组件化

微软的老牌组件SQLDMO，用来搞定 SQL Server 的自动化操作，真的挺方便。Microsoft SQL Server.rar就是它的完整包，下载后解压一下，文件就全了，装起来也不复杂。覆盖原目录，注册下SQLDMO.dll就行。注册的时候记得用管理员权限打开 CMD，不然命令regsvr32会失败。嗯，细节好了，用老项目或者一些迁移脚本的时候就能顺畅多了。

基于用户需求的可视化交互模型，配合 ECharts 的高可扩展性，做了一个挺实用的数据组件。传统图表就是看个，有了这个组件你可以点一下图表就往下钻，比如柱状图点进去就能看子数据，挺像 BI 里那套操作。支持柱状图、折线图、饼图这几类基础图表的切换，切得还挺顺滑。想从趋势看到占比？切一下就行。以前这些功能得自己写一堆事件和逻辑，现在用这个组件就能轻松搞定。Drilldown 模型设计蛮巧妙，前端只需要好交互事件，后端数据结构设计好，基本就能做到多级钻取。比如用户点了某个月份的销售额，组件自动触发获取更细的城市或门店数据，体验还挺丝滑的。整体来说，这个组件蛮适合信息系统、BI 报表甚至后台管理系统

AxureUX提供数据可视化大屏模板以及通用的组件库，助力用户高效构建数据可视化作品。

ArangoDB Camel 组件用于在 Apache Camel 中使用 ArangoDB，它支持文档模型。ArangoDB 可使用 Docker 容器运行，需要 ArangoDB 3.1 或更高版本。在项目中使用 Maven 安装组件并启动 ArangoDB 服务器即可开始使用。

spark-graphx_2.11-2.1.1.jar 是 Apache Spark 项目中用于图计算的 GraphX 库的核心组件。该 JAR 文件包含了构建和操作图所需的关键类和方法，例如： 图的创建和转换 常用的图算法（例如，PageRank、三角形计数） 图的属性操作 图的结构分析 GraphX 基于 Spark 的分布式架构，能够高效地处理大规模图数据。

DS组件类型 DS平台提供丰富的组件类型，用于构建数据处理流程。

MATLAB执行代码暂停的附加组件允许您更轻松地自定义Matlab。该仓库包含两个主要部分：一种用于求解常微分方程（ODE）的通用求解器和一些实用的脚件。这些代码为一般用途提供支持。终端列表可以根据给定数据生成一个列表，在迭代过程中显示进度。下面的GIF演示了其使用示例。这种生成终端消息的方法通过框架显示终端消息，有助于长时间运行的代码更新。createFcnHeader功能简化了函数标头的统一创建。

页面信息提取的老问题，MetaSeeker 给了个还挺靠谱的思路。它能把网页上那些给人看的无结构内容，按你的指令整整齐齐地抓下来，输出成结构清晰的 XML 格式，后面要做数据挖掘、结构化，舒服多了。 页面抓取的核心组件是DataScraper，能连续提取页面上的关键信息，指令是从MetaStudio里配置出来的。执行过程靠的是一个自研的工作流引擎，支持流程化的信息。你不需要一行行写爬虫逻辑，配好指令就能跑。 支持GUI 界面操作，装个 Firefox 扩展就能直接上手。界面比较友好，调试方便，适合不想用命令行、又不想从零写代码的你。结果存到DataStore 服务器里，后续也方便。 抓企业黄页

Orange 是一款基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，功能 友好且强大，以 快速且多功能 的可视化编程前端简化数据分析与可视化流程。它 绑定Python，为用户提供脚本开发能力，包含完整的 数据预处理组件 并具备数据帐目管理、数据过渡、建模、模式评估和数据勘探等功能。 Orange 由 C 和 Python 开发，其 图形库基于跨平台的Qt框架，确保在多系统中无缝运行。

Jedis 是一个适用于 Java 编程语言的 Redis 客户端。它提供了便捷的方法来连接 Redis 服务器并执行各种命令，例如设置、获取和删除键值对。