.设置Excel样式HSSFCellStyle bodyStyle = workbook.createCellStyle();bodyStyle.setWrapText(true);2.设置文本值需要换行的位置添加:\r\nString strText = "测试写入Excel文本换行\r\n换行
springboot整合quartz实现任务持久化(下)
主要介绍 spring-boot-starter-quartz 的使用技巧
【关系抽取】深入浅出讲解实体关系抽取(介绍、常用算法)
关系抽取(Relation Extraction,简称RE)的概念是1988年在MUC大会上提出,是信息抽取的基本任务之一,目的是为了识别出文本实体中的目标关系,是构建知识图谱的重要技术环节。知识图谱是语义关联的实体,它将人们对物理世界的认知转化为计算机能够以结构化的方式理解的语义信息。关系抽取通过
seaborn库学习----分布图displot、histplot、kdeplot、ecdfplot
提供的api说明displotFigure-level interface for drawing distribution plots onto a FacetGrid. 图形级界面,用于在FacetGrid上绘制分布图。histplotPlot univariate or bivariate h
【注意力机制集锦】Channel Attention通道注意力网络结构、源码解读系列一
本文从原文、网络结构、代码实现三个方面系统总结了SENet、SKNET、CBAM三种注意力机制
关于YOLOv7的分析
此篇文章是在7月初编写,可能会与现有的源码有所出入,如在月末增加了关于head部分阴性参数的融合,但总体上的出入并不会太大
VoxCeleb1 数据集下载
VoxCeleb1 是广泛使用的 说话人识别、验证 数据集。由于是从 YouTube 视频中提取,有比较丰富的噪声。(有空补介绍)如果可以使用谷歌表单和翻译软件应该就可以顺利下载,私下分发数据集有侵权风险。官网如下:VoxCelebhttps://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/d
YOLOv5-Shufflenetv2
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