进入正题，正向老赵说的那样，c#本来没有什么匿名方法之说，只是编译器施展的魔法。那么我们首先先看看老赵文中提出的，魔法施展的方法。“编译器将匿名方法中需要访问的所有成员一起包含在闭包中，确保所有的成员调用都符合.NET标准。”它的处理方式可以用老赵“友好化”处理的类来说明。源代码：class TestClass
{
private void Print(string message)
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2024-10-28 23:04:17
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Java核心组件IO流（一）表层篇 在介绍Java的IO流之前先跟大家说明一下，本篇篇幅较长，涵盖整个JavaIO流基础，前小半节是在讲解File类，为后续的JavaIO打下基础，后续的所有篇幅都是在讲解JavaIO流。这是初始篇章，其实我更多的是在想如何能将File类的底层给大家讲清楚，今天难得有机会写写博客，我
在卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）中，卷积层的神经元只与前一层的部分神经元节点相连，即它的神经元间的连接是非全连接的，且同一层中某些神经元之间的连接的权重 w 和偏移 b 是共享的（即相同的），这样大量地减少了需要训练参数的数量。卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：具体步骤看原博客输入层：用于数据的输入
卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射
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2024-10-11 14:28:33
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BroadcastingBroadcasting 也叫广播机制(自动扩展也许更合适)，它是一种轻量级张量复制的手段， 在逻辑上扩展张量数据的形状，但是只要在需要时才会执行实际存储复制操作。对于大部分场景，Broadcasting 机制都能通过优化手段避免实际复制数据而完成逻辑运算，从而相对 于 tf.tile 函数，减少了大量计算代价。标量在TensorFlow 中，标量最容易理解，它就是一个简单
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2024-08-06 10:07:08
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数据分层数据运营层：ODS(Operational Data Store)ODS层，最接近源数据层，为了考虑后续数据追溯，这一层不建议做过多的数据清洗工作，最好原封不动的接入原始数据。数据仓库层：DW(Data Warehouse)数据仓库层是我们在做数据仓库时要核心设计的一层，在这里，要从ODS层提取数据建立各种数据模型，DW层又细分为DWD层，DWM层和DWS层。DWD(Data Wareho
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2024-02-08 21:52:48
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数据中台发展至今，大体经历了4个重要阶段：数据库-数据仓库-大数据平台-数据中台。每次新的变革，都是为了解决上一阶段存在的问题。当前，走向云原生成为数据中台的必然和必须。01、云原生从何而来？云原生 是 用于指导如何在云上构建和运行应用的方法论 。 我们认为 “云原生”并不是一个新的概念。回顾云计算史，从个人端应用到企业级应用，都早已开始“上云”。起初，这些上云的“非原住民”应用，延续了私有化部署
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2024-09-22 15:52:51
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公司深度系列— 作者：徐紫薇 —数据中台具体做什么1.1. 数据中台是什么？恒生电子对数据中台的定义：作为全领域数据的共享能力中心，旨在提供数据采集、数据模型、数据计算、数据治理、数据资产、数据服务等全链路的一站式产品、技术、方法论的服务，构建面向数据应用的数据智能平台。数据中台位于后端的数据网关层（数据源）和前端的业务应用层中间，为快速敏捷的前端应用需求和相对缓慢的核心数据变化及复杂繁琐的数据维
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2024-08-27 10:09:58
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建设过程种需要一个体系化的数据层次架构，这个架构定义了数据分层和每一层的模型建设规范。下面是某一个地产公司的案例：该案例涉及到以下几个分层：贴源数据层ODS对业务数据进行汇聚、采集，尽可能的保留原始业务流程数据，与业务系统基本保持一致。仅做简单的整合、非结构化数据处理或者增加一些标识数据和日期，不做深度数据清洗。统一数仓层DW又分为【明细数据层DWD】和【汇总数据层DWS】DWD：data war
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2023-11-01 18:33:20
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# 实现数据仓库贴源层的指南
## 一、什么是数据仓库贴源层？
数据仓库的“贴源层”是指在数据仓库中存储原始数据的阶段，通称为ODS（Operational Data Store）。这个步骤至关重要，因为后续的数据处理与分析都依赖于这部分的原始数据。通过将数据从各个数据源抽取、转换、加载到数据仓库，我们能够更好地进行分析和决策。
## 二、总体流程
以下是实现数据仓库贴源层的基本流程：
原创
2024-10-11 07:27:08
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# 数据仓库贴源层
数据仓库是一个用于集成、管理和分析企业数据的系统。在数据仓库架构中，贴源层是数据仓库中的第一层，负责从各种数据源中提取数据，并将数据转化为可用于分析的格式。在这篇文章中，我们将介绍数据仓库贴源层的概念、作用以及代码示例。
## 数据仓库贴源层的概念
数据仓库贴源层是数据仓库中的第一层，负责从各种数据源中提取数据。数据源可以是企业内部的数据库、文件、API，也可以是外部数据
原创
2024-05-23 03:44:19
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# 数据仓库分层：贴源层与应用层详解
## 1. 引言
随着大数据时代的到来，数据仓库成为企业数据管理和分析的重要工具。数据仓库的结构通常分为多个层级，以便将数据高效地存储、加工和提供给用户。本文将重点介绍数据仓库的两个关键层次：贴源层和应用层，并结合具体代码示例帮助读者更好地理解这一概念。
## 2. 数据仓库的基本架构
数据仓库主要分为以下几个层级：
1. 贴源层（Raw Data
经典面试题 谈谈你对数仓分层的理解首先我们要明白数仓为什么要分层，分层的好处是什么？ 1.可以隔离原始数据 一般来讲源数据我们是没有权限去接触的，这涉及到隐私、保密等问题。通过分层，可以避免这类的问题，因为我们开发人员接触到的是分层后的脱敏数据。 2.可以将复杂问题简单化 通过分层，对数据经过加工处理后，可以使用更加干净的数据进行计算。 3.减少重复开发 分层后，我们可以从各个层中取相应数据进行开
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2023-12-18 14:24:51
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五、数据库源数据DatabaseMetaDatagetURL(),获得连接数据库的URLgetDatabaseProductName() 获得数据库产品的名称getDriverVersion() 获得JDBC驱动程序的String形式的版本号getTables()获得数据库中该用户的所有表getUserName() 获得数据库用户名。六、事务（Transaction）事务是针对原子操作的，要求原子
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2024-09-18 19:14:36
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## 数据架构：贴源层、主题层与应用层的实现
在现代数据工程中，设计合理的数据架构是非常重要的。数据架构通常分为三个主要层次：贴源层、主题层和应用层。本文将引导您了解这三个层次的流程，并详细说明每个步骤所需的代码和注释。
### 数据架构流程
以下是实现数据架构的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定数据源及其结构 |
| 2 |
1、数据仓库逻辑分层架构 先来看数据仓库的逻辑分层架构： 分层名称可能不一样，但基本是都是这样想要看懂数据仓库的逻辑分层架构，先要弄懂以下概念数据源 : 数据来源，互联网公司的数据来源随着公司的规模扩张而呈递增趋势，同时自不同的业务员，比如埋点采集，客户上报，API等。ODS层 : 数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动地存储一份，这称为ODS层
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2023-11-23 16:33:49
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如何分层结合Inmon和Kimball的集线器式和总线式的数据仓库的优点，分层为ODS【-MID】-DW-DM-OLAP/OLAM/appODS层是将OLTP数据通过ETL同步到数据仓库来作为数据仓库最基础的数据来源。在这个过程中，数据经过了一定的清洗，比如字段的统一，脏数据的去除等，但是数据的粒度是不会变化的。ODS层的数据可以只保留一定的时间。MID中间层是采用Inmon集线器架构的方式，使用
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2023-10-09 20:56:54
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# 数据仓库中数据分层：贴源层与规范层
数据仓库是一个重要的数据管理体系，它通过对企业各个业务系统的数据进行整合，为决策提供支持。数据仓库的设计通常采用分层架构，其中最基本的层次包括“贴源层”和“规范层”。本文将详细探讨这两层的概念、功能，以及如何在实际中实现它们，同时合并一些代码示例和图表来帮助理解。
## 一、数据仓库概述
数据仓库是用于支持管理决策的系统，常常用来整合来自多个来源的数据
在上个系列：数据中台的前世今生中，我们介绍了随着时代发展，为解决呈指数增长的数据分析需求而出现的一系列技术和产品，从数据仓库、数据湖到大数据平台再到数据中台。而数据中台的核心，就是解决数据孤岛问题，强调数据统一管理和避免重复造轮子，是对数据服务的共享以及复用。某数据中台架构架构数据中台，就要确保全域指标业务口径一致。因此，首先就需要梳理原先口径不一致的、重复的指标，从而整合成一个统一的指标字典。这
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2024-08-15 15:06:27
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1、数仓概念数据仓库，英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。2、数仓为何要分层合理的数据仓库分层一方面能够降低耦合性，提高重用性，可读性可维护性，另一方面也能提高运算的效率
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2023-09-29 10:05:51
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今天早上6起床，去图书馆看了2个多小时，大致的吧数据库原理看完了，以下是总结！一 概论1 三种数据模型：层次模型（树状） 网状模型 关系模型（关系表/二维表）2 E-R图 ： 方框代表实体 椭圆代表属性 菱形代表实体间的关系3 E-R图转关系模式订单（订单号，下单时间，订单状态）4 数据模型3要素：（1）数据组织结构（二维表
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2024-08-02 10:30:06
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