层级维度 公共维度 基础维度

"层级维度"通常是指组织结构中的分层管理或等级系统，它将信息、资源和责任按照从上到下或自顶向下的层次划分，每个级别都有特定的角色和权限。这种分类有助于明确决策权和沟通流程。

"公共维度"在数据分析或数据模型设计中，指的是那些可以跨越个体差异，对所有用户或项目都通用的数据特征。例如，时间、地点、货币单位等，它们不受个体特性影响，适用于多人共享或对比分析。

"基础维度"则更多地指数据表中的基本属性或类别，比如产品ID、用户ID等，它们是用来唯一标识个体的基础元素，其他详细信息通常是基于这些基础维度衍生出来的。在数据库设计中，基础维度通常放在外键关系的一端，作为关联的关键部分。

相关问题

维度表和事实表的区别

维度表和事实表是数据仓库建模中常用的两种表结构。

维度表包含与业务相关的维度属性，用于描述事实数据的上下文信息。维度属性可以是描述性的，如时间、地点、产品等，也可以是层级关系的，如产品分类、地理区域等。维度表一般具有较低的粒度，即每个维度记录唯一。

事实表包含数值型的度量数据，通常是业务中需要统计和分析的数据。事实表与维度表通过共享的键（例如外键）进行关联，将维度属性与事实数据进行关联。事实表可以包含多个度量列，每个度量列代表不同的指标或统计量，如销售额、销售数量、利润等。

区别：
1. 维度表描述了事实数据的上下文信息，而事实表包含了具体的数值型指标数据。
2. 维度表通常具有较低的粒度，而事实表可以具有较高的粒度。
3. 维度表一般较小，而事实表通常较大。
4. 维度表之间可以形成层级关系，而事实表之间没有直接的关联。
5. 维度表的数据一般是不变的，而事实表的数据会随着业务操作的发生而变化。

维度表和事实表的设计和使用，可以帮助分析人员进行多维数据分析、数据挖掘和决策支持等工作。

swin transformer维度变换

Swin Transformer 是一种基于 Transformer 模型的神经网络架构，它的主要特点是采用了窗口注意力机制，可以在不增加计算复杂度的情况下提高感受野的大小。在 Swin Transformer 中，维度变换的过程如下：

1. 首先，输入的图像经过一个卷积层，将其特征图的通道数增加到 $C_1$。

2. 接着，将特征图分割成若干个大小为 $H_1 \times W_1$ 的窗口，并将每个窗口的像素展开成一维向量，得到大小为 $(H_1 \times W_1) \times C_1$ 的矩阵。

3. 对于每个窗口，使用一个独立的 Transformer 编码器进行特征提取，得到一个大小为 $d \times (H_1 \times W_1)$ 的矩阵，其中 $d$ 是 Transformer 编码器输出的特征向量的维度。

4. 将上一步得到的矩阵重组成大小为 $d \times H_1 \times W_1$ 的特征图，并将其输入到下一个阶段的 Swin Transformer 中进行处理。

5. 在下一个阶段中，将特征图的大小缩小为 $H_2 \times W_2$，并重复上述过程，直到输出最终的特征向量。

需要注意的是，Swin Transformer 中的维度变换过程与其他 Transformer 模型类似，但采用了窗口注意力机制和多层级特征提取的方式，使得其在处理大图像时具有更好的性能。