MLX（超大规模机器学习平台，专为搜索、推 荐、广告等排序问题定制，支持百亿级特征和流式更新）。 ● 通过对 Spark ML、XGBoost、TensorFlow 机器学习框架的封装，我们实现 了可视化离线训练平台，通过拖拉拽的方式生成 DAG 图，屏蔽多个训练框架 的差异，统一模型训练和资源分配，降低了算法 RD 的接入门槛。 ● 模型管理平台，提供统一的模型注册、发现、部署、切换、降级等解决方案， 并为机器 离线训练平台的目标是：搭建可视化训练平台，屏蔽多个训练框架的差异，降低算法 RD 的接入门槛。 为了降低算法 RD 进入机器学习领域的门槛，我们开发了带有可视化界面的离线训 练平台，通过各种组件的拖拉拽组合成 DAG 图，从而生成一个完整的机器学习训 练任务。 目前支持的组件大致分为：输入、输出、特征预处理、数据集加工、机器学习模型、 深度学习模型等几大类，每种类别都开发了多个不同的组件，分别支持不同的应用场

概述 JSP 指令 JSP 动作 JSP 脚本 JSP 内置对象 本节习题 JSP 的优点和缺点 O 优点 ▶ 使得编写动态 Web 网页更加容易； ▶ 降低了开发难度； ▶ 可以使用工具的拖拉方式生成 JSP 页面。 O 缺点 ▶ 非 OO 编程方式； ▶ Java 代码嵌入到 HTML 代码中，导致维护困难； ▶ 不适合编写规模比较大的业务处理应用程序。 大纲 JSP 概述 JSP

窗体编辑器会把菜单项目的ID 值（当然是它自动为你产生的） 放到 RESOURCE.H 的#define 叙述中，就像字符串表格编辑器所做的那样。重新安排菜单项目 的位置也很容易，因为所有动作都可以鼠标拖拉方式完成。 第㆓篇 欲善工事先利其器 302 IDR_MYTYPE MENU PRELOAD DISCARDABLE BEGIN ... POPUP "MyFamily" BEGIN DD_ABOUTBOX，右侧出现Di al og 编辑器并将About 对话框加载。 图右方有一个工具箱，内有许多控制组件（control）： 你可以在编辑器中任意改变对话框及控制组件的大小和位置，也可以任意拖拉工具箱内 的组件放入对话框中。这些动作最后组成RC 文件中的对话框模板（Dialog template），也 就是对话框外貌的文字描述，像这样： 第４章 Visual C++ - 整合性軟體開發環境 一张画布上拼凑一个个现成的组件（components）：设定它们的属性（properties）、指 定它们应该「有所感」的外来刺激（events），并决定它们面对此刺激时在预设行为之外 的行为（methods）。所有动作都以拖拉、设定数值的方式完成，非常简单。只有在设定 组件与组件之间的互动关系时才牵涉到程序代码的写作（这一小段码也因此成为顺利成功 的关键）。 Borland 公司于1997 年三月推出的C++ Builder

JSP 页面。 • JSP 文件的扩展名必须是.jsp。 23.1.2 JSP 的优点和缺点 . O 优点 • 使得编写动态 Web 网页更加容易； • 降低了开发难度； • 可以使用工具的拖拉方式生成 JSP 页面。 . O 缺点 • 非 OO 编程方式； • Java 代码嵌入到 HTML 代码中，导致维护困难； • 不适合编写规模比较大的业务处理应用程序。 . . . .

，基于 总线矩阵，确定模型一致性维度。 每一步具体操作的内容因模型所属的仓库分层不同而有所区别。对于中间汇总层而 言，只是在基础模型基础上的多维上卷，基础模型确定以后，人工通过简单的指标拖 拽，就可以自动生产 DDL 而且可以自动生产 DML，相对较简单，在此不做详述。接 下来，我们重点描述一下基础事实层的详细模型设计，具体如下图所示： 图 6 详细模型设计 第一步，根据模型的出处确 服务 + 自 助”的数据服务模式，不仅消除了传统报表开发完全依赖产研带来的开发流程长、需 求响应慢、覆盖用户少等问题，而且解决了无法“零 SQL”即席分析的难题，满足 了业务人员通过“拖、拉、拽”即可快速产生分析报告的诉求。 图 14 按需自由组装指标获取数据 目前，该模式广泛应用于所有业务大区”零 SQL“数据运营人员早报、周报、季度述 1276 > 2022年美团技术年货 职等业