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)

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

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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

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

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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

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，

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