为了更直观的了解ugui的缩放原则，我们可以直接通过实验测试数据来观察： 如上所示，此时我设置的测试分辨率为1440*2960，因为设置的是按照参考分辨率的宽度进行匹配，所以整个画布的高度就会变为2960...上面这一点非常重要，一定要非常清楚的，不然很可能会在适配和坐标转换时踩坑。（例如很多人是宽度按宽度适配和缩放，高度按高度适配和缩放，最后计算的结果可想而知！）...我们知道，一个点要在屏幕当中显示，需要经历以下坐标系的转换，首先转化为场景空间的世界坐标，然后转化为观察空间的坐标（摄像机坐标），此时Z轴的值代表摄像机的深度值。...anchoredPosition=WorldPosToUIPos(moster.transform.position+offse,canvas); 即使锚点不在左下，也只需要按照锚点的位置再进行简单的坐标转换即可
从根域继承全局设置 暂时先不谈target间的依赖问题，如果我们有许多通用设置，每个target下都得设置一遍，那会非常冗余，也不好维护。...includedirs以及defines 其中target自身生成的库默认就会自动导出链接设置，而includedirs和defines通过设置public属性，我们也将它们标记为导出，这样可以被test目标继承到。
當我們使用Innodb執行多個海量數據統計查詢時，會因為碎片化的磁盤高頻讀寫極導致IO效率快速下降，當數量達到一定規模時會影響本身的業務。而MyISam本身的大區塊模型會極大的降低數據讀寫頻率。...所有的系統對外連接只考慮到總線。總線需要嚴格的定義數據規範、數據格式、數據字典內容等等。...不排除數據集市的基礎數據不以事實表為基礎的情況，例如以商戶作為行數據，然後將對應的訂單金額數據匯總到每一行。但是如果某個數據倉庫主題大量的出現這種情況，需要考慮另外新建數據倉庫主題。...數據倉庫案例展示superset 地址：http://192.168.0.212:8088 賬號：admin 密碼：admin 數據分析到AI訓練 進過大量的數據演練，可以逐漸的發現數據背後的統計規律。
需要澄清的是，数据工程是一个体系，涵盖了从企业数据战略、需求设计、技术设计到开发、质量管控和流程等方面。它源于软件工程的实践，但是在数据工程中被提炼出来并映射到数据层面的工作。...图：数据在企业内流转过程 在数据工程中，数据从原料加工到成品需要考虑很多因素，如指标计算口径、数据异常预警等。同时，数据需要在不同阶段进行设计和实现，以体现企业经营的状况。...一、以数据产生的业务价值为交付结果 我们应该关注数据处理后能为业务带来的价值，而非仅仅关注数据接入和处理指标的数量。例如，我们可以关注数据如何帮助了解销售订单的趋势及其原因，以便为业务提供有益的指导。...我们观察到有些企业在建立数据中台或数据平台时，非常关注接入的数据量和计算指标的多少，将其作为衡量项目成功与否的重要指标。...接着，通过服务蓝图工作坊梳理业务流程、系统支撑和数据产生交互过程。在梳理出需解决问题和需完成任务后，我们通过优先级考量方式对功能进行排序，平衡紧急程度和价值，从数据、技术和业务三个维度进行考量。
create_time between ‘1900-01-01’ and ‘2098-12-31’ ) order by create_time asc 出错： 消息296，级别16，状态3，第1 行 从char...数据类型到smalldatetime 数据类型的转换导致smalldatetime 值越界。...原因： smalldatetime 日期范围从1900 年 1 月 1 日到 2079 年 6 月 6 日， 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/144653
作者：张臣雄，在世界500强企业之一的大型高科技公司任首席科学家，来源：钛媒体 导读： 大部分专家都相信可以从巨量的数据中找到宝石和金子。...从3V到4V 等着要发掘的“金子”，指的是用于记录、存储和分析大量的数据，以及以合适的形式显示该结果的“大数据”新技术。...由于都想成为“掘金者”，从大数据挖掘价值，目前具有深入的分析、数学、统计、规划技能的数据分析师正炙手可热，已没有足够多的人才可满足需求。...，给这位坐过这个马桶的人发出营养指标提醒和生理指标提醒，如果必要的话则写处方，提醒他服用药物或到医院进一步检查。...例如一家跨国公司可以设立一个全球维修中心，全球各个分部的工厂都设有大量传感器并与网络相连，只需要在这个中心分析大量的远程智能数据，就可以进行远程诊断和处理，而不需要技术人员到现场。
尽管数字化转型对于市场来说并不是一个新鲜事物，从技术视角来看，人工智能与大数据相关技术仍处于创新阶段，各行业正在寻找和探索价值场景与新兴技术融合的平衡点，希望在新兴技术的加持下能够在激烈的竞争中占据有利位置...本白皮书旨在讨论如何从工程化的角度加速数据到价值的转化过程、为企业带来更多的价值，帮助企业在数字化转型过程中应对来自业务、外部市场、内部数据能力提升等一系列问题。...在此我们推荐三步走战略：数据愿景对齐、数据工程落地实施、数据持续运营。...从另一个角度来看，数据工程落地是一个持续优化迭代的过程，因此沉淀、复用、持续运营、能力建设都是数据工程落地过程中不可或缺的一部分。...图: 数据工程能力复用与保障 图: 数据持续运营 总 结 数据工程实现与落地过程中涉及到方方面面的工作，从确认需求到后期运营；从质量管控到安全保障；从设计到实施等多个维度。
DOCTYPE html> 数据到图形的映射(使用encode)</title...这在使用 setOption 动态更新数据时有用处，可以使新老数据用 id 对应起来，从而能够产生合适的数据更新动画。...itemId: 2, // 指定数据项的名称使用 “维度3” 在饼图等图表中有用，可以使这个名字显示在图例（legend）中。
前言 使用sql代码作分析的时候，几次遇到需要将长格式数据转换成宽格式数据，一般使用left join或者case when实现，代码看起来冗长，探索一下，可以使用更简单的方式实现长格式数据转换成宽格式数据...长宽格式数据 举个栗子 ? 宽格式数据：每个变量单独成一列为宽格式数据，例如变量name、age等。 长格式数据：长数据中变量的ID没有单独列成一列，而是整合在同一列。...需求描述 某电商数据库中存在一张客户信息表user_info，记录着客户属性数据和消费数据，需要将左边长格式数据转化成右边宽格式数据。 ? 需求实现 做以下说明 ?...当然，其他数据库语句可以同等替换上面的函数。...总结 长格式数据转换成宽格式数据，首先将数据转化成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value。当然，也可以使用case when函数实现以及left join函数实现。
，然后执行map操作，将数据集合中的数据，判断如果年龄是偶数，就将其名字改为“js”，然后返回，最终观察者中打印。...这个例子只是简单的解释map操作符的作用，其核心就是将数据进行转换，数据转换在map操作符的Func1中实现，Func1第一个泛型是传入类型，第二个泛型是输出类型，在call方法中实现转换，当然传入类型和输出类型完全可以不同...被订阅时将所有数据传递完毕汇总到一个Observable然后一一执行onNext方法（执行顺序不同）。...哪个数据项由哪一个Observable发射是由一个函数判定的，这个函数给每一项指定一个Key，Key相同的数据会被同一个Observable发射。...ok，RxJava的转换操作符就下你介绍到这里，更多精彩内容，欢迎关注我的微信公众号——Android机动车
2018年年底到2019年年初，一场组织变革的飓风席卷了国内各大互联网公司。阿里、腾讯、百度、京东、美团等先后拿出了几年来最大规模的组织调整计划。...大家估计听过华为在几年前就提出的“平台炮火支撑精兵作战”的平台化战略，“让听得到炮声的人能呼唤到炮火”说的就是大平台赋能一线团队，快速将后台能力投送到需要支援的地方，使华为可以迅速响应瞬息万变的市场机会...我们会发现，目前市场上比较成熟的运维软件产品主要是后台系统，而前台运维系统有明显的多样性和个性化特征，同样的场景、不同的IT组织就可能有完全不同的实现要求（以应急指挥为例，从应急响应、应急分析到应急处置...因此在建设运维中台的时候，从格局上就一定要跳出单条业务线站在中心整体视角来审视数据需求和供给现状，识别优先级，寻找那些最需要被共享的数据。...比如： 从服务请求流程获得新增的IT资源（后称CI），对该资源数据进行整合、加工，然后将数据送给自动化平台进行监控部署 从自动发现平台中获取文件系统CI，给这些CI丰富应用责任人信息，然后将数据送给监控平台进行告警丰富
双向数据绑定是，ui行为改变model层的数据，model层的数据变了也能反映到ui上面。比如点击按钮，数字data+1，如果我们自己在控制台再给data+1，那么v层也能马上看见这个变化。...具体的v-model实现在前面文章已经讲过 点击跳转文章 到这里，你大概比较深入理解双向数据绑定是什么了。...而我们前面的vue，当我们在控制台改了数据，就可以马上反映到v层。angular并没有这个操作，也没有意义。...这样子可以每次调用都得到数据上最新的值，如果把这个值写死，不就是不会变化了吗？这是监控函数的一般形式：从作用域获取值再返回。...比如我们假设有一个这样的生命周期：1.从data里面读取数据2.ui行为（如果没有ui行为就停在这里等他有了为止）3.触发data更新4.再回到步骤1 改了一个数，v层不能反回头来找他来更新v层视图（从步骤
数据工程构成了数据科学过程的很大一部分。在 CRISP-DM 中，这个过程阶段称为“数据准备”。它包括数据摄取、数据转换和数据质量保证等任务。...将表 1 的格式转换为表 2 的格式称为“透视”。让我们尝试使用 ChatGPT 来解决这个任务。...与经典编程一样，在提示工程中有实现目标的替代解决方案。在不久的将来，寻找最佳方式将是一项激动人心的任务。...另一个典型的数据工程任务是用附加信息丰富数据集。...一旦数据转换完成，实际的分析就可以开始了。
SVG 和 Canvas 都是可以在 Web 浏览器中绘制图形的技术。 众所周知， icon 通常使用 svg（如 iconfont），而交互式游戏采用 Canvas。二者具体的区别是什么？...； Svg 对于 css 更加友好 声明式 pk 命令式 Svg 是矢量【声明式】 可缩放矢量图形（Scalable Vector Graphics，SVG）基于 XML 标记语言，用于描述二维的矢量图形...作为一个基于文本的开放网络标准，SVG 能够优雅而简洁地渲染不同大小的图形，并和CSS、DOM、JavaScript 和 SMIL 等其他网络标准无缝衔接。...如果关心图形的灵活性和响应（不失真）能力，SVG 就是最佳选择。...Canvas 是一个 JavaScript 绘图 API【命令式】 Canvas 提供了一个通过 JavaScript 和 HTML 的元素来绘制图形的方式。
在内部技术条件成熟、外部政策因素推动激励下，中国涌现出一批从传统业务扩展并转型到大数据业务的企业，通过对企业内部生产数据、客户、用户数据的分析，帮助企业实现智能决策，提高运行效率和风险管理能力。...以此为契机，《科技导报》策划出版“大数据战略：从数据大国到数据强国”专题，围绕以清华大学大数据研究中心为代表的大数据创新研究平台，总结在大数据基础理论、核心技术与系统、关键领域应用层面取得的研究成果和最新趋势...本专题包括对大数据技术研究与发展不同主题： 从理论基础的角度，提出了一个大数据系统的代数模型和自顶向下的分析方法，是对大数据系统复杂性和行为的高度抽象和全新认知视角； 提出了一组大数据系统数学性质的定义...，探讨了大数据的认知基础及其分类模型，给出了科学、工程和社交领域的大数据表示模式； 概述了大数据产品发展脉络，讨论大数据产品研发机遇和挑战； 分析了大数据安全的内涵、关键技术及保障机制，指出了大数据产业面临的安全挑战与风险...全文详见《大数据战略：从数据大国到数据强国》，论文发表在《科技导报》2020年第3期。 作者简介 王建民，清华大学软件学院，大数据系统软件国家工程实验室，工业大数据系统与应用北京市重点实验室。
OpenGL（开放图形库）是一种广泛使用的图形编程接口，它支持着色器语言的编写。通过OpenGL，开发者可以创建复杂的3D图形、动画和交互式应用。...在软件编程中，开发者通常使用高级编程语言（如Python、Java或C++）编写代码，然后通过编译器或解释器将其转换为机器语言，由CPU执行。...四、图形编程与GPU执行 图形编程是一种专门针对图形渲染的编程方法，它主要利用GPU进行计算。GPU最初是为处理大规模并行计算而设计的，非常适合处理图像和视频数据。...GPU可以同时处理多个数据线程，这对于处理大量的图像数据和复杂计算非常有利。此外，GPU还具有高速的内存带宽和存储器，使得它能够快速处理和存储大量的图形数据。...而GPU是一个大规模并行处理器，适合处理大规模的数据线程。它具有大量的处理单元和高速内存，可以同时处理多个数据线程。
某天的交易额要按当天（或业务上合规的结算汇率）来统一到统一单位尺度。 通用数据模型结构 根据以上分析，可知必须具备涵盖以上信息的相关表，如下： 汇率表 交易表 以及以上两表涉及的规范化形态。...为了表示更复杂的场景以及更清晰的逻辑，该表所在案例的业务含义如下： 汇率表示从 A 到 B 的转换系数，例如：交易了 1 美元，则可以直接匹配 From 端后，再乘以 To 端即可得目标值。...（《PBI - 高级》课程中详细讲解了非侵入式设计，这里就不再重复） 再来观赏这个结构设计，如下： 汇率完全被边缘化到主体数据模型之外，仅仅复用主体数据模型的时间维度，这是合理的。...查找汇率 既然汇率维度没有侵入到主体数据模型，那么，对于每笔交易级别的汇率，必然要查找对应的汇率。...汇率转换设计模式的实现 考虑到汇率转换设计模式，如下： 为此，将上述设计调整为： KPI.Value.ByCurrency =SUMX( VALUES('Calendar'[Date] ) ,
列举几个截止到目前使用GAN为基础的方法： pix2pix GAN (1611) CycleGAN (1703) DiscoGAN (1703) PAN（ Perceptual Adversarial...Translation with Conditional Adversarial Networks” 文章的框架如图所示： 来看一下这个框架，整个框架依托cGAN的思想，判别网络的输入是一个两张图组成给的数据结构...G的构造 下面来看一下这个G是如何构造的，文章中展示了两种图像生成图像的典型结构，一个是自编码结构，一个是改进的U-Net结构： 很显然，从结构上也知道第二种结构要好，实验也会对比。...，这一点其实是非常苛刻的，现实中很难找到，就好比同一个场景下的白天和黑夜的两幅图，很难找到这样一个大的数据集里面包含完全相同的同一个场景下的白天与黑夜图。...那么这篇文章就是为了解决这样一个问题，就是训练集不在需要同一组完全配对的图，只需要两个模式不同的图即可，如下： 首先我们来看一下框架： 这里有两个模式不同的数据集X和Y，整个网络的构建就是后面的那个样子
本教程将向您展示如何使用开源实用程序Transporter通过自定义转换将数据从MongoDB快速复制到Elasticsearch。...目标 在本文中，我们将介绍如何使用Transporter实用程序将数据从MongoDB复制到Ubuntu 14.04上的Elasticsearch 。...Transporter需要配置文件（config.yaml），转换文件（myTransformation.js）和应用程序文件（application.js） 配置文件指定节点，类型和URI 应用程序文件指定从源到目标的数据流以及可选的转换步骤...在将数据从MongoDB同步到Elasticsearch时，您可以在这里看到转换数据的真正力量。 假设我们希望存储在Elasticsearch中的文档有另一个名叫fullName的字段。...结论 现在我们知道如何使用Transporter将数据从MongoDB复制到Elasticsearch，以及如何在同步时将转换应用于我们的数据。您可以以相同的方式应用更复杂的转换。
2.转型到大数据圈子，甚至是大数据挖掘，困难点在哪里？ 3.我们能做什么呢？ 第一点，大数据圈子都会涉及哪些细分的岗位？...这话没毛病，但是还可以说深一点 对于这个领域，从数据源到数据化运营，这其中涉及的细分岗位特别的多。 简单来说。 万物根本，数据从哪里来？...得到满意的数据后，不可避免需要展示给领导去看 作为一个最基础的数据产品，BI报表，这其中又涉及到不少的工作岗位，但或许与数据不太相关。 这些就有，Java Web工程师、UED和前端工程师。...所以，从0到1转型的第一步，是先清楚整个大数据领域都会有哪些具体的岗位？自己又感兴趣和真正适合哪个岗位？ 至关重要！ 第二点，转型到大数据圈子，甚至是大数据挖掘，困难点在哪里？...所以，单独谈上面这四点，不说别的软实力，就足够引起每一个转型到大数据挖掘朋友的注意了。
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