就连困扰人类90年的数学猜想也挡不住。来自斯坦福、CMU等高校的4名数学家，将一个数学难题转化成了对10亿个结果进行“暴力搜索”。凯勒猜想在不超过7维的空间上都是正确的。现在，任何人都可以去GitHub上克隆这串代码，验证这一数学定理。1992年，另外两位

Python进行数据分析的核心库肯定是Pandas，该库差不多可以解决结构化数据的绝大部分处理需求。在《Python数据分析常用函数及参数详解，可以留着以备不时之需 》一文中也已经对该库的常用函数进行了详细介绍。但是Pandas是构建在Numpy的基础之

上一章节介绍了如何接入数据到系统里面，并且对数据进行处理。那本章节与大家分享smartbi及tableau是如何对数据进行仪表盘制作。以上看到的是tableau的工作簿界面，是tableau可视化显示最基本的元素，在此界面可以看到左侧有一个维度和度量区域。

数据角度的模型一般指的是统计或数据挖掘、机器学习、人工智能等类型的模型，是纯粹从科学角度出发定义的。因此，我们需要降低维度数量并降低维度间共线性影响。　　数据降维也被成为数据归约或数据约减，其目的是减少参与数据计算和建模维度的数量。　　回归是研究自变量x对

数据分析就是筛选、分组、聚合的过程，关于筛选，可以按一个维度来筛选，也可以按多个维度筛选，还有种常见的方式是，利用几个特定的维度值构成的表，作为条件表来筛选原始表。也就是说，根据一个表，来筛选另外一个表，在PowerBI中怎么做，更具体一点，如何用DAX来

接触过BI(商务智能的同学一定清楚。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。通俗的讲，就是对数据按不同维度的聚合，维度的上钻，下卷等。MOLAP 实现较简单，但当分析的维度很多时，数据量呈指数增长，而

伴随春日暖阳，疫情终将过去，PerfDog在新的一年为广大用户带来重磅更新：新增多维度测试报告对比功能，iOS电量测试功能全新升级。全新iOS电量功耗统计方式，与Battery life结果一致。支持iOS所有手机。PerfDog自去年11月份正式对外发布

dashboard讲解 1）Test and Report informations Source file：jtl文件名 Start Time ：压测开始时间 End Time ：压测结束时间 Filter for displ

前一篇文章我们分析了Performance-Schema中每个表的用途，以及主要字段的含义，比较侧重于理论的介绍。通过充分利用Performance-Schema表的数据，让DBA更了解DB的运行状态，也更有助于排查定位问题。本文主要从两方面展开讨论，第一

本文我们将学习pytorch中的张量，它是一个多维数组，零维就是一个点，一维就是向量，二维就是一般的矩阵，多维就相当于一个多维的数组，这和 numpy理解是一样的，不同的是Tensor不仅可以在CPU上跑，在GPU上也可以跑。给定一个张量数据，我们可以确定

2019年10月26日，由Testin主办的第二届NCTS中国云测试行业峰会在京召开，此次峰会以“AI+未来”为主题，汇聚来自国内外测试领域的知名专家学者、领先企业决策者、高层技术管理者、媒体从业者等，共同探讨高端云测试技术，帮助测试从业者了解最前沿行业趋

排序的结果集统计

由于业务发展数据量越来越大，例如淘宝、京东、58等等大型网站单表是绝对无法存储那么大的数据量的，因此出现了数据水平拆分，以某个字段取模、hash等方式将数据水平分割存到不同数据库上去存储，达到快速查询的目的。在一条数据中，往往可能在前台通过多个纬度进行在线

　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展现而将数据按特定的模式进行存储所建立起来的关系型DataBase，它的数据基于OLTP源系统。数据仓库中的数据是细节的、集成的、面向主题的，以OLAP 系统的分析需求为目的。　　数据仓库的架构模型包括了星型架构与雪花

说明：本次实践基于Redis版本3.2.11。首先，我们都知道Redis的SortedSet是可以根据score进行排序的，以手机应用商店的热门榜单排序为例，根据下载量倒序排列，其简单用法如下：。介绍的第一个方案，并不需要依赖SortedSet，它的实现非

数据智能就是以数据作为生产资料，通过结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、人机交互、可视化等多种技术，从大量的数据中提炼、发掘、获取知识，为人们在基于数据制定决策时提供有效的智能支持，减少或者消除不确定性。其在数据入库时对数据进行预聚合，通过事

数据集有三个一般特征，即：维度，稀疏度，和分辨率。接下来我们将讨论它们究竟是什么意思。当遇到这个问题时，它被称为维度的诅咒。因此数据矩阵是大多数统计数据的标准数据格式。

即确定数据分析或前端展现的主题. 主题要体现出某一方面的各分析角度(维度)和统计数值型数据(量度)之间的关系, 确定主题时要综合考虑.我们的做法是将原始表与维度表进行关联, 生成事实表. 关联时有为空的数据时,需要使用外连接, 连接后将各维度的代理键取出放

最近着手对数据量比较大的表的改善工作。当一张表的数据量很大，并且在定时或实时的增加数据时，这时候就需要考虑表的容量，因为一张表的数据不可能无限大，所以考虑分表就迫在眉睫~~1）结合表内数据的Insert频率，大概计算下表数据的大小。规划每张表最大的数据量，