概述 数据集成变得简单，安全和可扩展。 新的开源标准可将数据从应用程序，API和数据库同步到仓库，湖泊和其他目的地。 Airbyte的使命是使数据集成管道成为一种商品。 您可以在几分钟内使用免维护的连接器。 只需对源和仓库进行身份验证，并获得适合您的架构和API更改的连接器。 构建新的连接器变得微不足道。 通过提供计划和编排，我们可以使用您选择的语言轻松添加所需的新连接器。 设计用于覆盖连接器的长尾巴和需求。 从社区经过测试的连接器中受益，并使它们适应您的特定需求。 您的数据保留在云中。 完全控制您的数据以及数据传输成本。 由于Airbyte是自托管的，因此不再需要执行任何安全合规性过程。 正如基于云的解决方案所提供的那样，不再需要按批量计价。 这是我们的的列表。 快速开始 git clone https://github.com/airbytehq/airbyte.gi

一个python脚本，可用于使用Yara扫描IDB中的数据

在现代控制系统中，数据采集系统就像控制系统的“眼睛”和“耳朵”一样，成为控制系统不可或缺的重要部分。它是各种控制系统获取信息的一种重要途径。本采集系统采用ADI公司生产的12位模数转换器AD7862，它是一款高速、低功耗、双核12位模数转换器。能够满足系统对采样精度和采样速度的要求。控制器件采用dsPIC30F6010A数字信号控制芯片，它是Microchip公司生产的高性能16位数字信号控制器，内核包含一个DSP引擎，从而能够显着增强系统的运算和吞吐能力。 　　在某些数据采集系统中，不仅对数据采集系统的精度和实时性提出要求，而且要求其具有数据存储功能，为了实现存储功能，本系统使用SD卡。SD

Spark Atlas连接器 用于跟踪Spark SQL / DataFrame转换并将元数据更改推送到Apache Atlas的连接器。 此连接器支持跟踪： SQL DDL，例如“创建/删除/更改数据库”，“创建/删除/更改表”。 SQL DML，例如“ CREATE TABLE tbl AS SELECT”，“ INSERT INTO ...”，“ LOAD DATA [LOCAL] INPATH”，“ INSERT OVERWRITE [LOCAL] DIRECTORY”等。 具有输入和输出的DataFrame转换 机器学习管道。 该连接器将与Hive，HDFS等其他系统关联，以跟踪Atlas中数据的生命周期。 如何建造 要使用此连接器，您将需要最新版本的Spark（Spark 2.3+），因为大多数功能仅在Spark 2.3.0+中存在。 要构建此项目，请执行： mv

将音频资源如MP3等，转换为16进制表示的数组。

数据的持有性证明允许用户随时知道其数据是否仍然有效地保存在云存储平台中，以及是否可以随时、随地获取到该数据，这是云存储安全中的一个重要的挑战性问题。介绍了数据持有性证明的模型和衡量指标体系，分析了3种证明方案，并全面比较了6种常见的方法，最后给出了未来需要注意的研究方向。

操作excel利用VB将EXCEL中的数据导入ACCESS

处理剪贴板中Excel中的数据，封装成自定义的数据集，获取剪贴板中的Excel数据，并进行处理，保留空单元格，方便读取后程序处理

在VS2010中打开网站，浏览ReadExcel.aspx页面，这里选择你要导入的excel表，并且还可以为导入数据库中的表命名，点击Upload完成上传。注意：需要修改ReadExcel.aspx.cs页面中CreateTable中的连接字符串。

新数据=提取器（数据，cn，valinf，valsup） 从 DATA 中提取第 CN 列的所有行值包含在 valinf 和 valsup 之间 数据 = 矩阵 NXM CN = 列号（目标） VALINF = 下限VALSUP = 上限NEWDATA = 提取矩阵 例子： 一 = 1 2 3 4 5 6 1 7 8 1 4 9 4 7 2 9 6 5 提取包含在 0 和 5 之间的第三列的数据： >> 提取器(a,3,0,5) 答案 = 1 2 3 4 7 2 9 6 5 提取第一列完全等于 4 的数据： >> 提取器(a,1,4,4) 答案 = 4 5 6 4 7 2