Cognos产品安装

最新推荐文章于 2025-01-24 17:29:23 发布
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博客提供了Cognos产品的安装手册，聚焦信息技术领域中Cognos产品的安装相关内容。
Cognos产品安装手册:
cognos产品安装流程
05-12
总结：Cognos产品安装涉及多个步骤，包括满足系统需求、运行安装程序、配置组件、设置数据库和Web服务器，以及后续的系统配置和维护。理解并遵循这些步骤，可以确保Cognos BI平台的稳定运行，为企业提供高效的数据...
cognos 安装
06-14 658
最近项目需要使用cognos 做报表，所以记录下安装过程。          1、windows 下的安装，因为项目的cognos的版本比较旧（8.4），只安装了cognos server ，其他版本会有不同。                  1）安装完后打开ibm cognos configuration 配置页面。主要的配置参数有：                        env
Cognos安装
bahua2018的博客
09-21 184
今天安装了Cognos7.1，Cognos大致有以下产品：1 Impromptu----数据查询和即席报表生成工具2 PowerPlay----在线分析处理（OLAP） 工具3Enterprise PowerPlay Server----是PowerPlay 企业级的服务器。4:Transformer (WindowsNT ,Unix)最新版的还有个ｒｅｐｏｒｔ．ｎｅｔ，是专门用来在ｗｅ...
cognos10 安装部署
约定的博客
02-16 2291
cognos10 安装部署
IBM Cognos 10.2.0 安装全过程
zhangqinghao9203的专栏
11-07 5740
IBM Cognos 10.2 架构与模式简介 IBM Cognos 商业智能系统拥有一个多层体系架构。大致可以分为三层：Web 服务器层、应用层以及数据层。每个层基于一定的业务功能，并且通常由网络防火墙分隔，而 IBM Cognos BI 用 户接口就在这三层之上。 图 1. 图 1. Cognos 多层架构工作流图   因为 Cognos 完全基于 SOA 架构，所以 IB
Cognos 实战教程 Java 版：从安装到应用
weixin_35516273的博客
08-27 654
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Cognos 是一款由 IBM 开发的商业智能平台，用于数据分析和报表生成。本教程针对 Java 版 Cognos，详细介绍了安装、配置和实战应用。通过创建数据源、构建模型、创建报表和性能优化等步骤，学习者将掌握 Cognos 在 Java 环境中的实际应用。本教程还提供了学习资源，帮助用户深入了解 Cognos 技术。 1...
在LINUX上单服务器安装Cognos Analytics V12.0.4
openeis的专栏
01-24 782
在不就的将来，IBM将发布基于生成式人工智能商业智能助手。这是为生成式人工智能环境下如何使用人工智能 商业智能助手准备的。修改ca_instl_lnx86_3.7.35.bin的文件权限。运行安装文件ca_instl_lnx86_3.7.35.bin。系统自动发现 安装的产品，点击 Next。按CTRL 选择所有组件，点击 Next。保留默认安装路径，点击 Next。系统完成配置后，自动退出 安装界面。等待安装完成后，点击 Done。选择安装语言，点击 下一步。点击 Install。
Cognos8安装使用问题记录
diaozhuo4700的博客
05-22 207
网上已经有很多关于cognos8的安装配置文章了（如这篇），这里介绍的是自己的亲身经历，供大家参考。以下是Cognos v8.3安装过程中遇到的问题和解决方法： 1. 运行issetup.exe安装完成后，把cognos自带的jre里bcprov-jdk13-125.jar复制到机器缺省jre的相应目录下，否则运行Cognos Configuration会提示找不到类错误。 2. C...
cognos产品介绍
eric_ooo的专栏
11-27 586
 作为一个cognos初学着，面对众多的如此多的产品，难免有眼花缭乱之感，本文就cognos的组件以及随机文档做一个简单的介绍Cognos产品包含Impromptu、Impromptu Web Reports、PowerPlay、PowerPlay Enterprise Server等多个组件，可根据实际情况安装所需部分组件。1、Netscape Directory Ser
cognos java_cognos开发心得
weixin_30175751的博客
02-21 408
用了将近半年的cognos，仍属入门级菜鸟，但是在使用过程中也颇有一些心得，将其整理并记录下来，希望对大家有所帮助1.在iqd中编写sql语句时，建议不要使用cognos的标准sql语法，因为这不仅会影响sql查询的速度，同时对sql查询的功能也有所限制，具体的实现的方法是直接将所有sql{}括起，这样cognos将不对花括号中的sql语句进行解释而是直接仍给所连接的数据库，用数据库自己生成最优化...
COGNOS从安装到部署到所有功能介绍等等的最全面的所有资料
02-23
2.Cognos 产品安装.doc 3.Cognos Framework Manager.ppt 4.Cognos Transformer.ppt 5.Cognos Query_studio.ppt 6.Cognos Report_studio.ppt 7.Cognos Analysis_studio.ppt 8.Cognos 安全控制及其他.doc ...
Cognos产品安装流程
07-03
Cognos产品安装流程
Cognos产品安装方法及安装手册概览
以上是根据标题“Cognos产品安装”以及压缩包子文件列表中的“cognos安装手册.doc”文档大致能推断出的知识点。具体细节步骤、配置选项和故障排除方法，则需要在安装手册中有详细说明。由于描述部分信息为空，无法...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
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