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关键词

?举例告诉你

,一个简单的定义描述。在企业中,无论哪里有,都有相应的。只有存在完整而准确的,我们才能更好地理解并充分利用的价值。 为了让大家更好地了解,亿信华辰小编针对的类型,举例说明。 每种类型的计算都可以进一步细分控制(例如配置属性,调度策略等)和过程(例如依赖项,执行状态,执行日志等)。5.质量一种描述质量的。 通常,质量通过定义一系列质量指标来反映的。6.操作,描述了如何将用于操作的一类。 安全级别敏感度(例如,否敏感,脱敏算法等)11.共享描述了如何共享,例如接口方法,格式和内容。二、业务1.模型建模对业务的描述,可以通过模型更好地理解业务。

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?举例告诉你哪种方式更适合的录入

,一个简单的定义描述。在企业中,无论哪里有,都有相应的。只有存在完整而准确的,我们才能更好地理解并充分利用的价值。 为了让大家更好地了解,TaskCtl小编针对的类型,举例说明。 这三种的具体描述如下:技术 技术描述系统中技术领域相关概念、关系和规则的,主要包括对结构、处理方面的特征描述,覆盖源接口、仓库与集市存储、ETL、OLAP 、封装和前端展现等全部处理环节;业务 业务描述系统中业务领域相关概念、关系和规则的,主要包括业务术语、信息分类、指标定义和业务规则等信息;管理 管理描述系统中管理领域相关概念 血缘分析正提供了这样一种功能,可以让使用者根需要了解不同的处理过程,每个处理过程具体做,需要样的输入,又产生样的输出。

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    治理连载漫画:

    (图片来自IMDB)下面它的一级,每一级下面又列出了二级,总共加起来,可以从100多个方面刻画一部电影? (图片来自百度百科)最大的好处,它使信息的描述和分类可以实现格式化,从而为机器处理创造了可能。那,到底呢? ? 所有中最重要的,也整个银行业和计算机软件的基础。??按其描述对象的不同可以分3大类:技术、业务和管理。 ? 技术在这些系统里面大部分以库定义的形式存在,各类处理的基础。 ?业务 业务主要对IT系统的实体和处理的业务化描述,包括业务规则、业务术语、统计口径、信息分类等。 管理 管理类主要对项目管理、IT运维、IT资源设备等相关信息的描述,这类主要被企业IT部门的管理人员使用,利用此类可以进行工作分配、网络资源等方面的管理。

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    DBMS,库?

    马克-to-win:DBMS (database management system---库管理系统)像mysql,oracle,sql server之类,首先没神秘的,都只某个公司编的一个软件而已 ,比如mysqlMySQL AB公司编的,而sql server微软编的。 对于mysql来说,你拿到软件之后----比如我的mysql5.0,就一个setup.exe文件,双击一下,就可以安装 了,非常的简单。 在你启动软件之后,你可以在这个软件中以行列二维表的形式存入你的,之后还可以用sql语言去和你的表打交道。这一切都要归功于 人家编的软件DBMS,比如mysql等。

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    ?这几乎成为一个我们熟视无睹的问题。有不少朋友脑子里可能会直接冒出一个词“字”——“字就”,我相信会有一些朋友会斩钉截铁地这告诉我。 先看下面这组例子:“000000”这里有6个0,请问它吗?我们再看这样的例子:“11111aa”这里有5个1和2个a,那吗?也许你可能会摇摇头,“这到底啥意思?” ,那这种符号就可以被认为。 我们假设这两个例子都有一些比较特殊的场景,假设第一组里出现的6个0其实时分秒的简写,000000表示00点00分00秒,而如果写作112349则表示11点23分49秒的含义,那呢? 假设第二组出现的5个1和2个a其实一组密码,5个1代表一个被约定的地点,aa代表一种被约定的事件,那这组字字母的意义也有了相应的解读,那呢?

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    Python程序员经常说一句话:“一切皆对象”,意思在Python中,你能见到的所有东西,包括int, float, function等等都对象。 但在日常的开发中,当说到对象的时候,我们可能不会马上就想到类。实际上类也对象,既然类也对象,那就存在一种途径来创建一个类,这就类出场的地方,类就创建类的类。 类做了类会拦截类的创建过程,对类进行修改,然后返回修改后的类。 ,第二个参一个组,用来指定需要继承的类,第三个参一个字典,在这个字典里面可以把一个类需要的属性、方法用一个字典放进去,这样所有这个类生成的类都会具有这些属性。 我们知道Python中的namedtuple可以很方便地用来表述一条,假设我们要用类实现一个namedtuple,为了简单起见,我们只要求这个实现可以接受位置参,一个可能的实现这样的:import

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    其中,Variety表示来源多和格式多,可以来源于搜索引擎、社交网络、通话记录、传感器等等,这些以结构化形式存储,要以非结构化存储;Volume表示量比较大,从TB级别,跃升到PB 展示指的通过提供报表等可视化界面反应目前平台或业务运行的各项指标。大的演进 提到大技术,最基础和核心的仍的分析和计算。 NameNode主要负责系统的命名空间、集群的配置管理以及存储块的复制;DataNode分布式文件系统存储的基本单;Client为分布式文件系统的应用程序。体系结构如下图所示。 但这几年规模的增加远远大于人的想象,而这些产生的,必然会存在冷热的区分。无论冷热,对于一个公司都核心资产,谁都不想丢失。 特别在频繁迭代的场景下,Hadoop需要对每个迭代之间的写回磁盘,这样就引入了大量的磁盘IO,那整个系统性能就比较低下。

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    一、进入本世纪以来,尤其2010年之后,随着互联网特别移动互联网的发展,的增长呈爆炸趋势,已经很难估计全世界的电子设备中存储的到底有多少,描述系统的量的计量单位从MB(1MB 传统的处理方法:随着量的加大,不断更新硬件指标,采用更加强大的CPU、更大容量的磁盘这样的措施,但现实量增大的速度远远超出了单机计算和存储能力提升的速度。 HDFS用块存储带来的第一个明显的好处一个文件的大小可以大于网络中任意一个磁盘的容量,块可以利用磁盘中任意一个磁盘进行存储.第二个简化了系统的设计,将控制单设置为块,可简化存储管理,计算单个磁盘能存储多少块就相对容易 .同时也消除了对的顾虑,如权限信息,可以由其他系统单独管理。 如果设定了Combiner,并且spill文件的量至少3(由min.num.spills.for.combine属性控制),那Combiner将在输出文件被写入磁盘前运行以压缩

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    库?

    库(Database)按照结构来组织、存储和管理的仓库。每个库都有一个或多个不同的 API 用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的。 所谓的关系型库,建立在关系模型基础上的库,借助于集合代学概念和方法来处理库中的表: 表的矩阵。在一个库中的表看起来像一个简单的电子表格。列: 一列(素) 包含了相同类型的, 例如邮政编码的。 行:一行(=组,或记录)一组相关的,例如一条用户订阅的。冗余:存储两倍,冗余降低了性能,但提高了的安全性。主键:主键唯一的。一个表中只能包含一个主键。 与实体完整性关系模型必须满足的完整性约束条件,目的保证的一致性。

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    类metaclass?

    通常,我们定义类来创建对象,但现在我们知道类也对象。那通过来创建类呢?答案就类。 __new__(cls, clsname, bases, uppercase_attr)类实际上做了以下三方面的工作:干涉创建类的过程修改类返回修改之后的类为使用类而不来定义类? 类通常用于处理比较复杂的情况。可以为__new__、__init__和__call__编写钩子,为后续开发者提供便利。为使用类?现在,终极问题来了,为要使用类这种模糊且容易出错的功能? 这因为models.Model使用了类,它会将Python中定义的字段转换成库中的字段。 通过使用类,Django将复杂的接口转换成简单的接口。 >>> class Foo(object): pass>>> id(Foo)142630324Python中所有类型都对象,它们要类的实例要类的实例。

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    编程?

    张大胖没想到的工作居然就高大上的“编程”,更高兴了。“还有,如果把CSV文件看成库的表,代码生成器自动生成的EmployeeParser不就相当于DAO吗? 张大胖明白了,这个类驱动,动态生成的,CSV的header 中有多少字段,这个类就会生成多少个属性。 即使CSV文件发生了变化,也不需要额外运行代码生成器,只需要执行那段Ruby代码就行。?Bill问道:“怎样,编程不错吧?” Bill说:“其实吧,编程语言中,编程能力最强大的还属LISP,在LISP当中,程序和的表现形式一致的,造就了它无以伦比的编程能力,LISP程序可以像操作一样操作代码。 有人甚至说,LISP根本不编程语言,它编程语言,专门为了生成程序而生。”张大胖听得云里雾里,黯然道:“不知道你在说,太抽象了!等我学学LISP以后再回来和你讨论吧。”

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    Python

    引出在使用Python过程中,列表、集合和字典比较常用的结构。 组tuple,看一个组的简单使用:tu = (2, 3)a = tu # a=2b = tu # b=3? 不组???这用起来跟组也没区别啊?要看组和组的区别,最直观的比较,就比较两个结构的方法,通过方法来理解结果。方法比较列表用的比较多了,方法基本上都常规的组操作:对组的增删改查。 组这?我两万个字才占用88个字节? 当然,使用字符串也完全可以满足,将用户的各种信息拼接起来,但使用组显然更加直观,key直接就(身高,体重,性别)。这个虽然和组的不可变没关联,但同样十分实用。实现函返回多个值。

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    挖掘

    何为挖掘?? 挖掘就指从中获取知识。 好吧,这样的定义方式比较抽象,但这也业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大环境下完整的挖掘项目,业界至今仍没有统一的规范。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离,那你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参;然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型;最后根该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参 如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离,那我就能够对这100个求均值,从而得到结果。显然,这一过程直接面向的,或者说我们直接从开发模型的。 这里也能看出A公司的挖掘工程架构主要由三大块组成:底层仓库、中间引擎、高层可视化前端输出。很多小伙伴问我,你一名挖掘工程师呀,可为你前面的博文都仓库和可视化呢? 关于挖掘如果读者还不清楚的话也不要纠结,跟着本系列一起学习一定能有所收获并会最终发现:挖掘一门非常有趣的学问,比单纯的写代码要有意思多了。

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    质量?

    企业最重要的资源之一。它可以用来帮助你的生意顺利进行,实施新的策略,等等。了解质量一直组织的核心。它组织日常业务顺利进行和实施新战略的基石。 平面文件:平面文件(平面文件(flat file)去除了所有特定应用(程序)格式的电子记录,从而使素可以迁移到其他的应用上进行处理。 质量可以根以下维度进行测量: 1、完整性:否有丢失或无法使用的 2、否符合标准格式 3、一致性:提供一致的信息还提供冲突的信息 4、准确性:准确的,还过时的 5、重复 :记录或属性在不应该重复的地方重复的吗 6、完整性:可引用的还缺少约束定义质量的主要特征有两个1、可用性可用性意味着可以提供特定任务所需的相关内容。 2、量定义了分析所需的量。在质量计划开始时估计和评估量对于程序的成功至关重要的。我们需要的太少还太多?观察的次多少?没有太多的缺点?

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    科学

    本文作者在赤兔APP“挖掘”小组内在线分享的记录的第【1】部分。 首先我想问大家一个问题,你们眼中的科学?在此,我给了一个我老师上课时给出的定义:? 科学实际上基于大来回答问题和为决策提供支持的一系列方法:首先发现问题,然后获取,设计分析方法,实现分析,以及交流结。下图中,陈丹奕老师给出了详细的流程图:? 现在美国人谈论最多的就难道川普要领导美国,图中也很清楚的显示了川普的领先优势。纽约时报的分析和成像一直非常优秀的,也我一直非常喜欢的。更多科学的例子见下图:? 个性化的推荐想必大家每天都会看到,不管电影推荐还商品推荐,其背后的理论基础都分析和机器学习。我们生活中的这些便利,都科学的贡献。

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    质量

    质量在特定应用场景下服务商业目的适应性的评估评价。? 质量包括这些方面:准确性完整性时效性(更新状态)关联性一致性可靠性合理表示可以访问在一个公司或者组织内,可接受的质量对于运营或者事务处理或者商业分析商业智能报告的可靠性至关重要。 质量受产生存储管理的影响。质量保证验证可靠性和有效性的过程。要保证质量,需要定期查看和清理,通常这包括更新标准化删除重复记录以创建单个视图。 您在阅读中,有建议或者想法,请评论。想加入人圈子,请加微信luqin360。 ----文章推荐:人工智能系列文章1 人工智能三大应用场景2 人工智能政策3 人工智能研究的中国力量 ----图片赏析:质量管理 ?----

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    挖掘?

    既然决定从事互联网行业,那就得给自己找一个不错的方向,并为之不断学习~挖掘的概念:挖掘可以简单的理解为从大量中提取或挖掘知识或者说知识发现。 准备准备过程可以针对仓库,也可以普通文件。准备分为三个子步骤: ?选取。 目的确认挖掘任务的操作对象。预处理。 一般包括消除噪声,推导计算缺省,消除重复记录、完成类型转换等。变换。目的转换为适合挖掘需要的形式。挖掘挖掘首先要确定挖掘的任务或目的。 挖掘任务大致可以分为两大类: ?分类预测任务分类预测任务从已经分类的中学习模型,并使用学习出来的模型去解决新的未分类的。例如:给出一个顾客的消费情况,判断其重要客户的可能性。 在分类预测任务中,需要用到的包括:训练集:用于训练学习算法和建立分类模型。测试集:用于验证所生成的模型否正确。验证集:为实际应用中的,不具有类标签。

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    (续)

    只要有合适的,我们就可以为无用途构建所需的算法,例如:根购买记录推荐顾客可能愿意购买的产品,预测汽车组装流水线的机器手时候会故障,预测邮件地址否输入有误,估算某笔信用卡存在欺诈情况的可能性等 神经会针对输入结果执行学运算,并产生可输出的结果。输出的结果取决于每类输入的“权重”以及神经的“输入-输出函”配置。输入-输出函各异。 多个神经相互连接组成神经网络,一个神经输出可以成为另一个神经的输入,如下图所示。?神经网络可通过组织整理呈现为多层神经(这也“深度”这个词的由来)。 今天,随着我们大时代,人类平均每天会生成2.2EB(23亿GB),全球总量中有90%过去24个月创建的。4. 目前开源分布式深度学习框架大多采用并行化的方式进行设计。

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    科学

    有一部分个人的见解和看法,未必正确科学在搞懂前,先来了解下科学。因为在个人眼里所谓的大其实科学的一个高阶状态。科学一个概念,没有一个固定的体系。 概率统计,密码学,库,所有对的操作都可以被称为科学而科学其实主要为了解决三个问题data pre-processing; 前处理data interpretation;翻译data 建模分析1)原始的一大批未必全自己所需要的,因此需要进行“前处理”,也就把这些提取,过滤,整理,等等过程,把自己需要的取出来2)翻译,打个比方,假设我们不懂英语只懂汉语,那我们拿到一串英语的时候需要把它翻译成汉语才能理解 ,这现实生活方面的翻译,科学中的翻译其实也这个概念,我们拿到的也许我们不懂的格式和规律,这样我们就需要做一件事:看看“长样”它“表达了”。 3)进行了前处理的过滤,翻译的解析之后依旧一堆,我们需要对他们做最后也最重要的一件事,分析,按照自己的需求对进行分析或者分类或者预测,从这些大量复杂的中提取出有价值的信息。

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    仓库

    仓库?仓库,英文名称为Data Warehouse,可简写为DW或DWH。仓库,为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型支持的战略集合。 仓库的特点1. 仓库的面向主题的与传统库面向应用进行组织的特点相对应,仓库中的面向主题进行组织的。主题呢? 所谓较高层次相对面向应用的组织方式而言的,指按照主题进行组织的方式具有更高的抽象级别。2. 仓库的集成的仓库的从原有的分散的抽取来的。 仓库的随时间不断变化的仓库中的不可更新针对应用来说的,也就说,仓库的用户进行分析处理时不进行更新操作的。 但并不说,在从集成输入仓库开始到最终被删除的整个生存周期中,所有的仓库永远不变的。仓库的随时间的变化而不断变化的,这仓库的第四个特征。

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