IcCube是一种用于数据分析和可视化的商业智能平台。它提供了丰富的功能和工具,用于处理和分析大规模数据集,并生成交互式的报表和可视化图表。
在IcCube中,拒绝角色的单个或多个度量可以通过以下步骤实现:
通过这种方式,您可以灵活地控制每个角色对度量的访问权限,以满足不同用户的需求和安全要求。
对于IcCube的更多信息和产品介绍,您可以访问腾讯云的官方网站:IcCube产品介绍。
注:为了理解的一致性,本文档将使用SDK规定的术语,不做翻译。注意区分Measurements和instrument的区别,前者指的是度量数据,后者是一个工具
Cosplay比较狭义的解释是模仿、装扮虚拟世界的角色,也被称为角色扮演。由此,在网络上衍生出了新的含义,往往被用来形容“假扮某类人的人”:
在这篇文章中,我们将探索UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation这篇文章,作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续,我们将把UNet++与Ronneberger等人的U-Net原始文章进行比较。
表达式语言数据类型 在Prometheus的表达式语言中,任何表达式或者子表达式都可以归为四种类型:
来源:AI公园 深度学习爱好者 作者:Jingles(Hong Jing) 本文约1900字,建议阅读8分钟 本文为你介绍使用一系列的网格状的密集跳跃路径来提升分割的准确性。 在这篇文章中,我们将探索UNet++: A Nested U-Net Architecture for Medical Image Segmentation这篇文章,作者是亚利桑那州立大学的Zhou等人。本文是U-Net的延续,我们将把UNet++与Ronneberger等人的U-Net原始文章进行比较。 UNet++的目标是
导读:前几篇Tableau文章中,分别介绍了折线图、条形图、地图和饼图的几种用法,今天本文简单介绍其他几种常用的可视化图表类型。
聚类的基本概念 聚类就是将一个给定的文档集中的相似项目分成不同簇的过程,可以将簇看作一组簇内相似而簇间有别的项目的集合。 对文档集的聚类涉及以下三件事: 1. 一个算法:将文档集阻止到一起的算法 2. 相似性与不相似的概念 3. 停止的条件 聚类数据的表示 mahout将输入数据以向量的形式保存,在机器学习领域,向量指一个有序的数列,有多个维度,每个维度都有一个值。比如在二维空间,一个坐标就是一个向量。 将数据转换为向量 在mahout中,向量被实现为三个不同的类来针对不同的场景: 1.
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS,本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景,实现更加符合要求的安全性要求。
基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis,简称GSEA)是一种用来确定一个预先定义的基因集是否在某种生物学状态下(比如疾病状态)表达水平有显著变化的方法。
现在小伙伴们就可以下载最新版的 PowerBI Desktop 安装程序来体现动态格式了。
有时为了节省页面空间,让当前报表提供更多的信息,经常会有这样的设计,即提供一些选项给报表使用人,当报表使用人选定某个项目时,当前报表才显示该项目的信息,如下:
Apache Kafka有许多针对其操作的度量,这些度量指标非常多,会让人混淆哪些是重要的,哪些是可以忽略的。这些度量的范围从关于通信量总体速率的简单度量,到针对每种请求类型的详细时间度量,再到每个topic和每个分区的度量。他们提供了broker中的每个操作的详细视图,但也可能使你成为负责管理监视系统的人员的缺点。 本节将详细介绍一直要监控的最关键的度量标准,以及如何响应他们。我们还将描述一些再调试问题的时候需要账务的更重要的度量标准,然而,这并不是可用的度量标准的详细列表,因为列表经常发生变化,而且其中有许多只对硬编码的kafka开放人员有用。
Kylin OLAP引擎基础框架,包括元数据(Metadata)引擎,查询引擎,Cube构建引擎及存储引擎等,同时包括REST服务器以响应客户端请求。
我们都痴迷于生活中可以衡量的数字和统计数据。我们关心我们的健康,所以我们监测我们的体重、血压和卡路里摄入量。我们也观察我们自己和我们的工作环境来评估我们的效率和团队活力。这种关注数字的思维方式也适用于我们如何评估开源社区。
在2019年3月,微软连续发布了 SSAS 2019 的社区预览版CTP2.3及2.4,SSAS 引擎中加入了新的特性。就这点也可以从 Power BI 的引擎中看到。
从图中提取特征与从正常数据中提取特征完全不同。图中的每个节点都是相互连接的,这是我们不能忽视的重要信息。幸运的是,许多适合于图的特征提取方法已经创建,这些技术可以分为节点级、图级和邻域重叠级。在本文中,我们将研究最常见的图特征提取方法及其属性。
分析需求:评估客户价值,调整销售策略。 解决方案:将Top n客户发销售部门。 1.商业理解 确定客户价值:购买总金额,频次,平均每次购买金额,最近购买金额,它们的线性组合。 数据挖掘方法:描述汇总,分类,预测,概念描述,细分,相关分析。 数据来源:客户信息表,订单信息表,订单明细。 2.基本分析流程 计算单品总金额:读入订单明细表,计算单品总金额。 计算订单总金额:读入订单表,合并单品总金额数据,计算订单总金额。 汇总至客户总金额:读入客户表,合并订单总金额。 列出Top n客户:先按金额排序,然后选取
事件相关电位(ERP)设计是一种用脑电图(EEG)评估神经认知功能的常用方法。然而,传统的ERP数据预处理方法是手动、主观、耗时的过程,许多自动化处理方法也很少有针对ERP分析有优化(特别是在发展或临床人群中)。本文提出并验证了HAPPE+事件相关(HAPPE+ER)软件,标准化和自动化预处理过程,且优化了整个生命周期的ERP分析。HAPPE+ER通过预处理和事件相关电位数据的统计分析来处理原始数据。HAPPE+ER还包括数据质量和处理质量指标的事后报告,标准化对数据处理的评估和报告。最后,HAPPE+ER包括后处理脚本,以方便验证HAPPE+ER的性能或与其他预处理方法的性能进行比较。本文用模拟和真实的ERP数据介绍了多种方法,HAPPE+ER软件可在https://www.gnu.org/licenses/#GPL的GNU通用公共许可证条款下免费获得。
以前用过nagios和zabbix,nagios用起来太过原始,配置文件维护得很累,监控的图表也比较难看;zabbix的主要开发语言是C和PHP,要暴露一些自定义的监控指标较困难。网上一些云原生的项目都是用prometheus+grafana方案的,刚好花时间研究一下这个。
开始本章翻译时,是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新,尤其是大杀器“字段参数”(字段参数参考文章)。
背景:脑电图数据很容易受到非神经来源信号的污染。独立分量分析(ICA)可以帮助EEG数据对这些伪影进行校正。伪迹的独立成分(ICs)可以由专家通过目测识别。但是伪迹特性有时是模糊的或难以注意到的,甚至专家也可能不同意如何对特定伪迹进行分类。因此,将伪迹属性告知用户,并给他们机会进行干预是很重要的。
现在我们已经有了整合的高质量的细胞,我们想知道我们的细胞群体中存在的不同细胞类型。
Power BI在2018年11月更新后,使得我们可以将列和度量值放到一个文件夹中管理,这样我们可以使复杂的报告编写环境变得简洁一些。
事实表:每个数据仓库都包含一个或者多个事实数据表。事实数据表可能包含业务销售数据,如销售商品所产生的数据,与软件中实际表概念一样
所有的机器学习算法都需要输入数值型的向量数据,图嵌入通过学习从图的结构化数据到矢量表示的映射来获得节点的嵌入向量。它的最基本优化方法是将具有相似上下文的映射节点靠近嵌入空间。我们可以使用两种正交方法(同质性和结构等效性)之一或它们的组合来定义图中节点的上下文。
之前在Excel图表合集那篇文章了曾提了几点Excel与其他可视化工具以及编程类软件在可视化理念方面的粗浅理解,有小伙伴儿在后台回复说还是没有听明白。 可能是我当时没有说清楚,今天这篇,我专注于Excel的作图规则,深入的研究下Excel由数据源到可视化图表之间的关系是如何对应的,倘若你已经在工作中横跨好几种可视化工具(包括Excel),那么本文可以更好地帮助你理解Excel与其他工具的区别。 倘若你还一直局限在Excel的圈子内,那也没关系,仔细体会这一篇内容,后续记得跟踪我针对其他可视化工具作图理念的
“页导航”是PowerBI在2020年5月的更新中一个非常关键的功能。我也写过一篇文章,如何在书签和页导航中进行选择:
假设有10个计算字段都要进行同比、环比和任意月份的对比,那么常规做法就是将这10个度量值分别再写10×3=30个度量值。
文章背景: 在进行商业数据分析时,经常需要给不同的度量值(如销售额、销量等)计算同比、环比、YTD(年初至今)等指标,如果给每个指标都写一个以上的时间智能函数,那么会写很多重复的度量值,这些度量值的唯一不同就在于引用的基础度量值。比如:上月业绩 = CALCULATE([销售业绩],DATEADD('日期表'[日期],-1,MONTH))。
论文长度仅有 6 页,其核心证明内容只有两页,不过黄皓为了解决这个问题花费了 7 年时间的思考。
虽说是一个点,且在官方说明的篇幅非常少,但是这个特性却意义重大而深刻。我们会用不同的文章来说明这个特性的各种特点。
在大数据分析领域,Apache Kylin 和 Apache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。在一些对大数据分析非常依赖的企业,往往同时运行着 Kylin 和 Druid 两套系统,服务于不同的业务场景。
使用 Power BI 一年后 的小伙伴在思考的是:如何做出一个有业务价值的分析型图表。
小勤:在文章《DAX入门:无动态,不智能——谈谈DAX函数的计算环境(筛选上下文)问题》里提到,默认情况下度量的计算是随着计算环境(筛选上下文)的选择而动态变化的,但有时候就是需要一些不变的情况,那怎么办?
Prometheus 是一个开源监控系统,它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始,许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃,越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目,且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构,Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后,加入了 Cloud Native Computing Foundation。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一个数据点集,则可利用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。理论上,同一组数据点具有
近日,《Nature Communications》发表研究论文通过评估方法的准确性、稳健性和可用性,对解决细胞去卷积任务的18种现有方法进行了基准测试。
在此课之前有一个实践课,关于snappy的用途,具体参照以下这个文件就讲述的很详细了
opentelemetry是一套由CNCF主导的云原生可观测性的标准协议,全称:OpenTelemetry Protocol,简称OTLP。
翻译自 Why Did Grafana Labs Need to Add Adaptive Metrics? 。
很多小伙伴问:Power BI 不是有 AI 功能吗?比如分解树,可以没发现如何 AI 的啊。
机器之心报道 编辑:蛋酱、Panda W 大模型出现后,涌现这一术语开始流行起来,通常表述为在小规模模型中不存在,但在大规模模型中存在的能力。但斯坦福大学的研究者对 LLM 拥有涌现能力的说法提出了质疑,他们认为是人为选择度量方式的结果。 「别太迷信大模型的涌现,世界上哪儿有那么多奇迹?」斯坦福大学的研究者发现,大模型的涌现与任务的评价指标强相关,并非模型行为在特定任务和规模下的基本变化,换一些更连续、平滑的指标后,涌现现象就不那么明显了,更接近线性。 近期,由于研究者们观察到大型语言模型(LLMs),如
【导读】近日,机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章,探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标:精确度和召回率,然后详细讲解了目标检测领
Kubernetes提供了一种基于角色的访问控制(RBAC)机制,它使用角色、角色绑定和授权规则来管理访问权限。下面是这三个概念的详细说明。
MarketsAndMarkets在去年的一份报告中,预测IT运营分析(ITOA)市场将从2015年的21.7亿美元增长到2020年的9.79亿美元,2015年至2020年的年复合增长率(CAGR)为35.2%。这再加上每GB硬盘的成本下降(如下图所示)和数据收集技术的成熟,似乎在度量收集方面产生了“军备竞赛”。
在 Kubernetes(K8s)项目中,`plugin` 目录用于存放插件相关的代码和配置。插件是用来扩展和自定义 Kubernetes 的核心功能的组件。它们可以添加新的资源类型、调度策略、网络功能、存储后端以及其他的扩展能力。
Power BI 2022年5月更新的字段参数功能业务使用价值巨大,以至于本号连续更新相关内容,以下是前情提要:
组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度和复测信度的信度系数指标。通常可以用于问卷调查中评价一个对象对多个样本在一段时间的重测信度,或者判断一批对象对多个样本的一致性检验。
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