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  1. 数据仓库工具包——维度建模完全指导

  2. Ralph和Margy先生，用实例演示了在搭建数据仓库的过程中，如何处理各种类型的问题。内容详尽，对了解数据仓库概念非常有帮助。不过这本书可是英文版的哟～

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：chqchengjie

  1. Style Intelligence敏捷商业智能软件-多维数据建模工具

  2. Style Intelligence™敏捷商业智能软件不仅可以连接各种OLAP数据库，还提供了多维数据建模工具。使用多维数据建模工具进行多维数据建模不但简单易用而且无需编写任何的代码。用户只需要通过语义层的定义就可以轻松搭建自己的多维数据模型。

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2011-10-13
    • 文件大小：60416
    • 提供者：deguo123

  1. Style Intelligence-资源编辑器

  2. Style Report企业级报表软件中的资源编辑器是用来进行多源数据的混合，进行数据分析和搭建数据模型。在可视化的界面中各种数据源下数据都成为资源编辑器中Data Block™（数据块），用户通过鼠标的拖拽可以把数据块搭建成自己需要的数据集。在搭建过程中用户可以随时浏览搭建的数据块中的数据。这些数据块可以被复制，被继承和重用。在资源编辑器中搭建的数据块可以被用到报表，数据分析仪表盘中。

  3. 所属分类：管理软件

    • 发布日期：2011-10-14
    • 文件大小：154624
    • 提供者：deguo123

  1. 提高数据仓库的ETL效率

  2. 提高数据仓库的ETL效率 数据仓库建设中的ETL(Extract, Transform, Load)是数据抽取、转换和装载到模型的过程，整个过程基本是通过控制用SQL语句编写的存储过程和函数的方式来实现对数据的直接操作，SQL语句的效率将直接影响到数据仓库后台的性能。 目前，国内的大中型企业基本都具有四年以上计算机信息系统应用经验，积累了大量可分析的业务数据，这些信息系统中的数据需要通过搭建数据仓库平台才能得到科学的分析，这也是近几年数据仓库系统建设成为IT领域热门话题的原因。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-07-01
    • 文件大小：32768
    • 提供者：linlinqizhi

  1. 大数据漫谈系列之：大数据怎么发挥大价值

  2. 大数据平台是一个完整、复杂的体系工程，包括了基础技术平台的搭建、能力模型的组织、平台的运营管理、数据模型的管控、平台的应用建设以及其它配套资源的协调。一个平台要持续具备高效的能力输出，发挥平台价值，是一个长期的、需要多方面共同协作配合的过程。

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2015-09-11
    • 文件大小：604160
    • 提供者：u012245006

  1. 在vs2013应用MySql数据库实体数据模型说明.docx

  2. 在vs2013应用MySql数据库实体数据模型，MySql类库添加说明，EF框架搭建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：350208
    • 提供者：qq_39225074

  1. 基于云平台的煤矿监测数据可视化计算系统设计与应用

  2. 针对煤矿监测大数据处理的重要性,基于云计算、大数据和智能决策等技术,设计了一个基于云平台的煤矿监测数据可视化计算系统,提出了基于云服务的基础设施层、模型服务层以及计算应用层3层架构,并详细阐述了云平台,海量数据存储,分布式数据处理模型库以及GIS可视化交互界面设计等关键技术。基于在线地图和实时数据,该系统能够使用户快速配置实时数据源和计算模型,克服了传统计算模式模型和参数配置相对固定、可视化操作简单的缺点,并且以服务的形式在云平台的基础上搭建了模型服务框架,通过模型服务管理模块,系统可进行模型的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38746166

  1. Android整合搭建RxJava+Retrofit+LiveData+OkHttp框架实现MVVM模式开发

  2. 工程目录说明： base:基础类库。 exception:异常类模块。 https:网络请求实现模块。 model:数据模型，实体类定义。 repository:数据仓库，包括网络接口请求数据，sqlite数据库，文件File存储，SharedPreferences数据存储。 view:视图层，包含Activiy+Fragment类。 viewmodel:控制层。 utils:工具模块。

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2020-01-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：longlonghaohao

  1. PyTorch 模型训练实用教程

  2. 本教程内容主要为在 PyTorch 中训练一个模型所可能涉及到的方法及函 数， 并且对 PyTorch 提供的数据增强方法（22 个）、权值初始化方法（10 个）、损失函数（17 个）、优化器（6 个）及 tensorboardX 的方法（13 个） 进行了详细介绍，本教程分为四章， 结构与机器学习三大部分一致。 第一章， 介绍数据的划分，预处理，数据增强； 第二章， 介绍模型的定义，权值初始化，模型 Finetune； 第三章， 介绍各种损失函数及优化器； 第四章， 介绍可视化工具，用于监控数

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_29893385

  1. 单片机与DSP中的基于LABVIEW平台的数据采集卡软件设计

  2. 引言 　　作为专业测控领域的软件开发平台，LABVIEW内含丰富的数据采集、数据信号分析以及功能强大的DAQ助手，搭建数据采集系统更为轻松，便于硬件设计人员直接对硬件的操控展开设计。此外，它可通过DLL、CIN节点、ActiveX、.NET或MATLAB脚本节点等技术，实现与其它编程语言混合编程，通过调用外部驱动代码使它与设备的连接变得非常容易。由于采用数据流模型，LABVIEW可以自动规划多线程任务，可充分利用PC系统处理器的处理能力，从而提高模块的采集效率。本文基于LABVIEW开发环境，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：217088
    • 提供者：weixin_38732811

  1. 搭建高可用mongodb集群（二）——副本集

  2. 在上一篇文章《搭建高可用MongoDB集群（一）——配置MongoDB》提到了几个问题还没有解决。1.主节点挂了能否自动切换连接？目前需要手工切换。2.主节点的读写压力过大如何解决？3.从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝，从节点压力会不会过大？4.数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展？这篇文章看完这些问题就可以搞定了。NoSQL的产生就是为了解决大数据量、高扩展性、高性能、灵活数据模型、高可用性。但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点，由此MongoDB设计了副本集和分片的功

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38581447

  1. 搭建高可用mongodb集群

  2. 这篇文章看完这些问题就可以搞定了。NoSQL的产生就是为了解决大数据量、高扩展性、高性能、灵活数据模型、高可用性。但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点，由此MongoDB设计了副本集和分片的功能。这篇文章主要介绍副本集：mongoDB官方已经不建议使用主从模式了，替代方案是采用副本集的模式，点击查看，如图：那什么是副本集呢？打魔兽世界总说打副本，其实这两个概念差不多一个意思。游戏里的副本是指玩家集中在高峰时间去一个场景打怪，会出现玩家暴多怪物少的情况，游戏开发商为了保证玩家的体验度，就为每

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_38640985

  1. 从零搭建Prometheus监控报警系统

  2. Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是GoogleBorgMon监控系统的开源版本。2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(CloudNativeComputingFoundation),将Prometheus纳入其下第二大开源项目。Prometheus目前在开源社区相当活跃。Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38688380

  1. 以好奇心日报为业务原型，说说大数据平台的数据建模过程

  2. 数据模型是数据平台的基石，是平台搭建过程中最最基础、也是最最重要的环节，为后续数据清洗（ETL）、开发数据报表等工作保驾护航。数据建模做的好，后面工作也会更容易，模型做的不到位，一些报表做起来耗时耗力又吃资源，甚至无法实现。数据建模一般要经历主题和主题域分析、概念模型、维度设计、指标整理、逻辑模型、物理模型。好奇心是内容型产品，有NEWS、LABS两个频道，有不同新闻分类和独立的栏目，商业模式以在线广告为主。为什么选好奇心日报？一方面它确实是目前鱼龙混杂的内容产业中的一股清流，新媒体的一个标杆，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：364544
    • 提供者：weixin_38535364

  1. 搭建高可用mongodb集群（二）——副本集

  2. 在上一篇文章《搭建高可用MongoDB集群（一）——配置MongoDB》提到了几个问题还没有解决。1.主节点挂了能否自动切换连接？目前需要手工切换。2.主节点的读写压力过大如何解决？3.从节点每个上面的数据都是对数据库全量拷贝，从节点压力会不会过大？4.数据压力大到机器支撑不了的时候能否做到自动扩展？这篇文章看完这些问题就可以搞定了。NoSQL的产生就是为了解决大数据量、高扩展性、高性能、灵活数据模型、高可用性。但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点，由此MongoDB设计了副本集和分片的功

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38661008

  1. 搭建高可用mongodb集群

  2. 这篇文章看完这些问题就可以搞定了。NoSQL的产生就是为了解决大数据量、高扩展性、高性能、灵活数据模型、高可用性。但是光通过主从模式的架构远远达不到上面几点，由此MongoDB设计了副本集和分片的功能。这篇文章主要介绍副本集：mongoDB官方已经不建议使用主从模式了，替代方案是采用副本集的模式，点击查看，如图：那什么是副本集呢？打魔兽世界总说打副本，其实这两个概念差不多一个意思。游戏里的副本是指玩家集中在高峰时间去一个场景打怪，会出现玩家暴多怪物少的情况，游戏开发商为了保证玩家的体验度，就为每

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：244736
    • 提供者：weixin_38637093

  1. 基于电路模型法的铁路接触网电流分布研究

  2. 接触网电流分布的研究对电气化铁路发展具有重要的意义。基于带回流直接供电方式的接触网原理结构，采用了一种电路模型法，通过以京沪高速铁路的直供区段为例，计算牵引网各部分参数，搭建等效电路模型。结合该区段的牵引网仿真和接触网仿真，将仿真数据与实际接触网电流分布数据比较。结果表明，电路模型法计算得到的接触网电流分布数据具有良好的可靠性，能够很好的完成对接触网各支路电流的研究。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38636461

  1. 以好奇心日报为业务原型，说说大数据平台的数据建模过程

  2. 数据模型是数据平台的基石，是平台搭建过程中最最基础、也是最最重要的环节，为后续数据清洗（ETL）、开发数据报表等工作保驾护航。数据建模做的好，后面工作也会更容易，模型做的不到位，一些报表做起来耗时耗力又吃资源，甚至无法实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：369664
    • 提供者：weixin_38657835

  1. IOS开发QQ空间/朋友圈类界面的搭建

  2. 先来看下效果： 公司在做一个报修工单的功能，其中主要功能点在于，这个功能不完全是静态显示的， 它还可以点击回复，在下面增加评论，可以点击查看评论详情，也可以收回评论详情， 评论可以带图片，也可以不带图片，工单内容可以带图片，也可以不带图片。 并且回复内容的条数也不确定，就是因为这样的不确定性，一定程度增加了开发的难度。 根据MVC的思想，最初Cell应该自带一个数据模型dataModel，单现在我们多增加一个Frame模型， frame模型里面包含了各个子控件的frame值，并且自带数据模型d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：124928
    • 提供者：weixin_38550146

  1. 证券期货行业监管大数据治理方案研究

  2. 为充分发挥数据的资产价值，监管部门高度重视大数据治理工作。通过梳理证券期货行业监管大数据治理的需求与特殊性，对证券期货行业的大数据治理体系进行了深入研究，包括构建证券期货行业数据模型、搭建公共数据平台、建设数据服务体系以及构建组织保障体系4个方面。通过大数据工程建设的实施，进一步发现了证券期货行业大数据治理在工程共建共享、数据多源校核方面存在的深层次技术问题，提出了建设超级大数据管理平台、全面保障大数据工程效果的研究思路，为监管决策提供了更为全面、科学、客观的支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38514872
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