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报表的性能很重要，是一个总被谈及的问题，跑的慢的报表用户体验恶劣，无法忍受。解决这些慢的性能问题，也成了项目方和工程师头疼的事情。一出状况，就得安排技术好的，能力强的工程师去救火，本来利润就薄 ..
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什么是数据挖掘 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 听起来比较抽象，我们举个例子。 ..
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项目中通常有将数据生成复杂报表格式导出 pdf、doc 等格式文件需求，但是如果通过 java 程序去写通常会有几个难点： 一：开发工作量大，数据读取，报表格式绘制、导出文本都需要大量的代码 ..
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工具，本身就是为了解决各种重复性工作效率低下的问题而诞生的产物，报表工具也是工具，所以它的诞生，它的使命，也是为了提效！是为了提升数据信息化项目中报表的开发效率而诞生的 但不同的工具，开发方式 ..
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按此方式集成时：[链接] springboot 项目如果无需集成 web 部分，仅仅需要通过后台计算报表，返回 HTML 串或 PDF，该集成哪些 jar？
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数据挖掘是一项应用十分广泛的技术，它能够从历史数据中发掘出有用的规律，然后运用规律去做预测。比如在金融机构中通过挖掘历史用户信息和违约之间的规律进行风险预测，防止坏帐；在营销场景中可以通过挖掘 ..
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[图片] 我用自己本地数据库做了一个用户表，然后配置了下接口类，但是我用这个账户和密码登入会显示登入不进去，是哪来没配置对吗
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报表性能是个很重要的问题，报表慢让用户体验极其恶劣，可能 90% 的报表因为计算简单和数据量小都不会有性能的困扰，但是剩下的 10% 的有性能隐患的报表一旦出问题，就可以毁掉之前所有的美好，不 ..
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SPL 不仅可以做数据准备和计算，还可以调用润乾报表的外部库来生成有格式要求的报表，比如导出 Excel、pdf、Word、Html 等格式，并且 SPL 脚本可以集成到 JAVA 程序中调用 ..
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事物都是普遍联系的，很难有一个独立的事物不和其它发生关联，数据表也一样，很多有业务意义的查询都会涉及多个数据表的关联 数据分析以及 BI 类软件通常会提供自助查询功能，有些软件还能支持关联查询 ..
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因为用错了报表工具，或者没有用对姿势。 疼在哪里？ 报表工具不就是为了解决手工开发报表效率低、困难多等这些让人头痛的难题的吗？怎么用了大牌工具还会头痛，是功能不行解决不了这些问题？ 不，并不是 ..
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SPL 不仅可以做数据准备和计算，还可以调用润乾报表的外部库来生成有格式要求的报表 外部库环境配置 设计器下载及安装 润乾官网下载报表设计器，解压缩后直接安装，安装后自带试用授权，如需其他版本 ..
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数据信息化项目或者应用中，很多都需要，也都会使用报表工具来提升开发效率，选择报表工具的时候常有这样的困扰，商用的好用但是太贵，把项目的利润空间都快挤没了，开源的不要钱但是难用，光省钱了没见提升 ..
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当前开源 OLAP 服务器仅能满足多维分析一方面的需求，而且主要基于 RDB 体系。这对于广泛的 OLAP 业务来说存在诸多限制。 首先是复杂报表不支持，这类报表的数据准备过程十分繁琐，需要大 ..
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数据信息化项目中，遇到 BI 需求的场景越来越多，怎么样让自己的项目或应用具备 BI 的能力呢？大部分项目都会选择集成一个第三方的 BI 来完善自己的能力，因为自研一个的难度和成本都太大了 第 ..
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数据信息化项目中，买个第三方报表工具来做报表是很常见的事情，因为报表工具可以简单高效的解决报表问题，能节省人工成本的投入，变相的提升项目的利润，如果购买工具的成本也能低一些，那省出来的利润就更 ..
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现实中绝大多数 JOIN 都是字段相等的等值连接，非等值 JOIN 很少见，而且大多数可以转换成等值 JOIN 处理，我们在这里主要讨论等值 JOIN。 与 SQL 不同，SPL ..
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信息化的项目中基本都有报表的需求，如果比较简单，量也少，那开发人员手工在页面里画就可以，如果数量多，又复杂，而且需求多变，还手工做的话就不现实了，因为做起来太费劲，而且工作量太大了，这时候就需 ..
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筛选指定特征的曲线段二——筛选曲线段 算法背景 算法背景已经在《筛选指定特征的曲线段一——计算曲线特征》中介绍过了，这里不再赘述。 文章链接： 筛选指定特征的曲线段一——计算曲线特征 算法思路 ..
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筛选指定特征的曲线段一——计算曲线特征 算法背景 很多仪表设备都能定时产生一些数据，称之为时间序列。将时间序列画在图上就是一条曲线，如下图： [图片] 图中横轴是时间(dd hh:mm)，纵轴 ..
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[链接]Without DB [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [链接] [ ..
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提到人工智能，大家首先想到就是智能，其实不然，在智能的背后还有很多人工，正所谓有多少智能就有多少人工。以数据挖掘为例，众所周知 AI 模型很厉害可以智能地帮我们从数据中挖掘有用的价值，可以帮我 ..
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随着大数据技术的发展，我们越来越多的需要从大量的历史数据中挖掘规律，做预测。 数据挖掘、机器学习技术是 AI 预测的基础，而使用这项技术的前提通常就是要会编程。但遗憾的是编程还是一项十分专业的 ..
