那么我们基本上可以得出结论了：数据表是由子类别和年度组合构成，把每年的子类别对应的销售额放进去，通过筛选年度切片器，达到选择不同年份时显示不同的销售额。
注意，后面两列都是度量值。理论上不会同时显示两个名称为“器具”的行，也不会同时出现三把“椅子”，且对应着不同的聚合值。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数，它返回的结果不是一个标量值，而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时，表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念，而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用，以及如何在常见的场景中，包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止，你
WooCommerce配备了很多shortcode短代码(简码)，可以直接在post帖子和page页面内插入内容，方便展示产品、分类等。比如直接在文章编辑时直接插入[products]，或者在php文
感觉现在发面试题有些冷门，就跟昨天德国那场似的，不过看看当提前复习了。提前备战。这2个月出门面试的童鞋可注意不要中暑哦。
实际部署中，如何 “对齐”（alignment）大型语言模型（LLM，Large Language Model），即让模型行为与人类意图相一致 [2,3] 已成为关键任务。例如，OpenAI 在 GPT-4 发布之前，花了六个月时间进行对齐 [1]。然而，从业者面临的挑战是缺乏明确指导去评估 LLM 的输出是否符合社会规范、价值观和法规；这阻碍了 LLM 的迭代和部署。
像Cryptopunks[4]和Bored Ape Yacht Club[5]这样的知名 NFT 项目已经创造了数亿美元的收入，并使其所有者成为百万富翁。
粒度：源于Tableau的散点图，它表示数据的可理浓度 示例图形： ①创建粒度图形：利润->列，销售额->行，市场->颜色
论文：arxiv.org/abs/2403.01121 代码：github.com/HKUDS/OpenGraph 港大数据智能实验室主页: sites.google.com/view/chaoh
主机：localhost，端口口：3306，用户名：root，密码：123456。
在前几天的文章《为什么随机 IP、随机 UA 也逃不掉被反爬虫的命运》里面，我介绍了 JA3指纹算法。这个算法可以在你改掉 IP 和 UA 的情况下依然识别到你。
Boolean ：1字节 byte：1字节 short：2字节 int：4字节 long： 8字节 char：2字节 float：4字节 double：8字节
此项目的成员包括Brett Amdur，Christopher Redino和Amy (Yujing) Ma。他们毕业与今年1月11日至4月1日举办的为期十二周的纽约数据科学全职训练营。这篇文章基于他们的终期项目 —— 顶点项目（Capstone Project）而完成。点击此处可见原文。 I. 概述 此项目的主要内容是应用机器学习方法来判断简历中工作技能的匹配程度。一家机构向纽约数据科学研究院的学生陈述了此项目，他们希望找到合适的学生来完成项目。本文的三个作者接受了这个项目，他们当时都是研究院的全日制学生
我一生中大约73％的时间都在思考网络性能：如何在慢速手机上能播放60FPS的画面，用完美的顺序加载资源，通过离线缓存能做的一切。等等等等。
Linux操作系统中的流量控制器TC（Traffic Control）用于Linux内核的流量控制，主要是通过在输出端口处建立一个队列来实现流量控制。 接收包从输入接口进来后，经过流量限制丢弃不符合规定的数据包，由输入多路分配器进行判断选择：
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec)
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1）基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2）上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3）条件筛选器 4）tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5）tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6）tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7）字段的合并、拆分与分层 8）分组：数据源分组、文件夹分组 9）计算字段(很重要) 10）参数的使用(以前不太会，好好看看) 11）集合的使用(以前不太会，好好看看)
我们对本月的更新感到非常兴奋！我们发布了两个最重要的社区请求：Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外，我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来，AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果，因此请务必尝试一下！如果您想了解本月的所有更新和增强功能，请查看完整的博客。
有很多读者私信我“有啥系统介绍可视化类型的学习和参考资料？”。我平时在绘制可视化作品时，也会对种类繁多的可视化图表选择和系统绘制无从下手。今天，就给大家推荐平时自己参考的可视化表种类网站，帮你熟悉和完善图表类型。内容如下：
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构也并未包含所有有效的图表类型。
TLDR: 港大发布通用图基座模型OpenGraph，巧妙地从大语言模型（LLM）中蒸馏零样本以增强图泛化能力。
安德鲁·阿伯拉（Andrew Abela）制作的《这份指南》（This Guide）是思考图表类型的一个很好的起点，但不要把它用作决策引擎。并不是人人都同意他对图表类型的组织方式，层级结构并且其中并未包含所有有效的图表类型。
不少读者会问“有啥介绍可视化类型的学习和参考资料？”。我平时在绘制可视化作品时，也会对种类繁多的可视化图表选择和系统绘制无从下手。今天，就推荐平时自己参考的可视化表种类网站，帮你熟悉和完善图表类型。内容如下： Chart Guide datavizproject Chart Guide 要想对所有可视化图表有个清楚的认识和分类，Chart Guide这个优秀的可视化网址就不得不说下了。其提供丰富的图表类型和每一种图表的设计参考，为可视化爱好者提供详细参考。接下来就详细介绍这个网站。 「网址和主要内容」 Ch
有很多读者私信小编“有啥系统介绍可视化类型的学习和参考资料？”。小编平时在绘制可视化作品时，也会对种类繁多的可视化图表选择和系统绘制无从下手。今天，小编就推荐平时自己参考的可视化表种类网站，帮你熟悉和完善图表类型。内容如下：
嵌入（embedding）的想法来自于NLP(word2vec) 在这篇文章中，我们将讨论机器学习中的两个问题:第一个问题是关于深度学习如何在图像和文本上表现良好，并且我们如何在表格数据中使用它。第二
学习android开发，你需要对java语言，包括类，对象，接口，监听器，包，内部类，匿名内部类有所了解。
导读：前几篇文章分别对应用Tableau制作折线图、条形图、可视化地图进行了介绍，本文介绍另一大可视化图表利器——饼图。尤其是最后给出了玫瑰图制作方法。
程序员不要吐槽本文的标题，我知道 AutoExist 不是陷阱也不是 BUG，这只是为了那些没有必要花精力理解这个不需要理解的概念的业务伙伴搜索标题时用的。
默认情况下，WordPress在博客页面顶部显示最新帖子。当您将新内容发布到您的网站时，之前的帖子会关闭并最终移动到存档页面。粘性帖子允许您在WordPress中添加精选帖子，并在您的网站主页上以不同的方式显示它们。
2015年9月，美国Venture Scanner公司发表了针对全球人工智能行业的分析报告，涉及很多新兴市场。该分析报告针对人工智能（AI）行业，追踪了13个人工智能技术类别的855家产业公司，其融资总额达到了87.5亿美元。 报告从多个视角对这些公司进行了分析，包括如表1所示的各类公司的数量与融资情况。 表1 各类人工智能公司数量与融资情况 技术类别公司数量/家公司平均融资额度/美元说明深度学习/机器学习（应用）2001384万机器学习是一种基于对已有数据学习的计算机算法技术。深度学习是机器学习的一个子类
trait的出现就是一种解决需要多继承场景的方式。 使用场景是如果多个类都要用到同样的属性或者方法，这个时候使用Traits可以方便的给类增加这些属性或方法，而不用每个类都去继承一个类，如果说继承类是竖向扩展一个类，那么Traits是横向扩展一个类，从而实现代码复用。
面向对象简称 OO（Object Oriented），20 世纪 80 年代以后，有了面向对象分析（OOA）、 面向对象设计（OOD）、面向对象程序设计（OOP）等新的系统开发方式模型的研究。
这个系列文章描述了一个单一的语义数据模型来支持物联网和建筑、企业和消费者的数据转换。 这种模型必须简单可扩展, 以便能够在各行业领域之间实现插件化和互操作性。 对于一个目前从事智能硬件的老码农，觉得这些文字具有积极的参考意义。本节讨论业务和设备本体论的交叉点, 以及两者的元素如何能够提高可伸缩性。
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库，更多精彩内容请到我的仓库里查看
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2amaagaaa6uanpc3ypvpfaa6dambqaaya.f10003.mp4?dis_k=86b4c176a19487f6102b765
本文从一个案例入手，综合运用pandas的各类操作实现对数据的处理，处理步骤如下所示。在公众号后台回复“case”即可获取本文全部数据，代码和文档。
https://www.cnblogs.com/mafeng/p/6924071.html
是一种以长方形的长度为变量的统计图表。长条图用来比较两个或以上的价值（不同时间或者不同条件），只有一个变量，通常利用于较小的数据集分析。长条图亦可横向排列。——维基百科
原作 Kyle Kling 李杉 编译自 LinkedIn 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 各行各业都在谈人工智能，各类企业都想运用这项技术来提升自己、捍卫行业地位。究竟哪些行业、哪些公司最积
Android 是一个开源的，基于 Linux 的移动设备操作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑。Android 是由谷歌及其他公司带领的开放手机联盟开发的。
外观变化大的目标类别检测是计算机视觉领域的一个基本问题。由于类内部的可变性、视角和照明，目标类别的外观可能会发生变化。对于外观变化较大的目标类别，需要使用基于子类别的方法。本文提出了一种基于外观变化自动将一个目标类别划分成适当数量的子类别的子类别优化方法。我们没有使用基于领域知识或验证数据集的预定义的类内子分类，而是使用基于鉴别图像特征的非监督聚类来划分样本空间。然后利用子类别判别分析验证了聚类性能。基于无监督方法的聚类性能和子类别判别分析结果，确定了每个目标类别的最优子类别数。大量的实验结果显示使用两个标准和作者自己的数据库。比较结果表明，我们的方法优于最先进的方法。
1、我么在调用NSLog()方法打印一个对象时，实际上是调用了该对象的description方法，这个description方法就和Java中的toString()方法一样。所以，下面两行代码其实是一样的 NSLog(@"%@", p) ; NSLog(@"%@", [p description]) ; description方法是NSObject类的一个实例方法，所有的OC都是NSObject类的子类，因此，所有的类都有description方法。description方法方法通常用于实现这样的一个功
今天为大家介绍的是来自Roger M. Howard和Alpha A. Lee团队的一篇论文。高通量实验是一种可以系统地研究不同化学空间中反应活性的方法。目前该领域主要挑战是缺乏大规模的公开数据集，以及需要更简便的方法来解读这些数据中隐藏的化学洞见。为此作者提出了一个新开发的高通量实验分析器，这是一个健壮且统计上严谨的框架。它适用于任何规模和范围的HTE数据集，无论其目标反应结果如何。这个分析器能够揭示起始物料、试剂和反应结果之间的可解释相关性。
HashMap 是一个最常用的Map，它根据键的HashCode值存储数据，根据键可以直接获取它的值，具有很快的访问速度。 遍历时，取得数据的顺序是完全随机的。 HashMap最多只允许一条记录的键为Null；允许多条记录的值为 Null HashMap不支持线程的同步，是非线程安全的，即任一时刻可以有多个线程同时写HashMap，可能会导致数据的不一致。如果需要同步，可以用 Collections和synchronizedMap方法使HashMap具有同步能力，或者使用ConcurrentHashMap。
本文来自社区伙伴对《DAX 权威指南（第二版）》的学习笔记，有问题可以留言或联系BI佐罗修改，感谢你的支持。
在本文中，将介绍用于课堂内Kaggle挑战的方法。花了大约两个星期的时间在挑战赛上，最终提交分数为0.97115，使在最终排行榜上排名第二。
在网站建设中，分类算法的应用非常的普遍。在设计一个电子商店时，要涉及到商品分类；在设计发布系统时，要涉及到栏目或者频道分类；在设计软件下载这样的程序时，要涉及到软件的分类；如此等等。可以说，分类是一个很普遍的问题。
UML：统一建模语言(Unified Modeling Language，UML)是一种为面向对象系统的产品进行说明、可视化和编制文档的一种标准语言，是非专利的第三代建模和规约语言。UML是面向对象设计的建模工具，独立于任何具体程序设计语言。
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