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创建数据源与FDI出现问题，请大神指导！！！
创建数据源（mysql）时，本地数据库连接测试一直失败，如图所示 创建FDI任务时，作为源端数据源的源表无法读取到 (这个源端是云数据库mysql)，如图所示
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C++ODBC连接数据库
henv = SQL_NULL_HENV;//定义环境句柄SQLHDBC hdbc1 = SQL_NULL_HDBC;//定义数据库连接句柄 SQLHSTMT hstmt1 = SQL_NULL_HSTMT;//定义语句句柄int
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Python 教程之数据分析（3）—— Python中不同图表的数据可视化
数据可视化是以图形格式呈现数据。它通过以简单易懂的格式汇总和呈现大量数据，帮助人们理解数据的重要性，并有助于清晰有效地传达信息。 考虑这个给定的数据集，我们将为其绘制不同的图表： 用于分析和呈现数据的不同类型的图表 1.直方图： 直方图表示特定现象发生的频率，这些现象位于特定
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ROMA->FDI->文本框配置元数据的格式
问题：做FDI数据集成时，配置源端的元数据，当元数据中字段过多，比如七八十个时，使用键值对映射比较麻烦，一直点点点，人给我点麻了诉求：使用文本框输入的方式配置元数据，文本框的输入格式是什么，没有提示
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【M2241-QL产品】【Restful功能】API接口数据问题
【功能模块】元数据订阅【操作步骤&问题现象】1、通过POST请求“元数据订阅”接口，响应码返回“1”，“一般错误”2、目标数据上报／车辆抓拍上报 接口结构化数据中“deviceID”、“width”、“height” 均为0，是正常的吗？【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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Android之sqlite常见用法以及取最新多少条数据（包括删除和不删除之外的数据）
sqlite和mysql很像，如果你对mysql有一定的经验，那么里面的sql写法也类似，比如常见的limit用法，mysql里面主要用limite分页，但是数据多了不建议，很影响效率。 sqlite常用用法函数总结如下： query：
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【ABC平台】【批量导入功能】在页面中用解压出来的excel文件是否可以用批量导入将数据导入数据库
【功能模块】【操作步骤&问题现象】1、在页面中使用平台提供的库jszip 解压 压缩包2、使用批量导入功能将解压出来的excel文件导入数据库3、接口执行报错，报错信息：Required request part 'file' is not present4、对比了正常的exce
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【我有特色我自豪系列二】数据可视化，洞察数据内在的本像
2018-2-1 17:12 编辑 <br /> 在Workflow中，MLS的数据处理相关节点提供了数据可视化功能，通过观察可视化图表，用户可以直观的获取该数据集的内在特性。可视化内容包括：数据集特征列、特征元数据、特征统计值和可视化图，界面如图1所示。 <align=left><al
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深度学习公开语音识别数据集下载 | 论文下载|音频数据集|corpus ——简记
/ Corpus Mozilla迄今为止最大的公开语音数据集Common Voice——重点 Mozilla最大的公开语音数据集Common Voice 其他语音数据集推荐 Mozilla还为大家提供了其他的语音数据集，有需要的同学请自取。 有声读物英文语料库LibriSpeech：
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华为云机器学习服务标准版：易用的云上机器学习平台
当前业务数据的特点和分布情况，例如：是否有缺失值，样本是否均衡等。仅凭肉眼观察或者借助第三方软件进行处理是一种低效的处理方式。针对用户的这一诉求，标准版机器学习服务的数据可视化功能不仅提供了特征数据的元数据和统计信息，并且以直方图的形式展现了数据分布情况。模型调优是整个机器学习应
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【数据结构和算法思想】递归思想
一般情况下，当循环方法比较容易实现时，应该避免使用递归。当很难简历一个循环方法时，递归可能是一个很好的选择（某些情况下，递归方法总是显而易见的，而循环方法却是难以实现） 某些数据结构（树）本身就是递归时，则使用递归也是最好的方法了。 分而治之： 有一个问题A，把A分解成一系列比A更容易解决的子问题（A0，A1，A2
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Java数据库项目之满汉楼
com/timerring/java-tutorial 】或者公众号【AIShareLab】回复 java 也可获取。 程序框架图 代码实现 数据库 -- 创建满汉楼的数据库 CREATE DATABASE mhl -- 创建表 employee 表 (主键id, empId, name, pwd
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MySQL数据库优化的八种方式(小白必看)
第一个表中成功更新后，数据库突然出现意外状况，造成第二个表中的操作没有完成，这样，就会造成数据的不完整，甚至会破坏数据库中的数据。要避免这种情况，就应该使用事务，它的作用是：要么语句块中每条语句都操作成功，要么都失败。换句话说，就是可以保持数据库中数据的一致性和完整性。事物以B
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pandas对列数据进行处理(列数据字符串设置为NaN)|pandas.to_numeric
———————————————') # 第 2 列数据 字符串 set as NaN. df.iloc[:, 2] = pd.to_numeric(df.iloc[:, 2], errors='coerce') # 第 3 列数据 本身可以转为 int类型，则进行转换 df.iloc[:
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tableau实战系列（二十一）-数据集操作，教你如何通过树状图实现数据下钻功能
及以上的用户，已经可以利用“集操作”这一交互式功能，来实现树状图的数据下钻了。 具体步骤如下： 1、连接数据源 打开 Tableau Desktop，连接“示例-超市”数据源。 2、创建集和计算字段 1）创建“类别集” 在数据窗格中，右击维度“类别”，在下拉菜单中选择“创建”-
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数据资产管理服务体验
" 通过一站式的数据采集、存储、解析、建模、处理、分析、发布等基础工具链，以及智能辅助数据标注能力、精准的数据质量评估能力、纵深防御的数据安全体系。
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如何进行外键数据校验和在 SAP 中创建外键关联数据库表
使用外键进行数据验证 SAP 系统的关系数据模型可以包含许多表、视图、结构和链接表。可以说，外键定义了多个表之间的这些关系。外键执行的功能包括提供帮助数据和创建字典对象，但您将关注的功能将在数据验证区域中。毕竟，在定义选择屏幕和最重要的外键使用时，保持数据完整性是主要目标之一。
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【干货】DDM实践：数据库秒级平滑扩容方案
时可对DDM实例逻辑库进行平滑扩容，通过增加RDS实例来提高数据存储能力与并发支持能力。在不中断应用服务的情况下，通过新增RDS实例，扩展数据库存储空间。扩容除了解决数据存储容量瓶颈，还能通过增加并发计算能力间接提升数据库性能。通过DDM管理控制台操作即可完成扩容，应用无需改造，
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GEE——西非土地使用土地覆盖数据集
成果是为包括佛得角群岛在内的西非撒哈拉以南地区生成了三个时期（1975、2000 和 2013 年）的土地利用和土地覆盖数据集。西非土地利用土地覆盖时间序列数据集为系统地以前所未有的详细程度表征和分析整个地区的土地变化提供了独特的基础。 引用： Tappan, G. G.
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为什么要用pipeline批量读写Redis数据
前言 说到缓冲区，大家应该都不陌生。在端与端进行数据交互的时候，考虑到两端有速度不匹配的情况，通常会用缓冲区来解决，比如操作系统就有网络缓冲区、客户端缓冲区等。 我们在使用Redis时同样也会有这样的场景。比如我们需要批量写数据到到Redis，就可以用到缓冲区。这篇我们来说说类似于缓冲作用pipeline的用法。
