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。
为了满足业务管理和决策的报表系统（包括传统报表、数据仓库、OLAP等）也被创建出来，企业主管通过报表了解企业的总体运行状态。 但是，随着企业间竞争的加剧和市场节奏的进一步加快，企业的日常管理需要对关键业务指标的更加实时的监控和反馈。比如：制造业需要更及时的仓库调度、金融业需要更实时的风险防范、电信业需要更及时的服务指标监控。于是，越来越多的企业提出实时企业的要求，传统的ERP等信息系统和报表系统无法满足这些需求。实时业务监控解决方案旨在更好支撑客户此类需求。 http://www.tuicool.com/articl... 当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。OLTP是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
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Stratified Rule-Aware Network for Abstract Visual Reasoning
2017年，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（Capsule Networks）」。
Deep kinematic inference affords efficient and scalable control of bodily movements
地形数据是描述地球表面和地形高度的数字模型或图像。在三维可视化应用中，地形数据通常用于创建真实感强的地形表面，以便用户可以更好地了解地球表面的特征和地貌。 在Cesium中，可以使用TerrainProvider类的子类来加载地形数据，通过把某个子类实例化的TerrainProvider赋值给Viewer.terrainProvider来实现地形数据的显示
很大程度上，下一代高性能、低功耗的计算机系统是来自大脑的启发。作为最精密的“通用智能体“，大脑运转层次结构的研究对于计算机性能的快速增长有着重要的启发作用。
Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.
在 Flow Navigator 中点击设置, 然后选择Synthesis,或者 selectFlow > Settings > Synthesis Settings。如图1所示：
virtual sequence是控制多个sequencer中激励生成的序列。由于sequence，sequencer和driver集中在单个接口上，因此几乎所有测试平台都需要virtual sequence来协调不同接口之间的激励和交互。virtual sequence在子系统或系统级别的测试台上也很有用，可以使单元级别的sequence以协调的方式运行。下图从概念上展示了这一点，其中virtual sequence具有三个sequencer的句柄，这些sequencer连接到driver，以连接到DUT的三个独立接口。然后，virtual sequence可以在每个接口上生成subsequence，并在相应的subsequencer上运行它们。
find是一个基于条件机制递归过滤文件系统中对象的命令。使用find搜索文件系统中的文件或目录。使用-exec标志，可以在同一命令中找到并立即处理文件。
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。
实现数据仓库和OLAP（联机分析处理）操作的Java应用程序需要借助一些相关的工具和技术。下面将向您介绍如何用Java实现数据仓库和OLAP操作，并提供一些示例代码和最佳实践。
cgroup是Linux内核允许将流程组织为分层的功能，然后可以限制其使用各种类型资源的组并进行监控。内核的cgroup接口通过伪文件系统，称为cgroupfs。分组在核心cgroup内核代码，而资源跟踪和限制是在一组每个资源类型的子系统（内存，CPU，等等）。
不应该使用断言向程序的其他部分通告发生了可恢复性的错误，或者，不应该作为程序向用户通告问题的手段，断言只应该用于在测试阶段确定程序内部的错误信息。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
早在 1993年，关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念，不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中，将度量称为“事实”，将环境描述称为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。
寻找新分子一直是化学中一个基本而关键的问题，因为它与实现重要应用(如药物发现和材料设计)有着密切的关系。基于生成模型最近在其他领域(例如图像和视频)在学习高维数据分布方面的突破的启发，一些研究已经考虑使用大型分子数据集训练深度生成模型来学习分子分布。尽管分子生成方法在基于大规模数据集来寻找化学上有效的新分子的任务上表现出优秀的性能，然而，现有的生成模型在小样本数据集的分子生成任务上仍面临挑战。
无论您是从头开始建立知识库还是审查您的设计以进行改进，您都需要特别考虑两件事：内容层次结构和界面。
DYNAMIC PLANNING IN HIERARCHICAL ACTIVE INFERENCE
感知与行动之间存在着一种微妙的平衡，在感知中，预测误差会爬上层级，使信念更接近观察结果，在行动中，预测误差被抑制在较低水平，从而使观察结果更接近其预测。
今天要给大家介绍一篇OpenAI的在今年4月19日发表的一篇研究，该研究提出了一种指令层次结构（instruction hierarchy），以减少LLM被攻击的风险，提高模型的鲁棒性。
Power BI中提供了越来越多的可视化效果，您可以从Gallary获得这些可视化效果，其中一些非常复杂（它们可能可以通过“不普通”的方式帮你找到数据的关系）。但对于我们大多数“普通人” （大概是我们中的98％）来说，简单意味着更好，更容易，更清晰。因此，专注于简单性！
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。
断言（Assertion）是一种调试程序的方式。在Java中，使用assert关键字来实现断言。
Atlas的术语表(Glossary)提供了一些适当的“单词”，这些“单词”能彼此进行关连和分类，以便业务用户在使用的时候，即使在不同的上下文中也能很好的理解它们。此外，这些术语也是可以映射到数据资产中的，比如：数据库，表，列等。
苹果官方文档View Controller Programming Guide for iOS
Transformer模型在很多不同的领域都取得了SOTA，包括自然语言，对话，图像，甚至音乐。每个Transformer体系结构的核心模块是注意力模块，它为一个输入序列中的所有位置对计算相似度score。
SQL权限是指在关系数据库管理系统（RDBMS）中，对数据库对象（如表、视图、存储过程等）进行访问和操作的权力。这些权限可以控制用户或角色在数据库中执行的特定操作，例如查询、插入、更新、删除等。SQL权限是数据库安全性和数据保护的关键组成部分，它确保只有经过授权的用户可以执行特定的数据库操作，以维护数据的完整性和保密性。 SQL权限通常涉及以下几个方面：
本文中，作者对经典预测编码模型和深度学习架构中的预测编码模型进行了简单回顾，其中重点介绍了用于视频预测和无监督学习的深度预测编码网络 PredNet 以及基于 PredNet 进行改进的一些版本。
以往我们在关系数据库中建立树状结构的时候，通常使用ID+ParentID来实现两条纪录间的父子关系。但这种方式只能标示其相对位置。解决这类问题在SqlServer2005出现之前通常是采用游标来操作，但熟悉数据库内部机制的人都知道使用游标带来的性能问题和其他问题是比较严重的。 到了SqlServer2005下，可以选择用CTE来做递归查询，这种方式查询比较简练，但由于数据库内部是采用递归查询的方式，其效率依旧不高；为了能够实现既简练又高效的查询，通常的做法是增加冗余字段，比如增加一个"Path"字段，查询时
UVM testbench 是使用SystemVerilog(动态)类对象与SystemVerilog(静态)接口和结构化层次结构中的模块交互构建的。层次结构由功能层组成，testbench 的中心是被测设计(DUT)。
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师，都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率，保证用户良好的体验。
3.2.2.3 多层预算结构的维护 1)FMHIE_HIEID- 编辑层次结构标识 功能为多层预算结构备用树定义一相标识ID，并定义相关属性，为之后生成备用树做准备。操作如下 ① 在第一次进入
Hierarchical network structure as the source of hierarchical dynamics (power-law frequency spectra) in living and non-living systems: How state-trait continua (body plans, personalities) emerge from first principles in biophysics
这是CDP中Yarn使用系列中的一篇，之前的文章请参考<使用YARN Web UI和CLI>、<CDP 中配置Yarn的安全性>、<CDP的Yarn资源调度与管理>和<CDP中Yarn管理队列>。
Hierarchical hybrid modeling for flexible tool use
为解决各种问题，人们发明了不计其数的机器。嵌入式设备种类繁多，从嵌入火星漫游机器人的计算机到为操纵核潜艇导航系统的系统，不一而足。
对于冯·诺伊曼体系结构的计算机，CPU 要数据才能正常工作。如果没有可处理的数据，那么CPU的运算速度再快也没有用，它只能等待。
SAP 分析云是一款先进的商务分析云解决方案，集商业智能 (BI)、增强分析、预测分析和企业规划功能于一体，消除单点解决方案和数据孤岛挑战，能提供你需要的全面云分析功能。
用途：承诺项目将影响流动性的预算交易和商业交易分类为收入，支出和现金余额项目。 您可以将特定责任区域（资金中心）的预算分配给承诺项目。 预算被用做过帐承诺项目和具有承诺和实际值的资金中心。 在支票机系统中输入的资金预留和业务交易也会影响预算。
芯片架构的可扩展方法是有价值的，因为今天的片上系统设计经常成为后续产品中更大芯片的组件。
来源：arXiv 编辑：新智元编辑部 【新智元导读】图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl日前在arXiv上传了他的最新论文，论述当前机器学习理论局限，并给出来自因果推理的7大启发。Pearl指出，当前的机器学习系统几乎完全以统计学或盲模型的方式运行，不能作为强AI的基础。他认为突破口在于“因果革命”，借鉴结构性因果推理模型，能对自动化推理做出独特贡献。 深度学习理论研究已经引发了越来越多的关注，但是，机器学习也存在理论上的局限性。 然而，对于这个问题的关注，似乎还没有掀起多大波澜。 近日，图灵奖
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