1、适用人员不同：OLTP主要供基层人员使用，进行一线业务操作。OLAP则是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。 2、面向内容不同：OLTP面向应用，OLAP面向主题； 4、数据特点不同：OLTP的数据特点是当前的、最新的、细节的, 二维的、分立的；而OLAP则是历史的, 聚集的, 多维 ...
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2021-06-05 17:54:41
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1、适用人员不同：OLTP主要供基层人员使用，进行一线业务操作。OLAP则是探索并挖掘数据价值，作为企业高层进行决策的参考。 2、面向内容不同：OLTP面向应用，OLAP面向主题； 4、数据特点不同：OLTP的数据特点是当前的、最新的、细节的, 二维的、分立的；而OLAP则是历史的, 聚集的, 多维 ...
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2021-06-05 17:50:04
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·一、实验目的 实验目的：练习多维数组的用法 ·二、实验原理 鞍点（Saddle point）在微分方程中，沿着某一方向是稳定的，另一条方向是不稳定的奇点，叫做鞍点。在泛函中，既不是极大值点也不是极小值点的临界点，叫做鞍点。在矩阵中，一个数在所在行中是最大值，在所在列中是最小值，则被称为鞍点。在物理 ...
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2021-06-02 20:46:53
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导读：首先我们来了解下什么叫数据分离，数据分离就是把数据和测试代码分开。为什么要分离？测试数据和代码绑定在一起，测试用例太多，维护不方便。数据分离后，测试用例函数就不需要改动，只需要改动测试数据就可以了。 数据分离的流程：excel编写用例 --> python读取excel --> [{},{}, ...
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2021-06-02 19:38:39
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NumPy Ndarray 介绍 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 ndarray ...
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2021-06-02 14:50:48
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##多维数组 //[4][2] /* 1,2 array[0] 2,3 array[1] 3,4 array[2] 4,5 array[3] */ int[][] array = {{1,2},{2,3},{3,4},{4,5}}; // printArray(array[0]); // Syste ...
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2021-06-02 11:05:47
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一、numpy库 1.numpy简介 多维数组库，创建多维数组很方便，可以替代多维列表 速度比多维列表快 支持向量和矩阵的各种数学运算 所有元素类型必须相同 pip install numpy 安装numpy库 2.numpy创建数组的函数 函数 功能 array(x) 根据列表或元组x创建数组 a ...
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2021-06-02 10:46:26
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多维数组 多维数组可以堪称数组的数组，比如二维数组就是一个特殊的一维数组，其中每一个元素都是一个以为数组 而且数组 int a[][]= new int[2][3]; public class ArrayDemo05 { public static void main(String[] args) ...
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2021-05-25 18:10:33
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什么是方法 方法定义 方法调用 方法重载 方法类型也可相同，只要参数类型不同就行, 例: public static void main(String[] args) { double sum1 = add(6.0,2); System.out.println(sum1); } public sta ...
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2021-05-24 07:38:03
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目录 数组概述 数组的四个基本特点： 数组声明创建 1、声明数组 2、创建数组 3、内存分析 4、三种初始化 5、数组边界 数组使用 1、For-Each 循环 2、数组作方法入参 3、数组作返回值 多维数组 Arrays 类 1、打印数组 2、数组排序 3、二分法查找 4、元素填充 5、数组转换为 ...
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2021-05-24 02:51:12
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