多维分析就是针对一个事先准备好的数据立方体实施旋转、切片（切块）、钻取等交互操作的过程，经常也被直接称为OLAP。它的后台运算在结构上很简单，如果用SQL语法描述，大体形式为：SELECT D,…, SUM(M), … FROM C WHERE D’=d’ AND … GROUP BY D,…即对立方体按某些维度分组汇总某些测度。其中C是数据立方体，D,…是选出维度，M,…是聚合测度，聚合函数也可
?1 概述CBAM(CBAM-CNN)是一种用于计算机视觉领域的卷积神经网络结构，它能够有效地从图像中学习关注和调整。CBAM模型结合了通道注意力模块（Channel Attention Module）和空间注意力模块（Spatial Attention Module）两个部分，用于提升卷积神经网络的性能。通道注意力模块（CAM）旨在通过学习不同通道之间的相关性，为每个通道分配适当的注意力权重。该
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2024-09-20 12:06:45
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前言 过去，不管是翻阅书籍，还是通过手机，电脑等从互联网上手动点击搜索信息，视野受限，信息面太过于狭窄，且数据量大而杂乱，爆炸式信息的更新速度是快速且不定时的。要想手动获取到海量的信息，并进行分析整理，都要耗费巨多的时间，精力，效率低下，但是通过网络爬虫，根据需求获取某地及多地天气数据，进行数据清洗，存表，数据可视化，把分析结果反馈给用户。本课题的主要目的是设计面向定向系统的网络爬虫程序，同时需要
参考：https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#lstmhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/39191116简单应用直接看官网的文档太崩溃了，先从使用说起，上代码import torch
import torch.nn as nn
lstm = nn.LSTM(10, 20, 2) # 实例化, 括号里的参数(inpu
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2024-09-10 10:10:45
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数据集首先介绍一下我们的数据集，可以在我的github下载 该数据集是一个污染数据集，我们需要用该多维时间序列去预测pollution这个维度构建训练数据首先我们删去数据中date,wnd_dir维（注:为了演示方便故不使用wnd_dir，其实可以通过代码将其转换为数字序列）data = pd.read_csv("./pollution.csv")
data = data.drop(['date'
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2024-08-08 21:58:29
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目录一.背景二.维度爆炸&下游易用三.如何优化1.grouping sets字句2.lateral view + 自定义维度list3.通过配置文件,维护维度list一.背景数仓建设中经常会有多个维度灵活组合看数的需求，这种多维分析的场景一般有两种处理方式即时查询适合计算引擎很强，查询灵活，并发量不大的场景数据链路：明细数据hive表-> MPP计算引擎预计算适合有固定模式的聚合查询
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2023-12-03 14:10:01
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卷积神经网络 convolutional neural network（CNN）卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。卷积神经网络默认输入是图像，可以让我们把特定的性质编码入网络结构，使是我们的前馈函数更加有效率，并减少了大量参数。具有三维体积的神经元(3D volumes
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2024-04-09 20:56:54
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Long Short-Term Memory networks（长-短期记忆网络），简称 LSTMs，可用于时间序列预测。有许多类型的LSTM模型可用于每种特定类型的时间序列预测问题。本文介绍了如何为一系列标准时间序列预测问题开发一套LSTM模型。本文旨在为每种类型的时间序列问题提供所对应模型的示例，你可以依此为模板，针对自己的业务需求进行修改。本文的主要内容为：如何开发适用于单变量时间序列预测的
福哥答案2021-01-12：这个面试题很偏，连题意都不知道。多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysi
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2023-11-23 18:41:42
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Gpytorch高斯过程GPU多维度输出
原创
2024-08-08 13:45:27
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数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
SOLAP产品是润乾公司为满足决策支持和多维环境特定查询和报
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2024-08-03 14:04:29
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### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
AbutionGraph是图特摩斯科技自研的首款GraphHOLAP图数据仓库，面向大规模实时图查询分析，在传统静态数据图谱的基础上，时序多维的动态知识图谱是其一大特色，从底层构建解决和优化一些既往图数据库无法完成的任务，是一款原生图存储系统。维度是数据库的概念，标签是业务上的概念，是对应关系。在大多数场景中，知识数据往往是多维的，就拿以人为中心的图谱画像来说，每个人的数据（金融、购物、出行等）都
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2024-07-30 13:01:54
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Part1前言BATJTMD等大厂的面试难度越来越高，但无论从大厂还是到小公司，一直未变的一个重点就是对SQL优化经验的考察。一提到数据库，先“说一说你对SQL优化的见解吧？”。SQL优化已经成为衡量程序猿优秀与否的硬性指标，甚至在各大厂招聘岗位职能上都有明码标注，如果是你，在这个问题上能吊打面试官还是会被吊打呢？（注:如果看着模糊，可能是你撸多了）Part2有朋友疑问到，SQL优化真的有这么重要
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2024-08-11 08:54:39
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分库和分表是架构必经之路，我想问问你是怎么分库和分表？很多系统在设计之初就没有考虑过后期的分库与分表，甚至开发团队没有架构和DBA人员，开发团队也比较年轻，对于数据库的架构定义非常随意，满足当前需求即可。实际上数据库结构等同于建筑里面的地基，地基没有打好，后面的优化都是徒劳的，最终不得不重构数据库结构。那么你是怎样分库分表的？任何系统数据流都是漏斗形状的，数据库是漏斗末端，架构设计是尽量在前端计算
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2023-09-07 21:07:20
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图像识别中遇到的问题可能有图片特征的纬度过高，1000*1000像素的图片，特征维度是1000*1000*3，如果你要输入3百万的数据量就意味着特征向量的维度高达三百万，也许有1000个隐藏单元，而所有的权值组成的矩阵W[1]，如果使用标准的全连接网络，这个矩阵的大小将是1000*3百万，也就是30亿个参数。带来的问题：巨大的内存需求+很容易会过拟合，除非你可以提供非常多的样本数据。为了能处理大图
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2024-09-05 15:53:37
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作为近年来持续的热点，区块链受到了广泛的关注。对于区块链，一千个人心中可能会有一千个不同的理解。由于所在的角度不同，大家的理解会千差万别。有人认为是一种去中心化的协议，能够降低第三方信用中心带来的风险；有人认为是一个由多种技术集合的技术，可以为各参与方提高效率，降低成本；当然，从各类虚拟货币来看，也有人会认为是一种发行ICO的诈骗工具。 从某方面来说，上面的理解都没有错，如果非要给区块链一个
评估是任何有效绩效管理策略的关键部分。虽然传统的绩效评估允许主管向他们的直接下属提供反馈，但从组织不同级别的多个来源收集反馈可能是一种更有效的员工发展方法。全方位的具体、实时反馈对话，向上、向下和同行显得非常重要。毫无疑问，360 度评估是从组织各级利益相关者那里收集反馈并利用这些反馈来推动个人和团队的绩效、发展和成长的绝佳方式。但是，究竟什么是 360 度评估——它们能给您的组织带来什么样的好处
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2024-01-15 05:55:50
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第四章 维度查询 维度查询是指在数据仓库中，通过一个或者多个代理键将事实表和它的维度表进行关联的查询。本章将教你维度查询的模式，以及以及如何应用其最常见的三种查询类型：聚集，特定和翻转。 聚集查询将个体的事实进行合计，比如，通
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2023-07-13 22:01:57
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经常听到有人说“数据表太大了，需要分表”，“xxxx了，要分表”的言论，那么，到底为什么要分表？难道数据量大就要分表？mysql数据量对索引的影响本人mysql版本为5.7新增数据测试为了测试mysql索引查询是否和数据量有关，本人做了以下的测试准备：新建4个表article1，article2，article3，article4，article5 每个表分别插入20万，50万，100万，200万
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2024-03-11 11:04:41
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