例如，维度“城市”可以关联指标“人口”，其值为具体城市的居民总数。 维度和指标的关系：虽然维度和指标可以独立使用，但常见的还是相互结合使用。维度和指标的值以及这些值之间的关系，使您的数据具有了意义。...度量：事实表和维度交叉汇聚的点，度量和维度构成OLAP的主要概念，这里面对于在事实表或者一个多维立方体里面存放的数值型的、连续的字段，就是度量。...这符合上面的意思，有标准，一个度量字段肯定是统一单位，例如元、户数。如果一个度量字段，其中的度量值可能是欧元又有可能是美元，那这个度量可没法汇总。在统一计量单位下，对不同维度的描述。...指标与度量的关系：这就得说到指标，我愿意表述为"它是表示某种相对程度的值"。区别于上面的度量概念，那是一种绝对值，尺子量出来的结果，汇总出来的数量等。...而指标至少需要两个度量之间的计算才能得到，例如收入增长率，用本月收入比上上月收入。当然可能指标的计算还需要两个以上的度量。
累积的度量 本篇说明如何实现累积月底金额，并对数据仓库模式和初始装载、定期装载脚本做相应地修改。累积度量是半可加的，而且它的初始装载比前面做的要复杂的多。 ...可加、半可加、不可加事实 事实表中的数字度量可划分为三类。最灵活、最有用的度量是完全可加的，可加性度量可以按照与事实表关联的任意维度汇总。...半可加度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总。差额是常见的半可加度量，除了时间维度外，它们可以跨所有维度进行加法操作。另外，一些度量是完全不可加的，例如比率。 ...（也就是累积度量）必须要小心使用，因为它不是全可加（也即半可加）的。...一个非全可加度量在某些维度（通常是时间维度）上是不可加的。 通过产品可加 可以通过产品正确地累加月底累积金额，查询命令和结果如下所示。
又到了每本周总结和预告的时候，在上周的课程中，我们聊到了看板及度量，那么用好看板的三个要素是什么呢？...将正确价值放在看板上 合理描述价值 度量跟踪价值的实现过程 看板描述： 一般现在我们都会用看板来管理用户故事，所以推荐大家从普通看板到高级看板中的关键一项就是在卡片上合理描述价值 补充描述：...其实在卡片背面还能补充 价值过程： 而对于价值的过程跟踪来自于阶段的定义 和过程的数据量化 或者累积流图 当然也包含了怎么画累积流图 基于这些数据度量再控制WIP在制品就可以帮助我们开始价值交付的管理...，从中找到影响最大的环节（绝大多数情况下是测试），针对这类瓶颈进行有针对性的调整。
不同事实表分别算出来的多个度量值，它们没有对应到一个共有维度表上，需要合并为一个度量值，用一套共有的新维度去展示数据。...条件判断的思路好理解，想穷尽所有选项也有一定困难。3 3个子公司，子公司5、子公司6、子公司7的数量合并，使用IF+CONTAINS，相当于给维度表的每个值对应上了一个度量值。...，通过SUMMERIZECOLUMNS造出维度表每个值对应度量值的VAR过程表，然后求和。...5-7_计算表 = SUM('Fact_子公司5-7计算表'[数量]) 拓展如果一部分度量值对应的事实表可以和维度表建立关系，一部分不可以建立关系，3-5方案仍然适用，只需要做简单的调整，有关系的度量值利用关系...，没有关系的度量值，按维度值赋值。
在系列文章中我们会分享Meta Learning的两类解决方案： 基于度量的方法 Metric-Based 基于优化的方法 Optimization-Based 本文为系列文章第一篇，主要介绍Meta...Learning是什么，以及基于度量的方法中最经典的孪生网络。...基于度量的方法 基于度量的Meta Learning解决方案分三步走： 首先是对Support/Query Set中的数据（图片/文本等）进行编码，学习数据的向量表示。...构造任务样本进行训练通常可以得到更好的效果，但是对于基于度量的方法而言，它不是必须的--比如接下来要介绍的论文。...One-shot识别 未完待续 本篇给大家介绍了Meta Learning是什么，以及基于度量的方法中经典的孪生网络。下一篇会介绍更多基于度量的方法，敬请期待。
这种情况下，如果不是SAP的原生前端工具EPM或AO去访问读取，一个超大模型，只有一个指标度量值是金额。...，再拉一些度量值出来，最终的矩阵表呈现度量值为空的情况，如成本维度细分只与成本度量值交叉有值，与收入、利润等度量值交叉就为空。...上面的问题其实还不是最大问题，只抽取明细数据，丢失了成员公式的元数据，个人觉得这个是最大的痛点，因为没有了成员公式，其他的指标计算，要重新自己去组织逻辑，而且在SAP的BW里面，有指标维和父子结构的层级结构维度这种概念下...，在前端交互的方式下直接通过整个大的维度表找到某个成员的难度非常高。...所以基于整个职业生涯的考虑，如果从事BI领域的话，个人觉得，还是有必要把MDX语言给熟悉一轮。 无论是PowerBIDeskTop，还是以编程的方式去访问SAP的BW，都可以用MDX语言去访问到。
先有MDX Studio，才有后来的DAX Studio出现 心血来潮一个周末都在研究MDX，昨天推文谈到的一些MDX资源中后，紧接着在笔记练习实操时，想起了过去接触过的这个MDX Studio工具，重新下载使用了...并且Excel已经在界面上做了很大的优化，可以轻松地加工出自己需要的个性化的计算度量值、计算成员和成员集。...同样地除了项目维，还可以做指标维，自定义一个度量值组，一次性拖出来，这个可是先有MDX建模的度量值组，才有后来DAX建模的计算组的效法。在Excel上的体验很无敌。...计算度量值，也是可以界面辅助拖拉操作。 类似传统透视表的计算成员效果，可以在olap多维模型里，自己增加一些维度成员并计算结果。...上述的界面操作，如果在熟悉MDX后，可以写出更方便智能好用的计算成员、计算度量值和行列集合来使用。上述的经过MDX查询改造的透视表仍然是标准透视表，可以有透视表一切的功能保留。
接着系列文章上一篇Meta Learning 1: 基于度量的方法介绍的孪生网络Siamese Network模型，本篇继续介绍更多基于度量的Meta Learning元学习方法。...在介绍新的模型之前，我们回忆一下基于度量的Meta Learning的三步走解决方案： 对Support/Query Set中的数据（图片/文本等）进行编码，学习数据的向量表示。...对同一个类别内的数据进行归纳，得到类向量。 计算Query向量和类向量的相似度（度量），取相似度最高的类，即为分类结果。 ?...基于度量的方法：编码Encode，归纳Induction，相似度Relation Matching Networks (Vinyals, 2016) Matching Networks[1]严格遵守Meta...CNN/RNN Average Euclidean Distance Relation Network (Sung, 2018) CNN/RNN Sum Nerual Network 总结目前为止介绍的基于度量的方法可以发现
而对于那些已经造成目标主机失陷或者具有明显攻击意图的告警是运维人员所关注的，这类告警就是所谓的高危告警。 二、基于多维度关联的告警评估 安全设备所产生的告警往往不是孤立存在的。...告警之间往往会通过多种维度互相关联。其主要的关联维度包括以下几种： 通过资产相关联：同一个源IP发起的攻击往往具有相似性，体现在其往往采用相同的攻击工具或者相似的攻击手法对网络中的多个资产进行攻击。...三、基于图的告警关联分析 图结构可以用来表示实体集之间的关联关系。由于告警之间存在着多种关联，所以采用图模型对告警进行建模，可以更好的对告警之间的关系进行描述。...之前已经针对每一条告警提取出了其payload的特征向量。因此这里需要基于特征向量来定义相似度的测度。根据相似度的测度即可建立图的边。...基于图通过对告警之间不同的关联维度进行建模，可以对告警进行细粒度的分析与评估，进而为安全运维人员提供高质量的告警，减轻运维人员的压力。
图片假设我们有一个大规模的电子商务数据集，包含了每天数以亿计的用户交易记录。我们想要使用ClickHouse来处理这个数据集，并计算出每个用户在每个月的销售额和购买次数。...假设我们的表结构如下：CREATE TABLE transactions ( transaction_id UInt64, user_id UInt64, transaction_date...Date, amount Float64) ENGINE = MergeTree()ORDER BY (user_id, transaction_date);接下来，我们可以使用ClickHouse的分布式插入功能...FILE 'transactions.csv'现在，我们已经有了一个包含所有交易记录的表。...接下来，我们需要计算每个用户在每个月的销售额和购买次数。我们可以使用ClickHouse的GROUP BY和聚合函数来完成这个任务。
Cube包含两个基本概念：维度和度量 维度（Dimension）:维度提供了分类描述，表示一类分析角度，用户通过维度分析度量数据。...比如上图中的三个维度：时间、产品、地域 度量（Measures）:度量表示用来聚合分析的数字信息，度量的集合组合成了一个特殊的维度。如数量、销售额等。...也就形成了度量（Measures）的结果。计算成员不影响现有的Cube数据，它基于cube数据，通过各种数学表达式和各种函数定义，可以创建复杂的表达式。...（7）事实 事实是不同维度在某一取值下的度量，例如上述人事教育部职系是技能的回族男性有1人就表示在部门、职系、民族、性别四个维度上企业人数的事实度量，并且在为人数事实中包含部门维度人事教育部这一个维度层次...度量维度（为了一致可以把度量看成一个维度：Measures 维度）是没有”All xxx”成员的，它的默认成员可以明确设置，如果没设置，就是第一个度量。
MetricsSystem-度量系统-指标系统用于记录NameNode指标值基于JMX存储通过HttpServer或JMX暴露对外http访问方式: http://{namenodeIP}:{namenodePort...}/jmxJVMPauseMonitor基于JMX存储创建守护进程在后台运行Runnable循环运行, 以sleep方式测量NameNode程序的反应时间, 反应时间超过阈值进行记录与统计// 开启守护...gcTimesBeforeSleep = gcTimesAfterSleep; } } }MetricsSystem与JVMPauseMonitor在NameNode的架构图
度量 度量是业务流程节点上的一个数值。比如销量，价格，成本等等。 事实表中的度量可分为三类：完全可加，半可加，不可加。...完全可加的度量是最灵活，最有用的，比如说销量，销售额等，可进行任意维度汇总； 半可加的度量可以对某些维度汇总，但不能对所有维度汇总，差额是常见的半可加度量，它除了时间维度外，可以跨所有维度进行加法操作；...粒度 粒度就是业务流程中对度量的单位，比如商品是按件记录度量，还是按批记录度量。...对应sql中的where。 除此之外，指标本身还可以衍生、派生出更多的指标，基于这些特点，可以将指标进行分类： 原子指标：基本业务事实，没有业务限定、没有维度。...然而，应该避免使用包含业务含义的多维键，因为不管我们做出任何假设最终都可能变得无效，因为我们控制不了业务库的变动。 所以数据仓库中维度表与事实表的每个连接应该基于无实际含义的整数代理键。
兼容DAX/MDX的查询功能，带给Excel无限可能 在Excel里，除了可以使用透视表来访问数据模型，还可以用发起查询的方式来访问模型，返回一个二维表。...通过上方的MDX查询语句，返回了下方的数据表结构，更惊喜的是，支持多级列标题呢，这个可比DAX查询强大得多，可以返回交叉二维表（DAX查询只能返回列表清单式一维表）。...下面，高阶玩法彻底打开，可以轻松一条MDX语句查询，返回TopN&Others分析，略遗憾的是，一些计数字段如订单数，返回的值是有误的，普通的可累加度量是完美无误的。...因为没法在透视表中使用，查询的结果一来失去了交互性，不能再筛选其他维度下，数据同步更新，二来，也必须借助插件的查询能力才能返回结果，如果能够在透视表上完成，那将是无敌地完美，可以轻松分享，可以再筛选交互...MDX比DAX强大得多 上述场景中，可以看到MDX虽然没有DAX的计算表功能，但贵在有数据行列集的概念，可以轻松从一个维度集合中，筛选出自己所关注的项目，并且可以对项目间进行计算，生成新的项目，类似普通透视表里的计算项的效果
即使偶遇冰霜飓风，也总是相信世界本质上还是好的。 即使世界有时表现的不那么好，也总是相信，那只是暂时状态。那些不好的状态，终究会被人们变革掉。基于这种素朴的生活信念，进入了机器学习研究领域。...据此，对于机器学习系统的一个基本假设就是: 一个理想的机器学习系统，其最坏的状态不应该是该系统的稳定状态。...无庸讳言，维特根斯坦也是本书的源头之一。在《逻辑哲学论》里，维特根斯坦曾经言称：“凡是能够说的事情， 都能够说清楚，而凡是不能说的事情， 就应该沉默”。...因此本书并没有过高的期待， 只有一个简单的希望：如果思考过这一个问题的人依然觉得有趣，那么本书就算没有白白浪费所消耗的资源，包括读者的宝贵时间、印刷的精美纸张和编辑的认真校对；如果没有思考过这一个问题的人也能从中受益...，由于本书中将以可计算的方式论述每个人所感知的词的字面语义、内在语义与外在语义并不一定一致，那么就此恭喜作者的写作水平在停滞多年之后终于有了些许提高，总算爬出了茶壶里煮饺子这一个令人郁闷至极的泥潭。
这就涉及到了取舍的问题，当然我们取舍的重点是算法的运行效率。那算法的运行效率到底如何评价呢？有的人说，你写一个测试程序运行一下（事后统计法），看看具体使用了多少时间不就知道了吗？...【事前分析估算】 统计方法： 依据统计的方法对算法效率进行估算 影响算法效率的主要原因： 算法采用的策略和方法 问题的输入规模 编译器所产生的代码 计算机执行速度 算法推倒的理论基础： 算法最终编译成具体的计算机指令...每一个指令，在具体的计算机上运行速度固定 通过具体的步骤，就可以推导出算法的复杂度 我们可以看出，随着n值的增加，每种算法最终的数据会越来越大，这个数据就代表了算法的执行次数，既然执行速度是固定的（第二条规则...怎么判断一个算法的效率？（规则如下）： 判断一个算法的效率时，往往只需要关注操作数量的最高次项，其它次要项和常数项可以忽略。 在没有特殊说明时，我们所分析的算法的时间复杂度都是指最坏时间复杂度。...只有常数项记做1 用什么标志来表示算法的效率？ 大O表示法，如下常见的时间复杂度 常见时间复杂度之间的关系图 上图就是不同的时间复杂度所用的时间表示图。
前言 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...那么采用重写维度值的方法，就将会改变此维度属性的所有历史度量。 比如，分析师希望分析星座和销售的关系，之前用户的生日属于白羊座，但是修改后的生日属于双子座，那么维度属性修改后，其销售额将都属于双子座。...插入新的维度行 相比重写维度值方法不维护维度属性变化的特点，插入新的维度行方法则通过在维度表中插入新的行来保存和记录变化的情况。...维度一致性的意思是指：两个维度如果有关系，要么就是完全一样的，要么就是一个维度在数学意义上是另一个维度的子集。 不一致既包含维度表内容的不 致，也包含维度属性上的不一致。...（实际操作中通常先建立两个单独的维度表，然后基于单独维度表生成共有的商品维度表或者视图） 拆分，即不合并，即各个业务差异独特性的业务各自建立完全独立的两个维度表，各自管理各自维度表和属性。
本文分享一篇SIGIR’21的推荐系统文章：基于排序的推荐系统度量优化新视角。...论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2106.02545.pdf 动机 直接优化信息检索常用指标已经成为设计基于排序的推荐系统的一种有前景的方式。...通过四个数据集上的实验结果得到了以下观点： 使用同样的指标进行优化和评测基于排序的推荐系统并不总能得到最好的推荐性能。...基于RBP损失相较于其他评测指标总能获得最好的性能，RBP有望成为LTR推荐场景下可替代的损失。 基于RBP的listwise优化对于活跃用户性能提升大于非活跃用户。...本文采用矩阵分解模型作为推荐模型，其中用户和物品分别被隐因子矩阵 和 表示，其中 是隐因子维度。利用用户和物品的隐向量得到预测矩阵 ，其中 代表用户 对物品 的预测分数。
由于对方部署电脑性能较差，没有GPU，只能用一些CPU能跑的文本相似性度量算法来实现。...这时候，可以在后台看到加载的步骤： （3）加载完成后，会将各个招标公司的信息进行呈现，如下图所示。 每个公司对应都呈现三大块内容，如下图所示。...四、进行招标文件检测报告查看 （1）点击左侧的查重报告，经过加载，可以呈现如下图所示的页面。 对每个招标公司而言，要和其他公司进行两两检测。...其中针对三个维度的检测结果进行综合判断，呈现界面如下：如果为正常，显示为绿色，如果为异常，显示为黄色或者红色（级别更高） （2）点击各个不同颜色告警标识中，可以查看到公司投标文件的查重具体详细信息，如下图所示...五、系统功能介绍 简单的一个页面呈现，供了解系统的功能和框架。
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