内容简介:DataGear 2.3.0 发布,新增看板全局资源管理和引用功能,具体更新内容如下: 新增:新增看板全局资源管理和引用功能; 新增:看板编辑页面新增浏览资源功能; 新增:图表编辑页面新增附件数据集功能,可为基于数据...
DataGear 2.3.0 发布,新增看板全局资源管理和引用功能,具体更新内容如下:
- 新增:新增看板全局资源管理和引用功能;
- 新增:看板编辑页面新增浏览资源功能;
- 新增:图表编辑页面新增附件数据集功能,可为基于数据扩展图表功能提供支持;
- 修复:修复看板展示时无法加载中文名资源的BUG;
- 修复:修复当看板首页在嵌套路径内时,展示首页未正确跳转至嵌套路径的BUG;
- 修复:修复 SQL 数据集对于 MySQL 的GROUP_CONCAT函数结果集列有时未正确解析的BUG;
- 修复:修复数据管理编辑页面选择导入键操作有时会出现未填充值的BUG;
- 修复:修复未禁用数据分析员角色分享数据集功能的BUG;
- 改进:看板导入操作允许上传内部有多余嵌套目录的ZIP压缩包;
- 改进:删除已被外键引用的记录时给出友好的错误提示;
- 改进:简化主页系统菜单标签;
- 改进:驱动程序导入页面添加驱动库上传注意事项;
- 改进:改进系统多数据库部署支持,无需修改源代码即可运行于已初始化的主流数据库;
DataGear 是一款数据可视化分析平台,使用 Java 语言开发,采用浏览器/服务器架构,支持SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源,主要功能包括数据管理、SQL工作台、数据导入/导出、数据集管理、图表管理、看板管理等。
源码地址:
Gitee:https://gitee.com/datagear/datagear
Github:https://github.com/datageartech/datagear
大屏模板地址:https://gitee.com/datagear/DataGearDashboardTemplate
系统部分功能效果图:








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机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow
Aurélien Géron / 王静源、贾玮、边蕤、邱俊涛 / 机械工业出版社 / 2018-8 / 119.00
本书主要分为两个部分。第一部分为第1章到第8章,涵盖机器学习的基础理论知识和基本算法——从线性回归到随机森林等,帮助读者掌握Scikit-Learn的常用方法;第二部分为第9章到第16章,探讨深度学习和常用框架TensorFlow,一步一个脚印地带领读者使用TensorFlow搭建和训练深度神经网络,以及卷积神经网络。一起来看看 《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》 这本书的介绍吧!