普元元数据管理系统是基于CWM(公共仓库元模型)规范的企业级元数据管理系统。
支持企业复杂异构数据源的采集,提供自动采集元数据接口,可根据业务需要扩展元模型。
支持通过界面或图形的方式进行元数据及关系的维护,提供多种需求的图形化方式来进行元数据分析。
具有通过元模型定制采集模板功能,对采集模板需求变化具有很强适应性。
具有强大的元数据版本管理和元数据变更功能。
支持元数据批量导出以及分析结果导出,支持元数据全文检索功能。
具有灵活完善的用户权限管理功能。
是目前业内支持全中文内核的一款重量级产品,支持企业元数据管理系统的快速部署、支持与企业现有认证系统的无缝集成。
已经取得在多家银行成功实践的经
2024/2/29 20:46:40 52.27MB 元数据 数据治理 大数据
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四面体网格划分的有限元计算源代码,在将变形体划分为四面体后,输入节点坐标,程序利用弹塑性本构,将载荷和位移关系转变为线性方程组,是一个很好的求解简单三维变形体的程序,还可输出单元变形量,应力等。
2024/2/27 15:11:19 3KB 四面体
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本文所做的主要工作为:(1)以扩展微粒群算法模型为基础,综合考虑定位、通信、避碰规划等本质科学问题,对现有的群机器人目标搜索仿真算法进行了系统分析。
(2)在现有算法基础上,基于Matlab设计实现了数据采集和可视化统计分析等拓展功能。
(3)对群机器人目标搜索中的个体机器人感知能力及通信能力与群体系统性能的关系进行了仿真研究。
2024/2/25 13:03:07 1.08MB 毕业设计论文
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将氦氖激光器输出的激光经过望远镜系统进行扩束,并在望远镜系统的共焦点附近加入一块转动的毛玻璃,通过改变毛玻璃位置获得不同相干度的部分相干光束,再入射到螺旋相位板最终获得部分相干涡旋光束,通过更换不同的螺旋相位板获得不同拓扑荷数的涡旋光束。
研究表明涡旋光束的光强分布将随着光束相干特性的变化而变化。
随着入射光束相干度的降低,涡旋光束的中心光强将不再为零,而是慢慢增加,光斑的图像对比度逐渐降低。
涡旋光束的空心大小与光束的拓扑荷数有密切关系。
根据实验条件模拟的理论结果和实验结果基本一致。
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通过分析不同区分性训练目标函数之间的关系,以MMI(MaximumMutualInformation)作为分离度量,
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基于android的自动点餐系统主要涉及Listview的用法详解,创建数据库,系统自动上传信息,主要涉及客户端的源代码,布局文件,以及各个布局之间的关系与调用,可以让刻苦轻轻松松地坐在桌面上实现点菜系统。
2024/2/22 14:04:35 1.82MB android 点餐系统
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CRM项目需求文档样例模板,包含功能模块分析、平台技术及数据库设计
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推到信道模型中采样率与移动速度的关系
2024/2/22 5:48:24 143KB 信号处理
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并发加权mu-演算(concurrentweightedmu-calculus,CWC)是对Kim.G.Larsen所提出的并发加权逻辑的强有力的扩充,通过加入不动点算子,增强表达能力,实现对复杂模块化系统的有效建模。
本文对CWC进行了研究,给出了CWC的语法并阐述了CWC的标记加权转移语义。
μ-演算与自动机理论密不可分,引入了轮替树自动机用于处理CWC,阐述了轮替树自动机与CWC之间的联系,构建了一种特定的用于CWC的轮替树自动机模型。
一致性内插定理是Craig内插定理的加强和扩展,为了探究CWC上的一致性内插定理,根据AndrewM.Pitts提出的方法,利用互模拟量词寻找一致性插值。
给出了互模拟量词在标记加权转移系统上的语义,并研究了互模拟量词和CWC上一致性内插定理之间的关系。
在此过程中利用ω展开(unravelling),由ω展开树的一系列特性,结合轮替树自动机,证明了一致性内插定理在CWC上成立。
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第一章整体介绍 21.1什么是TableAPI和FlinkSQL 21.2需要引入的依赖 21.3两种planner(old&blink)的区别 4第二章API调用 52.1基本程序结构 52.2创建表环境 52.3在Catalog中注册表 72.3.1表(Table)的概念 72.3.2连接到文件系统(Csv格式) 72.3.3连接到Kafka 82.4表的查询 92.4.1TableAPI的调用 92.4.2SQL查询 102.5将DataStream转换成表 112.5.1代码表达 112.5.2数据类型与Tableschema的对应 122.6.创建临时视图(TemporaryView) 122.7.输出表 142.7.1输出到文件 142.7.2更新模式(UpdateMode) 152.7.3输出到Kafka 162.7.4输出到ElasticSearch 162.7.5输出到MySql 172.8将表转换成DataStream 182.9Query的解释和执行 201.优化查询计划 202.解释成DataStream或者DataSet程序 20第三章流处理中的特殊概念 203.1流处理和关系代数(表,及SQL)的区别 213.2动态表(DynamicTables) 213.3流式持续查询的过程 213.3.1将流转换成表(Table) 223.3.2持续查询(ContinuousQuery) 233.3.3将动态表转换成流 233.4时间特性 253.4.1处理时间(ProcessingTime) 253.4.2事件时间(EventTime) 27第四章窗口(Windows) 304.1分组窗口(GroupWindows) 304.1.1滚动窗口 314.1.2滑动窗口 324.1.3会话窗口 324.2OverWindows 331)无界的overwindow 332)有界的overwindow 344.3SQL中窗口的定义 344.3.1GroupWindows 344.3.2OverWindows 354.4代码练习(以分组滚动窗口为例) 36第五章函数(Functions) 385.1系统内置函数 385.2UDF 405.2.1注册用户自定义函数UDF 405.2.2标量函数(ScalarFunctions) 405.2.3表函数(TableFunctions) 425.2.4聚合函数(AggregateFunctions) 455.2.5表聚合函数(TableAggregateFunctions) 47
2024/2/21 21:43:55 1.29MB flinksql
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡