简单聊聊运维监控的其他用途 说到监控，一般都会聊到这三个基本维度：metrics、log和tracing，以及这几种常用的工具：Prometheus+grafana+alertmanager、ELK、jaeger。 监控通常来展示应用或集群的运行状态，配合告警来达到维护系统稳定性的目的。但除此之外，还可以将监控数据用于其他用途。
本文将全面讲解数仓建设规范，从数据模型规范，到数仓公共规范，数仓各层规范，最后到数仓命名规范，包括表命名，指标字段命名规范等！ 一、数据模型架构原则 1、数仓分层原则 优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路
一、概念 使用自动化的工具，模拟不同的场景，对软件的各项性能指标进行测试和评估。 二、分类 1、基准测试 单个用户进行业务场景的测试，并统计性能的各项指标（为后续多用户性能测试做参考对比），在某一个时刻进行性能测试建立一个已知的性能水平，当软硬件发生变化时再测试，观察
reshape 的修改是不能超过元素大小的，比如有10个元素，你可以修改2行5列或者5行2列，但是如果超过数组的长度，就要使用resize 两种方式：np.resize(数组名，维度) 不够的话用原数组的值填充 数组名.resize（维度，refcheck=False）refcheck是必填的，等于false，不够的用0填充
157_模型_Power BI & Power Pivot 如何建立和维护维度表 一、背景 在做 Power BI 或者 Power Pivot 项目的时候，在模型中有一类维度表。一般情况下我们会把维度粒度拆解到最小，这样才不会形成笛卡尔积造成数据的冗余。在实际的业务中，维度表的拆解倒是没有问题， 但在 Power BI 或者 Po
剔除科室中科室代码为’10000‘，‘10001’，‘10002’的科室 Except( [科室].[明细科室].children, { [科室].[明细科室].&[10000],[科室].[明细科室].&[10001],[科室].[明细科室].&[10002]} ) )
在写form表单时，我们经常会碰到“通过某一个状态去控制另一个状态是否显示”，今天碰到了一个问题。就是校验失效： 首先看下我的展示逻辑： 因为默认值为否，所以渲染时，经度、维度、有效范围并没有渲染在页面内。当我改成“是”后，对经度、维度、有效范围的校验并没有生效。 那应该如何
1.关于Keras 1）简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras： a）简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极简，和可扩充特性） b）支持CNN和RNN，或二者的
Introduction 分类算法(Classification) 监督学习(Supervised Learning) 线性回归 线性回归是为了建立输入特征\(x = (x_1, \cdots, x_n)^T\) 和输出值y之间的线性关系，即: \[y = w^T x \]假设有一组训练数据，特征\(X = ({x^{(1)},\cdots,x^{(m)}})\)，值\(\hat Y = ({\hat{y}^{(1
微服务架构常见的组成部件： 接下来，我们先具体学习下如何监控微服务的调用： 与单体应用相比，在微服务框架下，一次用户请求调用会因为服务化拆分后，变成多个不同服务之间的相互作用，这也就需要对拆分后的每个服务都监控起来。针对微服务监控调用，我们需要搞清楚记这个问题： 监控的对象是什
导读 表，是日常生活工作中被广泛使用的图表之一，说到它的起源大概要从结绳记事，易货交易说起。那时为了交易计算方便，人们就开始拿根小木棍在地上画画写写，渐渐地开始有了最雏形的统计表格。 图1：结绳记事 从记录一维数据的统计表格到两维（两个变量）、直至多维（多个变量)的表格，逐渐承载着
发表时间：2021（ICML 2021） 文章要点：这篇文章想说神经网络的解释性太差，用简单的符号式子来表示策略具有更好的解释性，而且性能也不错。这里符号式子就是一个简单的函数。作者就提出了一个叫deep symbolic policy的算法来搜索symbolic policies。算法先有一个Policy Generator模块，来构
数据仓库分层 来源 https://www.bilibili.com/video/BV1t54y1r7Mc?p=79 参考文章：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/122426579 数仓建模：https://blog.csdn.net/rlnLo2pNEfx9c/article/details/122402191 离线数仓 所谓数仓建模：就是应该建哪些表，表与表之间的关
数据仓库的重要特点之一是反映历史变化，所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中，维度的属性并不是静态的，它会随着时间的流逝发生缓慢的变化，与数据增长较为快速的事实表相比，维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。 这里
电商常识 业务表，与用户的操作相关，如添加收藏夹、购物车，下单，支付，退单、退款、评价、领优惠券等 后台管理系统面向公司内部开发者，维护商品信息、优惠信息等 业务数据的生成 使用项目提供的jar包生成某一日期下的数据，数据存储到hadoop102中的数据库中 Sqoop Sqoop是Hadoop和关系
一、微服务架构 1、什么是微服务 2、数字化生活-落地维度 组装：为了满足需求各个部分使用不同厂家的产品 品牌：一个品牌为了满足市场需求研发出各种产品 多个维度，是由多个厂家拼接而成，需要考虑兼容性等问题。 3、分布式微服务架构-落地维度 二、Spring Cloud 简介 1、什么是 S
设置数据和模型 神经元模型在计算内积后进行非线性激活函数计算，神经网络将这些神经元组织成各个层 数据预处理 关于数据预处理我们有3个常用的符号，数据矩阵X，假设其尺寸是[N x D]（N是数据样本的数量，D是数据的维度）。 均值减法 对数据中每个独立的特征减去平均值 在numpy中，该操作可
分布式ID 要保证id不重复，主要从三方面考虑，时间维度、空间维度、原子维度； 时间维度：时间维度不重复，例如今天和明天不能重复，所以时间是可以加入id的一种因子； 空间维度：不同的机器，不同的环境生成的id不同，所以mac地址，机房地址等，都可以作为空间维度的区分； 原子维度：主要是
知识竞赛活动单次最高得分的统计 ~ 这几天在承办一个五四青年节的答题活动，活动规则如下所示 ~ 这里面的排名是按照单次最高分来的，但是一个用户可以答题很多次，排序按照最高分优先，然后时间次之的排序规则，刚开始没有想好怎么安排， 因为云函数本身提供了max，但是这样只有
1、数据类型与对象 什么是数据？ 数据是数据对象的集合；数据对象用一组刻画其基本性质的属性描述；属性是对象的性质或者特征； 属性值：为了分析属性，我们为他们赋予的数字或符号，称为属性值。 属性分为离散型和连续型。 非对称属性：只重视少部分非零属性值才有意义，称该属性为非对称属
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/215 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师《深度学习专业课程》学习与总结整理所得，对应的课
1. 二维矩阵乘法 , 其中 , , 输出 的维度是。该函数一般只用来计算两个二维矩阵的矩阵乘法，而且不支持broadcast操作。 2. 三维带Batch矩阵乘法 由于神经网络训练一般采用mini-batch，经常输入的是三维带batch矩阵，所以提供 ,其中 , , 输出 的维度是 。该函数的两个
考点介绍：校招中考查产品数据指标的分析，频度越来越高，比如说提高用户数，分享率，或者是出现了数据的降低，怎么去解决？大部分的场景需要跟实战结合，具备真实的商用产品理念。 本期产品分析考点之数据指标提高，分为试题、文章以及视频三部分。 答案详情解析和文章内容可扫下方二维码或链接即
面试官如果问你：你会从哪些维度进行MySQL性能优化？你会怎么回答？ 所谓的性能优化，一般针对的是MySQL查询的优化。既然是优化查询，我们自然要先知道查询操作要经过哪些环节，然后思考可以在哪些环节进行优化。 我之前写过一条SQL查询语句是如何执行的？，感兴趣的朋友可以阅读一下，我用其中的一
第一周 数据分析之表示 单元一： NumPy库入门 数据的维度 维度：一组数据的组织形式 一维数据：一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织，对应列表、数组和集合等概念 列表和数组 区别：列表的数据类型可以不同，数组的数据类型相同 二维数据： 二维数据是有多个一维数据构
