基于mondrain 的原理纠正特殊指标值

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基于mondrain 的原理纠正特殊指标值

原文地址:http://www.cnblogs.com/qiaoyihang/p/7348385.html 下面有两张表数学试卷成绩表1 学号省份批次学校试卷成绩数学试卷小题成绩表2 学号小题号分值成绩下面是星型模型: 维度:省份,批次,学校指标:标准差,信度(比较有代表性) 星型模型表表3 省份(维度) 批次(维度) 学校(维度) 试卷最高分(指标) 试卷标准差(指标) 试卷信度(指标) 上面是我的OLAP 星型模型,在我同时选中维度:省份,批次,学校指标:信度…

SQL Server调优系列进阶篇（查询语句运行几个指标值监测）

前言上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的…

SQL Server调优系列进阶篇 - 查询语句运行几个指标值监测

前言上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的…

SQL Server 调优系列进阶篇 - 查询语句运行几个指标值监测

前言上一篇我们分析了查询优化器的工作方式,其中包括:查询优化器的详细运行步骤.筛选条件分析.索引项优化等信息. 本篇我们分析在我们运行的过程中几个关键指标值的检测. 通过这些指标值来分析语句的运行问题,并且分析其优化方式. 通过本篇我们可以学习到调优中经常利用的几个利器! 废话少说,开始本篇的正题. 技术准备数据库版本为SQL Server2008R2,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行分析. 利器一.IO统计通过这个IO统计能为我们分析出当前查询语句所要扫描的数据页的…

Spark MLlib LDA 基于GraphX实现原理及源代码分析

LDA背景 LDA(隐含狄利克雷分布)是一个主题聚类模型,是当前主题聚类领域最火.最有力的模型之中的一个,它能通过多轮迭代把特征向量集合按主题分类.眼下,广泛运用在文本主题聚类中. LDA的开源实现有非常多.眼下广泛使用.可以分布式并行处理大规模语料库的有微软的LightLDA,谷歌plda.plda+,sparkLDA等等. 以下介绍这3种LDA: LightLDA依赖于微软自己实现的multiverso參数server.server底层使用mpi或zeromq发送消息. LDA模型(word…

c#封装DBHelper类 c# 图片加水印 (摘)C#生成随机数的三种方法使用LINQ、Lambda 表达式、委托快速比较两个集合，找出需要新增、修改、删除的对象 c# 制作正方形图片 JavaScript 事件循环及异步原理（完全指北）

c#封装DBHelper类 public enum EffentNextType { /// <summary> /// 对其他语句无任何影响 /// </summary> None, /// <summary> /// 当前语句必须为"select count(1) from .."格式,如果存在则继续执行,不存在回滚事务 /// </summary> WhenHaveContine, /// <summary> ///…

JavaScript 事件循环及异步原理（完全指北）

引言最近面试被问到,JS 既然是单线程的,为什么可以执行异步操作? 当时脑子蒙了,思维一直被困在单线程这个问题上,一直在思考单线程为什么可以额外运行任务,其实在我很早以前写的博客里面有写相关的内容,只不过时间太长给忘了,所以要经常温习啊:(浅谈 Generator 和 Promise 的原理及实现) JS 是单线程的,只有一个主线程函数内的代码从上到下顺序执行,遇到被调用的函数先进入被调用函数执行,待完成后继续执行遇到异步事件,浏览器另开一个线程,主线程继续执行,待结果返回后,执行回调…

基于Lucene查询原理分析Elasticsearch的性能

前言 Elasticsearch是一个很火的分布式搜索系统,提供了非常强大而且易用的查询和分析能力,包括全文索引.模糊查询.多条件组合查询.地理位置查询等等,而且具有一定的分析聚合能力.因为其查询场景非常丰富,所以如果泛泛的分析其查询性能是一个非常复杂的事情,而且除了场景之外,还有很多影响因素,包括机型.参数配置.集群规模等等.本文主要是针对几种主要的查询场景,从查询原理的角度分析这个场景下的查询开销,并给出一个大概的性能数字,供大家参考. Lucene查询原理本节主要是一些Lucene的背景…

基于vue2.0原理-自己实现MVVM框架之computed计算属性

基于上一篇data的双向绑定,这一篇来聊聊computed的实现原理及自己实现计算属性. 一.先聊下Computed的用法写一个最简单的小demo,展示用户的名字和年龄,代码如下: <body> <div id="app"> <input type="text" v-model="name"><br/> <input type="text" v-model="a…

mysql之 MySQL 主从基于 GTID 复制原理概述

一. 什么是GTID ( Global transaction identifiers ):MySQL-5.6.2开始支持,MySQL-5.6.10后完善,GTID 分成两部分,一部分是服务的UUid,UUID保存在mysql数据目录的auto.cnf文件中,这是一个非常重要的文件,不能删除,这一部分是不会变的.另外一部分就是事务ID了,随着事务的增加,值一次递增,如下图+---------------+----------+--------------+------------------+-…