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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。...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...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。...总的来说,Azure可以有多种服务和方式可达到类似AWS Athena的分析效果,不同的方法各自有优势和取舍。...其实我们愿意相信ADLA背后的技术是十分过硬的,如果它在产品层面有更多的思考,例如更注重与现有Hadoop大数据生态和SQL体系的融合,或是进一步加入和充实.NET生态(如提供C# LINQ Provider

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条件运算符和条件表达式

条件运算符和条件表达式 条件运算符是C语言中唯一的一个三元运算符,使用条件运算符构成的表达式称为条件表达式,其一般形式如下: 表达式1 ?...表达式2 : 表达式3 条件表达式的计算过程是:首先计算表达式1的值;如果值为真(非0),则计算表达式2的值作为条件表达式的值;否则,计算计算表达式3的值作为条件表达式的值。...举例 题目描述:使用条件运算实现从键盘输入两个整数,输出其较大的值。...b*b:a*a; (2)条件运算符是左结合的; 如:flag=a>0?1:a==0?...0:1; (3)条件表达式中3个表达式的类型可以不同,其中表达式2和表达式3中类型较高的一个决定条件表达式的类型; 如:max=a>b?3.14:100;

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    拉格朗日乘子法和KKT条件

    求解最优化问题中,拉格朗日乘子法和KKT条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等式约束时使用KKT条件。...(有时这种方法麻烦,甚至解不出来)方法2:拉格朗日乘法思想:通过引入拉格朗日乘子将含有 个变量和 个约束条件的约束优化问题转化为含有 个变量的无约束优化问题。...箭头表示斜率,和等高线的发现平行。从梯度的方向看,d1>d2(梯度下降法越接近目标,步长越小,前进越慢)。在没有约束条件,f(x,y)的最小值是落在最里面等高线内部的某一点。...min(F(x,λ))取得极小值时其导数为0,即f(x)和h(x)的梯度共线。...不等式约束常用的方法是KKT条件,同样的,把所有的不等式约束、等式约束和目标函数全部写为一个式子

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    5.4 条件运算符和条件表达式

    表达式2:表达式3 2、条件运算符由两个符号(?和:)组成,必须一起使用。要求有3个操作对象,称为三目运算符,它是C语言中唯一的一个三目运算符。...三目运算符可以这样理解,先计算出表达式1的值,表达式1后面的问号表示“该往哪里”,有两条路,如果表达式1的值为真(非0),自然直接到表达式2,如为假(0值),就绕过表达式2,到表达式3. 02 注意事项 1、条件运算符优先于赋值运算符...2、表达式“2”和表达式“3”不仅可以是数值表达式,还可以是赋值表达式或函数表达式。...3、条件表达式相当于一个不带关键字if的if语句,用它处理简单选择结构可以使程序简洁。 有时候,正是那些意想不到之人,成就了无人能成之事。

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    #pragma once和条件编译

    一、那么为什么要防止头文件被重复包含 头文件的重复包含问题需要避免的原因主要有以下几点: 编译效率: 如果头文件被重复包含多次,编译器需要重复解析和处理相同的内容,这会增加编译时间和编译器的负担。...二、条件编译 #ifdef #ifdef 是 C 和 C++ 中的预处理器指令,用于条件编译。它用来检查是否已定义了某个标识符(通常是宏),如果已定义则执行一段代码,否则忽略这段代码。...当然ifdef也可以和else连起来使用,以及#elif #elif 是条件预处理指令的一部分,用于在多个条件之间进行选择。...编译器会按顺序检查每个条件,如果条件为真(即宏被定义),则执行相应的代码块,并跳过后续的条件。如果没有条件为真,则执行 #else 后面的代码块(如果存在)。...它不需要像传统的头文件保护那样在每次包含头文件时都执行条件判断和定义,而是在编译器内部使用一种更有效率的机制来管理头文件的包含。

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    条件概率和乘法公式

    一、条件概率 “一切概率,都是条件概率”,这话说的非常经典,所以我把他放在最前面,希望大家能看到。...条件概率就是:“从条件出发到结果,结果在条件中的比例”. ? 性质:. (1)非负性:$P(B|A) \ge 0$; (2)规范性:$P(S|A) = 1$; (3)可列可加性: ?...下面看一道例题: 二、概率乘法公式(几个事件同时发生的概率) 乘法公式实际可以看作是条件概率公式的变形 ? ? ? 下面再看两道题例题,加深印象 ? ? ? ?...三、做题技巧 到现在为止学的两个概率公式,一个条件概率和乘法公式都比之前的题目稍微复杂,建议在做题的时候,首先把题目中的事件设出来,称为设事件,这样条理会比较清楚。...对于条件概率,设事件的情况: (1)已知A,求B. (2)当一个事情分多个步骤,每个步骤都要设出来. (2)当一个事件分两个方面或多个方面时,每个方面都要设出来.

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    信息熵和条件熵

    为了赎罪,求生欲满满的我马上、很快啊,就把信息熵给复习了一遍,连带条件熵都给复习了,真不戳! 好吧,开个玩笑。...突然记起学决策树时模型参数选择算法时就有熵(Entropy)和基尼系数的概念,原来我还是有认真听课的好吗?好的,其实当时只知道对应ID3和CART算法,至于原理?...我们可以很明显的看到,信息熵H(X)和事件概率P(X)的对数相关。...而具有多重前置条件的信息,更是几乎不能计算的。所以在现实世界中信息的价值大多是不能被计算出来的。但信息熵是可以在衰减的过程中被测定出来的。除此之外,信息熵是信息论中用于度量信息量的一个概念。...条件熵 什么是条件熵呢? 百度百科告诉我们:条件熵H(X|Y)表示在已知随机变量Y的条件下,随机变量 X 的不确定性。 直接上公式: 是不是,感受到扑面而来的概率论的气息,好像知道又不确?

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    充分条件、必要条件和充要条件在逻辑学作用

    在逻辑学中,充分条件、必要条件和充要条件是分析命题之间关系的核心工具。它们帮助我们清晰地理解命题之间的因果关系、依赖关系以及等价关系,从而为推理、论证和证明提供基础支持。...充要条件的作用 定义回顾:如果A是B的充要条件,则A和B完全等价(A ↔ B)。 逻辑学作用: 建立等价关系: 充要条件表明两个命题之间存在完全等价的关系。...综合作用:构建逻辑推理框架 充分条件和必要条件的结合: 在实际逻辑推理中,充分条件和必要条件往往是相辅相成的。通过分析两者的相互关系,我们可以构建完整的逻辑推理框架。...实际应用中的作用 (1)数学证明 在数学中,充分条件、必要条件和充要条件被广泛用于定理的证明。 例如: 勾股定理:“直角三角形的三边满足a² + b² = c²”是一个充要条件。...通过熟练掌握这些条件的应用,我们可以更清晰地分析复杂问题,并进行严谨的论证和推理。

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    C++ 条件运算符和条件表达式

    条件运算符是C++中唯一一个三元运算符,要求有三个操作对象,条件表达式的一般形式为: 表达式1?...表达式2:表达式3 条件运算符的执行顺序是,先求解表达式1,若为真则求解表达式2,此时表达式2的值作为整个条件表达式的值。若表达式1的值为假,则求解表达式3,表达式3的值为整个条件表达式的值。...a : b a比b大时,关系表达式为真,条件表达式的值为a;b比a大时,关系表达式为假,条件表达式的值为b。...要注意的是,条件运算符的优先级是大于赋值运算符的,所以并不是关系表达式的结果赋值给bool型的max变量后执行条件表达式。...而是先执行条件表达式,最后把表达式的值赋值给max变量 测试实例: #include using namespace std; int main() { char ch; cin

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