多维结构

多维数据集的逻辑结构，像是 BI 的发动机核心，负责把业务数据变得“能看懂、能拆解”。维度和度量值的搭配，就像表格的行和列，一个管分类，一个算结果，组合起来效率还挺高。平时做销售、用户行为追踪，少不了靠这些。Cubes的概念比较实用，它就是维度和度量的打包体，方便你快速切换角度。OLAP就是让你随便切片、筛选还能保持性能，嗯，响应也快，适合数据量大的时候用。

在现实生活中，存在大量多维数据，如视频流数据、文本数据和RGB图像等。传统方法通常将多维数据重构为矩阵，利用PCA、SVD、NMF等矩阵分析方法进行特征提取、聚类和分类，然而，这样的重构会破坏数据的空间结构，降低分析结果的准确性。张量作为多维数组，是向量和矩阵在高维上的推广，能够在分析中保持数据的原始结构，因而备受学者关注，被广泛应用于计算机视觉、数据挖掘、信号处理等领域。重点研究三阶非负张量分解问题，回顾了三阶张量非负分解模型（NTVl）的思想及实现过程，并提出了基于张量投影的非负分解模型（NTPM），提供了相应的算法公式。在收敛性分析中，给出并证明了KKT条件的等价形式和算法收敛性定理。实

ORACLE 的 nIDAYE 教程挺有料的，尤其是对多维和性能优化有需求的你，建议抽空看看。内容基本围着官方的脉络走，文档结构也比较清晰，适合想系统搞懂 Oracle 底层玩法的人。讲 Essbase 和 OLAP 那块，不止是原理，还有落地方案，搭配的参考文章也都蛮实用的。 ORACLE 的官方教程写得还挺全面，尤其是对数据库性能卡顿、查询慢这些老问题，它讲得挺到位。你会看到不少关于Oracle Engine实现细节的资料，像engine-oracle.c源码那篇，就挺适合想搞明白引擎内部逻辑的同学。 像你要搞Oracle OLAP或Essbase，推荐直接看《Oracle 多维方案指南》

多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。

本页面为您提供多项数据查询功能，并以区块形式展示每日及每月累计数据。

在数据库中，几何信息可以用多种标准化方式表示。例如，多边形可以用其顶点序列来表示，也可以通过三角剖分的方法表达。对于复杂的多边形，通常会赋予其唯一的标识符。

此程序计算(1-3)D拉普拉斯算子的精确特征对，用于具有 Dirichlet、Neumann 和周期性边界条件的矩形网格。它还可以使用 Kronecker 和和计算稀疏矩阵。

本篇文章探讨了使用多维索引处理查询的三种策略：基于单个属性索引的策略、基于位图索引的策略，以及使用指针相交的策略。每个策略的优缺点都将进行讨论。 基于单个属性索引的策略 此策略使用基于branch-name的索引来查找所有branch-name=’Perryridge’的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出balance=1000的记录。同样，可以使用基于balance的索引来查找所有balance=1000的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出branch-name=’Perryridge’的记录。 基于位图索引的策略 此策略利用位图索引来加快求交集操作。它可以同时查找branch-name

MATLAB中的数据类型中，向量被视为一维数组，矩阵被视为二维数组，超过2维的数组被称为多维数组（N-D Arrays）。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。

探讨了数据仓库实施的方法和技术，并详细介绍了OLAP系统的建立过程。