我正在通过我的套件创建库存调整记录。使用批次编号的库存物料创建库存调整时,系统抛出以下错误: "code\":\"INVALID_KEY_OR_REF\",\"details\":\"Invalid binnumber reference key 151 for issueinventorynumber 188.\" 我的代码: function createInvDetailsInLines(transactionRec, itemobj, qtySetByUser, binnumb) {
for (var key in
我是Azure数据湖的新手。 下面的屏幕截图有2个文件夹(Storage Account和Catalog),一个用于Datalake分析和其他数据湖存储。 我的问题是,为什么每个文件夹的目的是什么,为什么我们使用U-SQL进行转换,而这可以在数据工厂中完成。 请解释从数据存储到数据湖的数据流过程。 enter image description here 谢谢你,艾迪
我想写一个n维直方图类。它的形式应该是包含其他仓位的仓位等,其中每个仓位包含最小和最大范围,以及指向下一维仓位的指针
bin的定义如下
template<typename T>
class Bin {
float minRange, maxRange;
vector<Bin<either Bin or ObjectType>> bins;
}
这个定义是递归的。因此,在运行时,用户定义直方图的维度
so if its just 1-dimension, then
Bin<Obj>
while 3-dimensions
Bin<Bin&l
标题可能有点混乱,但我想做的是:
我有函数输入x,t,输出y(即y= f(x,t)),以及一组范围xr,tr和我想做的
v = zeros(1,length(xr)-1)
for kk=1:(length(xr)-1)
ix = x >= xr(kk) & x < xr(kk+1) & t >= tr(kk) & t < tr(kk+1)
v(kk) = sum(y(ix));
end
这非常慢,而执行几乎相同操作(除了它对间隔中的条目数求和,而不是函数输出)的histc非常快。如何才能更快地实现这一点?我试着使用arrayfun,但
按照美国海岸线的下降顺序,在加拿大和美国都有海岸线的五大湖的海岸线的名称和长度是什么? 我使用的表格有三列,IN_COUNTRY(湖在哪里,美国或加拿大),ON_LAKE(湖的名称,像密歇根湖)和SHORELINE(每个国家的海岸线长度) 我已经尝试过下面列出的SQL,但在美国我不能按SHORELINE长度排序。如你所见,我现在只能根据两个国家的海岸线组合来订购它们。 SELECT ON_LAKE, sum(SHORELINE) AS SHORELINE
FROM SHORE
GROUP BY ON_LAKE
HAVING count(IN_COUNTRY) > 1
ORDER BY
在尝试理解正态分布图的y值时,我使用以下代码: %reset -f
import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
data = [10,10,20,40,50,60,70,80,90,100]
# Fit a normal distribution to the data:
mu, std = norm.fit(data)
# Plot the histogram.
plt.hist(data, bins=10, density=True, alpha=0.6, colo
我试图理解数据目录和数据模式的定义。在我读了几篇文章之后,我变得更困惑了!
我意识到,当这篇文章谈到数据湖时,这个术语将被用来将data catalog描述为containing metadata information within data lake。与名称一样明显,它是数据池中所有信息的目录。
现在,据我所知,数据目录是数据库。而data schema被描述为containing metadata information within a database。这意味着数据湖中的data catalog等于数据库中的data schema。两者似乎具有相同的目的,如数据发现。
但术语在不同的
我正在浏览微软的文档:
我刚接触过Azure Data lake和HDInsight。URL中有一条语句告诉您
"Azure Data Lake Store can be accessed from Hadoop (available with HDInsight cluster) using the WebHDFS-compatible REST APIs."
根据我的初步理解,数据湖存储是一个可以存储任何类型的数据的存储。我认为,HDInsight也做了同样的事情。
我的问题是,Azure Data lake和Azure HDInsight之间的区别是什么?如果HDIns