Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用，很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query，其实不必为此纠结，总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中，从 Excel 复制到 Power BI，或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中，将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住，虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI，但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的，即使它包含在其他微软产品或服务中。
1 概述 Linux下的程序大多充当服务器的角色，在这种情况下，随着负载量和功能的增加，服务器所使用内存必然也随之增加，然而32位系统固有的4GB虚拟地址空间限制，在如今已是非常突出的问题了；另一个需要改进的地方是日期，在Linux中，日期是使用32位整数来表示的，该值所表示的是从1970年1月1日至今所经过的秒数，这在2038年就会失效，但是在64位系统中，日期是使用64位整数表示的，基本上不用担心其会失效。在这种情况下，将服务器移植到64位系统下，几乎成了必然的选择。要获得能在64位系统下运行的程序，特
在左边模型类型（Model type）列表中，选中Conceptual Data Model，单击“确认”按钮即新建了一个默认名为ConceptualDataModel_1的CDM工程
在上一篇文章RPC vs REST vs GraphQL中，对于这三者的优缺点进行了比较宏观的对比，而且我们也会发现，一般比较简单的项目其实并不需要GraphQL，但是我们仍然需要对新的技术有一定的了解和掌握，在新技术普及时才不会措手不及。
界面展示类型的轮子往往定制性需求比较多，常常让人抓耳挠腮。这种接近业务的轮子如何设计才能兼顾便捷性和拓展性？如何有效的优化性能？如何控制内存不至于 OOM ？本文以 YBImageBrowser 的重构为切入点，尽量抽象提炼，谈谈笔者对以上问题的思考。
#在生产环境中部署Elasticsearch：最佳实践和故障排除技巧———索引与数据上传（二）
Aqueduct是一个HTTP Web服务器框架，用于构建用Dart编写的REST应用程序。
我最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
FreeMarker与JSP 2.0 + JSTL组合进行比较。 FreeMarker优点： FreeMarker不受Servlet或网络/ Web的限制; 它只是一个类库通过将模板与Java对象（数据模型）合并来生成文本输出。您可以随时随地执行模板; 没有HTTP请求转发或类似的技巧，根本不需要Servlet环境。因此，您可以轻松地将其集成到任何系统中。 更简洁的语法 考虑这个JSP（假设 <%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jst
最近在How-tos专家系列介绍了如何在大数据系统上数据建模 。在演讲过程中，许多与会者提出了一些非常有趣的问题。众所周知，大数据系统围绕结构需求的形式化程度较低，但是对于数据仓库继续为传统用例提供服务而言，建模仍然是非常重要的功能。我想分享一下我在本届会议期间以及访问组织时收到的一些较常见的问题，并对此做出回应。
按着Sun公司的定义，JavaBean是一个可重复使用的软件组件。实际上JavaBean是一种Java类，通过封装属性和方法成为具有某种功能或者处理某个业务的对象，简称bean。由于javabean是基于java语言的，因此javabean不依赖平台，具有以下特点：
在 Citus 集群上运行高效查询要求数据在机器之间正确分布。这因应用程序类型及其查询模式而异。
作者：Karen Casella, Phillipa Avery, Robert Reta, Joseph Breuer
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
尽管Neon编译由于其中的控制流而未能向量化该循环，但情况并非总是如此。在这段代码中继续语句起着转到回到循环的顶端。有时编译器可以使用中频转换将控件依赖关系更改为数据依赖关系，然后对循环进行矢量化。
Vue.js是一个用于构建用户界面的前端JavaScript框架。 它的设计从头开始逐步采用，并与其他图书馆或现有项目完美集成。 这使它非常适合小型项目以及与其他工具和库一起使用的复杂单页应用程序。
在创建应用之前，我们需要知道，当应用中存在使用动态数据功能模块时，便需要创建对应的数据模型进行管理。以企业门户应用为例，我们需要创建的数据模型以及字段如下：
本文是一篇最新的知识图谱综述论文 Knowledge Graphs[1] 的阅读笔记。由于篇幅较长，故拆分为多个部分推送。
在过去的几年中，我看到许多项目将几乎任何类型的业务需求都喜欢建立与需求原因无关的技术对象模型（后面可能简称对象模型）。在很多情况下，针对技术对象建立业务需求模型是相当不错的，我总体上对此表示赞同。但是，用受影响的业务对象来建立业务需求模型的话往往会使我们构建出一个糟糕且复杂的数据结构。下面我举一个简短的例子来阐明我的想法。
在我们讨论数据库和数据模型之前，让我们先讨论一下如何将数据从控制器传递给视图。控制器类将响应请求来的URL。控制器类是给您写代码来处理传入请求的地方，并从数据库中检索数据，并最终决定什么类型的返回结果会发送回浏览器。视图模板可以被控制器用来产生格式化过的HTML从而返回给浏览器。 控制器负责给任何数据或者对象提供一个必需的视图模板，用这个视图模板来Render返回给浏览器的HTML。最佳做法是：一个视图模板应该永远不会执行业务逻辑或者直接和数据库进行交互。相应的，一个视图模板应该只和控制器所提供的数据进行交
当 Node.js Server 项目越来越大时，将数据和数据库整理规范是很难的，所以从一开始就有一个好的开发和项目设置，对你的开发项目的成功至关重要。在这篇文章中，向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的，我们将在一个简单的 Node.js API 上工作，并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储，并围绕它设置一些工具，使开发更容易上手。
上一回说到，姜戈的江湖初体验：如何架设服务器，如何回复http请求，如何创建App。这一回，我们要走入糖果庄园。 数据库是一所大庄园，藏着各种宝贝。一个没有数据库的网站，所能提供的功能会非常有限。 为
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者，Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现，而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库，并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
在现实的生活中，描述一件事物，是非常简单的，但是如何将客观世界中，我们所理解，所认知的数据放到数据库中就需要人们对其进行整理、规范和加工，也就是根据其特征进行数据的抽象，然后才能存放到数据库中
本章专门讨论 Power Query 新手会面临的两个常见问题：理解 Power Query 是基于数据类型（而不是数据格式）的工具，以及如何理解和处理 Power Query 查询中的错误。
上节我们对CodeWave有了一个整体介绍，本节我将为大家分享一下我的CodeWave的学习路线图，我将由浅入深为大家循序渐进的介绍CodeWave，我将从6个角度为大家介绍，按上图所示，我将分别存了解，试用，入门，使用，实践，扩展与集成这几个维度进行介绍，希望通过本节课，大家对CodeWave的学习方法和路线有一个清晰的认识。
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中，将学习如何设置Python虚拟环境，获取不在Core ML格式裡的数据模型，并将该模型转换为Core ML格式，最后将其集成到应用程式中。强烈建议
TR-106规定了所有CWMP[7]端点和USP代理[11]应遵循的数据模型指南。这些指南包括数据层次结构要求、数据模型的版本控制以及定义概要文件的要求。 此外，TR-106定义了尽可能体现这些准则的XML模式，以及其用于定义所有CWMP和USP数据模型。这使得数据模型定义严格，并有助于减少不同实现将解释数据模型的危险以不同的方式定义。
The Common Service Data Model (CSDM) is a standardized set of terms and their definitions that can be used with all ServiceNow products.
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/79075392 创建一个计算图而不是直接执行计算的主要好处是什么?主要的缺点是什么? 答：主要好处:
学习微搭低代码，先学习基本操作，然后学习组件的基本使用。解决了前端的问题，我们就需要深入学习后端的功能。后端一般包括两部分，第一部分是常规的数据库的操作，包括增删改查。第二部分是业务逻辑的编写，在微搭里在Apis里进行操作。本篇我们讲解一下数据模型的操作。
本文为英文译文，感兴趣的同学可以点击文章末尾的“阅读原文” 查看英文原版。 当 Node.js Server 项目越来越大时，将数据和数据库整理规范是很难的，所以从一开始就有一个好的开发和项目设置，对你的开发项目的成功至关重要。在这篇文章中，向你展示是如何设置大部分 Nest.js 项目的，我们将在一个简单的 Node.js API 上工作，并使用 PostgreSQL 数据库作为数据存储，并围绕它设置一些工具，使开发更容易上手。 为了在 Node.js 中 构建 API，我们将使用 Nest.js。它是
这是关于Open Policy Agent（OPA）策略语言Rego背后的设计原则的博客系列的第二部分。前面我们描述了如何将Rego的语法设计为反映真实策略的结构。在本系列的这一部分中，我们将了解Rego为什么以及如何专门使用分层数据（例如JSON和YAML）来表示它用于决策和表示决策本身的原始信息。
Facebook在 2011年的 ICDE 会议之上发布了RCFile。之后RCFile在Hive之中作为很好的列存储模型被广泛使用，虽然RCFile能够很好的提升Hive的工作性能，但是在Facebook论文之中也提出了一些RCFile值得改进的地方。所以在2013年，HortonWorks就在RCFile的基础之上开发出了ORCFile，并且ORCFlie很顺利地在2015年成为Apache的顶级项目。接下来我们来看一看ORCFile相对于原本的RCFile解决了什么样的问题：
在深入到 Power Query 数据转换的广阔世界之前，最好先确保为将来的成功做好准备。从实际来说，往往一开始的项目或案例都很小，但随着时间的推移，最终会变得越来越复杂。本章描述的方法将有助于确保随着问题的规模变大和复杂性增加，也可以应对。
指针之所以难理解，因为指针本身就是一个变量，是一个非常特殊的变量，专门存放地址的变量，这个地址需要给申请空间才能装东西，而且因为是个变量可以中间赋值，这么一倒腾很多人就开始犯晕了，绕不开弯了。C语言之所以被很多高手所喜欢，就是指针的魅力，中间可以灵活的切换，执行效率超高，这点也是让小白晕菜的地方。
Spring MVC是一个广泛用于构建Java Web应用程序的框架，它提供了众多功能，包括双向数据绑定。在这篇文章中，我们将向Java新手介绍如何使用Spring MVC实现双向数据绑定，以及为什么这个特性如此重要。
想要实现一个数据库，首先你得定义给给用户什么样的数据模型？在前些年，这些可能不是个问题，彼时，数据库约等于关系型数据，约等于 Oracle/SQLServer/MySQL/PostgreSQL 。但随着数据量的不断增大、用户需求的不断细化，关系模型已经不能一招鲜、吃遍天。
提到C语言很多初学者都觉得，学到中间就进行不下去了，因为碰到了几个硬骨头死活翻不过去，于是很多人给C语言下结论太难了，太靠近底层了，特别是那几块难啃的骨头，直接理解不了，进行不下去。 今天就来说下，最难啃的三块骨头，看到底是谁？ 指针公认最难理解的概念，也是让很多初学者选择放弃的直接原因 指针之所以难理解，因为指针本身就是一个变量，是一个非常特殊的变量，专门存放地址的变量，这个地址需要给申请空间才能装东西，而且因为是个变量可以中间赋值，这么一倒腾很多人就开始犯晕了，绕不开弯了。C语言之所以被很多高手
使用 Room 访问数据库时 , 应用程序 的 数据模型 发生 改变 , 数据库版本进行升级 , 数据库表的字段 , 数据结构 , 发生了变化 , 需要进行更新 , 可以使用 Migration 迁移工具 升级数据库 ;
您将获得关于ER图和数据库设计的基本知识和技能。你会学到ERD是什么，为什么，ERD符号，如何画ERD，等等，以及一些ERD的例子。
1、主键约束（Primay Key Coustraint） 唯一性，非空性 2、唯一约束 （Unique Counstraint）唯一性，可以空，但只能有一个 3、检查约束 （Check Counstraint）对该列数据的范围、格式的限制（如：年龄、性别等） 4、默认约束 （Default Counstraint）该数据的默认值 5、外键约束 （Foreign Key Counstraint）需要建立两表间的关系并引用主表的列
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