[PAL规范]SAP HANA PAL 数据处理装箱算法Binning编程规范BINNING

简介:

1. 生成规范:

CALL SYSTEM.AFL_WRAPPER_GENERATOR ( ' <procedure name> ','AFLPAL','BINNING',  <signature table>);

其中signature表应该具有的记录:

image

 

2. 调用方式:

CALL <procedure name> ( <input table> , <parameter table>, <output table>) with overview;

其中<procedure name>应该是在第一条规则中生成的存储过程的名称。

<input table> , <parameter table>, <output table>应该和signature表中定义的类型保持一致。

3. Signature 表

image

image

image

专注于企业信息化,最近对股票数据分析较为感兴趣,可免费分享股票个股主力资金实时变化趋势分析工具,股票交流QQ群:457394862
分类:  SAP HANA

本文转自沧海-重庆博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/omygod/archive/2013/05/07/3064678.html,如需转载请自行联系原作者
目录
相关文章
|
7月前
|
JSON 监控 算法
员工上网行为监控:利用Scala编写数据处理和分析算法
企业在数字化时代利用Scala进行员工上网行为监控,以确保合规和网络安全。通过Scala的数据处理和分析能力,读取CSV日志数据转换为DataFrame,分析员工行为,如统计最常访问网站。此外,还展示了将监控数据以JSON格式提交至公司网站的函数,实现实时信息更新与安全防护。
141 5
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
构建高效机器学习模型:从数据处理到算法优化
【4月更文挑战第28天】在数据驱动的时代,构建一个高效的机器学习模型是实现智能决策和预测的关键。本文将深入探讨如何通过精确的数据预处理、选择合适的学习算法以及进行细致的参数调优来提升模型的性能。我们将介绍一系列实用的技术和策略,包括特征工程、模型评估、超参数调整以及使用集成学习方法来增强模型的泛化能力。通过这些方法,读者将能够更好地理解并应用机器学习技术来解决实际问题。
|
7月前
|
存储 算法 数据处理
优化算法在大规模数据处理中的应用
本文探讨了优化算法在大规模数据处理中的关键作用。通过分析不同类型的优化算法,如贪心算法、动态规划、遗传算法等在数据处理中的应用,展示了它们在提高效率、降低成本和优化资源利用方面的重要性。
188 15
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
构建高效机器学习模型:从数据处理到算法优化
【2月更文挑战第30天】 在数据驱动的时代,构建一个高效的机器学习模型是实现智能决策和预测的关键。本文将深入探讨如何通过有效的数据处理策略、合理的特征工程、选择适宜的学习算法以及进行细致的参数调优来提升模型性能。我们将剖析标准化与归一化的差异,探索主成分分析(PCA)的降维魔力,讨论支持向量机(SVM)和随机森林等算法的适用场景,并最终通过网格搜索(GridSearchCV)来实现参数的最优化。本文旨在为读者提供一条清晰的路径,以应对机器学习项目中的挑战,从而在实际应用中取得更精准的预测结果和更强的泛化能力。
|
算法 数据处理
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
146 0
数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法
|
存储 算法 数据处理
提高数据处理效率的有力工具:TopK算法解析
提高数据处理效率的有力工具:TopK算法解析
238 0
提高数据处理效率的有力工具:TopK算法解析
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于python的人工智能数据处理常用算法
基于python的人工智能数据处理常用算法
159 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
【人工智能】机器学习及与智能数据处理之降维算法PCA及其应用手写字体识别以及【自定义数据集】
利用PCA算法实现手写字体识别,要求: 1、实现手写数字数据集的降维; 2、比较两个模型(64维和10维)的准确率; 3、对两个模型分别进行10次10折交叉验证,绘制评分对比曲线。
465 1
【人工智能】机器学习及与智能数据处理之降维算法PCA及其应用手写字体识别以及【自定义数据集】
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
ML之FE:利用【数据分析+数据处理】算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行特征工程处理(史上最完整,建议收藏)
ML之FE:利用【数据分析+数据处理】算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行特征工程处理(史上最完整,建议收藏)
ML之FE:利用【数据分析+数据处理】算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行特征工程处理(史上最完整,建议收藏)
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
ML之FE:利用【数据分析+数据处理】算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行特征工程处理(史上最完整,建议收藏)——附录
ML之FE:利用【数据分析+数据处理】算法对国内某平台上海2020年6月份房价数据集【12+1】进行特征工程处理(史上最完整,建议收藏)——附录