一.DWS层 1.概括 dwd层的数据,每日轻度聚合,建宽表 表名 粒度 dws_uv_detail_daycount 一个设备是一行 dws_user_action_daycount(只统计今天登录的会员) 一个会员是一行 dws_sku_action_daycount(只统计被下单或平均或支付或加购或收藏的商品) 一个商品是一行 dws_coupon_use_daycount(只统计未过期的优惠券) 一个优惠券是一行 dws_activity_info_daycount(统计所有活动) 一个…

一.DWS层与DWM设计 1.思路 之前已经进行分流 但只需要一些指标进行实时计算,将这些指标以主题宽表的形式输出 2.需求 访客.商品.地区.关键词四层的需求(可视化大屏展示.多维分析) 3.DWS层定位 轻度聚合.主题中管理 二.DWS层-访客主题宽表的计算 DWS表主要包含维度表和事实表 维度表主要包括渠道.地区.版本.新老用户等 事实表主要包括PV.UV.跳出次数.进入页面数(session_count).连续访问时长等 1.需求分析 合并接收到的数据流,按时间窗口聚合,并将聚合结果写入…

摘要:华为云AI开发平台ModelArts黑科技加持AI研发,让模型开发更高效.更简单,降低AI在行业的落地门槛.全面的可视化评估以及智能诊断功能,使得开发者可以直观了解模型各方面性能,从而进行针对性的调优. 今年,全新发布的华为云ModelArts备受关注,创新黑科技成为AI界团宠. 模型构建一直是AI落地行业遇到的挑战之一,尤其是如何对即将部署上线的模型进行评估和诊断,以确保研发是否满足业务需求,保证AI产品的质量水平,让评测结果优秀的模型直接投入生产环境,对差强人意的模型进行调优. 华为云…

一.发现黑科技的起因  今天在微信公众号看到一篇技术博文,想用印象笔记收藏,所以发送了文章链接到pc上.然后习惯性地打开控制台,看看源码,想了解下最近微信用了什么新技术.  呵呵,以下勾起了我侦探的欲望.页面加载后的异常点就是只加载了一个js,如下图所示:  我很诧异,为什么已经开启了Disable cache,js只加载了一个,而且体积这么小.接着,我按住Ctrl+O进行资源文件查找,发现我被"忽悠"了.其实根本就不止一个js文件.  脑袋里灵光一闪,不会是用localStorage…

[导读]TensorFlow 在 2015 年年底一出现就受到了极大的关注,经过一年多的发展,已经成为了在机器学习.深度学习项目中最受欢迎的框架之一.自发布以来,TensorFlow 不断在完善并增加新功能,直到在这次大会上发布了稳定版本的 TensorFlow V1.0.这次是谷歌第一次举办的TensorFlow开发者和爱好者大会,我们从主题演讲.有趣应用.技术生态.移动端和嵌入式应用多方面总结这次大会上的Submit,希望能对TensorFlow开发者有所帮助. TensorFlow:面向大…

目录 安装python 安装git 安装powerline字体 主题定制 安装oh-my-posh 查看策略组的执行权限 使用choco 安装终端模拟器 - ConEmu 优化 PowerShell 的配色 将powershell的提示符改为 Emoji 不从Window terminal中使用 Powershell 接着之前的文章 黑科技抢先尝(续) - Windows terminal中WSL Linux 终端的极简美化指南,依然假定你安装好了windows terminal预编译版本. 这…

目录 修改默认源,为apt-get安装提速 安装python 和 python pip 安装 zsh 安装powerline-font中的特定字体 安装powerline-shell 修改~目录下的配置文件 .bashrc 和 .zshrc zsh主题定制 安装 oh_my_zsh 从 Windows 10 的 Bash 中运行 WSL 之前,本人写了一篇文章 黑科技抢先尝 - Windows全新终端初体验(附无需编译就能安装的Preview版本及代码Build全过程,介绍了玩转Windows…

这是 HTTP 系列的第三篇文章,此篇文章为 HTTP 的进阶文章. 在前面两篇文章中我们讲述了 HTTP 的入门,HTTP 所有常用标头的概述,这篇文章我们来聊一下 HTTP 的一些 黑科技. HTTP 内容协商 什么是内容协商 在 HTTP 中,内容协商是一种用于在同一 URL 上提供资源的不同表示形式的机制.内容协商机制是指客户端和服务器端就响应的资源内容进行交涉,然后提供给客户端最为适合的资源.内容协商会以响应资源的语言.字符集.编码方式等作为判断的标准. 内容协商的种类 内容协商主要有…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和MobileNet论文,捋一遍MobileNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. MobileNet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十七):MobileNets: Efficient Convolutional Ne…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/269 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 前言 卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩…