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数仓建模—国产建模工具神器
数仓建模—国产建模工具神器 常见的建模工具有： PowerDesigner、CA ERwin、Rational Rose、Visio、Datablau(数语科技) DDM、Enterprise Architect (简称EA) 最近了解到一个新的神器 CHINER 发展过程： 第一个（公开发行名称）：PDMan: Physical Data Model Manager(物理模型管理) 第二个（内部使用名称）： 第三个（公开发行名称）：CHINER: CHINESE Entity Relation(国产实体关系图工具)，为方便国内普及，中文名称为：元数建模，也作:"CHINER[元数建模]"公开使用。
1.1K40编辑于 2022-11-13 - 来自专栏奇点大数据
Pytorch神器（6）
作者介绍：高扬，奇点大数据创始人。技术畅销书《白话大数据与机器学习》、《白话深度学习与Tensorflow》、《数据科学家养成手册》著书人。重庆工商大学研究生导师。真传X《深度学习实战60小时》金牌讲师。擅长用简单的语言把复杂的技术问题讲明白。
87430发布于 2018-07-24 - 来自专栏Mac资源随时更新
建模神器：Rhino 7 3D建模工具「winmac」
Rhino 7是一款强大的建模神器，提供精准的曲面工具用于渲染表现、动画、工程图、分析评估以及生产用的模型并兼容3dmax、Softimage模型。 Rhino 7建模神器 MacRhino 7建模神器 Win图片特点1、可以创建，编辑，分析，记录，渲染，动画和翻译NURBS曲线，曲面和实体，点云和多边形网格。 对硬件的复杂程度，程度或大小没有任何限制2、不受限制的自由形式的3D建模工具，只有在产品成本高出20到50倍的产品中才能使用。 模拟你可以想象的任何形状3、从飞机到珠宝设计，原型，工程，分析和制造任何东西所需的精度4、与所有其他设计，绘图，CAM，工程，分析，渲染，动画和插图软件兼容5、读取和修复网格和极具挑战性的IGES文件6、 不需要特殊的硬件8、数百种专业建模产品的开发平台9、与您所有其他设计、绘图、CAM、工程、分析、渲染、动画和插图软件的兼容性
1.1K20编辑于 2022-08-27 - 来自专栏林德熙的博客
支持 dotnet 6 的 dnSpy 神器版本
最新官方版本对 dotnet 6 的支持较弱，对于很多 dotnet 6 应用都无法成功调试，附加调试上去将会让应用卡住。 好在 dnSpy 是开源的，也刚好 lsj 大佬改得动，于是改了一个支持 dotnet 6 的版本 什么是 dnSpy 神器？ 请看 神器如 dnSpy，无需源码也能修改 .NET 程序 - walterlv 我现在使用最多的调试工具，除了 VisualStudio 之外，就是 dnSpy 工具了。 内存泄露 为了让我减少加班，我请了 lsj 帮忙改改 dnSpy 神器，让 dnSpy 可以调试 dotnet 6 的应用 这是支持 dotnet 6 版本的 dnSpy 神器下载地址，也是修改之后开源的地址 6 调试
2.2K10编辑于 2022-08-12 - 来自专栏王的机器
信用风险建模 in Python 系列 6 - 阈值模型校正
完整代码和数据 链接：https://pan.baidu.com/s/1FVku6WefSBfhRwWILiaCrw 提取码：vx4p 本文是「信用风险建模 in Python」系列的第六篇，其实在之前的
1.3K20发布于 2020-08-20 - 来自专栏别先生
Elasticsearch 6.x版本全文检索学习之数据建模
1、什么是数据建模。 答：数据建模，英文为Data Modeling，为创建数据模型的过程。 3、Elasticsearch的数据建模，es是基于lucene以倒排索引为基础实现的存储体系，不遵循关系型数据库中的范式约定。 ? 4、Elasticsearch的数据建模中Mapping字段的相关设置。 答：a、enabled，值包含true、false。仅存储，不做搜索或者聚合分析。 6、Mapping字段属性的设定流程，是何种类型的。 答：a、字符串类型，需要分词则设定为text类型的，否则设置为keyword类型的。 一般字段过多的原因是由于没有高质量的数据建模导致的，比如dynamic设置为true。也可以考虑拆分多个索引来解决问题。
1.1K20发布于 2019-11-14 - 来自专栏Datawhale专栏
机器学习建模神器PyCaret已开源！提升效率，几行代码轻松搞定模型
4.创建模型 在PyCaret的任何模块中创建模型就像编写create_model一样简单。它仅接受一个参数，即作为字符串输入传递的模型名称。 6.集成模型 ensemble_model功能用于ensembling训练的模型。它仅采用一个参数，即经过训练的模型对象。此函数返回具有k倍交叉验证得分和训练模型对象的表。 www.pycaret.org/anom101 【4】自然语言处理：https://pycaret.org/nlp101/ 【5】关联规则挖掘：https://pycaret.org/arul101/ 【6】
2.8K30发布于 2020-05-16 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_范式建模和维度建模
建模方法论 今天我们主要介绍常见的建模方法，这也就是我们今天文章的名称——建模方法论 20年前兴起的数据仓库简单的可分为两大流派，Inmon方法和Kimball方法，分别由 Ralph Kimbal和Bill 区别的关键在于如何在数据仓库中建模、加载和存储数据的方式。而由此出发的不同架构影响到了数据仓库的建设成本和到适应用户不断变化的ETL逻辑的能力。 建模的目的 数仓的建模或者分层，其实都是为了更好的去组织、管理、维护数据,所以当你站在更高的维度去看的话，所有的划分都是为了更好的管理。
73710编辑于 2022-11-09 - 来自专栏明天依旧可好的专栏
机器学习第6天：数据可视化神器--Matplotlib
-----代码传送门----- -----数据传送门----- 一、Matplotlib简介 Matplotlib是一个数据可视化神器，画图用的。
79210发布于 2019-01-22 - 来自专栏PaddlePaddle
3行代码建模，训练速度提升200%？这款时序开源神器PaddleTS太强了！
近日，百度飞桨重磅发布了一款开源时序建模算法库——PaddleTS，可以帮助开发者实现时序数据处理、分析、建模、预测全流程，具有更优的使用体验： 超易用：3行代码即可完成时序建模 速度快：模型训练效率比同类产品快 既支持单变量也支持多变量的时序分析，同时还具备模型融合、自动建模及丰富的建模工具组件。PaddleTS无论是在功能丰富度上，还是在集成的时序算法数量上，都超过了市面上典型的开源时序产品。 丰富的分析建模工具集：PaddleTS内置了时序特征处理、数据分析、回测、滚动预测、自动建模、模型融合等分析建模过程中非常实用的功能，可以帮助开发者减少编码数量，提升开发效率。 策略更优、操作更简单 PaddleTS将传统的自动建模和集成学习工具进行改良优化，针对时序场景重新设计了更加便捷的建模工具。 自动建模AutoTS：在该模块中内置了默认搜索空间、超参优化算法、重采样策略与参数评估策略，开发者仅需2行代码即可完成自动建模的主体训练流程定义。
85230编辑于 2022-11-29 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模
[外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念 维度建模：模型相对清晰、简洁。维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来。 4. 维度建模一般按照以下四个步骤：选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。 在DWD层，以业务过程为建模驱动，基于每个具体业务过程的特点，构建最细粒度的明细层事实表。事实表可做适当的宽表化处理。 DWD层是以业务过程为驱动。 DWS层、ADS层都是以需求为驱动，和维度建模已经没有关系了。 DWS层建宽表，按照主题去建表。主题相当于观察问题的角度，对应着维度表。
1.9K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏喵叔's 专栏
RavenDB建模--常见建模方案
在 RavenDB 中对如何在应用程序中进行数据建模没有任何要求，我们可以使用任何形式进行建模，RavenDB 只关心如何构建数据，这就是我们后续几篇文章要讲解的内容。 public Parent Mother { get; set; } public Registration Registration { get; set; } } 我们在建模时应遵循 RavenDB 建模的核心原则，要确定哪些信息可以放在一起，哪些信息是独立的，这就是我们上篇文章介绍的优秀的文档模型应具备独立、隔离和连贯性。 另一种情况是，如果需要对文档进行并发活动，由于文档是 RavenDB 中的并发单位，因此需要对文档进行建模，以便它们具有更改的单一原因。
79110编辑于 2022-03-22 - 来自专栏软件方法
UMLChina建模竞赛第3赛季第6轮：随身老印医
[多选]A公司正在开发“新一代供应链系统”，目标组织定位为动力电池厂商B公司，以下可以算作领域专家的有： A) A公司架构师张三，曾负责公司多个供应链系统的业务流程建模、实体-关系建模。 D)可以借此机会构建一套名为“印医驱动设计的敏锐建模方法”的全新软件开发方法学。
33020编辑于 2022-05-27 - 来自专栏神器专栏
自媒体创业必备的6个在线神器｜免费效率工具
工欲善其事必先利其器，如果你也有这个打算，今天这篇文章整理了6款宝藏创业工具神器，都是正在自媒体创业的朋友工作中经常会用到的免费工具，操作简单，省时省力，能够帮很大的忙少走弯路，一起看看吧。 一、爆款文案写作神器：一言app 爆款文案写作必备的app，让你写出爆款有温度的文案，可以做文字记录和排版工具，一段文字、一篇歌词、几句对白，总有可以打动你粉丝的字句。 二、自媒体Logo设计生成器：标小智LOGO神器 网址：https://www.logosc.cn/ 自媒体创业离不开个人账号的建立，个人账号头像如何设计呢？ 三、时间管理神器：滴答清单 网址：https://dida365.com/ 做媒体个人品牌，很多时候是主业和副业一起上，副业还需要一个养活一个团队，每天都感觉时间不够用，一个好用的时间管理工具真的很重要 推荐给大家一款，聚合了常见图片编辑处理操作的万能图片编辑器「改图神器」，界面设计优雅简洁，免费使用即用即走这点太香了，手机和电脑都可以在线操作。
2K50编辑于 2022-07-27 - 来自专栏phodal
元素建模：探索建模的要素
随着我们不断深入软件架构的设计里，我们也会不断也尝试着一系列不同的方法，诸如于我的同事 @少个分号 在那篇《建模方法元模型：如何设计一个建模方法》一文里，对于不同建模方式进行了简单的介绍，并进行了相关的拆解和分析 再回到面向对象这一点来看的话，建模就变成了一件非常有意思的事。 建模“建模”：从概念到模型 回到我们所开发的软件系统里，其系统的核心组成部分是由一个个的概念所组成。 建模的方式：基于“事实”的软件建模 PS：对于事实，从语言的角度，可能使用纪实、叙实会比较合适。 基于凭证的建模：履约建模 履约建模是一个比较新的建模方法，它基于凭证的方式来设计系统。其核心要素是：作为业务凭证，只存在创建，不存在修改和删除。 建模建模 从某种意义上来说，寻找这些“事实”的过程，便是系统状态的表征过程。
58130编辑于 2021-12-04 - 来自专栏机器人网
砌墙神器速度比人快6倍，建筑工也要失业了？
此类机器人一天能砌3000块砖，比人工快6倍。专家们纷纷表示此机器人或导致英国大批砖瓦工下岗。 除了Sam之外，一台名为哈德里安(Hadrian)的大规模砌墙机器人已于2015年6月在澳大利亚面世。Hadrian一小时能砌1000块砖，如果其昼夜不停地工作，一年就能建成150座房子。 ?
93350发布于 2018-04-24 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
产品经理必备的6款效率神器，到底好用在哪？
俗话说，工欲善其事，必先利其器。 作为一名产品经理，办公时难免需要用到许多的办公工具，but究竟哪些工具好用、好学？ 哪些工具适合老手？ 哪些工具适合小白？？这依然是很多产品经理们头疼的问题… 况且市
1.1K30发布于 2018-07-24 - 来自专栏算法工程师的学习日志
Simulink建模与仿真（6）-Simulink使用基础（MATLAB的单元与结构体）
分享一个系列，关于Simulink建模与仿真，尽量整理成体系 1. 字符串数据 MATLAB作为高性能的科学计算平台，不仅提供高精度的数值计算功能，而且还提供对多种数据类型的支持。
87010编辑于 2023-09-18 - 来自专栏全栈程序员必看
dh参数建模_data vault 建模
仅供个人学习记录 前言 DH法一般用一次就丢，然后后面再需要用的时候就会忘，所以本文整理了DH建模法，方便需要使用的时候进行参考。这里不讲原理，只讲结论和方法 1. 建模方法（简述） DH法可分成以下几步： 辨认出关节和连杆（关节序号从1到n，连杆序号从0到n） 确定Z轴（n号关节上的坐标系序号为n-1） 确定每个坐标系的原点 确定XY轴 确定Tool frame（ 建模方法（详细） 需要建模的话，按照如下步骤一步步建模即可。注意tool frame那边建完了需要检查 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
80210编辑于 2022-09-29 - 来自专栏大数据学习与分享
数据建模-维度建模-维度设计
导读： 在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。 作为维度建模的核心，我们在企业级的数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，我们有且只允许有一个维度定义。 第二步：确定主维度表。 二、第二部分 在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。 02 快照维表 维度的基本概念中介绍了自然键和代理键的定义，在Kimball的维度建模中，必须使用代理键作为每个维度表的主键，用于处理缓慢变化维度。 其中VIP等级共有8个值，-1~6；用户信用评价等级共有18个值。假设基于VIP等级和用户信用评价等级构建微型维度，则在此微型维度中共有8*18个组合，即144条记录，代理键可能是1~144。
1.6K31编辑于 2023-09-06
腾讯云开发者
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