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1.1、前言为了开发环境配置与生产环境配置区分1.2、maven 配置1.2.1、配置profiles<profiles><profile><id>dev</id><properties><env>dev</env><versionCode>${version

一、元数据治理在整个数据治理体系的位置数据治理很火，在 DAMA 数据管理知识体系指南中，数据治理位于 “数据管理车轮图” 的正中央，如下图：而元数据管理，正是十大数据管理领域其中很重要的一环。数据资产治理的前提是要有数据，并且要求数据类型全、量大，并尽可能的覆盖数据流转的各个环节。元数据的采集和管理就变得尤为重要，它是数据资产治理的核心底座。二、什么是元数据所谓元数据，就是 “关于数据的数据”。

一、框架1.1、TensorFlow1.2、PaddlePaddle1.3、Pytorch

设计一张 DWS 层的表其实就两件事：维度和度量(事实数据)➢ 度量包括 PV、UV、跳出次数、进入页面数(session_count)、连续访问时长➢ 维度包括在分析中比较重要的几个字段：渠道、地区、版本、新老用户进行聚合1.1、需求分析与思路➢ 接收各个明细数据，变为数据流➢ 把数据流合并在一起，成为一个相同格式对象的数据流➢ 对合并的流进行聚合，聚合的时间窗口决定了数据的时效性➢ 把聚合结果

一、空间曲线一般方程就是两个曲面的交线1.1、例二、空间曲线参数方程三、空间曲线在坐标面上的投影3.1、例

  VectorAssembler是将给定列列表组合成单个向量列的转换器。为了训练逻辑回归和决策树等ML模型，将原始特征和不同特征转换器生成的特征组合成一个特征向量是很有用的。VectorAssembler接受以下输入列类型:所有数值类型、布尔类型和向量类型。在每一行中，输入列的值将按照指定的顺序连接到一个向量中。  假设我们有一个带有id，hour，mobile，userFeatures和cl.

1.1、相互独立的定义1.1.1、离散型随机变量的相互独立由边缘分布确定唯一联合分布1.1.2、连续型随机变量的独立性1.1.2.1、相互独立的联合分布可由边缘分布唯一确定1.1.2.2、联合概率密可由与边缘概率密度唯一确定（这个比较常用来证明是否相互独立）1.1.2.3、相互独立的条件概率密度等于边缘密度1.2、n维的相互独立...

一、方向导数1.1、方向导数的定义1.1.1、偏导数存在，则方向导数存在；反之，则不成立（因为方向导数是单边趋于0+）1.2、方向导数计算 ∂f∂l∣(x,y)=fx(x,y)cosα+fy(x,y)cosβ\frac {\partial f }{\partial l}|_{(x,y)} ={f_x(x,y)}cos\alpha+f_y(x,y)cos\beta∂l∂f​∣(x,y)​=...