结构梳理

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BI工作手册思维导图详解 核心目标： 结构化呈现BI工作手册的核心内容 帮助用户快速理解手册架构，高效运用 主要分支： BI基础知识: 涵盖数据仓库、ETL流程、数据可视化等 数据分析方法论: 包括数据收集、清洗、分析、解读等 BI工具应用: 讲解常用BI工具的功能、操作技巧 案例实践: 展示实际BI项目案例，提供参考和借鉴 最佳实践: 总结BI工作中的经验和技巧 思维导图优势: 直观清晰: 以图形化方式呈现内容，便于理解和记忆 结构化梳理: 将复杂信息进行逻辑整理，条理分明 重点突出: 快速定位关键信息，提高学习效率 灵活应用: 可根据实际需求进行

ERP 知识点梳理 填空题 描述产品结构的文件是__(物料清单 BOM)，它反映了产品组件、子件、零件直至原材料之间的层次关系，形成____(产品结构树)。 ______(工作中心 WC)是生产加工单元的统称，它可以指代一台设备、一个小组、一个工段甚至一个车间。 ______(主生产计划 MPS)确定了每种具体产品在每个具体时间段的生产计划，计划对象通常是最终产品。 __(粗能力计划 RCCP)是针对____(关键工作中心)的能力进行计算得到的一种能力需求计划。 ______(物料需求计划 MRP)是对主生产计划所需物料的网络支持计划和时间进度计划，包括制造件和采购件。 ______(能力需

24 年某马的 HDFS 课程树状梳理，结构清晰、内容扎实，挺适合想理清 HDFS 知识点的朋友。嗯，整体风格偏系统化，每个知识点都有，拿来当查漏补缺的资料也蛮合适。 HDFS 的课程树状结构做得还不错，分类细，像NameNode、DataNode、Block 机制这些核心点都有覆盖。学完你会对整个 HDFS 运行机制有个比较清晰的理解，适合配合实战课程一起啃。 比较推荐和慕课体系的大数据工程师 2024 视频课一起看，视频讲原理，树状图理逻辑，结合起来效果更好。你也可以看看HDFS 配置详解，对搭环境的朋友挺有。 要是你在准备跳槽或者打算拿下个 Hadoop 岗位，这类课程梳理文档别跳过。配

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PLSQL相关知识点梳理，涵盖基础语法、存储过程、函数、触发器、异常处理等关键内容，帮助理解和掌握PLSQL的应用与实践。

机器学习面试的知识点太多，想全靠背那是扯淡。你得有体系地去理解，才能在 BAT 这些大厂的面试中从容应对。我最近翻到一个总结挺全的资源，内容覆盖了从模型融合到特征工程，从逻辑回归到 XGBoost，干货不少，讲得也算通俗易懂，适合临时抱佛脚也适合系统复盘。 模型融合的几种主流方式都有讲到：Voting、Averaging、Bagging、Boosting、Stacking，各种适用场景一目了然。尤其是Stacking，好多同学搞不清楚层级逻辑，这篇讲得还蛮清楚。 特征选择这块，了不少实用方法，像递归特征消除、L1 正则都比较常见，还有几个你没怎么系统了解过的，比如基于模型的排序方式。里面还顺手

讨论了数据拟合的基本原理，整理了多种相关拟合方法，从数学理论角度深入探讨

随着时间的推移，智利的西班牙语方言词汇得到了全面整理和分类。