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BigQuery：云中的数据仓库

将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...在FCD中，您经常从"运营数据存储"和"通过ETL获取频繁或接近实时的更改"中，将新数据移至DW中。...但是，通过充分利用Dremel的强大功能，只需在本地ETL引擎检测到更改时插入新记录而不终止现有的当前记录，即可在BigQuery中支持FCD。...这个Staging DW只保存BigQuery中存在的表中最新的记录，所以这使得它能够保持精简，并且不会随着时间的推移而变大。 因此，使用此模型，您的ETL只会将更改发送到Google Cloud。

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寻觅Azure上的Athena和BigQuery（一）：落寞的ADLA

AWS Athena和Google BigQuery都是亚马逊和谷歌各自云上的优秀产品，有着相当高的用户口碑。...它们都属于无服务器交互式查询类型的服务，能够直接对位于云存储中的数据进行访问和查询，免去了数据搬运的麻烦。...AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...因本文主要关注分析云存储中数据的场景，所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...这里使用的测试数据来自一个国外的公开数据集，是中东某地区的信用卡借贷数据，是公开且脱敏的。

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    ClickHouse 提升数据效能

    如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...我们在下面提供有关此架构的更多详细信息。 6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。...为了安全起见，我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB，且存储成本较低。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据从 Parquet 文件插入到此Schema中。该语句对于两个表都是相同的。

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    ClickHouse 提升数据效能

    如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...我们在下面提供有关此架构的更多详细信息。 6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。...为了安全起见，我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB，且存储成本较低。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据从 Parquet 文件插入到此Schema中。该语句对于两个表都是相同的。

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    ClickHouse 提升数据效能

    如果您为 Google Cloud 帐户启用了 BigQuery，则此连接的配置非常简单且有详细记录。 也许显而易见的问题就变成了：“为什么不直接使用 BigQuery 进行分析呢？” 成本和性能。...6.BigQuery 到 ClickHouse 有关如何在 BigQuery 和 ClickHouse 之间迁移数据的详细信息，请参阅我们的文档。...我们在下面提供有关此架构的更多详细信息。 6.1.BigQuery 导出 为了从 BigQuery 导出数据，我们依赖于计划查询及其导出到 GCS 的能力。...为了安全起见，我们在下午 6 点在 BigQuery 中使用以下计划查询进行导出。BigQuery 中的导出每天最多可免费导出 50TiB，且存储成本较低。...我们可以使用 gcs 函数和INSERT INTO SELECT将数据从 Parquet 文件插入到此Schema中。该语句对于两个表都是相同的。

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    Python异常值的自动检测实战案例

    自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用Python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。...含周末的房价略高一些，这应该是合理的。 基于聚类的异常检测 k-means是一种广泛使用的聚类算法。它创建了k个具有相似特性的数据组。不属于这些组的数据实例可能会被标记为异常。...计算每个数据点与其最近的聚类中心之间的距离。最大的距离被认为是异常的。...，它们的价格大多位于价格区间的最高点和最低点处，这应该是合理的。...该算法不采样任何基于聚类或距离的方法，因此他和那些基于距离的的异常值检测算法有着根本上的不同，孤立森林认定异常值的原则是异常值是少数的和不同的数据。

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    Python异常值的自动检测实战案例

    自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。...含周末的房价略高一些，这应该是合理的。 基于聚类的异常检测 k-means是一种广泛使用的聚类算法。它创建了k个具有相似特性的数据组。不属于这些组的数据实例可能会被标记为异常。...计算每个数据点与其最近的聚类中心之间的距离。最大的距离被认为是异常的。...，它们的价格大多位于价格区间的最高点和最低点处，这应该是合理的。...该算法不采样任何基于聚类或距离的方法，因此他和那些基于距离的的异常值检测算法有着根本上的不同，孤立森林认定异常值的原则是异常值是少数的和不同的数据。

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    基于EEG的癫痫自动检测: 综述与展望

    最后, 对癫痫自动检测研究领域的未来研究方向进行展望. 彭睿旻, 江军, 匡光涛, 杜浩, 伍冬睿, 邵剑波. 基于EEG的癫痫自动检测: 综述与展望. 自动化学报, 2021....癫痫自动检测的分类模型 本节讨论基于EEG的癫痫自动检测中常见的统计分析模型和机器学习模型. 表3总结了近年研究中用到的机器学习分类方法与对应结果. ?...对于通用的癫痫自动检测模型, 用于训练模型的数据和实际测试数据可能来自于不同的个体, 其信号的分布或存在较大的差异, 且训练数据量受限, 因而可通过迁移学习模型提高癫痫自动检测模型的泛化性能和正确率....集成学习的难点是如何同时提高基学习器的准确性和多样性. 在癫痫自动检测中, Hosseini等对手工提取的特征进行了子空间划分, 并使用基于Bagging的集成学习模型实现癫痫自动检测....近年随着深度学习的迅猛发展, 大量基于深度学习的自动检测方法被广泛地应用于癫痫自动检测, 并取得了良好效果. 但该类方法也存在许多挑战.

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    Linux更改文件的权限

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Linux下一切皆文件，对文件的权限管理是Linux安全的一个重要特性，那么修改文件的权限是一个必要的技能了。...一、命令chown（change owner）-更改文件的所有者 语法：chown 【-R】 账户名/账户名：组名 文件名 二、命令chgrp(change group )-更改文件属于的组别  创建分组的命令...同样chgrp也可以更改目录的组别，用法和文件一样，不过目录的组别改了，区目  录下的文件组别并没有更改，如果想将目录及其目录下的文件同时更改组别，  在 chgrp后添加 -R即可。...输入umask指令，可以查看umask的值为0022，第一位代表八进制，后三位为022，0表示对一个所有者的全部权限不进行更改，第二位的2表示对所有组的rwx的x（位置为2）进行舍去，那么所有组的权限值就为...五、 命令chattr-文件的特殊属性   1、A：增加该属性之后对文件或者目录的atime不可以进行更改。   2、s：增加次数想将数据同步写入磁盘。

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    Kubernetes：如何自动检测和处理弃用的API

    虽然处理起来相当简单，但是如果无人参与，这种更改可能会严重地中断你的服务。 ? API弃用是什么？ 随着Kubernetes的特性集的发展，API也必须发展以支持这种变化。...（如果你和我一样，不相信别人在博客文章中发布的随机脚本，请下载针对你的平台的最新版本，然后解压缩到你喜欢的任何地方。）...图1：kubent运行的示例输出 Kubent将连接到你的集群，检索所有可能受到影响的资源，扫描并打印那些受到影响的资源的摘要。...），因此，仅更改apiVersion并应用相同的清单，就会得到不同的结果。...例如，StatefulSet的updateStrategy.type从OnDelete更改为RollingUpdate，导致了非常不同的行为。

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    公开重症监护数据库MIMIC代码仓库介绍

    ； 该文介绍MIMIC代码仓库，介绍与重症相关概念的导出以及相关假设条件等； 公开数据已经逐渐有了，公开相应的数据代码同样重要。...加速并提升未来研究的一致性以及有效性。 代码仓库详情 Concepts 从电子病历中提取重要概念的代码。...比如提取AKI的模块 Executable documents 可执行的Notebooks文件，可重复的示例研究或者教程 Community 建立公开讨论便于社区成员贡献 概念concepts 代码库中常用的概念...SAPS) SAPS-II Oxford acute severity of illness score(OASIS) 器官衰竭Organ dysfunction scores SOFA计算方式不同，由于GCS...Run convert_bigquery_to_postgres.sh. e.g. bash convert_bigquery_to_postgres.sh This file outputs the

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    更改windows桌面路径的教程

    第一步：键盘上按住"win + E"打开文件资源管理器，然后快速访问的桌面，点击“属性”。...第二步：默认桌面在用户名下的Desktop文件夹，比如：C:\Users\ataola\Desktop，在注册表的路径为HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows...Explorer\Shell Folders, 当然能你们可以记下简写，比如%USERPROFILE%\Desktop，或者C:\Users\%username%\Desktop,将其改为你自己想要定义的桌面路径...最后，如果你想还原的话点击”还原默认值“即可，这个时候文章D盘建立的D-Desktop会解散消失。...把桌面文件放在非C盘系统盘的好处是不会占用C盘的空间，我们知道C盘是系统盘，如果空间不够的话就会造成卡顿影响系统运行，那么这样子做的话可以给C盘减轻点负担，如果你喜欢把东西都放到桌面，我建议你这样改改试试

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    Python各版本的主要更改

    Python各版本的主要更改 译： 《Summary of Major Changes Between Python Versions》 https://www.nicholashairs.com/posts.../major-changes-between-python-versions/ 在这里插入图片描述 本文总结了Python 3.7到3.12的语法及标准库的主要更改，并且介绍了typing模块的主要更改...此外，还提到了各个版本的EOL（End of Life，Python官方不再提供安全补丁的日期）。 各个版本的主要更改 3.7及更早版本 python3.7版本在2023年7月 EOL。...添加的注释将出现在默认的回溯信息中。...特别是，它允许使用 NumPy 和 TensorFlow 等数值计算库中的类似数组结构的类型进行参数化。静态类型检查器现在将能够捕获使用这些库的代码中与形状相关的错误。

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