级别（Level）:一个维度上可以包含的层次结构，表示特定的分类。如上图中地域维度可以包含的级别层次级：国家、省、市；时间维度包含的级别层次包含：年、季度、月、日等。...三、 OLAP的特点 电子数据表与OLAP相比，不具备OLAP的多维性、层次、维度计算以及结构与视图分离等特点。 多维。...Level（级别）是Hierarchy的组成部分，使用它可以构成一个结构树，Level的先后顺序决定了Level在结构树上的位置，最顶层的 Level 位于树的第一级，依次类推。... 层次：维度的层次结构，要注意的是存在两种层次：自然层次和用户自定义层次。...[MA]) 公式优先级（Solve Order） 当不止一个维度增加了计算成员时，由于每个维度的成员都有计算公式，在这些维度的交叉点上，就可以有多种计算顺序。这时候就不需要考虑公式优先级的问题。
表模式 MDX 在模型定义的多维空间里运行。多维空间的形状取决于数据模型定义的层次结构和数据结构，反过来，层次结构和数据结构又定义了多维空间的坐标集。不同维度中，成员集的交集定义多维空间的点。...可能你需要点时间去理解：任何属性层次结构的[all]成员，实际上是多维空间的一个点。 DAX 就没那么复杂了。DAX 没有维度，没有成员，没有多维空间的点。也就是说，DAX 压根没有多维空间这个东西。...还有一个 DAX 和 MDX 的差异，很重要：MDX 过多的使用 SCOPE 语句来实现业务逻辑（同样，需要使用层次结构）。...而 DAX 用的完全是另外一个套路，DAX 语言里，压根没有层次结构这一说。 比如说，如果我们要清除 Year 级别的度量值，MDX 里需要这样写： SCOPE ( [Measures]....和等效作用的 MDX 相比，DAX 更容易出错。老实说，层次结构处理是 DAX 真正缺少的功能之一。 叶级计算 最后，用 MDX 的时候，你可能已经习惯于避免叶级计算。
之前在另外一个项目中，也是遇到过，最终因为配合度问题，不能提供标准RFC接口供SSIS调用，只能找了条小路，使用http请求的方式，向BW数据模型发起XMLA的HTTP请求获取数据，原理是让BW开放http...是PowerBI上可以轻松还原BW的多维模型，但因BW是传统的多维模型，且它是标准化的模型，将整个财务数据都建立在一个模型中，如财务里面的资产负债、收入、利润、成本、现金流量等，不再像我们日常面对的每个事实主题是独立的...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。...而MDX查询，在BI领域，个人觉得也是有类似的地位。 学习了DAX，在微软系里使用固然舒服，但在企业级项目里，不可避免跨厂商的系统内取数等工作，这时没有MDX查询的能力就比较被动。
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...这个效果可真是把DAX拉出一个大段位，用DAX完成的话，需要预先各种辅助表，而MDX查询对这块操作真的太方便。
每个表都拥有一个CollectionData结构，该结构中存储所有操作统计和时延统计；同一个操作的qps统计和时延统计通过UsageData结构实现，包含count和time两个成员。...，包含了三个维度的统计，每个维度中的成员对应一个操作统计项，统计维度及其操作类型如下表： ?...OperationLatencyHistogram表级汇总型统计 OperationLatencyHistogram实现表级别的操作汇总计数和汇总型时延统计，在该汇总型统计中把请求类型维度中的六项操作(...，UsageMap 为map表结构，包含有所有表名及其对应的表级请求统计和时延统计，每个表的所有统计记录到struct CollectionData {} 结构中。...表级详细统计对外接口 3.1 表级别锁维度及请求类型维度相关统计接口 表级别锁维度及请求类型维度相关统计对外接口可以通过下面的命令获取得到(注：只能在mongod实例执行)： use admin db.runCommand
二、数据仓库的实现 1、数据抽取与转换：通过使用Java中的数据库连接池技术（如Apache Commons DBCP或HikariCP）和SQL查询，可以从不同的数据源中获取数据，并进行数据转换和清洗...可以使用Java中的面向对象技术，如类和对象，来表示和管理维度、指标和层次结构等概念。例如，可以定义一个"Sales"类，包含时间、产品和地区等维度属性，以及销售额指标。...例如，可以编写Java代码来读取原始数据，根据维度属性进行分组和聚合，并将结果存储在数据立方体中。...3、查询与切片：在Java中执行OLAP查询时，可以使用多维查询语言（如MDX）来实现切片和钻取等操作。...可以使用Java提供的字符串处理和查询构建技术来生成MDX查询语句，并通过JDBC驱动程序将查询发送到数据仓库中执行。 4、结果展示与可视化：将OLAP查询的结果展示给最终用户是重要的一步。
数据一致性难以保证、数据资产沉淀数据分散难以共用、数据分析项目上线经历数月，报表查询响应慢难以应对瞬息万变的市场环境，成本问题在数据量呈指数增长的前提下难以控制，因此在大数据的背景下，如何从海量的超大规模数据中快速获取有价值的信息...这两项关键技术使得Hadoop上的SQL查询速度从小时提高到了分钟级。...然而分钟级别的查询响应仍然离交互式分析的现实需求还很远，市面上主流的开源OLAP引擎目前还没有一个系统能够满足各种场景的查询需求。...聚合是按维度进行的，由于业务范围和分析需求是有限的，有意义的维度聚合组合也是相对有限的，一般不会随着数据的膨胀而增长。 基于以上两点，我们可以得到一个新的思路——“预计算”。...Kylin旨在减少Hadoop在10亿及百亿规模以上数据级别的情况下的查询延迟，目前底层数据存储基于HBase，具有较强的可伸缩性。
语境和来源归因以及价值和优先级是元知识维度，这些维度带来了基于条件的有效性和知识的不断叠加。最后，概念参考是结构基础，跨维度、模态和参考而存在。...在语境发生变化的情况下，如果与因果关系等知识模型相结合，并理解了控制原因的语境和考虑反事实的能力，那么过去的统计数据就可以有效地应用于现在从而预测未来。...例子包括宗教或民族故事、神话，以及在任何层次的人群中分享的故事。 4. 语境和来源归因 语境的定义是围绕着某个事件并为其自圆其说提供资源的框架。语境可以看作是一种覆盖的知识结构，调节着它所包含的知识。...持久的语境可以是长期的（比如从西方哲学角度或东方哲学角度获取的知识），也可以随着时间的推移、根据新的学习材料而改变。持久语境不会对每个任务进行更改。 当特定的本地语境很重要时，瞬态语境是相关的。...当我们对人工智能获得更高层次的认知所需要的知识结构的类型有了更深的理解时，我们就可以继续在这个深度知识的基础上进行构建，使机器能够真正地理解世界。
数据一致性难以保证、数据资产沉淀数据分散难以共用、数据分析项目上线经历数月，报表查询响应慢难以应对瞬息万变的市场环境，成本问题在数据量呈指数增长的前提下难以控制，因此在大数据的背景下，如何从海量的超大规模数据中快速获取有价值的信息...这两项关键技术使得Hadoop上的SQL查询速度从小时提高到了分钟级。...然而分钟级别的查询响应仍然离交互式分析的现实需求还很远，市面上主流的开源OLAP引擎目前还没有一个系统能够满足各种场景的查询需求。...聚合是按维度进行的，由于业务范围和分析需求是有限的，有意义的维度聚合组合也是相对有限的，一般不会随着数据的膨胀而增长。 ? 基于以上两点，我们可以得到一个新的思路——“预计算”。...Kylin旨在减少Hadoop在10亿及百亿规模以上数据级别的情况下的查询延迟，目前底层数据存储基于HBase，具有较强的可伸缩性。
x-vector x-vector包含多层帧级别的TDNN层，一个统计池化层和两层句子级别的全连接层，以及一层softmax，损失函数为交叉熵。...扩展的 TDNN x-vector 体系结构，它改进了原始 x-vector系统。初始帧层由一维空洞卷积层和全连接层交叉而成。每个过滤器都可以访问前一层或输入层的所有特征。...框架层之后是一个仔细的统计数据池化层，用于计算最终帧级特征的平均值和标准差。在统计池化层使用注意力机制，如下图所示，给不同的帧不同的权重，并且同时生成加权平均数、加权标准差。...SE的第一个组件是挤压操作，它为每个通道生成描述符，挤压操作仅包括计算跨时域的帧级特征的平均向量z： $$ \boldsymbol{z}=\frac{1}{T} \sum_{t}^{T} \boldsymbol...，而第二个密集层将特征数量恢复到原始维度，然后用SE模块来缩放每个通道，整个单元使用一个跳跃连接。
比如商品的类目可能是有层次的（一级类目、二级类目、三级类目等，尤其对于宝洁、联合利华等大的快消企业集团），同时类目、品牌和产品实际上也是有层次的。 那么维度建模如何处理这些层次结构呢？ 1....第一种是将所有维度层次结构全部扁平化、冗余存储到一个维度表中，比如商品的一至三级类目分别用三个字段来存储，品牌等的处理也是类似的；（星型模型） 2....例如：地区，分别是乡镇/街道、区县、城市、省份、国家，这类有固定层次为均衡层次结构；公司之间的关系，每个公司可能存在一个母公司，但可能没有一级、二级等层级关系，对这种没有固定层次为非均衡层次结构。...层次结构扁平化 通过建立维度固定数量级别的属性来实现，可以一定程度上解决上钻和下钻的问题。但可能存在以下上方面问题： （1）针对上钻和下钻之前，必须知道所属的类目层次。...（3）扁平化仅包含固定数量的级别，对均衡层次结构，可以通过预留级别的方式解决，但扩展性较差。 2. 层次桥接表 针对扁平化所存在的问题，可以使用桥接表的方式解决，即中间设置中间对照表，关联两者。
一、数据仓库体系结构和建模过程、技巧 关键点：数据仓库体系结构、维度建模的四个步骤、数据仓库总线结构、一致性维度。 1、对于数据仓库来说，业务需求是第一位的。...一级数据中心：衍生于单个基本源系统的数据中心，建议从一级数据中心开始建模，因为导致失败的主要风险是ETL。合并数据中心：合并多个位于不同源系统的一级数据中心。（第三章） 10、维度建模复查。...5、如果需要处理一天中不同时间，则增加一个时间维度。 6、一个维度包含多个体系（层次），每个层次包含若干级别。 7、退化维度。...18、宽度变化的属性集的处理办法：拆分成两个维度。Oracle数据库不存在这个问题。 19、采用类型2的方式处理维度慢性变化时，应该注意避免计数过度。 20、深化不变的体系结构（层次、级别）。...一个层次建立单独的字段。如果某一个级别没有值，就应该用较低级别的属性覆盖该值。 21、深度可变的体系结构。使用桥接标来解决。父到子的每一条路径都包含一行记录，到其自身长度为0的路径包含一行。
此外，数据集用逾数千个类别的图像级标签进行标注。 数据集地址：https://storage.googleapis.com/openimages/web/visualizer/index.html?...对于验证集和测试集，我们为所有目标实例所有可能的正类图像级标签提供了详尽的边界框标注信息。所有的边界框都是手工绘制的。我们尽可能在语义层次结构中最具体的层次上标注边界框。...统计和数据分析 600 个边界框可标识的类的层次结构 在这里，我们将一组可以用边界框标识出来的类以一种层次结构表示出来（https://storage.googleapis.com/openimages...Open Images V4 提供了多个维度上的大规模数据：为 19800 个概念提供了 3010 万个图像级标签，为 600 个目标类提供了 1540 万个边界框，为 57 个类提供了 375000...在这些图像中经常出现一些包含多个目标的复杂场景（平均每个图像有 8 个带标注的目标）。我们标注了它们之间的视觉关系，用来支持视觉关系检测，这是一个需要结构化推理的新兴任务。
首先是单独安装了 webpack-bundle-analyzer 这个是打包分析插件，通过 ANALYZE=true next build 就可以生成分析包含哪些模块包的网页 next.js 的分包也非常完美，每个...下面配置是解析 markdown 的，只要是 md、mdx 都会走 @mdx-js/loader， 就是这个 @mdx-js/loader 让 markdown 支持 jsx 了。...default withLayout(${JSON.stringify(data)}) ` + content; return callback(null, code); }; 通过判断父级目录自动增加...Layout，有了 layout，结构就出来了，所以 webpack 的 loader 就是一个函数，可以直接修改代码。...MDX MDX 让 markdown 支持 jsx，我们一起来看看如何使用 import React from 'react'; import ReactDom from 'react-dom'; import
维度具有层次结构，维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等父层次。...---- （三）：维度的层次结构 维度中的一些描述属性以层次方式或一对多方式相互关联，可以被理解为包含连续主从关系的属性层次。...层次的最底层代表维度中描述最低级别的详细信息，最高层次代表最高级别的概要信息。维度常常有多个这样的嵌入式层次结构。比如商品维度，有卖家、类目、品牌等。...商品属于类目、类目属于行业，其中类目的最低级别是叶子类目、叶子类目属于二级类目、二级类目属于一级类目。在属性的层次结构中进行钻取是数据钻取的方法之一。通过具体的例子，我们来看如何在层次结构中进行钻取。...对于层次结构，是采用雪花模式进行规范化处理还是将维度的属性层次合并到单个维度中进行反规范化处理，需要进行取舍。
我们可以看到显性的层次特征是只有 item 维度的。 图 5 显性层次特征提取 隐式层次特征提取 隐式层次特征的提取相对困难，因为兴趣主题并不像类目一样，每个商品并没有被标定一个显式的兴趣主题。...待网络稳定后，我们可以得到每个 user 和 item 的向量表达。这一向量即为该 user/item 的一级隐式特征。...对于每个 user/item，将其一级隐式特征和二级隐式特征级联，即得到该节点的隐式层次特征。在实际计算 u-i 对相似度时，将层次隐式特征分级比较即可得到这一部分的相似分。...我们可以看到隐性层次特征是既有 user 维度，也有 item 维度的。...总结及未来计划 本次比赛我们尝试了 Hierarchical GNN 模型来获取用户和商品的隐性层次特征，获得了非常不错的效果，由于比赛时间非常有限，我们的排序模型使用了 LR, 以便于快速迭代并调整相应参数
维度属于一个数据域，如地理维度(其中包括国家、地区、 省以及城市等级别的内容)、时间维度(其中包括年、季、月、周、日等级别的内容)。 维度是维度建模的基础和灵魂。...维度所包含的表示维度的列，称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源，是数据易用性的关键。 1.2事实表 事实表是维度模型的基本表，每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。...维度 指标 指标 城市 会话数 每次会话浏览页数 旧金山 5,000 3.74 柏林 4,000 4.55 2 维度设计 2.1维度基本设计方法 image.png 2.2维度的特点 2.2.1维度的层次结构...比如商品类目的最低级别是叶子类目，叶子类目属于二级类目，二级类目属于一级类目。在属性的层次结构中进行钻取是数据钻取的方法之一。...大多数联机事务处理系统( OLTP)的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术，通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中，删除冗余数据。 将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。
我们可以看到显性的层次特征是只有 item 维度的。 ?...待网络稳定后，我们可以得到每个 user 和 item 的向量表达。这一向量即为该 user/item 的一级隐式特征。...对于每个 user/item，将其一级隐式特征和二级隐式特征级联，即得到该节点的隐式层次特征。在实际计算 u-i 对相似度时，将层次隐式特征分级比较即可得到这一部分的相似分。...我们可以看到隐性层次特征是既有 user 维度，也有 item 维度的。 ?...本次比赛我们尝试了 Hierarchical GNN 模型来获取用户和商品的隐性层次特征，获得了非常不错的效果，由于比赛时间非常有限，我们的排序模型使用了 LR, 以便于快速迭代并调整相应参数，使用了
海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapReduce进行分析。...使用Hadoop进行多维分析，首先能解决上述维度难以改变的问题，利用Hadoop中数据非结构化的特征，采集来的数据本身就是包含大量冗余信息的。...图3 MDX→MapReduce简略示意图 因此，我们的大数据分析架构在这个巨大Cube的支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接翻译成...图3可以看出，在年收入上，用户可以自己定义子维度。另外，用户也可以在列上自定义维度，比如将性别和学历合并为一个维度。由于Hadoop数据的非结构化特征，维度可以根据业务需求任意地划分和重组。...Hadoop集群软硬件的花费极低，每GB存储和计算的成本是其他企业级产品的百分之一甚至千分之一，性能却非常出色。我们可以轻松地进行千亿乃至万亿数据级别的多维统计分析和机器学习。
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