间接工作

介绍了如何利用PowerDesigner工具设计和构建针对间接工作的概念模型。内容涵盖了从需求分析到概念模型设计的完整流程，并结合实例阐述了关键步骤和注意事项。 核心内容: 间接工作需求分析: 明确间接工作的定义、范围、目标，以及与其他业务流程的关系。 实体识别: 根据需求分析，识别出与间接工作相关的关键实体及其属性。 关系建立: 确定实体之间的联系类型，例如一对一、一对多、多对多等，并定义关系的属性。 概念模型设计: 使用PowerDesigner工具，将上述分析结果转化为可视化的概念模型图，清晰地展现实体、属性、关系等要素。 模型验证与优化: 通过模拟业务场景，验证模型的合理性和完整性，并根据实际情况进行优化调整。

使用自身连接查询每一门课程的间接先修课（即先修课的先修课）。

在操作型环境向数据仓库发起数据访问请求时，由于严格的传输条件，直接访问数据仓库的情况很少见。相反，间接访问数据仓库数据成为了一种有效的应对策略。例如，航空公司的佣金计算系统就是一个典型的间接访问数据仓库的案例。这种方式不仅减少了数据传输中的技术协调问题，还优化了数据访问的效率。

Matlab间接平差的原始源代码已经进行了优化，基于libSBML-5.18.0核心及其扩展包。新版本提升了代码效率和稳定性。

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。

Yarn 工作流程图解 这张流程图详细展示了 Yarn 处理应用程序请求的步骤： 客户端提交应用程序： 用户向 Yarn 资源管理器提交应用程序，请求分配资源。 资源管理器接收请求： 资源管理器接收应用程序请求，并为其分配一个 Application Master。 启动 Application Master： 资源管理器在一个节点上启动 Application Master 容器。 Application Master 请求资源： Application Master 向资源管理器申请运行任务所需的资源（容器）。 资源管理器分配资源： 资源管理器根据资源情况和调度策略，为 Application Master 分配资源。 Application Master 启动任务： Application Master 在分配的容器中启动任务。 任务运行： 任务在容器中执行用户代码，并与 Application Master 通信汇报进度和状态。 任务完成： 任务完成后，Application Master 向资源管理器注销，释放资源。

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

Redis是一个使用ANSI C语言编写的开源数据库系统，支持网络访问，并且可以作为日志型的键值存储，支持内存存储和持久化存储。随着时间的推移，它已成为一种流行的解决方案。

Matlab系统界面详细解析和操作说明。