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”，将环境描述称为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
10 月 14 日，在最新一期《自然》杂志上，出现了一项类脑计算体系结构的突破性进展。
如果你没有接触过数据库，想当然一下，估计答案多半是肯定的——系统里的一维表就是长这样子
简单的说就是要求对抽象进行编程，不要对实现进行编程，这样就降低了客户与实现模块间的耦合
桥接模式 (Bridge Pattern)：将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。它是一种对象结构型模式，又称为柄体 (Handle and Body) 模式或接口 (Interface) 模式。
所谓类的功能层次结构就是对类进行继承后进行的功能扩展，例如Car(车类)，所有车都有启动和停止方法以及转弯等方法。但是现在我有一个特殊的车需要在Car车类的基础上加一个倒车影像功能，此时只需要继承Car类再自己的类中加一个倒车影像即可，此时就是类的功能层次结构。
Unity3D不仅是一款功能强大且易于上手的游戏引擎，更重要的是，它还可以被免费下载(它还有一个功能更强大的付费版，但其实你可以使用免费版本完成绝大部分工作)。
桥接(Bridge)模式的定义如下：将抽象与实现分离，使它们可以独立变化，简单来说，就是将一个大类或一系列紧密相关的类拆分为抽象和实现两个独立的层次结构，从而能在开发时分别使用。它是用组合关系代替继承关系来实现，从而降低了抽象和实现这两个可变维度的耦合度。 在现实生活中，某些类具有两个或多个维度的变化，如图形既可按形状分，又可按颜色分。类似于 Photoshop 这样的软件，能画不同形状和不同颜色的图形，如果用继承方式，m 种形状和 n 种颜色的图形就有 m×n 种，不但对应的子类很多，而且扩展困难。Bridge 模式基于类的最小设计原则，通过使用封装、聚合及继承等行为让不同的类承担不同的职责。它的主要特点是把抽象(Abstraction)与行为实现(Implementation)分离开来，从而可以保持各部分的独立性以及应对他们的功能扩展。
原文地址：http://kylin.apache.org/docs/howto/howto_optimize_cubes.html
3.1.2 基金中心 是基金预算管理的最小责任单元，并可归属指定的公司代码，同时可指定责任人员。它可带层次结构，并不是只有最末级才能有预算和预算消耗。在账户分配要素当中，基金中心和承诺项目为必用要素，
桥接模式是一种结构型设计模式， 可将一个大类或一系列紧密相关的类拆分为抽象和实现两个独立的层次结构， 从而能在开发时分别使用。
知足知不足，有为有不为 数据透视图可以说是数据透视表的孪生兄弟，它们的设计原理及使用方法基本一致。所以我们在之前学习的关于数据透视表的知识基本都能应用到数据透视图中。 数据透视表与数据透视图，其实是一组数据的不同展现方式。以下关于Power Pivot与数据透视图的3个实用技巧值得我们学习掌握。 一、从数据模型到数据透视图 在Excel中制作图表，通常情况下是基于工作表中现有的数据的，也就是图表基于工作簿中的数据表生成。即使是使用数据透视图，也会同时生成数据透视表，然后再基于数据透视表的数据作图。 这
其他同系列的文章还有： 面向对象编程中的六大原则 设计模式| 创建型模式 设计模式| 结构型模式 设计模式| 行为型模式 (上) 设计模式| 行为型模式 (下) 欢迎阅读，评论！！！
2017年，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（Capsule Networks）」。
一、指导思想 二、数据调研 三、架构设计 四、指标体系搭建 五、模型设计 六、维度设计 七、事实表设计 八、其他规范
事实表 每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据，如现金登记事务所产生的数据，事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据（事实），并且这些数字信息可以汇总，以提供有关单位作为历史的数据，每个事实数据表包含一个由多个部分组成的索引，该索引包含作为外键的相关性纬度表的主键，而维度表包含事实记录的特性。事实数据表不应该包含描述性的信息，也不应该包含除数字度量字段及使事实与纬度表中对应项的相关索引字段之外的任何数据。 包含在事实数据表中的“度量值”有两中：一种是可以累计的度量值，另一种是非累计的度量值。最有用的度量值是可累计的度量值，其累计起来的数字是非常有意义的。用户可以通过累计度量值获得汇总信息，例如。可以汇总具体时间段内一组商店的特定商品的销售情况。非累计的度量值也可以用于事实数据表，单汇总结果一般是没有意义的，例如，在一座大厦的不同位置测量温度时，如果将大厦中所有不同位置的温度累加是没有意义的，但是求平均值是有意义的。 一般来说，一个事实数据表都要和一个或多个纬度表相关联，用户在利用事实数据表创建多维数据集时，可以使用一个或多个维度表。 维度表 维度表可以看作是用户来分析数据的窗口，纬度表中包含事实数据表中事实记录的特性，有些特性提供描述性信息，有些特性指定如何汇总事实数据表数据，以便为分析者提供有用的信息，维度表包含帮助汇总数据的特性的层次结构。例如，包含产品信息的维度表通常包含将产品分为食品、饮料、非消费品等若干类的层次结构，这些产品中的每一类进一步多次细分，直到各产品达到最低级别。 在维度表中，每个表都包含独立于其他维度表的事实特性，例如，客户维度表包含有关客户的数据。维度表中的列字段可以将信息分为不同层次的结构级。 结论
TensorFlow 张量的索引切片方式和 NumPy 模块差不多。与此同时，TensorFlow2.X 也提供了一些比较高级的切片函数，比如：
小勤：Power BI里这个数据透视表怎么设置啊？我放了三个维度到行里，可是怎么只能显示一个维度？
关系模型是Power BI的独特优势，但是，在日常数据分析中，过多的表间关系，会使得数据模型变得非常复杂而且难以分析。
作为数据仓库实施的核心组件，OLAP 为商业智能 (BI) 和决策支持应用程序提供快速、灵活的多维数据分析。 什么是 OLAP？ OLAP（用于在线分析处理）是一种软件，用于对来自数据仓库、数据集市或其他一些统一的集中式数据存储的大量数据进行高速多维分析。 大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。例如，销售数据可能具有与位置（地区、国家、州/省、商店）、时间（年、月、周、日）、产品（服装、男/女/童、品牌、类型）相关的多个维度，和更多。 但在数据仓库中，数据集存储在表中，
数据仓库：数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确，因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。 数据集市：数据仓库只限于单个主题的区域，例如顾客、部门、地点等。数据集市在从数据仓库获取数据时可以依赖于数据仓库，或者当它们从操作系统中获取数据时就不依赖于数据仓库。 事实：事实是数据仓库中的信息单元，也是多维空间中的一个单元，受分析单元的限制。事实存储于一张表中（当使用关系数据库时）或者是多
最近一位朋友在用Power BI做一项与日期相关的分析时，出现了一些看起来很奇怪的情况：
今天给大家介绍一篇KDD 2023会议上，由IBM研究院发表的一篇多元时间序列预测工作，模型整体结构基于patch预处理+MLP，支持时序预测和时间序列表示学习两类任务，同时提出了多阶段校准的方法，在预估结构中考虑时间序列的层次关系和多变量之间的依赖关系。
维度表是维度建模的灵魂所在，在维度表设计中碰到的问题（比如维度变化、维度层次、维度一致性、维度整合和拆分等）都会直接关系到维度建模的好坏，因此良好的维表设计就显得至关重要，今天就让我们就一起来探究下关于维表设计的相关概念和一些技术。
在Kimball维度建模中，通常将度量称为“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。维度和维度属性是维度的两个核心概念，如何构建维度的属性是维度设计中需要关注的。维度具有层次结构，维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等父层次。对于层次结构，是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理，需要进行取舍。
桥接模式是一种结构型模式，可将一个大类或一系列紧密相关的类拆分为抽象和实现两个独立的层次结构，从而能在开发时分别使用。
异常检测是监控实体（如制造系统和互联网服务）各种状态（即指标）的一项关键任务，这些实体的监控数据一般都是多维时间序列。在真实工业场景中，异常检测常常缺少足够的标签，如何对多维时间序列进行无监督的异常检测是一个非常重要的课题。
层次时间序列预测是工业界非常常见的一个应用场景。当要预估的时间序列之间存在层次关系，不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时，就需要利用层次时间序列预测方法解决。设想这样一种场景，我们作为政府负责旅游业的部门，需要预测出澳大利亚每个月的旅游人数，同时还需要预测澳大利亚每个州的旅游人数，以及每个州中每个区的旅游人数。如果澳大利亚包括10个州，每个州包括5个地区，那么总共需要预测1+10+50个时间序列。而这50个时间序列是存在关系的，即澳大利亚总旅游人数=10个州旅游总人数，同时每个州旅游总人数=这个州下5个地区旅游总人数。这就形成了一个类似于下面这样的层次结构：
本篇将主要描述云上账号相关概念，以及云上账号的规划设计，可基于公司组织结构、项目维度、部门等多个不同的维度进行不同账号模式的设计来进行规划设计。合理的账号规划设计，会促使从云上的业务扩展、资源隔离、安全与细粒度的管控能够得到很好的体现，同时云上运维管理将会更加简单与高效。在介绍账号设计模式之前，这里先与大家分享几个与账号相关的产品和概念。
开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf
通过对称性和的变换，可以提炼出覆盖CNNs, GNNs, LSTMs, Transformers, DeepSets, mesh CNN等一切你所需构建的架构吗？
锁的分类，在教材上，网络上好多都是按两个维度来描述的。一种维度是按锁的功能来划分，一种维度是按概念来划分。
LSTM作为序列模型一直是自然语言处理的最佳选择之一，即使transformer出现了也依然无法撼动LSTM在NLP界的江湖地位。
组合模式是一种结构型设计模式，它允许你将对象组合成树状结构，并以递归方式处理这些对象。组合模式使得客户端可以以统一的方式处理单个对象和组合对象。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
在正式介绍桥接模式之前，我先跟大家谈谈两种常见文具的区别，它们是毛笔和蜡笔。假如我们需要大中小3种型号的画笔，能够绘制12种不同的颜色，如果使用蜡笔，需要准备3×12 = 36支，但如果使用毛笔的话，只需要提供3种型号的毛笔，外加12个颜料盒即可，涉及到的对象个数仅为 3 + 12 = 15，远小于36，却能实现与36支蜡笔同样的功能。如果增加一种新型号的画笔，并且也需要具有12种颜色，对应的蜡笔需增加12支，而毛笔只需增加一支。为什么会这样呢？通过分析我们可以得知：在蜡笔中，颜色和型号两个不同的变化维度（即两个不同的变化原因）融合在一起，无论是对颜色进行扩展还是对型号进行扩展都势必会影响另一个维度；但在毛笔中，颜色和型号实现了分离，增加新的颜色或者型号对另一方都没有任何影响。如果使用软件工程中的术语，我们可以认为在蜡笔中颜色和型号之间存在较强的耦合性，而毛笔很好地将二者解耦，使用起来非常灵活，扩展也更为方便。在软件开发中，我们也提供了一种设计模式来处理与画笔类似的具有多变化维度的情况，即本章将要介绍的桥接模式。
神经网络准确但不可解释，决策树是可解释的，但在计算机视觉中是不准确的。对于这种问题，我们在本文有一个解决办法。
Power BI中提供了越来越多的可视化效果，您可以从Gallary获得这些可视化效果，其中一些非常复杂（它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系）。但对于我们大多数“普通人” （大概是我们中的98％）来说，简单意味着更好，更容易，更清晰。因此，专注于简单性！
今天给大家介绍收录在NIPS2019的文章“Multi-relational Poincaré Graph Embeddings”，该文章由爱丁堡大学信息学院和剑桥三星AI中心合作完成。这篇文章提出了一种多关系庞加莱模型（MuRp），该模型将多关系图数据嵌入到双曲空间庞加莱球中，使得模型在低维链路预测的效果上，明显优于欧几里得空间中相关模型和现有的其他模型。
现在我们已经能愉快地看着一页一页罗列出来的菜单进行点菜了。现在又有的小伙伴希望能够加上一份餐后甜点的“子菜单”。怎么办呢？我们不仅仅要支持多个菜单，甚至还要支持菜单中的菜单。
本文中，作者对经典预测编码模型和深度学习架构中的预测编码模型进行了简单回顾，其中重点介绍了用于视频预测和无监督学习的深度预测编码网络 PredNet 以及基于 PredNet 进行改进的一些版本。
维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。
选自arXiv 作者：Xiaodan Liang、Hongfei Zhou、Eric Xing 机器之心编译 参与：乾树、路雪 近日，来自 CMU、Petuum 等机构的研究者提出一种新型语义分割模型动态结构化语义传播网络 DSSPN，通过将语义概念层次明确地结合到网络中来构建语义神经元图。实验证明 DSSPN 优于当前最优的分割模型。 引言 随着卷积神经网络的不断进步，目标识别和分割作为计算机视觉的主要研究方向取得了巨大的成功。然而，目前使用更深、更宽网络层的分割模型 [24,5,40,37,22] 在对
维度表技术常见：增加列，维度子集，角色扮演维度，层次维度，退化维度，杂项维度，维度合并，分段维度等基本维度表技术。
4.1.6 功能模块 在推导步骤过程中调用一个功能函数，将源数据字段值传入功能函数的参数值，再把功能函数执行后的结果数据值传出到目标字段。 在选择步骤类型为功能函数后，会有弹出框要求选使用的函数，如下
简单来说，就是讲一个宏大的史诗(Epic)故事，从而可以让所有人从这个故事中理解作者的本意。Epic Story是一种通过不断拆解项目而便于所有人统一认知的项目描述方法，它通过不断对同一核心的概念的拆解，将需要工作的“条目”逐渐明确。
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