FastAdmin 出现慢的问题 用户反馈断网后 FastAdmin 后台变慢. 而且是很多同事出现一样的现象. 查看了 runtime / log 里的日志,发现 DB 时间超过 20s. 经过群里的讨论和提醒,是因为数据库的 host 问题,使用了 127.0.0.1 就正常了. 相关延伸阅读:(真的是这样?不要骗我,我 ping 了也是 127.0.0.1,有空再试试.) 127.0.0.1和localhost有区别吗? (肯定有) 1.lcalhost也叫local ,正确的解释是:本地

大屏是什么? 大屏设计是最近比较流行的概念,一般按照功能来分有几种: 1. 可交互的触摸屏,大多运用在互动教学课程或者报告演示现场,用户可结合交互操作来阐述具体内容.设计师需要对交互形式和传达内容作统一思考设计. 2. 为某些特定的大型活动设计的专属大屏,比如说产品发布会.双11购物狂欢节.这类大屏需要结合音乐.场景.动效.灯光等多方面元素统一烘托,最终效果酷炫震撼,所有展现的内容都是定制化设计和开发的. 3.专为企业提供服务的可视化数据大屏,这一类大屏在商业中有其应用价值,它的特性是数据展示能

1. 概述 数据服务(https://ds-cn-shanghai.data.aliyun.com)  是DataWorks产品家族的一员,提供了快速将数据表生成API的能力,通过可视化的向导,一分钟“零代码”就可以生成API,让API开发从未有过如此便捷!同时支持自定义API查询SQL功能,对您的个性化复杂查询逻辑支持照样不在话下. DataWorks数据服务提供HTTP API服务,采用Serverless架构,您只需关注API本身的查询逻辑,无需关心运行环境等基础设施,零运维成本. Dat

虽然已经决定这个项目用Wyn来做了,但是,了解一下如何从头开始写一个数据大屏还是挺有好玩的. ------------- 为什么要做数据大屏? 现如今的大数据逐渐发挥出了它的力量,并无形的改变着我们的生活.但大数据在不是从事技术开发的人来说没有很明显的感受,很多人对大数据的概念只是停留在每年网易云音乐对个人听歌的汇总上.知乎2017年解锁的知识成就.微信新年的个人社交分析.支付宝的年终账单等.其迫切的需要通过一些媒介展现数据的威力,而数据大屏作为大数据展示媒介的一种,广泛运用于各种展示厅.会展.

使用std::map和std::list存放数据,消耗内存比实际数据大得多 场景:项目中需要存储一个结构,如下程序段中TEST_DATA_STRU,结构占24B.但是使用代码中的std::list<DataListMap>类存储4000个DataListMap,每个DataListMap中有4个pairs,每个pair中的DataList中有6000个items时,消耗掉的内存几乎是我们存放TEST_DATA_STRU的2倍. #include <iostream> #includ

Clob:文本大对象,最长4G Blob:二进制数据大对象,最长4G util: public class HibUtil { private static SessionFactory sessionFactory; static{ //获取配置信息 hibernate.cfg.xml Configuration configuration = new Configuration().configure(); //创建一个 ServiceRegistry的实例 //首先获得其标准建造器,此处用

目       录 1.      概述... 2 2.      演示信息... 2 3.      简单介绍... 3 4.      产品特点... 4 5.      价值体现... 5 1.   概述 经过一段时间的努力,iNeuDA产品组件已经开发和测试完成,现在正式上线.现在iNeuOS工业互联网操作系统的技术体系和产品体系更佳完善,为中小企业提供更佳全面解决方案.如下图: iNeuDA 一站式大数据分析平台作为国内领先的新一代自助式.探索式分析工具,在产品设 计理念上始终从用户的

本案例适用于开发者入门理解Azure Functions/ IoT Hub / Service Bus / Power BI等几款产品. 主要实战的内容为: 将设备遥测数据上传到物联网中心, 将遥测数据路由到消息中间件的Topic中, 使用Azure Function解析消息中间件Topic中的消息并推送到大屏 . 先了解下Azure Functions的基本概念: https://v.qq.com/x/page/j3031z2zlns.html 在Azure Portal 创建Function

Visual Studio (VC) 内编写的Win32 程序由于数据大,内存溢出,即使转移到64位系统也不行.在国外网站上找到了答案. 原来,只需在project->property中的Linker->system使得Enable Large Addresses,这样就可以了.

第一步:准备低成本存储的业务数据和DLA表 OSS(https://www.aliyun.com/product/oss)是云上低成本数据存储的优选方案 DLA(https://www.aliyun.com/product/datalakeanalytics)是云上低成本.无服务器化的支持OSS数据查询.分析的优选方案 参考如下文档使用案例,准备OSS上存储的业务数据和DLA表:https://yq.aliyun.com/articles/623282 此步骤预计耗时:5分钟. 第二步:使用Da

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目录 路由重定向 仓库介绍 vuex插件:可以完成任意组件间信息交互(移动端) 前端存储数据大汇总 前后台交互方式(重点) 前后台数据交互 axios插件:完成前后台ajax交互的 同源策略 - 前后端跨域问题 前后台分离项目交互流程 前台传数据到后台,异步请求细节 路由重定向 仓库介绍 vuex插件:可以完成任意组件间信息交互(移动端) 大白话原理:仓库充当第三方,其他组件都从第三方仓库获取info,那么获取的数据都是一份.类似全局单例 在其他组件中,用组件钩子created,把仓库中的inf

灯果数据可视化BI软件是新一代人工智能数据可视化大屏软件,内置丰富的大屏模板,可视化编辑操作,无需任何经验就可以创建属于你自己的大屏.大家可以在他们的官网下载软件.   本文以某疾病监控数据大屏为例为大家演示如何在软件提供的模板基础上修改大屏. 首先我们点击我的项目页面上的新建大屏.   然后在模板中心里面选择医院数据实时展示大屏.   选中这个大屏之后,将鼠标移动到大屏上回出现一个提示按钮,提示大家是否立即使用此大屏,点击“立即使用”按钮就可以操作此大屏.   然后我们可以在这个界面上进行操作

大数据关键技术 大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性. 传统数据处理方法的不足 传统的数据采集来源单一,且存储.管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理.对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性. 传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来

2016"> 饕餮盛宴 ACM SIGKDD国际会议(简称KDD)是数据挖掘领域的顶级国际会议,由ACM (计算机协会)的数据挖掘及知识发现专委会(SIGKDD)负责组织筹办.在现今如火如荼的大数据时代,从学术研究到工业应用,从科学发现到医疗卫生服务,来自不同领域的研究者们和工业界的弄潮儿们共享和交流数据挖掘的创新理念及先进方案的需求与日俱增.KDD作为数据挖掘领域的顶级年会,为该领域研究成果的展示和实践经验的交流提供了一个理想的场所.由于KDD的交叉学科性以及广泛的应用性,其影响力越来越

一.Oracle中大数据处理 在Oracle中,LOB(Large Object,大型对象)类型的字段现在用得越来越多了.因为这种类型的字段,容量大(最多能容纳4GB的数据),且一个表中可以有多个这种类型的字段,很灵活,适用于数据 量非常大的业务领域(如图象.档案等). LOB类型分为BLOB和CLOB两种:BLOB即二进制大型对象(Binary Large Object),适用于存贮非文本的字节流数据(如程序.图象.影音等).而CLOB,即字符型大型对象(Character Large Obj

转载自http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/3982581.html 一.基本概念 大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为:clob和blob,clob用于存储大文本,blob用于存储二进制数据,例如图像.声音.二进制文等. 在实际开发中,有时是需要用程序把大文本或二进制数据直接保存到数据库中进行储存的. 对MySQL而言只有blob,而没有clob,mysql存储大文本采用的是Text,Text和blob分别又分为: TINYTEXT.T

引用 <link href="../../dhtmlXGridScripts/dhtmlxgrid.css" rel="stylesheet" type="text/css" />    <link href="../../dhtmlXGridScripts/dhtmlxgrid_skins.css" rel="stylesheet" type="text/css" /

1:硬件方面 普通的一个p4的服务器每天最多能支持10万左右的IP,如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决,如果硬件不给力软件怎么优化都是于事无补的.主要影响服务器的速度 有:网络-硬盘读写速度-内存大小-cpu处理速度. 2:软件方面 第一个要说的就是数据库,首先要有一个很好的架构,查询尽量不用*避免相关子查询,给经常查询的添加索引,用排序来取代非顺序存取,如果条件允许,一般MySQL服务器最好安装在Linux操作系统中.关于apache和nginx在高并发的情况下推荐使用nginx

当在ViewState中放入dataSet的数据量比较大的时候,当再点页面上的控件时,不会返回到后台,并且会出现如下错误: 或者是上面的12030改成500的错误. --解决方法:Viewstate绑定数据减少,或者避免使用viewstate 网上很多人说是因为网页上有非法字符.

本案例适用于开发者入门理解Azure Functions/ IoT Hub / Service Bus / Power BI等几款产品. 主要实战的内容为: 将设备遥测数据上传到物联网中心, 将遥测数据路由到消息中间件的Topic中, 使用Azure Function解析消息中间件Topic中的消息并推送到大屏 . 本文主要是本案例的准备工作,即(第1条和第2条的内容): 1.创建IoT Hub: https://v.qq.com/x/page/h3031pnaxi8.html 2.创建Serv