作为 2018年 的终结篇并同时开启 2019,Excel120 将以此篇揭示 PowerBI 可以做出的最强大图表以及固定套路。
Power BI 矩阵,是信息密度最大的图表,终端用户在使用时,希望导出数据时可以是所见即所得的。在 2021 年 11 月更新后,此功能终于上线,满足了用户历史上的需求。
看完《基于GIS的合肥市BRT和Metro的交通可达性研究》part1、part2、part3……系列文章,紧接着往下看......
2. 因为矩阵相乘是指行*列,故可以把第一个矩阵第一行记作A1和另一个矩阵的第一列记作B1,以下类推.....分别推送到一台服务器上去执行行列乘积,(这就对应于MapReduce中Map)如果这个矩阵的大小为100行*100列,那么我们就需要100台机器去并行执行每行每列的计算乘积。如下图:
报表,从来都是商业领域的主角,而随着商业智能(BI),大数据时代的到来,报表更加成为了业务系统的核心组成。因此传统的格式已经无法满足新的需求,最终用户期望在一张报表中看到更多的汇总、分类信息,而往往这些汇总和分类信息是不固定的,比如下面这张报表
在我们的土地利用研究过程中,常常会用到土地利用转移矩阵,接下来,我就将详细介绍转移矩阵的制作方法。
某日,Jacob分享了一份Spotify(一个音乐服务商)的Power BI报告,如下图所示。界面中的环形图和日历吸引了我。环形图使用内置视觉对象新卡片图可以实现,日历使用内置矩阵也能实现吗?答案是肯定的。
所谓的事实表和维度表技术,指的就是如何和构造一张事实表和维度表,是的事实表和维度表,可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。
本文实例讲述了Python Excel表格创建乘法表。分享给大家供大家参考,具体如下:
栅栏允许两个或者多个线程在某个集合点同步。当一个线程到达集合点时,它将调用await()方法等待其它的线程。线程调用await()方法后,CyclicBarrier将阻塞这个线程并将它置入休眠状态等待其它线程的到来。等最后一个线程调用await()方法时,CyclicBarrier将唤醒所有等待的线程然后这些线程将继续执行。CyclicBarrier可以传入另一个Runnable对象作为初始化参数。当所有的线程都到达集合点后,CyclicBarrier类将Runnable对象作为线程执行。
对于芯片数据而言,在分析之前,需要先进行背景校正background correct。 所谓背景校正,其本质上都是一个减法,将总体信号看做由探针特异性的结合信号 (真实信号)和非特异性结合 (噪声信号)两部分组成,背景校正的工作就是从总体信号中减去噪声信号,从而得到真实信号。
Gene Ontology分为分子功能,生物过程和细胞组成三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号,而GO号可对应到Term,即功能类别或者细胞定位。这也是GO富集的一个基础。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
目前, 基因组选择进入了一个高速发展的阶段, 各种新的算法和模型被提出。为了解相关软件应用的整体情况,也为选择合适的软件进行全基因组选择分析提供决策,这里对基因组选择的软件进行一个汇总。
先来建个度量值“总销量 = SUM ( '销售表'[销量] )”,把它扔进“条形图”
双11刚刚过去,双12即将到来,不知大家的手是否还在?经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家,大概都有过被这些平台猜透小心思,“看了又看、买了又买”的经历。那么,它们是怎样猜透你的心的呢?
WordNet是NLP中常用的同义词词典,普林斯顿大学在1985年开发的;在NLTK模块中已经存在这个同义词词典
双11刚刚过去,双12即将到来,不知大家的手是否还在?经历过某猫某东某宝拼杀的各位买家,大概都有过被这些平台猜透小心思,“看了又看、买了又买”的经历。它们在偷看你的生活吗,为什么总能直击你的心房,让你不由自主的献出积蓄呢?
在不想去读长篇大论的时候,让电脑帮助我们提炼文章的摘要,这简直是懒癌患者福音,还能大大节约时间。
销售数据表记录了咖啡订单,包括字段:订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。
大型数据集通常是高度结构化的,结构使得我们可以按不同的方式分组,有时候我们需要关注单个组的数据片断,有时需要聚合不同组内的信息,并相互比较。
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NCCL是一个Nvidia专门为多GPU之间提供通讯的通讯库,或者说是一个多GPU卡通讯的框架 ,提供了包括AllReduce、Broadcast、Reduce、AllGather、ReduceScatter等集合通讯API。NCCL屏蔽了底层复杂的细节,向上提供API供训练框架调用,向下连接机内机间的GPU以完成模型参数的高效传输。
题目汇总 以下链接均为我博客内对应博文,有解题思路和代码,不定时更新补充。 目前范围:Leetcode前150题 BFS广度优先题目 Word Ladder/Word Ladder II/单词接龙/单词接龙 II 难 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标字符串,求最少要进行多少次转换。转换规则为每次只能改变字符串中的一个字符,且每次转换后的字符串都要在给定的字符串集合中。 给定一个起始字符串和一个目标字符串,现在将起始字符串按照特定的变换规则转换为目标
1.混淆矩阵 混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class)
大海:你这个用的是简单的数据“表”,不带分类汇总功能的,要改为矩阵,具体方法如下:
混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表,以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆(也就是一个class被预测成另一个class)
关于 Notion 的使用教程,在 Notion 相关社区已经有不少精品内容。这篇文章中,无意于探讨过于高级的技术,而是为准备使用 Notion 以及 相关的 FlowUs 用户提供一个详实、全面的使用教程。
之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接,图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐,从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础,看一下上一篇我的图像拼接效果如下:
从图像分类, 视频处理到语音识别, 自然语言处理. 深度学习通过端到端的训练彻底改变了很多机器学习任务. 但是这些任务的数据都是欧式空间上的规则数据. 而现实中很多数据之间都有着相当复杂的关系, 一般表现为非欧空间之上的图结构.
作者:Simon Kornblith、Mohammad Norouzi、Honglak Lee、Geoffrey Hinton
导语 在使用指南的最后一部分,我们汇总了使用PaddlePaddle过程中的常见问题,本部分推文目录如下: 2.22:【FAQ】模型配置相关问题汇总 2.23:【FAQ】参数设置相关问题汇总 2.24:【FAQ】本地训练与预测相关问题汇总 2.25:【FAQ】集群训练与预测相关问题汇总 2.26:如何贡献代码 2.27:如何贡献文档 本地训练与预测相关问题汇总 1. 如何减少内存占用 神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作,经常会消耗数10GB的内存和数GB的显存。 PaddlePaddle的内存
范围管理计划是项目管理计划的组成部分,描述如何定义、制定、监督、控制和确定范围。范围管理计划要对将用于下列工作的管理过程做出规定:
对于python一直没系统学过,都是用到什么临时查一下。最近刷leetcode的时候,发现对于基本的操作还很不熟练,因此首先在网上找了个关于Numpy的小练习巩固一下。对于python操作熟练的宝宝们本次分享可能用处不大,但对于新手,应该也算是个不错的整理。(练习来源:https://github.com/nndl/exercise)
一、指导思想 二、数据调研 三、架构设计 四、指标体系搭建 五、模型设计 六、维度设计 七、事实表设计 八、其他规范
然后我们把这个代码移植到了转录组测序数据集,详见:表达量芯片的代码当然是可以移植到转录组测序数据分析,它实际上并不是真正的时间序列采样的转录组,仅仅是因为疾病的状态具有连续性而已。以看到:
这是一个自写库系列,即笔者在数据可视化路上踩过的坑的汇总,并自定义函数和传入参数来实现快速避坑 + 快速绘制出复杂精美的图片。Python 的绘图功能非常强大,如果能将已有的绘图库和各种复杂操作汇总在一个自己写的库/包中,并实现一行代码就调用并实现复杂的绘图功能,那就更强大了。所以本博文只强调绘图代码的实现,绘图中的统计学知识(名义变量,数值变量,xx图与xx图的区别等等)与 Python 基础库操作(seaborn,matplotlib)并不会提及。
今天的学习资料是这篇文章,写的非常详细,有理论有代码,本文是补充一些小细节,可以二者结合看效果更好: https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 在文末有关于 RNN 的文章汇总,之前写的大多是概览式的模型结构,公式,和一些应用,今天主要放在训练算法的推导。 本文结构: 模型 训练算法 基于 RNN 的语言模型例子 代码实现 ---- 1. 模型 和全连接网络的区别 更细致到向量级的连接图 为什么循环神经网络可以往前看任意多个输入值 循环神经网络种类繁多,今天只看
Rose小哥今天介绍一篇来自于arnauddelorme网站上的结合matlab代码案例来解释ICA原理(案例代码在后文中有提供)。
有一说一,这两个软件不是多好下载.如果你实在搞不定.可以寻求我的帮助...如果可以的话~
前言:现今最主流的处理图像数据的技术当属深度神经网络了,尤其是卷积神经网络CNN尤为出名。本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类,从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。首先我们介绍CNN所用到一些基本结构单元: 1.1卷积层:在卷积层中,有一个重要的概念:权值共享。我们通过卷积核与输入进行卷积运算。通过下图可以理解如何进行卷积运算。卷积核从左到右对输入进行扫描,每次滑动1格(步长为1),
如果是常规的geo表达量芯片数据集代码,比如illumina的芯片,我们汇总了系列代码 :
简单回归下矩阵分解,矩阵分解要做的事情就是将用户评分矩阵分解为两个矩阵,一个矩阵表示用户偏好的隐因子向量,另一个矩阵表示物品主题的隐因子向量。矩阵分解的关键就是求解分解的两个矩阵。普通的矩阵分解只能解决用户的显式反馈,简单来说就是用户评分数据,但现实中推荐系统更多的是预测用户行为,如何使用矩阵分解来预测用户行为呢?
今天把最近发布的50-80篇LeetCode文章整理一下,平时文章都放在比较末尾,阅读量都不高,相信很多人都没看过,如果对于算法感兴趣的,建议可以每篇认真阅读一下!
Robust Variance模块中的函数用于计算线性回归、逻辑回归、多类逻辑回归和Cox比例风险回归的稳健方差(Huber-White估计)。它们可用于计算具有潜在噪声异常值的数据集中数据的差异。此处实现的Huber-White与R模块“sandwich”中的“HC0”三明治操作完全相同。
今天跟大家分享Stata特别篇的下篇——多变量图表汇总! 在多变量图表中,增加的变量仅仅限于定距变量,也可以是定类变量。 打开数据集: use "D:\Stata12.0\auto.dta", cl
PowerBI本身内置的排序方式,是遵循ASCII国际标准的方式,这就导致了中文的默认排序对于很多小伙伴来说并不友好。
标题党一下,Python 程序员成千上万,当然有很多人学得会。这里说的“你”,是指职场中的非专业人员。 职场人员一般会用 Excel 处理数据,但也会有很多无助的情况,比如复杂计算、重复计算、自动处理等,再遇上个死机没保存,也常常能把人整得崩溃。如果学会了程序语言,这些问题就都不是事了。那么,该学什么呢? 无数培训机构和网上资料都会告诉我们:Python! Python 代码看起来很简单,只要几行就能解决许多麻烦的 Excel 问题,看起来真不错。 但真是如此吗?作为非专业人员,真能用 Python 来协助我们工作吗? 嘿嘿,只是看上去很美! 事实上,Python 并不合适职场人员,因为它太难了,作为职场非专业人员的你就学不会,甚至,Python 的难度可能会大到让你连 Python 为什么会难到学不会的道理都理解不了的地步。
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