一、从关系表和电子表格到数据立方体数据仓库和数据仓库技术基于多维数据模型。这个模型把数据看成是数据立方体形式。多维数据模型围绕中心主题组织，该主题用事实表表示。事实是数值度量的。数据立方体允许以多维数据建模和观察，它由维和事实定义。
原创
2022-01-11 16:56:46
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# 学习 Python 多维高斯模型的指南
在数据科学和机器学习领域，多维高斯模型（或高斯混合模型）是一种重要的概率模型。它可以用来描述数据的分布。对于一个刚入行的小白来说，学习如何实现这样的模型可能会感到有些困难。本文将为你提供一个详细的指南，通过步骤、示例代码和图示来帮助你理解如何实现 Python 多维高斯模型。
## 实现流程
我们可以将实现多维高斯模型的过程分为以下几个步骤：
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本人不喜欢简单问题复杂化以及晦涩难懂的所谓术语，所以以下基本都为大白话。1. 混合模型的概念J为N种概率分布的集合，对于随机变量x，可以用J集合中N种概率分布的线性组合来拟合x的概率分布: （1） 其中，Pj为取J中第j个概率分布的概率。所以有： （2） 现在假设J集合中都为高斯概率分布（当然它们各自的参数并不相同），多维高斯概率分布如下，(3)为所有未知参数的缩写。但由于我们并
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2024-01-25 19:57:17
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目录一、多表查询的两种方法方式1:连表操作inner join(内连接)left join(左连接)right join（右连接）union（全连接）方式2:子查询二、小知识点补充说明1.concat与concat_ws2.exists3.表相关SQL补充三、可视化软件Navicat1、Navicat简介2、安装教程正版教程破解版教程3、常用操作1.连接数据库2.创建库3.创建表4.往表中添加记录
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2023-11-10 16:19:52
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文章目录多表查询交叉连接内连接外连接合并的使用多表联查总结 多表查询我们在查询表格的过程中,往往要将多个表组合查询使用,并且要实现多个表之间查询数据,例如,查询成绩,再将成绩和学生表连接起来 这个时候就要用到我们的多表查询了交叉连接不带WHERE条件子句，它将会返回被连接的两个表的笛卡尔积，返回结果的行数等于两个表行数的乘积，有where子句，往往会先生成两个表行数乘积的数据表，然后才根据whe
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2023-10-15 16:21:46
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6.1 多维数据模型6.1.1 数据立方体 由维和事实定义维：描述数据的业务角度。维包括维属性和维成员事实：构建多维数据模型的主题。维表：每一个维都有一张维表与之相关联事实表：包括事实的名称（度量）及每个维表的关键字 6.1.2 多维数据模型
多维数据模型是目前最流行的数据仓库数据模型，使用DMQL定义
DMQL：Data
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2023-12-09 19:52:12
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[b]1.两种数据结构[/b]
Normalize(规范化数据)&De-normalize(反规范化数据)
De-normalize特点:多表数据整合为一,信息综合
数据冗余,占物理空间
直接表单查询,速度快
以'空间'换取'时间'
Normalize:多表多数据查询性能差;表间物理存储独立,关联查询
[b]2.多维模型[/
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2023-07-31 22:37:37
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多维数据模型的设计概述一、维表、事实表二、星型模式（star schema）三、雪花模式（snowflake schema）四、事实星座模式（Fact Constellation）或星系模式（galaxy schema）五、度量：分类与计算六、多维数据模型的优缺点七、总结一、维表、事实表（1）维是透视或关于一个组织想要记录的实体，描述试题的元信息。如：item：item 的维表可以包含属性item
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2024-01-17 08:16:56
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多维时间序列paper under ICLR 2022 double-blind review(1)Graph-augmented Normalizing Flows for Anomaly Detection of Multiple Time Series论文地址：Abstract 对于各种各样的数据类型，异常检测是一项广泛研究的任务；其中，多时间序列经常出现在应用中，例如电网和交通网络。然而，
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2023-11-06 18:55:41
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MSBI表格模型与多维模型比较1、表格模型与多维模型是ssas服务下的两个不同产品2、它们不能直接相互转换升查询的性能...
原创
2022-12-08 10:37:37
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# Python 多维灰色预测模型实现教程
在现代数据分析和预测中，灰色预测模型因其在数据量少或不全的情况下依然能够取得较好的预测效果而广受欢迎。在这篇文章中，我们将详细介绍如何实现一个多维灰色预测模型，帮助新手开发者理解其流程和代码实现。
## 流程概述
在实现多维灰色预测模型之前，我们需要进行如下步骤：
| 步骤 | 说明
多元高斯分布的概率密度函数这是多维高斯分布（多元正态分布）的概率密度函数。让我逐步解释这个公式的各个部分： 是表示多维高斯分布的概率密度函数，其中 是一个 D 维向量（）。 是数据的维度，表示向量 （mu）是一个 D 维向量，表示多维高斯分布的均值向量。（Sigma）是一个 DxD 的协方差矩阵，表示不同维度之间的协方差关系。 表示向量 表示协方差矩阵 表示协方差矩阵 公式的含义：这个公式描
# 使用多维输入进行支持向量回归（SVR）分析
支持向量回归（SVR）是一种强大的机器学习算法，常用于回归问题。与传统线性回归模型相比，SVR能够更好地处理非线性关系。本文将介绍如何利用Python进行多维输入的SVR分析，并提供相应的代码示例。
## 什么是支持向量回归（SVR）？
SVR是支持向量机（SVM）的一种扩展，主要用于回归任务。它通过寻找最佳超平面来最小化预测值与真实值之间的误
让我们从现实的例子开始，比如现在要对某公司销售人员的年度销售量进行统计。原始数据如下： 97年98年张三10万13万李四20万12万 假使我想进行一次奖励，对每年度销售最成功的销售人员进行鼓励，这就是一次统计活动。那我就会按如下步骤进行：1. 寻找97年中所有销售人员及其对应的销售量的集合；2. 找到其中最大的销售量并取出其对应销售人员的姓名3. 同理对98年数据进
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2024-09-12 22:33:18
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多维度梳理 MySQL 锁1、并发问题的解决方案2、MySQL的各类型锁2.1、从数据操作的类型划分 (读锁、写锁)2.2、从数据操作的粒度划分2.2.1、表锁2.2.1.1、表级别的S 锁、X 锁2.2.1.2、意向锁（IS、IX）2.2.1.3、自增锁2.2.1.4、元数据锁2.2.2、行锁2.2.2.1、记录锁（Record Locks）2.2.2.2、间隙锁（Gap Locks）2.2.
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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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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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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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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在现代数据库领域，MySQL作为一款广泛使用的关系数据库管理系统，在存储和管理数据时面临诸多挑战，特别是在处理“多维数据”时。多维数据模型不仅用于数据分析，还能够优化查询性能，提升业务洞察。本文将涵盖如何解决MySQL中的多维数据类型问题，从背景定位到生态扩展，帮助读者更深入了解相关概念及其实现过程。
## 背景定位
考虑这样一个场景：在一个电商平台上，我们需要处理大量的用户行为数据，包括页面
