数据集成原理,在过去的20年,数据库的角色,特别是数据库技术的角色已经发生了巨大的变化,从一个企业拥有相对封闭的数据库,到不同的数据库和其他结构信息可以互相访问,甚至互相操作,更有可能变成一个,在外界看来是一个统一的数据库
2024-09-19 14:58:39 7.14MB metadata
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metadata公共元数据项目源码解析》 在IT领域,数据是驱动业务发展的核心要素,而元数据(Metadata)则是理解和管理数据的关键。本篇文章将深入探讨“metadata公共元数据项目”的源码,帮助读者理解元数据的重要性和其在实际项目中的应用。 “metadata公共元数据项目”是一个开源项目,其代码存储于GitHub(https://github.com/songxingkeji/metadata),旨在提供一个共享和管理元数据的平台。元数据,简单来说,是对数据的数据,它包含了关于数据的描述、属性、来源、格式等信息,对于数据治理、数据分析和数据挖掘等环节具有重要意义。 源码分析: 1. **项目结构**:在解压后的“metadata-master”文件夹中,我们通常会看到项目的整体架构,包括源代码文件、配置文件、测试用例等。这反映了项目的核心模块划分和功能实现。 2. **核心模块**:元数据项目可能包含几个关键组件,如元数据获取模块、存储模块、查询模块和接口服务。获取模块负责从各种数据源收集元数据;存储模块可能使用数据库或文件系统来保存这些信息;查询模块用于检索和过滤元数据;接口服务则为外部应用提供API调用。 3. **技术栈**:根据项目名称,我们可以推测其可能使用Java或Python等语言开发,因为这两种语言在大数据处理和后端服务开发中较为常见。同时,数据库可能选择MySQL、MongoDB等支持大规模数据存储的系统。 4. **数据模型**:在源码中,我们会找到定义元数据的数据模型,比如实体类(Entity)、字段(Field)、关系(Relationship)等。这些模型是元数据项目的基础,用于描述数据的结构和相互联系。 5. **接口设计**:项目的API设计是连接前端和后端的关键。通过查看`/api`目录下的文件,可以了解如何对外提供增删改查等操作,以及如何处理元数据的导入导出。 6. **测试与部署**:源码中可能包含测试用例和部署脚本,这对于保证代码质量、快速部署和持续集成至关重要。 7. **版本控制**:项目使用Git进行版本控制,这意味着可以通过查看提交历史了解项目的发展历程,学习开发者如何解决遇到的问题。 8. **文档**:虽然未明确提及,但优秀的开源项目通常会提供README文件,解释项目的目的、安装和使用方法。此外,可能还有开发者指南、API文档等,帮助用户和贡献者更好地理解和参与项目。 通过深入研究“metadata公共元数据项目”的源码,开发者不仅可以学习到元数据管理的最佳实践,还能掌握相关技术的运用,提升自己的编程技能。同时,参与开源项目也是提升自身影响力和行业认知度的良好途径。对元数据的理解和应用,对于任何处理大量数据的IT专业人士来说,都是不可或缺的知识点。
2024-09-02 09:13:20 133KB 公共元数据 metadata
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dom4j-2.1.1.jar,itextpdf-5.5.5.jar,metadata-extractor.jar,poi-3.9-20121203.jar,xercesImpl-2.12.0.jar,pdfbox-2.0.11.jar,xmlbeans-5.1.3.jar
2024-08-04 16:15:39 16.26MB dom4j poi xml metadata-ext
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Calibre-web DB Location is not Valid, Please Enter Correct Path
2023-11-11 23:12:55 388KB
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带有元数据的文本的最小监督分类 该项目提供了一个对文本与元数据进行分类的弱监督框架。 安装 为了进行培训,强烈建议您使用GPU。 凯拉斯 该代码基于Keras库。 您可以找到安装说明。 相依性 该代码是用Python 3.6编写的。 依赖关系总结在文件requirements.txt 。 您可以像这样安装它们: pip3 install -r requirements.txt 快速开始 要在我们的论文中再现结果,您需要首先下载。 我们的论文中使用了五个数据集。 不幸的是,由于我们对数据提供者的承诺,因此无法发布GitHub-Sec数据集。 其他四个数据集可用。 解压缩下载的文件后,您可以分别看到对应于这四个数据集的四个文件夹。 数据集 文件夹名称 #文件 #班 类名(该类中的#Repository) bio/ 876 10 序列分析(210),基因组分析(176),基因表达(6
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MetacatUI:DataONE数据存储库的客户端Web界面 作者:Matthew B. Jones,Chris Jones,Ben Leinfelder,Lauren Walker,Bryce Mecum,Peter Slaughter,Rushiraj Nenuji,Robyn Thiessen-Bock( ) 许可: 联系我们: MetacatUI是一个客户端Web界面,用于查询Metacat服务器和其他实现DataONE REST API的服务器。 当前,它用作, , 和其他存储库的基础。 MetacatUI是一个开源社区项目。 我们以多种形式提供的意见,包括代码,图形,文档,错误报告,测试等。请使用与我们讨论这些意见。 屏幕截图 主搜索视图 数据集登录页面 文献资料 可以在上找到文档。 执照 Copyright [2013] [Regents of the Univ
2023-04-13 22:01:24 36.49MB metadata metadata-editor data-repository metacat
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metadata-extractor-2.7.0.jar,用于处理图片
2023-02-10 10:59:01 302KB 图片
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"DB Location is not Valid, Please Enter Correct Path",问题用这个。 Calibre-web选择数据库目录报错,用这个就可以。 1. NAS的docker中配置了/config对应的挂载目录,传到对应的nas目录进去就行了。 2. 在页面选择数据库时,一般是容器中的/config
2022-11-14 21:02:51 396KB calibre
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GROBID GROBID文档 请访问以获取更多详细信息。 概要 GROBID(或Grobid,但不是GroBid或GroBiD)表示书目数据的生成。 GROBID是一个机器学习库,用于将原始文档(例如PDF)提取,解析和重组为结构化XML / TEI编码的文档,尤其侧重于技术和科学出版物。 最早的发展始于2008年,是一种业余爱好。 在2011年,该工具已以开源形式提供。 自开始以来,作为副项目的GROBID工作就一直稳定,并有望继续进行。 可以使用以下功能: 从PDF格式的文章中提取标题并进行解析。 这里的摘录涵盖了通常的书目信息(例如标题,摘要,作者,隶属关系,关键字等)。 从.
2022-10-08 16:15:35 277.11MB metadata pdf machine-learning deep-learning
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grasscutter3.0版本客户端补丁 grasscutter3.0版本4214错误补丁 genshin3.0版本客户端补丁 genshin3.0版本4214错误补丁 下载后打开目录: D:\Genshin Impact\Genshin Impact Game\YuanShen_Data\Managed\Metadata 将原有global-metadata.dat替换(请备份原文件,貌似不会自动下载回来) 再打开即可成功登录
2022-09-18 21:18:19 47.07MB grasscutter genshin gm 4214
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