Cube Explorer

当前话题为您枚举了最新的Cube Explorer。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

Cube Explorer 5.00中文操作手册.pdf
Cube Explorer 5.00中文操作手册.pdf 是一份详细介绍Cube Explorer 5.00操作方法的文件。
优化MandelBT Explorer
通过调整视图面板的缩放按钮,可切换2D/3D视图。视角面板滑块现为0-90度,光标已更新为带有圆圈的加号。在Mandelbrot集中左键按住并拖动到目标位置,程序稍后将在所选区域绘制矩形并放大。按重新计算按钮,程序将计算新Mandelbrot集,图片自动显示。右键单击图片保存按钮可保存坐标和设置。在保存的Mandelbrot集弹出菜单中选择图片进行调用。通过调整分辨率面板的滑块可更改分辨率,向右滑动可增加分辨率,但会增加计算时间。建议同时增加迭代次数以获得最佳效果。
SSAS_Cube_开发与部署_指南
SSAS(SQL Server Analysis Services)开发与部署Cube 1. 数据结构 在使用SSAS之前,需要建立好相应的事实表和维度表。事实表存储度量值,维度表存储维度信息。 2. 新建项目 开启Visual Studio(VS),新增SSAS项目。 3. 选择项目模板 在模板中选择Analysis Services项目模板,并按功能命名项目。 4. 目录结构 模板会在方案管理器中生成相应的目录结构,以组织和管理数据。 5. 添加数据来源 右键点击数据来源,选择新增数据来源,连接到数据源。 6. 数据连接 在数据连接处显示以往的连接,可以选择已有的或新增连接。 7. Ora
Weka Explorer 操作指南
预处理 分类器选择 分类 聚类 关联规则学习 挖掘结果分析
Kylin Streaming Cube应用场景
分钟级实时的刚需场景,用Kylin Streaming Cube来做,体验确实不错。你要是之前用过 Kylin 做批量,应该会挺快上手。Streaming Cube 架构保留了之前批的扩展性,但做了不少优化,像 Kafka 接入、HDFS 落盘这些流程也都挺顺的。 构建方面,Streaming Cube 能上亿条记录不带卡的,性能方面靠得住。你可以按需设置构建频率,比如白天 5 分钟一跑,晚上整点跑一次,灵活。部署的话,它还能复用 Hadoop、Spark 这些生态,节省不少资源,性价比也高。 再说查询部分,Cube 构建好后,直接就能用 API 或者像 Zeppelin 这样的工具跑报表,响
Offline Explorer Pro v7.7.4640
Offline Explorer Pro 是一款专业的离线浏览工具软件,拥有优秀的设计和强大的功能,适用于离线浏览等多种用途。 功能特点 自定义抓取时间、代理设置 选择抓取项目和大小 设置下载存放位置和空间限制 内置浏览器,方便编辑、浏览和搜索下载的网页 支持 FTP、HTTPS、MMS、RTSP 和 NSV 等网站文件检索 支持 BitTorrent 协议和 HTTP、SOCKS4、SOCKS5 以及用户名@网站代理下载 支持多达 500 个文件同时下载 可使用外部浏览器或内置浏览器查看下载内容 支持打印下载的网页,包括整个网站 可将下载的网站发布到网络或导出到其他目录 支持从浏览器拖放
GROUP BY子句进阶用法实例ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS
GROUP BY 的几种用法,其实没你想的那么复杂。ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS看着像高阶操作,实则只是在你原有分组的基础上,多加了点组合输出的“套路”。嗯,用对了,它们确实能帮你省不少代码量,尤其是报表时,真挺爽的。 基础的 GROUP BY是最常用的,用来对一列或多列进行分组。比如: SELECT zt, qylx_dm, SUM(zczb), COUNT(bs) FROM dj_zt GROUP BY zt, qylx_dm; 这段代码就按照zt和qylx_dm来分组,统计每组的总注册资本和数量。简单好用,没什么坑。 ROLLUP就像是在原始分组结果后,自动多帮你算
Expert Cube Development with Microsoft SQL Server 2008Analysis Services
数据项目里的性能瓶颈,多时候卡在了立方体(Cube)设计上。Chris Webb这本《Expert Cube Development With Microsoft SQL Server 2008 Analysis Services》讲得挺系统,是多维模型优化那块,讲透了不少你平时忽略的细节。 书里的分区技巧挺实用,像按日期分表、按地域拆库这些场景,说得接地气,不是那种纸上谈兵的讲法。哦,还有MDX调优那一章,配合 SQL Profiler 追踪,效果挺的,查个报表数据也能快好几倍。 缓存策略这部分也值得看。讲了怎么合理利用 SSAS 的缓存机制来提升响应速度,还有些大量维度属性的窍门,像隐藏层
Log Explorer 4.2的全新应用方法
Log Explorer专注于MSSQLServer的事务分析和数据恢复。您可以使用该工具浏览日志、导出数据,并恢复被修改或删除的数据,包括执行过update、delete、drop和truncate语句的表格。在系统故障或人为错误导致数据丢失时,它能够在线快速恢复数据,最大程度减少恢复期间其他事务的中断。支持SQLServer7.0和SQLServer2000,能够提取标准数据库日志文件和备份文件中的信息。
Web Log Explorer:网站日志深度解析
Web Log Explorer 是一款针对 Apache 和 IIS 网站服务器的日志分析工具,能够深入解析 .log 文件,提供多维度网站访客数据,包括访问量、流量趋势、文件访问情况、来源页面、搜索引擎、错误信息、访客地域、网站搜索词等。