多格式数据

多格式导出的工具我试过不少，qexportfull.rar算是用下来比较顺手的一个。它能把数据导成Access、Excel、Word (RTF)、HTML、XML、PDF、TXT、DBF、CSV这些格式，格式全、导出快，写报表、做接口测试都挺方便。

支持 17 种格式数据存储的 BlobCity DB，挺适合搞前后端数据联调的场景。你可以直接塞入 JSON、CSV、PDF 甚至视频图像，省了多数据转格式的麻烦。内存+磁盘双引擎设计，做实时也不拉胯，做 DataLake 也能扛得住压力。 SQL 语法全，DML 能力强，还能写Java 存储过程，这就比较适合习惯写逻辑在数据库层的同学。像你平时要查图像、日志或 Word 文档里的内容，也不用特地写服务去解析，直接丢进 DB 里查就行，嗯，效率还挺高。 遇到多种格式混存的项目，比如 IoT、报表平台、内容型网站，这种 DB 就比较顺手，啥格式都吃，响应也快。要注意的是，虽然它 NoSQL 为主

该工具可以将 MAT 格式的数据转换为 LIBSVM 格式的数据，并将转换后的数据保存为 TXT 文件。

数据准备步骤之一：将数据另存为.arff格式。

本代码演示了如何将.nc数据格式转换为tif格式，数据使用的是地面温度和降水地面观测的再分析数据，时间分辨率为每6小时。

Talend 提供了一系列操作来处理数据格式，这些操作包括字符串、数值和日期的处理。 字符串操作 连接：concat()、|| 长度：length()、len() 大小写转换：upper()、ucase()、lower()、lcase() 单词首字母大写：initcap() 截取字符：mid() 去除字符：trim()、ltrim()、rtrim() 补位：lpad()、rpad() 子串截取：substr() 子串搜索：instr() 格式化显示：format() 数值操作 四则运算：+、-、*、/ 比较：=、!=、>、>=、<、<= 数学函数：abs()、sqrt()、r

红外扫描的数据文件、老电表程序经常会用到dbf格式，结构清晰、读取也快。尤其在做设备数据、历史记录导出时，还是挺管用的。 dbf 数据库文件里的字段通常不多，适合用来存一批静态数据。你如果做的是红外图像、仪表读取，经常会接触这种格式的文件，别看老，但用得还蛮多。 有时候打开.dbf文件还挺烦，尤其是乱码问题。推荐你试试dbf 文件浏览编辑器，界面比较简洁，功能也够用。要是你喜欢用脚本操作，那Python 导出 DBF 工具也不错，能直接从Oracle搞出来。 数据有乱码？嗯，这个是老问题了。看过这个ArcGIS 中 dbf 乱码的文档，得还蛮细的，适合用Excel的朋友。 要是你搞的是红外图像

本包提供了浮点数在十进制和二进制IEEE 754表示之间的转换功能，该功能由四个脚本组成： float2bin：十进制浮点数转二进制字符串 bin2float：二进制字符串转浮点数 bitstr2vec：二进制字符串转二进制向量 bitvec2str：二进制向量转二进制字符串

基本句型： SELECT 字段名 FROM 数据表 示例： SELECT * FROM grade SELECT 学号, 姓名 FROM grade SELECT 学号, 姓名, 语文 + 数学 + 英语 AS 总成绩 FROM grade

这个是一些数据以JSON格式的{\"movie\":\"3408\",\"rate\":\"4\",\"timeStamp\":\"978300275\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"2355\",\"rate\":\"5\",\"timeStamp\":\"978824291\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"1197\",\"rate\":\"3\",\"timeStamp\":\"978302268\",\"uid\":\"1\"} {\"movie\":\"1287\",\"rate\":\"5\",\"timeStamp\":\"