二、选型考虑 复合指标的高级模式功能点分解：拖拽指标、新增运算符，设置指标的过滤条件，设置条件的过滤，去更新数据；节点新增后，重新计算位置，更新渲染。...，其区别是： 普通模式仅可单公式，例如(A+B)*0.3； 而高级模式则可以配置多公式，例如当A >=0时，(A+B)*0.3；当A < 0时，(A+C-B)*0.4； 而本文主要叙述的是高级模式的相关内容...，对条件名、公式名进行编辑；如图3-5所示，点击维度设置，可以对当前所有加入到画布中的指标的公共维度进行设置，与此同时选中某一个指标，可以对当前选中指标进行维值过滤设置。...4、查看 查看是指从指标列表里的某个复合指标右侧的“编辑”操作进入编辑页面，可以看到上次保存的配置好的公式信息，选中不同指标、点击不同条件的设置，会回显出上一次你保存的结果过滤信息。...但首先要遍历数据结构处理为带着层级信息的数据，然后通过遍历数据结构，并同时将层级关系和指标信息加入到节点信息里，以确保在操作新增、编辑等操作时可以准确获取到层级信息，能够准备新增、插入、编辑节点信息。
，或者在这个基础上，通过 @AliasFor 或者同名策略让子注解的值覆盖元注解的值。...AnnotatedElement 上寻找直接声明的注解； find：指从 AnnotatedElement 的层级结构（类或方法）上寻找存在的注解； 大部分情况下，get 开头的方法与 AnnotatedElement...是 Class 时：层级结构指类本身，以及类和它的父类，父接口，以及父类的父类，父类的父接口……整个继承树中的所有 Class 文件； 当 AnnotatedElement 是 Method 是：层级结构指方法本身...默认提供三个可选的静态实例： PLAIN：类是否属于 java.lang、org.springframework.lang 包； JAVA：类是否属于 java、javax包； ALL：任何类； 此处过滤器选择了...，直译叫做合并注解选择器，它用于在 MergedAnnotationFinder 找到了多个符合条件的结果时，从这些结果中挑选出最优的作为 MergedAnnotationFinder 的最终返回值。
二、层级选择器 层级选择器一共有4中，逐一说明： ? ①层级选择器：ancestor descendant 格式为：$("body div")，选择器之间用空格隔开。...四、基本过滤选择器 一共太多种了，说几种常见的： ? HTML中有很多个div标签，其每个标签对应一个索引，从0索引位开始。 ①过滤选择器：:first 格式：$("div:first")。...也就是指0索引位的div标签。 ②过滤选择器：:last 格式：$("div:last")。也就是指最后一个索引位的div标签。...④过滤选择器：:even 格式：$("div:even")。也就是指偶数索引位的div标签。 ⑤过滤选择器：:odd 格式：$("div:odd")。也就是指奇数索引位的div标签。...⑥过滤选择器：:gt(索引位) 格式：$("div:gt(2)")。也就是指索引位大于2的div标签。 ⑦过滤选择器：:lt(索引位) 格式：$("div:lt(2)")。
这里的标的物相关信息可以是对标的物文字描述的metadata信息、标签、用户评论、人工标注的信息等。用户相关信息是指人口统计学信息(如年龄、性别、偏好、地域、收入等等)。...最简单的方案是只考虑叶子节点的标签(也是最低层级的标签)，基于叶子节点标签构建向量表示。更复杂的方法，可以基于层级结构构建标签表示及计算标的物相似度。 ?...我们通过对所有文档进行LDA训练，就可以构建每篇文档的主题分布，从而构建一个基于主题的向量(每个主题就是向量的一个分量，而值就是该主题的概率值)，这样我们就可以利用该向量来计算两篇文档的相似度了。...（1）采用跟基于物品的协同过滤类似的方式推荐 该方法采用基于用户行为记录的显式特征表示用户特征，通过将用户操作过的标的物最相似的标的物推荐给用户，算法原理跟基于物品的协同过滤类似，计算公式甚至是一样的，...但是这里计算标的物相似度是基于标的物的自身信息来计算的，而基于物品的协同过滤是基于用户对标的物的行为矩阵来计算的。
Avg和Max分别表示通道上的取平均值和取最大值，即输出为单通道特征图，每个位置上的特征等于原始输入中对应位置在所有通道上的平均值或最大值。...对这两类注意力机制的使用，Zhao等［47］提供了一种非常经典的思路，根据特征图自有的特质，在浅层特征图上使用空间注意力以过滤背景信息并高亮目标细节，而在高级特征图上**使用通道注意力以选择合适的尺度和感受野...边缘和骨架信息 RGB图像显著性检测模型基本上都是基于像素级标注的二值化标签进行损失优化指导的，因此大多数模型的特征图能够普遍反映出目标的大致位置，但是这对于复杂结构目标的检测定位和细节恢复就显得力不从心...基于骨架信息 骨架信息同样有助于提升网络对显著性目标的检测性能。...，进而用于填补缺陷和抑制噪声，最终设计的模型能够达到完整分割显著目标的效果；类似地，Liu等［57］也将骨架、边缘和显著性三者融合在同一个网络中，不同于DCN，它实现了一个多任务网络框架，其设计的选择性融合模块允许每个任务根据其自身的特征从共享的主干网络不同层级中动态选择有用的相关特征
前言 股票市场异常是指那些与传统金融理论不符合的现象，这些现象可能导致投资组合表现出色或者糟糕。机器学习技术可以帮助我们更好地理解这些异常，并提高投资组合的表现。...主要测试了113个基本面因子、75个量价因子、18个分析师因子及19个估值因子和15个其他因子。所有因子的数据都基于截面排序标准化到(0,1)的区间。因子评价主要使用多空组合收益及其显著性。...在所有的240个因子中，有167个因子（约占总体70%）的多空收益显著（t值大于1.96）。t值大于3.00的因子有132个。...下表A是使用收益率作为训练目标的模型表现，下表B是使用收益排序作为训练目标的模型表现。...） 3、因子选择可以分为：使用Lasso、Elastic Net选取因子，使用固定t值过滤 下表给出了所有可能性组合的测试结果，所有模型表现均优于Baseline因子，其中表现最好的是Small FNN
，最小值，各个层级的薪酬带宽，各个层级的中位值。...所以我们今天来分享下，如何基于薪酬的数据分析表来自动的生成薪酬的数据汇总表，自动的进行薪酬关键指标的计算。...首先我们来看下薪酬的数据汇总表示什么样的（看下图），在这个表里我们需要计算各个层级的最大值，最小值和中位值，那如何的来生成这些指标数据呢？...我们选择了用数据透视表的方式来进行，在数据透视表中的“行” 选择姓名，“值”选择实际薪酬 ，具体如下 在这个表中我们需要注意的是，应发工资我们选择了月度薪酬的平均值，年度薪酬这一列=应发工资 *...，然后在数据的筛选上，选择经理，主管等层级，就会出现每个层级的薪酬数据，再用函数来计算出各个指标。
具体来说，早期融合是在输入端融合，一般指将RGB图像和深度图像直接组合为四通道作为输入；中期/多尺度融合融是在编解码过程中融合不同模态、不同尺度的特征；晚期融合是在输出端融合，一般指多个输出显著图的融合...例如：Chen等人[61]提出了一个注意力感知的跨模态、跨层级融合模块，它能够从每个层级和每个模态中自动地选择出最具判别力的特征用于后续解码过程；Chen等人[62]提出了一个多路径、多模态融合网络，自适应地融合了全局和局部信息...，因此提出了一个基于空间注意力和通道注意力的双向传输和选择模块，可以较早获得更为鲁棒的编码特征；Wen等人[67]认为，大多数方法忽略了两种模态之间的内在差异，继而提出了一个动态选择网络，它不仅可以自动选择和融合跨模态特征...该网络由一个深度净化单元和一个三流的特征学习模块组成，分别进行低质深度图过滤和多模态特征学习。...Zhang等人[98]认为，深度图像中目标的边界容易出现随机噪声及区域缺失。因此，将深度图划分为多个二值掩码，通过一个初始的显著图为每个掩码分配重要性权重，以信息过滤的方式降低低质量深度图的影响。
图6：多指标柱形图 单一指标柱形图 单一指标柱形图，必须按照数值大小降序排列，从而提升条形图的阅读体验。当对比对象类别>5时，将多指标柱形图更改为单指标的条形图，能有效提高数据对比清晰度。 ?...图8：瀑布图 背离式条形图 背离式条形图比单一指标条形图的优势在于：多增加了一个对比维度以及双尾关注（正数第一、倒数第一）。当数据指标有正负对比、前后对比、左右对比概念时候，可以选择背离式柱形图。...图12：气泡图 基于散点图的分类矩阵 在基础散点图上添加一个维度：用颜色来区分。 例如图13中的科室是我们要观察的维度，如果公司要重点运营某些科室，可能会选择右上角区域内的科室。 ?...例如图16中可以看出，最优秀的为客服A，客服B的主要问题在于质检得分低，客服C的比较平庸，客服D的评估、比例的值很好，但是绝对值不高，他可能为一个很值得培养的新员工。 ?...以区块表示部分与层级,不同区块用颜色区分，用矩形面积表示大小关系。 图21为某家公司用户访问APP中广告位访问的用户访问量的对比，从中我们可以发现，做了UTD活动的访问量是最大的。 ?
、本地缓存、视频帧过滤、任务卸载、网络协议、隐私保护、查询优 化、推理加速和边缘缓存技术....除了完 成单次视频分析的平均延迟, 部分系统还关注多任务同时分析时的延迟波动性, 以及延迟的 99 百分 位等长尾值....边缘实时 视频分析是典型的分布式异构计算场景, 涉及设备 – 边缘、边缘 – 云端、设备 – 边缘 – 云端等架构中 的不同层级的负载分配和通信协作, 以及同一层级的多设备协同....• 协作层次: 应用于云边端不同层级和同层级中不同设备间相互协作的技术....以典型的基于设备 – 边缘 – 云端三级架构的大规模视频监控场景为例, 系统需要先通过跨层协作技术, 根据网络状况、任务难度在不同层级进行任务卸载.
另外，有时有多层级维度的需求，也只能使用矩阵自定义，以下视频有项目和子项目两个层级： 由于表格矩阵的值、条件格式图标、总计行列都可以使用SVG，这使得他们可以进行丰富的组合。...当需要强调一个指标或者多指标的时候，使用新卡片图自定义图表。下图展示了业绩这一指标（图片来自：Power BI卡片图添加趋势图），添加了趋势图。...这种卡片直接使用表格或者矩阵也可以构建，但是会相对复杂，因为卡片图直接提供了指标的展示，只需要添加折线图像，而表格矩阵指标也需要使用SVG书写，增加了复杂度。 什么时候卡片图建议使用表格矩阵呢？...例如，下方这个四象限方块图，你的报表布局要求这个图更大，就需要放在新卡片图： 读者可以按照上述表格矩阵、新卡片图各自的特点与优势，选择对应的视觉对象展示SVG自定义图表。
您监控的值的类型和跟踪的信息可能会随着基础设施的发展而改变。由于系统通常是分层运行的，在更原始的基础设施之上会构建更复杂的层，因此在计划监控策略时，按层级式考虑指标会大有裨益。...01 基于主机的指标 在指标层次结构的最底层是基于主机的指标。只要能帮助评估单个计算机的运行状况或性能，任何指标都可能被纳入其中，暂且无需考虑当前的应用程序堆栈和服务。...在许多方面，这种类型的指标只是应用程序和服务器指标的更高级别的推断，但在这种情况下我们所谈的资源是同类服务器，而不是指计算机级组件。...请记住，最高层级中最有价值的指标可能是较低层级中提供的资源。 影响选择监控指标的因素 理想情况中，最好能从一开始就监控和系统相关的所有事情。但是，有很多原因导致这种状态几乎不可能实现。...应用程序的复杂性和用途：应用程序或系统的复杂性可能会对您选择跟踪的内容产生很大的影响。对于某些软件来说可能至关重要的项目在其他软件中可能根本不重要。
对基于地理位置的服务，位置是非常重要的特征，位置也可能跟用户的行为有关(如东北地区的喜欢看二人转)，地理位置可以用行政区划的层级关系表示，也可以用相对距离来表示。...3.3 特征选择 特征选择是指从所有构建的特征中选择出一个子集，用于模型训练与学习的过程。特征选择不光要评估特征本身，更需要评估特征与模型的匹配度，评估特征对最终的预测目标的精准度的贡献。...2.2 基于协同过滤的关联推荐 传统的item-based协同过滤，通过获取用户操作行为，构建用户行为矩阵，该矩阵的每一列就是某个item的特征向量表示，基于该向量就可以根据cosine余弦计算相似度。...基于矩阵分解的协同过滤，也是通过用户行为矩阵进行矩阵分解，获得标的物特征矩阵，该矩阵的每一列就是标的物的特征表示。...3.2 基于协同过滤的个性化推荐 常规的user-based、item-based、矩阵分解协同过滤，只需要用户行为数据，经过简单的算法就可以获得给用户的推荐，读者参见《协同过滤推荐算法》和《矩阵分解推荐算法
切块：选择维中特定区间的数据或者某批特定值进行分析 旋转：维的位置互换，就像是二维表的行列转换 ?...OLAP操作 维度和度量 维度是指审视数据的角度，它通常是数据记录的一个属性，例如时间、地点等。 度量是基于数据所计算出来的考量值；它通常是一个数值，如总销售额、不同的用户数等。...导入Hive表 之后Kylin会触发一个MR或者Spark任务，计算此表基于每个列的基数，这里Kylin对基数的计算方法采用的是HyperLogLog近似算法，与精确值有误差，但是作为参考值已经足够了。...除此之外，可以指定过滤条件。Kylin在向Hive请求数据的时候，会带上此过滤条件。 3.设计Cube 1）首先选择要使用的数据模型，并为此Cube输入一个唯一的名称，添加一些描述信息。...需要为每一个维度起个名字，然后选择表和列，如果是衍生维度，则必须是来自某个维度表，一次可以选择多个列，这些列值都可以从该维度表的主键衍生出来。 ?
分析师可以基于自动归因的判断进行深入分析，避免每次指标变化都要进行全部维度探查的工作。...一般需要切换聚合函数的场景较少，且目前DataTalk引用变量时，只能或选择全部加上引号，或选择全部不加引号，这使得调整聚合函数的技巧使用场景较少，这里仅作为科普，不建议使用。...03 聚合指标（index） 聚合指标的切换也存在较大的应用价值，同时若有同一指标不同聚合方式的展现需求，也建议用此种技巧进行实现。...潜在的使用场景：不同统计周期的切换 05 过滤条件（20210101， sth） 过滤条件是最直观，最容易理解的应用场景： 06 排序字段（index_sum） 表格组件已自带排序功能，总体应用场景有限...可累加指标的基础归因方案为abs(本月值-上月值) desc，在此基础上也可以对自然增长的影响进一步修正。
关联规则的度量指标主要有支持度(support)和置信度(confidence)两个，支持度是指所有的购物篮中包含 的购物篮的比例(即 同时出现在一次交易中的概率)，而置信度是指包含 的购物篮中同时也包含...2.采用加权平均来估计 用户 对标的物 的估计 可以取 中的任一值，基于上面的公式1，取每一个值都有一个概率估计 ，那么最自然的方式是可以用这个概率作为权重，利用加权平均来估计 ，具体的估计公式如下：...2.基于单个种子视频生成候选视频集 基于相似度计算公式 ，我们可以选择出种子视频 的最相似的topN候选集 ，一般我们会确定一个最小的阈值，需要相似度大于该阈值才会选出来，这也是为了避免选择很多只有很少播放量的视频...基于上述从种子视频选择候选视频的规则可以看成将所有视频集合形成了一个有向图，对于任何一个视频对 ，如果 (候选视频 在种子视频 的相似视频列表集中)，那么存在一条从 到 的边，边的权重为 。...那么我们最终生成的推荐候选集就是 一般N很小(拓展很少的几步)时就可以获得非常多具备多样性的推荐结果，即使对种子集很小的用户也是如此。
之前25学堂有跟大家说到移动APP客户端的UI设计原则及UI界面适配步骤，还有APP触控操作设计原则之触控目标的尺寸大小。...2、是为移动触摸而设计 点击操作是PC时代交互的基础，在触摸屏设备上基于手指的手势操作已经代替了鼠标的点击操作。 （1）以信息架构为基础，简历手势交互规范。 ...（2）简化输入选项，变填空为选择。 （3）使用手机已有的传感器输入。...4.jpg 5、多通道设计 多通道设计是指系统的输入和输入都可以由视觉、听觉、触觉等来协作完成，协同的多通道界面和交互也会让用户更有真实感和沉浸感。...如果产品层级确实过深，考虑用一下几种方法扁平化你的层级结构：使用选项卡（tabs）结合分类和内容的展示；允许穿越层级操作，比如允许用户在第一层级对第二层级的内容进行直接操作。
由于基于一个目标的画像，其标签是在动态扩展的，所以其标签体系也没有统一的模板，在大分类上，与自身的业务特征有很大的关联，在整体思路上可以从横纵两个维度展开思考：横向是产品内数据和产品外数据，纵向是线上数据和线下数据...（2）标签级别（标签的体系结构） 分级有两个层面的含义，其一是：指标到最低层级的涵盖的层级；其二是指：指标的运算层级。其一非常好理解，这里重点说运算层级。...如图所示，可以总结为5种来源： 1、固有属性：是指这些指标的赋值体现的是用户生而有之或者事实存在的，不以外界条件或者自身认知的改变而改变的属性。比如：性别、年龄、是否生育等。...而基于内存的计算框架的出现，就并不选用Hadoop的MapReduce了。...RHadoop的应用主要在于对于标签数据的打分，比如利用协同过滤算法等各种推荐算法对数据进行各方面评分。
由于基于一个目标的画像，其标签是在动态扩展的，所以其标签体系也没有统一的模板，在大分类上，与自身的业务特征有很大的关联，在整体思路上可以从横纵两个维度展开思考：横向是产品内数据和产品外数据，纵向是线上数据和线下数据...（2）标签级别（标签的体系结构） 分级有两个层面的含义，其一是：指标到最低层级的涵盖的层级；其二是指：指标的运算层级。其一非常好理解，这里重点说运算层级。...标签从运算层级角度可以分为三层：事实标签、模型标签、预测标签。 事实标签：是通过对于原始数据库的数据进行统计分析而来的，比如用户投诉次数，是基于用户一段时间内实际投诉的行为做的统计。...如图所示，可以总结为5种来源： 1、固有属性：是指这些指标的赋值体现的是用户生而有之或者事实存在的，不以外界条件或者自身认知的改变而改变的属性。比如：性别、年龄、是否生育等。...RHadoop的应用主要在于对于标签数据的打分，比如利用协同过滤算法等各种推荐算法对数据进行各方面评分。
定性标签指不能直接量化而需通过其他途径实现量化的标签，其标签的值是用文字来描述的，例如“用户爱好的运动”为“跑步、游泳”，“用户的在职状态”为“未婚”等。...定量标签指可以准确数量定义、精确衡量并能设定量化指标的标签，其标签的值是常用数值或数值范围来描述的。...由于基于一个目标的画像，其标签是在动态扩展的，所以其标签体系也没有统一的模板，在大分类上，与自身的业务特征有很大的关联，在整体思路上可以从横纵两个维度展开思考：横向是产品内数据和产品外数据，纵向是线上数据和线下数据...（2）标签级别（标签的体系结构） 分级有两个层面的含义，其一是：指标到最低层级的涵盖的层级；其二是指：指标的运算层级。其一非常好理解，这里重点说运算层级。...如图所示，可以总结为5种来源： 1、固有属性：是指这些指标的赋值体现的是用户生而有之或者事实存在的，不以外界条件或者自身认知的改变而改变的属性。比如：性别、年龄、是否生育等。
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