# IC卡数据分析工具(VIP)开发指南
在开发“IC卡数据分析工具(VIP)”的过程中,新手开发者需要了解整个流程和每一阶段需要实现的功能。接下来,我将用表格的形式展示开发流程,并详细解说明每一步需要做什么,同时提供所需要的代码和注释。
## 开发流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1    | 需求分析与设计 |
| 2    | 环境搭建 |
| 3            
                
         
            
            
            
              AIP 82,说明的是应用交互信息;一个列表,说明此应用中卡片支持指定功能的能力;字节1: 位8:1=RFU 位7:1=支持SDA 位6:1=支持DDA 位5:1=支持持卡人认证 位4:1=执行终端风险管理 位3:1=支持发卡行认证 位2:RFU(0) 位1:1=支持CDA 字节2:RFU(“00”)  AID 84标签,DF专用文件名字,  term capa,tag 9f33终端性能参数             
                
         
            
            
            
            目录大数据之kafka第一章 kafka概述1.1 定义1.2 消息队列1.2.1 传统消息队列的应用场景1.2.2 消息队列的两种模式1.3 kafka基础架构1.3.1 Broker1.3.2 Topic1.3.3 partition1.3.4 Leader1.3.5 Follower1.3.6 replication第二章 kafka快速入门2.1 安装部署2.1.1 集群规划2.1.2 j            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            # IC卡数据分析工具VIP版开发指南
开发一个“IC卡数据分析工具VIP版”需要经过几个关键步骤,以下是整个开发流程的简要概览:
| 步骤          | 描述                     | 所需技能       |
|---------------|--------------------------|-----------------|
| 需求分析      | 确            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在信息技术迅猛发展的今天,软件行业作为国家经济发展的重要支柱,对于专业人才的需求也日益增长。为了适应这一趋势,并提升软件从业人员的整体素质,我国设立了软件水平考试(简称软考),以标准化的方式评估从业者的专业技能。近年来,随着大数据技术的兴起,软考中也逐渐融入了大数据相关的知识点,其中“大数据行程卡”便是这一背景下的一个缩影。
大数据行程卡,顾名思义,是运用大数据技术分析和处理行程信息的一种应用方            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # 如何在 MySQL 中增加字段
## 一、流程
| 步骤 | 操作     |
| ------ | --------- |
| 1      | 连接数据库 |
| 2      | 选择数据库 |
| 3      | 修改表结构 |
## 二、操作步骤与代码
### 步骤1:连接数据库
首先,我们需要连接到 MySQL 数据库。可以使用以下代码:
```sql
-- 连接到            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            网易视频云是网易倾力打造的一款基于云计算的分布式多媒体处理集群和专业音视频技术,提供稳定流畅、低时延、高并发的视频直播、录制、存储、转码及点播等音视频的PAAS服务,在线教育、远程医疗、娱乐秀场、在线金融等各行业及企业用户只需经过简单的开发即可打造在线音视频平台。今天,网易视频云就给大家分享关于分布式搜索elasticsearch集群监控工具bigdesk的技术干货!项目git地址:https:/            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            作者:老顾一、前言有时候我们需要知道线上Redis使用情况,尤其需要知道一些前缀的key值,那我们怎么去查看呢?而且通常情况下Redis里的数据都是海量的,那么我们访问Redis中的海量数据时,如何避免事故产生?今天就通过我们实际的一次生产事故,给大家分享一下!二、事故产生因为我们的用户token缓存是采用了【user_token:userid】格式的key,保存用户的token的值。我们运维为了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            前言Apache Calcite 是独立于存储与执行的SQL解析、优化引擎,广泛应用于各种离线、搜索、实时查询引擎,如Drill、Hive、Kylin、Solr、flin...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2022-02-03 15:18:10
                            
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            前言Apache Calcite 是独立于存储与执行的SQL解析、优化引擎,广泛应用于各种离线、搜索、实时查询引擎,如Drill、Hive、Kylin、Solr、flin...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-07-06 14:53:00
                            
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            1、问题背景在使用el-tree中,通常会调用后端接口从而去渲染tree。若后端返回数据量过于庞大,则会导致el-tree渲染缓慢的问题。此时我们通常会使用懒加载tree的方式,也就是点击某一个节点后去调取接口动态获取该节点的子数据。这种方式的确会对性能友好很多。但如果在节点数量在万级以上会有明显的卡顿,若数据量在五万以上可能会导致el-tree假死的情况。3、使用方式使用npm下载:npm in            
                
         
            
            
            
            写在前面    本菜鸟第一次接到echarts的需求,就搞了整整一天,需求是这样的:①单线图表,只有一个系列。②多线图表,根据返回的数据系列生成不同的折现,形成一个堆叠折线图。③选单天的话,那么就以24小时为横坐标;如果是选择了一段时间,那么这个时间范围就以天为单位作为横坐标。    于是乎,请求接口数据花了五分钟,调试问题七小时属于是,这个过程中,有异步的            
                
         
            
            
            
            上两篇文章写完之后,实现了实时数据流的效果,但是最大的问题出现了,就是数据流太快,浏览器在接收了一千多条的数据之后就崩溃了,那只能优化了,前期查了很多资料以及解决方法,比如:分页处理,将数据推送进数组 进行切割分页,再渲染出来,这样是处理了大数据,但是不是我想要实现的数据流效果(如果想要用分页实现我的效果我的思路就是:设置两个盒子,布局是上下布局,一个盒子接收新数据,一个是旧数据,然后给盒子设置动            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-10-27 10:55:04
                            
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            支持MATLAB的DAQ数据采集系统2011年3月30日 by LIMSerDAQ数据采集无非:采集、加工、输出(展示)。 在采集环节已经有很多成熟的软硬件产品,这个好办。但信号的加工不好办,特别是针对科研性质的,仅采集没用。另外,展示输出是个问题,特别是以怎样的形式,用户体验更好的形式,给不同的系统输出。在加工方面,MATLAB是个可以考虑的扩展。所谓扩展,很多情况下用不到它,但利用它的强大功能            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            @目录绕了一大圈的问题分析思路一开始以为是mySql问题  最后还是未解决问题发现使用Navicat查远程mysql库也很缓慢  最后还是未解决问题判断是不是代码逻辑问题 导致第一次多操作缓慢  最后还是未解决问题发现是建立连接( Initial connection)时巨慢 21s  成功解决问题绕了一大圈的问题分析思路**  缺陷效果表现  **mysql查询,没有缓存的情况下,就是第一次查,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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