今天继续跟大家分享关于水晶易表的动态选择器高级用法——过滤器。 这个部件可以将多层帅选筛选自动化，比如我们前两篇所讲解的多重筛选案例中， 需要为每一个筛选字段单独建立一个筛选器，来完成整体的记录筛。 这里使用过滤器，可以完成批量筛选操作，它其实是一组组合框，可以批量导入多列筛选字段，从而完成批量筛选工作。 但是这样的话，虽然简便了操作（想想前两篇我们所使用函数：vlookup+match+offset，而这里不需要），但是也损失了个性化与美观性。（过滤器中的所有单个筛选器都长一个样，你需要面对的三个一抹一
（写sql也行的，js是吧数据拉出来操作，sql是在服务器端操作，建议不要勾选SQL表达式）
Ext.js 系列课程笔记「表单子项」更多精彩文章请关注公众号『Pythonnote』或者『全栈技术精选』
MVVM 的工作原理：ViewModel 作为 MVVM 的核心，它把当前页面的数据源(Model)和页面的结构(View)连在一起。
小程序一般是用来提供给顾客使用的，可以浏览商品，添加购物车，下单支付等操作。但是对于商家来说，只有面向顾客端的小程序还是不够的，需要给商家提供一套管理后台，用来日常维护商品的信息。
初始PB级数据分析利器Prestodb 什么是prestodb prestodb整体架构 物理执行计划 什么是prestodb prestodb,是facebook开源的一款sql on hadoop系统，是facebook的工程师对hive的查询速度忍无可忍后，下决心开发的一款高性能查询引擎，基于java8编写，其基于page的pipeline技术，使其具有高效的交互式查询性能，并可以高效的控制GC；而其和底层数据源解耦的特性，使其能够对接各类数据源，并具有跨源查询的特性。目前在国内，有京东、美团、同城以
对于这需求要做到百度搜索我呸，谷歌搜索的权重排序，我接到这个需求是拒绝的。后来经过和小伙伴的研究，觉得这个按照权重排序是可以实现的。
本文介绍了如何将Civil3D生成的道路模型导出至Infraworks中。首先介绍了Civil3D的处理过程，包括生成道路曲面、求差值曲面以及设置道路渲染材质等。然后讲述了将Civil3D生成的道路模型导出至IMX的过程。其次，介绍了Infraworks的处理过程，包括新建坐标系、导入IMX等。最后，作者分享了在实际操作过程中的一些技巧和经验。
为什么突然写这样一篇文章呐，因为作者在看项目的时候发现老代码中的多数据源用的很六，而多数据的配置基础配置信息存储在Map数据结构中，也就是本次文章的标题。在看代码中，作者觉的人家这种想法非常好，尤其像多数据源，或者相同相同类，不同的配置值具有不同功能的情况。我们可以通过不同的名称将我们实例化的bean注入到springIoc容器中，这样就极大的方便了我们代码的扩展，也让我们的配置文件更加具有层次性。优点就说这么多，以后有时间了再利用这种姿势给大家演示一下如何做同类的不同实现的管理和包装。这里通过demo来演示一下SpringBoot如何注入一个Map<String,Bean>.
进入 demo-backend/src/main/resources 打开 application.yaml 文件修改数据源配置：
接上一篇文章 前端工程实践之可视化搭建系统（一）鸽了比较久，看过的同学应该也都已经不记得了，也是又看到两年前文章下热评一位同学问的问题，两年后我们换个形式来讨论下这个问题(手动艾特水白泉同学)。
之前用过vue2中的watch监听，最近在学vue3，对比两个版本对于watch使用的不同之处做个总结，然后记录下vue3中watch中的具体使用方法和技巧
数据来源与互联网，具体数据源我就不介绍了，大家也不用再去下载了，因为区县级的全量数据我都已经下载好了。 下载好的数据如下图所示：
下面解释一下各个参数的作用 Variable name: 变量名，template的名字，比如我这里取名为group，到时候要使用这个变量名就用$group来调用。 type: 变量类型，变量类型有多种，其中query表示这个变量是一个查询语句，type也可以是datasource，datasource就表示该变量代表一个数据源，如果是datasource你可以用该变量修改整个DashBoard的数据源，变量类型还可以是时间间隔Interval等等。这里我们选择query。 label: 是对应下拉框的名称，默认就是变了名，选择默认即可。 hide: 有三个值，分别为空，label，variable。选择label，表示不显示下拉框的名字。选择variable表示隐藏该变量，该变量不会在DashBoard上方显示出来。默认选择为空，这里也选默认。
在使用Excel Power Pivot制作超级透视表的时候，很多人喜欢将外部数据直接导入Power Pivot，而不是使用Power Query预处理一番。理由是：数据源已经非常规范了，无需额外处理。
在使用Excel Power Pivot制造超级透视表的时候，很多人喜欢将外部数据直接导入Power Pivot，而不是使用Power Query预处理一番。理由是：数据源已经非常规范了，无需额外处理。
Hi，大家好。在上一篇Apifox系列文章：接口测试利器Apifox，凭什么成为新晋高富帅？，主要介绍接口管理现状、Apifox基本功能。
6种目标跟踪方式一览 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_1627174295422
之前有不少小伙伴问松哥微人事项目(https://github.com/lenve/vhr)使用的 MyBatis 逆向工程在哪里？其实旧版微人事当时没有使用逆向工程，是我自己手动敲出来的，当然手动敲的工作量非常大。
本系列或多或少涉及一些 pandas 的骚操作(网上很难看到相关的资料)，其并非可视化的重点，不会多做讲解。
前段时间在做前端开发的过程中遇到一个关于JSON.parse()的使用的报错问题，JSON.parse()通常是用来对JSON对象和字符串之间的相互转换的，所以一般在使用的时候遇到相关报错就是因为在使用的时候没有做相应的非空判断，或者是数据格式错误造成的。那么本文就来分享一下关于使用JSON.parse()进行字符串和JSON对象相互转换的时候遇到的报错问题。
在 Access 使用过程中，自增ID的存在将带来很大的便利性，既可以唯一标识每行记录，又可以快速知晓文件的行数，那么，如何才能在 Access 表中创建和生成自增ID呢？本文简单介绍几种方法，供大家参考使用。
NBI可视化平台快速入门教程-数据准备 1. 数据准备 1.png 这里使用 Excel 作为演示数据： 数据样本： 2.png 2.登录系统 3.png 3.进入系统后，根据向导，进入数据准备模块 4.png 4.选择对应数据源类型，这里我们选Excel数据源类型 5.png 5.创建数据源连接 6.png 6.数据源创建成功 7.png 8.png 8.我们可以做下测试，验证是否成功 9.png 到此数据源已经建立成功，下一步需要基于数据源表建立工作表。
当我们站在网页开发的浩瀚世界中，眼花缭乱的选择让我们难以抉择。而就在这纷繁复杂的技术海洋中，JQuery EasyUI 如一位指路明灯，为我们提供了一条清晰的航线。
PowerApps是Microsoft提供的低代码开发平台，允许用户无需编写大量代码，通过直观的界面设计快速创建应用程序。通过PowerApps的数据连接功能，系统可以轻松地与其他Microsoft 365服务（如SharePoint、Excel）进行集成，实现数据的无缝交互。本文详细介绍了如何使用PowerApps快速开发一个支持增删改查的报表页面，采用SharePoint上的List作为数据源。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
在学习 WebRTC 的过程中，学习的一个基本步骤是先通过 JS 学习 WebRTC的整体流程，在熟悉了整体流程之后，再学习其它端如何使用 WebRTC 进行互联互通。
✻ 6种目标跟踪方式一览 6种目标跟踪方式一览工作簿下载地址： https://public.tableau.com/app/profile/.63722048/viz/1_162717429
在一些系统导出的数据里，或者一些表单采集到的多选项目的数据，很常见到的是将某一列的内容，多个项目合并成一行，如下图所示。
之后需要添加字段，先输入概述，数据类型选择富文本。选择富文本的原因是因为里边的文字内容有可能需要进行排版。
RSA1 Data Warehousing Workbench RSA2 Datasource Repository，查看数据源信息，如增量模式（AIE/ABR等）、字段名称 RSA3 Extractor Checker S-API，模拟抽取数据源中部分数据进行查看，如增量初始化表、出口处理的结果 RSA5 Installation of DataSource from Business Content，可交付的数据源，未激活 RSA6 Postprocess DataSource and Hierarchy，激活后的数据源 RSA7 BW Delta Queue Maintenance
Moonbox是一个DVtaaS（Data Virtualization as a Service）平台解决方案。它基于数据虚拟化设计思想，致力于提供批量计算服务解决方案。Moonbox负责屏蔽底层数据源的物理和使用细节，为用户带来虚拟数据库般使用体验，用户只需通过统一SQL语言，即可透明实现跨异构数据系统混算和写出。此外Moonbox还提供数据服务、数据管理、数据工具、数据开发等基础支持，可支撑更加敏捷和灵活的数据应用架构和逻辑数仓实践。
本文将帮助您借助腾讯云微搭低代码 WeDa 平台，基于已有的模板快速打造出如下图所示的问卷调查小程序。
几个月前，我在公众号分享过 GitHub 上几个可以帮你快速完成网站开发、上线的低代码平台，近期又陆陆续续挖掘到一些与此相关的优质项目，便想着重新整理、更新一下。让诸位平时在闲暇之余，也可以上手把玩。
今天分享的就是在上一篇文章的基础上来进行讲解和分享：Badboy使用数据源Excel进行脚本参数化。然后在使用读取的参数进行对比断言。
本文从0到1 ，以循序渐进的方式利用腾讯云微搭低代码平台搭建出常见的表单展示应用，让您快速上手腾讯云微搭低代码平台核心功能。
本文为简书作者傲看今朝原创，CDA数据分析师已获得授权 ”智能表格“在Excel中就是叫表格，恐怕是Excel当中最不起眼最受人忽视，却极其实用的功能之一，可以1s让你的统计表变为高大上的模板。那么它都具有哪些神奇的技巧呢？今天我将带领大家扒一扒这个功能，以期能够帮助大家提高工作的效率。 首先，智能表格这个功能在哪里呢？它的位置也是非常不起眼的，就在插入选项卡下，”数据透视表“旁边，因此创建表格的方法就是选中一个数据区域，单击插入，单击”表格“，根据实际情况勾选”数据包含标题“，单击确定。我们就可以普通的数
作为表格产品的典型应用场景之一，几乎所有的行业都会存在类 Excel 报表开发这样的应用场景，而在这些应用场景中，经常会遇见下面的这些痛点：
大海：的确，直接基于普通数据源进行数据透视，数据增加的情况下，数据透视表是没办法识别到新的数据的。
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项目介绍 JeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构 SpringBoot2.x，SpringCloud，Ant Design&Vue，Mybatis-plus，Shiro，JWT 支持微服务。强大的代码生成器让前后端代码一键生成! JeecgBoot引领低代码开发模式(OnlineCoding-> 代码生成-> 手工MERGE)， 帮助解决Java项目70%的重复工作，让开发更多关注业务。既能快速提高效率，节省成本，同时又不失灵活性！ 当前版本：v2.4.6 | 2021-08-1
当然，还有很多其它基于.NET Core开发的开源数据可视化项目，这里再列出一些：
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的，咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外，还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
下载完成后，进入C盘，找到如图所示的文件夹，找到需要安装的labview版本文件夹，双击进入
项目介绍 积木报表，一款免费的可视化Web报表工具，像搭建积木一样在线拖拽设计！功能涵盖，数据报表、打印设计、图表报表、大屏设计等！ 秉承“简单、易用、专业”的产品理念，极大的降低报表开发难度、缩短开发周期、节省成本、解决各类报表难题，完全免费的！ 当前版本：v1.5.0 | 2022-05-30 集成依赖 <dependency> <groupId>org.jeecgframework.jimureport</groupId> <artifactId>jimureport-spring-boot-
上述配置文件的参数可以在 com.alibaba.druid.spring.boot.autoconfigure.properties.DruidStatProperties 和 org.springframework.boot.autoconfigure.jdbc.DataSourceProperties中找到;
CursorAdapter既可以对本地数据进行存取，又可以对远程的不同类型的数据源进行存取，不需要关心数据源，只要对 CursorAdapter的属性进行适当的设置就可以了，甚至可以在程序中动态的对这些属性进行改变，从而达到更快速开发程序的目的，这在以前的版本中简直不可想象，感谢VFP的开发者们为我们提供了CursorAdapter类。
随着大数据时代的到来，数据挖掘的重要性就变得显而易见，几种作为最低层的简单的数据挖掘算法，现在利用微软数据案例库做一个简要总结。 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在，很多的环境都会应用到数据挖掘，之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据，或者说还没有体会到数据的重要性，现在随着IT行业中大数据时代的到来，让我一起去拥抱大数据，闲言少叙，此处我们就列举一个最简单的场景，一个销售厂商根据以往的销售记录单，通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单，我相信这也是很多销售机构想要得到的数据
当前，各大云厂商均推出了Elasticsearch的云上托管服务，并通过提供运维管理、监控告警、日志查看等工具，方便用户进行集群的管理与维护。但在数据接入方面，腾讯云 Elasticsearch Service（ES）在实践中发现，用户仍需单独打通每一个组件的上下游，最终完成整个链路的创建，而数据链路涉及数据源配置、数据采集、数据缓存、数据加工、数据目的等复杂的流程，每一步都需要单独配置的情况下，用户接入以及运维的成本较高。 基于此，腾讯云ES推出了一站式的数据链路可视化接入服务，相对于传统的数据接入，数
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