broadcasting 它的功能就是能够实现自动维度的扩展，使两个tensor的shape相同， 也就是说节省了 unsqueeze 和 expand 操作，高效并且不需要复制数据，节省内存 关键思想 只有size一致才能进行对应位置元素的相加 如下图，第一行，两个tensor的shape相等，可以直接相加 第
☀️ 在上一章节中，我们介绍了Quick BI的理论基础，在这一章节中，我们将通过一个报表制作的实践来学习Quick BI是如何工作的。对往期内容感兴趣的同学可以查看下面的内容
view 和 reshape 操作 二者的功能和用法是相同的，不过要保证 view 的size整体不变，即numel（）一致 view操作会把维度信息给丢失掉，要记牢数据的存储顺序 a = torch.rand(4,1,28,28) b = a.view(4,28*28) #丢失两个维度 print(b) print(b.shape) c = a.view(4*28,28) #丢失
import torch a=torch.randn(2,3)#随机生成2行3列的矩阵，默认torch.FloatTensor类型 print(a) print(a.type()) print(a.shape) 输出 tensor([[ 0.8583, 0.0906, -1.2922], [-0.6729, -0.6208, -1.0874]]) torch.FloatTensor torch.Size([2, 3]) import cv2 a=torch.ra
1. MBTI是什么？ MBTI 是麦克斯依据心理学大师荣格的心理类型这本书中简化出来的一套测试人格的工具。主要有四个维度。 2. 荣格提出的八维是什么？ 他是一套更复杂的分析人格的理论， 包含8 个维度。 荣格并没有将人格进行分类， 他认为人的人格在人主观能意识到前提下是可以改变的，
[JELLY | 8分钟了解如何做运营活动数据分析](https://jelly.jd.com/article/5f880c8d1d506201572850ea )] 本文将围绕运营活动讲讲，如何通过数据分析判断一场运营活动好坏，以及通过数据洞见活动的问题和机会点，为下一次活动提供避坑指南和增长方向。话不多说，直接入正题。 本文
整个体系架构图，后面如有看不懂本书的可以回头再看下此图： 本书大概分为四篇来讲诉： 第一篇 数据技术篇 1、日志采集 阿里巴巴的日志采集体系方案包括两大体系： Apl us.JS 是 Web 端（基于浏览器）日志采集技术方案： UserTrack 是APP 端（无线客户端）日志采集技术方案。 2、数据同步
我一直自诩单身贵族。而我的婚恋情况也正向我所宣称的那样，牡丹一朵，母胎solo。但是我今晚遇到一个情况，让我对于爱情这个东西有了新的认识。 起因是我最近二刷的《云边有个小卖部》。这是一本典型的青春伤痛文学，里面作者设计了大量的巧合以及性格特征极为单纯的角色（他们的性
文章目录 一. 使用衍生维度（derived dimension）二. 使用聚合组（Aggregation group）三. Row Key 优化 一. 使用衍生维度（derived dimension） 衍生维度用于在有效维度内将维度表上的非主键维度排除掉，并使用维度表的主键（其 实是事实表上相应的外键）来替代它们。Kylin 会在底层
成像原理:小孔成像原理，物体上的点发出了很多光线，只有一根光线通过了小孔到达了感光元件上，因此感光元件上的每一个点都对应着物体上的唯一的点，就可以得到物体的成像。 小孔成像的模型从数学上来说就是对维度进行了压缩，把三维压缩成二维。由于进行了维度的压缩，导致角度和距离的信
PCA的目标 有利于简化计算，降低模型复杂度，便于数据可视化。 核心思想 就是抓住主要矛盾 一个简单的例子：现在要通过照片来识别一个人。整个拍照的过程就是一个将3维的人降维到2维。我们通过照片就能够识别照片中的人。这就是PCA要做的事情。在举一个例子就是在平常的学习中物理与
D365 FO财务维度 AX2012与之前AX版本最大的改变是财务维度，AX2012之前的版本，财务维度通过数组实现，默认只支持3个财务维度，可以花钱增加，但总数量受限且就一个主表维护，来源固定，很不灵活。AX2012以后的财务维度不受限制，几乎所有的数据都可以拿来用做财务维度。为了实现这个需求AX
帆软有篇关于数仓建模的博文讲的不错，清楚解释了不同层次的作用和含义。 虚线下面是文章内容 文章出处https://www.fanruan.com/bw/gysjj ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
维度设计 维度的概念 维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，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。 维度表中的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。维度的作用一般是查询
第一个维度是方法论，数据湖其实是一个文件存储系统，用户可以往里面放任何一种文件或者数据，它的一个典型特点是事后建模，它的方法论是用户先把数据放上来，然后再考虑如何使用，也叫做SchemaOnRead。数据仓库正好相反，它是事前建模的模式，当你在把数据推进数据仓库的时候，要求先CreateTab
一、卷积(convolution) 卷积操作就是使用卷积核从左往右、从上往下依次扫描输入的原始矩阵，得到一个降维后的特征矩阵。 使用 f ∗ f f*f
PCA（主成分分析）原理简介 PCA将复杂事情简单化，通过降维映射和线性变换来寻找一个“方差最大”、“误差最小”变量来表征数据特征。 PCA利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。PCA是一种简化数据集的技术，它是一个线性变换，这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中。主
kylin构建时数据倾斜发生情况及解决方案一览： 1)未开启重新分发中间表 (kylin.source.hive.redistribute-flat-table： false的时候，默认为True) 问题分析：先考虑启动Kylin自带缓解数据倾斜方案，也就是重分发中间表。 解决方案：开启重分发中间表kylin.source.hive.redistribute-
元宇宙区块链开发 所有的目光都聚焦在新兴的”超级宇宙”热潮上。即将结束的2021年被称为”超宇宙时代”.在 roblox 发布之后，facebook 更名为 meta 和 pico recycling 互联网巨头们掀起了超级宇宙热潮。 在维度空间中，元宇宙是由各种新的专业社会主义所引起的，虚拟现实信息技术发
全局变量、局部变量之间的区别？四个维度回答 维度一：时间（生命周期） 从生命周期上讲，全局变量程序运行时创建、程序结束时销毁；普通的局部变量函数调用时创建、函数调用完成后销毁。静态局部变量生命周期会延长。 维度二：空间（作用域） 从作用域上讲，全局变量整个程序的源文件中任意位置可以
如果排除对业务的认知（可能根本没有过），忘记所谓的心智模型，单纯从数据中总结结论，该怎么做？ 数据分析过程中有些不变的方法，可以让任何人显得像个分析师。 一、从度量入手 度量，有人叫指标，KPI，连续型变量等等，这不重要。只需要知道它是我们要统计的数即可。 只有一个变量时或一个变量一
hive生成日期维度表 利用现有的函数，生成维度表 表结构 日期key 具体日期 第几月份 第几季度 年份 周几 当前周的第几天 当前月的第几天 当前年的第几天 当前年的第几周 当前周的第一天 当前周的最后一天 分析 上述的表字段都是基于某个具体日期上计算的，所有首先要生成一
设计模式，写代码必备神器... 桥接模式是什么？ 桥接模式是把抽象化和实现化解耦，让两者可以独立，该设计模式属于结构性设计模式。何为将抽象化和实现化解耦，可以理解为将功能点抽象出来，功能的实现如何取决于不同的需求，但是抽象的功能点（接口）已经被桥接到原本的类型上，只用关注与实现。原
一个BI工具的痛点 从2020年12月，引入一个BI工具，到现在（2022年1月）发版并改进了有一个年头多了，来细数这一年做BI工具面临的棘手的问题。 文章目录 一个BI工具的痛点术语技术方面无明确层次的抽象模型转SQL过程复杂无合理的报文结构不合理的数据库表结构复杂的权限问题下钻跳
多维度分析实质是细分分析，多维度分析对精细化运营的作用非常重要。多维度分析主要基于两个地方展开，一个是指标的细化，一个是维度的多元，比如时间维度，竞品维度等。管理层通常看的是综合指标，总值。但是这些总值无法真正发现问题。而运营通常需要根据具体的、细分的数据来支撑决策。比
