ETL相关

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ETL工作我初步理解:
TDM(临时缓冲层): 其实就是原始数据(比如存、贷款帐户信息,交易流水)
FDM(基础层):简单的加工?清洗?例如:把临时存储层TTC_F_CI_PER_CUST_ACCOUNT_RELA表写入基础层TFC_F_CI_PER_CUST_ACCOUNT_RELA
ADM(分析层):提供给图形分析用?出一些指标?月均余额类似?
IDM(应用层):根据基础层数据、客户帐户关系表、 向应用层供数?

fly回复:

FDM(基础层):简单的加工 清洗 外 检查异常数据 及 流水信息的累积
ADM(分析层) 提供常用维度的汇总 数据,这样 idm层可以复用 这些数据 不必 每次都从最细粒度的数据汇总
关键是 要在 众多 银行系统中 找到我们想要的数据
还有就是 ADM 设计的好的话 对业务的把握要求很高
原理简单、熟悉基础数据的关系比较费时,代码编写也不会太复杂, 一个成熟的数据人员 需要数据方面的项目积累经验
TMD IDM ADM M是啥单词?mart

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性与收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计与仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑与系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发与性能优化。
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