目录 1 实现 1 实现 /** * get hash code on 2^32 ring (md5散列的方式计算hash值) * 根据字符串计算hash 值 * @param
* 按小时或按天计算的错误 * 其他用例 Discover 查询 Discover 通过构建和丰富您的错误数据，提供跨环境数据的可见性。...每个表格单元格都有一个动态上下文菜单，允许您根据您的选择通过自动更新搜索栏或表格列来继续探索您的数据。...您还可以通过单击右上角的垃圾桶在“查询结果(Query Results)”视图中删除查询。 添加查询方程式 在 Discover 中，您可以根据查询列添加方程式。...例如，让我们用一个方程式来计算 transaction 的第一次内容绘制 (measurements.fcp) 与 transaction 的最大内容绘制 (measurements.lcp) 的比率：...equation = measurements.fcp / measurements.lcp 该等式将使用每个查询列的结果来计算比率。
具体操作如下： 在PQ编辑器中对查询生成的资产负债表选择除公司代码、报告日期之外的其他列后右击，选择逆透视列，完成后更改下列名，如下： ? ?...利润表和现金流量表也按这样操作，最后三张财务报表列数完全相同，都是四列，分别为公司代码、报告日期、科目、值。...---- 第三步：确定分析模型所需的表， 并设定表与表之间的关系 根据上面第二步分析得知，我们至少要有三个维度表，即时间、公司、科目维度表，有了这三个维度表后，我们就可以在后面分析中根据这些维度对数据进行切片计算...这里需要注意：由于科目对照列是主键，需要值唯一，由于现金流量表中的补充资料用到了部分利润表及资产负债表项目，导致值重复，为了实现值唯一，还需要对现金流量表的项目特殊处理，如下： 在PQ中选择现金流量表科目列...考虑到原来的科目中每个都有万元，直接显示显示出来不好看，因此，我们增加一列用来在报表可视化中显示出来的名称即项目名称列，为了让显示出来的项目显示出层级，更加好看，可以在项目名称的前后增加这个字签，模拟缩进效果
它可以在数学上定义为 让我们看看这一步是如何工作的。 既然计算了阈值的SSR值，那么可以采用具有最小SSR值的阈值。...需要注意的是这里要增加一个停止条件;因为对于每个节点，属于该节点的数据集中的点会变少，所以我们为每个节点定义了最小数据点数量。如果不这样做，每个节点将只使用一个训练值进行预测，会导致过拟合。...可以递归地创建节点，我们定义了一个名为TreeNode的类，它将存储节点应该存储的每一个值。使用这个类我们首先创建根，同时计算它的阈值和预测值。...(高于其阈值) 第一个右节点对低值(低于其阈值)的预测 这里我手动剪切了预测线的宽度，因为如果给定的x值达到了这些节点中的任何一个，则将以属于该节点的所有x值的平均值表示，这也意味着没有其他x值参与 在该节点的预测中...使用x = 3进行测试(在创建数据时，可以使用上面所写的函数计算实际值。
包装法，根据目标函数（通常是预测效果评分），每次选择若干特征，或者排除若干特征。 嵌入法，先使用某些机器学习的算法和模型进行训练，得到各个特征的权值系数，根据系数从大到小选择特征。...2.5.1 Filter：卡方统计量 卡方检验常用于两个变量之间的显著性检验，假定fo、fe分别为观察频数和期望频数，则卡方统计量的计算公式为： 当我们计算了所有变量的卡方统计量后，可以用p值来筛选变量...，也可以用衍生的V相关系数来筛选： 其中R代表列联表的行数，C代表列联表的列数。...2.5.2 Filter：信息量（Info Value, IV） 如果想考察某个特征区分好坏借款人的表现，我们可以用该特征的均值之差来表示 然而这个差并没有考虑到某些x值的信息量远高于其他的情况，于是我们可以用权重之差来判断...输出结果如下 本系列其他文章 2、评分卡系列（二）：特征工程 3、评分卡系列（三）：分类学习器的评估 4、评分卡系列（四）：评分模型效果的提升
首先，要来明确几个概念： 字段 表列 维度 度量值 参数 这几个名词，它们是什么关系，还是完全一样，怎么说并不重要，通过实验可以得出以下结论： 表列：基表的列。...这里用字段一词，并非巧合，因为其内涵包括了： 表列，包括：来自基表（从外部数据源加载）的列，计算表的列。 度量值。 小结： 抽象的维度模型等价于表格模型。 字段等价于：表列和度量值。...根据上述对字段的描述，可以推论： 可变的字段就应该包括： 可变的表列； 可变的度量值。 以上概念有严格的逻辑链条，请读完本文再回来读一遍。...将显示目前正在参与计算的实际字段。 显示所选字段的值。将计算实际字段并显示计算结果。 二层抽象 对于字段参数来说，其本质是实现了二层抽象。 第一层抽象是字段本身。...例如：销售额是一个度量值，但字段参数【字段参数_指标】进行了抽象，到底是哪个度量值，不知道，但运行时会根据用户的选择，先决定用什么度量值，再根据现场的环境计算出实际的结果。
())) // 指定表sharding策略--根据order_id字段的值取模 .tableShardingStrategy(new TableShardingStrategy...>) shardingAlgorithm; // ShardingValue就是sharding的列和该列的值，在这里分别为order_id和1000 ShardingValue...doInSharding()时分表列有多个值（shardingValue.getValues()），例如order_id的值为[1001,1002]，遍历这些值，然后每个值按照doEqualSharding...doBetweenSharding()时分表列的多个值通过shardingValue.getValueRange()得到；而doInSharding()是通过shardingValue.getValues...，小小的区别就是ModuloDatabaseShardingAlgorithm.java根据分库的列例如 user_id进行分库；而ModuloTableShardingAlgorithm.java根据分表的列例如
计算变量重要性将增加函数的运行时间。 num_permutations（可选） INTEGER 缺省值为1。计算变量重要性时，每个特征值的重排次数。...一个特征变量的重要性是通过重排变量的随机值计算的，计算预测精度的下降（使用OOB采样）。设置大于1的值将计算多个重要性的平均值，这会增加总体运行时间。大多数情况下，缺省值1对计算重要性已经足够。...num_splits（可选） INTEGER 缺省值为100。连续特征值被离散时，计算分裂边界的个数。这个全局参数用于计算连续特征的拆分的结果。较大值会导致更好的预测，但也会增加处理时间。...如果sample_ratio小于1，bootstrap样本小于用于在森林中每棵树训练的预期值。一个接近0的比率可能导致只有根节点的树。这允许用户快速对该功能进行实验。...表5 forest_train函数概要输出表列说明 名为_group的分组表具有以下列： 列名 数据类型 描述 Gid INTEGER 唯一标识一组分组列值的组
29、粒度、聚合与比率 1、粒度 粒度：源于Tableau的散点图，它表示数据的可理浓度 示例图形： ①创建粒度图形：利润->列，销售额->行，市场->颜色 ?...②添加详细信息可以使粒度浓度增加：国家地区->详细信息 ? ③显示每一个数据值：分析->取消聚合度量 ? 2、聚合 聚合分为度量集合和维度聚合，常用的为度量集合。...④先对度量名称进行筛选(只保留创建的两个字段和利润)，度量名称->列，类别->行，度量值->文本，适合宽度 ? ? ⑤调整格式顺序单位：把利润率和聚合默认值都改成百分数： ? ?...关键字总共又三种： ==1、INCLUDE：==在其他任何维度的基础之上使用指定的维度计算值。 ==2、FIXED：==使用指定的维度计算值，不参考其他视图中的任何维度。...根据上面的两张图片我们可以看到数据的不同变化。
本文介绍的前端技术能够使设计人员在其系统设计中获得16个以上的无噪声位。 在比率式测量中使用RTD有一定优势，因为它能消除激励电流源的精度和漂移等误差源。下面是4线RTD比率式测量的典型电路。...这些输入电流的大小不是恒定值，不匹配的输入电流将产生噪声，并且噪声将随电阻值增大而增大。 电阻和电容值对确定最终电路的性能至关重要。设计人员需要理解其现场要求，并根据上述公式计算电阻和电容值。...使用ADuCM360进行RTD测量时，REF–引脚通常接地，可得到简单的模拟前端电路，如下图所示： 下表列出了模拟和参考输入路径前具有匹配和不匹配滤波器时的噪声水平。...从表中可以看出，使用R1和R2的值与R3相同的匹配模拟前端电路时，噪声与不匹配电路相比降低约0.1 μV至0.3 μV，这意味着ADC无噪声位的数量增加约0.25位至16.2位，ADC PGA增益为16...按照本文介绍的考虑因素，使用匹配RC滤波器电路和根据现场要求选择合适的电阻和电容值，比率式测量应用中的RTD能够获得较佳的结果。
我们仅用目标变量作为预测变量，现在试着用数据集中的其他变量来更有效的预测结果吧。 这场灾难中，“妇女和儿童优先”是为人熟知的，所以我们首先看看性别变量和年龄变量，观察一下它们能够导致生存结果的不同。...我们看到大部分女性存活了下来，同时只有很少的男性存活。在上一次预测中，我们认为全体乘客都丧生了，现在，根据比率表来更改我们的预测吧！...我们使用0填充了原来的列，当然，这其实并没改变列里的内容。然后，我们将变量“Sex”的值为“female”的项对应的存活预测值设置为1。 我们使用了两个新的R语法符号，“==”和“[]”。...然后将年龄变量低于18岁的乘客在该列中的值置换为1。为了做到这一点，我们使用了小于号，这是另一个布尔检验，类似于我们在上一组代码中的双等号。...我们没发现什么能改善预测结果的东西。让我们再看一下其他的变量，看看能不能找到一有用的东西。这些变量包括乘客的舱位，以及他们的船票类型等。
与键列一样，只要允许将计算列数据类型作为非键索引列，从 image、ntext 和 text 数据类型派生的计算列就可以作为非键（包含性）列。...不能同时在 INCLUDE 列表和键列列表中指定列名。 INCLUDE 列表中的列名不能重复。 列大小准则 必须至少定义一个键列。最大非键列数为 1023 列。也就是最大的表列数减 1。...列修改准则 修改已定义为包含列的表列时，要受下列限制： 将列的为空性从 NOT NULL 改为 NULL。 增加 varchar、nvarchar 或 varbinary 列的长度。...除非先删除索引，否则无法从表中删除非键列。 除进行下列更改外，不能对非键列进行其他更改： 注意事项 键列的大小尽量小，有利用提高效率 将用于搜索和查找的列为键列，键列尽量不要包含没必要的列。...特别是，将 varchar(max)、nvarchar(max)、varbinary(max) 或 xml 数据类型添加为非键索引列会显著增加磁盘空间要求。这是因为列值被复制到了索引叶级别。
首先是我们当下处于互联网时代，对于企业而言，这是一个数字化转型的时代。随着企业的发展，体量的增加，越来越多的企业开始重视数据的价值。...2丨PowerBI 时间智能函数 这一部分函数，主要介绍的是一些时间智能函数的应用，通常可以用来计算时间维度的指标，比如说年累计、月累计、同环比等，对于新手而言，这是非常友好的，可以快速的计算一些指标，...3丨PowerBI 筛选器 DAX中最难的部分，就是各种各样的上下文转换了，我们最常用的其实就是Calculate函数，在内部进行各种计值环境的修改。...MSBI作为传统BI工具而言，除了SSAS，还有SSIS、SSRS。 SSIS作为数据抽取工具，SSRS作为报表工具。 SSRS这里其实可以分两部分来讲，一个是报表服务器，一个是报表的开发。...—其他技能— 除了上述的工具以外，如果想专职做BI，还需要一些其他的技能，比如说可以挖掘用户的需求，能够提供有价值的分析，这个是我们常说的BA能力。
第7章 创建计算字段 7.1 计算字段 存储在数据库表中的数据一般不是应用程序所需要的格式，下面举几个例子。 需要显示公司名，同时还需要显示公司的地址，但这两个信息存储在不同的表列中。...计算字段并不实际存在于数据库表中，是运行时在 SELECT 语句内创建的。 注意 只有数据库知道 SELECT 语句中哪些列是实际的表列，哪些列是计算字段。...从客户端（如应用程序）来看，计算字段的数据与其他列的数据的返回方式相同。 提示：客户端与服务器的格式 在 SQL 语句内可完成的许多转换和格式化工作都可以直接在客户端应用程序内完成。...别名还有其他用途，包括在实际的表列名包含不合法的字符（如空格）时重新命名它，在原来的名字含混或容易误解时扩充它。 7.3 执行算数计算 计算字段的另一常见用途是对检索出的数据进行算术计算。...客户端应用现在可以使用这个新计算列，就像使用其他列一样。 第8章 使用函数处理数据 8.1 函数 函数在数据上执行，为数据的转换和处理提供方便。
物品订单表存储物品的价格和数量，但不需要存储每个物品的总价格（用价格乘以数量即可）。为打印发票，需要物品的总价格。 需要根据表数据进行总数、平均数计算或其他计算 计算字段并不实际存在于数据库表中。...但此新计算列的名字是什么呢？实际上它没有名字，它只是一个值。 > >如果仅在SQL查询工具中查看一下结果，这样没有什么不好。...> > 通过这些例子，可以明白如何根据需要使用SELECT进行试验 函数的使用 与其他大多数计算机语言一样，SQL支持利用函数来处理数据。...找出表列（或所有行或某些特定的行）的最大值、最小值和平均值。 上述例子都需要对表中数据（而不是实际数据本身）汇总。...返回某列值之和 AVG() 返回某列的平均值 注意 在使用count时,如果指定列名，则指定列的值为空的行被忽略，但如果COUNT()函数中用的是星号（*），则不忽略 数据分组 GROUP BY
十三、表中插入数据 命令如下： insert [into] 表名 [(列名1, 列名2, 列名3, ...)] values (值1, 值2, 值3, ...); 说明：其中 [] 内的内容是可选的，当向表中所有列插入数据时...，并且插如的数据值和表中列的定义顺序完全相同时，可以缺省[]。...13.1、插入的元组中，某些属性的值为空 可以采用格式命令： insert into 表名 values(值1，值2，NULL，值3，…); 表明插入的记录的第三列的取值为NULL。...十七、增加字段 命令如下： alter table 表名 add字段 类型 其他; 例如： 在表MyClass中添加了一个字段passtest，类型为int(4)，默认值为0，命令如下： mysql>...十九、修改表的定义 MySQL 用 alter 关键字修改表名，列名，列类型，添加表列，删除表列。
注意：我只在for循环中将上述方程式中的更改为，其他所有内容都是不变的。 ? SPY收益的方差为 ? 其中计算为： ? 在R中我们可以像这样简单计算它： ? 将所有这些放在一起，我们可以计算beta。...还有其他方法计算，但是对于单因子模型我们可以从PerformanceAnalytics包中使用CAPM.alpha。 ? 比我们刚刚做的要简单多了。...接下来，我们计算（像之前一样）投资组合的和。这次只用PerformanceAnalytics包中的CAPM.beta和CAPM.alpha函数。 ? 根据它们的值排名了ETF’s。...这需要之间的区别投资组合的收益率和无风险收益率，然后将其除以标准差（衡量投资组合的波动性）。 夏普比率告诉我们，每单位风险增加我们可以期望增加多少收益单位。夏普比率定义为： ? 其中 ?...机器学习和集群 我们可以根据其bate、alpha和夏普比率值对ETF进行聚类。我们为什么要这样做？
请记住，这将需要大量内存，因为内存中临时表的大小是基于 “最坏情况” 的。例如，内存表总是使用固定长度的列，所以字符列使用 VARCHAR（255）。...一般来说，32M 到 64M 是建议值，从这两个变量开始并根据需要进行调优。 在 Monyog 中的临时表监测 临时表的监测是许多预定义的 Monyog 监测之一。...如果这个值很高，则应该考虑增加 tmp_table_size 和 max_heap_table_size 的值，以便增加创建内存临时表的数量，从而减少在磁盘上创建临时表的数量。...磁盘：总比率：基于 created_tmp_disk_tables 除以 created_tmp_tables 的计算值。...拥有较大的值可以帮助减少在磁盘上创建临时表的数量，但也会增加服务器内存容量的风险，因为这个指标适用于每个客户端。一般来说，32M 到 64M 是建议的值，从这两个变量开始并根据需要进行调优。
传统的线性多因子模型的因子收益是对投资领域计算的，而LRP线性化的因子收益是对投资领域中的每只股票进行计算的。我们可以将各因子的非线性和时间依赖性建模为收益模型，并将影响预测的因子确定为风险模型。...深度因子模型和深度递归因子模型用Chainer和scikit-learn的比较方法实现。下表列出了每个模型的详细信息： ?...结果 下表列出了所有年份的平均MAE和RMSE，以及每种方法的年化收益率、波动率和夏普比率。每行的最佳值以粗体显示。 ? LSTM模型在MAE和RMSE方面具有最好的预测精度。...另一方面，从夏普比率来看，LSTM+LRP模型的盈利能力最强。无论如何，我们发现LSTM和DNN模型在准确性和盈利性方面都优于线性模型。这意味着，金融市场上的股票收益与该因子之间的关系是非线性的。...虽然我们考虑了16个因子，但是其他一些宏观经济变量，例如汇率、利率和消费者价格指数，可以作为因子加入模型。
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