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Power BI 史上简便、最灵活工具提示

工具提示作用是,在当前图表上鼠标停留时,弹出一个新小页面,展示更详细信息。...对于一些轻量级工具提示(比如只显示一行文本),这种做法是繁琐。以下介绍一种全新工具提示方法(适用于表格矩阵),这种方法有两个优点: 不新建提示页面也可提示。...不同列可以有不同工具提示内容。 下方表格鼠标指向店铺名称时,显示提示内容: 指向销售折扣列时,提示另外内容: 实现方法为巧妙借助WebURL。...'[督导] ) & "请注意,你管辖这家店铺,影响业绩最大负面因素是" & UNICHAR ( 10 ) & [M.最大负面影响因素] 度量值中UNICHAR进行换行,其他为显示内容。...对表格店铺名称列Web URL施加该度量值,即可实现上图效果。其他列如果需要不同提示内容,操作同理。 有人可能会问,度量值中”News:“字符能不能去掉,答案是不能。

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数学算法

2 1,333 views A+ 所属分类:学习 A、乘法速算 [B]一、十位数是1两位数相乘[/B] 乘数个位与被乘数相加,得数为前积,乘数个位与被乘数个位相乘,得数为后积,满十前一...例如10减去9等于1,因此9补数是1,反过来,1补数是9。 补数应用:在速算方法中将很常用到补数。例如求两个接近100乘法或除数,将看起来复杂减法运算转为简单加法运算等等。...× 4 ÷100 = 被除数 × 2 × 2 ÷100 3、 被除数 ÷ 125 = 被除数 × 8 ÷100 = 被除数 × 2 × 2 × 2 ÷100 在加、减、乘、除四则运算中除法是麻烦一项...,即使使用速算法很多时候也要加上笔算才能更快更准地算出答案。...因本人水平所限,上面的算法不一定是最好算法

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算法、逻辑、数学关系

文章目录 一、对算法思考: 二、算法学习效果: 三、效果体现、拓展: 1、逻辑是什么? 不同阶段表现: 特点: 怎么做: 2、数学是什么?...现实世界模型: 四、现实问题、编程、算法数学关系: 五、好看、直观 vs 繁琐、抽象对比: 六、一些心得: 一、对算法思考: 算法为什么老和 数据结构 混在一起? 相辅相成、唇齿关系。...线性数据结构(数组、堆栈、列队)、树、图等 二、算法学习效果: 1、在复杂逻辑思维、纯抽象思维中来锻炼锻炼逻辑能力。 2、让人变细心。锻炼出缜密思维逻辑,告别凭感觉、大概、简单思维。...不同阶段表现: 初级阶段: 面对一个问题、算法、目的。能清晰划分出业务关系、逻辑关系、。且不能忽略各种边界值。 升级阶段: 能用最合适数据结构。最快、简洁、最优秀算法 ,最高效编程函数。...2、数学算法具体、科学抽象。小到临界值、细节,大到无限大。 3、数学与数据结构、代码架构设计都是一一对应。 4、自己文章:用纵向思维理解编程与数学关系。

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懒惰算法—KNN

总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是吗?...该算法常用来解决分类问题,具体算法原理就是先找到与待分类值A距离最近K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一类,那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素: 通过该算法原理,我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值,也就是要找他周围几个值;第二部分是距离计算,即找出距离他最近K个值;第三部分是分类规则的确定,就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法原因。 测试算法:将提供数据利用交叉验证方式进行算法测试。 使用算法:将测试得到准确率较高算法直接应用到实际中。...5、应用算法: 通过修改inX值,就可以直接得出该电影类型。

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当代伟大数学家讲述二十世纪数学

本文作者Michael Atiyah爵士,英国数学家,被誉为当今伟大数学家之一。 ◆ ◆ ◆ 导言 谢谢邀请我来这里参加这个活动。...例如,我不会去谈论那些发生在逻辑与计算领域内著名事件,这些事件往往是与像Hilbert,Godel,Turing这些伟大名字相关,除了数学在基础物理中应用之外,我也不会谈论太多数学其他应用,这是因为数学应用太广泛了...然而,代数与时间有关,这是因为我们有一连串运算,这里当我谈到“代数”时,我并不单单指现代代数。任何算法,任何计算过程,都是一个接着一个地给出一连串步骤,现代计算机发展使这一切看得很清楚。...这个代数理论实际上是与上述拓扑理论平行,而且现在它们已融合在一起构成了所谓“同调代数”.在代数几何学中,本世纪五十年代伟大成就之一是层上同调理论发展及在解析几何学中扩展,这是由Leray,...在二十世纪最后25年里,正如我刚刚完成阐述,有一种巨大从物理学新思想到数学渗透,这也许是整个世纪引人注目的事件之一,就这个问题本身,也许就需要一个完整报告,但是,基本上来讲,量子场论和弦理论已经以引人注目的方式影响了数学许多分支

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gbdt算法_双色球简单算法

解释一下GBDT算法过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT优点和局限性有哪些? 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree),全名叫梯度提升决策树,使用是Boosting思想。...它基本思路是将基分类器层层叠加,每一层在训练时候,对前一层基分类器分错样本,给予更高权重。测试时,根据各层分类器结果加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白: Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析(清晰解释...) iloc用法(简单) scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结(包含所有参数详细介绍) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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数学算法那些事

1,循环做了t-1次,最好情况是只做了1次,可以得出O(n)=n/2; 2、欧几里德算法 欧几里德算法又称辗转相除法, 用于计算两个整数a, b最大公约数。...gcd($b, $t): $b; } 欧几里德时间复杂度O(n)= log n 3、Stein 算法 欧几里德算法是计算两个数最大公约数传统算法,无论是理论,还是从效率上都是很好。...对于现代密码算法,要求计算128位以上素数情况比比皆是,设计这样程序迫切希望能够抛弃除法和取模。 Stein算法由J.Stein 1961年提出,这个方法也是计算两个数最大公约数。...和欧几里德算法不同是,Stein算法只有整数移位和加减法,这对于程序设计者是一个福音。...为了说明Stein算法正确性,首先必须注意到以下结论: gcd(a, a) = a, 也就是一个数和他自己公约数是其自身。

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深度学习模型、算法数学基础

对于这种困惑,已经有人提前替你想到了,这不今天就为大家推荐一本新书,书中介绍了深度学习中数学工程。...值得一提是该书重点是介绍深度学习模型、算法和方法基本数学描述。此外作者还贴心开源了书中用到代码。...本章还介绍了一个简单非线性自动编码器架构。此外,还讨论了模型调整各个方面,包括特征工程和超参数选择。 第 4 章优化算法:深度学习模型训练涉及对学习参数优化。...因此,需要对优化算法有扎实理解,以及对适用于深度学习模型(如 ADAM 算法专门优化技术理解。本章将重点介绍这些技术以及正在慢慢进入实践更高级二阶方法。...在探索了深度神经网络表达能力之后,本章通过了解用于梯度评估反向传播算法并探索其他方面(例如权重初始化、dropout 和批归一化)来深入了解训练细节。

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XGBoost算法背后数学:尽可能简单地解释XGBoost算法背后数学机制

——费曼 XGBoost是一个很优美的算法,它过程不乏启发性。这些通常简单而美丽概念在数学术语中消失了。...我在理解数学过程中也遇到过同样挑战,所以我写这篇文章目的是巩固我理解,同时帮助其他人完成类似的过程。...我们将遵循梯度下降法,逐步逼近损失函数极小值,算法学习速率将给出每一次更新步长。在损失函数最小情况下,我们错误率也最低。 因此,我们将在损失函数-ve梯度处建立新模型hₜ₊₁ ?...二阶导数对于加快梯度下降非常重要,因为在一个损失函数山谷里,如果算法修正方向是锯齿状下降,那么您在沿着山谷实际梯度上进展就非常缓慢, 通过二阶导数调整方向将使您下降方向朝山谷实际梯度方向倾斜...直观来说,决策树主要是叶节点、数据点和将数据点分配给这些叶节点函数组合。数学上它写为: ? 其中JT是叶数。

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梯度下降算法数学原理!

本文作者 Suraj Bansal 通过对梯度下降背后数学原理进行拆解,并配之以简单现实案例,以轻松而有趣口吻带大家深入了解梯度下降这一在机器学习领域至关重要方法。...了解梯度下降背后多元演算听起来可能会让人十分畏惧……别怕,下面我将对梯度下降背后原理做出解释并且仅跟大家探讨理解梯度下降所需数学概念。...梯度下降变体 梯度下降采用机器学习算法实现了三种主要变体,每个变体在计算效率上各异并且都具有各自独特优势。...批量梯度下降误差通过训练集每一批单独样本计算出来,并且在所有训练点数都在一个 Epoch 内经过机器学习算法训练后更新模型参数。...涉及一些数学概念 1、偏导数 我们知道一个多变量函数偏导数,就是它关于其中一个变量导数而保持其他变量恒定。但是该函数整个求导过程是怎样呢? 首先,让我们了解偏导数背后数学原理。

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码农数学算法入门

但后来,我有幸阅读了计算机大佬黄申写《程序员数学基础课 从理论到Python实践》一书,才意识到数学对于程序员重要性。 正如他在书写道:“数学对我们每一个程序员来说,都是熟悉陌生人。...往小了说,不管是数据结构与算法还是程序设计,其实底层很多原理或者思路都源自数学,所以很多大公司在招人时也会优先考虑数学专业毕业生,因为这些人数学基础很好,学起编程来也容易上手。...“自己在学习算法与数据结构时,就遇到了基本数学思想与计算公式,来计算时间复杂度。...“第一时间购买,数据结构和算法很重要,但是很多算法又离不开数学!” “已经迫不及待了!” ...... 而其中,也有一位读者留言让我颇为感动: ?...降低技术理解门槛,让程序员更容易理解数学背后逻辑,并对实际生产问题进行数学建模,进而设计出更有效算法,编写出更优雅代码。 3.注重编程实践。

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算法细节系列(32):有趣数学

https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/72934759 算法细节系列(32):有趣数学 详细代码可以fork下Github...比如: 当x长度小于等于3时候,意味着三条边,根据上述规则,三条边是不可能构成self cross。...【关键步骤】,删除第一条边之后,后续判断逻辑和之前就完全重合了!所以它能适用于第六条边,第七条边判断。。。...所以可以安全删除第一条边,算法模式开始了,此时所有的情况,都以第二条边为起点,进行交点判断,这就证明了算法正确性。...Max Points on a Line 刚开始想了一个O(n3)O(n^3)算法,但估计过不了,所以在想是如何用来表示一条直线呢?

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简便外网映射工具——ngrok

在开发时候常常需要把自己demo部署到外网测设,或向他人展示自己成果。...今天介绍一个简便外网映射工具ngrok,利用ngrok把自己主机映射到公网上,其他人可以通过公网访问本地主机上服务器。...来访问你本机 127.0.0.1:80 服务啦 5,如果你自己有顶级域名,想通过自己域名来访问本机项目,那么先将自己顶级域名解析到123.57.165.240(域名需要已备案哦),然后执行 ngrok...:80 服务啦 >>>> linux用户 1,下载linux版本客户端,解压到你喜欢目录,注意:要给ngrok文件可执行权限 2,在命令行下进入到path/to/linux_amd64/下 3,...127.0.0.1:80 服务啦 5,如果你自己有顶级域名,想通过自己域名来访问本机项目,那么先将自己顶级域名解析到123.57.165.240 (域名需要已备案哦),然后执行.

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LeetCode中级算法-数学(1)

快乐数 [题目] 编写一个算法来判断一个数 n 是不是快乐数。...「快乐数」定义为:对于一个正整数,每一次将该数替换为它每个位置上数字平方和,然后重复这个过程直到这个数变为 1,也可能是 无限循环 但始终变不到 1。如果 可以变为 1,那么这个数就是快乐数。...,然后无限迭代计算快乐数,要是计算出结果是1,表示是快乐数,要是计算出结果在map中存储,说明要进入一个死循环了,则表示不是快乐数 [代码实现] package main import "fmt...[解法] 阶乘结果中,结尾0,是由所有子元素中成对2和5形成,所以我们思路就是统计出每个元素中可以提供成对2和5个数 [代码实现] package main import "fmt"...,返回其相应列序号。

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数学之美》与算法

数学之美》是一本非常好算法进阶书,它与吴军老师从事工作领域密切相关,所以工程性很强。半年时间断断续续读完此书,这里做个笔记,也希望能帮助还未读过本书同学快速了解主要内容。...维特比算法其实就是一种动态规划算法(动态规划算法是地图导航、3/4/5G通讯、基于有限状态机通讯地址分析等场景下基础算法,不了解同学建议先读下《算法导论》第15章),它也用到了计算机编程中常用递归思想...3、维特比与频分多址 维特比算法是高通公司创始人维特比发明算法,该算法对无线通讯中3G4G5G网络有很大贡献。...当然,《数学之美》中还介绍了矩阵奇异值分解、贝叶斯网络两种更快速方法分类,这里不再介绍。...当然,《数学之美》书中远不止以上6点所介绍算法,通过通俗易懂方式点到为止介绍诸多实用算法,这体现了吴军老师深厚功力,这本书值得从事计算机领域工作同学一读。最后列出我读书笔记思维导图: ?

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