OpenBookQA（开卷问答）是一种特定类型的问答任务，它模拟了人类在考试中可以查阅书籍或参考资料的情景。在这个设定下，AI系统被允许访问一组预先指定的资源，例如一组科学事实、文章或其他形式的知识库，以帮助回答问题。与之相对的是ClosedBookQA（闭卷问答），在这种情况下，AI必须依靠

哈喽，大家好，我是Leven,在上一篇数据仓库（一）：概述和大家普及了一些数据仓库中的基本概念，那么这篇文章我们详细说一说维度建模。我们先来聊一个ER关系图，也就是实体-关系模型，我相信大家对这个都比较清楚，但有时候会存在一个误区，就是将实体-关系等价于范式建模，其实维度建模也是可以

反事实思维：学会往前看   “要是早出门半小时就好了，现在就不会错过飞机了。”   “要是刚才没买那件衣服就好了，现在就能买这件了。”   “要是……就好了”，这样的句式出现，大概率代表了一种思维模式——反事实思维。   反事实思维是诺贝尔经济学奖丹尼尔

事实表（FactTable）定义：事实表是数据仓库架构中的核心表，主要用于存储业务过程的度量（Measure）和相关的事件数据。这些度量通常是可以进行数值计算的，比如销售金额、销售数量、访问次数等。它记录了企业运营过程中的关键业务事实，是数据分析和决策支持的重要数据来源。特点：

在数据仓库和数据建模中，维度表、度量表、事实表和大宽表是常用的术语，它们各自扮演着不同的角色。下面是对每个概念的详细解释。1.维度表(DimensionTable)定义：维度表是用来存储描述性信息的表，通常包含对业务实体的属性。这些属性可以是用来进行数据分析和查询的上下文信息

        用基本信号研究LTI系统时，基本信号的选取必须要注意两个因素，即用这个基本信号可以构成相当广泛的信号，同时LTI系统对这个基本信号的响应在数学表达上应该是十分简单的，这样才能够方便的表达系统对信号的响应。在众多信号模型当中，能够满足以上两个条件的信号就是复

IntelliJIDEA常用设置方法注释模板设置注意事项模版开头一定不能带有/符，否则methodParameters()在方法外取不到值。触发快捷键*符。先按/，再按*和Enter。模板***TODO*$params$*@return$return$*@exception$exception$*@date$date$$time

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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