在本文中，我们采用了一种简单但有效的事件集和基于网格的张量之间的映射。具体来说，受到Zhu等人的启发，我们首先将两个相邻帧之间捕获的事件聚合到一个n-bin体素网格中，以离散化时间维度。...如图4b所示，我们首先对和执行减法操作，以获取不同状态之间的最具有区分性的线索，包括目标运动、外观、场景。然后，我们利用区分信息进行空间注意力方案，引导和关注信息丰富的部分，并预测更具区分性的状态和。...然后统计每个间隔内的事件数量，并计算所有间隔的平均事件数量作为事件率。图 6f 中的事件率分布显示了运动多样性相当广泛。...5.2.2 在 EED 数据集上的比较 尽管 EED 的帧数和相应的事件非常有限，但它提供的序列对目标跟踪来说仍然具有挑战性。...我们的 GM-LSTM 之所以轻量级，有两个原因：我们只在 GM-LSTM 中添加了三个额外的卷积层，略微增加了参数数量；我们对 GM-LSTM 的输入进行了下采样，以实现低乘加操作。
切丁（Dice）是指根据多个维度对数据进行切割，以更全面地了解数据的分布情况。 例如，在一个销售数据报表中，我们可以根据不同的地区和时间对数据进行切丁，以了解不同地区和时间段的销售情况。...这里以零售数据仓库为例: 模式的中心是一个所谓的事实表，在本例中为fact_sales表，事实表的每一行表示在特定时间发生的事件，这里每一行代表客户购买的一个商品。...日期和时间通常使用维度来表示，这样可以对日期(如公共假期)的相关信息进行编码，从而查询可以对比假期和非假期日之间的销售情况。...以字典编码为例，假设有一个包含城市名称和对应人口数量的数据表，其中城市名称存在重复。使用字典编码技术，可以将城市名称单独存储在一个字典表中，然后在原始数据表中使用字典表中的编号代替城市名称。...然后，你可以沿着每行或每列应用相同的汇总，并获得减少了一个维度的汇总（按产品的销售额，无论日期，或者按日期的销售额，无论产品）。 一般来说，事实往往有两个以上的维度。
系统的示意图在图1中呈现：来自事件相机的数据由伪图像（即事件帧）表示，然后由PowerYOLO混合精度网络处理。...在这项工作中，作者使用了事件帧方法，该方法根据特定时间切片（在作者的案例中是10ms） 转换事件，根据 对于 和 其他情况，其中 表示事件 的时间， 表示其极性。...事件数据使用基于时间的堆叠（SBT）表示，这允许将事件流标准压缩成帧时保留一些时间信息。对于GEN1数据集，实现了mAP为。...在GEN1数据集上，所提出的模型实现了mAP为，并通过额外的记忆机制来支持仅通过事件摄像机捕捉移动物体的挑战，达到了。 同样，在[29]中，作者也提出直接以结构化（就空间维度而言）点云的形式分析事件。...该模型直接将事件数据流处理为具有固定空间维度的张量。所提出的方法在GEN1数据集上达到mAP ，参数量为。
然后将TimeGPT的性能与TiDE[2]进行比较（TiDE是一种在预测用例中击败了Transformer的简单的多层感知机)。...这些函数的特点是频率不断变化，但保持与输入数据相同的维度。 输入矢量经位置编码增强后，被引入编码器。在编码器中，多头注意力层对输入序列中的各种元素进行评估并分配权重，以反映它们的相对重要性。...然后，时间解码器将密集解码器的输出与该时间步的特征投影相结合，产生预测。 残差连接线性地将回溯映射为与预测时段大小相同的向量，将其添加到时间解码器的输出中以产生最终的预测。...下面我们就要使用TimeGPT和TiDE应用于客户的销售数据（这是一个真实世界的数据集），并对其性能进行比较和分析。...它们在大多数序列中显示出一致的模式。 下面我们看看TiDE生成的预测，然后就可以对预测性能指标以进行比较。
请注意，业务过程 是一个不可拆分的行为事件 ， 通俗地讲 ，业务过程就是企业活动中的事件 时间周期 用来明确数据统计的时间范用或者时间点，如最近 30天、自然周、截至当日等 修饰类型 是对修饰词的一种抽象划分...比如在商品维度中具有类目属性，在卖家维度中具有主营类目属性，两个维度具有相同的类目属性，则可以在相同的类目属性上进行不同业务过程的交叉探查。...事务事实表用来描述业务过程，跟踪空间或时间上某点的度量事件，保存的是最原子的数据，也称为“原子事实表“。 周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔记录事实 ，时间间隔如每天、每月、每年等。...累积快照事实表用来表述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个日期字段来记录关键时间点，当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改。...4.5 三种事实表的比较 4.6 无事实的事实表 事件类的，记录事件的发生。比如用户的浏览日志。 条件、范围或资格类的，记录维度与维度多对多之间的关系。
最后 Kubelets watch 到 Pod 数据后去启动对应的容器。 然后以相反的顺序重复所有操作：kubelet 检查容器，计算容器的状态，然后将其发送回去。...在我们的示例仓储库中[4]，可以找到上述算法的完整 Bash 实现。 35 行 YAML 和相同数量的 Bash 组成了一个简单的 Kubernetes 控制器！...是的，我们可以在 Pod 的模板中添加一些内容。...想象一下，shell-operator 响应集群中的某些事件而执行了一个钩子。 如果集群中发生了另一个事件，将会怎样？ shell-operator 会运行该钩子的另一个实例吗？...例如，如果集群中同时发生五个事件，该怎么办？ shell-operator 会并行运行它们吗？ 消耗的资源（如内存和CPU）又如何呢？
当该订单的状态改变时，累积事实表行被访问并修改。这种对累积快照事实表行的一致性修改在三种类型的事实表中具有独特性，对于前面介绍的两类事实表只追加数据，不会对已经存在的行进行更新操作。...此时订单应该具有了分配库房或打包的日期代理键和度量值。 （11）在源数据库中插入数据作为这两个订单后面的里程碑：打包、配送和收货。注意四个状态日期可能相同。...首先，当迟到度量事件出现时，不得不反向搜索维度表历史记录，以确定事务发生时间点的有效的维度代理键，因为当前的维度内容无法匹配输入行的情况。...本示例中实际可以去掉这条判断语句，因为只有迟到事实会对已有的快照数据造成影响。外层查询把具有相同产品代理键和月份代理键的迟到事实的汇总数据加到已有的快照数据行上。临时表中存储这个查询的结果。...这里需要注意，产品维度是SCD2处理的，所以在添加销售订单源数据时，新增订单时间一定要在产品维度的生效与过期时间区间内。
度量/原子指标 原子指标和度量含义相同，基于某一业务事件行为下的度量，是业务定义中不可 再拆分的指标，具有明确业务含义的名词 ，如支付金额。...比如在商品维度中具有类目属性，在卖家维度中具有主营类目属性，两个维度具有相同的类目属性，则可以在相同的类目属性上进行不同业务过程的交叉探查。...事务事实表用来描述业务过程，跟踪空间或时间上某点的度量事件，保存的是最原子的数据，也称为“原子事实表“。 周期快照事实表以具有规律性的、可预见的时间间隔记录事实 ，时间间隔如每天、每月、每年等。...累积快照事实表用来表述过程开始和结束之间的关键步骤事件，覆盖过程的整个生命周期，通常具有多个日期字段来记录关键时间点，当过程随着生命周期不断变化时，记录也会随着过程的变化而被修改。...4.5 三种事实表的比较 4.6 无事实的事实表 事件类的，记录事件的发生。比如用户的浏览日志。 条件、范围或资格类的，记录维度与维度多对多之间的关系。
维度模型中的细节数据可以适应业务放比较随意的查询请求。 事务类型事实表 事物类型事实表通常一个事务一行，或者一个事务线一行。标示的是一个事务事件，比较稀疏，但是他的数量无法预测，可能会非常庞大。...在设计事务事实表初期，应该先估算一下最大表的情况，或者一个周期内的增量数量 日期日历维度 可以提前建立日期维度，预先存储10年或20年的日期信息，日期维度表中可包含日期，是否当天，所在周，月，年，...该属性的建立对展示当天信息的报表有用 3.应该将time-of-day（当天时间）的信息单独做成一张维度表，以避免在日期维度中执行行计算的复杂性。...否则，由于当天时间的加入，日期维度表的数量可能会急剧膨胀。 维度属性，包括指标，数字化描述符和多层次 1.扁平化多对一层次 在维度建模中，不需要将重复的值分解到另一个规范化的表中以节省空间。...将重复的低粒度值保持在主维度表中是一种基本的维度建模技术。规范化这些值将其放入不同的表将难以实现简单化和高性能的目标 2.具有内嵌含义的属性 应该将维度表中自然键的每一部分所表示的含义存储到维度表中。
对K-means而言，首先是随机产生于类别数相同的初始点，然后判断每个点与初始点的距离，每个点选择最近的一个初始点，作为其类别。...在层次聚类中，可以以一张树状图来表示聚类的过程，如果要讲对象分类的话，就可以从根节点触发，按照树状图的分叉情况，划分出不同的类别来。...关联分析基本思想 在购物篮分析中，其核心思想就是对比单个事件发生的概率，和多个事件同时发生的概率的情况，如果同时发生的概率与单独发生的概率相近，则可以考虑发生了一个事件后，很有可能会存在同时发生另外一个事件的情况...有事件X和事件Y，以及XY同时发生的概率，在购物篮分析中，支持度是XY同时发生的概率，置信度是当X发生了，Y也发生的条件概率。...在关联分析中，强关系存在两种情况，这种情况具有不同的时间上的考虑，第一种是序列关系，即事情顺次发生，比如购买了A了以后又继续购买B，另外一种是同时关联，即事件同时发生，比如买了A的同时也买了B。
更新(黄色块)与基本文件(白色块)的合并成本比较 Hudi已经支持几种不同的索引技术，并且还在不断地改进/添加更多的工具，下文试图从我们的经验中解释不同类别的工作负载，并建议每种工作负载使用何种索引类型...插入和更新仅跨越最后几个分区，因为这些大多只是附加数据。 鉴于可以在端到端管道中的任何位置引入重复事件，在存储到数据湖之前进行重复数据删除是一个常见要求。...事件更新的传播方式 一般来说，这是一个以较低成本解决的非常具有挑战性的问题。...可以利用时间通常是一等公民这一事实，并构造一个键，例如 event_ts + event_id，这样插入的记录具有单调递增的键。 即使在最新的表分区中，也可以通过修剪大量文件来产生巨大的回报。...工作负载：对维度表的随机更新/删除场景 这些类型的表格通常包含高维数据并保存参考数据，例如用户资料、商家信息。 这些是高保真表，其中更新通常很小，但也分布在许多分区和数据文件中，从旧到新的数据集。
好奇的读者可能已经注意到，这些特性中的大部分与NMDB管理的数据的属性有关。具体地说，结构化数据是围绕媒体时间轴的概念建模的，具有额外的空间属性。...例如，我们希望能够表示（1）具有29.97 fps NTSC帧速率的视频文件的每一帧的颜色和亮度信息，（2）基于“媒体时间基线”单位来描述的时序文本文件中的字幕样式和布局信息，以及（3）由VFX艺术家生成的时变...时序事件可以描述本质上属于“周期性”以及“基于事件”的时间线。图1显示了连续视频帧的周期序列。在这种情况下，感兴趣的事件是在第三帧之后发生了镜头更改事件。...图2：与字幕事件对应的媒体时间线 在我们的模型中，每个事件在时间线上占用一个时间间隔。我们不会对事件的相关性做出任何假设。...然后，可以对该属性进行范围查询（具体来说，我们已经仔细选择了JSON模式的子集，以确保没有元素可以具有不明确的定义或允许不兼容的解释，即，每个对象都被指定为其原始类型，包括字符串，布尔值，数字和整数）。
每个形状中定义的约束为特定属性的「数量」（如 [1..*] 表示一个到多个）和「类型」（如 string）；另一种约束方式是在形状之间定义以指定属性连接的节点数量。...第二种方式是使用「标识链接」（identity links）来声明一个本地的实体与另一个外部源中的实体具有相同的身份。...例如，对于图 1 中的活动 EID15，我们可以将其视作一种时间上下文的形式，其起始时间定义了部分关系（边）成立的时间范围；我们也可以讲边表示的关系转化为节点，然后为其添加额外的上下文关系。...在上面的例子中，表示上下文的方式不具有一般性，实际上研究者们已经提出了许多规范来以更标准的方式将上下文表示为数据。...我们首先会使用 meet 操作符来计算每一个查询结果中两条边的时间范围对应的注解，这里会使用日期集合的「交集」；然后针对所有非空的注解集合，使用 join 操作符来计算注解集合的「并集」，作为最终结果返回
Druid可以在提取数据时对其进行汇总，以最大程度地减少需要存储的原始数据量。汇总是一种汇总或预聚合的形式。在某些情况下，汇总数据可以极大地减少需要存储的数据大小，从而有可能将行数减少几个数量级。...在提取期间，如果任何行具有相同的维度，并且它们的时间戳在同一分钟内（我们的查询粒度），则这些行将被汇总。这意味着通过将所有度量值加在一起并增加一个计数器来合并行，因此我们知道有多少事件促成了该行的值。...即使在索引任务中合并了相同行的汇总，在相同的索引任务实例中获得所有相同行的机会也非常低。为了解决这个问题并实现最佳的汇总，我们安排了一个任务，在将给定时间块的所有段都移交给历史节点之后运行。...计划的压缩任务从深度存储中获取所有分段以进行时间块化，并执行映射/缩小作业以重新创建分段并实现完美的汇总。然后，由“历史记录”节点加载并发布新的细分，以替换并取代原始的，较少汇总的细分。...我们的摄入量和摄入率不断提高，查询的数量和复杂性也在不断增加。随着更多团队实现这些详细数据的价值，我们经常添加更多指标和维度，从而推动系统更加努力地工作。我们必须继续监视和调整，以保持查询性能。
另一个研究问题涉及到寻找一种在视频中检测暴力的有效且健壮的处理架构。理想的架构应该能够同时捕捉时间维度和空间维度上的局部和全局重要特征。...作为一个预处理步骤，首先识别出有人存在的帧，基于这样的前提：暴力行为只会在有人在场时发生。然后，3D-CNN从过滤后的帧中提取时空特征，并通过softmax层对结果进行分类。...， H ， W 和 d 分别代表时间维度、帧的高度和宽度以及隐藏维度）。...之后，根据原始的ViT设计，执行空间下采样16 \times ，然后进行时间下采样2 \times 以减少时空分辨率。在整个架构模块中，保持编码的隐藏维度 d 不变，以方便残差连接。...Results 在本节中，作者对CUE-Net架构与其他领先架构进行了深入分析，比较了在RWF-2000和RLVS这两个不同数据集上的表现。
在本文中，作者提出了一个一阶段的段落字幕模型，避免了事件检测阶段，直接为未修剪的视频生成段落描述。为了描述连贯和多样化的事件，作者提出使用动态视频记忆来增强时间维度的Attention。...现有的工作主要采用二阶段框架进行视频段落字幕：首先检测视频中的事件段，然后为每个段生成事件描述。尽管这个框架是合理的，但该框架仍需要时间段坐标来训练模型，而视频片段边界时间标注的成本很高。...为了使得模型对不同连贯事件进行有效描述逻辑的学习，作者提出通过动态视频记忆来改进传统的时间维度注意力 ，以跟踪和控制视频中的视觉注意力。...然后将其映射到联合embedding空间，用hard negative triplet loss优化，以确保具有相似语义的视频/文本被embedding得更近。...然而，本文模型的Attention可以集中在不同的帧上，并大致形成一条类似于人类描述的对角线。 上表显示了在关键帧选择中的两个辅助损失的有效性。 4.4.
验证集和训练集具有相同的格式，既包含了已知的结果也包含了输入的变量。...对K-means而言，首先是随机产生于类别数相同的初始点，然后判断每个点与初始点的距离，每个点选择最近的一个初始点，作为其类别。...在购物篮分析中，其核心思想就是对比单个事件发生的概率，和多个事件同时发生的概率的情况，如果同时发生的概率与单独发生的概率相近，则可以考虑发生了一个事件后，很有可能会存在同时发生另外一个事件的情况。...有事件X和事件Y，以及XY同时发生的概率，在购物篮分析中，支持度是XY同时发生的概率，置信度是当X发生了，Y也发生的条件概率。...在关联分析中，强关系存在两种情况，这种情况具有不同的时间上的考虑，第一种是序列关系，即事情顺次发生，比如购买了A了以后又继续购买B，另外一种是同时关联，即事件同时发生，比如买了A的同时也买了B。
原则3、确保每个事实表都有一个与之关联的日期维度表 原则2中描述的可测量事件总有一个日期戳信息，每个事实表至少都有一个外键，关联到一个日期维度表，它的粒度就是一天，使用日历属性和非标准的关于测量事件日期的特性...原则4、确保每个事实表中的事实具有相同的粒度或同级的详细程度 在组织事实表时粒度上有三个基本原则：事务，周期快照或累加快照。...原则5、解决事实表中的多对多关系 由于事实表存储的 是业务流程事件的结果，因此在它们的外键之间存在多对多(M:M)的关系，如多个仓库中的多个产品在多天销售，这些外键字段不能为空，有时一个维度可以为...原则7、存储报告标记和过滤维度表中的范围值 更重要的是，编码和关联的解码及用于标记和查询过滤的描述符应该被捕获到维度表中，避免在事实表中存储神秘的编码字段或庞大的描述符字段，同样，不要只 在维度表中存储编码...原则9、创建一致的维度集成整个企业的数据 对于企业数据仓库一致的维度，是最基本的原则，在ETL系统中管理一次，然后在所有事实表中都可以重用，一致的维度在 整个维度模型中可以获得一致的描述属性，可以支持从多个业务流程中整合数据
然而，反过来说是不成立的：一般来说，如果b的时间戳比a大，我们知道b⇏a，但我们不知道是a→b还是a‖b（并发）的情况。 两个不同的事件也有可能具有相同的时间戳。...我们在（时间戳，节点名）上使用字典序：也就是说，我们首先比较时间戳，如果它们相同，我们通过比较节点名称来打破平局。...给定两个事件的Lamport时间戳，一般来说，我们不可能知道这些事件是否同时发生，或者一个事件是否发生在另一个之前。...当收到一个消息时，算法首先将其添加到buffer缓冲区，就像FIFO广播中一样。然后在缓冲区中搜索任何准备递交的消息。比较deps≤delivered使用的是之前定义的向量运算符≤。...需要使用FIFO链接并等待来自每个节点的时间戳≥T的消息 然而，这两种方法都不具有容错性：在这两种情况下，单个节点的崩溃会使所有其他节点无法传递信息。在单领导方法中，领导本身就是单点故障点。
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