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学习分类 2-2 内积
对于分类问题，我们不再像回归问题那样，找出直线的斜率和截距。为了方便理解，将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
56210编辑于 2022-11-08 - 来自专栏IT技术圈
习题2-2 阶梯电价 (15分)
为了提倡居民节约用电，某省电力公司执行“阶梯电价”，安装一户一表的居民用户电价分为两个“阶梯”：月用电量50千瓦时（含50千瓦时）以内的，电价为0.53元/千瓦时；超过50千瓦时的，超出部分的用电量，电价上调0.05元/千瓦时。请编写程序计算电费。
3.3K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
> x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d")
75310发布于 2020-09-16 - 来自专栏波波烤鸭
2-2 SPU和SKU详解及MyBatisPlus自动生成
2-2 SPU和SKU详解 商城系统中的商品信息肯定避免不了SPU和SKU这两个概念，本节就给大家详细介绍下这块的内容 1、掌握SKU和SPU关系 SPU = Standard Product Unit
3.1K41发布于 2021-01-21 - 来自专栏刷题笔记
2-2 学生成绩链表处理 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101169860 2-2 学生成绩链表处理 (20 分) 本题要求实现两个函数，一个将输入的学生成绩组织成单向链表
1.6K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(2-2)
HHDB Server在计算节点、数据节点、配置库等层次提供全面的高可用保障。提供完善的心跳检测、故障切换对存储节点同步追平判断、全局自增序列在故障时自动跳号、客户端连接Hold等机制，保障数据服务的可用性与数据的一致性。
19410编辑于 2024-11-28 - 来自专栏Spark学习技巧
数据仓库①：数据仓库概述
~这就是关于数据仓库最贴切的定义了。事实上数据仓库不应让传统关系数据库来实现，因为关系数据库最少也要求满足第1范式，而数据仓库里的关系表可以不满足第1范式。 有了这些数据快照以后，用户便可将其汇总，生成各历史阶段的数据分析报告； 数据仓库组件 数据仓库的核心组件有四个：各源数据库，ETL，数据仓库，前端应用。如下图所示： ? 1. 前端应用 和操作型数据库一样，数据仓库通常提供具有直接访问数据仓库功能的前端应用，这些应用也被称为BI(商务智能)应用； 数据集市(data mart) 数据集市可以理解为是一种"小型数据仓库"，它只包含单个主题 当用户或者应用程序不需要/不必要不允许用到整个数据仓库的数据时，非独立数据集市就可以简单为用户提供一个数据仓库的"子集"。 数据仓库开发流程 在数据库系列的第五篇 中，曾详细分析了数据库系统的开发流程。数据仓库的开发流程和数据库的比较相似，因此本文仅就其中区别进行分析。 下图为数据仓库的开发流程： ?
4K72发布于 2018-03-20 - 来自专栏python3
Python自动化开发学习2-2
open()打开文件。windows系统默认的是gbk编码，如果不指定字符编码，就会使用系统默认的字符编码打开文件。比如这时python就会使用gbk编码去读utf-8文件，运行后会报错或者读到乱码。
68030发布于 2020-01-10 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-2：性别质控
「原理：」检查性别差异。先验信息，女性的受试者的F值必须小于0.2，男性的受试者的F值必须大于0.8。这个F值是基于X染色体近交（纯合子）估计。不符合这些要求的受试者被PLINK标记为“PROBLEM”。
1.6K31发布于 2020-05-18 - 来自专栏悟道
2-2 二分&前缀和模板
二分模板 int mid=0; while(left<right){ mid=(left+right)/2; if(check(mid)<K) r=mid; else l=mid+1; } 前缀和模板 : 前缀呢 无非就是 从left->right的和: ( s[right] - s[left-1]) import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(Stri
35330发布于 2021-03-11 - 来自专栏大数据
数据仓库
在大数据与数据中台建设过程中，数据库与数据仓库的区别、数仓分层架构设计以及ETL与ELT的技术选型，是决定数据平台稳定性、扩展性与分析效率的关键基础，也是数据工程与数据分析必须理解的核心知识。 一、核心辨析：数据库vs数据仓库理解二者的区别是构建数据平台的起点。数据库与数据仓库虽然本质都是存储系统，但它们服务于完全不同的业务目标。 数据仓库(OLAP)-决策分析的大脑它存在的意义是支撑管理层的宏观决策。数据仓库汇聚了全量历史数据，这些数据经过清洗与集成，按主题域（如销售、财务、供应链）进行组织。 二、架构设计：数据分层的艺术如果把数据仓库比作一个工厂，直接加工原材料会导致生产混乱。因此，分层架构是现代数仓不仅清晰可控且易于维护的关键。1.ODS层(数据引入层)：这是数仓的缓冲区。 四、总结构建现代数据仓库，本质上是在成本、效率与质量之间寻找平衡。从数据库与数仓的职能分离，到分层架构的逻辑解耦，再到ETL向ELT的演进，这一系列技术选择都旨在更好地服务于数据的价值变现。
23331编辑于 2026-03-20 - 来自专栏chaplinthink的专栏
数据仓库
海盗指标法(AARRR海盗模型) 它反映了增长是系统性地贯穿于用户生命周期各个阶段的：用户拉新(Acquisition)、用户激活(Activation)、用户留存(Retention)、商业变现(Revenue)、用户推荐(Referral)
86420编辑于 2023-10-16 - 来自专栏智能时刻
【数据仓库】现代数据仓库坏了吗？
数据仓库是现代数据堆栈的基础，所以当我们看到 Convoy 数据负责人 Chad Sanderson 在 LinkedIn 上宣称“数据仓库坏了”时，它引起了我们的注意。 我会让您自己决定“不可变数据仓库”（或主动与被动 ETL）是否适合您的数据团队。 不可变数据仓库如何结合规模和可用性 乍得桑德森的观点 现代数据堆栈有许多排列，但数据仓库是一个基础组件。 另一种方法：引入不可变数据仓库 不可变数据仓库概念（也称为活动 ETL）认为，仓库应该是通过数据来表示现实世界，而不是乱七八糟的随机查询、损坏的管道和重复信息。 不可变数据仓库也面临挑战。以下是一些可能的解决方案。 我并不认为不可变数据仓库是灵丹妙药。与任何方法一样，它也有其优点和缺点，而且肯定不是每个组织都适用。
2.3K20编辑于 2022-09-26 - 来自专栏Hadoop数据仓库
维度模型数据仓库（七） —— 按需装载
所谓“按需装载”指的是，在正常调度之外，当源数据有效时或者数据仓库需要时进行装载。例如，促销销售源数据只有在促销期内有效，而在其它时间是无效的。 在“准备数据仓库模拟环境”中讨论的“生成日期维度数据”可以看做是一种按需装载。数据仓库预先装载了日期，当日期用完时，需要再次运行预装载。 示例假设只需要装载今后新的促销数据，而在数据仓库中不需要促销期的历史数据。 使用Kettle步骤装载促销期很容易，不需要使用过渡表，只要三个步骤即可，如图（五）- 2-2到（五）- 2-7所示。 WHERE a.date >= b.promo_start_date AND a.date <= b.promo_last_date ; COMMIT ; 清单（五）-2-
69110编辑于 2022-12-02 - 来自专栏ellipse数据库技术
数据仓库
*了解数据仓库相关技术 *了解数据仓库设计过程建造，运行及维护 *了解OLAP及多维数据模型 决策支持系统及其演化 一般将数据分为：分析型数据与操作型数据 操作型数据：由企业的基本业务系统产生的数据 数据仓库的特性：面向主题性，集成性，不可更新和时间性。 集成：数据仓库最重要的特性，分为数据抽取转换，清理（过滤）和装载 不可更新：数据仓库中的数据以批量方式处理，不进行一般主义上的数据更新。 数据仓库的体系结构与环境 从数据层次角度的体系结构来看，典型的数据仓库的数据体系结构包括：操作型数据、操作型 数据存储、数据仓库、数据集市和个体层数据 从功能结构看，可分为数据处理、数据管理和数据应用三个层次 数据仓库的数据组织< 粒度、数据分割（分区）、元数据> 数据仓库的数据单位中保存数据的细化程度或综合程度的级别。 细化程度越高，粒度越小 粒度影响到数据仓库的数据量及系统能回答的查询的类型 进行数据仓库的数据组织时，应根据当前应用的需求进行多粒度级设计。满足多角度，多层次数据查询要求。
2.4K40发布于 2019-09-12 - 来自专栏智能大数据分析
数据仓库实验一：数据仓库建立实验
查看、编辑数据仓库的基本模型（即事实表与维度表之间的关系）。针对某一系统需求，从无到有设计一 个数据仓库基本架构，要求能够按不同维度进行多维数据查询分析。 六、实验总结体会 数据仓库的设计过程需要充分理解业务需求和数据特点，结合具体业务场景进行建模。 在本实验中，针对电商销售情况分析的需求，采用了星型模型来设计数据仓库的维度表和事实表，这样的设计能够简洁清晰地反映业务事件的关联关系。 在数据仓库的设计中，维度表的设计尤为重要。 通过定义数据源、数据源视图、维表、多维数据集等，完成了数据仓库的搭建和多维分析项目的部署。 总的来说，本次实验使我深入了解了数据仓库的建立方法和多维分析的基本过程，对于应用 SQL Server 进行数据仓库建模和多维分析项目开发有了更深入的理解和实践经验。
1.2K00编辑于 2025-01-22 - 来自专栏Spark学习技巧
数据仓库②-数据仓库与数据集市建模
前言 数据仓库建模包含了几种数据建模技术，除了之前在数据库系列中介绍过的ER建模和关系建模，还包括专门针对数据仓库的维度建模技术。 本文将详细介绍数据仓库维度建模技术，并重点讨论三种基于ER建模/关系建模/维度建模的数据仓库总体建模体系：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，以及独立数据集市。 数据仓库建模体系之规范化数据仓库 所谓"数据仓库建模体系"，指的是数据仓库从无到有的一整套建模方法。最常见的三种数据仓库建模体系分别为：规范化数据仓库，维度建模数据仓库，独立数据集市。 很多书将它们称为"数据仓库建模方法"，但笔者认为数据仓库建模体系更能准确表达意思，请允许我自作主张一次吧：）。下面首先来介绍规范化数据仓库。 数据仓库建模体系之维度建模数据仓库 非维度建模数据仓库(dimensionally modeled data warehouse)是一种使用交错维度进行建模的数据仓库，其总体架构如下图所示： ?
6.2K72发布于 2018-03-20 - 来自专栏全栈程序员必看
数据仓库ods层_app数据仓库搭建
数据仓库之ODS层搭建 我们本项目中对数据仓库每层的搭建主要分为两部分，第一部分是确定都有哪些表，第二部分是确定数据装载的方式。
3.5K30编辑于 2022-11-14 - 来自专栏智能大数据分析
【数据仓库与联机分析处理】数据仓库
一、数据仓库的概念 目前很难给数据仓库（Data Warehouse）一个严格的定义，不准确地说，数据仓库也是一种数据库，它与操作性数据库进行分开维护。 1、面向主题是指数据仓库会围绕一些主题来组织和构建，如顾客、供应商、产品等，数据仓库关注决策者的数据建模与分析，而不是企业的日常操作和事务处理，因此，数据仓库排除对决策支持过程无用的数据，提供面向特定主题的视图 3、相对稳定是指数据仓库大多会分开存放数据，数据仓库不需要进行事务处理、数据恢复和并发控制等机制，通常数据仓库只需要两种数据访问操作：数据的初始化装入和数据的访问。 4、反映历史变化是指数据仓库是从历史的角度提供信息，换句话说，数据仓库中的关键结构都会显式或者隐式地包含时间元素。 二、数据仓库与操作性数据库的区别 为了进一步加深对数据仓库概念的理解，我们把数据库系统和数据仓库进行对比。为了区分，这里把数据库系统称为操作性数据库。
1K00编辑于 2025-01-22 - 来自专栏HenCoder
HenCoder UI 部分 2-2 全新定义 View 的尺寸
这期是 HenCoder 布局部分的第二期：重写 onMeasure() 来全新定制自定义 View 的尺寸。
35930发布于 2018-08-20
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