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数据解析 、json数据解析
2023-04-07 02:40  浏览:46

Android手柄数据全解析

功能需要,获取物理手柄数据( 本文章只针对处于Android模式的手柄 ),然后转换成云需要的数据。手柄数据主要分为两款,一个是轴数据,一个是按键数据,下面分别来说明。

一是判断是否还有左滚轴,二是判断是否来源是手柄,至于为什么判断是否包含左滚轴,因为市面上很多遥控器都有轴且设备源包含手柄。加上左滚轴判断可以更精确。

按键数据可通过dispatchKeyEvent or onKeyDown,onKeyUp获得,手柄数据如下:

轴数据通过onGenericMotionEvent(MotionEvent event)此方法传递。

通常手柄的有轴数据的功能组为,左摇杆,有摇杆,方向盘与 L2,R2两个扳机键,除L2与R2只对应一个轴值外其他设备均对应X,Y两个轴值,下面一一介绍:

对应轴:MotionEvent.AXIS_X,MotionEvent.AXIS_Y

取值范围: [-1.0 , 1.0]

说明:X代表横向数据,Y代表纵向数据。

轴数据的获取方式为:

对应轴:MotionEvent.AXIS_Z,MotionEvent.AXIS_RZ

取值范围: [-1.0 , 1.0]

说明:Z代表横向数据,RZ代表纵向数据。

轴数据的获取方式为:

对应轴:MotionEvent.AXIS_HAT_X,MotionEvent.AXIS_HAT_Y

取值范围: [-1.0 , 1.0]

说明:AXIS_HAT_X代表横向数据,AXIS_HAT_Y代表纵向数据。X == 1.0 Y == 0 代表右边,其他方位参考此值。

轴数据的获取方式为:

部分手柄没有此轴。

对应轴:MotionEvent.AXIS_LTRIGGER,MotionEvent.AXIS_RTRIGGER

取值范围: [0 , 1.0]

轴数据的获取方式为:

本篇文章对应的手柄模式需为Android模式,xBoxOne跟xBox360模式需读取u***数据且是另外一套数据解析模式。后续再说。Over。

ISD数据如何解析

在开始菜单下“开始”--“运行”输入cmd,点回车enter,输入ping+空格+你的域名。点击确定,若命令下面出现一段英文,IP没有出现,则就是域名解析有问题,这时,我们需要联系域注册商,让他们帮忙解决!如果可以显示IP,则检查一下IP是否对应自己空间的IP地址。如果对应解析就没有问题,如果不对应而是其他的IP,那么就是解析记录有问题,可以让域名提供商协助你解决。ISD 代表 国际交换的数据。如果您正在访问我们的非英语版本,并希望看到 国际交换的数据 的英文版本,请向下滚动到底部,您将看到 国际交换的数据 在英语中的含义。请记住,ISD 的缩写广泛应用于银行、计算机、教育、金融、政府和卫生等行业。除了 ISD 之外,国际交换的数据 可能还简称为其他首字母缩略词。

数据分析的总结

数据分析的总结

数据分析的总结。我们现在生活在一个大数据时代,很多东西都可以通过数据分析看出一个大概,有的公司会让我们写一份关于数据分析的总结。接下来就由我带大家了解数据分析的总结的相关内容。

数据分析的总结1

一般性一个分析报告写完后,作为分析师需要给分析的内容输出总结,总结的部分包括了三个部分

1、描述现状

2、评价现状

3、给出建议--规范现状

先来讲讲上面三句话的具体定义

描述现状

指对客观事物的描述,只是将事物的事实描述出来不带任何感***彩,比如:我今天笑了

评价现状

对事物根据自己的经验或者参照进行对比后给出自己的定义和判定,比如:我今天很高兴

给出建议--规范现状

制定一个标准,用这个标准给出合适的建议,比如:一天最多喝水不能超过八次

应用在数据分析解析

以下面一组数据来作为示范如何书写分析结论

首先明确本次分析目的是为了评估在平台A上线的策略效果,评估效果的指标是转化率增量(策略转化率-参照组转化率)

参照组与策略1-3的转化率分别是2.79%,2.88,3.02%,2.95%

以参照组为baseline,策略2效果***,转化率增量0.23%,策略1效果最差转化率增量为0.09%

需要对策略1进行优化迭代

以上三句话中***句话为描述现状,第二句话是评价,第三句话是给出建议

数据分析的总结2

数据分析年终总结范文

随着20xx年钟声的临近,20xx年的工作即将进入尾声。在这个特殊的时点,总结过去的工作,计划未来,就显得尤为重要!在过去的时间里,本人在公司各级领导的正确领导下,在同事们的团结合作和关心帮助下,较好地完成了20xx年的各项工作任务,在工作能力和思想政治方面都有了更进一步的提高。现将20xx年取得的成绩和存在的不足总结如下:

一、思想政治表现、品德修养及职业道德方面

20xx年以来,本人认真遵守劳动纪律,按时出勤,有效利用工作时间;坚守岗位,需要加班完成工作按时加班加点,保证工作能按时完成。爱岗敬业,具有强烈的责任感和事业心。积极主动学习专业知识,工作态度端正,认真负责地对待每一项工作。

二、工作能力和其它方面

我的工作岗位是数据与产品支持,准确和效率一直都是我的工作宗旨。工作内容大体分为四块:

1、在月初关账期间,要保证各地提报的非派费用和仓租、外包工、叉车租金分摊的准确性与及时性,同时不仅需要审查数据内容填写的规范性,还需要确认各地是否已经提报。汇总完数据后要进行初步分析,将不符合提报要求的费用提取出来并联系提报人进行确认,并判断是否应该提报。将数据提交给结算部门后,结算在核销的时候会有疑问,这些疑问也需要我来进行跟进与反馈。

2、关账结束后要进行合同外议价的分析,这部分分析分为同一线路同一承运商派车次数大于3次的分析和有合同但走合同外议价的分析两部分,前者分析的目的是为了考虑是否要与此线路签合同,而后者的分析目的是更新完善合同的报价。

3、结束合同外议价的分析工作,则需要进行单个TO负毛利的分析,该分析数据主要来源于工盘,包括收入明细,成本明细,派车分摊和租车分摊。分析完成需要将结果发给对应的运输经理,查明产生亏损的原因,并提出合理的建议。

4、在以上三部分工作内容如期进行的时候,全月不定时穿插项目初步分析,此部分内容主要使用者为项目经理、客户经理等。

三、存在的不足

总结20xx来的工作,虽然取得了一定的成绩,自身也有了很大的进步,但是还存在着以下不足:

一是工作方式上还只是按部就班,虽然融入了一些自己的看法和改进,但还未提高到更高的层面,没有从管理层的角度去看待问题。

二是由于工作性质,与区域的负责人和调度员会有频繁的联系,但还不能很好的沉着面对,所以沟通交流能力还需要进一步的加强。

三是知识储备还不够,还需要更广泛的学习与增长经验,成为多方面的人才。 四、20xx年的工作打算

20xx年我将进一步发扬优点,改进不足,拓宽思路,求真务实,全力做好本职工作。打算从以下几个方面开展工作:

一是加强工作统筹。根据公司领导的年度工作要求,对全年的工作进行具体谋划,明确内容、时限和需要达到的目标,把各项工作有机地结合起来,理清工作思路,提高办事效率,增强工作实效。

二是加强工作作风培养。始终保持良好的精神状态,发扬吃苦耐劳、知难而进、精益求精、严谨细致、积极进取的工作作风。

三是作为运输总部与区域对接人员之一,一言一行都代表着公司的形象。不仅在工作上必须做到精确、严谨,而且在行为品德上要严格要求自己,树立良好的个人形象。所以我要加倍努力的工作为了公司的发展做出自己的贡献。

数据分析个人工作总结

一、 虚心学习,不断提高政治素质和业务水平。

作为一名党员和公司的一份子,具备良好的政治和业务素质是做好本职工作的前提和必要条件。一年来,我一方面利用工作和业余时间认真学习了科学发展观、十一届全国人大二次会议和xx在中纪委十七届三次全会上的讲话精神,进一步提高了自己的党性认识和政治水平;一方面虚心向周围的领导、同事学习工作经验、工作方法和相关业务知识,取人之长,补己之短,加深了与各位同事之间的感情,同时还学习了相关的数据库知识,提高了自己在数据分析和处理上的技术水平,坚定了做好本职工作的信心和决心。

二、 踏实工作,努力完成好领导交办的各项工作任务。

一年来,在主管的带领和同事们的`支持下,自己主要做了以下几项工作:

一是认真做好各项报表的定期制作和查询,无论是本部门需要的报表还是为其他部门提供的报表。保证报表的准确性和及时性,并与报表使用人做好良好的沟通工作。并完成各类报表的分类、整理、归档工作。

二是协助主管做好现有系统的维护和后续开发工作。包括topv系统和多元化系统中的修改和程序开发。主要完成了海关进出口查验箱报表、出口当班查验箱清单、驳箱情况等报表导出功能以及龙门吊班其他箱量输入界面、其他岗位薪酬录入界面的开发,并完成了原有系统中交接班报表导出等功能的修改。同时,完成了系统在相关岗位的安装和维护工作,保证其正常运行。

三是配合领导和其他岗位做好各种数据的查询、统计、分析、汇总工作。做好相关数据的核实和上报工作,并确保数据的准确性和及时性。

四是完成领导交办的其他工作,认真对待,及时办理,不拖延、不误事、不敷衍,尽力做到让领导放心和满意。

三、存在的不足和今后的努力方向

一年来,在办公室领导和同事们的指导帮助下,自己虽然做了一些力所能及的工作,但还存在很多的不足:主要是阅历浅,经验少,有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密,视角不够灵活,缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富,导致工作有时处于被动等等。

针对以上不足,在今后的工作中,自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风,摆正自己的位置,尊重领导,团结同志,共同把办公室的工作做细做好。

数据分析需要掌握哪些知识?

Java基础语法

· 分支结构if/switch

· 循环结构for/while/do while

· 方法声明和调用

· 方法重载

· 数组的使用

· 命令行参数、可变参数

IDEA

· IDEA常用设置、常用快捷键

· 自定义模板

· 关联Tomcat

· Web项目案例实操

面向对象编程

· 封装、继承、多态、构造器、包

· 异常处理机制

· 抽象类、接口、内部类

· 常有基础API、集合List/Set/Map

· 泛型、线程的创建和启动

· 深入集合源码分析、常见数据结构解析

· 线程的安全、同步和通信、IO流体系

· 反射、类的加载机制、网络编程

Java8/9/10/11

新特性

· Lambda表达式、方法引用

· 构造器引用、StreamAPI

· jShell(JShell)命令

· 接口的私有方法、Optional加强

· 局部变量的类型推断

· 更简化的编译运行程序等

MySQL

· DML语言、DDL语言、DCL语言

· 分组查询、Join查询、子查询、Union查询、函数

· 流程控制语句、事务的特点、事务的隔离级别等

JDBC

· 使用JDBC完成数据库增删改查操作

· 批处理的操作

· 数据库连接池的原理及应用

· 常见数据库连接池C3P0、DBCP、Druid等

Maven

· Maven环境搭建

· 本地仓库中央仓库

· 创建Web工程

· 自动部署

· 持续继承

· 持续部署

Linux

· VI/VIM编辑器

· 系统管理操作远程登录

· 常用命令

· 软件包管理企业真题

Shell编程

· 自定义变量与特殊变量

· 运算符

· 条件判断

· 流程控制

· 系统函数自定义函数

· 常用工具命令

· 面试真题

Hadoop

· Hadoop生态介绍

· Hadoop运行模式

· 源码编译

· HDFS文件系统底层详解

· DNNN工作机制

· HDFS的API操作

· MapReduce框架原理

· 数据压缩

· Yarn工作机制

· MapReduce案例详解

· Hadoop参数调优

· HDFS存储多目录

· 多磁盘数据均衡

· LZO压缩

· Hadoop基准测试

Zookeeper

· Zookeeper数据结果

· 内部原理

· 选举机制

· Stat结构体

· 监听器

· 分布式安装部署

· API操作

· 实战案例

· 面试真题

· 启动停止脚本

HA+新特性

· HDFS-HA集群配置

Hive

· Hive架构原理

· 安装部署

· 远程连接

· 常见命令及基本数据类型

· DML数据操作

· 查询语句

· Join排序

· 分桶函数

· 压缩存储

· 企业级调优

· 实战案例

· 面试真题

Flume

· Flume架构

· Agent内部原理

· 事务

· 安装部署

· 实战案例

· 自定义Source

· 自定义Sink

· Ganglia监控

Kafka

· 消息队列

· Kafka架构

· 集群部署

· 命令行操作

· 工作流程分析

· 分区分配策略

· 数据写入流程

· 存储策略

· 高阶API

· 低级API

· 拦截器

· 监控

· 高可靠性存储

· 数据可靠性和持久性保证

· ISR机制

· Kafka压测

· 机器数量计算

· 分区数计算

· 启动停止脚本

DataX

· 安装

· 原理

· 数据一致性

· 空值处理

· LZO压缩处理

Scala

· Scala基础入门

· 函数式编程

· 数据结构

· 面向对象编程

· 模式匹配

· 高阶函数

· 特质

· 注解类型参数

· 隐式转换

· 高级类型

· 案例实操

Spark Core

· 安装部署

· RDD概述

· 编程模型

· 持久化检查点机制

· DAG

· 算子详解

· RDD编程进阶

· 累加器广播变量

Spark SQL

· SparkSQL

· Dataframe

· DataSet

· 自定义UDFUDAF函数

Spark Streaming

· SparkStreaming

· 背压机制原理

· Receiver和Direct模式原理

· Window原理及案例实操

· 7x24 不间断运行性能考量

Spark内核优化

· 内核源码详解

· 优化详解

Hbase

· Hbase原理及架构

· 数据读写流程

· API使用

· 与Hive和Sqoop集成

· 企业级调优

Presto

· Presto的安装部署

· 使用Presto执行数仓项目的即席查询模块

Ranger2.0

· 权限管理工具Ranger的安装和使用

Azkaban3.0

· 任务调度工具Azkaban3.0的安装部署

· 使用Azkaban进行项目任务调度,实现电话邮件报警

Kylin3.0

· Kylin的安装部署

· Kylin核心思想

· 使用Kylin对接数据源构建模型

Atlas2.0

· 元数据管理工具Atlas的安装部署

Za***ix

· 集群监控工具Za***ix的安装部署

DolphinScheduler

· 任务调度工具DolphinScheduler的安装部署

· 实现数仓项目任务的自动化调度、配置邮件报警

Superset

· 使用SuperSet对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Echarts

· 使用Echarts对数仓项目的计算结果进行可视化展示

Redis

· Redis安装部署

· 五大数据类型

· 总体配置

· 持久化

· 事务

· 发布订阅

· 主从复制

C***

· 使用C***实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

Flink

· 运行时架构

· 数据源Source

· Window API

· Water Mark

· 状态编程

· CEP复杂事件处理

Flink SQL

· Flink SQL和Table API详细解读

Flink 内核

· Flink内核源码讲解

· 经典面试题讲解

GitGitHub

· 安装配置

· 本地库搭建

· 基本操作

· 工作流

· 集中式

ClickHouse

· ClickHouse的安装部署

· 读写机制

· 数据类型

· 执行引擎

DataV

· 使用DataV对实时项目需求计算结果进行可视化展示

sugar

· 结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示

Maxwell

· 使用Maxwell实时监控MySQL数据变化采集至实时项目

ElasticSearch

· ElasticSearch索引基本操作、案例实操

Kibana

· 通过Kibana配置可视化分析

Springboot

· 利用Springboot开发可视化接口程序

数据解析的介绍就聊到这里吧,感谢你花时间阅读本站内容,更多关于json数据解析、数据解析的信息别忘了在本站进行查找喔。

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