大型机开发

当前话题为您枚举了最新的大型机开发。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。

大型机探索之旅
迈向大型机核心:2012下半年学习计划 目标 深入解析大型机架构,剖析其核心组件与运作原理。 掌握大型机操作系统(如z/OS)的关键概念和操作技巧。 探索大型机常用软件及应用,例如数据库管理系统、交易处理系统等。 研究大型机在企业级应用中的角色,分析其优势与挑战。 了解大型机未来发展趋势,洞察技术革新方向。 学习路径 计划通过以下途径展开学习: 研读经典书籍和技术文档,构建扎实的理论基础。 参与线上线下技术社区,与同行交流经验,拓展视野。 积极动手实践,通过模拟环境或实际操作巩固所学知识。 关注行业动态,了解大型机最新技术发展和应用案例。 预期成果 期望通过下半年的学习,能够: 独立完成大型机基本操作和维护任务。 针对特定场景选择合适的软件和工具。 参与大型机项目的设计与实施。 对大型机技术发展趋势有深刻理解。 展望未来 大型机作为企业IT架构的重要组成部分,在未来仍将发挥重要作用。通过深入学习和实践,掌握大型机技术,将为个人职业发展打开更广阔的空间。
IBM大型机教程系列全面指南
这些教程专为IBM大型机平台设计,确保你获取正确的学习资源。请注意确认平台以免浪费积分。内容涵盖ISPF、JCL、DB2、VSAM和COBOL教程。
IBM大型机(cobol,jcl,cics,db2)面试全指南
IBM大型机(cobol,jcl,cics,db2)面试全指南。IBM大型机(cobol,jcl,cics,db2)面试全指南。
IBM大型机DB2开发培训班教程DB2-S2.ppt
这是一份专为初学者设计的大型机上DB2开发教程,内容易于理解和实用。
COBOL程序员进阶DB2: 大型机Z/OS实战指南(二)
COBOL程序员进阶DB2: 大型机Z/OS实战指南(二) 本指南通过多个官方案例,深入讲解DB2在大型机Z/OS操作系统下的应用,尤其适用于具备一定大型机基础并熟悉COBOL语言的开发者。 内容概览: 8个COBOL程序示例 4个JCL程序示例 1个SQL示例 2个Map程序示例 核心主题: 动态SQL的实际应用 DB2存储过程的创建与COBOL程序调用 CICS/DB2编程技术 CICS环境下DB2数据的浏览与分析 学习路径: 阅读每个文件夹内的Readme.txt文件,了解案例背景和目标。 通过案例代码,学习并掌握DB2高级编程技巧。 直接应用案例代码,快速构建企业级COBOL应用程序。 适用人群: 具备一定大型机基础并熟悉COBOL语言的开发者,可直接学习本指南内容。
IBM大型机关键技术面试详解
在企业级计算领域,IBM大型机在金融、保险和政府等行业中有着广泛应用。面试中,重点关注COBOL、JCL、CICS和DB2等核心技术。COBOL作为主要编程语言,用于处理结构化数据;JCL管理作业流程;CICS支持在线事务处理;DB2作为数据库管理系统。详细解析这些关键技术,涵盖程序结构、数据类型、条件判断、数组定义等重要知识点。
Oracle大型数据库开发基础
本教程提供Oracle大型数据库开发的基础知识和实践指南。内容涵盖了Oracle数据库架构、数据模型、SQL语言、存储管理、性能优化等核心概念和技术,帮助读者深入理解和掌握Oracle数据库开发。
Matlab上位机开发简介 —— 了解上位机应用
在嵌入式项目开发中,无论是单片机、嵌入式Linux还是FPGA项目,上位机都是一个关键部分。它主要用于数据显示(如波形、温度等)、用户控制(如LED、继电器等)以及文件传输(如图像、音频等)。下位机(单片机)与上位机之间的数据通信有多种方式:串口适用于直连系统,可通过USB转串口与PC连接,或使用无线透传串口模组将串口信号转化为射频信号传输;USB速度较快,适合工控设备传输文件,但需要下位机支持USB协议;网络通信则适用于物联网和嵌入式Linux项目。
Matlab开发豆机模拟
豆机模拟(也称为Plinko或二项式分布)是Matlab开发中的一个项目。该项目模拟豆机器的运行过程,探索其在随机过程中的应用。豆机模拟通过Matlab的数值计算功能实现,可以帮助研究者理解二项式分布在实际应用中的表现和效果。这项开发不仅展示了Matlab在模拟和分析随机事件方面的强大功能,还为统计学和概率理论的实验提供了一个有力的工具。
Matlab开发优化大型数字CSV文件读取功能
这个函数专注于数字CSV文件的操作。它首先检查文件是否已有可用索引;如果没有,它会构建一个索引并为文件名添加后缀“i”,然后快速返回请求的数据范围。使用行索引能在大约0.15秒内从1 GB大小的CSV文件中提取数据块,相比之下,使用dlmread则需要大约50秒。性能优势取决于文件大小和数据形状,适合处理大型数据集。