项目实践

内包含 Flink 开发的示例源码，可用于学习和参考。

JPA项目实践总结 本总结涵盖了我在项目中运用JPA的一些要点，包括配置、查询（涵盖动态查询与分页）、参数传递以及基础注解等方面。

这份 SQL Server 项目报告记录了我首次构建数据库的完整过程，涵盖了从构思、编码到最终实现的各个环节。内容涉及数据库表的创建、数据输入方法、增删改查操作的执行，以及视图、存储过程和触发器的应用等。

资源内容：这是一个基于Matlab语言设计的项目，适合计算机、电子信息工程及数学专业的大学生用于课程设计、期末大作业或毕业设计的参考。解压说明：使用WinRAR或7zip等工具解压。免责声明：本资源仅供参考，不能直接复制使用，需要具备一定的编程基础来理解和调试代码。作者无法提供答疑服务。

此存储库包含检索练习项目的主要脚本。这些脚本经过MATLAB 2016a测试，需要ExampleData文件夹中的数据。运行脚本前，需将Dependencies文件夹添加到MATLAB中。

这是我的毕业设计项目，利用MATLAB界面平台开发的手势识别系统，操作界面友好，功能完备，符合优秀设计标准，适合参加各类比赛。项目支持二次开发，特别适合大学生、初学者和课程设计需求人群，可提供专业的答疑与辅导。

在当今信息化社会，数据已成为企业决策的重要依据，汽车行业亦如此。本项目以大数据技术Hadoop和Hive，结合JavaWeb开发，构建完整的汽车销售数据分析系统。Hadoop作为分布式计算框架，处理汽车销售原始日志数据，利用其高容错和可用存储特性。Hive作为数据仓库工具，通过SQL查询和分析大规模数据集。JavaWeb负责展示数据，实现各类图表的动态展示和用户友好的交互界面，提升数据理解和用户体验。

在这个名为“大数据实践项目- Nginx日志分析可视化”的项目中，我们的主要关注点是如何利用现代技术处理和展示网络服务器日志。Nginx是一款广泛使用的高性能Web和反向代理服务器，其生成的日志文件包含丰富的用户访问信息，是进行数据分析和业务洞察的关键来源。项目采用了流式和批处理两种不同的方法来分析这些日志，然后借助Flask框架和ECharts数据可视化库展示结果。以下是对这个项目涉及的主要知识点的详细说明：1. Nginx日志：Nginx的默认日志格式包括请求时间、客户端IP、请求方法、请求URL、HTTP状态码、请求大小等。通过对这些日志的解析，我们可以获取用户的访问行为、热门页面、错误状态码分布等信息。2. 大数据处理：在处理大量日志时，传统的数据库可能无法胜任。项目中提到的“流”和“批”处理分别对应实时和批量处理大数据的方法。流处理（如Apache Flink或Kafka Streams）允许在数据产生时即进行处理，适用于需要快速响应的场景；批处理（如Apache Spark或Hadoop MapReduce）则对一定时间段内的数据进行集中处理，适合离线分析。3. Python：Python是大数据分析和Web开发的常用语言。在这个项目中，Python可能用于读取、清洗、解析Nginx日志，以及构建分析模型。4. Flask：Flask是一个轻量级的Python Web框架，用于构建后端服务。在这个项目中，Flask负责接收分析结果，并提供API接口供前端调用，或者直接渲染HTML页面展示可视化结果。5. ECharts：ECharts是一个基于JavaScript的开源数据可视化库，提供了丰富的图表类型，如折线图、柱状图、饼图等，用于直观地展示数据分析结果。在这个项目中，ECharts与Flask结合，将分析数据转化为可视化图表。6. 数据清洗和预处理：在实际分析之前，日志数据通常需要进行清洗，去除无关信息，处理异常值，统一数据格式等。Python的pandas库在此过程中扮演重要角色。7. 数据分析：根据项目需求，可能涉及到的数据分析任务包括但不限于：用户访问频率统计、热门页面识别、访问趋势分析、错误状态码分析等。这些分析可以通过Python的数据分析库如pandas和numpy完成。

在大学期间，我参与了几个项目，虽然代码已丢失，但我保留了项目成果的视频链接。其中，我们与大学合作完成了一款自动创建未知空间2D地图并检测PM2.5数据的自行驾驶汽车。另外，我们使用SLAM技术的Rplidar在未知空间中创建了2D地图。此外，还报告了一个使用verilog的项目。我们还完成了一个检测铜板偏移角度的项目，并与Symtek自动化亚洲公司合作使用PLC控制传感器。与台湾I-Link社区服务协会的合作使我们找到了减少办公楼电费的方法。

该项目采用经典三层架构，分别为web层、service层和dao层，各层级功能如下： 1. Web 层 Servlet: 前端控制器，负责处理用户请求和响应。 HTML: 前端页面，采用前后端分离架构，不使用 JSP。 Filter: 过滤器，用于拦截请求和响应，实现权限控制、日志记录等功能。 BeanUtils: 数据封装工具，简化数据操作。 Jackson: JSON 序列化工具，用于前后端数据传输。 2. Service 层 JavaMail: Java 邮件工具，用于发送邮件通知。 Redis: NoSQL 内存数据库，用于缓存数据，提高系统性能。 Jedis: Java 的 Redis 客户端，用于连接和操作 Redis 数据库。 3. Dao 层 MySQL: 关系型数据库，用于存储项目数据。 Druid: 数据库连接池，用于管理数据库连接，提高数据库访问效率。 Spring Jdbc Template: 数据库连接工具，简化数据库操作。 数据库设计 CREATE DATABASE travel; -- 创建数据库 USE travel; -- 使用数据库 -- 其它建表 SQL