Cube预计算技术

在测量工作中，导线平差计算是至关重要的任务，涉及空间几何图形的精确评估和数据修正。平差计算采用数学模型和最小二乘法处理观测数据，确保测量结果的准确性和可靠性。Excel作为功能强大的工具，广泛用于导线平差计算，通过创建工作表输入观测数据，简化内业处理流程，提高工作效率。文章详细介绍了数据准备、模型建立、误差方程计算、最小二乘解算、参数估计、结果分析和报告编写等基本步骤，强调Excel在导线平差中的灵活性和便捷性。

在数学建模中，MATLAB的优化算法和方法得到了详尽的阐述和讲解。这本书对MATLAB中各种算法的应用提供了深入的指导。

包含各种MATLAB代码，如牛顿拉夫逊法、割线法等，以便于科学计算。较早的MATLAB提交中提供了详细解释。请访问链接查看更多，以便了解Newton Raphson、通用迭代法等数值方法的详细信息。

在数据挖掘中，计算对象间距离的标准化处理至关重要。常见的距离计算方法包括欧氏距离、曼哈顿距离（又称绝对距离）以及明科夫斯基距离等。这些方法帮助分析师有效地衡量数据点之间的差异和相似度。

电磁场的数值计算方法及其在MATLAB中的具体实现是当前研究的焦点之一。随着计算技术的进步，MATLAB在模拟电磁场中的应用变得越来越普遍。研究者们通过开发和优化算法，不断提升电磁场计算的效率和准确性。

云计算是并行计算、分布式计算和网格计算的商业应用，融合了虚拟化、效用计算、IaaS、PaaS和SaaS等多种计算机科学概念，是技术进步的产物。

大数据环境下的人工智能计算技术，说白了就是帮你在海量数据里挖掘价值的“聪明算法”。里面提到的几种智能计算方式，像是用在图像识别、智能推荐、甚至自动驾驶这些场景都挺常见的。文章里讲得还挺系统的，先说为啥需要计算智能，再说现在都在研究啥，还给了点方向建议，嗯，思路比较清晰。你要是搞前端、数据可视化或者 AI 交互那一块的，看看这个挺有启发。顺带推荐几个还不错的资源：想了解底层算法的可以看看Python 实现计算智能算法，搞模型部署或者调试的去看看MATLAB MNIST 代码实现也挺实用。再比如说，你想看看实际落地场景，可以戳戳信息安全态势感知那个案例。哦对，资料合集也别错过，大数据+人工智能合集

随着断裂力学领域的发展，数值计算技术在工程实践中扮演着越来越重要的角色。本章节详细介绍了断裂力学中数值计算方法的应用，并通过具体算例程序进行了深入解析。

MapReduce 和 Spark 的 Cube 计算，其实没你想的那么神秘，背后就是分批+多层聚合的套路。Apache Kylin在这方面做得还挺顺，搭配 HBase、Hive 啥的，搞个 OLAP 挺香的。Cube 构建基本上就是一套 ETL 流程，先提维度、再编码聚合，一股脑塞进 HFile。等你习惯了流程，写起BatchCubingJobBuilder2.java也不难，逻辑还蛮清晰。

SSAS（SQL Server Analysis Services）开发与部署Cube 1. 数据结构 在使用SSAS之前，需要建立好相应的事实表和维度表。事实表存储度量值，维度表存储维度信息。 2. 新建项目 开启Visual Studio（VS），新增SSAS项目。 3. 选择项目模板 在模板中选择Analysis Services项目模板，并按功能命名项目。 4. 目录结构 模板会在方案管理器中生成相应的目录结构，以组织和管理数据。 5. 添加数据来源 右键点击数据来源，选择新增数据来源，连接到数据源。 6. 数据连接 在数据连接处显示以往的连接，可以选择已有的或新增连接。 7. Ora