点击流数据

该数据集包含经典的网站日志点击流分析数据，每一行记录了用户访问网站时的详细信息，包括：访问时间、请求 URL、来源 URL、用户 IP 地址、浏览器类型、服务器响应码以及请求类型等。

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点击流数据仓库的技术细节讲得挺透，尤其适合对数据仓库有一定基础、但想搞懂 Web 用户行为的前端或者数据工程师。里面从 Web 架构、日志、用户跟踪、ETL 流程、元模型设计一路讲到 OLAP，配套案例也比较实在。嗯，如果你平时就常折腾 Web 埋点、搞用户行为建模，那这本书基本能帮你把整条链路都梳理清楚，少走不少弯路。尤其是讲到ETL 机制那块，实战感强，像怎么日志、怎么设计维表、怎么落地事实表 ETL，基本上都讲到了。还专门拆了一个章节来讲用户标识追踪，包括Cookies、URL 重写、隐藏表单域这些方案，哪个场景下该选哪个，讲得挺清楚的。另一个亮点是元模式设计这部分，比较少见地结合了点击

文件格式：TXT 数据条数：14万 包含用户行为：搜索、点击、下单、支付 其他数据：时间、sessionID、用户ID、页面ID等

点击UI控件对象，如按钮、复选框等，并设置相应属性值。支持设置焦点，传递附加参数。

点击列首就能升降序的 LabVIEW 数据管理例程，真的是蛮实用的。尤其在工业采集场景下，数据一多，按时间、编号一键排序，效率高不少。用起来也不难，逻辑清晰，大批量数据的时候响应也挺快。数据存进数据库后，能直接在查询界面搞定排序，不用来回写 SQL 语句。适合那些做 HMI 或者工控监控界面的开发，想让操作更友好些，用它再合适不过。像是想更深入研究数据库排序逻辑的，你可以看看SQL相关的资源，比如按照多列排序-SQL 语言基础这篇文章，讲得比较直白。还有想把 LabVIEW 和数据库整合的，LabVIEW 数据库通讯也挺有参考价值。如果你在做数据记录和查询，还要支持排序功能，这套例程真心可以试

固德蛋点击数据挖掘脚本和信息！这是一款移动应用。scripts/download_latest_data.py脚本负责从服务器下载最新的游戏数据存档（到./datfiles/ ），然后将数据解析为半人类可读的JSON文件（到./jsonfiles/ ）。游戏采用自定义对象序列化格式，称为CompatibleDataIO，不同对象类型（请参阅scripts/obj_ids.py ）具有自己的读/写功能。反编译代码（到./decompiled/ ）并使用scripts/parser_generator.py脚本提取所有类型信息。

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MATLAB 代码用于处理点击扩展显微镜数据。包括刚性配准、膨胀因子计算、B样条非刚性配准、畸变场计算和均方根误差计算。

随着技术的进步，AI在教育领域的应用日益普及。