C++中的多维数组并没有Java安全，也没它方便，依旧是C的遗风，快速但不安全，当然，可以使用STL的Vector来解决，但是在玩算法的时候这个就行不通了，成本太高，对于简单的代码片段而言，你不需要它的大多数特性。本人觉得，使用C风格的数组还是很有必要的，当然这个不太容易驾驭。 这篇博文假设你已经了解并熟悉了C++的一维数组，以及动态分配。一维静态数组形式如下：type name
在我探索“多维度分析 Python”的过程中，我逐渐形成了一整套解决思路，从环境的预检、部署架构到具体的安装和配置，都进行了详细的梳理。以下便是这一过程的详细记录。
## 环境预检
在进行多维度分析之前，我首先需要确保我的开发环境符合所有的要求。通常，我会创建一个思维导图来明确各个环境要素，包括操作系统、Python 版本、依赖库等。
```mermaid
mindmap
root((环
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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对于Excel中的“数组”，可以理解为有着行、列标识并有着尺寸特征的集合。一个单元格的数据就可以是一个数组，即单元素数组；单行数据或者单列数据，是一维数组；多行多列数据是多维数组。其特点是：1. 所有的数组，都能在一定连续单元格区域表示出来。2. 数组的尺寸由构成数组元素的个数来确定。3 同一维度的数组，要注意尺寸特征，同一数组中，不存在尺寸不同的行或列。
多维分析(OLAP)是企业经营分析的核心内容，可以帮助用户进行多角度、立体化、灵活动态、下钻上卷的分析业务数据。Smartbi 多维分析-(OLAP)工具简单易用，无需编写任何的代码，用户只需要通过语义层的定义就可以轻松搭建自己的多维数据模型。同时具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确判断。产品优势：
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2023-11-11 20:29:23
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前一讲，和你探讨了描述性统计的分析方法，通过描述性统计来快速评估指标特征，以及找到分析的方向和突破口。那下一步，自然就需要分析指标变化的原因了。这时就需要多维分析法和相关性分析法，它们也是在数据化运营中应用频率最高、应用场景最广的分析方法。今天，我们先深入探讨多维分析。“多维分析”看似像是个专业数据分析名词，隐晦、不务实，实则不然。基本上在产品运营的所有常见场景，通过多维分析都能有效地找到指标变化
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2024-01-30 22:12:46
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Python容器专题 - 元组（tuple）
导读：本文详细讲述了Python语言中的元组（tuple）的用法。博主：李俊才1 元组用法1.2 创建元组：tuple1 = () # 创建一个空元组
tuple2 = (1, 2) # 通过列举成员直接创建一个一维元组
tuple3 = ((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)) # 通过列举成员直接创建一个
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2023-08-30 11:17:41
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聚类（Clustering）指的是一种学习方式，即把物理或抽象对象的集合分组为由彼此类似的对象组成的多个类的分析过程。注：本文中用到的Python及其模块安装教程参见#K-Means算法在聚类中K-Means算法是很常用的一个算法，也是基于向量距离来做聚类。算法步骤如下：从n个向量对象中选择任意k个向量作为初始聚类中心。根据在步骤1中设置的k个向量（中心对象向量），计算每个对象与这k个中心对象各自
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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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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一、维度模型分类:星型模型,雪花模型,星座模型1、星型模型星型模型中只有一张事实表，以及0张或多张维度表，事实与纬度表通过主键外键相关联，维度之间不存在关联关系，当所有纬度都关联到事实表时，整个图形非常像一种星型的结构，所以称之为“星型模型”。注：事实表中只存外键和度量值。 2、雪花模型当一个或多个纬度表没有直接连接到事实表，而是通过其他维度表连接到事实表时，其图解就像多个雪花连
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2023-09-15 22:06:09
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在日常的可视化展示中，大家时常需要在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。这样可以在展示数据时，根据需要切换不同的维度/度量，来查看不同的数据组合情况。本次以Sugar BI为例，为大家介绍，在日常数据展示中，如何在一个图表组件中绑定多个动态的维度和度量。我们可以在「饼状图，交叉透视表，普通表格，柱状图，折线图」组件中，来实现浏览状态下图表的动态维度和度量切换，更加灵活地按需切换字段进行数据分析
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2024-01-16 01:40:51
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概念所谓数组，是有序的元素序列。组成数组的各个变量称为数组的元素。 对于Excel中的“数组”，可以理解为有着行、列标识并有着尺寸特征的集合。一个单元格的数据就可以是一个数组， 即单元素数组；单行数据或者单列数据，是一维数组；多行多列数据是多维数组。特点所有的数组，都能在一定连续单元格区域表示出来。数组的尺寸由构成数组元素的个数来确定同一维度的数组，要注意尺寸特征，同一数组中，不存在尺寸不同的行或
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2024-01-11 22:25:47
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常用降维方法-常用降维方法的目的正所谓每一个结果的出现都是一系列的原因导致的，当构建机器学习模型时候，有时候数据特征异常复杂，这就需要经常用到数据降维技术，下面主要介绍一些降维的主要原理。1. 降维的目的在实际的机器学习项目中，特征选择/降维是必须进行的，因为在数据中存在以下几个 方面的问题：数据的多重共线性：特征属性之间存在着相互关联关系。多重共线性会导致解的空间不稳定， 从而导致模型的泛化能力
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2023-12-14 02:07:58
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# 理解与实现 Python 中的多维度列表
在 Python 中，多维度列表（通常称为嵌套列表）对于存储和组织数据十分有用。无论是用于处理矩阵、游戏地图，还是其他复杂数据结构，理解如何创建和使用多维度列表是基础且重要的技能。接下来我们将详细介绍如何实现多维度列表。
## 1. 整体流程
在实现多维度列表时，我们可以将整个过程分为几个简单的步骤。以下是这些步骤的概览：
| 步骤编号 | 步
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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本篇博客,小菌为大家带来的是关于HBase底层原理的讲解! 先上HBase的系统架构图 系统架构是不是看的...
原创
2021-06-01 17:41:19
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本篇博客,小菌为大家带来的是关于HBase底层原理的讲解! 先上HBase的系统架构图
系统架构是不是看的N脸懵圈 不用担心,相信看了我下面的细化分析,肯定能让你恍然大悟~HBase主要分为以下几个部分组成:Client: &nb
原创
2022-04-01 10:57:45
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# 多维度数据分析：开启数据洞察之门
在现代社会，数据已经成为推动各行各业发展的重要资源。通过对数据的多维度分析，我们可以洞察潜在趋势、发现问题，并最终做出科学决策。本文将探讨多维度数据分析的基本概念、实际应用及实现方法。我们还将通过代码示例来帮助你更好地理解这一过程。
## 1. 什么是多维度数据分析？
多维度数据分析是指通过对多种属性和指标进行分析，以理解数据之间的关系。传统的二维数据分
原创
2024-09-29 04:58:27
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nginx日志访问量，多维度统计，__fields表示每条日志以空格分隔后索引对应的字段名称。如0表示第一个字段客户端IP（client_ip），要统计其它字段，只需在这里添加即可。## 直接上代码# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
try:
&nbs
原创
2017-09-12 18:41:40
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