在IT行业中，数据窗口是PowerBuilder（PB）这款强大的客户端/服务器应用程序开发工具中的一个重要组件。PowerBuilder（PB）9版本提供了丰富的功能，用于构建图形用户界面和处理数据库操作。在本示例中，我们将专注于“grid数据窗口选择显示列”的主题，探讨如何在PB9中设置数据窗口以显示特定的字段或列。 数据窗口是一种数据呈现控件，它能够以表格形式展示来自数据库的数据。在PowerBuilder中，你可以自定义数据窗口的外观和行为，包括选择要显示的列。这在处理大量数据库字段时特别有用，因为你可以根据需求只显示关键信息，提高用户的查看效率。 要设置数据窗口显示列，首先你需要创建或打开一个数据窗口对象。在PowerBuilder的Object Explorer中，找到你的数据窗口对象，双击打开其属性窗口。在“Columns”部分，你可以看到所有与该数据窗口关联的数据库字段列表。这些字段默认可能全部被选中，但你可以根据需要选择性地显示或隐藏它们。 1. 显示特定列： - 通过取消选中“Visible”属性，可以隐藏某一列。反之，选中此属性则会让列在数据窗口中可见。 - 如果需要调整列的顺序，可以通过拖动字段来实现，这将改变数据窗口中列的显示顺序。 2. 配置列属性： - 宽度：可以调整列宽，以便优化数据的可视性。在“Width”属性中输入新值，或者使用属性窗口的右键菜单进行调整。 - 对齐方式：通过设置“Alignment”属性，可以控制数据在列中的水平对齐方式，如左对齐、居中或右对齐。 - 格式：如果字段包含数字或日期，可以设置“Format”属性来确定其显示格式。 3. 动态选择列： - 在某些情况下，你可能希望根据用户的选择动态显示或隐藏列。为此，可以编写事件处理程序，例如在“BeforeOpen”或“AfterOpen”事件中，根据条件设置列的可见性。 4. 示例代码： ```pb // 获取数据窗口对象 dw_1 = This.Object // 隐藏"column1" dw_1.Object.column1.Visible = False // 显示"column2" dw_1.Object.column2.Visible = True ``` 5. 测试和运行： - 在保存以上配置后，可以运行应用程序查看结果。在这个例子中，你会看到“test.pbl”包含了数据窗口对象，“test.pbt”是项目文件，而“selectcolumn.pbw”是工作区文件，这些文件一起协同工作，展示了如何设置和操作数据窗口显示列。 通过熟练掌握这些技巧，你将能够更好地定制数据窗口，以满足各种应用程序的需求，提供用户友好的界面。在实际项目中，可以根据业务逻辑和用户反馈灵活调整数据窗口的显示设置，确保信息的清晰和高效。

Echarts+SpringMvc显示后台实时数据 Echarts是一款基于JavaScript的数据可视化库，能够生成多种类型的图表，例如柱状图、折线图、饼图等。SpringMvc是一款基于Java的Web框架，主要用来开发Web应用程序。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用Echarts和SpringMvc来显示后台实时数据。 我们需要新建一个SpringMvc项目，并导入所需的jar包，例如Echarts、SpringMvc、Jackson、Fastjson等。在项目中，我们需要新建一个显示界面html文件，例如zhuxing.html，在这个文件中，我们使用封装函数填充的方式建立图表，将option封装成独立函数，div当做容器，可以根据注入的option改变表格。 在html文件中，我们需要引入Echarts的js文件，例如echarts-all.js，macarons.js等，并使用jquery.min.js来处理ajax请求。在script标签中，我们使用echarts.init函数来初始化图表，并使用getOption函数来载入option配置。 接下来，我们需要新建所需的数据库，并注入所需的数据。例如，我们可以使用MySQL数据库，创建一个名为“浏览器市场占比”的表，包含浏览器名称、占比等字段。然后，我们需要使用SpringMvc来配置ajax请求，使用Jackson或Fastjson来序列化json数据。 在SpringMvc中，我们需要在web.xml文件中配置servlet，例如springmvc-servlet.xml，来拦截ajax请求。在spmvc-servlet.xml文件中，我们需要配置Jackson或Fastjson的配置文件，例如使用Jackson来序列化json数据。 在使用Echarts和SpringMvc来显示后台实时数据时，我们需要考虑到数据的实时性和安全性。例如，我们可以使用WebSocket来实现实时推送数据，或者使用Token认证来确保数据的安全性。 使用Echarts和SpringMvc来显示后台实时数据可以实现实时数据的可视化，并提供了更好的用户体验。但是，我们需要注意数据的实时性和安全性，以确保数据的可靠性和安全性。 知识点： * Echarts：一个基于JavaScript的数据可视化库 * SpringMvc：一个基于Java的Web框架 * Jackson：一个基于Java的json序列化工具 * Fastjson：一个基于Java的json序列化工具 * Ajax：一种异步请求技术 * WebSocket：一种实时推送数据的技术 * Token认证：一种身份验证机制 应用场景： * 数据可视化 * 实时数据推送 * Web应用程序开发 * 数据分析和报表 * 业务智能系统 相关技术： * 数据可视化 * Web开发 * 数据库 * Java开发 * 前端开发

基于51单片机的智能家居控制系统仿真设计 环境监测 实现功能： 1、通过按键可设置温湿度数据的阈值上下限，设置烟雾浓度的阈值上限 2、将温湿度传感器(DHT11)的数据实时显示在LCD上。 当温湿度数据高于上限或低于下限，触发声光报警 3、将烟雾浓度数据实时显示在LCD上。 当烟雾浓度数据高于上限时，触发声光报警 包含仿真+源码+原理图+报告 仿真软件：Proteus8.9 编程软件：Keil5 编程语言：C语言 原理图 ：Altium Designer 20.2.6 在当今社会，随着科技的飞速发展，智能家居控制系统已经成为一个热门的研究领域。其中，基于51单片机的智能家居控制系统仿真设计在环境监测方面具有重要的研究价值和实用意义。本系统主要通过环境监测模块，实现对家居环境中的温湿度以及烟雾浓度的实时监控和预警。 该系统具备温湿度监测和烟雾监测的功能。通过温湿度传感器（DHT11）和烟雾传感器，能够实时地获取家居环境中的温湿度数据和烟雾浓度数据。这些数据对于保障家居环境的安全性和舒适性至关重要。 系统通过按键设置了温湿度数据的阈值上下限，以及烟雾浓度的阈值上限。用户可以自由设定这些阈值，以适应不同的使用环境和需求。当温湿度数据超过设定的上限或下限时，系统将触发声光报警；同理，当烟雾浓度数据超过上限时，系统也会发出声光报警。 此外，系统将温湿度数据和烟雾浓度数据实时显示在LCD屏幕上。这不仅使得用户可以直观地看到当前环境的状态，也便于用户根据显示数据及时作出相应的调整和处理。 值得一提的是，本仿真设计还包含了仿真软件、编程软件、编程语言以及原理图的设计。仿真软件为Proteus8.9，编程软件为Keil5，编程语言采用C语言。而原理图的绘制则使用了Altium Designer 20.2.6，这为系统的实际搭建和调试提供了重要的依据。 整个系统的开发和设计过程被详细记录，并整理成了相应的报告文档。报告中不仅包含了系统设计的详细描述，还包括了系统仿真、设计原理图以及源码等关键部分。这些文档资料为本系统的研究和开发提供了完整的技术支持和参考价值。 基于51单片机的智能家居控制系统仿真设计在环境监测方面表现出了强大的功能和应用潜力。通过该系统，可以有效地对家居环境中的温湿度和烟雾浓度进行实时监控和预警，保证家居环境的安全和舒适。同时，本系统的设计和实现也为智能家居控制系统的发展提供了新的思路和参考。

在本文中，我们将深入探讨如何使用Qt Chart库处理大规模数据，特别是百万级别的点数据，并实现多线程的数据生成、解析、显示以及存储。Qt Chart是一个强大的图形化工具，它允许开发者创建各种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。在处理大量数据时，为了保证性能和用户体验，采用多线程技术是非常必要的。 我们来理解“随机生成数据”。在编程中，随机数通常用于模拟真实世界的各种现象。在Qt环境下，可以使用QRandomGenerator类来生成随机数。例如，我们可以创建一个范围在特定值之间的随机数生成器，然后利用这些随机数生成百万个数据点。这些点将作为图表的数据源。 接着是“解析数据”。解析数据通常涉及到从文件、数据库或网络获取数据，并将其转换为可操作的格式。在Qt中，这可能涉及到读取CSV、JSON或其他结构化的数据文件。QFile和QTextStream类可用于读取文件，而QJsonDocument和QJsonObject则用于处理JSON数据。对于大规模数据，我们还需要考虑数据流式处理，避免一次性加载所有数据导致内存压力过大。 进入“显示数据”阶段，Qt Chart提供了QChart和QSeries接口，使得我们能够轻松地将数据绘制到图表上。在处理百万点数据时，必须考虑性能优化。一种常见的方法是使用数据代理（QAbstractItemModel）或自定义的QChartView子类，仅在需要时加载和显示部分数据。此外，还可以利用Qt的缓存机制来提高渲染速度。 多线程是本话题的核心部分。Qt提供了QThread类，用于实现并发操作。在我们的场景中，可以创建多个线程分别负责数据生成、解析、显示和存储，以减少主线程的负担，提升程序响应速度。需要注意的是，由于Qt的GUI更新必须在主线程中进行，所以数据处理完成后，通常需要通过信号槽机制将结果发送回主线程进行渲染。 “存储数据”涉及到持久化数据，这可能包括写入文件、数据库或其他存储系统。Qt支持多种文件格式，如XML、SQL等，可以使用QFile、QXmlStreamWriter、QSqlDatabase等类进行操作。对于大规模数据，可能需要考虑分批写入或使用异步I/O，以减少对系统资源的影响。 总结来说，"qt chart 百万点 多线程 随机生成数据、解析、显示、存储"是一个综合性的技术实践，涉及到Qt Chart的高效使用，多线程编程，以及大数据处理策略。通过合理设计和优化，我们可以构建出能够高效处理大规模数据的可视化应用。提供的源码和可执行程序可作为学习和参考的实例，帮助开发者更好地理解和应用这些技术。

基于IMX6ULL的AP3216C的QT动态数据曲线图显示，手把手教学的Linux+QT入门级项目代码。保姆级教程的适配代码，积分不够的朋友可以点波关注！作者无偿提供！

本程序在VS2008下编译通过， 需要Qt4。 用于分析显示野外SEGD单炮文件。

基于zynq7020的通过VDMA读取ov5640摄像头数据并显示的完整工程,本工程在正点原子的例程基础上进行了简化和优化,删除了非必要的模块,并添加了大量中文注释,增强了工程的可读性

Create React App入门 该项目是通过引导的。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： yarn start 在开发模式下运行应用程序。 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 yarn test 在交互式监视模式下启动测试运行器。 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn build 构建生产到应用程序build文件夹。 它在生产模式下正确捆绑了React，并优化了构建以获得最佳性能。 生成被最小化，并且文件名包括哈希值。 您的应用已准备好进行部署！ 有关更多信息，请参见关于的部分。 yarn eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！ 如果您对构建工具和配置选择不满意，则可以随时eject 。 此命令将从您的项目中删除单个生成依赖项。 相反，它将所有配置文件和传递依赖项（webpac

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C#编写，使用Com口监测实时数据并显示 若感兴趣，可以跟本人联系讨论交流