从事数仓工作，在工作学习过程也看了很多数据仓库方面的数据，此处整理了数仓中经典的，或者值得阅读的书籍，推荐给大家一下，希望能帮助到大家。建议收藏起来，后续有新的书籍清单会更新到这里。书籍推荐《数据仓库工具箱(第3版)——维度建模权威指南》数据仓库工具箱本书会介绍基本知识，然后逐个讨论具体实例内容，最后进行综合总体分析，在内容的结构方面很有特色。本书涉及的行业较多，但这些内容从不同角度体现了数据仓库的各个方面，因而对于完整的学习与掌握数据仓库知识显得十分必要。这本书是数据维度建模的鼻祖，从这个意义上讲，就挺有了解的意义，当然里面的内容偏理论化，举的例子也比较理想化，不过对于我们对数仓有一个全面的
【区块链论文阅读】AWeakConsensusAlgorithmandItsApplicationtoHigh-PerformanceBlockchain这是一篇网络顶会INFOCOM的文章，一作来自南方科技大学（第一次听说，南科大成立的晚，虽然不是985，211但是实力非常强）摘要：人们已经提出了大量的一致性算法。然而，严格一致性的要求限制了它们的广泛采用，尤其是在高性能系统中。在本文中，我们提出了一种弱一致性算法，只保持消息之间相对位置的一致性。我们应用这种一致性算法构建了一个高性能的区块链系统，称为Sphinx。我们使用32k+行代码实现该系统，包括consensus/P2P/ledge
论文信息题目:TartanVO:AGeneralizableLearning-basedVO作者：WenshanWang，YaoyuHu来源：CoRL时间：2021代码地址：https://github.com/castacks/tartanvoAbstract我们提出了第一个基于学习的视觉里程计（VO）模型，该模型可推广到多个数据集和现实场景，并且在具有挑战性的场景中优于基于几何的方法。我们通过利用SLAM数据集TartanAir来实现这一目标，该数据集在具有挑战性的环境中提供了大量多样化的合成数据。此外，为了使我们的VO模型能够跨数据集泛化，我们提出了一个大规模损失函数，并将相机内在参数合
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭7年前。Improvethisquestion我实际上已经创建了自己的PDF阅读器，但是，我使用了UIWebView，虽然它加载服务器端PDF并将它们显示在屏幕上，但我认为它不是最好的阅读界面，并与PDF交互。例如，这是我的PDF阅读器通过UIWebView“复制”机制的示例:它似乎更适合网络使用，而不是阅读，因为它具有“定义”机制，并且扩展突出显示的Action一点也不流畅。下面是DropboxiOS应用程序PDF阅读器界面的示例:如您所见，它没有
作者目前是清华大学软件学院IoTDB组在读学生，参与过ApacheIoTDBUDF模块的代码维护和功能拓展，本文是作者在阅读ApacheIoTDBUDF模块代码时的一点总结。概述UDF(UserDefinedFunctions)是数据库查询引擎里较为重要的一个模块，其为数据的高级分析提供了更多可能。UDF的使用说明可以参考作者的另一篇文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/599011218ApacheIoTDB的UDF功能实现总体可以分为三大部分：向用户提供的编程接口，相关代码在包org.apache.iotdb.udf.api查询框架相关代码，包括SQL解析、逻辑计
这里写目录标题详情摘要详细介绍详情论文：Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation代码：官方-代码代码视频：b站论文讲解笔记参考：翻译版摘要Mask2Former在MaskFormer的基础上，增加了maskedattention机制，另外还调整了decoder部分的self-attention和cross-attention的顺序，还提出了使用importancesampling来加快训练速度。本文的改进呢**主要是maskattention还有high-resolutionfeatures，**本质上是一个金字塔
《论文阅读》用提示和复述模拟对话情绪识别的思维过程IJCAI2023前言简介相关知识promptengineeringparaphrasing模型架构第一阶段第二阶段History-orientedpromptExperience-orientedPromptConstructionLabelParaphrasing损失函数前言你是否也对于理解论文存在困惑？你是否也像我之前搜索论文解读，得到只是中文翻译的解读后感到失望？小白如何从零读懂论文？和我一起来探索吧！今天为大家带来的是《MimickingtheThinkingPro
论文地址:论文代码地址:代码这是一篇效果极好的像素级跟踪的文章,发表在ICCV2023,可以非常好的应对遮挡等情形,其根本的方法在于将2D点投影到一个伪3D(quasi-3D)空间,然后再映射回去,就可以在其他帧中得到稳定跟踪.这篇文章的方法不是很好理解,代码也刚开源,做一下笔记备忘.0.Abstract传统的光流或者粒子视频跟踪方法都是用有限的时间窗口去解决的,所以他们并不能很好的应对长时遮挡,也不能保持估计的轨迹的全局连续性.为此,我们提出了一个完整的,全局的连续性的运动表示方法,叫做OmniMotion.具体地,OmniMotion将一个视频序列表示成一个准-3D的规范量(quasi-3
《微信小程序小说阅读器+后台管理系统|前后分离VUE》该项目含有源码、论文等资料、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程等本系统包含微信小程序前台和Java做的后台管理系统，该后台采用前后台前后分离的形式使用Java+VUE微信小程序——前台涉及技术：WXML和WXSS、JavaScript、uniappJava——后台涉及技术：前端使用技术：JSP,HTML5,CSS3、JavaScript、VUE等后端使用技术：Spring、SpringMvc、Mybatis（SSM）等数据库：Mysql数据库小程序框架：uniapp小程序开发软件：HBuilderX小程序运行软件：微信开发者管理员：个
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