##简介此仓库中的代码为上网友的问题，而创建的DEMO。
代码基于socket.io + express ，前端样式部分来自于socket.io官网中的DEMO程序。
##使用参考仓库clone之后，执行npm install安装所需要的模块。
然后在命令行执行node index.js （程序监听的端口为8163 ）。
再然后，在浏览器中打开下面的页面，查看效果（推荐浏览器为： chrome ）。
http://127.0.0.1:8163/index.html为访客所访问的页面。
http://127.0.0.1:8163/kefu.html为客服所访问的页面。
程序会自动为访客关联在线的客服，如果当前没有可用的客服，则每隔5秒查找一次。
##效果图 附言：此仓库不接受任何形式的Pull Request issue Pull Request ，请不要手贱乱点，谢谢合作。
如

Nexus是一个Maven仓库管理器，用来搭建私有仓库服务器。
建立公司/组织的私有仓库的的好处是便于管理，节省公网带宽，利用内网下载依赖项速度快，还有一个非常有用的功能就是能有效管理内部项目的SNAPSHOT版本，实现各个模块间的共享.

数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

简介：
爱创解决方案帮助家乐福提升了物流效率，增加了货物销售速度和仓库吞吐量，从而使得家乐福能够以较少的仓库面积支持更多的门店，加快了其扩张速度；
在货品、货位、价格管理等各个环节实时的信息采集和传输，大大加强了销售计划的准确性和灵活性，并杜绝了前端的差错；
由于采用自动化技术，也减轻了员工的工作负担和复杂程度，提高了员工生产效率，还实现了无纸化运营。
借助无线实时管理技术，家乐福确保了在零售行业中的领先优势。
家乐福采用无线实时管理解决方案，这一创新举措显著提升了其物流效率和仓库吞吐量，使得公司在不扩大仓库面积的情况下支持更多门店，加快了扩张步伐。
该方案通过实时信息采集和传输，强化了销售计划的准确性和灵活性，减少了前端差错。
此外，自动化技术的应用减轻了员工的工作负担，提高了生产效率，同时也实现了无纸化运营，符合现代企业绿色可持续发展的理念。
无线通信技术的快速发展，特别是与自动识别技术的结合，为零售行业带来了管理升级的机会。
家乐福选择与北京爱创科技合作，利用其无线实时管理解决方案，基于自动识别技术（如条形码和RFID）和思科无线网络，构建了一套涵盖收货、货位、盘点、变价和价格检查等核心功能的管理系统。
思科的Aironet 1200系列接入点为安全、可管理且可靠的无线局域网提供了企业级标准，保证了在商店内的任何位置都能实现与服务器的实时通讯。
无线局域网（WLAN）的运用消除了对有线连接的依赖，增强了网络终端的移动性，解决了传统管理模式下难以应对的物流和库存控制问题。
通过设置多个接入点（AP），无线信号得以在整个商店内实现无缝覆盖，确保了无线移动终端的高效运行。
在系统架构中，采用集中式服务模式，仓储管理服务器软件在主机服务器上运行，而RF手持终端则运行相应的数据采集软件。
在项目实施过程中，爱创科技与家乐福紧密合作，提前规划，确保在新门店开设前完成系统部署和员工培训。
自2019年6月以来，已成功为家乐福近20家门店实施了这一解决方案，展现出高效的技术支持能力。
通过自动化管理，家乐福在收货、价格变更等关键环节实现了自动化，极大地优化了运营流程，提升了整体运营效率和客户满意度。
家乐福通过采用无线实时管理解决方案，成功地将信息技术与零售业深度融合，实现了精细化管理，提高了业务响应速度，降低了运营成本，巩固了其在零售行业的领先地位。
这一案例不仅展示了网络通信技术在零售业的应用潜力，也为其他企业提供了数字化转型的借鉴。

简介：
Hadoop是大数据处理的核心框架，尤其在互联网行业中广泛应用于海量数据的存储和计算。
以下是Hadoop相关的重要知识点的详细说明：1. 分布式文件系统（HDFS）：HDFS是Hadoop的基础，它是一种分布式文件系统，设计目标是处理大规模的数据集。
它将大文件分割成块并分布在多台机器上，保证数据的冗余和容错性。
HDFS遵循ACID特性，确保原子性、一致性、隔离性和持久性。
2. HBase：HBase是一个基于HDFS的分布式NoSQL数据库，提供实时访问和随机写入。
它的Shell工具提供了规范化的输入规则，包括名称参数、数值、参数分割和关键字-值输入规则。
HBase的管理命令涵盖表管理、数据管理、工具、复制和其他功能，用于优化性能的策略包括参数配置、表设计、更新操作、读取操作、数据压缩、JVM垃圾收集（GC）优化和负载均衡。
3. Hive：Hive作为Hadoop上的数据仓库工具，允许使用类似SQL的语言（HQL）来查询和管理存储在HDFS中的大数据。
Hive架构包含用户接口、Hive服务器、驱动程序和元数据库。
数据在Hive中按库、表、分区和桶进行组织，有行格式和文件存储格式两种数据存储方式，支持多种基本和复杂数据类型。
4. Sqoop：Sqoop是数据迁移工具，它使得在Hadoop和传统数据库之间传输数据变得更加便捷。
它可以将RDBMS中的数据导入HDFS，利用MapReduce或Hive等工具进行处理，处理后的结果还能再导回关系型数据库。
5. ZooKeeper：ZooKeeper是Hadoop生态系统中的关键组件，提供高可用的集中配置管理和命名服务。
它帮助集群中的节点进行协调，实现分布式锁、选举和分组服务，确保集群稳定运行。
这些知识点涵盖了Hadoop生态系统中的主要组件及其功能，对于理解和应用Hadoop平台至关重要。
通过深入理解这些概念，可以有效地管理和优化Hadoop环境，以适应大数据处理的需求。

团结中文文档工作指南Github使用基础看到廖雪峰的RST文档基础RST文档格式的一个工作流参见当前目录下文档：translation_process.md工作进度参见当前目录下文档：status.md常见问题fork出的仓库如何同步源的内容：:如何检查文件（参考）的提交哈希：gitlogfilename.rst文档如何合并：://solidity-cn.rtfd.io是我们的托管地址，readthedocument这个网站是免费的，可以关联多个仓库，并且可以由gitpush触发自动构建，以达到文档更新的目的。
原中文文档更新怎么办：我们需要人去

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本例采用的是SQlServer2005所提供的商业智能服务和工具，通过实例可以加深数据仓库的理解，例子是需要分析不同类别的产品通过直销在不同地区、不同时间段内销售的业绩。

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。