超市进销存销售管理系统使用说明书配置源程序附加数据库SQLServer2005（1）将TM\08\CHEXC\CHEXC\DataBase文件夹中的db_CSManage.mdf和db_CSManage_log.ldf文件拷贝到SQLServer2005安装路径下的MSSQL.1\MSSQL\Data目录下。
（2）选择开始/程序/MicrosoftSQLServer2005/SQLServerManagementStudio项，进入到“连接到服务器”页面，如图1.1所示。
图1.1连接到服务器（3）在“服务器名称”下拉列表中选择SQLServer2005服务器名称，然后单击【连接】按钮。
（4）在“对象资源管理器”中右键单击“数据库”节点，在弹出的菜单中选择“附加”项，弹出“附加数据库”对话框，如图1.2所示。
图1.2附加数据库（5）单击【添加】按钮，在弹出的“定位数据库文件”对话框中选择数据库文件路径，如图1.3所示。
图1.3定位数据库文件（6）依次单击【确定】按钮，完成数据库附加操作。
2．更改连接SQLServer2005数据库服务器的名称（1）打开源程序路径下TM\08\CHEXC\CHEXC\CHEXC.csproj，进入到VisualStudio2005开发环境中。
（2）在解决方案资源管理器中打开GoodMenhod文件夹中的getSqlConnection.cs类文件，将“建立数据库连接”方法中的连接字符串的DataSource属性设置为本机SQLServer2005服务器名称，然后单击【保存】按钮，保存所做的更改。
（3）重重生成后，即可运行使用本程序。
注意：在解决方案资源管理器中打开frmDataReole窗体，双击“确定”按钮，将该按钮下的“建立数据库连接”方法中的连接字符串的DataSource属性设置为本机SQLServer2005服务器名称，然后单击【保存】按钮，保存所做的更改。
使用说明系统介绍本系统属于小型的超市进销存销售管理系统，可以有效地对中小型超市进行管理，本系统应达到以下目标： 系统采用人机交互的方式，界面美观友好，信息查询灵活、方便，数据存储安全可靠。
 能够对进货信息进行有效的管理。
 对用户输入的数据，进行严格的数据检验，尽可能的避免人为错误。
 能够对商品销售信息进行有效的管理。
 能够准确、详细的管理商品库存信息。
 系统应最大限度地实现易维护性和易操作性。
操作注意事项（1）本系统登录用户名为：Tsoft，密码为：111。
（2）实例执行文件位置：TM\08\CHEXC\CHEXC\bin\Debug\CHEXC.exe操作流程使用本程序时，请按以下流程操作：（1）用户输入登录名称、密码后，进入超市进销存销售管理主界面，如图1.4所示。
图1.4管理界面（2）单击“基本档案”/“员工信息”命令，对员工信息进行添加、修改、删除及查询操作。
（3）单击“基本档案”/“供应商信息”命令，对供应商信息进行添加、修改、删除及查询操作。
（4）单击“进货管理”/“商品进货”命令，对商品进货信息进行添加、修改及删除操作。
（5）单击“进货管理”/“商品查询”命令，对商品信息进行查询操作。
（6）单击“销售管理”/“商品销售”命令，对商品销售信息进行添加、修改及删除操作。
（7）单击“销售管理”/“商品退货”命令，对商品退货信息进行添加、修改及删除操作。
（8）单击“库存管理”/“库存报警”命令，对库存商品数量不足进行报警提示。
（9）单击“库存管理”/“库存查询”命令，对库存商品进行查询操作。
（10）通过“系统维护”菜单，对数据库进行备份和恢复操作，以免造成数据丢失，或误删除。

Linux下mongoDB4.0.264位安装包-社区版仅供学习参考MongoDB是一个基于分布式文件存储[1]的数据库。
由C++语言编写。
旨在为WEB应用提供可扩展的高功能数据存储解决方案。
MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
它支持的数据结构非常松散，是类似json的bson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。

SpringData是Spring下的一个子项目，用于简化数据库访问，并支持云服务的开源框架。
SpringData支持NoSQL和关系数据存储，其次要目标是使得数据库的访问变得方便快捷。

ApachePulsar是Apache软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强分歧性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。

PIC16F151X和PIC16LF151X器件：高功能RISCCPU：•优化的C编译器架构•仅需学习49条指令•可寻址最大28KB的线性程序存储空间•可寻址最大1024字节的线性数据存储空间•工作速度：-DC–20MHz时钟输入（2.5V时）-DC–16MHz时钟输入（1.8V时）-DC–200ns指令周期•带有自动现场保护的中断功能•带有可选上溢/下溢复位的16级深硬件堆栈•直接、间接和相对寻址模式：-两个完全16位文件选择寄存器（FileSelectRegister，FSR）-FSR可以读取程序和数据存储器灵活的振荡器结构：•16MHz内部振荡器模块：-可通过软件选择频率范围：31kHz至16MHz•31kHz低功耗内部振荡器•外部振荡器模块具有：-4种晶振/谐振器模式，频率最高为20MHz-3种外部时钟模式，频率最高为20MHz•故障保护时钟监视器（Fail-SafeClockMonitor，FSCM）-当外设时钟停止时可使器件安全关闭•双速振荡器启动•振荡器起振定时器（OscillatorStart-upTimer，OST）模拟特性：•模数转换器（Analog-to-DigitalConverter，ADC）：-10位分辨率-最多28路通道-自动采集功能-可在休眠模式下进行转换•参考电压模块：-具有1.024V、2.048V和4.096V输出的固定参考电压（FixedVoltageReference，FVR）•温度指示器采用nanoWattXLP的超低功耗管理PIC16LF151X：•休眠模式：20nA（1.8V时，典型值）•看门狗定时器：300nA（1.8V时，典型值）•辅助振荡器：600nA（32kHz时）单片机特性：•工作电压范围：-2.3V-5.5V（PIC16F151X）-1.8V-3.6V（PIC16LF151X）•可在软件控制下自编程•上电复位（Power-onReset，POR）•上电延时定时器（Power-upTimer，PWRT）•可编程低功耗欠压复位（Low-PowerBrown-OutReset，LPBOR）•扩展型看门狗定时器（WatchdogTimer，WDT）•通过两个引脚进行在线串行编程（In-CircuitSerialProgramming™，ICSP™）•通过两个引脚进行在线调试（In-CircuitDebug，ICD）•增强型低电压编程（Low-VoltageProgramming，LVP）•可编程代码保护•低功耗休眠模式•低功耗BOR（LPBOR）外设特点：•最多35个I/O引脚和1个仅用作输入的引脚：-高灌/拉电流：25mA/25mA-可单独编程的弱上拉-可单独编程的电平变化中断（Interrupt-On-Change，IOC）引脚•Timer0：带有8位预分频器的8位定时器/计数器•增强型Timer1：-带有预分频器的16位定时器/计数器-外部门控输入模式-低功耗32kHz辅助振荡器驱动器•Timer2：带有8位周期寄存器、预分频器和后分频器的8位定时器/计数器•两个捕捉/比较/PWM（Capture/Compare/PWM，CCP）模块：•带有SPI和I2CTM的主同步串行口（MasterSynchronousSerialPort，MSSP）：-7位地址掩码-兼容SMBus/PMBusTM•增强型通用同步/异步收发器（EnhancedUniversalSynchronousAsynchronousReceiverTransmitter，EUSART）模块：-兼容RS-232、RS-485和LIN-自动波特率检测-接收到启动位时自动唤醒

HadoopHDFS分布式文件系统DFS简介HDFS的系统组成引见HDFS的组成部分详解副本存放策略及路由规则命令行接口Java接口客户端与HDFS的数据流讲解掌握hdfs的shell操作掌握hdfs的javaapi操作理解hdfs的工作原理设计思想分而治之：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析；
在大数据系统中作用：为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务重点概念：文件切块，副本存放，元数据补充：hdfs是架在本地文件系统上面的分布式文件系统，它就是个软件，也就是用一套代码把底下所有机器的

本MFC程序是一个简单的学生成绩管理系统，包含了管理成绩必须的数据存储、增加、删除、查找功能，以及一些排序，统计功能。
由于mfc技术不属于作者的兴味范围，所以本程序的制作以应付作业为主，在保证功能完整的前提下并未添加复杂的控件和功能，力求节省时间。
在代码上涉及到简单的mfc控件使用方法和STL算法运用，适合新手学习。
相信需要做类似的mfc项目或作业的读者一定能够得到一些启示。

思明软件大数据技术平台除解决海量数据存储和快速并行处理之外，还对大数据服务和管理进行了技术革新和封装，使其能满足应用开发各种业务需求。
本期云先锋将为大家分享思明软件大数据平台打造历程和Impala实战。
在采访思明数据刘诚忠的过程中，他表示当下大数据领域企业级市场靠技术垄断获取高额利润的玩法已经过时了，技术的成本会不断降低，这是大势所趋，这个市场的巨头会出现在技术很好，但服务更好的公司里。
而站在用户的角度，用户们首先关心的是如何让数据发挥价值，然后才是这套解决方案依赖何种技术，能否能快速应用，能否能适应后面可能的扩展，相对技术来说第一点是更难的。
事实上今天的企业客户，特别在大数据技术领域，更需要

实现了struts2经过jdbc连接mysql数据库进行数据存储及从数据库中查询出数据并显示到页面(jsp页面使用了struts2标签)上

本系统可以细化为两个子系统：销售系统和采购系统。
销售系统的次要工作过程为：首先由教师或学生提交购书单，经教材发行人员审核是有效购书单后，开发票、登记并返给教师或学生领书单，教师或学生可以到书库领书。
采购系统的次要工作过程为：若是教材脱销，则登记缺书，发缺书单给书库采购人员；
一旦新书入库后，即发进书通知给教材发行人员。
技术要求和限制条件：（1）当书库中的各种书籍数量发生变化（包括进书和出书）时，都应修改相关的书库记录，如库存表或进/出库表。
（2）在实现上述销售和采购的工作过程时，需考虑有关的合法性验证。
（3）系统的外部项至少包括：教师、学生和教材工作人员。
（4）系统的相关数据存储至少包括：购书表、库存表、缺书登记表、待购教材表、进库表和出库表

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。