扩展单张图片维度 import cv2 import torch image = cv2.imread(img_path) image = torch.tensor(image) print(image.size
（一）维度模型基础 既然维度模型是数据仓库建设中的一种数据建模方法，那不妨先看一下几种主流的数据仓库架构。 1....除了架构层面，还有两种主要的建模方法，即规范化模型和维度模型。规范化模型用于EDW建模，而维度模型用于数据集市建模。...而对于维度模型最简单的描述就是，按照事实表、维度表来构建数据仓库、数据集市。这种方法被人们熟知的有星型模式和雪花模式。 ...看一下以上星型模式的定义，问题来了：既然事实表与维度表也是以主键/外键的方式相互关联，换句话说，3NF和维度模型都能用实体/关系图（ERD）表示，那么两者的根本区别是什么呢？...而维度模型虽然常应用在关系数据库管理系统之上，但是并不要求必须满足3NF，也就是说维度模型允许可控的数据冗余。这样做简少了表和表间关系的数量，同时提高了查询速度。
大家好上节介绍了重复项查询，继续介绍选择查询中的不匹配项查询，不匹配查询也是在查询向导中创建。...一、不 匹 配 查 询 不匹配查询：将数据表中不符合查询条件的数据显示出来，其作用于隐藏符合条件的数据的功能相似。（在使用时需要注意匹配数据的两张表的先后顺序。）...由于有表关系，并实施参照完整性后，相关表字段的值不容易出现超出主表字段范围的不匹配情况。 但在某些情况下可能要求两个表中的字段完全包含所有相同的字段。...（如果有人漏发了工资，就可以通过不匹配查询查找出不匹配的记录。）...库存图书中没有但可以通过不匹配查询来找出，不匹配的项。创建不匹配查询向导如下图所示： 匹配数据时使用的出版商号，在向导中都有提示文字。 首先选择的是，数据是完整的表，即出版商表。
这些特定维度包含在从细节维度选择的行中，所以叫维度子集。维度子集比细节维度小，因此更易使用，查询也更快。 ...本篇中将准备两个特定维度，它们均取自现有的维度：月份维度（日期维度的子集），Pennsylvania州客户维度（客户维度的子集）。...清单（五）-3-1里的脚本用于建立月份维度，并从日期维度初始装载月份维度。注意月份维度不包含promo_ind列，该列不适用月层次上，因为一个月中可能有多个促销期。促销标记适用于日层次。...而特定维度子集是选择基本维度的一个特定子集。清单（五）-3-3里的脚本建立特定维度表，并导入Pennsylvania (PA)客户维度子集。...month_dim不包含date_dim表的日期列。 pa_customer_dim表的代理键就是客户维度的代理键。month_dim表里的月份维度代理键并不来自日期维度。
维度层次 大多数维度都具有一个或多个层次。例如，日期维度就有一个四级层次：年、季度、月和日。这些级别用date_dim表里的列来表示。...日期维度是一个单路径层次，因为除了年-季度-月-日这条路径外，它没有任何其它层次。本篇将讨论在维度的层次上进行分组和钻取查询。...为了识别数据仓库里一个维度的层次，首先要理解维度中列的含义。然后就可以识别两个或多个列具有相同的主题。例如，日、月、季度和年具有相同的主题因为它们都是关于日历的。具有相同主题的列形成一个组。...例如，日-月-季度-年这个链条是一个日期维度的层次。除了日期维度，产品和客户维度也有层次。 表（五）- 6-1显示了三个维度的层次。注意客户维度具有两个路径的层次。...清单（五）- 6-2里的钻取查询显示了每个日期维度级别（年、季度和月级别）的订单汇总金额。
维度合并 随着数据仓库中维度的增加，会发现有些通用的数据存在于多个维度中。例如，客户维度的客户邮编相关信息、送货邮编相关信息和工厂维度里都有邮编、城市和州。...本篇说明如何把三个维度里的邮编相关信息合并到一个新的邮编维度。 修改数据仓库模式 为了合并维度，需要改变数据仓库模式。图（五）- 14-1显示了修改后的模式。...注意图中只显示了与邮编维度相关的表。 图（五）- 14-1 zip_code_dim表与两个事实表相关联。这些关系替换了这两个事实表与客户维度、工厂维度的关系。...修改定期装载脚本 定期装载有三个地方的修改： 删除客户维度装载里所有邮编相关的列，因为客户维度里不再有客户邮编和送货邮编相关信息 在事实表中引用客户邮编视图和送货邮编视图中的代理键...下面的/root/data-integration/factory.csv文件包含新的工厂信息，在执行产品定期装载脚本时需要将其加到工厂维度里。
杂项维度 本篇讨论杂项维度。简单地说，杂项维度就是一种包含的数据具有很少可能值的维度。...new_customer_ind（如果这是新客户的首个订单，值为yes） web_order_flag（表示此订单是否是在线下的订单） 这类数据常被用于增强销售分析，应该用称为杂项维度的特殊维度类型存储...新增销售订单属性杂项维度 给现有的数据仓库新增一个销售订单杂项维度，需要新增一个名为sales_order_attribute_dim的维度表。...图（五）- 9-1显示了增加杂项维度表后的数据仓库模式（这里只显示了和销售订单属性相关的表）。...可以预装载这个维度，并且只需装载一次。 注意 如果知道某种组合是不可能出现的，就不需要装载这种组合。执行清单（五）- 9-1里的脚本修改数据库模式。
退化维度 本篇讨论一种称为退化维度的技术。该技术减少维度的数量，简化维度数据仓库的模式。简单的模式比复杂的更容易理解，也有更好的查询性能。...当一个维度没有数据仓库需要的任何数据时就可以退化此维度。需要把退化维度的相关数据迁移到事实表中，然后删除退化的维度。 ...退化订单维度 本节说明如何退化订单维度，包括对数据仓库模式和定期装载脚本的修改。使用维度退化技术时你首先要做的识别数据，分析从来不用的数据列。...例如，订单维度的order_number列就可能是这样的一列。但如果用户想看事务的细节，还需要订单号。因此，在退化订单维度前，要把订单号迁移到sales_order_fact表。...修改后的脚本需要把订单号加入到销售订单事实表，而不再需要导入订单维度。清单清单（五）- 8-2显示了修改后的定期装载脚本。
分段维度 本篇说明分段维度的实现技术。分段维度包含连续值的分段。...分段维度可以存储多个分段集合。例如，可能有一个用于促销分析的分段集合，另一个用于市场细分，可能还有一个用于销售区域计划。分段一般由用户定义，而且很少能从交易源数据直接获得。...多重星型模式的开发经验实现分段维度。 年度销售订单星型模式 本节说明如何实现一个年度订单分段维度。你需要两个新的星型模式，如图（五）- 16-1所示。...年维度是日期维度的子集。annual_customer_segment_fact是唯一用到annual_order_segment_dim表的表。...清单（五）-16-1里的脚本用于建立分段维度数据仓库模式。
Human-level指人类在目标问题上的error，比如人眼识别猫，人会识别错的error。
回归问题 Regression Problem, 在某一连续区间内对某一组输入进行输出结果预测 举个例子: 根据过往的工龄与工资水平的数据(经验E), 预测某一工龄的人的工资水准(任务T)(且与实际水平相差不超过...梯度下降算法 Gradient Descent 一种调整模型中参数的算法. 在学习过程中会反复用到这个算法来调整模型中的参数....= [6, 7, 8] */ a.mul(b); // [5, 10, 15] /* [1, 2, 3] * * * [5, 5, 5] = = = [5,10,15] */ 维度...Rank 由于类似矩阵, 因此Tensor也有类似的一些属性, 包括Rank 维度/秩, 描述了Tensor的维度 当Tensor不是矩阵的时候, rank为0 // rank = 0, 标量 tf.tensor..., [3, 4]]) 形状 Shape 描述Tensor的作为矩阵的形状, 对于一个矩阵描述为4*5的Tensor, 其shape就是[4, 5] 当Tensor不是矩阵时, shape为[] 对于高维度的
角色扮演维度 当一个事实表多次引用一个维度表时会用到角色扮演维度。例如，一个销售订单有一个是订单日期，还有一个交货日期，这时就需要引用日期维度表两次。 ...本篇将说明两类角色扮演维度的实现，分别是表别名和数据库视图。这两种都使用了MySQL的功能。表别名是在SQL语句里引用维度表多次，每次引用都赋予维度表一个别名。...而数据库视图，则是按照事实表需要引用维度表的次数，建立相同数量的视图。 修改数据库模式 使用清单（五）-4-1里的SQL脚本修改数据库模式。...脚本里的查询实际上使用了日期维度表两次，一次是订单日期（别名是order_date_dim），一次是交货日期（别名是request_delivery_date_dim）。...可以将这些视图作为维度表来查询。使用清单（五）-4-4里的脚本建立视图。
概要 这篇文章分为4部分，分别是： 模型评估 模型成绩不匹配 可能的原因和补救措施 更稳健的测试工具 模型评估 当为预测建模问题开发模型时，你需要一个测试工具。...测试数据集被保留下来，用于评估和比较调试过的模型。 模型成绩不匹配 重新采样方法将通过使用训练数据集，在不可见的数据上为你的模型技能进行评估。...还可以使用测试数据集来比较模型吗？ 是不是模型调试无效？ 在应用机器学习中，这是具有挑战性且非常普遍的情况。我们可以把这个问题称为模型成绩不匹配问题。...可能的原因和补救方法 有许多可能的原因导致机器学习模型成绩不匹配问题。你最终的目标是要拥有一个测试工具，可以帮你做出正确的选择，决定将哪种模型和模型配置用作最终模型。...总结 在这篇文章中，你了解了机器学习模型成绩不匹配问题，即训练和测试数据集之间模型成绩存在很大差异，另外就是判断和解决这个问题的技术。
针对不同的后缀，Codeigniter会从 config/mimes.php 文件匹配POST过来的数据中的 file_type 属性，只有一样才会校验通过，否则就会发生文件类型不匹配的错误。
值 规则 ID CA2017 类别 可靠性 修复是中断修复还是非中断修复 非中断 原因 日志记录消息模板中提供的参数数目与命名占位符的数目不匹配。...如何解决冲突 将模板格式的占位符的数量与传递的参数的数目匹配。 何时禁止显示警告 不禁止显示此规则发出的警告。 另请参阅 可靠性规则
数仓设计的3个维度： ? 当前主流建模方法为：ER模型、维度模型。...源事务：业务库或者日志等各个方面的数据源，一般不维护历史信息。 ETL：目的是构建和加载数据到展现区的目标维度模型中，划分维度和事实。...； 3、宽表的涉及不依赖具体的业务需求而是根据整体业务线相匹配； 4、尽量用维度建模代替宽表； 为什么说尽量用维度建模代替宽表，就算字段和数据会冗余，维度建模的方式也会表全量数据的宽表模式较好，原因：...； 3、新增维度完全可以按照星型模型或者雪花模型动态添加新维度； 4、维度模型可以作为宽表的基础，一旦确定全部的数据流程，可以通过维度模型再生成对应宽表进行快速的业务支撑； 指标管理 数仓模型中，最重要的模块可能就是数据治理...所以如果在数据产品的层面在某个业务域对指标数据定义、生产、使用等过程的流程规范化与平台化，那么就能够从源头上解决上面出现的数据指标不统一、重复开发、指标体系不好维护的问题。
”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“MD_DynamicRelease”(ConsoleApplication1.obj 中) 1>libcpmt.lib(xlock.obj...) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“MD_DynamicRelease”(ConsoleApplication1....obj 中) 1>libcpmt.lib(xthrow.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“....obj 中) 1>libcpmt.lib(fiopen.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值“....obj 中) 1>libcpmt.lib(iosptrs.obj) : error LNK2038: 检测到“RuntimeLibrary”的不匹配项: 值“MT_StaticRelease”不匹配值
Dimensional Data Warehousing with MySQL在维度模型的基础上，用MySQL基本的SQL语句实现了各种常见场景下的ETL。...这是第一阶段要做的事情，第二阶段准备用Data Vault模型再做一遍，研究一下这种较新的建模方法。...内容组织： （一）维度模型基础 （二）准备数据仓库模拟环境 （三）初始装载 （四）定期装载 （五）进阶技术 1. 增加列 2. 按需装载 3. 维度子集 4....角色扮演维度 5. 快照 6. 维度层次 7. 多路径和参差不齐的层次 8. 退化维度 9. 杂项维度 10. 多重星型模式 11. 间接数据源 12....维度合并 15. 累积的度量 16. 分段维度
image.png 1基本概念 维度模型的概念出自于数据仓库领域，是数据仓库建设中的一种数据建模方法。维度模型主要由事实表和维度表这两个基本要素构成。...维度表和事实表二者的融合也就是“维度模型”，“维度模型”一般采用“星型模式”或者“雪花模式”，“雪花模式”可以看作是“星型模式”的拓展，表现为在维度表中，某个维度属性可能还存在更细粒度的属性描述，即维度表的层级关系...比如商品基础信息表、 商品扩展信息表、商品库存信息表，这些表都属于商品相关信息表，依据维度设计方法，尽量整合至商品维度模型中，丰富其维度属性。...如果进行整合，首先需要考虑各个体系是否有交叉，如果存在交叉，则需要去重;如果不存在交叉，则需要考虑不同子集的自然键是否存在冲突，如果不冲突， 则可以考虑将各子集的自然键作为整合后的表的自然键;另一种方式是设置超自然键...易用性:模型可理解性高、访问复杂度低。用户能够方便地从模 型中找到对应的数据表，并能够方便地查询和分析。 根据数据模型设计思想，在对维度进行水平拆分时，主要考虑如下两个依据。
oracle中，在使用 not like 进行模糊查询，想要筛选出不符合某个pattern的数据时，是无法筛选出值为 null 的数据的。这是因为oracle中...
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