[其它] 基于MySQL和Infobright的数据仓库技术

说明：除非你最近在一个荒岛上，否则你不可能不知道，数据仓库/分析/商务智能(BI)领域正在飞速发展。许多年前，当行业分析师群体调查CIO最优先考虑的事时，BI排第十位。然而，他于2006年跃升到了第二位，今天，根据GartnerGroup分析已经跃居第一位了。这没有什么神秘的原因：在激烈的经济竞争中所有行业和智能企业需要利用其内部的数据来做出重要的商业决策，包括战术和战略两方面，以保持行业的领先地位。但有个问题：在公司组建主要的BI部门将要花费很大一笔资金。很多数据仓库和BI厂商较好的实现你的AMEX
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[其它] 使用PN序列的阵列响应进行多径传播表征的二维DoA估计

说明：使用PN序列的阵列响应进行多径传播表征的二维DoA估计
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[其它] 数据仓库之路FAQ

说明：本世纪80年代中期，“数据仓库之父”WilliamH.Inmon先生在其《建立数据仓库》一书中定义了数据仓库的概念，随后又给出了更为精确的定义：数据仓库是在企业管理和决策中面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。与其他数据库应用不同的是，数据仓库更像一种过程，对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程。而不是一种可以购买的产品。即数据集市，或者叫做“小数据仓库”。如果说数据仓库是建立在企业级的数据模型之上的话。那么数据集市就是企业级数据仓库的一个子集，他主要面向部门级业
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[其它] 一种使用子空间图像先验的非盲反卷积的新框架方法

说明：一种使用子空间图像先验的非盲反卷积的新框架方法
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[其它] P4-源码

说明：P4
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[其它] RestAPI-源码

说明：RestAPI
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[其它] 井字游戏-源码

说明：井字游戏读我这是我的应用程序
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[其它] wdysun.github.io：个人主页-源码

说明：wdysun.github.io 个人主页
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[其它] 数据仓库建模技术

说明：模型是对现实事物的反映和抽象，它可以帮助我们更加清晰的了解客观世界。数据仓库建模在业务需求分析之后开始，是数据仓库构造工作正式开始的第一步，正确而完备的数据模型是用户业务需求的体现，是数据仓库项目成功与否最重要的技术因素。金融企业的信息系统具有业务复杂、机构复杂、系统庞大的特点，因此金融行业数据仓库建模必须注意以下几个方面，——满足不同用户的需求金融行业的业务流程十分复杂，数据仓库系统涉及的业务用户众多，在进行数据模型设计的时候必须兼顾不同业务产品、不同业务部门、不同层次、不同级别用户的信息需求
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[其它] 跌倒检测-源码

说明：跌倒检测 本项目使用OpenVINO工具箱的人体姿势预训练模型进行跌倒检测 检测原理 使用opencv从摄像头，视频文件读取每个帧视频，并判断头，任意，肩膀的位置 对比每一帧视频，当发现位置为水平时判定为跌倒 将确定跌倒的视频帧标注，并显示或输出为视频 使用docker编译规范 docker build -t falldetect . docker run -it --rm -v "$PWD:/app" falldetect 运行 # 首先初始化环境 cd /opt/intel/openvino
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[其它] 复仇者测试-源码

说明：复仇者测试 :hammer_and_wrench: 보완할 코드정리 이미지모델가 변경 :hammer_and_wrench: 점가할 sns공유하기 텍스트넣기 미리보기이미지넣기
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[其它] Enigme-Einstein-Drag-and-Drop：拖放的Enigme Einstein-源码

说明：Enigme-Einstein-拖放 拖放时的Enigme Einstein风格的装饰
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