pivot

欢迎使用2020年的最后一个维护版本。本月，我们的开发团队推出了期待已久的DHTMLX Suite重大更新到7.0版。它带有许多新功能，增强了开发人员在实际情况下使用UI窗口小部件的可能性。此外，DHTMLX Suite还提供了一些有用的修复程序，这些修复程序将在此版本中重点介绍。除此之外，我们还希望与您分享Diagram，Spreadsheet和Pivot组件的新补丁版本。查看下面的详细信息。 dhtmlxSuite v7.0.1 | 点击下载 （已修复）打开组合编辑器后滚动Grid时出现的问题 （已修复）使用“ minWidth”时网格列的初始宽度问题 （修复）当Grid列的总宽度大于容器宽度时autoWidth的错误工作 （已修复）在Grid中冻结列时显示行跨度的问题 （已修复）导致带有过滤器的隐藏列不显示在网格中的问题 （已修复）应用于网格中具有数值的列时选择过滤器的错误工作 （已修复）网格中带有过滤器的列中的正则表达式的错误工作 （已修复）TreeGrid中的crashAll （）方法的问题 （已修复）数据收集的save（）方法的错误工作 （已修复）将对齐方式应用于网格列时显示排序图标的问题 （已解决）导致通过afterRemove事件仍从数据收集中删除后处于过滤状态的项目的问题 （已修复）当将Form的值作为Form

一、字符串 命令 说明 set key val [ ex seconds | px milliseconds] [ nx | xx ] 设置字符串的值 ex：秒级过期时间 px：毫秒级过期时间 nx：键不存在才能设置成功，用于添加 xx：键存在才能设置成功，用于编辑 setnx key val 键不存在才能设置成功，用于添加 setex key seconds val 键存在才能设置成功，用于编辑 mset [key val …] 批量设置键值 get key 获取值 mget [key …] 批量获取值 incr key 自增 值非整数返回错误 值是整数返回自增结果 键不存在按 0 自增返回 1 decr key 自减 值非整数返回错误 值是整数返回自减结果 键不存在按 0 自减返回 - 1 incrby key increment 自增指定增量 decrby key decrement 自减指定减量 incrbyfloat key increment 自增指定浮点数 append key val 给字符串尾部追加字符 strlen key 计算字符串长度 getset key val 设置新值并返回原值 setrange key offset val 设置指定位置的字符 getrange key start end 获取指定位置字符串 二、哈希 命令 说明 hset key

工业物联网的数据特点和痛点 工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点，数据量非常大，对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据，通常还需要进行离线的建模和分析。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求，既要有非常高的吞吐量，又要有较低的延时；既要能够实时处理流数据，又要能够处理海量的历史数据；既要满足简单的点查询的要求，又要满足批量数据复杂分析的要求。 传统的事务型数据库，比如SQL Server、Oracle和MySQL，无法满足高吞吐量的数据写入和海量数据的分析。即使数据量较小，能满足数据写入的要求，也不能同时响应实时计算的请求。 Hadoop生态提供了消息引擎、实时数据写入、流数据计算、离线数据仓库、离线数据计算等多个部件。这些大数据系统组合起来，可以解决工业物联网的数据平台问题。但这样的方案过于庞大和臃肿，实施和运维的成本很高。 数据是工业物联网的血液。但是国内绝大部分的MES系统，以及所谓的智慧工厂，对生产过程中产生的海量的工艺数据，保存不会超过三个月，更不用说进一步对积累的数据研究利用了。数据的实时采集、计算和反控则对工业物联网背后的数据平台的实时计算能力提出了很高的要求

Python中的pandas模块进行数据分析。 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容： 1、数据结构简介：DataFrame和Series 2、数据索引index 3、利用pandas查询数据 4、利用pandas的DataFrames进行统计分析 5、利用pandas实现SQL操作 6、利用pandas进行缺失值的处理 7、利用pandas实现Excel的数据透视表功能 8、多层索引的使用 一、数据结构介绍 在pandas中有两类非常重要的数据结构，即序列Series和数据框DataFrame。Series类似于numpy中的一维数组，除了通吃一维数组可用的函数或方法，而且其可通过索引标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；DataFrame类似于numpy中的二维数组，同样可以通用numpy数组的函数和方法，而且还具有其他灵活应用，后续会介绍到。 1、Series的创建 序列的创建主要有三种方式： 1）通过一维数组创建序列 importnumpyasnp,pandasas pd arr1=np.arange(10) arr1 type(arr1) s1=pd.Series(arr1) s1 type(s1) 2）通过字典的方式创建序列 dic1={'a':10,'b':20,'c':30,'d':40,'e':50} dic1 type(dic1) s2=pd

根据调查结果，十大最常用的数据工具中有八个来自或利用Python。Python广泛应用于所有数据科学领域，包括数据分析、机器学习、深度学习和数据可视化。不过你知道如何利用Python做数据分析吗?需要学习哪些知识?下面就给大家讲解一下。 与数据分析相关的Python库很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。 生成数据表 常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。 检查数据表 Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。 数据表清洗

Unity镜子效果制作教程 本文提供全流程，中文翻译。 Chinar 坚持将简单的生活方式，带给世人！ （拥有更好的阅读体验 —— 高分辨率用户请根据需求调整网页缩放比例） Chinar —— 心分享、心创新！ 助力快速实现一个简单的镜面反射效果 为新手节省宝贵的时间，避免采坑！ Chinar 教程效果： 1 Create Mirror —— 创建镜子 2 Create Camera —— 创建一个新相机 3 Main Camera —— 主相机脚本（方便看到测试效果） 4 Create Cube —— 创建一个立方体 5 Indistinct —— 显示效果不清晰 6 Project —— 项目文件 支持 May Be —— 搞开发，总有一天要做的事！ 全文高清图片，点击即可放大观看 (很多人竟然不知道) 1 Create Mirror —— 创建镜子 本教程，无需自己找镜子Shader，只需2个脚本即可在Unity中创建一个简单的模拟镜面反射效果 1. 在场景中创建一个 Plane —— 用来作为镜子 2. 同时创建一个材质球 /Material —— 给到 Plane 上 3. 修改新创建的 Material 的 Shader 为 Unlit/Texture 2 Create Camera —— 创建一个新相机 1. 新建一个 Render Texture（我改名为