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  • 大数据的处理模式分为流处理和批处理两种。流处理是直接处理,批处理采用先存储再处理。  流处理将数据视为流,源源不断的数据形成数据流。当新的数据到来即立即处理并返回所需的结果。大数据的实时处理是一个极具...

    大数据的处理模式分为流处理和批处理两种。流处理是直接处理,批处理采用先存储再处理。
      流处理将数据视为流,源源不断的数据形成数据流。当新的数据到来即立即处理并返回所需的结果。大数据的实时处理是一个极具挑战性的工作,数据具有大规模、持续到达的特点。因此,如果要求实时的处理大数据,必然要求采用分布式的方式,在这种情况下,除了应该考虑分布式系统的一致性问题,还将涉及到分布式系统网络时延的影响,这都增加了大数据流处理的复杂性。目前比较有代表性的开源流处理系统主要有:Twitter的Storm、Yahoo的S4以及Linkedin的Kafka等。
      Google公司2004年提出的MapReduce编程模型是最具代表性的批处理模型。MapReduce架构的程序能够在大量的普通配置的计算机上实现并行化处理。这个系统在运行时只关心如何分割输入数据,在大量计算机组成的集群上的调度,集群中计算机的错误处理,管理集群中的计算机之间必要的通信。
      对于有些计算,由于输入数据量的巨大,想要在可接受的时间内完成运算,只有将这些计算分布在成百上千的主机上。这种计算模式对于如何处理并行计算、如何分发数据、如何处理错误需要大规模的代码处理,使得原本简单的运算变得难以处理。MapReduce就是针对上述问题的一种新的设计模型。
      MapReduce模型的主要贡献就是通过简单的接口来实现自动的并行化和大规模的分布式计算,通过使用MapReduce模型接口实现在大量普通的PC上的高性能计算。
      MapReduce编程模型的原理:利用一个输入键-值(Key/Value)对集合来产生一个输出的key/value对集合。MapReduce库的用户用两个函数表达这个计算:Map和Reduce。用户自定义的Map函数接受一个输入的key/value值,然后产生一个中间key/value对集合。MapReduce库把所有具有相同中间key值的value值集合在一起传递给Reduce函数。用户自定义的Reduce函数接收一个中间key的值和相关的一个value值的集合。Reduce函数合并这些value值,形成一个较小的value值集合
      MapReduce的提出曾经遭到过一系列的指责和诟病。数据专家Stonebraker就认为MapReduce是一个巨大的倒退,指出其存取没有优化、依靠蛮力进行数据处理等问题。但是随着MapReduce在应用上的不断成功,以其为代表的大数据处理技术还是得到了广泛的关注。研究人员也针对MapReduce进行了深入的研究,目前针对MapReduce性能提升研究主要有以下几个方面:多核硬件与GPU上的性能提高;索引技术与连接技术的优化;调度技术优化等。在MapReduce的易用性的研究上,研究人员正在研究更为高层的、表达能力更强的语言和系统,包括Yahoo的Pig、Microsoft的LINQ、Hive等。
      除了Google的MapReduce,Yunhong Gu等人设计实现了Sector and Sphere云计算平台[18],包括Sector和Sphere两部分。Sector是部署在广域网的分布式系统,Sphere是建立在Sector上的计算服务。Sphere是以Sector为基础构建的计算云,提供大规模数据的分布式处理。Sphere的基本数据处理模型如图4所示。
      针对不同的应用会有不同的数据,Sphere统一地将它们以数据流的形式输入。为了便于大规模地并行计算,首先需要对数据进行分割,分割后的数据交给SPE执行。SPE是Sphere处理引擎,是Sphere的基本运算单元。除了进行数据处理外SPE还能起到负载平衡的作用,因为一般情况下数据量远大于SPE数量,当前负载较重的SPE能继续处理的数据就较少,反之则较多,如此就实现了系统的负载平衡。

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    1.在学习大数据之前,需要具备什么基础
    http://www.duozhishidai.com/article-12916-1.html
    2.大数据工程师培训,需要学习的有哪些课程?
    http://www.duozhishidai.com/article-15081-1.html
    3.大数据的特点是什么,大数据与Hadoop有什么关系?
    http://www.duozhishidai.com/article-13276-1.html


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  • 有时我们可能会在两种工作表中查找重复记录,当数据记录很多时,就必须通过简单的方法来实现。下面小编就与大家一起分享一下查看重复记录数据的方法,希望对大家有所帮助。 方法/步骤   为了...

    有时我们可能会在两种工作表中查找重复记录,当数据记录很多时,就必须通过简单的方法来实现。下面小编就与大家一起分享一下查看重复记录数据的方法,希望对大家有所帮助。

    方法/步骤

    1.  

      为了讲解的需要,小编特别制作了如图所示的两个表格,在此小编特意将其中的一个表中的姓名做了部分修改。

    2.  

      在此我们需要从Sheet3工作表中查找出已存在于Sheet4工作表中姓名相同的记录。对此在Sheet3工作表对应列中输入以下“=if(B2=”。

    3.  

      然后切换至Sheet4工作表中,选择姓名区域,并按回车键。

    4.  

      在返回sheet3工作表后,补全公式“=if(B2=Sheet4!B2:B24,"是","否")”并按回车。

    5.  

      然后将光标移动到单元格右下角,当鼠标变成黑色十字时,拖动完成公式的复制。然后就实现了数据的对比操作,同时也找出了重复的数据。

       

    6.  

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  • Excel如何实现工作表数据的对比

    万次阅读 2018-05-23 09:33:23
    利用Excel处理记录时,我们通过会面对一情况,就是将工作表进行对比,以便从中找出不同记录或数据。此时情况特别适合验证信息的完整性以及检验数据的差异性方法。下面小编就为大家讲解一下具体的实现方法。...

    Excel如何实现数据的对比呢?在利用Excel处理记录时,我们通过会面对一种情况,就是将两张工作表进行对比,以便从中找出不同记录或数据。此时情况特别适合验证信息的完整性以及检验数据的差异性方法。下面小编就为大家讲解一下具体的实现方法。

    方法/步骤

    1. 1

      通过要进行对比的两个工作表或多个工作表位于不同的文件中,我们首先要做的就是当多个要进行对比的Excel工作表数据复制粘贴到同一个工作表中,同时做好各个工作表的命名准备,以便能正确的区分数据的来源。

    2. 2

      接下来确定数据“关键字”部分,即能够唯一标识记录的关键字组合,这样就可以在进行数据对比时,能够唯一的标记一条记录。比如,如图所示的“ID”和“姓名”就可以唯一标识一条记录。

    3. 3

      接下来,我们还要确定一下,各个工作表数据行的范围以及要进行对比的关键字所在的位置信息。如图可知,

      员工基础报表中数据范围为“3至12行”,关键字所在的位置为(i行1列)和(i行2列)。

      员工待遇统计表中数据范围为“3至11行”,关键字所在的位置为(i行1列)和(i行2列)。

    4. 4

      在本经验中,我们所要做的就是从表1中找出表2中已经存在的记录,并且做好相应的标记,以便供查看。为此,按键盘上的快捷组合键“Alt+F11”进入VBA编辑模式。或者切换至“开发工具”选项卡,点击“Visual Basic”按钮进入VBA环境。

      有关“开发工具”选项卡的打开方法请参考栏目二部分。

    5. 5

      右击“Microsoft Excel对象”,从弹出的右键菜单中选择“插入”->“模块”项。

    6. 6

      接着输入如图所示的代码:

      Sub 数据对比()

          Dim i As Integer

          Dim j As Integer    

          For i = 3 To 12        '员工基础报表数据范围

              For j = 3 To 11    '员工待遇统计表数据范围

               If Sheets("员工基础报表").Cells(i, 1) = Sheets("员工待遇统计表").Cells(j, 1) Then

                  If Sheets("员工基础报表").Cells(i, 2) = Sheets("员工待遇统计表").Cells(j, 2) Then

                     Sheets("员工基础报表").Cells(i, 8) = "已存在"   '存在时进行标记

                  End If

               End If

              Next j

          Next i

      End Sub



    7. 7

      然后点击工具栏上的“调试运行”按钮。

    8. 8

      待子过程运行结束后,返回Excel工作表进行查看,就会发现对比结果已经出来啦。基于此,我们可以进行更近一步的数据处理操作。顺便也将另一张工作表中的记录一同展示出来,以供参考。

      END

    打开“开发工具”选项卡的方法

    1. 点击“Office”按钮,从弹出的菜单中选择“Excel选项”按钮。

    2. 接着在打开的窗口中勾选“在功能区显示‘开发工具’选择卡”项即可。

    Cells(1, 1).Font.ColorIndex = 3 '字的颜色号为3 红色
    Cells(1, 1).Interior.ColorIndex = 3 ' 背景的颜色为3 红色
    Cells(2, 1).Font.Color = RGB(0, 255, 0) '字的颜色绿色
    Cells(2, 1).Interior.Color = RGB(0, 0, 255) '背景的颜色蓝色



    Sub compare()

    Dim i As Integer

    Dim j As Integer

    For i = 3 To 114 'Sheet1

    For j = 1 To 74 'Sheet2

    If Sheets("Sheet1").Cells(i, 2) = Sheets("线上数据").Cells(j, 3) Then

    If Sheets("Sheet1").Cells(i, 3) = Sheets("线上数据").Cells(j, 2) Then

    Sheets("Sheet1").Cells(i, 4) = "在线上查到数据了" '存在时进行标记
    Sheets("Sheet1").Cells(i, 4).Font.ColorIndex = 10
    Sheets("Sheet1").Cells(i, 4).Interior.ColorIndex = 2
    End If

    End If

    Next j

    Next i

    End Sub

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  • R语言之数据输入

    千次阅读 2020-07-03 20:42:56
    R可从键盘、文本文件、Microsoft Excel和Access、流行的统计软件、特殊格式的文件、多种关系型数据库管理系统、专业数据库、网站和在线服务导入数据。因此本节整理了R(RStudio)中数据输入的集中方式。
    谋事在人,成事在天,不求尽如人意,但求无愧于心!

           R可从键盘、文本文件、Microsoft Excel和Access、流行的统计软件、特殊格式的文件、多种关系型数据库管理系统、专业数据库、网站和在线服务中导入数据。因此本节整理了R(RStudio)中数据输入的集中方式。

    在这里插入图片描述

    1.键盘输入数据

          例如,创建一个含有三个变量:age(数值型) 、gender(字符型)和weight(数值型),名为mydata的数据框,然后通过mydata<-edit(mydata)或者fix(mydata)调用文本编辑器,键入数据,最后保存结果。

    fix(mylist)
    > mydata <- data.frame(age=numeric(0), gender=character(0), weight=numeric(0)) 
    #age=numeric(0)的赋值语句将创建一个指定模式但不含实际数据的变量
    > mydata
    [1] age    gender weight
    <0 行> (或0-长度的row.names)
    > mydata<-edit(mydata)
    #函数edit()事实上是在对象的一个副本上进行操作的,需要将其赋值到一个目标,才能保存输入的数据! 
    > fix(mydata)
    

    数据编辑器


           通过键盘输入数据的方式,在处理小数据集的时候比较方便有效,但是对于较大的数据集,就需要从已有的文本文件、Excel电子表格、统计软件或数据库中导入数据。

    2.读取文本文件

           可以使用read.table()函数从带分隔符的文本文件中导入数据。该函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。表格的每一行分别出现在文件中每一行。其语法如下:
    mydataframe <- read.table(file, options)
    其中,file是一个带分隔符的ASCII文本文件,options是控制如何处理数据的选项。表2-2列出了常见的选项。

    选 项
    描 述
    header表示文件第一行是否包含有逻辑型的变量名
    sep分开数据的分隔符 ,默认是 sep="",这表示了一个或多个空格、制表符、换行或回车。使用 sep=",“来读取用逗号来分隔行内数据的文件,使用 sep=”\t"来读取使用制表符来分割行内数据的文件
    row.names用于指定一个或者多个行标记符的可选参数
    col.names如果数据文件第一行不包含变量名(header=FALSE),则可用col.names去指定一个包含变量名的字符向量,若header=FALSE以及col.names选项被忽略,变量则会被命名为V1、V2 ……
    na.strings用于表示缺失值的字符向量 ,例如:na.strings=c("-9","?") 在读取数据的时候把-9和?值转换成NA
    colClasses可选的分配到每一列的类向量,比如, colClasses=c(“numeric”, “numeric”, “character”, “NULL”, “numeric”)把前两列读取为数值型变量,把第三列读取为字符型向量,跳过第四列,把第五列读取为数值型向量。如果数据有多余五列,colClasses 的值会被循环。当你在读取大型文本文件的时候,加上 colClasses 选项可以可观地提升处理的速度
    quote用于对有特殊字符的字符串划定界限的字符串,默认值是(")或者(’)
    skip读取数据前跳过的行的数目 ,该选项在跳过头注释的时候较有用
    stringsAsFactors一个逻辑变量,标记处字符向量是否需要转化成因子,默认值是TRUE ,除非它被colClasses覆盖,处理大型文本文件设置成stringsAsFactors=FALSE可以提升处理速度
    text一个指定文字进行处理的字符串,若设置了text,file应该被留空

    3.导入Excel文件

           读取Excel文件需要用到read.xlsx()函数,需要安装并加载xlsx包,前提是系统已经安装了JDK,不然会有错误提示。

    >install.packages("xlsx")
    >library(xlsx)
    > workbook<-"C:/Users/Administrator/Desktop/kaggle数据/Rstudy/pvar.xlsx"
    #文件的绝对路径
    > data<-read.xlsx("pvar.xlsx",sheetIndex = 1)
    #file="pavr.xlsx"读取的文件名,sheetIdex=1:读取第一个工作表
    > data
        PROVINCE YEAR       DN       DI      GDP       TA        CY        ZS
    1     瀹夊窘 2005 3.670617 2.460838 3.728368 3.329961 1.3979400 1.3364597
    2     瀹夊窘 2006 3.789510 2.588417 3.786219 3.378451 1.2988531 1.3909351
    3     瀹夊窘 2007 3.894814 2.735343 3.866932 3.445570 1.4065402 1.4471580
    4     瀹夊窘 2008 3.997299 2.845222 3.947025 3.509826 1.5705429 1.6085260
    5     瀹夊窘 2009 4.088774 2.936413 4.002720 3.563736 1.6148972 1.6404814
    6     瀹夊窘 2010 4.186080 3.039335 4.091995 3.622596 1.7160033 1.7379873
    ……
    122   婀栧崡 2014 4.612604 3.477344 4.431964 4.057153 2.0161974 2.1610684
    123   婀栧崡 2015 4.673064 3.563476 4.460931 4.105843 2.0707765 2.1798389
    124   婀栧崡 2016 4.750562 3.666586 4.499018 4.165299 2.1152776 2.1908917
    125   婀栧崡 2017 4.823552 3.850350 4.530238 4.224250 2.1417632 2.2177471
     [ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 155 rows ]
    

    中文乱码先不讲,后续再补充。omitted 155 rows表示省略了155行。
    如果数据量较小需要全部显示,可以设置最大显示行列数,如下:

    > getOption("max.print")#查看最大显示行列数
    [1] 1000
    >options(max.print=10000)#将最大显示行列数设置为10000,根据需要设置就可以全部显示出来了
    >> data
            PROVINCE YEAR       DN       DI      GDP       TA        CY        ZS
    1         瀹夊窘 2005 3.670617 2.460838 3.728368 3.329961 1.3979400 1.3364597
    2         瀹夊窘 2006 3.789510 2.588417 3.786219 3.378451 1.2988531 1.3909351
    3         瀹夊窘 2007 3.894814 2.735343 3.866932 3.445570 1.4065402 1.4471580
    4         瀹夊窘 2008 3.997299 2.845222 3.947025 3.509826 1.5705429 1.6085260
    ……
    276       娴欐睙 2014 4.680109 3.774298 4.603935 4.283771 2.4312029 2.4471580
    277       娴欐睙 2015 4.720424 3.827369 4.632321 4.329233 2.4578819 2.4545400
    278       娴欐睙 2016 4.758155 3.880814 4.674414 4.381865 2.4962375 2.4668676
    279       娴欐睙 2017 4.798430 3.942702 4.714064 4.440945 2.5300716 2.5118834
    280       娴欐睙 2018 4.834967 3.992730 4.763449 4.487405 2.5812668 2.5259513
    

    此外,还可以用View()函数查看

    > View(data)
    

    在这里插入图片描述
    或者

    >library(xlsx)
    >workbook<-"C:/Users/Administrator/Desktop/kaggle数据/Rstudy/pvar.xlsx"
    >mydataframe<-read.xlsx(workbook,1)
    >mydataframe
    

           xlsx包可以用来对Excel文件进行读取、写入和格式转换。调用read.xlsx()函数将工作表导入到数据框中。最简单的格式是read.xlsx(file, n),其中file是Excel工作簿的所在路径,n则为要导入的工作表序号。 函数read.xlsx()有些选项可以允许你指定工作表中特定的行(rowIndex)和列(colIndex) ,配合上对应每一列的(colClasses) 。大型的工作簿(比如说,100 000+个单元格),可以使用read.xlsx2()函数。这个函数用Java来运行更加多的处理过程,因此能够获得可观的质量提升。请查阅help(read.xlsx)获得更多细节, 也有其他包可以帮助你处理Excel文件。替代的包包含了XLConnect和openxlsx包XLConnect依赖于 Java,不过openxlsx并不是。所有这些软件包都可以做比导入数据更加多的事情——它们也可以创建和操作Excel文件。那些需要创建R和Excel之间的接口的程序员应该要仔细查看这些软件包中的一个或多个。

    4.导入SPSS数据

          可以通过调用foreign包中的read.spss()函数将 IBM SPSS数据集导入到R中, 也可以使用Hmisc包中的spss.get()函数。函数spss.get()是对read.spss()的一个封装,它可以为你自动设置后者的许多参数,让整个转换过程更加简单一致,最后得到数据分析人员所期望的结果。

    >install.packages("Hmisc")
    >library(Hmisc)
    >mydataframe <- spss.get("Cluster.sav", use.value.labels=TRUE) 
    #mydata.sav是要导入的SPSS数据文件,use.value.labels=TRUE表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子,mydataframe是导入后的R数据框。 
    > mydataframe
    

    5.导入SAS数据

          R语言中设计了很多用来导入SAS数据集的函数,常用的有以下几种:

    函数
    foreignread.ssd()
    Hmiscsas.get()
    sas7bdatread.sas7bdat()

    如果设备中安装了SAS,sas.get()是一个好的选择。 比如,导入一个名为Cluster.sas7bdat的SAS数据集文件,它位于一台Windows机器上的C:/Users/Administrator/Desktop/kaggle数据/Rstudy文件夹中,以下代码导入了数据,并且保存为一个R数据框:

    >library(Hmisc) 
    >datadir <- "C:/Cluster" 
    >sasexe <- "C:/Users/Administrator/Desktop/kaggle数据/Rstudy/sas.exe" 
    >mydata <- sas.get(libraryName=datadir, member="clients", sasprog=sasexe) 
    #libraryName是一个包含了SAS数据集的文件夹,member是数据集名字(去除掉后缀名sas7bdat) ,sasprog是到SAS可运行程序的完整路径。
    

    6.导入Stata数据

          要将Stata数据导入R中非常简单直接。代码类如下:

    >library(foreign)
    >mydataframe<-read.dta("data620.dta")
    >mydataframe
    

    7.访问数据库管理系统

          R中有多种面向关系型数据库管理系统 (DBMS) 的接口, 包括Microsoft SQL Server、 Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通过原生的数据库驱动来提供访问功能,另一些则是通过ODBC或JDBC来实现访问的。使用R来访问存储在外部数据库中的数据是一种分析大数据集的有效手段(参见附录F) ,并且能够发挥SQL和R各自的优势。

    7.1. ODBC接口

          在R中通过RODBC包访问一个数据库也许是最流行的方式,这种方式允许R连接到任意一种拥有ODBC驱动的数据库。 首先要针对你的系统和数据库类型安装和配置合适的ODBC驱动——它们并不是R的一部分, 针 对 选 择 的 数 据 库 安 装 并 配 置 好 驱 动 后 , 可 以 使 用 命 令install.packages(“RODBC”)来安装 RODBC 包 。RODBC包中的主要函数如下表:

    函 数
    描 述
    odbcConnect(dsn,uid="",pwd="")建立一个到 ODBC 数据库的连接
    sqlFetch(channel,sqltable)读取ODBC数据库中的某个表到一个数据框中
    sqlQuery(channel,query)向 ODBC 数据库提交一个查询并返回结果
    sqlSave(channel,mydf,tablename=sqtable,append=FALSE)将数据框写入或更新 (append=TRUE) 到ODBC数据库的某个表中
    sqlDrop(channel,sqtable)删除 ODBC数据库中的某个表
    close(channel)关闭连接

          RODBC包允许R和一个通过ODBC连接的SQL数据库之间进行双向通信。 这就意味着你不仅可以读取数据库中的数据到R中,同时也可以使用R修改数据库中的内容。假设你想将某个数据库中的两个表(Crime和Punishment)分别导入为R中的两个名为crimedat和pundat的数据框,可以通过如下代码完成这个任务:

    >library(RODBC) 
    >myconn <-odbcConnect("mydsn", uid="Rob", pwd="aardvark") #通过数据源名称、用户名、密码打开一个ODBC数据库连接
    >crimedat <- sqlFetch(myconn, Crime) 
    >pundat <- sqlQuery(myconn, "select * from Punishment") 
    >close(myconn) 
    

           连接字符串被传递给sqlFetch(),它将Crime表复制到R数据框crimedat中。然后我们对Punishment表执行了SQL语句select并将结果保存到数据框pundat中。最后,我们关闭了连接。 函数sqlQuery()非常强大,因为其中可以插入任意的有效SQL语句。这种灵活性赋予了你选择指定变量、对数据取子集、创建新变量,以及重编码和重命名现有变量的能力。

    7.2. DBI相关包

          DBI包为访问数据库提供了一个通用且一致的客户端接口。构建于这个框架之上的RJDBC包提供了通过JDBC驱动访问数据库的方案。使用时请确保安装了针对你的系统和数据库的必要JDBC驱动。其他有用的、基于DBI的包有RMySQL、ROracle、RPostgreSQL和RSQLite。这些包都为对应的数据库提供了原生的数据库驱动,但可能不是在所有系统上都可用。详情请参阅CRAN(http://cran.r-project.org)上的相应文档。


    特别注明:本文属于R语言学习笔记,不以盈利为目的,纯手工码字不容易,若整理的笔记中,对您有所助益,麻烦点个赞或者收藏,万分感谢!如有构成侵权的地方,请联系作者删除,谢谢合作!

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  • Excel中数据透视的使用(一)

    千次阅读 2018-10-27 17:20:48
    数据存在表中,它只是一串串的数字,怎么样让它活起来,更加的生动活泼,这里就用到Excel表中数据透视数据透视(Pivot Table)是一交互式的,可以进行某些计算,如求和与计数等。所进行的计算与数据跟...
  • 以下操作都5.0.1版本下进行开发,其余版本可以进行自动比对 平时工作当中,会遇到这种情况,而且很常见。比如:读取对方的多个视图或者表,写入目标库的一张表,就涉及...2、选择表输入,双击表输入sql一...
  • [VBA]探讨在工作表中找到最后一行

    万次阅读 2012-02-02 14:35:42
    僧人问郢州芭蕉山山圆禅师道:“没神通的菩萨应该是有形相的,我怎么却找不到他的踪迹呢?” “同道方知。”山圆禅师答道,“只有你也达到同样的境界,才能真正明白那种境界的种种现象。要不然,即使讲了,你也...
  •  解决该问题主要分两种情况,如果不需要保留数据库所有的结构,那么答案很简单,执行命令drop database 数据库名 即可达到目的。但是如果需要保留该数据库所有的结构,只想删除所有表中数据,又该怎么...
  • 单片机 数字电压(ADC0809)

    万次阅读 多人点赞 2018-06-02 11:42:44
    例子设计的数字电压可以测量0~5V范围内的输入电压值,并且通过4位LED数码管显示采集的电压值,例子测量三个模拟值:4.995、2.5、0.005。 ADC0809是可以将我们要测量的模拟电压信号量转换为数字量从而可以进行...
  • 前不久,位同事问我有没有办法将个 Excel 档的数据通过工号整合起来。查阅资料后,得到以下经验,现拿出来与大家一起分享。人可能要说:“必要写那么详细吗?” 我认为:大部分使用 Excel 处理数据的人,不...
  • GPIO的8种输入输出工作模式

    千次阅读 2020-02-06 14:56:42
    我们配合GPIO结构图,来看看GPIO的8模式及其应用场合: 图的最右端为I/O引脚,左端的...再连接到施密特触发器就把电压信号转化为0、1的数字信号存储在输入数据寄存器(IDR)。我们可以通过设置配置寄存器(CRL、...
  • ABAP数据字典和数据表的读取

    万次阅读 2016-05-31 16:44:29
    本章主要介绍:实例建表,数据表维护程序,添加数据,建立域、数据元素和搜索帮助,逻辑数据库,数据表的读取。 相关概念  通过本章的学习能清晰地了解ABAP数据字典与实际数据库之间的关系。数据字典对象由数据字段...
  • 都知道C语言int(4个字节)、char(1个字节)… 这些类型可不是随便用的,,我们要考虑某个场景用它是否合适,会不会越界。MySQL也是一样的,也需要不同的场景需要不同的类型。 下面这张表是MySQL的数据类型分类:...
  • STM32F1xx官方资料: ...GPIO是通用输入/输出端口的简称,是STM32可控制的引脚。GPIO的引脚与外部硬件设备连接,可实现与外部通讯、控制外部硬件或者采集外部硬件数据的功能。 STM32F103ZET6芯片...
  • MySQL 面试题

    万次阅读 多人点赞 2019-09-02 16:03:33
    因为 MySQL 还会部分内容和运维相关度比较高,所以本文我们分成部分【开发】【运维】部分。 对于【开发】部分,我们需要掌握。 对于【运维】部分,更多考验开发的知识储备情况,当然能回答出来是比较好的...
  • 使用Excel的时候,常常会遇到这样的问题:2个数据表数据表1记录了大量的信息,比如人员的培训的信息,包含姓名、时间、培训内容等,如图1所示 另外还有一张2,包含的是单纯的名单信息,如图2 现在想...
  • 哈希、JavaHashMap

    万次阅读 多人点赞 2016-08-05 01:24:46
    Map是映射、地图的意思,JavaMap表示一把K映射到V的数据类型; HashMap是Java中用哈希数据结构实现的Map; 一、Hash算法 1. 是什么? 查词典 先来看英语翻译: hash 英 [hæʃ] 美 [hæʃ] ...
  • Excel表格的合并分为两种情况,一种是工作表合并、一种是工作簿合并。 一个Excel表格叫做工作簿,每个工作簿的Sheet叫做工作表。 针对这两种情况的表格合并,今天我们来做个小结,看看都要哪些方法。 不管你...
  • EXCEL如何获得工作表(sheet)的名称

    万次阅读 2018-05-11 14:12:23
    excel 取得工作表名2009-08-11 15:38方法一 常规方法 cell函数 也可以这样取得工作表名,在任一单元格输入:=RIGHT(CELL("filename"),LEN(CELL("filename"))-FIND("]",CELL("...
  • 近来,工作中需要对一些数据进行比对稽核,从数据库不同的导出excel之后,还要进行汇总比对,考虑到excel函数也能实现这个功能,比手工比对要省事很多,于是借助强大的Internet,搜集了网上的一些方法,亲自验证...
  • 在工作中时候会需要对份内容相近的数据记录清单进行比对,需求不同,比对的的目标和要求也会有所不同。下面Office办公助手(www.officezhushou.com)的小编根据几个常见的应用环境介绍一下Excel表格中数据比对和...
  • 对多个Excel表中数据进行合并计算

    千次阅读 2007-04-11 17:46:00
    Excel 2007若要汇总和报告多个单独工作表的结果,可以将每个单独工作表中数据合并... 例如,如果您一个用于每个地区办事处开支数据工作表,可使用合并计算将这些开支数据合并到公司的开支工作表中。这个主工作
  • MATLAB导入数据Excel数据并做出散点图
  • 测试开发需要学习的知识结构

    万次阅读 多人点赞 2018-04-12 10:40:58
    努力成为一个优秀的测试开发从业者,加油!... - 假装测试的回答 - 知乎白盒与黑盒测试什么区分1、黑盒测试 黑盒测试也称功能测试或数据驱动测试,它是已知产品所应具有的功能,通过测试来检...
  • 数据分区的一般概念存在已久。其可以多种形式,但是通常使用分区来水平分散压力,将数据从物理上转移到和使用最频繁的用户...重新来看《数据仓库Hive编程》前面几篇文章日到的的那张emplyees并假设我们一个...
  • 目录 基本概念 演示及源码 ...因为要看某展示软件的效果,...Qt工作笔记-Qt连接Mysql数据库,检索及修改表数据 https://blog.csdn.net/qq78442761/article/details/88592455 这里可以使用存储过程,对表进...
  • 那就是使用索引来解决此问题。 索引是提高数据查询最有效的方法,也是最难全面掌握的技术,因为正确的索引可能使效率提高10000倍,而无效的索引可能是浪费了数据库空间,甚至...3、在数据处理时回需额外的回退空间。
  • 数据库数据表之间的关系

    万次阅读 2012-12-14 16:56:16
    一个主键是唯一识别一个的每一行记录,但这只是其作用的一疗分,主键的主要作用是将记录和存放其他表中数据进行关联,这一点上,主键是不同表中各记录间的简单指针,主键约整就是确定表中的每一条记录,主键...

空空如也

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在工作表中输入的数据分为哪两种