数据采集适配器

当前话题为您枚举了最新的 数据采集适配器。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

MATLAB 工具箱适配器:VXI 技术设备数据采集
VXI 技术设备的数据采集工具箱适配器,用于 MATLAB 开发。
MATLAB封装器NeuroBayes库的MATLAB适配器
NeuroBayes的MATLAB封装器使得通过CPP编写的NeuroBayes人工神经网络库在MATLAB环境中使用成为可能。这个封装器利用MEX-File Creation API [0],通过简单的安装步骤,您可以在MATLAB中调用nb_expert(input_vector, filepath_expertise)来使用NeuroBayes专家。详细安装指南包括在mexit.m文件中插入头文件和共享库路径,然后执行run mexit.m以生成必要的输出文件nb_expert.o和nb_expert.mex64。测试用例和示例可在testit.m文件中查看。
Kitura与CouchDB的无缝集成Kitura-CouchDB适配器指南
Kitura-CouchDB 是为 Kitura 框架专门设计的一个 CouchDB 适配器,使得在 Swift 后端开发中集成 CouchDB 数据库变得简单而高效。Kitura 是一个强大、开源的服务器端 Swift 框架,能够构建可扩展和安全的网络应用程序,而 CouchDB 是广受欢迎的 NoSQL 数据库,以其灵活的数据模型、强大的文档存储能力和出色的复制特性著称。在 Kitura-CouchDB 项目中,开发者可以利用 Swift 的优雅和类型安全性来操作 CouchDB 数据库。以下是关于 Kitura-CouchDB 的一些关键知识点: 1. 安装与依赖 在 Kitura 项目
MATLAB与KINOVA Gen3 Ultra轻型机器人的适配器
该存储库包含用于将KINOVA Gen3 Ultra轻型机器人与MATLAB和Simulink集成的MATLAB适配器。有两个适配器可供使用: matlab_simplified_api适配器允许通过MATLAB与机器人通信。另一个是matlab_vision_imaq适配器,用于在MATLAB中访问Kinova视觉模块的深度和颜色流。详细安装说明和文档请访问https://github.com/Kinovarobotics/matlab_kortex/blob/master/simplified_api/README.md 和https://github.com/Kinovarobotics
网络数据采集,Python 3 实现数据采集
Python 中有几种方法可以实现网络数据采集:1. 使用 requests 库采集网络数据:- 安装 requests 库:pip install requests- 采集网页数据:import requestsresponse = requests.get('网址')data = response.text2. 使用 BeautifulSoup 库采集 HTML 数据:- 安装 BeautifulSoup 库:pip install beautifulsoup4
SQLite 灵活适配
提供 System.Data.SQLite.dll 的动态库,自动根据当前进程位数(32 位或 64 位)调用 SQLite.Interop.dll,无需手动释放。
FlumeNG数据采集方式
FlumeNG数据采集方式 FlumeNG支持多种数据采集方式,包括: 1. RPC (Avro) 利用Avro RPC机制发送文件数据。 示例命令: $ bin/flume-ng avro-client -H localhost -p 41414 -F /usr/logs/log.10 2. 命令执行 通过执行命令获取输出作为数据源。 支持单行输出,包括回车符(r)或换行符( )。 可通过此方式间接实现tail功能。 3. 网络流 支持多种流行的日志流协议: Avro (数据序列化系统) Syslog Netcat (使用TCP或UDP协议读写数据)
大数据采集插件
提供结构化和非结构化数据的完整采集器插件。
NiFi 数据采集工具
NiFi 是一款实时离线数据采集工具,架构清晰,具备单点及集群部署能力。其处理器功能丰富,支持多种数据来源和变量表达式。广泛应用于数据集成、ETL 处理等场景。
Npgsql 6.0.30 版本适配问题
问题描述: 使用VS2022开发项目并连接PostgreSQL数据库时,遇到一系列错误。 原因分析: Npgsql 库版本过低,当前版本为 22 年初发布的 6.0.30 版本,可能存在兼容性问题。 解决方案: 建议升级 Npgsql 库至最新版本,以获取更好的兼容性和性能提升。