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大数据分析工具Power BI(六):DAX表达式简单运用

DAX表达式简单运用数据分析表达式(DAX)语言是一种公式语言,DataAnalysisExpressions数据分析表达式,简称DAX表达式,其允许用户定义自定义计算。DAX包含一些在Excel公式中使用的函数,此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。DAX公式与Excel公式非常相似,要创建DAX公式,请键入一个等号,后跟函数名或表达式以及所需的任何值或参数,DAX支持常见的4中运算符:算数运算符(+、-、*、/、^)、比较运算符(=、>、=、)、文本运算符(&)、逻辑运算符&#x

安装DevEco Studio 3.0 Beta2

引言鸿蒙应用程序前端(北向开发)的开发环境是华为提供的HUAWEIDevEcoStudio。DevEcoStudio支持Windows和macOS系统,本文记录了DevEcoStudio3.0Beta2在Windows操作系统上的安装过程。参考文档:(1)DevEcoStudio官方文档https://developer.harmonyos.com/cn/docs/documentation/doc-guides/versions_overview-0000001233344736(2)DevEcoStudio3.0Beta2forHarmonyOS下载与安装https://ost.51cto

安装DevEco Studio 3.0 Beta2

引言鸿蒙应用程序前端(北向开发)的开发环境是华为提供的HUAWEIDevEcoStudio。DevEcoStudio支持Windows和macOS系统,本文记录了DevEcoStudio3.0Beta2在Windows操作系统上的安装过程。参考文档:(1)DevEcoStudio官方文档https://developer.harmonyos.com/cn/docs/documentation/doc-guides/versions_overview-0000001233344736(2)DevEcoStudio3.0Beta2forHarmonyOS下载与安装https://ost.51cto

【Python】Beta分布详解

投硬币,硬币是正还是反,这属于两点分布的问题。疯狂投硬币,正面出现的次数,服从二项分布:【Python】从二项分布到泊松分布二项分布中,若特定时间内的伯努利试验次数趋于无穷大,那么在某一时刻发生某事件的概率,服从泊松分布。在某一时刻,发生第N次事件,其概率服从Γ\GammaΓ分布:【Python】Gamma分布详解回到抛硬币的问题,如果硬币出现正反的概率是未知的,考虑到时间地点重力等因素的不同,硬币出现正面的概率甚至可能是不稳定的,换言之,硬币出现正面的概率,或许也是服从某种分布的。暂且将这个概率设为θ\thetaθ,则经过n次伯努利试验,在θ\thetaθ发生的情况下,正面出现kkk次的概率

【Python】Beta分布详解

投硬币,硬币是正还是反,这属于两点分布的问题。疯狂投硬币,正面出现的次数,服从二项分布:【Python】从二项分布到泊松分布二项分布中,若特定时间内的伯努利试验次数趋于无穷大,那么在某一时刻发生某事件的概率,服从泊松分布。在某一时刻,发生第N次事件,其概率服从Γ\GammaΓ分布:【Python】Gamma分布详解回到抛硬币的问题,如果硬币出现正反的概率是未知的,考虑到时间地点重力等因素的不同,硬币出现正面的概率甚至可能是不稳定的,换言之,硬币出现正面的概率,或许也是服从某种分布的。暂且将这个概率设为θ\thetaθ,则经过n次伯努利试验,在θ\thetaθ发生的情况下,正面出现kkk次的概率

滤波算法——均值滤波,中值滤波,一阶(αβ)滤波,卡尔曼滤波

滤波算法——均值滤波,中值滤波,一阶(αβ)滤波,卡尔曼滤波因工作涉及到数据滤波(滤噪)处理,汇总了一些网上简单的滤波算法,方便日后查看。滤波算法包括:均值滤波,中值滤波,一阶(αβ)滤波,卡尔曼滤波。本文主要是处理线性数据y=ax+b,对于非线性数据,简单的滤波算法效果有限。滤波算法都有自己的局限,针对不同问题需要选择合适的方法。以下使用python实现简单demo,主要是方便画图。为了方便,本文使用jupyternotebook直接导出markdown生成。建立测试数据真值y=0.003*x观测值加上随机白噪声importrandomimportmathimportnumpyasnpimp

滤波算法——均值滤波,中值滤波,一阶(αβ)滤波,卡尔曼滤波

滤波算法——均值滤波,中值滤波,一阶(αβ)滤波,卡尔曼滤波因工作涉及到数据滤波(滤噪)处理,汇总了一些网上简单的滤波算法,方便日后查看。滤波算法包括:均值滤波,中值滤波,一阶(αβ)滤波,卡尔曼滤波。本文主要是处理线性数据y=ax+b,对于非线性数据,简单的滤波算法效果有限。滤波算法都有自己的局限,针对不同问题需要选择合适的方法。以下使用python实现简单demo,主要是方便画图。为了方便,本文使用jupyternotebook直接导出markdown生成。建立测试数据真值y=0.003*x观测值加上随机白噪声importrandomimportmathimportnumpyasnpimp

POWER后的说明

编写MBR主引导记录,开始掌权一.一些说明CPU的硬件电路被设计成只能运行处于内存中的程序,这是硬件基因的问题,其原因是首先内存比较快且容量大,其次由于各个硬件特性不同,若被设计成运行硬件里的程序则操作系统要分别考虑每种硬件特性才行,为了达到统一,故选择只运行内存中的程序。其次内存不仅仅是DRAM,即内存不仅仅是主板上的内存条(物理内存),包括外设的ROM等。载入内存分为两部分:第一部分是程序被加载器(软件或硬件)加载到内存的某个区域,第二部分是设置CPU的CS:IP寄存器指向这个程序的起始地址。 上面说过,主板上的物理内存不是它眼里的“全部的内存”。计算机中,并不是只有咱们插在主板上的内存条

POWER后的说明

编写MBR主引导记录,开始掌权一.一些说明CPU的硬件电路被设计成只能运行处于内存中的程序,这是硬件基因的问题,其原因是首先内存比较快且容量大,其次由于各个硬件特性不同,若被设计成运行硬件里的程序则操作系统要分别考虑每种硬件特性才行,为了达到统一,故选择只运行内存中的程序。其次内存不仅仅是DRAM,即内存不仅仅是主板上的内存条(物理内存),包括外设的ROM等。载入内存分为两部分:第一部分是程序被加载器(软件或硬件)加载到内存的某个区域,第二部分是设置CPU的CS:IP寄存器指向这个程序的起始地址。 上面说过,主板上的物理内存不是它眼里的“全部的内存”。计算机中,并不是只有咱们插在主板上的内存条

自助分析工具Power BI的简介和应用

   作为一名资深的IT技术人,特别喜欢学习和尝试新技术,也勇于接受挑战,勇于创新,不仅能发现问题,更要解决实际的疑难杂症,闲暇时光也乐于分享一些技术干货。记得2017年的时候,华章出版社的编辑通过网上找到我,问我能不能写一本PowerBI的书籍?那个国内还没有一本中文版的PowerBI书籍,国内第一本的PowerBI书籍是2008年1月出版,不过国外已有PowerBI的书籍,那个时候工作比较忙,之前也没有写书籍的经验,觉得要投入很多时间在这方面,所以委婉的拒绝了华章出版社的编辑。   从最近几年的发展来说,PowerBI在国内已很热门了,应用也非常广泛,PowerBI商业分析工具,属于微软的