=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716049252&x-signature=1CDDAKrIpou3tQ2IygA8duKl%2Fh8%3D) **图表是BI产品中最常用的数据可视化工具之一。** 通过图表,用户可以更直观地了解数据的趋势、关系和分布。常见的图表类型包括折线图、柱状图、饼图、散点图等等。 **不同的图表类型适用于不同的数据类型和分析目的。** 例如,折线图可以展示时间序列数据的趋势,柱状图可以比较不同类别的数据,饼图可以显...
MAD 的全称是 Modern Android Development , 它是一系列技术栈和工具链的集合,涵盖了从编程语言到开发框架等各个环节。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/816cd653f4984adf87697... 在反序列化等场景中不必担心 Null 的出现。```kotlindata class BannerResponse( @SerializedName("data") val data: BannerData = BannerData(), @SerializedName("message") val message: String = "...
时间序列、市场指标等等。我们需要提取一些统计特征,时间计算等特征,如下:```#均值mean_feature = np.mean(data)#标准差std_feature = np.std(data)#最大值max_feature = np.max(data)#最小值min_featur... freqs = np.fft.fftfreq(len(data)) idx = np.argmax(np.abs(fft)) freq = freqs[idx] return abs(freq)#滑动窗口计算特征window_size = 10rolling_mean = pd.Series(data).rolling(window=win...
时间序列、市场指标等等。我们需要提取一些统计特征,时间计算等特征,如下:```#均值mean_feature = np.mean(data)#标准差std_feature = np.std(data)#最大值max_feature = np.max(data)#最小值min_featur... freqs = np.fft.fftfreq(len(data)) idx = np.argmax(np.abs(fft)) freq = freqs[idx] return abs(freq)#滑动窗口计算特征window_size = 10rolling_mean = pd.Series(data).rolling(window=win...
5G/WIFI 用作特征 os string 建议 操作系统,如IOS,Android 用作特征 os_version string 建议 设备操作系统版本 用作特征 platform string 建议 平台,如APP,WAP,H5 用作特征 province string 建议 用户省份 用作特征 subscriber_type string 建议 订阅类型 用作特征 物品表字段名称 字段类型 字段等级 描述 字段作用 item_id string 必选 表示推荐的ID,需要根据实际推荐纬度从series_id/enti...
from numbers(10);plain%20text ┌─groupArray(5)(number)─┐│ [0, 1, 2, 3, 4] │└───────────────────────┘groupBitAndApplies bitwise AND for series of numbers. Syntax ... FROM numbers(20);plain%20text ┌─max(number)─┐│ 19 │└─────────────┘If you need non-aggregate function to choose a maximum of two values, see greatest : sql SELECT great...