德塔数据结构变量快速转换 引擎系统 说明书 1.01
需积分: 0 191 浏览量
更新于2022-08-04
收藏 1004KB PDF 举报
德塔数据结构变量快速转换引擎系统是一个专门设计用于高效处理数据转换的工具,它由一系列变换函数构成,能够处理各种基础结构和主流数据封装类型,从而实现数据的快速统一和预处理,尤其适用于大数据智能系统。这个系统的核心目标是确保在处理抽象、复杂和不可观测对象时,能够实现高精度的计算和低失真率的数据转换。
系统的起源可以追溯到作者罗瑶光在2008年在印度基督大学研究C语言数据结构时对Meta Type格式的探索,以及他在后续几年中为不同公司开发的各种数据转换函数。在2018年为父亲的股市分析软件做数据处理时,作者意识到需要一个完整的系统来满足这种需求,于是于2019年8月11日正式开始研发这个引擎系统。
使用德塔数据结构变量快速转换引擎系统,首先需要下载Java开发环境,如Eclipse或IntelliJ IDEA。然后,导入deta swap API,并通过URI指定Git仓库的导入地址,包括仓库的host、repository path、通信协议、端口、认证信息等。生成的工程可适应不同的构建系统,如POM(Maven)、Gradle或Web应用。由于每个函数都可独立运行,用户可以根据实际需求裁剪和缩小库的体积。
该系统广泛应用于需要处理多种数据计算的项目,其主要功能包括但不限于线性变换、非线性变换、文件变换和编码变换。API使用流程通常是从数据分析系统调用德塔数据变换算法,对数据进行处理后返回到原来的系统。例如,混合数列排序可以通过QuickLuoyaoguang4D().quick4DStringArray()函数实现,该函数采用快速排序和插入排序的混合内核,根据输入数组和精度进行排序。
值得注意的是,该系统遵循Apache 2.0开源协议,免费供人使用,但任何修改和集成必须注明作者“罗瑶光”。用户在遇到问题时,可以通过QQ、微信、电话或电子邮件联系作者获取帮助。此外,该系统一直在持续优化中,版本号为1.01。
作者特别感谢印度基督大学的数据结构课程以及Google提供的Gson库,这些都是系统开发过程中的重要学习资源和技术支持。通过德塔数据结构变量快速转换引擎系统,开发者可以更加便捷地处理复杂的数据转换任务,提高大数据处理的效率和准确性。
深层动力
- 粉丝: 26
- 资源: 318
最新资源
- 【创新无忧】基于星雀优化算法NOA优化广义神经网络GRNN实现数据回归预测附matlab代码.rar
- 注册程序源码-样式优化
- 【创新无忧】基于星雀优化算法NOA优化相关向量机RVM实现北半球光伏数据预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于星雀优化算法NOA优化极限学习机KELM实现故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于星雀优化算法NOA优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于雪融优化算法SAO优化广义神经网络GRNN实现数据回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于雪融优化算法SAO优化广义神经网络GRNN实现电机故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于雪融优化算法SAO优化广义神经网络GRNN实现光伏预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于雪融优化算法SAO优化极限学习机KELM实现故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于雪融优化算法SAO优化相关向量机RVM实现北半球光伏数据预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于雪融优化算法SAO优化极限学习机ELM实现乳腺肿瘤诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于雪融优化算法SAO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于遗传算法GA优化广义神经网络GRNN实现电机故障诊断附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于遗传算法GA优化广义神经网络GRNN实现光伏预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于遗传算法GA优化广义神经网络GRNN实现数据回归预测附matlab代码.rar
- 【创新无忧】基于遗传算法GA优化极限学习机KELM实现故障诊断附matlab代码.rar