对jira后台管理各个菜单及界面的功能进行介绍，同时也对系统的整个方法、步骤、技巧进行说明。
2 项目管理 52.1 新建项目 62.2 问题类型 92.2.1. 新建问题类型 92.2.2. 新建问题类型方案 92.2.3. 问题类型方案关联项目 102.3 工作流 112.3.1. 新建工作流 112.3.2. 新建工作流方案 132.3.3. 工作流方案关联项目 152.4 字段 172.4.1. 创建字段 172.4.2. 创建字段配置 192.4.3. 创建字段配置方案 202.4.4. 字段配置方案关联项目 222.5 界面 232.5.1. 创建界面 232.5.2. 创建界面方案 252.5.3. 创建问题类型界面方案 272.5.4. 问题类型界面方案关联项目 293 权限方案 303.1 权限方案关联项目 344 通知方案 354.1 通知方案 354.1.1. 增加事件 354.1.2. 增加通知方案 364.1.3. 配置通知方案 374.1.4. 通知方案关联项目 384.2 工作流中引用事件触发通知 395 工作流管理 415.1 状态 415.2 工作流配置 426 字段管理 486.1 字段配置管理 486.1.1. 编辑 496.1.2. 隐藏 496.1.3. 必选项 496.1.4. 界面 496.2 字段管理 496.2.1. 字段环境配置 496.2.2. 编辑字段明细 516.2.3. 字段翻译 526.2.4. 界面 527 界面配置管理 538 安全方案 558.1 新建问题安全方案 559 系统管理 589.1 通用设置 589.2 配置应用程序链接 609.3 系统信息 609.4 监控信息 609.5 完整性检查器 619.6 日志分析 619.7 计划任务 619.8 Auditlog任务 629.9 Atlassian支持工具 629.10 角色 629.11 全局权限 629.12 密码策略 639.13 用户会话 639.14 记住我 639.15 白名单 639.16 时间追踪 639.17 问题链接 649.18 用户缺省设置 669.19 系统面板 669.20 外观 679.21 公告栏 679.22 导航栏 679.23 数据备份 679.24 数据恢复 679.25 项目导入 689.26 发件 689.27 收件 689.28 发送队列 699.29 发送邮件 699.30 共享过虑器 709.31 共享面板 709.32 索引 719.33 附件 719.34 事件 729.35 WebHooks 729.36 监听器 729.37 服务 729.38 插件数据存储 7310 插件介绍 7310.1 插件 7310.2 常用插件 7410.2.1. Scriptrunner 7410.2.2. timesheet 7510.2.3. JIRASuiteUtilities 75

一个超市某一个月的购物信息，可供进行数据挖掘研究和关联规则分析等相关数据挖掘方向的研究

ETL4LODETL4LOD-步骤进行Pentaho数据集成（水壶）可轻松链接数据。
数据属性映射：在数据属性映射中，您可以选择一个枫糖厂，一个通缉犯，一个通缉犯，乌干达RDF组件（sujeito，predicadoeobjeto）和一个通缉犯，以及不动产。
对象属性映射：对象属性映射的步骤与数据属性映射的步骤类似，不同之处在于对象之间的关联性和可用性。
Sparql端点：在Sparql终结点上，请使用SPARQL终结点进行外部发布，并从SPARQL终结点和URL上分配特定的URL。
Sparql更新输出：在步骤SparqlUpdate输出中，请在capregarcartripgartriplasRDFemumbancodetriplas中输出（示例：Virtuoso）。
NTripleGenerator：步骤NTriple生成器可以简

python面试题100道答案全部一般的只写了30个答案题目大概有1、一行代码实现1--100之和2、如何在一个函数内部修改全局变量利用global修改全局变量3、列出5个python标准库os：提供了不少与操作系统相关联的函数sys:通常用于命令行参数re:正则匹配math:数学运算datetime:处理日期时间

【摘要】设计和开发两条线，平行前进。
设计师和开发员基于各自承担的部分，结对工作。
这样需要设计师、开发员、尤其是企业、产品的拥有者，变得比原来更加的灵活。
在互联网行业中，用户体验与开发总是一组成对出现的名词，工作中有着千丝万缕的关联。
互联网产品的特点决定了其必须关注用户使用的感受和体验，而又需要快速开发、迭代来占领市场和用户，并进行不断的优化改进，然而在用户体验和开发人员眼中，他们各自的角色却大有不同：在用户体验人员眼中，开发人员是技术导向，忽略用户使用感受；
在开发人员眼中用户体验流程长、时间久、应变弱。
二者之间似乎是一对矛盾体，如图1。
那么，如何解决这对矛盾？让产品诞生的更加顺畅？我们开始了

包括msvc120compp.bat、msvc120compp.stp、msvc120opts.bat、msvc120opts.stp和msvc110compp.bat、msvc110compp.stp、msvc110opts.bat、msvc110opts.stp

DataUmlDesign是面向开发人员使用的一个永久免费的软件，提高软件的开发效率和代码的规范度。
它主要包括三大功能，数据模型、代码生成和UML建模，数据模型功能类似于PowerDesigner软件，代码生成类似于动软的代码生成器.DataUmlDesign是采用WPF开发的一款软件，该软件功能包括实体类建模、数据库设计、模型与数据库同步、数据库与模型同步、代码生成、文档生成、数据库生成实体模型等功能。
以往的软件修改模型之后还得修改数据表结构，需要同步修改两个地方，而DataUmlDesign解决了该问题，软件开发人员只需要修改模型结构或数据表结构，然后利用软件的同步功能即可达到模型与数据表结构的一致性。
方便开发人员轻轻松松地管理自己的模型与数据库。
DataUmlDesign的自定义模板采用微软的4T技术，开发人员可以配置自己的代码模板。
如实体层、数据访问层和UI层都可以用模板来配置，由模型一键生成代码，实现模型与代码的一致性。
DataUmlDesign支持数据的导入与导出，可以导出模型结构的文档，也支持其实数据导入生成数据模型（下一版本将实现）。
DataUmlDesign目前只支持MSServer和Oracle数据库、C#和Java语言，其它数据库和语言下一版本将实现。
DataUmlDesign功能特点1）、模型设计DataUmlDesing数据建模采用图形化设计，基于UML标准，遵循UML类图概念。
模型中的类和数据库中的表对应，类的成员分为字段、属性、事件等，类的属性对应数据表中的字段。
类的属性成员的属性又包括数据表中字段的所有属性。
类与类的关联关系包括单向关联、双向关联、组合、聚合。
关联关系与数据表中的外键相对应。
关联关系也具有属性。
2）、模型和数据库同步数据模型与数据库绑定，设计模型之后可以一键把模型提交到绑定的数据库中，如果数据库中表存在，则会更新数据表结构，如果数据库中代不存在，则会创建一张新表，用户不需要关心如何数据库类型，DataUmlDesign会帮你完成所有功能。
如果数据表中增加了字段或修改了某个字段，需模型中需没有更改，只需把数据表同步到模型即可，不需要开发人员对照数据表结构来修改模型结构。
3）、代码生成DataUmlDesing采用代码模板来生成代码，软件开发人员可以根据自己的要求来设计代码模板。
代码模板可以生成任务语言的代码。
软件开发人员可以用代码模板获取到类的所有属性以及关联的类。

本书对数据挖掘的基本算法进行了系统介绍，每种算法不仅介绍了算法的基本原理，而且配有大量例题以及源代码，并对源代码进行了分析，这种理论和实践相结合的方式有助于读者较好地理解和掌握抽象的数据挖掘算法。
全书共分11章，内容同时涵盖了数据预处理、关联规则挖掘算法、分类算法和聚类算法，具体章节包括绪论、数据预处理、关联规则挖掘、决策树分类算法、贝叶斯分类算法、人工神经网络算法、支持向量机、Kmeans聚类算法、K中心点聚类算法、神经网络聚类算法以及数据挖掘的发展等内容。
本书可作为高等院校数据挖掘课程的教材，也可以作为从事数据挖掘工作以及其他相关工程技术工作人员的参考书。
第1章绪论11.1数据挖掘的概念11.2数据挖掘的历史及发展11.3数据挖掘的研究内容及功能51.3.1数据挖掘的研究内容51.3.2数据挖掘的功能61.4数据挖掘的常用技术及工具91.4.1数据挖掘的常用技术91.4.2数据挖掘的工具121.5数据挖掘的应用热点121.6小结14思考题15第2章数据预处理162.1数据预处理的目的162.2数据清理182.2.1填充缺失值182.2.2光滑噪声数据182.2.3数据清理过程192.3数据集成和数据变换202.3.1数据集成202.3.2数据变换212.4数据归约232.4.1数据立方体聚集232.4.2维归约232.4.3数据压缩242.4.4数值归约252.4.5数据离散化与概念分层282.5特征选择与提取302.5.1特征选择302.5.2特征提取312.6小结33思考题33第3章关联规则挖掘353.1基本概念353.2关联规则挖掘算法——Apriori算法原理363.3Apriori算法实例分析383.4Apriori算法源程序分析413.5Apriori算法的特点及应用503.5.1Apriori算法特点503.5.2Apriori算法应用513.6小结52思考题52第4章决策树分类算法544.1基本概念544.1.1决策树分类算法概述544.1.2决策树基本算法概述544.2决策树分类算法——ID3算法原理564.2.1ID3算法原理564.2.2熵和信息增益574.2.3ID3算法594.3ID3算法实例分析604.4ID3算法源程序分析644.5ID3算法的特点及应用724.5.1ID3算法特点724.5.2ID3算法应用724.6决策树分类算法——C4.5算法原理734.6.1C4.5算法734.6.2C4.5算法的伪代码754.7C4.5算法实例分析764.8C4.5算法源程序分析774.9C4.5算法的特点及应用1014.9.1C4.5算法特点1014.9.2C4.5算法应用1014.10小结102思考题102第5章贝叶斯分类算法1035.1基本概念1035.1.1主观概率1035.1.2贝叶斯定理1045.2贝叶斯分类算法原理1055.2.1朴素贝叶斯分类模型1055.2.2贝叶斯信念网络1075.3贝叶斯算法实例分析1105.3.1朴素贝叶斯分类器1105.3.2BBN1125.4贝叶斯算法源程序分析1145.5贝叶斯算法特点及应用1195.5.1朴素贝叶斯分类算法1195.5.2贝叶斯信念网120思考题121第6章人工神经网络算法1226.1基本概念1226.1.1生物神经元模型1226.1.2人工神经元模型1236.1.3主要的神经网络模型1246.2BP算法原理1266.2.1Delta学习规则的基本原理1266.2.2BP网络的结构1266.2.3BP网络的算法描述1276.2.4标准BP网络的工作过程1296.3BP算法实例分析1306.4BP算法源程序分析1346.5BP算法的特点及应用1436.5.1BP算法特点1436.5.2BP算法应用1446.6小结145思考题145第7章支持向量机146

1、支持新建N个表单主题，解决所有表单的应用场景2、自定义表单模型(自定义字段支持字符串、数字、单选、多选、下拉、日历、时间、邮件、省市区、上传图片)，每个自定义字段支持自定义描述(字段提示)，支持关联会员表字段并支持会员表自定义字段;3、多个表单提交页皮肤;4、支持PC端管理+微信端管理;5、邮件通知+微信客服通知+微信模板消息通知+短信通知;6、粉丝关注开关;7、用户删除提交记录开关;

这是一篇2008年6月的硕士毕业论文，详细的介绍了基于时间序列的数据挖掘算法在股票数据的分析和预测。
其中在多元时间序列跨事物关联规则分析高效处理算法optimize基础上改进，用二维时间模式进行分析。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。