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。