DAX折旧计算和分摊模型 作者：张辉 - wishwise 目标 计算各期间的折旧金额 在利润预测中，自动计算折旧金额在不同产品销量组合的分摊。 计算各期间的折旧金额 计算各期间的折旧金额，我们可以充分运用DAX函数语言中的相关财务函数来快速计算，如 SLN – 直线折旧法 SYD – 年数总和折
1. torch.unsqueeze 详解 torch.unsqueeze(input, dim, out=None) torch.unsqueeze()这个函数主要是对数据维度进行扩充。给指定位置加上维数为一的维度，比如原本有个三行的数据（3），在0的位置加了一维就变成一行三列（1,3）。a.squeeze(N) 就是在a中指定位置N加上一个维数为1的维度
文件读写： ①rb – 读取二进制文件，r – 读取文本文件 ②.pkl是python保存文件的一种文件格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西，需要使用r b类型来打开。 ③with open(‘data.txt’ + ‘dataset.pkl’, ‘rb’) as f 读取文件 ④mat 数据格式是Matlab的数据存储的标准格式 l
一般目标如果是非list的话 直接使用 name.sort()就可以， 但如果目标是list的话，这个时候就需要使用到lambda。 具体格式为name.sort(key=lambda x:x[0]),x[0]表示用list中第一位数进行排序，比如[[1,2],[2,0],[3,1]],就会按照 1< 2 <3的顺序排序。如果使用sort(key=lambda x:x[1])那
Acwing 分组背包问题 有 N 组物品和一个容量是 V 的背包。每组物品有若干个，同一组内的物品最多只能选一个。每件物品的体积是 vij，价值是 wij，其中 i 是组号，j 是组内编号。求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，且总价值最大。输出最大价值。 解法:相较于其它背
同一个batch内要padding到一样长度，不同batch之间可以不一样 这一点，对于 (绝大多数) NLP模型都是这样的 同一个batch内要padding到一样长度 神经网络，内部大都是矩阵的运算，batch训练，需要矩阵输入 因此一个batch要padding到一样的长度，才能形成一个矩阵，像 [[1,2], [3,4,5]] 它
桥接模式 定义 桥接模式是将抽象部分与它的实现部分分离，使它们都可以独立地变化。它是一种对象结构型模式，又称为柄体(Handle and Body)模式或接口(Interfce)模式。 使用场景 桥我们大家都熟悉，顾名思义就是用来将河的两岸联系起来的。而此处的桥是用来将两个独立的结构联系
目录 0 文章说明 1 概念 0 文章说明 文章内容主要来自网络,加上自己的修改,无法找到来源,如有侵权请告知. 1 概念 (1) 业务板块:比数据域更高维度的业务划分方法,适用于庞大的业务系统. (2) 维度:维度模型主张从分析决策的需求出发构建模型,为分析需求服务.维
进入职场第一年，我经历了第一次绩效考核。当时的企业使用的年度绩效考核，当收到考核开始的待办进入考核表之后一片茫然，考核指标需要我们自己填写，填写完之后再给自己打分，作为一个小菜鸟真的不知道什么样的指标才是合适的。当然我想错了，上级很快就给我们发了一个Excel版的考核表，
1、数据导入 要求将样表文件中的（AA_GXJSQYDC2019）数据导入HIVE数据仓库中。分别将地域维度表导入数据仓库中。 （1）将改名且设置字符集为UTF-8后的文件上传到本地 （2）在hive中创建表aa_2019 create table aa_2019( ID String, QA04 String, QA05 String, QA07 String, QA15 String
题目描述 给你一个二维整数数组 envelopes ，其中 envelopes[i] = [wi, hi] ，表示第 i 个信封的宽度和高度。 当另一个信封的宽度和高度都比这个信封大的时候，这个信封就可以放进另一个信封里，如同俄罗斯套娃一样。 请计算 最多能有多少个 信封能组成一组“俄罗斯套娃”信封（即可以把
原文标题：《The Architecture of a Web 3.0 application》 原文编译：律动研究院 应用架构中的每一个组件都决定着应用的底层属性 大家对于区块链、智能合约、IPFS、钱包、节点等这些名词都不陌生，也大概明白他们都是做什么的，然而他们是如何联动起来服务于 Web3.0 去中心化应用的搭建
2.1 pytorch 基础练习 定义数据测试 定义操作测试 其中执行m@v时报错 该处v为long类型与参数类型float不符，修改后执行 transpose和permute中转置过程理解 transpose：只能选择tensor中两个维度进行转置 （transpose（X，Y）函数和矩阵的转置是一个意思，相当于行为X轴，列为
目录 1 理论部分 1.1 卷积 1.1.1 主要参数 1.1.2 Conv2D中的所有参数 1.2 池化 1.3 卷积神经网络整体结构 2 代码实现 2.1 导入库 2.2 加载数据集 2.3 数据处理 2.3.1 增加train_images维度 2.3.2 增加test_images维度¶ 2.4 建立模型 2
高维张量指定维度求和总是让人摸不着头脑，接下来我将手把手教大家如何理解指定维度求和。 一、指定一个维度求和 1、二维 咱要记住，0维永远是最外层中括号里的元素，1维度是次外层中括号里的元素。所以在二维张量中指定0维度求和其实是所有行都相加，留下1维度（列）；指定1维求和是所有
结构型模式 定义： 是用于把抽象化与实现化分离，使得二者可以独立变化。它是用组合关系代替继承关系来实现，从而降低了抽象和实现这两个可变维度的耦合度 类图： 桥接（Bridge）模式包含以下主要角色： 抽象化（Abstraction）角色：定义抽象类，并包含一个对实现化对象的引用
1.常用函数 强制tensor转换为该数据类型：tf.cast(张量名，dtype=数据类型)计算张量维度上元素的最小值：tf.reduce_min(张量名)计算张量维度上元素的最大值：tf.reduce_max(张量名) 2.理解axis 在一个二维张量或者数组中，可以通过调整axis等于0或者1控制执行维度。axis=0表示纵向操作
一、第一章PyTorch数据类型代码 二、第二章创建Tensor 三、第三章索引与切片 四、第四章维度变换
目录 1-背景2-解决方案2.1-重写维度值2.2-插入新的维度行2.3-添加新的维度列2.4-拉链表处理 1-背景 众所周知，虽然维度表属性相对稳定，但是并不是一成不变的，尽管相当缓慢，维度值仍会随时间而变化。比如商品类目的改变，医院等级的改变。 在一些情况下，保留历史数据没有什么分析
订阅专栏 1.数据仓库建模的目的？ 为什么要进行数据仓库建模？大数据的数仓建模是通过建模的方法更好的组织、存储数据，以便在 性能、成本、效率和数据质量之间找到最佳平衡点。一般主要从下面四点考虑 访问性能：能够快速查询所需的数据，减少数据I/O 数据成本：减少不必要的数据冗
一、torch.cat() 添加链接描述 按照指定维度拼接张量 c=torch.cat((A,B),0)#按维度0拼接 c=torch.cat((A,B),1)#按维度1拼接 二、torch.view() 添加链接描述 x = torch.randn(4, 4) print(x.size()) y = x.view(16) print(y.size()) z = x.view(-1, 8) # -1表示该维度取决
1 为什么要建设实时数仓 在开始说如何建设实时数仓之前，我们先说一下建设实时数仓的目的，实时数仓解决了什么问题。 其实在很多情况下，我们对于实时数仓的定位可能是没有那么准确的。我们都知道，传统数仓一个非常重要的功能是用于记录历史，而实时数仓恰恰相反，它更重视处理当前的状态。
1.introduction 2.SSRN结构 2.1 3D-CNN & BN 输入数据是三维立方体数据：长、宽、深度（光谱带数） 2.2 光谱残差块 & 空间残差块 光谱残差块： 残差块包括两个连续的3D卷积层，然后在两个3D卷积层之间使用残差连接kernel_size = 1 * 1 * m，padding=(0 , 0 , 3) , stride = （1，1，1），相当于
监控阶段 主旨：用眼睛观察记录，为绩效提供有效依据，避免主观判断。 1、问题追踪、审查和调整。 方式一：发现问题，持续关注问题，解决后审查，调整避免下次出现，记录。 方式二：发现问题，审查深层次原因，调整后解决，记录。 2、收集项目绩效数据，计算绩效指标，并报告和发布绩效信息。 绩效数
NumPy 基本语法汇总 Numpy是Python科学计算库,用于快速处理任意维度的数组，可以处理N维数组， 支持向量化运算，其底层是由C语言编写的，运算速度相比较PYTHON会非常快， 这也是大数据常用numpy来计算的原因，其对数组的操作速度不受python解释器的影响。 ndarray属性 属性描述
