试着实现的基于分析方法的近似面积光源.…

Demo Instruction: 假定CustomerID > 100的为VIP客户,我们的权限设置为只显示VIP客户 所使用的Attribute View: ATTR_CUSTOMER_FULLADDRESS 1. 在Content右键创建Analytic Privilege: 设置基础信息: 选择需要权限控制的视图: 分析权限需要将 apply  Priviledge类型修改为SQL Analytic Privilege…

1. 创建层次Attribute View: ATTR_PRODUCT_HIERACHY ref:  http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/04/30/3052082.html 2. 在Content中,选中相应的package,右键新建Analytic View: 填写相应的参数: 点击Finish之后进入相应的主设计界面: 3. 添加数据对象 点击Data Foundation, 添加数据表FCTCustomerOrder 4. 选择Data…

什么是网络分析法 网络分析法(ANP)是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty教授于1996年提出的一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法,它是在层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)的基础上发展而形成的一种新的实用决策方法. AHP作为一种决策过程,它提供了一种表示决策因素测度的基本方法.这种方法采用相对标度的形式,并充分利用了人的经验和判断力.在递阶层次结构下,它根据所规定的相对标度—比例标度,依靠决策者的判断,对同一层次有关元素的相对重要性进行两两比较,…

CrystalBall: A Visual Analytic System for Future Event Discovery and Analysis from Social Media Data 论文地址 1 Abstract 这是一个可以预测未来一段时间内所发生事情的可视化系统,使用的是twitter数据进行分析. 2 Introduction 识别一个未来的事件并不可以依靠消息量的突增来判断(一般一个很大的事件的到来会引发交际圈的热烈讨论),一个未来时间的发生并不一定可以激发消息量的增…

目录 1. 概述 2. AHP算法 2.1. 建立层级 2.2. 构造 成对 比较 矩阵 2.3. 成对比较矩阵的 一致性检验 与 层次单排序 2.4. 层次总排序 参考: (中文)https://zhuanlan.zhihu.com/p/35051786 (中文繁体)www.nhu.edu.tw/~ykhuang/AHP.doc (英文,作者即AHP提出者,美国运筹学家.匹兹堡大学T. L. Saaty教授)THE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS-WHAT IT IS A…

Contents Overview and IntroductionHow Analytic Functions WorkThe SyntaxExamplesCalculate a running TotalTop-N Queries    Example 1    Example 2Windows    Range Windows    Compute average salary for defined range    Row Windows    Accessing Rows Aroun…

定义核算方案     菜单 会计/设置/辅助核算会计/多个方案         点击"创建"按钮         说明 辅助核算方案,输入方案名称     点击"添加一个项目"增加一个方案明细         说明 方案名,方案规则的名称 序列,在辅助核算方案里面的顺序 根项,登记的辅助核算项目 最小允许,最小百分比 最大允许,最大百分比         完成后的,效果如下 如果需要增加更多的方案,点击链接"添加一个项目"     个      …

1.设计目标 Vertica数据库可以说是7年之后的C-Store,在2012年发表的这样一篇论文,描述了现在基于C-Store的一部分改进,当然,Vertica借鉴了很多C-Store的思想,但并非完全是C-Store.由于Vertica也是分析型数据库,所以数据设计的目标也是重读不重写或者说是重分析轻事务(Vertica was explicitly designed for analytic workloads rather than for transactional workloads…

应用场景: 分组排序,分组累加求和... 基本语法: Func( value_expression) OVER ( [<partition_by_clause>] [<order_by_clause>] [<frame_spec_clause>] ) <partition_by_clause> = PARTITION BY <value_expression> [, ...]+ <order_by_clause> = ORDER BY…

catalog . 漏洞描述 . 漏洞触发条件 . 漏洞影响范围 . 漏洞代码分析 . 防御方法 . 攻防思考 1. 漏洞描述 概括梳理一下这个漏洞的成因 . dedecms默认情况下安装完成之后,install安装目录并未删除,即安装脚本依然存在,只是被重命名为了index.php.bak文件 //Dedecms在安装后会把安装文件/install/index.php备份成/install/index.php.bak . apache存在一个解析漏洞,即会递归的逐个解析文件的后缀,直到配对到一…

在OLAP这类系统或者DW这类数据库中,作为某份报表的数据源,我们常常需要在某个存储过程中编写复杂的运算代码来汇总数据.分析函数便具备这样的能力,引用多行的数据值来进行多层面的聚合运算,在数据子集中进行颗粒度级别的排序控制.   分析函数不能嵌套,但是可以通过用视图或者表函数封装然后再套上一层分析函数 语法: function(argument1,argument2,argument3...) over ([partition by] [order by] [windowing-clause])…

I. 范数(Norm) 定义: 向量空间\(V\)上的范数(norm)是如下函数: \[ \begin{align} \|·\|:V→R, \notag \\ x→\|x\| \notag \end{align} \] 该函数会赋予每个向量\(x\)自身的长度\(\|x\|∈R\),并且对于\(\lambda∈R,\,\,x,y∈V\)满足如下性质: Absolutely homogeneous:\(\|\lambda x\|=|\lambda|\|x\|\) Triangle inequali…

应用场景 主要使用在需要分组计算的场景中,根据所需的计算值可以分为两类: 1,排序类:如排序号,相邻记录等 2,聚合类:如平均值,累加求和,最大值,最末值等 语法 分析函数的语法在各大数据库中基本类似,以基于PostgreSQL的Netezza为例: Func( value_expression) OVER ( [<partition_by_clause>] [<order_by_clause>] [<frame_spec_clause>] ) <partitio…

Chapter 1 Vector Algebra ♦ Vector Space Vector and vector space A vector is described as a quantity that has both direction and length.  A vector space is a collection of these geometic objects that can be added together and multiplied by numbers. Wh…

昨天晚上室友问我什么是层次分析法?我当时就大概给他介绍了一下,没有细讲. 今天我仔细讲讲这个. 层次分析法是运筹学里面的一种方法,是讲与决策总是有关的元素分解成目标.准则.方案等层次,在此基础上进行定性和定量分析的决策方法.我们通过几个例子来看层次分析法的使用场景. 例1,某一位顾客选购电视机时,对时常正在出售的四种电视机考虑了八项准则作为评估依据,建立层次模型如下: 从品牌,外形,价格,尺寸,耗能量,厂家信誉,伴音,保修服务者几个方面考虑来选购电视机. 我们举一个简单例子来看看怎么计算的. 我…

本文主要译自 MCMC: The Metropolis Sampler 正如之前的文章讨论的,我们可以用一个马尔可夫链来对目标分布 \(p(x)\) 进行采样,通常情况下对于很多分布 \(p(x)\),我们无法直接进行采样.为了实现这样的目的,我们需要为马尔可夫链设计一个状态转移算子(transition operator),是的这个马尔可夫链的稳态分布与目标分布吻合.Metropolis 采样算法(更通常的是 Metropolis-Hastings 采样算法)采用简单的启发式方法实现了这样的状…

准备总结几篇关于 Markov Chain Monte Carlo 的笔记. 本系列笔记主要译自A Gentle Introduction to Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 文章下给出的链接. Monte Carlo Approximations Monte Carlo Approximation for Integration 理论部分 本文主要参考 Monte Carlo Approximations 蒙特卡洛方法是用来近似计算积分的,通过数值方法也可以计…

英文投稿的一点经验[转载] From: http://chl033.woku.com/article/2893317.html 1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿,由于格式问题,人家过两个星期就退回来了,而且说了很多难听的话,说投稿前首先就应该看清楚他们的格式要求:2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言和结论部分,特别…

一 架构 Impala is a massively-parallel query execution engine, which runs on hundreds of machines in existing Hadoop clusters. It is decoupled from the underlying storage engine, unlike traditional relational database management systems where the query…

论文信息 Title:<Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning> Authors:Jiwoong Park.Minsik Lee.H. Chang.Kyuewang Lee.J. Choi Sources:2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Paper:Downlo…

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam…

Linux平台 Oracle 10gR2(10.2.0.5)RAC安装 Part3:db安装和升级 环境:OEL 5.7 + Oracle 10.2.0.5 RAC 5.安装Database软件 5.1 解压安装介质 5.2 开始安装db软件 5.3 root用户执行脚本 6.升级Database软件 6.1 升级db软件 6.2 root用户执行脚本 7.创建数据库 7.1 创建监听 7.2 创建ASM 7.3 创建数据库 Linux平台 Oracle 10gR2 RAC安装指导: Part1…

ETW是Event Tracing for Windows的简称,它是Windows提供的原生的事件跟踪日志系统.由于采用内核(Kernel)层面的缓冲和日志记录机制,所以ETW提供了一种非常高效的事件跟踪日志解决方案. 一.ETW模型 事件监测(Event Instrumentation)总会包含两个基本的实体,事件的提供者(ETW Provider)和消费者(ETW Consumer),ETW框架可以视为它们的中介.ETW Provider会预先注册到ETW框架上,提供者程序在某个时刻触发事…

KVM 环境下MySQL性能对比 标签(空格分隔): Cloud2.0 [TOC] 测试目的 对比MySQL在物理机和KVM环境下性能情况 压测标准 压测遵循单一变量原则,所有的对比都是只改变一个变量的前提下完成 测试方式 以物理机MySQL为基准,分别做两次测试 测试IO相关参数(writethrough, innodb flush method) 测试CPU相关参数(NUMA Balancing) 测试环境 CPU:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2620 v2 @ 2.10…

[it-ebooks]电子书列表   [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learning Web App Development || Build Quickly with Proven JavaScript Techniques http:…

OpenCASCADE Interpolations and Approximations eryar@163.com Abstract. In modeling, it is often required to approximate or interpolate points to curves and surfaces. In interpolation, the process is complete when the curve or surface passes through al…

需求:Linux平台,安装完整版Oracle客户端 Tips:如果只是用到sqlldr,sqlplus功能,可以参考<Linux上oracle精简版客户端快速部署>快速部署精简版:如果需要用到proc等其他功能,建议安装完整版客户端. 环境:RHEL5.4 + Oracle client 11.2.0.1 1.安装前检查 2.配置响应文件 3.静默安装客户端 4.配置环境变量 1.安装前检查 1.1 依赖包 比如RHEL5的依赖包需求: rpm -q binutils compat-libst…

环境: A机:RHEL5.5 + Oracle 10.2.0.4 B机:RHEL5.5 需求: A机10.2.0.4数据库,在B机升级到11.2.0.4,应用最新PSU补丁程序. 目录: 一. 确认是否可以直接升级 二. B机安装11g软件,打好PSU补丁 三. B机环境变量检查 四. B机创建需要的目录 五. A机原库升级前检查 5.1 从B机上传utlu112i.sql脚本到A机 5.2 A机执行utlu112i.sql进行升级前检查 5.3 根据检查结果调整A机数据库 六. A机备份原库…

需求:构建简单的测试用例,完成演示Vertica导出数据的功能. 测试用例:导出test业务用户t_jingyu表中的数据. 一.初始化测试环境 二.导出数据 2.1 vsql命令说明帮助 2.2 导出全表数据 2.3 导出符合指定条件的表数据 三.验证 一.初始化测试环境 业务用户test下创建t_jingyu测试表,并初始化一些数据. 参考<Vertica 业务用户指定资源池加载数据>构建初始化测试环境. 二.导出数据 2.1 vsql命令说明帮助 [dbadmin@vertica1 ~]…