1.打开后台cognos中的报表,创建查询主题 填写该维度的名称 以时间维度为例 从左边添加该维度的单位,修改名称(在Cognos前台显示),如果有逻辑在源里面修改下函数 以此类推.…

(这是另一个表)…

日子过得好苦逼,我过的很好,只是缺少￥.时间在变,而问题始终未变,你解不解决它都在那里一动不动.不知不觉已经发现手机的中央,电脑的右下角已经出现了201411的字样,突然从桌子上爬起来,差点忘记了自己还是一个上进的人,吹了几分钟牛逼了,接下来我们还是开始说一说这次的问题吧,往下看你会很快看到解决问题的方法的哦........ 在本系列文章的第3篇文章中我们已经在6.3的扩展中写下了这么一段话,接下来我们先熟悉一下 --6.3扩展----------------------------------…

这是我真正意义上地用react实现一些东西.这次分享的是一个很简单的小组件,效果图先放上来: 前端样式用的是一套框架.功能很简单,就是根据选择的维度,在成员里选择对应这个维度的选项. 首先初始化一些数据,这里我们要关注的就是newMeasureText,这是维度的value:newMeasureMember,这是维度的text.headerMsg是一个数组,作用是用来存放选择的维度和成员,所以肯定是一个二维数组.newLists是一个数组,作用是用来存放对应多维度的index的option选项(…

在前文(http://www.cnblogs.com/duanshuiliu/p/3243048.html)最后演示了如何使用代码更改默认财务维度,那段代码模拟了创建各数据表记录的过程,实际上AX提供了一些类及方法来简化,下面给出更多如何通过代码更改财务维度的例子: 方法一:使用DimensionAttributeValueSetStorage类 static void ChangeCustFinancialDimension(Args _args) { CustTable custTable;…

一.Pytorch安装 安装cuda和cudnn,例如cuda10,cudnn7.5 官网下载torch:https://pytorch.org/ 选择下载相应版本的torch 和torchvision的whl文件 使用pip install whl_dir安装torch,并且同时安装torchvision 二.初步使用pytorch # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'Leo.Z' import torch import time # 查看torch版本…

Numpy怎样给数组增加一个维度 背景:很多数据计算都是二维或三维的,对于一维的数据输入为了形状匹配,经常需升维变成二维 需要:在不改变数据的情况下,添加数组维度:(注意观察这个例子,维度变了,但数据不变)原始数组:一维数组arr=[1,2,3,4],其shape是(4, ),取值分别为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3]变形数组:二维数组arr[[1,2,3,4]],其shape实(1,4), 取值分别为a[0,0],a[0,1],a[0,2],a[0,3] 实操:经常需要在…

https://msdn.microsoft.com/EN-US/library/dd252604.aspx     Cube是一个多维度的结构,它是BI应用开发的基础.本文描述了cube的组成部分,让你能更好地理解如何使用cube来分析数据. 1.Cube的结构     一个cube由一组测量和维度属性构成.对于AX分析cube,测量和维度在AOT中定义.Perspective用于标识那些包含着测量和维度的表和视图. 1.1.测量     一个测量,是表或视图中一个包含着可计量的数据的列,通常…

一.前言 安装了saiku之后,每次修改schema文件,非常耗时,每次都要经历若干步骤:修改xml.上传.重启才能生效,并且非常不利于学习和理解MDX和模式文件,踌躇之际,发现了这个工具,十分小巧方便!saiku安装过程可参考上一篇博客:http://www.cnblogs.com/liqiu/p/5183894.html 二.下载 这是一个pentaho的一个工具,有很多版本,下载地址:https://sourceforge.net/projects/mondrian/files/schem…

了解数据源,数据源视图,多维数据集,维度 数据源:一个数据库或者其它数据链接,SSAS不支持使用模拟功能来处理 OLAP 对象.模拟信息选择“使用服务帐户” 数据源视图:DSV是元数据的单个统一视图,是关系数据源的抽象,它成为在多维项目中创建的多维数据集和维度的基础,控制项目中使用的数据结构,并且独 立于基础数据源工作,可添加命名列(计算/导出列,SQL语句定义) 多维数据集:通常是度量值组表(明细表),又称为事实数据表)包含感兴趣的度量值.对应的主表(或主表的主表)可自动添加为维度 维度:单个…

花了近2个小时终于AC,好爽.. 一道类似于最优矩阵链乘的题目,受<切木棍>那道题的启示,该题的原理也是一样的,仅仅只是变成了且面积.那么对应的也要添加维度 . 显然要完整的表示状态,最少要用四维数组.分别表示它的两个对角线顶点的坐标 .   然后横切或者纵切,递归需找更小的矩形,直到矩形内仅仅剩一个樱桃的时候返回0 那么问题就是如何高速的推断一个矩形内有多少个樱桃,于是决定再开一个数组记录这个矩形内樱桃的个数.一開始就是在这个地方超时(开了个五重循环) ,后来想到一个折中的办法,将时间复杂度…

原文:SSAS系列--[06]多维数据(创建Cube) 1.文件类型说明 项目定义文件 (.dwproj).项目用户设置 (.dwproj.user).数据源文件 (.ds).数据源视图文件 (.dsv).多维数据集文件 (.cube).分区文件 (.partitions).维度文件 (.dim).挖掘结构文件 (.dmm).数据库文件 (.database).数据库角色文件 (.role).第一次启动,纪念贴. 图 启动界面 留念 图 默认文件夹中内容 2.创建数据源.数据源视图.维度.定义和…

学习一门新的语言,率先学习输出hello world.我们就从这里开始学习. 首先打开RStudio这个IDE,然后在左边输入: > mystr <- "hello world" > print(mystr) 如图所示,当我们在左边撸完之后,右边可以看到我们刚才的变量. 这里,关于R语言中的赋值语句是: 变量  <-  值,不同其他语言的=,但是也可以使用=赋值,但是不推荐.输出语句是print(值) 我们可以使用class()方法查看它的类型.如: 同时,在R…

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型 相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的…

匠心零度 转载请注明原创出处,谢谢! 说在前面 如果你经常注意面试题,你会发现现在面试题多多少少会含有jvm相关的面试题,之前也把一些jvm面试题汇总了下:面试题系列一,那么为什么现在面试需要了解或者问面试题呢? 主题 谈谈自己的理解,概括为以下几个方面: 的确很重要. 供大于求. 面试风气. 下面就针对这几点谈谈. 的确很重要 随着互联网的发展,高并发高可用.快速响应成为软件的必须,而JVM与这些有着密切关联.之前JVM系列好多都是一些由于SWT影响到快速响应问题,忽然网站慢一下(抖动下)等问…

这是 Web 性能优化的第 4 篇,上一篇在下面看点击查看: Web 性能优化:使用 Webpack 分离数据的正确方法 Web 性能优化:图片优化让网站大小减少 62% Web 性能优化:缓存 React 事件来提高性能 CSS 必须通过一个相对复杂的管道,就像 HTML 和 JavaScript 一样,浏览器必须从服务器下载文件,然后进行解析并将其应用于 DOM.由于优化程度极高,这个过程通常非常快--对于不基于框架的小型 web 项目,CSS 通常只占总资源消耗的一小部分. 框架打破了这种…

概述 本节主要讲述如何把两个数组按照行或列进行合并. 按行进行上下合并 例如: import numpy as np a = np.array([1, 1, 1]) b = np.array([2, 2, 2]) print(np.vstack((a, b))) 合并后输出结果为: [[1 1 1] [2 2 2]] 按列左右合并 import numpy as np a = np.array([1, 1, 1]) b = np.array([2, 2, 2]) print(np.hstack(…

生产与学术 写于 2019-01-08 的旧文, 当时是针对一个比赛的探索. 觉得可能对其他人有用, 就放出来分享一下 生产与学术, 真实的对立... 这是我这两天对pytorch深度学习->android实际使用的这个流程的一个切身感受. 说句实在的, 对于模型转换的探索, 算是我这两天最大的收获了... 全部浓缩在了这里: https://github.com/lartpang/DHSNet-PyTorch/blob/master/converter.ipynb 鉴于github加载ipyn…

1. 概述 原文地址: TensorFlow and deep learning,without a PhD Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. B站视频地址: https://www.bilibili.com/video/av8284296 https://www.bilibili.com/video/av16339227 在这个codelab中,您将学习如何创建和训练识别手写数字的神经网络.一路上,随着你增强神经网络的准确率…

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速 导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否…

2018-07-19 全部谷歌渣翻加略微修改 大家将就的看哈 建议大佬们还是看看原文 点击收获原文 其中用到的示例文件 multi-output-classification 大家可以点击 下载 . 几周前,我们讨论了如何使用Keras和深度学习进行多标签分类. 今天我们将讨论一种称为多输出分类的更先进的技术. 那么,两者之间的区别是什么?你怎么跟踪学习所有这些东西呢? 虽然它可能有点令人困惑,特别是如果你不熟悉深度学习,这就是我如何区分它们的: 在多标签分类中,您的网络在网络末端只有一组完全连…

参加学校的国创比赛的时候,我们小组的项目有一部分内容需要用到利用摄像头实现实时检测人脸的表情,因为最近都在看深度学习方面的相关知识,所以就自己动手实现了一下这个小Demo.参考网上的资料,发现大部分是使用CNN和DNN进行学习,经过本人亲自实践,我发现DNN的识别效果更佳~(楼主接下来就要讲的是基于DNN的模型,要是你对CNN的模型感兴趣,欢迎私戳楼主~) 所需环境:opencv + tensorflow1.8 + pycharm 代码以及模型的下载地址:https://github.com/t…

1. csv.reader(csvfile) # 进行csv文件的读取操作 参数说明:csvfile表示已经有with oepn 打开的文件 2. X.tolist() 将数据转换为列表类型 参数说明:X可以是数组类型等等 代码说明:使用的是单层的rnn网络,迭代的终止条件为,第n的100次循环的损失值未降低次数超过3次,即跳出循环 数据说明:使用的是乘客的人数,训练集和测试集的分配为0.8和0.2, train_x使用的是前5个数据,train_y使用的是从2个数据到第6个数据,以此往后类推…

一.数组 1.创建数组 (1).前面板右键>“数组.矩阵与簇”>数组. (2).前面板右键>(选择要添加的数组数据类型,比如创建数值数组)数值>将“数值输入控件”拖入数组中. (3).选中数组右键>表示法>”DBL(双精度)”或“I32(长整型)”等,根据需要修改. 2.查看数组大小:(前文已有赘述) 选中索引框右键>高级>显示最后元素 3.改变数组的维度 选中索引框>“添加维度”或“删除维度” 4.数组的初始化 将数组的“数值输入控件”往下拖拉以显示…

非常久之前就学了SVM,总认为不就是找到中间那条线嘛,但有些地方模棱两可,真正编程的时候又是一团浆糊.參数任意试验,毫无章法.既然又又一次学到了这一章节,那就要把之前没有搞懂的地方都整明确,嗯~ 下面使用到的图片来自上海交大杨旸老师的课件.网址例如以下:http://bcmi.sjtu.edu.cn/~yangyang/ml/ 支持向量机就是一种分类方法.仅仅是起的这个名字,看起来非常复杂而已. 中间一条线:分类用的,须要求出系数W , b 支持向量:线性超平面上的点,能够理解为两边的线上的点…

原帖:http://bbs.51cto.com/thread-1089708-1.html 商业智能概述一.数据仓库与分析服务(SSAS)二.集成服务(SSIS)三.报表服务(SSRS)以下是SQL Server商业智能解决方案的技术总览图 一.数据仓库入门 实验手册1. 创建数据源  http://jimshu.blog.51cto.com/3171847/13366622. 创建数据源视图 http://jimshu.blog.51cto.com/3171847/13366783. 添加主键…

开发环境搭建 直接安装Anaconda IPython IPython是公认的现代科学计算中最重要的Python工具之一.它是一个加强版的Python交互命令行工具,有以下几个明显的特点: 1. 可以在IPython环境下直接执行Shell指令 2. 可以直接绘图操作的Web GUI环境 3. 更强大的交互功能,包括内省.Tab键自动完成.魔术命令 基础 命令行输入ipython,即可启动交互环境 按Tab键,会自动显示命名空间下的所有开头函数,自动完成 Ctrl + A:移动光标到开头 Ctr…

1. 概述 kylin 是 OLAP 引擎,采用多维立方体预计算技术,可将大数据的 SQL 查询速度提升到亚秒级别. 需求: 虽然像 spark,hive 等使用 MPP 大规模并行处理和列式存储的方式,可以将 Hadoop 的 SQL查询提高到了分钟级别, 但是仍然不能满足数据分析师的要求.在面对超大规模的数据集时,分析师不要讲更多的精力花在等待查询结果上, 而不是更加重要的建立领域模型上. kylin 就是要打破查询时间随着数据量成线性增长的规律,采用的思路就是 “预计算” 它会尽量的预先计…

本文转载自:https://blog.csdn.net/xummgg/article/details/69214366 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络,并把其PPT的参考学习资料给了我们, 这是codelabs上的教程:<TensorFlow and deep learning,without a PhD> 当然登入需要FQ,我也顺带巩固下,做个翻译,不好之处请包含指正. 当然需要安装python,教程推荐使用python3.如果是Mac,可以参考博…

一.数据仓库入门 实验手册 1. 创建数据源  http://jimshu.blog.51cto.com/3171847/13366622. 创建数据源视图 http://jimshu.blog.51cto.com/3171847/13366783. 添加主键和关系  http://jimshu.blog.51cto.com/3171847/13366904. 添加命名计算和命名查询  http://jimshu.blog.51cto.com/3171847/13367025. 添加维度  ht…