- 2024-11-14数据仓库
什么是数据仓库?数据仓库是面向主题的,集成的,随时间变化的,非易失的集合。数据仓库的模型---星型模型事实表连接着多个维度表,是单维度的每个维度上不存在再连接维度表了特点:不存在渐变维度,非正规化,有冗余数据,查询效率比较高数据仓库的模型--雪花模型多个维度表连接着事实
- 2024-11-09《人工智能导论》实验1-动物识别系统
实现思路总结:该程序通过规则推理系统实现了一个简单的知识推理引擎,核心目标是根据已有事实和规则库中的规则,不断推导出新的结论,直到得出最终结论或无法继续推理为止。1.规则(Rule)类:规则类是推理引擎的核心部分,每条规则包含:前提条件(pre):该规则的前提条件(即规则生效所需的
- 2024-10-14国防科大:反事实验证LLM在RAG的生成质量
- 2024-10-12【AI论文精读12】RAG论文综述2(微软亚研院 2409)P4-隐性事实查询L2
AI知识点总结:【AI知识点】AI论文精读、项目、思考:【AI修炼之路】P1,P2,P3四、隐性事实查询(L2)4.1概述ps:P2有四种查询(L1,L2,L3,L4)的举例对比隐性事实查询是指那些依赖于数据中未立即显现的关联,需要通过常识推理或基本逻辑推断才能得出的查询。这类信息可能分散在多个
- 2024-08-23大语言模型的事实知识:一个全面的评估
大语言模型(LLMs)近年来在自然语言处理领域掀起了一场革命。它们在预训练和指令微调过程中获得的事实知识,为问答、语言生成等下游任务带来了显著的性能提升。然而,与传统的知识库不同,LLMs是以隐式的方式将事实存储在模型参数中。这种方式可能导致LLMs生成的内容出现不准
- 2024-08-03数据中台以及数据仓库的介绍
数据中台1、数据中台的概念数据中台是一种集中化的数据管理平台,用于整合和管理企业内部各个业务系统的数据。它将数据从各个业务系统中抽取、清洗和集成,然后提供给其他业务系统或者数据应用进行分析、决策和创新。数据中台的目标是实现数据的一致性、可信度和可用性,促进数据
- 2024-07-20大模型如何学习知识?
HowDoLargeLanguageModelsAcquireFactualKnowledgeDuringPretraining?通常认为,LLM在预训练中学习知识。但是LLM对长尾知识的习得很差。有观点认为,Attention的qkv结构是对知识进行抽取(q*k计算attn_score对v加权平均),MLP结构是知识记忆。下面通过实验进行深入分析。创建虚
- 2024-07-17数据仓库中事实表设计的关键步骤解析
在数据仓库的设计过程中,事实表是描述业务度量的核心组件。本文将深入探讨数据仓库中事实表设计的关键步骤,包括选择业务过程及确定事实表类型、声明粒度、确定维度和确定事实的过程,帮助读者更好地理解和应用事实表设计的原则和方法。第一步:选择业务过程及确定事实表类型在事实
- 2024-07-06维度建模四部曲:选择业务处理过程、定义粒度、选择维度、确定事实
维度建模是设计数据仓库的一种常用方法,它通过将业务数据组织成维度表和事实表的结构,使得数据分析和查询更加直观和高效。在进行维度建模时,有一个经典的四部曲:选择业务处理过程、定义粒度、选择维度、确定事实。本文将对这四个步骤进行详细介绍。选择业务处理过程:在维度建模
- 2024-07-03数据仓库的学习
数据仓库的学习1.分层设计数仓分层阿里整体分为了5层,分别是ODS,DWD,DIM,DWS,ADSODS(OperationalDataStore)面向主题的”数据运营层,也叫ODS层,是最接近数据源中数据的一层,数据源中的数据,经过抽取、洗净、传输,也就说传说中的ETL之后,装入本层。本层的数据,总体上大多是按照
- 2024-07-03大数据面试题之数仓(2)
目录维度表和事实表的区别? 什么是ER模型? OLAP、OLTP解释(区别)三范式是什么,举些例子 维度设计过程,事实设计过程 维度设计中有整合和拆分,有哪些方法,并详细说明 事实表设计分几种,每一种都是如何在业务中使用 单事务事实表、多事务事实表区别与作用 说下一致性维
- 2024-06-19科学假说的形成、检验和应用
科学假说是指在已知的有限的科学事实和科学原理的基础之上,运用科学思维方法,对未知自然现象的本质及其规律所做出的推测性的解释和说明,是自然科学理论思维的一种重要形式。假说是未经证实的科学理论,科学理论是经过证实了的假说。假说的提出只能从现有的经验、知识、理论和逻辑出
- 2024-06-13数据中台建设方法论
传统数据存储的缺点:生活中的数据来源可以是小程序APP网站日志物联网loT隐藏行为......1、存储方式比较单一。2、不方便统一管理。3、不方便同一分析。4、如果是关系型的数据,表比较单一和少。5、挖掘数据的假肢难度加大,无法充分挖掘数据价值。大致工作流程数据
- 2024-06-10数据仓库之维度建模
维度建模是数据仓库设计中的一种方法,旨在优化数据查询和分析过程。它通过将数据划分为事实表和维度表,使复杂的数据查询变得更加高效和直观。以下是关于数据仓库维度建模的详细介绍:1.维度建模的概念维度建模(DimensionalModeling)是一种数据建模方法,用于设计数据仓库中的数据
- 2024-06-10数据仓库核心:事实表深度解析与设计指南
文章目录1.引言1.1基本概念1.2事实表定义2.设计原则2.1原则一:全面覆盖业务相关事实2.2原则二:精选与业务过程紧密相关的事实2.3原则三:拆分不可加事实为可加度量2.4原则四:明确声明事实表的粒度2.5原则五:避免同一事实表中存在不同粒度的事实2.6原则六:统一事实的
- 2024-06-07关于反诉状的写作技巧与策略
关于反诉状的写作技巧与策略反诉状是民事诉讼中的一种重要法律文书,它允许被告在原告提起诉讼后,对原告提起反诉,以抵消原告的诉讼请求。李秘书这节就详细介绍反诉状的写作方法和技巧,帮助您更好地应对此类诉讼。一、要写明反诉状的基本要素1.原告信息:略2.被告信息:略3.事
- 2024-06-05【维度建模】【第二章】Kimball维度建模技术概述
2.1基本概念2.1.2维度建模研讨维度模型应该由业务、模型设计者通过充分的讨论得到。2.1.3四步骤维度设计过程维度设计期间主要设计一下四个主要的决策:选择业务过程声明粒度确认维度确认事实2.1.4业务过程表示一次业务的行为。例如获得订单、学生课程注册,2.1.5粒度粒
- 2024-05-26专业的力量:在自己的领域成为专家
专业的力量:在自己的领域成为专家我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:现在稀缺的已不再是信息资源,而是运用信息的能力。过去的海量文献现在离我们只有一个鼠标线的距离。在知识获取稀缺的年
- 2024-04-244.24
今天Miqa闲来无事对教授说:“你是原。”教授说:“我不是原。”经过了很长时间的激烈的辩论之后事情发展到了这样:Miqa:“你不能证明你不是原,所以你是原。”教授:“你也不能证明,你也是原。”Miqa沉思片刻Miqa:“我能证明我不是原。”证明过程:由基本事实得,咱俩当中有且仅有一
- 2024-03-31数据仓库——事实表
事实表事务事实表事务事实表用于跟踪事件,通过存储事实和与之关联的维度细节,允许单独或聚集地研究行为。粒度稀疏性包含可加事实无事实的事实表不包含事实的事实表被称作无事实的事实表。虽然没有明确地记录事实,但是却能够支持度量。为事件而设的无事实的事实表,记录活动
- 2024-03-22维度建模理论之事实表
1 事实表概述事实表作为数据仓库维度建模的核心,紧紧围绕着业务过程来设计。其包含与该业务过程有关的维度引用(维度表外键)以及该业务过程的度量(通常是可累加的数字类型字段)。1.1 事实表特点事实表通常比较“细长”,即列较少,但行较多,且行的增速快。1.2 事实表分类事实
- 2024-03-22维度建模理论之维度表
1 维度表概述维度表是维度建模的基础和灵魂。前文提到,事实表紧紧围绕业务过程进行设计,而维度表则围绕业务过程所处的环境进行设计。维度表主要包含一个主键和各种维度字段,维度字段称为维度属性。2 维度表设计步骤1)确定维度(表)在设计事实表时,已经确定了与每个事实表相关
- 2024-01-23数据仓库基本概念
什么是数据仓库?数据仓库,英文名称为DataWarehouse,数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的(SubjectOriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(TimeVariant)的数据集合,用于支持管理决策(DecisionMakingSupport)。——比尔·恩门(BillInmon)
- 2023-12-19数据仓库之星型模型和雪花模型
在了解星型模型和雪花模型之前,我们需要先了解一下事实表和维度表到底是什么?一、事实表与维度表事实表在数据仓库中,保存度量值的详细值或存储事实记录的表称为事实表。事实数据表通常包含大量的行。事实数据表的主要特点是包含数字数据(事实),并且这些数字信息可以汇总,以提供有关
- 2023-12-08大模型的事实核查测试&测试用例
大模型事实核查测试介绍大模型的事实核查维度主要包括以下几个方面:事实理解:大模型需要能够理解事实陈述中的事实信息,包括事实的主体、客体、属性、关系等。知识推理:大模型需要能够根据事实信息进行推理,从而得出新的事实信息。语言生成:大模型需要能够生成准确的事实陈述,以回答