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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
36320发布于 2021-06-01 - 来自专栏全栈程序员必看
数仓建模与分析建模_数据仓库建模与数据挖掘建模
：ER 模型、维度模型、Data Value、Anchor ER 模型： 出发点是整合数据，为数据分析决策提供服务 需要全面了解业务和数据 实施周期长 对建模人员能力要求高 维度模型： 为分析需求服务 [外链图片转存中…(img-uQis5F2c-1645262440294)] 范式 第一范式：属性不可分割 第二范式：消除不分函数依赖 第三范式：消除传递依赖 关系建模与维度建模 关系建模：将复杂的数据抽象为两个概念 维度建模：模型相对清晰、简洁。维度模型以数据分析作为出发点，不遵循三范式，故数据存在一定的冗余。维度模型面向业务，将业务用事实表和维度表呈现出来。 4. 数仓建模方法 ODS： 数据类型：用户行为数据、业务数据 规划处理 保持数据源不做修改，起到备份数据的作用 数据采用压缩，减少磁盘存储空间 创建分区表，防止后续的全表扫描 DWD： DWD层需构建维度模型 维度建模一般按照以下四个步骤：选择业务过程→声明粒度→确认维度→确认事实。
2K20编辑于 2022-11-09 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
线性可分其实很好理解，简单来说就是可以用直线将属于不同种类的训练数据区分开来。比如，下图所示的两种类型的训练数据所呈现的分布，不可能通过一条直线将其 "x" 和 "·" 两种类型的训练数据区分开。
60610编辑于 2022-11-08 - 来自专栏大数据学习与分享
数据建模-维度建模-维度设计
作为维度建模的核心，我们在企业级的数据仓库中必须保证维度的唯一性。以淘宝商品维度为例，我们有且只允许有一个维度定义。 第二步：确定主维度表。 二、第二部分 在Kimball维度建模中，通常将度量称为“事实”，将环境描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。 （3）同一类数据基于范式建模，拆分成同一类型数据库中多张的物理表，比如商品，有商品主表和商品扩展表，商品主表存商品基本信息；商品扩展表存储商品特殊信息，如不同产品线定制化的信息等；比如会员，有会员主表和会员扩展表 02 快照维表 维度的基本概念中介绍了自然键和代理键的定义，在Kimball的维度建模中，必须使用代理键作为每个维度表的主键，用于处理缓慢变化维度。 但在阿里巴巴数据仓库建设的实践过程中，虽然我们使用的是Kimball的维度建模的理论，但实际并未使用代理键。我们是如何处理缓慢变化维度，如何记录变化历史的呢？为什么不使用代理键呢？
1.9K31编辑于 2023-09-06 - 来自专栏全栈程序员必看
大数据数据建模
今天给大家分享一下 数据开发工作中数据建模的步骤， 第一步：选择模型或者自定义模型 这第一步需要我们基于业务问题 如果没有现成的模型可用，就需要我们自定义模型了，自定义模型不是一件容易的事情，需要非常nb的数学基础和科研精神，当前绝大多数人所谓的建模，都只是选择一个已有的数学模型来工作而已。 这一步，就需要将可用的模型开发出来，并部署在数据分析系统中，然后可以形成数据分析的模板和可视化的分析结果，以便实现自动化的数据分析报告。 应用模型，就是将模型应用于真实的业务场景。 构建模型的目的，就是要用于解决工作中的业务问题的，比如预测客户行为，比如划分客户群，等等。 实际上，模型优化不仅仅包含了对模型本身的优化，还包含了对原始数据的处理优化，如果数据能够得到有效的预处理，可以在某种程度上降低对模型的要求。
1.5K20编辑于 2022-08-18 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm() > x <- factor(c("female","female","female",
45710发布于 2020-09-16 - 来自专栏波波烤鸭
PowerDesigner数据建模
PowerDesigner安装 云盘地址:https://pan.baidu.com/s/1MZnQhPZ6ityza9N9nAD3bw 提取码：8qpi 傻瓜式安装 E-R图 E-R图(实体关系图) 1.创建模型 生成数据库脚本 ? ? ? ? ?
89241发布于 2019-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
领域建模与数据库建模
本文重点主要是比较OO建模和数据表建模两者特点，这两者我们已经发现属于两个不同方向，也就是说，属于两个完全不同的领域，在J道其他文章里我们 其实已经把这两个领域上升为不同的学科，数据表建模属于数学范畴思维 ；而OO建模属于哲学思维。 继承也是类建模中经常用到的关系，继承可以将一些数据属性抽象到父类中，避免重复，如入库单和出库单有 很多属性是差不多的，唯一不动的就是入库和出库的行为，那么我们可以抽象一个库单为父类，使用继承关系分别 表达入库单和出库单 因为方法的不同，软件路线也就存在下面几个路线：完全面向对象类建模路线(J道网站和笔者一直致力于这种路线的推介)； 一种是对象和关系数据库混合型，还有一种就是过去的完全关系数据库类型软件（如Foxpro/ 建模和设计成为单个迭代循环。将领域模型和设计紧密联系。因此，建模专家必须懂设计。
1.1K30编辑于 2022-07-31 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
44540发布于 2019-07-02 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write 返回成功与否 int IsFull( Stack S ); 看看大小是不是满了 返回成功与否 int Push( ElementType X, Stack S, int Stacknum ); 把新的数据压入进去 看看成功与否 ElementType Top_Pop( Stack S, int Stacknum ); 把顶部的数据弹出返回出来 返回弹的元素 Stack CreateStack(int MaxElements
81030发布于 2019-11-08 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
1K20编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和 int> q; priority_queue<int,vector<int>,less<int> >;//后面有一个空格 两者等价 直接介绍第二种 第一个参数定义的类型int 第二个参数设定底层承载数据结构堆的容器
1.1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏全栈程序员必看
数据建模与数仓建模_数仓建模的几种方式
数据模型 所谓水无定势，兵无常法。不同的行业，有不同行业的特点，因此，从业务角度看，其相应的数据模型是千差万别的。 在开始介绍数据模型之前，我们先看一个东西，那就是算法与数据结构，我们知道算法是解决特定问题的策略，数据结构处理问题的数学模型，数据结构 有三大要素，逻辑结构、存储结构、数据操作、这里的数据操作其实就是算法 ，例如我们定义的图的数据结构，然后在这个基础上对图进行操作形成特定的算法，例如深度遍历和广度遍历；我们的数据结构其实是针对特定的数据问题而抽象和设计的，也就是说一种数据结构针对的是一类特定的问题。 数据模型也一样，只不过数据结构是针对特定问题的，而数据模型是针对特定业务的，然后多业务进行抽象，形成了行业特征，在银行业，IBM 有自己的 BDWM(Banking data warehouse model 数据仓库的设计始于数据模型，企业的数据模型适用于操作型环境，而修改后的模型适用于数仓，其实就是业务模型—> 概念模型—>逻辑模型—>物理模型的这一过程 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
91340编辑于 2022-11-15 - 来自专栏斑斓
MongoDB的数据建模
MongoDB是一种面向Document的NoSQL数据库，如果我们还是按照RDB的方式来思考MongoDB的数据建模，则不能有效地利用MongoDB的优势；然而，我们也不能因为Document的灵活性 适度的建模是非常有必要的，尤其对于相对复杂的关联关系。因为在MongoDB中，处理这种关联关系既可以使用Link，也可以使用Embedded。 这种建模方式还带来另一种可能，就是原本Person->Tasks的one-to-N关系就可以变为N-to-N关系，因为一个Task可以被多个Person所拥有。 如果采用Embedded方式，则会导致Task数据的冗余。 one-to-few one-to-many one-to-squillions 但我认为该怎么实现关联，应该从Entity之间的领域关系来判断，我们可以引入DDD的Aggregation设计概念作为建模的依据
1.3K60发布于 2018-03-07 - 来自专栏大数据与微服务架构
数据挖掘与建模
数据挖掘是基于统计学原理，利用机器学习中的算法工具实现价值信息的发现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。 ? 非线性分类经典算法包括K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、决策树（D Tree）、朴素贝叶斯（NB） 2、回归分析：反映事务数据属性在时间上的特征，预测数据间的相关关系，与分类区别在于，分类是预测目标的离散变量 二、无监督学习（事先没有任何训练数据样本，需要直接对数据进行建模，即不提供经验和训练样本，完全靠自己摸索） 1、关联分析：描述数据库中数据之间存在关系的规则。 2、聚类分析：训练样本标签信息未知，通过学习揭示数据内在性质及规律。 典型算法：K均值算法（K-means）、DBSCAN（具有噪声的基于密度的聚类方法）。 三、沃尔玛经典营销案例：啤酒与尿布 ? 模型发现：20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中。
1.1K30发布于 2020-04-11 - 来自专栏全栈程序员必看
数据库建模
1）定义：在设计数据库时，对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系，进而确定数据库的结构，这一过程就称为数据库建模。 2）作用： 1. 模型能准确表达设计意图，更易于进行技术交流。 2. 3）数据库建模步骤： 1.需求分析阶段 2.概念结构设计阶段：CMD 概念结构设计是整个数据库设计的关键。 3.逻辑数据模型：LDM 需要考虑数据的存储结构，是关系的还是面向对象的。对数据进行符合数据库设计范式的规范，但不关心物理数据库。 概念模型是把现实世界中实体和关系抽象到计算机世界，逻辑模型就是一种跟具体数据库无关的数据库模型，而物理模型是对某一款确定的数据库进行设计的数据库模型。 所以在数据库开发当中，先进行概念建模，然后进行逻辑建模，再而才进行物理模型的建模。
97810编辑于 2022-07-23 - 来自专栏大数据解决方案
ETL和数据建模
一、什么是ETL ETL是数据抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load ）的简写，它是将OLTP系统中的数据经过抽取，并将不同数据源的数据进行转换、整合，得出一致性的数据，然后加载到数据仓库中 二、数据仓库的架构 数据仓库（Data Warehouse \ DW）是基于OLTP系统的数据源，为了便于多维分析和 多角度展现将其数据按特定的模式进行存储而建立的关系型数据库，它不同于多维数据库，数据仓库中的数据是细节的 主题要体现某一方面的各分析角度（维度）和统 计数值型数据（量度），确定主题时要综合考虑，一个主题在数据仓库中即为一个数据集市，数据集市体现了某一方面的信息，多个数据集市构成了数据仓库。 事 实数据表是数据仓库的核心，需要精心维护，在JOIN后将得到事实数据表，一般记录条数都比较大，我们需要为其设置复合主键和索引，以为了数据的完整性和 基于数据仓库的查询性能优化，事实数据表与维度表一起放于数据仓库中 增量数据文件：数据文件的内容为数据表的增量信息，包含表内新增及修改的记录。 全量数据文件：数据文件的内容为数据表的全量信息，包含表内的所有数据。
1.9K20发布于 2021-11-19 - 来自专栏文渊之博
数据仓库建模
应用层模型由各应用按需自行建设，其中基础数据模型一般采用ER模型，融合数据模型采用维度建模思路。 三、两种经典的数据仓库建模方法 前面的分层设计中你会发现有两种设计方法，关系建模和维度建模，下面分别简单介绍其特点和适用场景。 维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能，更直接面向业务。 运营商以前都是关系建模，现在其实边界越来越模糊，很多大数据业务变化很快，采用维度建模也比较方便，不需要顶层设计。 四、企业建模的三点经验 维度建模就不说了，只要能理解业务过程和其中涉及的相关数据、维度就可以，但自顶向下的关系建模难度很大，以下是关系建模的三个建设要点。
1.9K31发布于 2020-06-19 - 来自专栏喵叔's 专栏
RavenDB数据建模--总结
只需将数据存储进去并通过键访问数据即可。同时我们还学习了使用过期功能来存储与时间相关的数据。 从键/值存储的简单模型开始，我们开始考虑真实的文档模型，学习了如何构建嵌入值来存储本质上是文档一部分的数据，还研学习了如何对关系和集合、多对一和多对多关联进行建模。 然后，我们介绍了更高级的建模技术，例如如何处理引用和配置数据，以及如何处理时态信息和分层结构。 接下来，我们讨论了建模时必须考虑的一些约束，例如如何处理文档的增长以及RavenDB中文档的良好大小。 我们学习了并发控制以及变化向量如何用于乐观并发和缓存，并且学习了为什么我们应该避免在模型中缓存聚合数据。 然后我们学习了如何处理带有附件的二进制数据，以及使用修订功能进行审计和更改跟踪，并且了解了我们可以在 RavenDB 中如何让文档数据过期。简要介绍了索引和查询时的引用处理。
73130编辑于 2022-05-25 - 来自专栏飞鸟的专栏
MongoDB的数据建模
MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库，它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中，数据是以文档的形式存储的，文档是一种类似于JSON的数据格式，非常灵活和扩展。 集合中的每个文档都可以有不同的结构，不同于传统数据库中表中的行，它们可以有不同的列和数据类型。 以下是一些关键的设计考虑因素：数据的一致性在MongoDB中，数据的一致性需要通过应用程序来保证。在设计文档模式时，需要确保每个文档都包含完整的数据，以避免应用程序在查询时需要多次访问数据库。 在将数据分布到多个节点时，需要确保数据的相关性。通常可以将数据根据其相关性分组到同一个集合中，这样可以避免在查询时需要访问多个集合。此外，还可以考虑使用分片(sharding)来分散数据负载。 这种设计方式可以减少重复数据，同时也可以提高查询性能和数据一致性。
1.4K40编辑于 2023-05-09
腾讯云开发者
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