一.实验背景在消费者电子电讯和工业电子中看上去不相关的设计里经常有很多相似的地方例如几乎每个系统都包括一些智能控制通常是一个单片的微控制器,通用电路例如LCD驱动器远程I/O,RAM,EEPROM或数据转换器,面向应用的电路譬如收音机和视频系统的数字调谐和信号处理电路或者是音频拨号电话的DTM发生器,为了使这些相似之处对系统设计者和器件厂商都得益而且使硬件效益最大电路最简单Philips开发了一个简单的双向两线总线实现有效的IC之间控制这个总线就称为Inter IC或I2C总线现在Philips

十五.串口发送图片数据到SRAM在TFT屏上显示 之前分享过rom存储图片数据在TFT屏上显示,该方法只能显示小点的图片,如果想显示TFT屏幕大小的图片上述方法rom内存大小不够.小梅哥给了个方案,利用串口将图片数据传给SRAM,传完后在从SRAM中读取图片数据进行显示.有了梅哥的提示后就开始动工了,首先是设计SRAM的控制程序. SRAM(静态随机访问存储器)是一种半导体存储器.“静态”一词表明只要有电源供电,数据就会保存,而不会“动态”改变. 本实验平台是基于小梅哥出品的芯航线FPGA开发平

python 在使用 xlsxwriter组件写入数据时,当数据包含类似“http://*** /”数据时,导出的excel,打开时会提示如下错误: 没有查到相关的资料处理这个问题,可能原因为excel识别为链接,与内置库冲突导致,对数据准确性无大影响的情况下,只能临时通过字符替换解决: if keyword.startswith('http://') and keyword.find(' ') >= 0: keyword = keyword.replace('','')  截取的部分代码如下:

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 在10g之前,传统的导出和导入分别使用EXP工具和IMP工具,从10g开始,不仅保留了原有的EXP和IMP工具,还提供了数据泵导出导入工具EXPDP和IMPDP.所以在11G的倒库和入库方式中,我们也有两种方式可以选择:传统模式和数据泵模式. 传统模式又分为:常规导入导出和直接导入导出. 下面以导出数据为例,分别介绍各自导出原理. 1.1简述各导入导出方式的

向先原来就有数据的Excel写数据是不会覆盖原有的数据,只是在追加数据. public class Excel {     public Excel() {     }     public void CreateWorkbook(File file, double[] a) {         try {             if (!file.exists()) { //判断文件是否已存在,如果没有存在则创建新文件                 jxl.write.WritableWo

在网络上有不较多的方法,在此介绍我已经验证的方法. 方法一.利用EXCEL表本身的功能生成SQL代码 ①.先在“phpmyadmin”中建立数据库与表(数据库:excel,数据表:excel01,字段:id,name,sex,professional,address) [创建好的数据表:excel01] ②.把excel数据表中的数据,进行整理.(该表中的数据字段与数据库表中的字段是相对应的) [excel中的数据] ③.将excel中的数据与数据库表中的字段链接起来: 代码如下: =CONCA

我们知道,在Unity当中的文件都可以称之为Asset文件,在项目开发当中需要把数据读取来之后存放起来,而有的数据是不可以改变的,今天就来写一个demo处理一下这些数据,在这里就不写读取Excal数据的方法了,如果需要了解就百度一下,关于这样的帖子和文章有很多 首先我们需要一个类来“模仿”一下Excal数据,可以定义一下类: using UnityEngine; using System.Collections; /// <summary> /// 数据类 /// </summary&g

概述: 适合日志类型的数据存储方案.即当日数据写入,历史数据只读. 节省部分硬件成本.热数据采用更好的硬件. 环境: 已有6个ES节点,使用docker-compose方式搭建. es1:master节点 # elasticsearch.yml node.name: "es1" cluster.name: "docker-cluster" network.host: 0.0.0.0 node.master: true node.data: false es2.es3

1. Hadoop 的神话正在破灭 IBM leads BigInsights for Hadoop out behind barn. Shots heard IBM has announced the retirement of the basic plan for its data analytics software platform, BigInsights for Hadoop. The basic plan of the service will be retired in a mo

本文主要介绍了ASP.Net WebAPI与Ajax进行跨域数据交互时Cookies数据传递的相关知识.具有很好的参考价值.下面跟着小编一起来看下吧 前言 最近公司项目进行架构调整,由原来的三层架构改进升级到微服务架构(准确的说是服务化,还没完全做到微的程度,颗粒度没那么细),遵循RESTFull规范,使前后端完全分离,实现大前端思想.由于是初次尝试,中途也遇到了不少问题.今天就来讨论一下其中之一的问题,WebAPI与前端Ajax 进行跨域数据交互时,由于都在不同的二级域名下(一级域名相同),导

GPS数据包解析 GPS数据包解析 目的 GPS数据类型及格式 数据格式 数据解释 解析代码 结构体定义 GPRMC解析函数 GPGGA解析函数 测试样例输出 gps数据包格式 gps数据解析 车联网 目的 任务很简单就是将从串口获取的GPS数据包提取你需要的gps数据信息,过滤掉不用的数据即可. GPS数据类型及格式 GPS数据信息类型有下面几类: 类别 描述 GPGSV 可见卫星信息 GPRMC 推荐最小定位信息 GPVTG 地面速度信息 GPGGA GPS定位信息 GPGSA 当前卫星信息

转载自:http://blog.163.com/dielianjun@126/blog/static/164250113201042310181431/ 在网络上有不较多的方法,在此介绍我已经验证的方法. 方法一.利用EXCEL表本身的功能生成SQL代码 ①.先在“phpmyadmin”中建立数据库与表(数据库:excel,数据表:excel01,字段:id,name,sex,professional,address) [创建好的数据表:excel01]   ②.把excel数据表中的数据,进行

Docker容器的数据卷(data volume),数据卷容器,数据卷的备份和还原. 数据卷就是数据(一个文件或者文件夹). Docker的理念之一是将应用与其运行的环境打包,docker容器的生命周期是与其运行的程序一致的,而对数据的要求是持久化,docker容器之间也需要有共享数据的渠道. 数据卷是特殊的目录,可以绕过联合文件系统,为一个或多个容器提供访问.数据卷设计的目的是数据的永久化,是完全独立于容器的生命周期,不会在容器删除时删除其挂载的数据卷,也不会存在类似垃圾收集机制,对容器引用的

实现:前台用的框架是Easyui+Bootstrap结合使用,需要引入相应的Js.Css文件.页面:Jsp.拦截请求:Servlet.逻辑处理:ClassBean.数据库:SQLserver. 注意:Bean中操作SQL语句进行处理是公司内部方法,可替换为其它方法自行扩展!主要看代码逻辑业务处理! 使用SQLserver数据库进行多表连接查询得出需要展出的数据 则前台数据展示使用的是Easyui中的datagrid数据列表进行展示. 随机点击一行数据,点击详情个人信息弹窗打开,数据以及被填充到弹

import pymysql'''连接mysql数据表查询表获取数据导入到txt中'''#查询结果写入数据到txtdef get_loan_number(file_txt): connect = pymysql.Connect( host="100.100.100.0", port=3306, user="test", passwd="123", db="bigdata", charset='utf8' ) print(&qu

Pandas 读取和存储数据 目录 读取 csv数据 读取 txt数据 存储 csv 和 txt 文件 读取和存储 json数据 读取和存储 excel数据 一道练习题 参考 Numpy基础(全) Pandas基础(全) 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数: # path

# 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数: # path 文件路径,路径中如果有空格需要先使用 open函数获取文件对象 # sep 文段隔开的字符序列,也可使用正则表达式 # header 指定行标题(指定列索引),默认为0,也可以设为 None # index_col

前面一篇讲到streamin读取kafka数据加工处理后写到kafka数据,大数据开发-Spark-开发Streaming处理数据 && 写入Kafka是针对比如推荐领域,实时标签等场景对于实时处理结果放到mysql也是一种常用方式,假设一些车辆调度的地理位置信息处理后写入到mysql 1.说明 数据表如下: create database test; use test; DROP TABLE IF EXISTS car_gps; CREATE TABLE IF NOT EXISTS ca

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第一次接触HtmlAgilityPack是在5年前,一些意外,让我从技术部门临时调到销售部门,负责建立一些流程和寻找潜在客户,最后在阿里巴巴找到了很多客户信息,非常全面,刚开始是手动复制到Excel,是真尼玛的累,虽然那个时候C#还很菜,也想能不能通过程序来批量获取(所以平时想法要多才好).几经周折,终于发现了HtmlAgilityPack神器,这几年也用HtmlAgilityPack采集了很多类型数据,特别是足球赛事资料库的数据采集以及天气数据采集,都是使用HtmlAgilityPack,所以

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