本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 一、数据场景 1、表结构简介 任何工具类的东西都是为了解决某个场景下的问题,比如Redis缓存系统热点数据,ClickHouse解决海量数据的实时分析,MySQL关系型数据库存...
# ---- 对应时间戳怎么生成的? ---- /*TIME_CD TIME_CD1000000 000005000001 000005000002 000005000003 000005000004 000005000005 000010*/ 利用MySQL常用日期函数生成时间维度表 日期时间函数 按小时、按...
来自 《Python数据分析基础教程:Numpy 学习指南(第2版)》 Numpy改变数组维度的方法有: reshape() ravel() flatten() 用元组设置维度 transpose() resize() 下面将依次进行说明 0. 首先,创建一个多维数组 ...
在SQLserver中可以按照各种维度进行统计,实现与EXCLE一样强大的功能。 --========================== --Blog:<奔跑的金鱼> --Desc:<SQL统计> --Date:<2015-01-07> --========================...
一、数据可视化接口介绍 1、设计思路 后把轻度聚合的结果保存到 ClickHouse 中后,提供即时的查询、统计、分析 展现形式:用于数据分析的BI工具【商业智能(Business Intelligence)】、面向非专业人员的数据大屏...
下一波大趋势和大红利从互联网+让位于人工智能+,已成业界共识。在AI的数据、算法和芯片之三剑客中,考虑到AI算法开源的发展趋势,数据与芯片将占据越来越重要的地位,而作为AI发展支柱的芯片更是AI业的竞争&ldqu...
一、DWS层与DWM层的设计 1、设计思路 分流到了DWD层,并将数据分别出传入指定的topic 规划需要实时计算的指标,形成主题宽表,作为DWS层 2、需求梳理 DWM 层主要服务 DWS,因为部分需求从 DWD 层到DWS 层中间会...
看到大家对我的文章赞了不少,看来大家还比较喜欢看。园子里的一些朋友和我说:”终于又看到你要在园子里发原创文章了。几年前就受益匪浅,经过几年的成长分享来的东西肯定也是精品。“ 感谢大家对我的...
小结: 1、 Hadoop 文件系统中的存储是不可变的,换句话说,只能插入和追加记录,不能修改数据。如果你熟悉的是关系型数据仓库,这看起来可能有点奇怪。但是从内部机制看,数据库是以类似的机制工作,在一个进程...
数据是当今分析世界的宝贵资产。 在向最终用户提供数据时,跟踪数据在一段时间内的变化非常重要。 渐变维度 (SCD) 是随时间推移存储和管理当前和历史数据的维度。 在 SCD 的类型中,我们将特别关注类型 2(SCD 2...
维度是一款企业移动办公应用统一入口平台,可聚合办公、生产、仓储、物流、安防等领域各子应用,可以为企业打造移动办公信息化管理解决方案;其功能包括:1、实现对外勤人员的日常工作过程管理和工作绩效的量化...
开篇介绍 关于 Slowly Changing Dimension 缓慢渐变维度的理论概念请参看 数据仓库系列 - 缓慢渐变维度 (Slowly Changing Dimension) 常见的三种类型及原型设计 本篇文章总结了实现缓慢渐变维度的几种方式,...
在从 OLTP 业务数据库向 DW 数据仓库抽取数据的过程中,特别是第一次导入之后的每一次增量抽取往往会遇到这样的问题:业务数据库中的一些数据发生了更改,到底要不要将这些变化也反映到数据...
1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变化后的图片大小,0, 0表示dx和dy, cv2.INTER_LINEAR表示插值的方式为线性插值 2.image...
架构设计是一个非常大的话题,不管写几篇文章,接触到的始终只是冰山一角,更多的是实践中去体会。这篇文章主要介绍面向对象oo、面向方面aop和面向服务soa这三个要素在架构设计中的位置与作用。 架构设计有...
本文源码:github·点这里 || gitee·点这里 一、数据场景 1、表结构简介 任何工具类的东西都是为了解决某个场景下的问题,比如redis缓存系统热点数据,clickhouse解决海量数据的实时分析,mysql关系型数据库存储...
三维的读取图片(w, h, c): import tensorflow as tf import glob import os def _parse_function(filename): # print(filename) image_string = tf.read_file(filename) image_decoded = tf.image...
对于单个的 rnncell , 使用色的 call 函数进行运算时 ,只是在序列时间上前进了一步 。 如使用 x1、 ho 得到此h1, 通过 x2 、 h1 得到 h2 等 。 tf.nn.dynamic_rnn的作用: 如果序列长度为n,...
本文源码:github·点这里 || gitee·点这里 一、服务器性能简介 1、性能定义 服务器性能优化是一项非常艰巨的任务,当然也是很难处理的问题,在写这篇文章的时候,特意请教下运维大佬,硬件工程师,数据库管理,...
numpy库对多维数组有非常灵巧的处理方式,主要的处理方法有: .reshape(shape) : 不改变数组元素,返回一个shape形状的数组,原数组不变 .resize(shape) : 与.reshape()功能一致,但修改原数组 in [22]: a = n...