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维度表
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放学路上
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3年前
python 矩阵转字符串,再转回矩阵
1、矩阵s转字符串sstr:sstrs.tostring()2、字符串sstr转矩阵s:importnumpyasnpsnp.fromstring(sstr,dtypefloat).reshape(矩阵s维度,矩阵s维度)
Aidan075
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3年前
用完百度开源的可视化神器,我总结了一下可视化经验
1如何选择合适的可视化类型可视化是借助图形化的方法,清晰有效地将数据展示出来。当有可视化需求时,我们应该先了解需求是什么。例如需求是查看“近六个月的销量情况”,首先我们可以确定这里会涉及两个维度展示,一个维度是时间序列(在这里是“近六个月”),另一个维度是每个月的销量。展示两个维度的可视化方法很多,例如散点图、折线图、柱状图等,在这里很显然选择折线图
Stella981
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2年前
GreenPlum tidb 性能比较
主要的需求 针对大体量表的OLAP统计查询,需要找到一个稳定,高性能的大数据数据库,具体使用 数据可以实时的写入和查询,并发的tps不是很高建立数据仓库,模式上主要采用星星模型、雪花模型,或者宽表前端展示分为3类 saiku、granafa、c代码开发数据体量:事实表在35亿、维度表大的在500
Stella981
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2年前
Cube的构建过程
Cube的构建方式有两种:全量构建和增量构建。两者的构建过程完全一样,区别在于构建时读取的数据源是全集还是子集。Cube的构建步骤:1.创建临时的Hive平表(从Hive读取数据)。2.计算各维度的不同值,并收集各Cuboid的统计数据。3.创建并保存字典。4.保存Cuboid统计信息。5.创建HTable。6.计算
Wesley13
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2年前
TiDB 4.0 新特性在电商行业的探索
作者介绍冀浩东,转转公司数据库负责人,负责转转公司整体的数据库运营。初引入TiDB解决了哪些问题?转转使用TiDB主要解决了两个问题,一个是分库分表问题,另一个是运维复杂度。分库分表是一个非常普遍的问题,会增加我们业务逻辑的复杂性,并且多维度的mapping可能导致我们整体性能的下降。有了
Wesley13
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2年前
MySQL基础篇(02):从五个维度出发,审视表结构设计
本文源码:GitHub·点这里(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcicadasmile%2Fmysqldatabase)||GitEE·点这里(https://www.oschina.net/action/GoToLink?url
Easter79
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2年前
TiDB 4.0 新特性在电商行业的探索
作者介绍:冀浩东,转转公司数据库负责人,负责转转公司整体的数据库运营。初引入TiDB解决了哪些问题?转转使用TiDB主要解决了两个问题,一个是分库分表问题,另一个是运维复杂度。分库分表是一个非常普遍的问题,会增加我们业务逻辑的复杂性,并且多维度的mapping可能导致我们整体性能的下降。有了T
哈希搭建开发
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1年前
哈希竞猜开发多维度技术
在当今这个互联互通的时代,将多个学科、多个领域的要素与创意借助高效平台进行整合已成为可能,且整合后的资源还可以有效转化,组合成新的高价值成果,此即弗朗斯·约翰松(FransJohansson)所提出的“美第奇效应”。沉浸式体验融合了科技与文化,且采用创新思维与灵感的产业化运作,培育出一批包含沉浸式影院、戏院、展览、KTV等在内的新的文化产业形态,引导人们进
京东云开发者
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1年前
一种实现Spring动态数据源切换的方法 | 京东云技术团队
1目标不在现有查询代码逻辑上做任何改动,实现dao维度的数据源切换(即表维度)2使用场景节约bdp的集群资源。接入新的宽表时,通常uat验证后就会停止集群释放资源,在对应的查询服务器uat环境时需要查询的是生产库的表数据(uat库表因为bdp实时任务停止,
四儿
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9个月前
大模型数据集:探索新维度,引领AI变革
一、引言在人工智能(AI)的快速发展中,大型预训练模型如GPT、BERT等已经取得了令人瞩目的成果。这些大模型的背后,离不开规模庞大、质量优良的数据集的支撑。本文将从不同的角度来探讨大模型数据集的新维度,以及它们如何引领AI的变革。二、大模型数据集的新维度
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