iTar之使用程序

本文详细介绍iTAR工具的使用流程,包括创建(Log)、更新(Update)及关闭(Close)iTAR的具体步骤。iTAR借助Oracle Support的知识库为用户提供解决方案,并在必要时由支持人员介入协助解决问题。

iTAR是一個透過網際網路以得到解決方案的工具,基本上在iTAR的背後有兩個重要的資源,一為Oracle Support的知識庫 (Knowledge Base) ,另一則為iTAR的支援服務中心,您可以先得到相關的解決方案,協助您解決問題,當這些解決方案無法完全解決問題時,則iTAR支援人員將協助您解決,以下就如何使用iTAR說明如下:



(1) 如何Log一個iTAR

步驟1: login MetaLink

步驟2: click 左手邊的 TARs 按鈕

步驟3: click 右手邊上方的 Create a TAR

步驟4: 進入 'Create a TAR - Step 1' 畫面

步驟5: 在各欄位中填入適當的環境 (Platform) 資料,按 Continue 按鈕

步驟6: 進入 'Create a TAR - Brief Description' 畫面

步驟7: 在各欄位中填入適當的問題重點描述,按 Continue 按鈕

步驟8: 進入 'Tar Creation' 畫面

步驟9: 畫面列出建議的解決方案可供參考

步驟10: 如建議方案無法解決,則按 'Continue with TAR creation'

步驟11: 進入 'Create a TAR - Step 2' 畫面

步驟12: 在各欄位中填入詳細的問題描述,按 Continue 按鈕

步驟13: 進入 'Create a TAR - Step 3' 畫面

步驟14: 檢查之前的輸入資料是否有誤? 如有則按 'Back' 回前畫面修改

步驟15: 如資料無誤則按 'Open TAR'

步驟16: 進入下一畫面可見 iTAR number,如此即完成 Log iTAR 程序.

(2) 如何 Update一個 iTAR

步驟1: login MetaLink

步驟2: click 左手邊的 TARs 按鈕

步驟3: click 右手邊上方的 TAR Search

步驟4: 進入下一畫面下方的 'View a single TAR by number' 部份

步驟5: 填入 tar number 國別,按 Show 按鈕

步驟6: 按畫面上的 Update TAR link

步驟7: 進入下一畫面

步驟8: 'Updates to the TAR documentation' 填入適當的 update 資料

步驟9: Update TAR 按鈕

步驟10: 進入下一畫面,如此即完成 Update iTAR 程序

(3) 如何 Close 一個 iTAR

步驟1: login MetaLink

步驟2: click 左手邊的 TARs 按鈕

步驟3: click 右手邊上方的 TAR Search

步驟4: 進入下一畫面下方的 'View a single TAR by number' 部份

步驟5: 填入 tar number 國別,按 Show 按鈕

步驟6: 按畫面上的 Close TAR link

步驟7: 進入下一畫面

步驟8: 'Updates to the TAR documentation' 填入適當的 update 資料

步驟9: Close TAR 按鈕

步驟10: 進入下一畫面,如此即完成 Close iTAR 程序

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这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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