本文从数据仓库物理设计的角度，分析了显著影响查询性能的三项关键技术，即分区数据库，表分区和多维集群（MDC）。
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的
2023/12/5 14:34:58
1.44MB
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利用RBF网络（隐含层神经单元个数和学习率等参数可在内部修改，不作为输入参数）学习和训练，并对输入的测试样本做出响应。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。
输入和输出维数可以多维。
实际运行，逼近y=sin(t)函数效果不错。
2023/11/26 7:05:55
2KB
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算法思想：提取文档的TF/IDF权重，然后用余弦定理计算两个多维向量的距离来计算两篇文档的相似度，用标准的k-means算法就可以实现文本聚类。
源码为java实现
源码为java实现
2023/11/20 2:12:44
9KB
1
Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。
如果听起来像或，那是因为想法很相似。
具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。
Gorgonia：可以执行自动区分可以执行符号区分可以执行梯度下降优化可以进行数值稳定提供许多便利功能来帮助创建神经网络相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比）支持CUDA/GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求）将支持分布式计算目标Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。
它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。
目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。
Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。
这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。
为什么要使用G草？使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。
如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已
2023/9/25 4:07:11
79.98MB
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系统设计指标的多维性决定了系统设计不存在唯一解或绝对最优解，系统工程师需要结合各类实际约束条件，在不同的设计指标之间进行综合考虑和权衡（有的指标之间存在互斥）。
一般的应对方法，是在系统前期方案设计阶段，针对系统需求拟定多种实现方案，并通过对不同方案的分析、对比，最终确定一种综合最优的方案继续详细设计。
其中，变体管理与配置是系统多方案设计的手段之一。
本文章节安排如下：案例思路概述设计约束模型创建系统架构模型创建计算分析模型-参数图变体的实现-Generalizationrelationship多方案对比分析小结&项目应用展望如上图所示，系统多方案设计和比选大致分为四个步骤：1.确定系统方案架构2
一般的应对方法，是在系统前期方案设计阶段，针对系统需求拟定多种实现方案，并通过对不同方案的分析、对比，最终确定一种综合最优的方案继续详细设计。
其中，变体管理与配置是系统多方案设计的手段之一。
本文章节安排如下：案例思路概述设计约束模型创建系统架构模型创建计算分析模型-参数图变体的实现-Generalizationrelationship多方案对比分析小结&项目应用展望如上图所示，系统多方案设计和比选大致分为四个步骤：1.确定系统方案架构2
2023/8/14 6:05:54
1.38MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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