软件包含的内容主要有： 程序代码。这是软件的核心部分，包括实现软件功能的源代码。 文档。包括安装手册、用户指南、技术说明等，帮助用户理解和使用软件。 数据。软件运行过程中所涉及的数据，如配置文件、数据库等。 多媒体资源。
软件包括程序和文档。 程序：这是软件的核心部分。程序是由一系列指令组成的，这些指令用于告诉计算机应该执行哪些操作。这些指令可以包含使计算机完成各种功能的代码，例如处理数据、计算、控制硬件等。程序是软件中最直观的部分，用户可以直接与之交互，实现特定的功能或任务。
程序代码：这是软件的核心部分，包含了实现软件功能和操作的源代码。程序代码由一系列的指令组成，用于告诉计算机如何执行任务。 数据和文档：软件运行过程中会产生和存储数据，这些数据可能是用户输入的信息、系统运行产生的记录等。
操作系统软件：操作系统是计算机系统的核心软件，负责管理计算机硬件和软件资源，提供用户与计算机硬件之间的接口，常见的操作系统软件包括Windows、Mac OS、Linux等。
系统软件包括各类操作系统，如Windows、Linux、UNIX等，以及操作系统的补丁程序和硬件驱动程序。这些软件负责管理计算机系统中的独立硬件，确保它们能够协调工作，让计算机使用者和其他软件将计算机视为一个整体，无需关心底层硬件的具体工作方式。 应用软件种类繁多，包括工具软件、游戏软件、管理软件等。
直接使用XML我们可以在JSP页面中直接使用XML，这要分为三类： JSP可以读取XML文件并且基于这些数据执行动作。例如：一应用程序可以读取具有某些特定结构的数据的XML文件。 JSP可以创建XML文件以发送数据到客户程序或其它的应用程序。
JSP页面在生成XML和HTML页面方面具有灵活性。对于简单的XML生成，开发人员可以直接在JSP页面中嵌入XML标识和静态模板。例如，他们可以使用来包含脚本，或者使用和标签来执行动态内容。尽管Sun在设计JSP规范时着重于易用性，使得开发者无需深入XML即可创建页面，但JSP规范也允许创建XML兼容的JSP页面版本。
额，本人才疏学浅，这两者之间从编程语言上来说基本上没啥子关系，不过你要用jsp做动态网页可以把xml作为数据库。当然如果用到hibernate或者spring之类的技术，是要用xml文件写配置的。
html是用来写网页的语言，只能用于前端。xml是用来存小数据的文件。css是样式文件，一般是div+css+js做前端开发。jsp是基于java的.net文件，一般是用来做后台的。关系就是没有关系。
ls_filename=mytest.xmldom.save（ls_filename）另外一种思路：直接写文件，只能用于生成xml文件，不能解析xml文件。
DataWindow支持导入多个XML模板，不仅能够保存为XML文件，还能加载外部XML，使其在Web环境中更易分享。DOM方面，PB 0的PB DOM模块取代MSXML，提供更简单、高效的数据接口。
pb创建xmlhttp控件失败，处理方法如下：运行下regsvr32msxmldll。用现成的框架来做ajax。代码优化，查找漏洞并修复。
MSXML2：IXMLDOMDocumentPtr pDoc； ：CoInitialize（NULL）； HRESULT hr = pDoc.CreateInstance（__uuidof（MSXML2：DOMDocument40）； if （！SUCCEEDED（hr） { MessageBox（_T（创建DOMDocument对象失败。
可以使用文件读取的方式，你先把C盘中的XML文件读入到一个字符型变量中，然后使用FIND的方式，查找XML文件的关键字定位，然后使用MID函数字符串截取的方式来截取XML文件中的值。
ls_filename=mytest.xmldom.save（ls_filename）另外一种思路：直接写文件，只能用于生成xml文件，不能解析xml文件。
思路1，当PowerBuilder查询出结果后，会在数据窗口中显示其结果，然后将结果存入.xml，用不是pb的程序去解析这个xml。
PB可变二进制格式的文件具有以下特点： 二进制格式：PB使用二进制编码来表示数据，相比于文本格式（如JSON、XML），具有更小的存储体积和更高的解析效率。 可变长度编码：PB采用可变长度编码来表示数值类型，可以根据数值大小自动选择所需的字节数，以节省空间。
Sybase PowerBuilder 0是一款功能强大的开发工具，支持快速应用开发并通过JSP编辑器实现互联网开发。相较于传统版本，PB 0的一大突破是支持XML，体现在DataWindow和DOM上。DataWindow支持导入多个XML模板，不仅能够保存为XML文件，还能加载外部XML，使其在Web环境中更易分享。
1、舍恩伯格认为大数据的特点包括量大、速度快、多样性广、价值密度低。量大 量大意味着大数据具有巨大的规模，其数量级超出了传统数据处理方法的范畴。现如今，人们每天都在不断产生海量的数据，包括从社交媒体、传感器、日志文件等各种来源收集的数据。这些数据量之大，远远超过了过去所能想象的范围。
2、大数据的体量巨大：随着互联网的发展和数字化技术的普及，每天都在不断产生海量的数据。大数据的处理速度快：数据以惊人的速度不断涌现和流动，要求能够实时或近实时地处理、分析和应用数据。大数据的类型多样：大数据涵盖了各种类型和形式的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
3、根据舍恩伯格的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》可知，舍恩伯格对大数据特点的说法包括：大数据具有巨大的规模，其数量级超出了传统数据处理方法的范畴。大数据的产生和传输速度非常快，要求能够实时或近实时地处理、分析和应用这些数据。
4、舍恩伯格在其著作《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中，对大数据的特点进行了深入分析。以下是他对大数据特点的主要说法： **规模的巨大性**：大数据的规模远远超出了传统数据的处理能力。它涉及到海量的数据集合，这些数据在规模上通常是 PB（ petabytes）乃至 EB（exabytes）级别的。
5、舍恩伯格将大数据的特点概括为四个方面：规模巨大、速度迅猛、类型繁多以及价值分散。规模巨大舍恩伯格指出，大数据的首要特征是它的规模巨大。在当今时代，数据以惊人的速度生成，社交媒体、传感器、在线交易等都是数据来源。这些数据的数量远远超出了传统数据处理系统的能力范围。
1、搭建Hadoop大数据平台的主要步骤包括：环境准备、Hadoop安装与配置、集群设置、测试与验证。环境准备 在搭建Hadoop大数据平台之前，首先需要准备相应的硬件和软件环境。硬件环境通常包括多台服务器或者虚拟机，用于构建Hadoop的分布式集群。软件环境则包括操作系统、Java运行环境等。
2、- 安装Java：首先，在您的系统上安装Java运行环境。您可以访问Java的官方网站获取安装指南。- 安装和配置Hadoop：从Hadoop的官方网站下载最新版本，并按照文档进行安装和配置，包括设置Hadoop环境变量和编辑配置文件。- 初始化HDFS：配置完成后，格式化HDFS并启动NameNode和DataNode。
3、搭建大数据分析平台的构建流程相当严谨，首先，选择Linux操作系统作为基础环境是基石。由于Hadoop及其开源生态系统在分布式计算中的主导地位，安装Hadoop系列组件是必不可少的一步。接着，数据导入阶段来临，这要求将海量数据有效地导入到平台上，为后续分析做好准备。
4、一般的大数据平台从平台搭建到数据分析大概包括以下几个步骤：Linux系统安装。分布式计算平台或组件安装，当前分布式系统的大多使用的是Hadoop系列开源系统。数据导入。数据分析。一般包括两个阶段：数据预处理和数据建模分析。数据预处理是为后面的建模分析做准备，主要工作时从海量数据中提取可用特征，建立大宽表。
