characterization in glioblastoma identifies the purity-associated pattern and prognostic gene signatures 胶质母细胞瘤的多维组学表征可用于鉴定纯度相关的模式和预后基因标志...图2D：根据TCGA-GBM 数据集风险评分偏离的Kaplan-Meier 曲线 结果: 训练组高危组与低危组的总生存率(HR = 2.24,95% CI 为1.48-3.38，p 的机制，作者在TCGA-GBM-RNA-seq 数据集中，利用GO 富集分析或基因集富集分析(GSEA)对DEGs 进行了注释。...5、基因组学改变和肿瘤纯度 为了从病人间基因组异质性的角度揭示影响肿瘤纯度的可能机制，作者进一步分析TCGA-GBM 数据集中的基因组数据。...6、肿瘤浸润与肿瘤纯度 作者为了探讨GBM 的肿瘤微环境与肿瘤纯度的关系，先在TCGA 和CGGA 的RNA-seq 数据集中估计了组织浸润免疫细胞的细胞丰度。 ?
为此，数据猿专访到了壹沓科技CTO肖鸣林，听他讲述壹沓科技是如何在数字化转型中开启RPA之路的。 RPA让数字化转型由战略到实践，实现大踏步的跨越 数字化转型最直观的目的有三个：降本、提质、增效。...壹沓科技CTO肖鸣林向数据猿阐述了他的一些思考。 肖鸣林认为：首先，要从需求出发，横向、纵向多维度地满足企业数字化转型的需求。...其次，一个合格的RPA厂商还要具备从前到后覆盖全生命周期的服务能力，以及本地化服务能力和完备的自研能力。 第三，考验RPA厂商的不仅仅是产品，更是以用户为中心的服务思维与逻辑。...在SaaS方向，壹沓科技聚焦新零售、供应链和品牌消费垂直行业，通过对行业的洞察以及相关上下游信息系统的梳理，根据实际作业场景沉淀出大量标准化机器人产品，构建行业化标准机器人工厂并持续迭代。...不止壹沓科技，目前RPA赛道的其他参与者们也在积极地通过各种途径不断为自身能力加码，不断寻求第三方能力的加持。从长远来看，AI+RPA，或其他新技术+RPA的融合发展，将成为一个不可逆的发展趋势。
如何得出适当的基？ a. 将数据中心化，这样有利于数据的处理。...如果表示在一个二维坐标轴上，就是将所有散点向坐标轴原点移动，因为数据的表示、处理都是基于向量，所有数据集中在某个方向的某个区域不利于数据的处理分析，这时就要给每个数据减去其所有数据的均值，这个操作称为零均值化...b.在对数据进行零均值化处理后，就需要考虑到，一个多维数据集合降维后会出现数据过于集中的情况，而我们在处理数据时是希望有限的样本数据尽量能表达多的信息，所以这种情况是我们不希望看得的。...而方差就能简单而且较好的处理数据降维后过于集中的问题。方差的大小可以表示数据的离散程度，所以在选择基的时候我们会尽量去要求方差最大的。 方差：表示一个维度偏离其均值的程度。 ?...e.最后用基乘原始数据便能得到降维后的数据。 3. 假设一个多维数据包括年龄、姓名、身份证等信息，将其降成一维后，这样的数据还有意义吗？
我们有时候需要将表单内的某列数据分到新的工作表里。...@qq.com 5029 Yan Yuki M Grade 3 Bilingual BG3 H 5029@example.com 妈妈 5029b3@qq.com 解析 首先我们先按年级将表格分为新的文件...pip3 install openpyxl import pandas as pd excel_file_path = 'training_status.xlsx' # Windows文件路径记得要多一个斜杠...关闭VBA窗口，在Excel表Tab中的Developer中点击Macros。 在弹出Macro窗口选择Splitdatabycol并点击Run即可。...然后代码运行之后，会弹出第一个窗口，选择全部表头（标题）{A1:D1} 第二个弹出框选择，除去标题的全部列。
（4）从排序后的数据集中选择第 m 个观测值作为一个分箱点（即第 4、8、12 个观测值），并将它们作为分箱的边界。 （5）将数据集中的观测值分配到相应的箱子中。...零-均值规范化（Z-score normalization）是一种常用的数据标准化方法，可以将数据集映射到均值为 0 ，标准差为 1 的分布上。...称 A （维度1，维度2，…，维度n；变量1，…，变量k）是一个名称为 A 的 n 维数组，也称 A 为 n 维超立方体（Hypercube）或多维数据模型（多维模型）。...（5）多维数据集：多维数组的每个维度都指定了确定的维成员、且每个变量对应于每个维成员都赋予了具体的数值，就称一个多维数据集。...（2）星形模型：星形模型由一个事实表和多个维度表的连接表示多维数据模型，其中矩形表示事实表，凹圆角矩形表示维度表，并用直线表示其间的主键-外键联系。
准则7 动态的稀疏矩阵处理能力（dynamic sparse matrix handling） 多维数据集的稀疏特性，即大多数单元格的值都是零；如果存储所有这些零值数据就会占用大量的存储空间；OLAP...若对一个n维数据集进行切片操作，则将得到一个n-1维的数据集。多维数据集的维度越高，人们对其理解就越困难。切片操作是对多维数据集进行降维处理，方便用户理解多维数据蕴藏的决策信息。...对 n(≥3) 维数据集进行局部切片操作，必须先指定 n-2 个维度成员以获得由剩余两个维度组成的二维数据集，然后从这个二维数据集中获得局部切片。...例 5-2 对于图5-5所示的3维数据集，请给出两个局部切片结果。 解：根据局部切片的定义，只要从三维数据集中任意选择一个2维子集都是一个局部切片。...由上卷的定义可知，它是在某一个维度上，将低层次的细节数据概括为高层次的汇总数据，以增大数据的粒度，并减少了数据单元格的个数或数据的维度。
问题 如何在 Bash 脚本中等待该脚本启动的多个子进程完成，并且当这其中任意一个子进程以非零退出码结束时，让该脚本也返回一个非零的退出码？ 简单的脚本: #!...我应该如何修改这个脚本，使其能检测到被创建子进程的退出状态，并且当任何子进程以非零代码结束时，让脚本返回退出码 1？...回答 根据 Luca Tettamanti 和 Gabriel Staples 的回答，编写一个完整的可以运行的演示代码： #!.../usr/bin/env bash # 这是一个特殊的 sleep 函数，它将睡眠的秒数作为"错误代码" # 或"返回代码"返回，以便我们可以清楚地看到，实际上 # 我们在每个进程完成时确实获取了它的返回代码...# 存储上一个子进程启动的 pid echo " pid = ${pids[$i]}" done for pid in $pids; do wait $pid rc=$?
一方面，Kyligence有企业级指标中台解决方案，以Kyligence的多维数据库技术为核心底座，具备指标管理引擎，支持高性能的指标计算和查询服务，为金融、零售、制造等企业提供端到端的解决方案，帮助企业简化数据分析和指标管理...什么是多维数据库？多维数据库来自于经典的OLAP Cube理论。经典的OLAP Cube 理论下，在三维的Cube 中，每个维度代表业务中的一个维度，每个格子代表一个维度下的度量。...在多维数据库中，每个格子代表的基础指标加上一些业务口径，如时间段、地区等就可以构成丰富的业务指标体系。多维数据库的核心在于它存储的是维度和度量，而不是以表为核心去存储数据。...那么，多维数据库是如何解决宽表爆炸问题的？回到电商客户案例中，所有数据进入贴源层后都可以被多维数据库进行统一管理。数据如何实现统一管理？...多维数据库的Cube理论使整个宽表的数量大幅降低，充分预计算加少量在线计算的方式也能降低企业整体的TCO（计算总拥有成本），因此多维数据库能更好地应对宽表爆炸挑战。
大多数业务数据都有多个维度——数据被分解为多个类别以进行展示、跟踪或分析。...什么是 OLAP 多维数据集？ 大多数 OLAP 系统的核心，OLAP 多维数据集是一个基于数组的多维数据库，与传统的关系数据库相比，它可以更快、更高效地处理和分析多个数据维度。...切片和骰子（Slice and dice） 切片操作通过从主 OLAP 多维数据集中选择单个维度来创建子多维数据集。...例如，您可以通过突出显示组织的第一个财政或日历季度（时间维度）的所有数据来执行切片。 骰子操作通过在主 OLAP 多维数据集中选择多个维度来隔离子多维数据集。...但是，在某些情况下，还有两种其他类型的 OLAP 可能更可取： ROLAP ROLAP 或关系 OLAP 是一种多维数据分析，它直接对关系表上的数据进行操作，而无需先将数据重新组织到一个多维数据集中。
“所谓多维数据融合分析，就是打通各类公安与社会前端采集的结构化和非结构化、动态和静态的多维度数据，将一些数据片段串成一条线去融合分析，从“物理结合”走向“化学融合”。...数据、融合 为什么要做多维数据融合分析系统？这是雷锋网抛出的第一个问题。 “基于单一数据的分析已经难以支撑公安现实所需，未来AI安防赛道的比拼，一定是多维数据综合能力的较量。”姚巍答道。...通过多维数据研判，就可以在视频数据的基础上扩充数据维度，从而进一步提升识别效果，并在数量级上降低错误率。...以“人”的掌控为终极目标，根据属性关系、时空关系、语义关系、特征关系、行为关系、社会关系、身份关系、通联关系，进行多维度数据的底层深度关联分析。...以以萨视频AI多维数据融合分析平台为例，其打破了多警种资源、跨平台业务、非标系统等的数据壁垒问题，全面打通了人、车、物多维数据的自动关联和分析。
它“使我们能够理解单词背后的含义，而不仅仅是单词本身，”Macklin说。 它关乎解读语言的细微之处，认识到同一个词在不同的上下文中可能具有不同的含义。...向量：语义搜索的基石 向量本质上是一个数字列表，表示大小和方向。此列表中的元素数量定义了它的维度。在机器学习中，通常使用具有数百甚至数千维度的向量来表示复杂的概念和关系。...研究人员发现，与以往使用训练神经网络的方法相比，向量可以更有效地用于查找大型数据集中的相似之处。...研究人员写道：“我们在计算成本大大降低的情况下观察到精度的大幅提高，即从16亿字的数据集中学习高质量词向量所需时间不到一天。”...例如，PostgreSQL用户可以安装PGVector以获得完整的向量支持，包括向量搜索。一个512维向量简单地存储为一个512个数的数组。
图一、错综复杂的立体式监控系统 b. 监控系统如何有效监测上述这些指标，使告警收敛到合适范围？...常见的监控手段为阈值监控，对业务形态比较熟练的开发、运维人员在指标上设置一个“恰当”的阈值，一旦偏离阈值，系统即发送告警到开发人员。 然而阈值设置的合理性不易判断。...图三-2 某业务下钻维度成功率曲线 02 监控解决方案 监控的存在是为业务服务的，团队一起进行了碰头，很快形成了解决方案并实施： 一. 梳理重点模块、重点指标。建立直观的业务可观测性。...多维根因分析实现流程如下： 统一业务指标上报，抽象 Fields（指标） 与 Tags（维度） 上报至集中存储, 相关技术选型有 Druid, InfluxDB, Prometheus 等 。...抽象业务关键指标， 集中监控关键指标。 通过无阈值/有规则检测方法获得业务异常指标曲线。 获得异常期间故障根因维度。常用算法：决策树、Adtributor 等。 ? 图六 - 多维根因分析 3.
可视化配置质控作业，字段级/表级两个维度 “开箱即用”的质控规则模版 多维分析报告，评分、趋势、告警... 4.提升数据资产管理效能 提供元数据采集与管理、主数据建模与管理、数据生命周期管理、数据标签等功能...，通过自动化、可配置化的工具，提升数据管理的效率、质量和精度，使不同角色用户能在统一的平台上协同工作，实现数据资产管理工作日常化、持久化。...自动抽取元数据，目录化管理 数据标准、质量、主数据等统一管理，数据规范统一 数据即席查询，快速定位和访问 数据资产地图，数据视角还原业务全貌 数据血缘、标签、示例、质量多维度描述数据资产 5.面向业务统一数据出口...2、行业赋能 美创将多年的数据资产管理实践经验、行业标准、项目总结与行业数据体系沉淀为的标准模版，提供“开箱即用”的能力，以真实世界模型理论为基础底座，以数创平台为载体对外赋能，用户不必从“零”开始数据资产管理...平台提供多维度的数据展示和可视化分析，全链路的数据血缘、数据对账、运行监控和异常处理机制等能力，为用户直观呈现数据资产分布和运营管理情况，及时发现各类已知和未知的问题，降低管控成本。
信息科技的发展，已将商业社会带入全新的数字经济时代。随着云计算、大数据技术的发展，5G、AI 在各个应用场景的逐步普及，给各行各业都带来了巨大冲击，云技术把互联网变成一个无处不在的信息化平台。...聚焦建筑企业五大核心业务： 全局管理： 以施工企业项目全生命周期管控为中心，对标行业最佳管理实践为核心，全业务场景一站式集中管理； 全过程风险管控，风险自动预警，随时随地驱动高效决策，实现施工企业经营管理的可知...PC端/移动端多维度报表分析： 根据自身要求，自定义报表，PC端/移动端，图表、表格等多种展示维度，准确全面，定时推送移动端、随查随用，方便及时，领导关注核心数据构成报表，按类别将报表全部集中展现，多维度报表分析...，规范化业务精细化管理，随时随地查看，为管理决策第一时间提供数据支撑。...项目支出合同集中管理，数据集中查看，打通数据壁垒，各业务环节录入后通过合同、项目有效的串联起来，线性查看，把握经营情况。
数据集市在从数据仓库获取数据时可以依赖于数据仓库，或者当它们从操作系统中获取数据时就不依赖于数据仓库。 事实：事实是数据仓库中的信息单元，也是多维空间中的一个单元，受分析单元的限制。...事实存储于一张表中（当使用关系数据库时）或者是多维数据库中的一个单元。每个事实包括关于事实（销售额，销售量，成本，毛利，毛利率等）的基本信息，并且与维度相关。...例如，某个地理维度可能包括国家、地区、省以及城市的级别。一个时间维度可能包括年、季、月、周、日的级别。 级别：维度层次结构的一个元素。...数据采集过程是指从业务系统中收集与数据仓库各指标有关的数据。 数据转换：解释业务数据并修改其内容，使之符合数据仓库数据格式规范，并放入数据仓库的数据存储介质中。...度量值：在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一 列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。
问题的本质是：业务口中的“多维度”，完全不是你想的那个“多维度”。 1 数据分析眼中的多维度 对数据分析师而言，多维度，往往指的是数据指标的拆分维度。举个简单的例子：3月份销售额3个亿。...这就是一个指标，没有拆分维度。如果加了分类维度，就是下边的效果： ? 注意：比起只看总数，用多维度拆解数据，是能更精确的定位数据的。常见的方法有两种：一、添加过程指标；二、按业务管理方式添加分类维度。...层层叠叠做了一大堆交叉表，把各个分类维度的数据都做了出来（如下图）。 ? 然而，仅仅“多”，就足够了吗？ 2 业务眼中的多维度 业务口中的“多维度”，完全不是这个意思。...业务脑子里装的是不是数据库里的表结构，而是一个个具体的问题。当业务看到“3月份销售没有达标”脑子里想的多维度是这样的： ? 是不是看傻眼了。 你会发现，单纯的拆解数据根本无法回答上边的问题。...具体的业务问题，一个都没有回答。自然业务看了一脸懵逼了。 3 真正的多维度分析，这么做 从本质上看，真正的多维度分析，其实考的不是数据计算能力，而是策略能力。
包括如何在 BI Development Studio 的 Analysis Services 项目中定义数据源、数据源视图、维度、属性、层次结构和多维数据集，如何查看多维数据集的维度，理解并掌握 OLAP...已建有网上销售业务管理系统，可以获取每日销售信息和顾客的基本信息等。要求为该电商建立一个能够提高市场竞争能力的数据仓库 SDWS，其主题是电商销售情况分析，包括以下分析功能。...（2）为 Sales 事实表设置外键约束，使 Date_key，Cust_key，Locate_key，Prod_key 分别参照另外的 4 个维度表中的主键。...（3）维表定义：日期、顾客、地点和商品等维度表的创建和定义，为多维分析提供了关键维度信息，使得可以按照不同维度进行数据查询和分析。...总的来说，本次实验使我深入了解了数据仓库的建立方法和多维分析的基本过程，对于应用 SQL Server 进行数据仓库建模和多维分析项目开发有了更深入的理解和实践经验。
不同企业内部在不同的发展阶段可能建设了不同架构的业务系统，如何让这些共存的系统合力为企业发挥价值是企业服务集成平台要解决的问题。...2.高可靠：支持分布式集群部署，弹性扩容；支持主备、多活保证高可用；支持多维度监控、预警，应对突发情况 3.高扩展性：ESB采用Adapter的架构思想，基于消息拦截器，充分满足客户多样化的扩展要求；...提供SDK，使ESB产品更加容易和企业内部现有的系统有机融合在一起 4.业务化：资产中心，实现服务资产从注册、部署、运行、注销的全生命周期闭环管理；提供丰富的业务维度视角监控，提供完备的日志信息和服务质量指标数据...提供主题的集中管理，基于HTTP、JMS协议，快速实现将数据发布到JMS主题以及订阅主题数据并推送到订阅方的服务发布。...通过多维度的服务资产管控，帮助企业实现服务高效治理，降本增效。
数组初始化 | std::memset 或自定义 | 初始化数组为零值。std:: memset 适用于单维和多维数组，但需注意内存分配。...| 初始化一个整型数组为零： int arr[size] = {0}; | | 2....获取多维数组维度 | arr.size() | 获取多维数组的第一个维度大小（行数）。 | 获取一个二维整型数组的行数： int rows = arr.size(); | | 7....::vector arr4 = {"apple", "banana"}; int dimSize = arr4.size(); // 获取多维数组的第一个维度大小...通过实际案例展示了如何灵活运用数组进行数据存储和处理，为后续学习高级编程技巧打下基础。
今天我们就一起聊一聊如何通过企业服务总线实现对系统间服务的快速集成，推动企业业务持续创新与发展，促进企业数字化转型。...3.服务治理：通过在ESB基础之上建设服务治理平台，实现接口服务全生命周期管理，全面提升IT系统集成能力； 4.资产沉淀：形成企业级别服务资产池，能够完成统一的开放与集中化的管控，为后续持续的企业信息化建设与协同提供支撑保障...3)组织保障 组织保障层面以ESB提供的服务管理、服务生命周期管理为基础划分为治理小组、服务提供者、服务消费者三个维度，从不同维度的角色明确划分其责任范围。...多视角图形化监控，准确掌握运行期状态 提供了实时交易状态监控、服务调用拓扑、TOP10分析、引擎资源监控、MQ队列监控等多种图形化监控视图，提升了系统运行期状态监控能力，保障系统服务稳定运行 提供多维度的服务统计视图...，更直观的提升企业从全局对服务数据的了解程度，从而助力企业发掘服务价值，实现系统间透明化管理。
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