目录前言背景专业多层数据对象强大计算能力优化体系结构SPL资料前言WebService/Restful广泛应用于程序间通讯，如微服务、数据交换、公共或私有的数据服务等。之所以如此流行，主要是因为WebService/Restful采用了XML/Json这类多层结构化数据进行信息传递。XML/Json不仅是文本格式，而且支持多层结构，可承载足够通用和足够丰富的信息。但多层结构要比传统的二维表复杂，取数后再处理的难度也大。背景早期，没有专业的json/XML的后处理技术，Java开发者通常要采取硬写代码或入库再用SQL的方式。硬写代码工作量巨大，计算能力几乎为零，开发效率极低。SQL虽然可以提供部
在互联网技术飞速发展的今天，数据已经成为了最为宝贵的资源之一。数据的产生、收集和分析，已经成为了科技公司最为重要的一环。到底什么是湖仓一体？它和数据仓库、数据湖的关系是什么？为什么要用一体来形容呢？从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留，将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很
在互联网技术飞速发展的今天，数据已经成为了最为宝贵的资源之一。数据的产生、收集和分析，已经成为了科技公司最为重要的一环。到底什么是湖仓一体？它和数据仓库、数据湖的关系是什么？为什么要用一体来形容呢？从一体机、超融合到云计算、HTAP，我们不断尝试将多种应用场景融合在一起并试图通过一种技术来解决一类问题，借以达到使用简单高效的目标。现在很热的湖仓一体（Lakehouse）也一样，如果能将数据湖和数据仓库融合在一起就可以同时发挥二者的价值。数据湖和数据仓库一直以来都有十分密切的联系但同时存在显著的差异。数据湖更注重原始信息的保留，将原始数据“原汁原味”地保存下来是数据湖的首要目标。但原始数据中有很
文章目录txt\csvjson\xmlxls更强的计算能力易于应用集成SPL资料在JAVA应用中经常要处理txt\csv\json\xml\xls这类公共格式的数据文件，直接用JAVA硬写会非常麻烦，通常要借助一些现成的开源包，但这些开源包也都有各自的不足。解析库。这种类库解决了从外部文件到内部对象的问题，比硬编码取数好写，常见的有解析txt\csv的OpenCSV，解析json的SJ.json\Gson\JsonPath，解析xml的XOM\Xerces-J\Jdom\Dom4J，解析xls的POI。其中，JsonPath支持JsonPath语法，Dom4J等支持XPath语法，可以进行简单
文章目录txt\csvjson\xmlxls更强的计算能力易于应用集成SPL资料在JAVA应用中经常要处理txt\csv\json\xml\xls这类公共格式的数据文件，直接用JAVA硬写会非常麻烦，通常要借助一些现成的开源包，但这些开源包也都有各自的不足。解析库。这种类库解决了从外部文件到内部对象的问题，比硬编码取数好写，常见的有解析txt\csv的OpenCSV，解析json的SJ.json\Gson\JsonPath，解析xml的XOM\Xerces-J\Jdom\Dom4J，解析xls的POI。其中，JsonPath支持JsonPath语法，Dom4J等支持XPath语法，可以进行简单
基本问题工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，它们随时间推移而不断产生，这些数据在多数情况下是正常的，否则生产无法正常进行；少数情况下，数据是异常的，生产效率会降低甚至发生事故。在重大事件（如事故）发生之前，通常会在运行数据上有所体现，比如电流突然上升，后续很可能断电，造成一些不必要的损失，如果及时发现电流增大这一信号，及时找到原因并处置则可以将损失降到最小。因此及时发现异常数据并报警，提醒操作人员进行相应的操作，可以提高生产效率并避免事故发生。当前工业界常用的异常发现机制很简单，一般是凭经验设置一个范围，当仪表超过该范围时就认为是异常。这种方式过于简单粗暴了，经常会发生漏
基本问题工业生产过程中会产生大量的数据，比如电压、温度、流量等等，它们随时间推移而不断产生，这些数据在多数情况下是正常的，否则生产无法正常进行；少数情况下，数据是异常的，生产效率会降低甚至发生事故。在重大事件（如事故）发生之前，通常会在运行数据上有所体现，比如电流突然上升，后续很可能断电，造成一些不必要的损失，如果及时发现电流增大这一信号，及时找到原因并处置则可以将损失降到最小。因此及时发现异常数据并报警，提醒操作人员进行相应的操作，可以提高生产效率并避免事故发生。当前工业界常用的异常发现机制很简单，一般是凭经验设置一个范围，当仪表超过该范围时就认为是异常。这种方式过于简单粗暴了，经常会发生漏
引言做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作，其中PythonPandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数，受到众多用户的喜爱；esProcSPL作为一门较新的数据计算语言，在语法灵活性和计算能力方面也很有特色，下面对两者进行多方面的比较。本文重点比较数据的解析、清洗、计算、输出等日常任务，不涉及人工智能等后续应用或高性能计算等特殊场景。语言特征编程范式Python是通用开发语言，支持多范式编程，包括
引言做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。业界有很多免费的脚本语言都适合进行数据准备工作，其中PythonPandas具有多种数据源接口和丰富的计算函数，受到众多用户的喜爱；esProcSPL作为一门较新的数据计算语言，在语法灵活性和计算能力方面也很有特色，下面对两者进行多方面的比较。本文重点比较数据的解析、清洗、计算、输出等日常任务，不涉及人工智能等后续应用或高性能计算等特殊场景。语言特征编程范式Python是通用开发语言，支持多范式编程，包括
目录MPU6050什么是MPU6050?MPU6050的特点MPU6050框图MPU6050初始化MPU6050寄存器电源管理寄存器1（0X6B）陀螺仪配置寄存器（0X1B）加速度传感器配置寄存器（0X1C）FIFO使能寄存器（0X23）陀螺仪采样率分频寄存器（0X19）配置寄存器（0X1A）电源管理寄存器2（0X6C）加速度传感器数据输出寄存器（0X3B~0X40）陀螺仪数据输出寄存器（0X43~0X48）温度传感器数据输出寄存器（0X41~0X42）DMP使用介绍硬件连接软件设计MPU6050驱动代码DMP驱动代码四轴上位机MPU9250ICM20948MPU9250与ICM20948的区
