右击材质,然后编辑材料,在弹出菜单中在Solidworks materials中选择零件材料(一般钢或者铁,注意质量密度是否跟你需要的一致),完成之后点击应用和关闭   在评估-质量属性中可以看到当前的质量(虽然密度还是保持0,但是体积是对的,算出来的质量也是对的,你可以自己用体积*密度看跟Solidworks给出来的质量是否匹配)  

BI建模的质量直接影响数据仓库项目的质量,所以在建模前,要对数据仓库的架构组成.大小以及模型功能有明确的定义. 影响BI数据仓库建模的因素众多,往往会随着项目的具体情况不同而变化.但有些原则是相通的,各种项目的实施过程都需要考虑,而一些常见的.项目人员容易不解的问题也同样需要重视.       BI建模原则 1.  围绕业务情况建模:业务需求是基础,数据仓库的数据组织是面向主题的,而不是面向报表的,是面向业务分析的主题领域的,比如常见的销售分析.合同尾款分析.客户关系分析等等. 2.  保证数据

一.数据变换技术 为了保证建模的质量和系统分析结果的准确性,对原始的数据要进行去量纲处理. 1.定义 设有序列,则成映射为序列x到序列y的数据变换. (1) f 是初值化变换. (2) f 是均值化变换. (3) f 是百分比变换 (4) f 是倍数变换 (5) f 是归一化变换其中x0>0的一个数值 (6) f 是极差最大值变换 (6) f 是区间值变换 二.关联分析 1.定义 参考数列是被比较(主体),比较数列是比较值(不是主体) 但是由于各个时刻都有一个分辨系数,太过分散,所以再定义一个指

转自:https://www.jianshu.com/p/8378b80e4b21 概述数据仓库这个概念是由 Bill Inmon 所提出的,其功能是将组织通过联机事务处理(OLTP)所积累的大量的资料和数据,通过数据仓库理论所特点有的信息存储架构,进行系统的分析整理,利用各种的分析方法,比如联机分析处理(OLAP),数据挖掘(Data Mining),进而支持如决策支持系统(DSS).主管资讯系统(EIS)的创建,帮助决策者能快速有效的自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快速回应外

中科图新从2016年起开办ContextCapture产品培训,目前已累计培训了500多家企事业单位,涉及传统测绘单位.无人机航测.规划设计.建筑工程.水利.电力.交通.文保等十多个行业.实力过硬,口碑有目共睹. 2020年,中科图新签约Bentley BIM产品培训伙伴.借助Bentley官方支持,中科图新将为学员提供更专业更全面的培训课程,并为学员提供由 Bentley Institute 颁发的标准课程结业证书.ContextCapture 实景三维建模培训班质量服务双升级,新一期培训班将

目录 1.评估分类方法的性能 1.1 混淆矩阵 1.2 其他评价指标 1)Kappa统计量 2)灵敏度与特异性 3)精确度与回溯精确度 4)F度量 1.3 性能权衡可视化(ROC曲线) 2.评估未来的性能 2.1 保持法 2.2 交叉验证 2.3 自助法抽样 1.评估分类方法的性能 拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的. 3种数据类型评价分类器:真实的分类值:预测的分类值:预测的估计概率.之前的分类算法案例只用了前2种. 对于单一预测类别,可将predict函数设定为

完整代码见kaggle kernel 或 Github 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 这个比赛总的情况就是给你79个特征然后根据这些预测房价 (SalePrice),这其中既有离散型也有连续性特征,而且存在大量的缺失值.不过好在比赛方提供了data_description.txt这个文件,里面对各个特征的含义进行了描述,理解了其中内容后对于大部分缺失值就都能顺利插补了. 参加比赛

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本文来自<Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks>,是Phillip Isola与朱俊彦等人的作品,时间线为2016年11月. 作者调研了条件对抗网络,将其作为一种通用的解决image-to-image变换方法.这些网络不止用来学习从输入图像到输出图像的映射,同时学习一个loss函数去训练这个映射.这让传统需要各种不同loss函数的问题变成了可以采用统一方法来解决成为可能.作者发现这种方法在基于标签map

学习ISTQB大纲此文记录初次阅读时不够明确的地方 第一章:软件测试基础1. 引起软件缺陷的原因人都会犯错误(error,mistake),因此人设计的代码或文档中会引入缺陷(defect, fault, bug):当存在缺陷的代码被执行时,系统可能无法实现期望功能或实现了未期望的功能,引起软件失效(failure). 产生缺陷的原因:人们本身容易犯错误.时间压力.复杂的代码.复杂的系统架构.技术的革新.以及/或者许多系统之间的交互等.失效也可能是由环境条件引起的:如:辐射.电磁场和污染等都有可

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摘要:华为云发布新一代智能数据湖华为云FusionInsight时再次提到了湖仓一体理念,那我们就来看看湖仓一体的来世今生. 伴随5G.大数据.AI.IoT的飞速发展,数据呈现大规模.多样性的极速增长,为了应对多变的业务诉求,政企客户对数据处理分析的实时性和融合性提出了更高的要求,"湖仓一体"的概念应运而生,它打破数据湖与数仓间的壁垒,使得割裂数据融合统一,减少数据分析中的搬迁,实现统一的数据管理. 早在2020年5月份的华为全球分析师大会上,华为云CTO张宇昕提出了"湖仓一

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摘要 在软件开发过程中,软件的质量是一个重要的因素,而软件体系结构在整个过程中显得尤为重要.软件的质量需求是在开发初期的非功能性需求,对软件的体系结构影响很大.但是并不意味着一味的追求质量,必须在效率和质量之间寻求一个平衡点. 为了实现高的软件质量,软件体系结构必须具有良好地可移植性,可靠性,可维护性,适应性,互用性,组件复用和实时性等方面的要求. <ISO/IEC 9126-1 :软件产品评估-质量特性及其使用指南纲要>,在此标准中,定义了六种质量特性,并且描述了软件产品评估过程的模型.该技

DevOps 是一个席卷 IT 界的新术语.但它究竟是什么,南非的公司们如何利用它来加快高品质应用程序的开发速度?国外知名博客作者凯西·吉布森找到了一些答案. 其实 DevOps 这个词已经火了一段时间了,我们知道它是很多新时代数字化企业的成功秘诀.但是,在南非公司收获由 DevOps 带来的全部好处之前,重要的是理解它的涵义,以及如何最大限度地利用它的优势. 维基百科对 DevOps 的定义为:「一种强调软件开发人员和其他IT专业人士之间沟通,协作(信息共享和对 Web 服务的使用),集成化,

完整代码见kaggle kernel 或 NbViewer 比赛页面:https://www.kaggle.com/c/titanic Titanic大概是kaggle上最受欢迎的项目了,有7000多支队伍参加,多年来诞生了无数关于该比赛的经验分享.正是由于前人们的无私奉献,我才能无痛完成本篇. 事实上kaggle上的很多kernel都聚焦于某个特定的层面(比如提取某个不为人知的特征.使用超复杂的算法.专做EDA画图之类的),当然因为这些作者本身大都是大神级别的,所以平日里喜欢钻研一些奇淫巧技.

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