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如何理解 DAX 数据沿袭

数据沿袭,这个词汇,相当生僻,很多小伙伴都问这个什么意思,以及如何去使用他。那本文就来帮大家理解这个事物。 数据沿袭 数据沿袭(data lineage),表示数据的一种本质联系。 神奇的效果出现了: 也就是说,如果某行的计算并非获取原始元素,而进行了计算;而其他元素直接获取原始元素,在这种情况下,是否可以部分保持数据沿袭? 请在留言区写下你的看法和你的理解吧。 在四次转换后所得到的 vItems,即使你理解了上述的数据沿袭的概念,但此时你可以意识到以下两个重要的知识吗? 结论 数据沿袭,表面是一个晦涩的概念,但其实它是数据模型在计算中的自然演化,保持对数据模型的联系。 注意:这里用了 “联系” 二字,而没有用 “关系” 二字。请你理解我们想强调的以及避免的混淆。 另外,在理解数据沿袭的知识后,我们通过上述的【重要启发】构建很多复杂的计算而逻辑清晰,这篇文章就是为了后续的内容做的引子。有了数据沿袭,我们就可以设计出一些通用的模式,在随后的文章中会和大家分享。

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从小白视角理解数据挖掘十算法』

比喻说明 微博 一个人的微博粉丝数不一定等于他的实际影响力,还需要看粉丝的质量如何。 如果是僵尸粉没什么用,但如果是很多大V或者明星关注,影响力很高。 因为可以直接访问你,所以引入阻尼因子的概念; 海洋除了有河流流经,还有雨水,但是下雨是随机的; 提出阻尼系数,还是为了解决某些网站明明存在大量出链(入链),但是影响力却非常的情形。 FP-growth算法,通过构建 FP 树的数据结构,将数据存储在 FP 树中,只需要在构建 FP 树时扫描数据库两次,后续处理就不需要再访问数据库了。 硬间隔:数据是线性分布的情况,直接给出分类。 软间隔:允许一定量的样本分类错误。 核函数:非线性分布的数据映射为线性分布的数据。 到这里,10算法都已经说完了,其实一般来说,常用算法都已经被封装到库中了,只要导入相应的模型即可。 -END-

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    理解的“前端”或“无线”

    其实我今天本来想讲的事情,并不只是“前端”,而是这次团队组织架构调整后的“无线”,为什么要从“前端”到“无线”,也是基于最大化价值输出的考虑,这是后话。 ,在整个“无线”的范围内解决相关的问题。 当我们统一规划一下公司内所有的前端和无线端之后,发现数量竟然和所有服务端(包含架构和数据等)的数量基本相当,这很不正常,当公司开始快速扩张之后,这种比例是非常吓人的,而核心问题就是我们公司无线端所有的开发工作量基本都是 Native承担的,这主要受制于公司业务类型限制,公司基本所有业务都是偏商家服务类型,重交互重操作重数据,在客户端上开发,对H5来说的确难以满足需求,不管是性能还是体验还是开发成熟度上来说。 这时候,ReactNative站出来了,一个真正性能折中但是可以完美解决这两个核心问题的技术方向,而且我们还是有技术积累的,至于我们如何在RN和Weex之间做选型,其实不想多说,Weex的场景并不适合我们的业务类型

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    什么是大数据时代?如何理解数据时代?

    数据通俗解释 “大数据”在字面上被理解为大量的数据,指的是越来越多的数据,而数据是信息,技术和数据资料的集合,加在一起就是越来越多的信息,技术和数据资料。 如何理解数据时代? 从互联网技术体系的角度来看,大数据正在成为整个互联网技术发展的重要动力。一方面,大数据将通过数据价值来充分推动物联网和云计算的发展,另一方面,大数据为人工智能的发展奠定了坚实的基础。 同时,基于大数据,它们还可以完美的协助企业运作,例如企业员工价值评估等管理是大数据的重要应用方向之一。 大数据目前处于被应用的初始阶段。当前的大数据产业链需要进一步完善和发展。 大数据本身打开的价值空间需要进一步探索。它可以从三个方面加深。数据和行业应用的结合可以从场景大数据分析开始;二是大数据与物联网的深度融合。第三是大数据与人工智能技术的深度融合。 行业专家将在大数据可以扮演的角色中起决定性作用,因为大数据本身不是目的,大数据的应用才是最终目的,而大数据最终可以扮演的角色通常由用户去决定。

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    如何可视化和理解MongoDB数据

    为应用程序选择数据库可能是一个真正的挑战。不同的数据库设计服务于不同的目的,在这种情况下,由于他们的僵化模式和对数据类型的约束,关系数据库不能完全满足开发人员的需求。 因此,NoSQL数据库逐渐取代了关系数据库:它们的功能可以满足现代(通常是非结构化)数据的挑战。 MongoDB实时分析 如果你的数据不断增长并且偶尔会改变其结构,那么自然会产生一个问题:如何处理这些数据?这里有NoSQL数据库和MongoDB的功能。 image.png 要开始了解数据,你可以从MongoDB数据库请求数据并将其直接加载到数据透视表中。我已经使用本教程将数据导入Node.js应用程序。 我希望你能尝试这两种工具来实现最复杂的MongoDB数据分析目标。可以自由地尝试使用Compass和FlexmontePivotTable,看看它们的功能是如何相互补充的。

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    如何理解并掌握 Java 数据结构

    -----------------来自小马哥的故事 ---- 第一部分:Java 数据结构 要理解Java数据结构,必须能清楚何为数据结构? 在Java里面可以去广义的去理解为实现了Collection接口的类都叫集合。 树 树形结构,作者觉得它是一种特殊的链形数据结构。最少有一个根节点组成,可以有多个子节点。 哈希表具有较快(常量级)的查询速度,及相对较快的增删速度,所以很适合在海量数据的环境中使用。一般实现哈希表的方法采用“拉链法”,我们可以理解为“链表的数组”。 第二部分:Java基本算法 ---- 理解了Java数据结构,还必须要掌握一些常见的基本算法。 理解算法之前必须要先理解的几个算法的概念: 空间复杂度:一句来理解就是,此算法在规模为n的情况下额外消耗的储存空间。

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    数据库逻辑设计之三范式通俗理解

    可能会存在问题: 数据冗余:有重复值; 更新异常:有重复的冗余信息,修改时需要同时修改多条记录,否则会出现数据不一致的情况 。 四、反范式化 一般说来,数据库只需满足第三范式(3NF)就行了。 没有冗余的数据库设计可以做到。但是,没有冗余的数据库未必是最好的数据库,有时为了提高运行效率,就必须降低范式标准,适当保留冗余数据。 在Rose 2002中,规定列有两种类型:数据列和计算列。“金额”这样的列被称为“计算列”,而“单价”和“数量”这样的列被称为“数据列”。 五、范式化设计和反范式化设计的优缺点 5.1 范式化 优点: 缺点: 5.2 反范式化 优点: 缺点: 参考资料如下: 1、通俗地理解数据库三个范式 2、数据库模型设计,第一范式、第二范式、第三范式简单例子理解 3、数据库三范式最简单的解释

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    2019年数据产业发展如何

    01 2019年中国大数据发展如何 2018年中国大数据产业规模推测达到5405亿元,较2017年4700亿元同比增长15%; 2019年有望达到6216亿元,并且未来几年中国大数据产业将保持在10-15% 报告引用中国信息通信研究院“2015-2019年中国大数据产业市场规模趋势”数据。 02 大数据顶层设计 2018年,全国各地加强贯彻落实《促进大数据发展行动纲要》《大数据产业发展规划(2016-2020)》及相关政策,十多个地方已经设置了省级大数据管理机构,30多个省市制定实施了大数据相关政策文件 03 大数据技术创新 国内骨干企业已经具备了自主开发建设和运维超大规模大数据平台的能力,一批大数据以及智慧城市方面的独角兽企业快速崛起,大数据领域的专利申请数量逐年增加。 05 大数据区域布局 中国已经建设了8个国家大数据综合试验区和5个国家大数据新型工业化示范基地,开展大数据方面的实践探索,区域布局持续优化。

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    如何理解变量?

    如何理解变量? —— 新手编程1001问之C#编程基础 几乎所有的编程语言中都会有变量的概念。 看起来,它并不是一件需要特别的知识铺垫才能正确理解的东西。 那么,我们来看看,编程语言中,是如何定义变量的。 程序语言中,变量的概念是指:程序运行中,用于临时存储数据的对象。 这个概念中有三个要点需要把握: 第一,程序运行中,这是变量存在的场景。 与此相对的是数据库,数据库是持久化保存数据的地方。所以,我们会经常看到“数据持久化”这个概念,它就是指将变量中的临时数据保存到数据库的过程。 第三,存储数据,这是变量的使命。 我们需要理解的是,不要将此处的数据简单理解为数字,数据绝对不能等同于数字。数据可以是任何对象及对象的集合,它是广义的,几乎可以涵盖对一切信息的描述。 2、边声明边赋值 int x = 0; 请注意,不是所有的C#变量都是这样的简单类型的对象,它可以是一个自定义的类,存储几乎任意复杂的数据。这也是我们面向对象编程需要建立的一个重要认知。

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    如何理解DevOps

    引言 DevOps是一种重要的软件开发模式; 我所在的团队正在进行DevOps转型; DevOps极大地提升了开发效率; 本文介绍了我对DevOps的理解; 什么是DevOps DevOps是一种软件开发人员 对生产和测试环境的修改只能由程序,而不是人完成; 环境管理 环境必须遵循:快速部署和响应(使用docker或者其他虚拟化技术能够更容易做到这一点),可恢复,可支持,可审计; 环境配置项目: 操作系统和配置; 中间件和软件栈及配置:数据库 团队之间的协调分工; 自动化的环境部署; 测试环境应当和生产环境尽量一致; 环境的配置文件也应当进行版本控制; 监控 监控的内容: 硬件,物理设备,路由器,代理; 操作系统; 中间件; 应用程序; 日志; 如何监控

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    如何理解axis?

    不知道大家最开始接触到axis的时候是怎么样的,反正我是挺难理解的..我们可以发现TensorFlow的很多API都有axis这个参数,如果我们对axis不了解,压根不知道API是怎么搞的。 一句话总结axis:axis可以方便我们将数据进行不同维度的处理。 一、理解axis 如果你像我一样,发现API中有axis这个参数,但不知道是什么意思。可能就会搜搜axis到底代表的什么意思。 所以,可以用我下面的方式进行理解: axis=0将最开外头的括号去除,看成一个整体,在这个整体上进行运算 axis=1将第二个括号去除,看成一个整体,在这个整体上进行运算 …依次类推 话不多说,下面以例子说明 axis=1理解 二维数组 concat 所以最终的结果是: [ [1, 2, 3, 7, 8, 9] [4, 5, 6, 10, 11, 12] ] 1.2三维数组之concat axis=0理解 三维数组 concat 所以最终的结果是: [ [ [1 2] [2 3] ] [ [4 4]

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    如何理解volatile

    原子性 对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作,即这些操作是不可被中断的,要么执行,要么不执行。

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    如何理解CGAffineTransform

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    如何理解线程

    以上这些看似简单的操作过程,可以让我们更好地理解以下几个概念:程序、进程、线程。 程序可以理解为个人的思维整合所设计和编写的一种有特殊意义的文本作品,其包含一些有特殊含义的词汇、符号、数据及短语缩写,俗称代码。 理解好程序和进程的关系,就可以对线程加以描述和解释。线程是比进程更细小的一级划分,线程可以利用进程所拥有的资源,并且能独立完成一项任务,如计算、输出显示信息等。 程序、进程、线程的关系 知识拓展: 近年来,随着大数据的兴起,对于大数据的处理要求比传统的普通数据处理要求有了更高的标准,Java 在大数据的处理方面也在不断地优化,特别是在开源社区中,许多开发贡献者提供了许多大数据处理相关的组件和中间件 纤程是比线程更小的一级划分,它所占用的系统资源更少,可以理解为更轻量级的一种特殊线程。一般地,从占用系统资源的大小方面来说,可以这样排序:进程 > 线程 > 纤程。

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    如何理解 Scalability?

    (摘自Scalability) 即,通过向系统添加资源的方式应对不断增加的工作量 那么,如何添加资源呢? 而且,横向扩展相当于引入了冗余(Replication),比单机更可靠 但机器由一台变成多台之后,面临的最大问题是资源分配,如何充分利用这些机器?即,如何均衡负载? )等方式优化查询 到这里,数据库层所能做的扩展优化似乎已经达到极限了,那么,还有其它办法能够减轻数据库的压力吗? 而缓存对象是指缓存根据原始数据组装出的数据模型(比如一个 Java 类实例),优势在于获知数据变化之后,能够丢弃与之具有逻辑关联的数据对象,从而解决缓存过期的难题 至此,我们已经自下而上地讨论了包括硬件资源 、数据库、缓存在内的可扩展性问题,那么,Web 服务自身应该如何扩展?

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    如何理解EDI?

    如何理解EDI? 虽然软件即服务、平台即服务的EDI供应商和托管EDI服务越来越普遍,但购买EDI软件的需求仍然存在。EDI软件解决方案对于与B2B交易伙伴进行EDI交易至关重要。 我们将进一步解释什么是EDI软件,应随附哪些标准功能,如何从中受益,以及部署EDI软件的原因和时机。最后,我们将向您简要介绍基于云计算的EDI,这种方式已经越来越受欢迎。 EDI转换 不同的系统和应用程序通过使用不同的数据格式和标准进行操作。为了便于沟通,在数据传输过程中转换数据格式非常重要,这样终端就能以它能理解的方式接收信息。 使用EDI软件的好处 EDI软件或解决方案最重要的好处是,它将使交易伙伴之间的数据共享完全自动化,减少手动输入数据的操作,从而提高数据的准确性。 如何选择合适的EDI服务? 就像我们之前的一些文章一样,我们需要再次强调,选择EDI软件取决于您的具体需求。

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    如何理解Inductive Bias

    在训练机器学习任务时候,会有一些假设,比如:KNN中假设特征空间中相邻的样本倾向于属于同一类;SVM中假设好的分类器应该最大化类别边界距离;等等。但是真实世界是...

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    在中国我们如何收集数据?全球数据收集教程

    来源:36数据(ID:dashuju36) 以前都是有小伙伴说想找点数据,自己来试试手,想分析出一些好的东西来。现在我们分享这篇文章给大家,也希望大家可以实现一个小的梦想,数据在这里,分析等你来。 01 如何寻找中国的数据 我们可以通过几个渠道获得中国的数据。 查找《中国统计年鉴》等是一个选择,特别是在几年前,几乎是唯一的选择。 02 如何寻找美国的数据 由位于华盛顿的美国政府印刷办公室出版、经济顾问委员会撰写的《总统经济报告》(Economic Report of President),提供了有关美国当前经济形势的描述和主要宏观经济变量数据 03 如何寻找国外经济体的数据 对富裕国家来说,最有用的资料来源于经济合作与发展组织(Organization of Economic Cooperation and Development,简称OECD 至于若干国家长期的统计数据,两个不可多得的数据来源是,Heston-Summers数据库和Madison数据库。

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