前者表示： 将 KPI 的计算放置在 PY 的环境中，再放置在 MTD 的环境中，因此，相当于去年同期的 MTD 的 KPI。...后者表示： 将 KPI 的计算放置在 MTD 的环境中，再放置在 PY 的环境中，因此，相当于 MTD 的去年同期的 KPI。 那么这两者是否有区别呢？ 这两者的确是有区别的。...该计算，先计算 MTD 的区间，再移动到去年同期的位置。由于 MTD 带有月末，所以在移动到去年同期时，也就可以有效的处理月末，即使是不同的日期。...该计算，先计算去年同期，再扩展到 MTD 的范围。由于某日的去年同期仍是某日，而在那年的 MTD 也是参照该日进行。这样就对闰月的处理有问题。...则其正确的去年同期的 XTD 或 XTD 的去年同期的计算公式为： KPI.XTD.PY 或 KPI.PY.XTD = CALCULATE( [KPI] , DATEADD( DATESXTD
同样是 MTD 的去年同期，会出现上下两种情况。请仔细观察后发现，我们需要的是上面这种。原因如下： 2019年（当前年）的未来月份还没到来，不应该进行计算对比。...2019年10月（当前月份）还没过完，应该按过完的日期区间同比去年同期而不是全年的整月。 MTD 的标准计算 这里给出标准计算： -- 定义 KPI ，值得注意的是，这里考虑的单位。...MTD 的默认去年同期 继续基于已经定义好的 MTD 来计算去年同期，也很简单，如下： -- 我们有一些对 DAX 编写的良好简称约定，例如：PY 指的是 Previous Year 即去年同期 KPI.Sales.MTD.PY...正确计算 MTD 的去年同期 从业务的角度来计算 MTD 的去年同期，就应该满足开篇的条件： 2019年（当前年）的未来月份还没到来，不应该进行计算对比。...2019年10月（当前月份）还没过完，应该按过完的日期区间同比去年同期而不是全年的整月。
去年国内云计算市场达数百亿：产业链竞争转向完善生态系统 随着“宽带中国”战略的落地，云计算与大数据技术作为信息化转型升级的新引擎，逐渐进入技术爆发期。...去年中国云计算产业规模已达到1000亿元。于运营商而言，千亿级市场并非通行无阻的蓝海。创新领域，有互联网企业横亘；技术领域，有IT企业环伺。运营商唯有“取彼所长”，加快转型步伐，方能抓牢机遇谋发展。...中移动副总经理李慧镝此前称，在云计算技术设施方面，中移动未来将有数百亿资金的投入。在哈尔滨、呼和浩特、贵州等地建设大规模数据中心的同时，还将推进云计算商务应用。...王峰表示，2013年，国内云计算市场约为134亿元，以26%的复合增长率来算，2017年云计算市场将达到372亿元。时势使然，云计算市场成抢食者争夺的高地。...无论是调动上下游的力量，形成新的产业联盟，弥补在IT领域经验的不足，还是利用自身资源优势和政策优势，通过多种方式进入云计算业务领域，如何利用他人手中的长勺吃饭，或许才是真正的第一步。
文 | 邹日佳 来自知乎 1、这批去年的数据是按月份的，本身肯定会有波动，但相对稳定。 2、预测未来三年的数据是需要具体到月份。恩 3、请问有什么统计方法可以做到么？...做一个模型大致思路是这样的： 1、分析数据特征 2、由数据特征来寻找较为符合的数据模型 3、以合适的方法估计出模型的参数值 4、检验估计出来的模型的优劣以及对未来值进行估计。...期间的每一步都要经过严格的思考，不要随意跳步。 你的样本量真的是太小了。不同意只是给出一个模型有什么意义，你的目的是要最好的估计出来以后的数据，模型并不重要，重要的是估计值准不准确。...部分同意@赵昕的答案，但仅推测一个月一样是不合适的。 问题是出在第2步。 本身的数据太少，特征没有什么代表性。我们在做模型的时候，往往都对数据量的多少有欠考虑。...其实数据量的需求是根据你所要估计模型的参数个数来确定的。对于均值，哪个不是用样本期望来估计的，但为什么可以这样，为什么不是拿中位数，这样的估计效果如何，偏差大不大，又考虑过么。
我们在做部门的离职率的数据分析的时候，我们希望能对比每个部门每个月的离职率，同时也希望可以对比去年同期的离职数据，同时我们还希望去年的数据对比可以进行选择，可以根据需要来呈现数据。...二：窗体控件的选择 我们在窗体控件上选择了下拉框和复选框，下拉框主要是可以选择每个月份，复选框是可以选择要不要出现和去年的数据的对比，当然我们可以用其他的空间替代下拉框，这个没有特别标准的选择，只是我个人觉得下拉框可能会特别的合适...四：设计折线图 有了2019年的月度数据抽取后，我们需要对抽取的数据做数据图表，这个很简单，只要选择你抽取的数据，插入折线图就可以了，接下来比较难的是我们怎么呈现和去年的数据对比。...我们的思路是 当我选择TURE的时候出现去年的数据，没有选中的时候不出现，所以我需要在做一行去年的数据，用INDEX函数来提取2018年的数据，方法和2019年一样，因为他们的位置是一样的，所以我在用INDEX...最后总结，我们不管做任何的数据分析和数据图表，我们最核心最关键的还是逻辑思维和数据分析思维，因为软件的技能是可以学的，但是思维是养成的，所有平时的对数据的思考，对案例的分析就能帮我们养成这种思维。
引言 深度学习模型的训练本质上是一个优化问题，而常采用的优化算法是梯度下降法（SGD）。对于SGD算法，最重要的就是如何计算梯度。...如果你学过微积分，我相信你一定知道如何计算梯度，或者说计算导数。对于深度网络来说，其可以看成多层非线性函数的堆积，即： ?...如果大家细致观察的话，可以看到要求出最终的导数，你需要计算出中间结果：p与q。计算中间结果的过程一般是前向（forward）过程，然后再反向（backward）计算出最终的导数。...活学活用： 实现一个简单的神经网络 上面我们讲了链式法则，也讲了BP的思想，并且也讲了如何对矩阵运算求梯度。...，就是如何计算梯度。
很多企业并不确定在云中运行工作负载将会支付多少费用，因此需要了解其定义的参数才能启动和运行，并避免代价高昂的意外中断。 购买一定数量的基于云计算的计算和存储容量将需要多少成本并不难估计。...以下将回顾一些最佳实践，以确定组织的云计算总体拥有成本(TCO)，同时制定预算，以及在启动和运行工作之后如何避免意外中断。...在此，假设组织正在考虑迁移到云计算提供商的基础设施，而不是针对PaaS或无服务器配置重构应用程序。 接下来，计算该规范化值的平均资源单元大小，以及用于计算平均值的基础。...获取成本构成 要捕获构成现有内部部署支出的详细信息并映射将如何转换为云计算，需要从通常属于资本支出的硬件开始。内部部署软件也通常算作资本支出，尽管它可以像数据库那样作为运营支出。...采用云计算不一定节省成本，因此成本不应该是唯一的决定性因素。但是，如果组织知道云计算的总体拥有成本，则可以更好地采用云计算做出明智的决定。
：500M； -XX:MaxPermSize：64M； -XX:+UseConcMarkSweepGC； -XX:SurvivorRatio=3； 求Eden区域的大小？...分析 这是网易2016年在线笔试题中的一道选择题。...3：1：1 题目中所问的Eden区的大小是指年轻代的大小，直接根据-Xmn：500M和-XX:SurvivorRatio=3可以直接计算得出 解 500M(3/(3+1+1)) =500M（3/5） =...500M*0.6 =300M 所以Eden区域的大小为300M。...5，Eden与Survivor的比例 -XX:SurvivorRatio（Eden区与两个Survivor区的比值，Eden区多） END
作者 | godweiyang 出品 | 公众号：算法码上来（ID：GodNLP） - BEGIN - 今天刷知乎看到个挺有意思的问题：「如何优雅地利用c++编程从1乘到20？」...我想这有啥难的，还能写出花来不成？结果看到高赞回答，感觉自己的智商有点不够用了。...随便来看一个高赞回答是怎么写的： 这个其实还算比较简单的，没啥难度，还有更晦涩的： 这个乍一看根本看不懂在写啥，当然平时也很少会写这种晦涩的代码。 CUDA花式整活！...今天我就教大家用CUDA来计算一下20的阶乘，就当作是CUDA的一个入门例子。...感谢@NekoDaemon老哥提供的优化建议，只需要在计算的时候根据线程号计算对应乘积元素就行，但是线程数仍然需要分配32个。
| 问题 请求被限流 之前的文章提到过我们服务使用Hystrix进行服务限流，使用的是信号量方式，并根据接口的响应时间和服务的峰值QPS设置了限流的配额。...限流配额的计算方式为： 我们接口单机单个接口的峰值QPS为1000，平均影响时长15ms，我们认为Hystrix的信号量是并发量，那么一个信号量在一秒内能允许1000ms/15ms~66个请求通过，那么服务...当然这是在忽略上下文切换和GC时间的情况下，考虑上这些因素，每个并发量每秒能服务的时长约为900ms，用同样的公式计算所需要的信号量是17，为了应付突发流量，我将这个值设置为了30。...“平均”的陷阱 重新来计算一下，即使JVM每秒都有160ms在进行GC，可系统有服务时间也还有840ms，使用上文中的公式，信号量的还是完全足够的。...也就是说即使jdk的bug修复了，信号量限制最少还是要设置为95才不会拒绝请求。 | 限流配额的正确计算方式 概念 那么限流配额的正确计算方式是怎样的呢？
限流配额的计算方式为： 我们接口单机单个接口的峰值QPS为1000，平均影响时长15ms，我们认为Hystrix的信号量是并发量，那么一个信号量在一秒内能允许1000ms/15ms~66个请求通过，那么服务...当然这是在忽略上下文切换和GC时间的情况下，考虑上这些因素，每个并发量每秒能服务的时长约为900ms，用同样的公式计算所需要的信号量是17，为了应付突发流量，我将这个值设置为了30。...从错误日志里找了一个服务拒绝数较多的时间点，再观察服务当时的状态。错误日志上除了一些请求被拒绝的报错外就没有其他的了，但我在gclog里发现了奇怪的日志。...“平均”的陷阱 重新来计算一下，即使JVM每秒都有160ms在进行GC，可系统有服务时间也还有840ms，使用上文中的公式，信号量的还是完全足够的。...也就是说即使jdk的bug修复了，信号量限制最少还是要设置为95才不会拒绝请求。 | 限流配额的正确计算方式 概念 那么限流配额的正确计算方式是怎样的呢？
理论上的参数量 之前翻译了 Christopher Olah 的那篇著名的 Understanding LSTM Networks，这篇文章对于整体理解 LSTM 很有帮助，但是在理解 LSTM 的参数数量这种细节方面...本文就来补充一下，讲讲如何计算 LSTM 的参数数量。 建议阅读本文前先阅读 Understanding LSTM Networks 的原文或我的译文。 首先来回顾下 LSTM。...图中的A 就是 cell，xt 中的词依次进入这个 cell 中进行处理。...可以看到其实只有这么一个 cell，所以每次词进去处理的时候，权重是共享的，将这个过程平铺展开，就是下面这张图了： ?...image.png 一个不那么小的数被多次相乘之后会变得很小，一个不那么大的数被多次相乘之后会变得很大。所以，这也是普通 RNN 容易出现梯度消失/爆炸的问题的原因。 扯远了点。
我在想要不要搞一个「2023 Python Rising Stars」的报告，让 Python 和 JS 的开源项目在“受欢迎“方面 PK 一下，搞事情专用表情 说回上周的 GitHub 热搜项目，其中...TypeScript 的项目就占据了“半壁江山”，它们是一周飙升了 9 千 Star 的免费看电影 Web 应用，管理客户关系的 twenty，以及 React 富文本编辑器 plate。...开源新闻 1.1 2023 年最火的 JS 开源项目 这份「2023 JavaScript Rising Stars」榜单，关注的是 2023 年 GitHub 上 Star 增长速度最快的 JavaScript...（CRM），可以通过可视化流程的方式管理你的客户，灵感来自 Notion。...通过查看效果让新手感受前端的美妙，简单的源码降低了上手写代码门槛，或许其中某个网页的效果也会让工作多年的你大呼哇塞。
在之前很多项目和小伙伴们的使用过程中都提了一些非常不错的一键和建议，还有一个Feature Request。其中有一项对整体的输出流程变动比较大，所以之前只改了部分输出类型的实现。...那么在这种场景下，首先我们需要把上级结构传递到下一级，既我们转出数组内的某个元素的时候要知道目前数组以输出的数据长度和当前元素的下标(标准模式)。这样我们才能知道前面需要补多少数据。...这样这个单元格转出是Plain模式的，但仍然要补数据。 在去年其实我已经实现了大部分结构的调整和输出模式的裁剪尾部空值的支持。但是那些都是结构化数据，比较好处理。...而 UE-Csv 这种流式输出的就比较麻烦，这次主要也就是实现了上面提到的方案的执行细节，总算是填完了这个坑。...这是因为随着跟多的工具的实现，依赖这个协议的越来越多，分离出来可以更好地管理协议，也不需要仅仅为了更新协议拉主仓库。
云计算这一术语已经在大多数消费者的消费理念中占据了一席之地，边缘计算可以看做是无处不在的云计算和物联网（IoT）的延伸概念，雾计算的概念尽管与边缘计算略显模糊，但是它与边缘计算是两种技术理念，介于云计算和边缘计算之间...本文将会介绍边缘计算是什么，在2018年的涨势如何，以及业界应该给予它怎样的关注。...将计算迁移到边缘具备以下几个优势，能够促进更理想的计算： 能够近乎实时地处理数据 处理的数据可以从各个边缘节点并行收集 消除了在带宽有限的网络上发送原始数据的负担 消除计算量大的原始数据对数据中心的压力...雾计算：改变边缘的定义 雾计算和边缘计算定义很模糊，业界一直在尝试将这两者区分开作为单独的概念。对此，业界最广为接受的概念是在边缘计算中，数据处理在收集数据的硬件上。...雾计算是当节点的一个子集发送其数据到更大的中心连接点，在连接到更大的整体中心网络的过程中处理数据。 不管是边缘计算还是雾计算，其优势都很明显。
大家好，这是专栏《计算摄影》的第二篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。...所谓图像美学，其实就是研究视觉感知美的度量，又可称为计算机美学，对应的英文描述包括computer aesthetics，photo aesthetics等。...2 美学问题与数据集 接下来我们来讲述如何研究美学这个问题，包括数据集以及不同的研究维度。...(2) 将深度学习方法应用于图像美学质量评价面临的挑战还包括图像美学真值标签的模糊性以及如何从有限的辅助信息中学习特定类别的图像美学。...(3) 人的审美终究是有差异的，如何学习到个性化的审美也是一个必须解决的问题。 [1] Lu X, Lin Z, Jin H, et al.
：255.255.254.0 网关：192.168.9.1 1：IP地址 = 网络地址 + 主机地址，二进制为： 11000000 10101000 00001001 00000011 2：子网掩码的二进制表示为...： 11111111 11111111 11111110 00000000 解析：前面1的就是网络地址部分，后面0就是主机地址，所以此处有9位主机地址。...3：网络地址 = 子网掩码 & IP地址，即：192.168.8.0 4：广播地址 = 3中求出的网络地址的主机地址部分置1，即：192.168.9.255 5：有效的IP段计算： 开始地址 = 网络地址...+1，即192.168.8.1 结束地址 = 广播地址-1，即192.168.9.254 那么当前示例的有效IP段为：192.168.8.1~192.168.9.254 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。 ..
它的主要作用是，告诉计算机到硬盘的哪一个位置去找操作系统。 主引导记录由三个部分组成： ? 其中，第二部分"分区表"的作用，是将硬盘分成若干个区。 2.2 分区表 硬盘分区有很多好处。...三、第三阶段：硬盘启动 这时，计算机的控制权就要转交给硬盘的某个分区了，这里又分成三种情况。 3.1 情况A：卷引导记录 上一节提到，四个主分区里面，只有一个是激活的。...计算机会读取激活分区的第一个扇区，叫做"卷引导记录"（Volume boot record，缩写为VBR）。 "卷引导记录"的主要作用是，告诉计算机，操作系统在这个分区里的位置。...然后，计算机就会加载操作系统了。 3.2 情况B：扩展分区和逻辑分区 随着硬盘越来越大，四个主分区已经不够了，需要更多的分区。...计算机接着读取第二个逻辑分区的第一个扇区，再从里面的分区表中找到第三个逻辑分区的位置，以此类推，直到某个逻辑分区的分区表只包含它自身为止（即只有一个分区项）。因此，扩展分区可以包含无数个逻辑分区。
需求：计算快递单号的非重复计数 ? (一) 需求分析 如果要计算非重复计数，我们很容易可以想到一个函数DistinctCount，那如果直接使用是不是就可以了呢？...这里会有几个问题： 空值未进行处理 总计这里多计了1，而且在未有单号的情况下也作为了1显示。 那我们来了解下原因，空值的话如何处理以及为什么总计这里会多了1。...因为DistinctCount在计算非重复计数的时候会把空值也作为一个值来进行计算，所以导致数据上的差异。...但是和我们要求的数据透视表有些许差异，结果是要求把订单号全部显示出来，而直接拖入字段后把没有快递单号的订单号给隐藏了。这里留个小悬念，可以自己动手实现下这个功能。...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
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