工作表

函数名：xls_delete_sheets 用法： xls_delete_sheets(xlsfile)：删除所有空工作表 xls_delete_sheets(xlsfile, sheets)：删除指定工作表 输入： xlsfile：Excel 文件名 sheets：工作表名称数组或工作表索引数组（正整数） 输出： 修改后的 Excel 文件 xlsfile

创建一个名为working的数据库表，用于记录工作日的日期、星期几以及是否为工作日的信息。每条记录包括日期、星期、工作日标识和备注字段。表结构包括id（自增）、date（日期）、week（星期）、is_work_day（工作日标识）和note（备注）。示例数据包括元旦和后续几天的工作日状态。

此压缩文件包含在工作表中调用 Python 自定义函数所需的数据文件。

2020年全年日期非工作日详细记录表，可直接导入SQL、MySQL、Oracle数据库，包含1工作日和2非工作日。

Matlab导入Excel代码utl_exce_combining_sheets_without_common_names_types_lengths，用于合并没有通用名称的工作表。关键字包括SAS、SQL、JOIN、大数据分析、Oracle、Teradata、MySQL等。此代码适用于处理没有通用名称的Excel工作簿，确保数据长度一致。

在处理数据的过程中，需要将指定目录中所有文件中同一格式的工作表数据进行整合。

Matlab存在问题，无法执行神经网络与机器学习工作表4中的某些代码。本工作表专注于监督学习，要求学习者通过编写计算代码来熟悉监督学习模型的性能度量，实践并解释k最近邻分析，以及对数据进行重新排列以满足功能要求。建议在Matlab文档和帮助功能中频繁查阅以获取最佳学习效果。如有任何疑问，请参考讲座或通过电子邮件进行咨询。

此数据表包含2019年每个日期的详细信息，包括工作日、节假日和周末的分类。通过导入此表，您可以轻松访问每天的日期类型。

提供 MATLAB 命令、语法和用法详解。

Apache Kylin工作机制 Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专为处理大规模数据集而设计。其核心原理在于预计算，通过预先计算所有可能的查询结果并将其存储为Cube，从而实现极快的查询速度。 Kylin工作流程如下： 数据建模: 用户根据业务需求定义数据模型，包括维度、指标和数据源。 Cube构建: Kylin根据数据模型构建Cube，预计算所有可能的查询结果。 查询: 用户提交查询请求，Kylin直接从Cube中获取结果，无需访问原始数据。 Cube的构建过程： 维度组合: Kylin根据维度定义生成所有可能的维度组合。 指标计算: Kylin针对每个维度组合计算相应的指标值。 存储: 计算结果以Cube的形式存储在分布式文件系统中。 Kylin的优势: 极速查询: 通过预计算，Kylin能够实现亚秒级查询响应。 高可扩展性: Kylin支持水平扩展，能够处理PB级数据。 易于使用: Kylin提供友好的用户界面，方便用户进行数据建模和查询。