产品是一款基于WEB方式的元数据管理工具，采用这个工具能够整合游离于企业各环节的元数据资产，便于用户浏览及分析元数据。
产品有助于帮助用户了解和管理信息和加工处理过程的来源，也有助于用户理解信息与加工过程之间的关系以及它们如何被使用。
产品支持采集多种元数据来源，包括：关系数据库、建模、数据集成、BI工具以及客户化元数据等多种元数据来源，产品对采集的元数据进行统一存储到产品知识库并集中管理，为上层元数据应用提供服务。
产品采用元数据树方式来统一展示产品知识库的元数据，层级结构清晰，便于用户直观了解元数据组织结构。
元数据来源繁多，贯穿于BI系统的各个环节如需求、设计、编码、测试、维护和升级。
元数据采集是元数据管理的基础，它负责元数据采集，统一存储到元数据知识库并集中管理，为上层元数据应用提供服务。

资源下载链接为：https://pan.quark.cn/s/3d8e22c21839"ocean_shp.zip"文件是一个包含地理信息数据的压缩包，其中涵盖了印度洋（Indian）、大西洋（Atlantic）和太平洋（Pacific）的地理边界数据，这些数据以ESRIShapefile格式存储。
Shapefile是一种广泛应用于地理空间矢量数据存储的标准格式，通常由多个相关文件组成，但主要以.shp后缀的文件命名。
这种格式在GIS（地理信息系统）领域极为常见，能够存储点、线和多边形等几何对象，并且每个对象都可能携带附加的属性信息。
在此情境下，每个大洋的shp文件描绘了相应的海洋边界，这些边界可能是依据国际认可的地理界限划分的。
这些shp文件可用于多种地理分析任务：一是地理裁剪，可将其他地理数据（如国家边界、气候数据或卫星图像）与大洋边界裁剪，提取仅限于大洋区域的数据；
二是可视化，在GIS软件中加载这些文件，可在地图上展示大洋边界，进行颜色填充或线条描绘，生成美观且信息丰富的地图；
三是空间分析，通过叠加其他数据，可开展距离计算、缓冲区分析、海域影响评估等；
四是数据集成，将shp文件与海洋流速、水温、盐度等数据结合，为海洋研究提供地理定位信息；
五是教育和展示，可用于教学或展示材料，帮助解释地球表面的海洋分布；
六是政策规划，这些边界数据在海洋资源管理、海上交通规划、环境保护等领域是重要的参考依据。
要使用这些shp文件，需要借助GIS软件，如QGIS、ArcGIS或MapInfo等。
在这些软件中，可以导入.shp文件，进行查看、编辑和分析。
此外，这些文件还可以通过编程语言（如Python的geopandas库或R的sf包）进行处理，便于实现自动化和定制化的工作流程。
"ocean_shp.zip"作为一

随着旅游行业的不断发展，各家旅游行业之间的竞争日益激烈，旅游部门所需的信息量越来越大，业务操作中涉及的各种线路情况、客户情况以及旅游协作部门的情况越来越复杂多变。
而除了一些个别地区已采用了的旅游网站，一般通常是以原始的手工方式处理/交流信息。
但是工作人员若仅靠手工方式处理大量资料，很可能带来出错率的增长以及大量资源的浪费和闲置等问题。
因此，只有加强对旅游信息资源的整合、统一管理，才能使旅游部门运行更加合理、高效地运转。
本文是根据旅游行业的这种现状，提出解决问题的一个可行性方法：采用现代化统一的计算机网络系统，实现了旅游管理的网络化，各类信息有序地进行存储，同时采用了权限认证的方式，只有经过了系统权限认证之后，方可进入系统主控界面，进行信息管理，信息查询，在线预定，留言簿等功能的使用。
实现了各种业务系统的数据集成和信息集成，对旅行社各类信息、资源进行协同集中管理。
利用ASP技术建立动态网站，实现旅游信息快速发布及接受游客的网上预定。

mysqlodbc环境注册，安装完成后，可以进行odbc数据库链接，完成数据集成

用友U8CLOUD数据集成方案，外部数据交换平台主要用于外部系统和U8cloud系统进行集成。
利用外部数据交换平台，可以将外系统的基本档案和业务数据发送到U8cloud系统中，并进行相关的业务操作，如审批、弃审，也可以通过发送XML格式的查询条件导出U8cloud系统的数据（需业务插件支持），导出的数据可以附着在回执文件中，也可以直接向外部系统回发HTTP请求。

北京灵蜂ETL工具高端系列BeeDIV10.0技术白皮书2021版涵盖产品功能：数据转换、数据联邦、数据同步、大数据集成、Kafka消息流、Web交互、文件同步、工作流调度、Web集成、脚本调度、作业调度、远程调度、集群调度、日志监控、数据安全、数据比对、数据追溯、统计分析；
安装实施、运营维护、产品优势、产品应用

针对目前医院建筑智能化运维管理水平难以满足后勤管理高要求的问题,本文提出采用BIM技术将医院建筑基础数据与后勤运维管理数据进行有效集成与联动的方法。
首先剖析了医院运维管理的特点、医院运维信息化现状、应用BIM技术辅助医院精细化管理的必要性,探讨了BIM运维模型建模精度、基于BIM的运维数据集成和运维模型交互操作等关键技术;提出了基于BIM的医院智慧运维管理系统架构及系统功能,最后总结并展望医院BIM运维的发展方向。

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

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

大数据的学习笔记，从大数据的基本概念包括Hadoop、hive、离线计算、实时计算、数据库、数据仓库、维度建模、大规模并行处理MPP，到阿里大数据产品，包括MaxCompute、DataWorks、数据集成、机器学习PAI、AnalyticDBforMySQL，和最后的概要说明

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。