精华内容
下载资源
问答
  • 如何修改报表平台中数据决策系统登陆地址
    千次阅读
    2015-08-07 11:52:55

    用FineRepor搭建的数据决策系统,系统自动生成的地址一般都比较长,比如原来的登陆地址:http://196.128.1.2/WebReport/ReportServer?op=fs地址太长不易记忆,这就产生了一个问题:如何实现直接在在浏览器输http://196.128.1.2就能访问数据决策系统?

    对于这个问题,一般有两个解决思路:

    一、设置跳转

    在FineReport服务器的初始加载页面进行跳转,这个方法技术上比较容易实现,具体实现方法也多样,就不赘述了。

     

    二、iframe嵌入

    修改 tomcat\conf下的web。xml  设置加载的引导页<welcome-file>index.jsp</welcome-file>
    把root目录下
    index。jsp里的代码修改为以下,
        <%@ page language="java"import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>  
        <html>  
            <head>  
                <title>数据决策系统</title>  
            </head>  
            <body>  
                <iframeid="reportFrame"src="/WebReport/ReportServer?op=fs"  
                   name="itemslist" frameborder="0" width=100%height="100%"></iframe>  
            </body>  
        </html> 

    更多相关内容
  • 帆软(FineReport)---- 数据决策系统的基本配置

    数据决策系统的配置

    1. 初始化设置:点击账号设置,用来设置账号和密码在这里插入图片描述
    2. 设置完成账号和密码后点击确定。在数据库选择中,内置数据库点击直接登录即可。(之后再登陆后配置数据库)
      在这里插入图片描述
    3. 直接输入之前设置的账户和密码登录
      在这里插入图片描述
    4. 进入后的页面
      在这里插入图片描述
    5. 设置用户
      在管理系统中,点击用户管理,添加用户。
      在这里插入图片描述
    6. 设置权限
      在管理系统—权限管理—权限配置—用户—xxx(上一步添加的用户)在这里插入图片描述
    7. 安全管理
      关闭“点击劫持攻击防护”
      注:按照自己需要是否需要关闭
      在这里插入图片描述
    8. 数据连接
      数据连接–数据连接管理—新建数据连接—选择Mysql—填写所需的内容—点击测试链接—保存
      在这里插入图片描述
    9. 添加目录:项目报表存放的目录
      在这里插入图片描述
    10. 添加模板
      如果已经有设计好的模板,首先把设计好的模板放到tomcat 里目录(tomcat-win64\webapps\webroot\WEB-INF\reportlets),再在决策系统中添加模板。
      注:Linux也是这个目录下
      在这里插入图片描述
      决策系统中添加模板
      在这里插入图片描述
    11. 插件管理
      注:是否需要安装新插件
      在这里插入图片描述
    12. 关闭帆软服务
      1)Windows系统 双击shutdown.bat
      在这里插入图片描述
      2)Linux系统,在tomcat-win64\bin下,执行命令 ./shutdown.sh
    展开全文
  • FineReport 数据决策系统

    万次阅读 2017-06-19 10:49:04
    Finereport报表系统

    首先是效果图,使用tomact访问

    集成到tomact

    1、打开Finereport报表系统

    finereport

    点击报表平台管理,进入到fineReport自带的demo系统

    finereport内置服务器

    2、集成(很简单)

    内置的FineReport报表系统的访问路径为http://localhost:8075/WebReport/ReportServer?op=fs,结合tomact的访问路径http://localhost:8080/index.jsp,tomact默认访问的是webapps/ROOT目录下的文件

    finereport内置服务器

    对比两个文件的目录,可以看出FineReport访问的是WebReport文件。
    tomact默认访问的是webspps目录下的文件,所以将webReport文件夹放到tomact的WebApps目录下。
    最后将FineReport的lib目录下的jar包添加到tomact的lib目录。

    3、访问

    启动tomact,通过tomacy,访问http://localhost:8080/WebReport/ReportServer,进入到画面:

    finereport内置服务器

    然后就按照正常的web项目来进行操作,删除finereport自带的模板,编写自己的项目。之后将模板添加到tomact/webapps/webReport/WEB-INF/reportlets 模板文件夹下即可。

    Finereport没有注册的话,最多能够添加两个模板,访问次数也有限制…………..

    展开全文
  • FineReport的数据决策系统注册

    千次阅读 2017-10-10 11:52:17
    FineReport的数据决策系统实际就是导入的jar:fr-platform-8.0.jar,这个里面是封装的打包好的。这个是需要收费注册的哦,不过这里我发现了个修改js的方法,能让一个地方显示注册成功,访问ip个数的限制不知道还在不在...
    FineReport的数据决策系统实际就是导入的jar:fr-platform-8.0.jar,这个里面是封装的打包好的。这个是需要收费注册的哦,不过这里我发现了个修改js的方法,能让一个地方显示注册成功,访问ip个数的限制不知道还在不在。
    修改的文件:fr-platform-8.0.jar
    fr-platform-8.0\com\fr\fs\web\js\manager\fs_register.js 31行
    getRegisterType:function(){
    var register_type = 0;
    if(FS.config.isLicExist != 'true') {
    //未注册
    register_type = 0;
    } else {
    //已注册
    if(this.isRegisterSuccess()){
    //注册成功
    register_type = 1;
    }else{
    //注册失败
    register_type = 2;
    }
    }
    return register_type;
    },
    修改//未注册时的register_type = 1;
    实际这里是判断lic文件是否存在,如果不存在就直接是为注册了,呵呵。
    修改一下的效果如下:

    箭头指的地方就是上传lic文件的。实际上我可没有上传哦。
    下一步可以看看校验lic文件的class,能不能绕过去。
    仅供学习哦,要商业使用,还是要购买注册哦。据说帆软服务响应很快的,尊重我们程序员哦。
    展开全文
  • 决策树分类数据挖掘

    千次阅读 2019-01-13 20:41:26
    数据中生成分类器的一个有效的方法就是生成一个决策树。是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。决策树分类方法采用自顶向下的递归形式(实质就是分而治之),在决策树的内部节点进行属性...
  • 帆软内置数据集实现决策报表联动

    千次阅读 2020-04-22 12:27:00
    场景 现在有生产产量(柱状图)和月...要求:使用帆软内置数据集实现该决策报表的点击联动。 问题 1)传参数通常是采用mysql的sql语句穿参数,但这里没有使用mysql; 2)帆软还有一种传参数方式是.cpt文件中单元...
  • 资源中包含完整的C4.5决策树算法Python代码和测试数据,其中有4个文件:C45.py是算法的实现代码,treePlotter.py是绘制决策树代码,PlayData.txt是样本数据,C45test.py用来构建、绘制并测试决策树,您可以运行该...
  • 操作环境:win10+python...决策树API sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=‘gini’,max_depth=None,random_state=None,class_weight=None,min_samples_split=2,min_samples_leaf=1) 相关参数: crit...
  • Class Confidence Proportion不平衡数据集的决策树算法CCP算法是一种基于C4.5算法改进、用于处理不平衡数据集的决策树划分算法。 其基本思想是提出一种新的置信度公式,从而使关注点集中于实例预测正确的比例,从而...
  • 决策树——缺失数据的处理

    千次阅读 2016-12-04 12:02:55
    删除含有特征参数缺失的数据(但是如果很多数据特征参数缺失,我们会删除大量数据,一般超过三分之一的数据被删除的话不宜采用此法) 删除某个特征(如果仅仅是缺失项集中在了某几个特征,我们可以把所有数据的这些...
  • 决策树识别MNIST数据

    千次阅读 2022-01-08 10:46:30
    决策树识别MNIST数据
  • 利用决策树预测学生成绩等级

    千次阅读 热门讨论 2021-11-23 09:22:02
    文章目录1.数据准备1.1 引入头文件1.2 把student_1.csv数据拖入代码的同一文件夹下,同时读取文件...3.训练得到的模型3.1 决策树3.1.1 开始对训练集中的数据进行训练。3.1.2 利用已经训练好的模型来预测G3的值。3.1.3
  • 本节教程中,主要讲解了利用SPSS Modeler18.0决策树分析建模,详细阐述了从数据过滤到模型参数设置的步骤,并对于决策树模型结果进行了简要讲解。
  • iris数据集——决策

    千次阅读 2021-12-04 13:19:41
    此处主要学习决策树的分类问题——DecisionTreeClassifier 1、决策树算法的环境搭建 GraphViz是将决策树模型可视化的一个模块。Anaconda不自带该模块,因此想要可视化决策树则需要安装Graphviz,执行以下步骤: ...
  • 数据挖掘学习笔记之决策

    千次阅读 2020-09-10 21:10:54
    数据中产生决策树的数据学习称为决策数学习,简称决策数.决策树是数据挖掘中最常用的一种分类和预测技术,使用其可建立分类和预测模型; 它的形状如同一棵树,每个节点对于与对象的某个属性,每个分支对应这个属性的...
  • 利用决策树进行鸢尾花数据集分类预测2 利用决策树进行鸢尾花数据集分类预测2.1 导入模块与加载数据2.2 划分数据2.3 模型创建与应用2.4 模型可视化 手动反爬虫,禁止转载:原博地址 ...
  • 数据挖掘-决策

    万次阅读 多人点赞 2018-07-02 20:19:40
    决策树是以树状结构表示数据分类的结果 非叶子结点代表测试的条件。 分支代表测试的结果 2.如何构建决策树: ´1.信息熵(informationentropy):是度量样本集合纯度最常用的一种指标。 2.基尼系数...
  • 决策树原理及一个简单的小例子

    万次阅读 2020-12-24 10:33:52
    是否学习的决策过程决策树是仿树结构来进行决策的,例如上图来说,我们要对‘是否学习’这个问题进行决策时,通常伴随一系列的子决策。先看是否有‘对象’,有的话是否需要‘陪伴对象’,通过一次次子决策后得到最终...
  • Markdown:这里先记录一下,这是一种最近比较流行的XHTML语言,后期记得去仔细...决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判
  • 如何用决策树模型做数据分析?

    千次阅读 2020-12-08 10:16:24
    什么是决策树?决策树模型本质是一颗由多个判断节点组成的树。在树的每个节点做参数判断,进而在树的最末枝(叶结点)能够对所关心变量的取值作出最佳判断。通常,一棵决策树包含一个根结点,若干内...
  • 最开始选取鸢尾花数据集来了解决策树模型时,笔者是按照学习报告的形式来写得,在这里将以原形式上传。格式较为繁复,希望读者可以耐心看完,谢谢大家。 目录 1、问题描述 2、数据准备与数据预处理 2.1 收集数据 2.2...
  • 决策树中的连续值处理

    千次阅读 2019-05-30 20:32:16
    决策树处理的是离散数据,当离散数据中混杂着连续数据时,我们希望将连续数据离散化。 我们可以将连续取值的值域划分为多个区间,每个区间视为一个属性取值,这样就将连续数据离散化了。 例如:属性a的取值范围为0...
  • 平台能够实现将机场运行核心系统的各项关键数据进行综合展现,支持从机场基础设施、地面服务、航班运行态势、场面监管、机位管理等多个维度进行日常运行监测与管理,以及突发事件下的应急指挥调度管理。为用户提供一...
  • 决策树可视化:鸢尾花数据集分类(附代码数据集)

    千次阅读 多人点赞 2020-05-08 13:16:55
    决策数据集实战可视化评价 决策树是什么?决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。举个通俗易懂的例子,流程图就是一种决策树。 有没有车,没车的话有没有房,没房的话有没有存款,没存款pass。这个...
  • 数据挖掘之决策树与决策规则

    千次阅读 2017-09-10 00:22:43
    决策树和决策规则是解决实际应用中分类问题的强大的数据挖掘方法 一般来说,分类是一个学习函数的过程,该函数把数据项映射到其中一个预定义的类中,若一个样本集包含属性值向量和一个相应的类,则基于归纳学习算法...
  • 数据挖掘习题之决策树算法

    千次阅读 2020-05-17 13:37:44
    根据processed.cleveland.data数据进行数据挖掘操作 UCI公开数据集-heartdisease,属性信息如下: 1.#3(age) 2.#4(sex) 3.#9(cp) 4.#10(trestbps) 5.#12(chol) 6.#16(fbs) 7.#19(restecg) 8.#32(thalach) 9.#38...
  • 浅谈数据监控&数据分析

    千次阅读 2019-07-12 17:21:06
    从广义来讲,数据是反映产品和用户状态最真实的一种方式,通过数据指导运营决策、驱动业务增长。数据可分为2种情况:数据监控和数据分析。 什么是数据监控? 数据监控是及时、有效的反馈出数据异常的一种手段,通过...
  • 决策树算法简介及其MATLAB、Pyhton实现

    万次阅读 多人点赞 2018-09-29 19:49:18
    决策树原理概述 决策树的经典算法:ID3算法 改进:C4.5算法 Hunt算法 决策树的优缺点 MATLAB实现决策树分类算法 基于python实现决策决策树原理概述 决策树通过把样本实例从根节点排列到某个叶子节点...
  • 决策树是直观运用概率分析的树形分类器,是很常用的分类方法,属于监管学习,决策树分类过程是从根节点开始,根据特征属性值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果。 比如说买瓜的时候...
  • 数据挖掘十大算法之决策树详解(1)

    万次阅读 多人点赞 2016-11-20 10:51:32
    在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上,与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法( top 10 data ...决策树模型是一类算法的集合,在数据挖掘十大算法中,具体的决策树算法占有两席位置,即C4.5和CART算法

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 437,260
精华内容 174,904
关键字:

数据决策

友情链接: gmt_grid2map.m.zip