数据模型是进行报告分析的基础。为此提供了结构和有序的信息。为确保提供更好的性能、可靠性和准确性，将数据加载到正确设计的模型中是数据分析很重要的一项工作。
在 Toboyoo 分析看板中，有一个专门的模块，通过 80/20 原理，建立起 “四象限分析” 模型。该模型从【组合象限】、【80/20 数字】和【年度变化】3 个主要子页面进行分析展示。如下所示：
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望，才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程，并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
算术平均滤波器是最简单的均值滤波器，与空间域滤波中的盒式滤波器相同。 计算公式如下：
在ADC的硬件设计中，都需要在模拟输入端加一个低通滤波器，称为抗混叠滤波器，抗混叠滤波器用于限制最高输入频率，如果需要降低采样率，则需要在代码中实现抽取操作，在抽取前也需要抽取滤波器以限制最高频率分量，当原始信号中含有大于fs/(2D)的频率分量（采样率fs，抽取因子D），抽取后的信号会出现混叠，当使用带宽为pai/D的滤波器，可实现抗混叠。
在本文中，将学习如何使用Python语言进行图像处理，我们不会局限于一个单独的库或框架，然而，有一个库的使用率将会是最高的，那就是OpenCV。我们一开始会讨论一些图像处理，然后继续探讨不同的应用/场景，也就是图像处理的用武之地。开始吧!
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟在本文中，我们将深入讨论tsfresh包的使用。 这个新卷介绍了各种VLSI(非常大规模集成)的DSP滤波器、语音滤波器和图像滤波器架构，详细介绍了它们的关键应用，并讨论了VLSI设计、模型和架构中使用的不同方面和技术，以及更多。该卷探讨了主要的挑战，旨在开发紧凑和准确的实时硬件架构设计。 超大规模集成电路的知识对于理解当今工程的硬件前景是必要的。它是通过将数百万个MOS晶体管集成到一个芯片上来创建集成电路的过程，这是需要高效、无误和低功耗算术运算的手持便携式电池驱动
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
卷积神经网络 (CNN) 得到了广泛的应用并且事实证明他是非常成功的。但是卷积的计算很低效，滑动窗口需要很多计算并且限制了过滤器的大小，通常在 [3,3] 到 [7,7] 之间的小核限制了感受野（最近才出现的大核卷积可以参考我们以前的文章），并且需要许多层来捕获输入张量的全局上下文（例如 2D 图像）。图像越大小核的的表现就越差。这就是为什么很难找到处理输入高分辨率图像的 CNN模型。
什么是死去？是终点，是诀别，是不可挽留， 是再也握不到的手，感觉不到的温度， 再也说不出口的“对不起”。
以下内容节选自《DAX权威指南：运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书！
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价格销量混合模型（Price-Volume-Mix），是分析企业营收差异变化原因的高级分析模型，其标准实现以及扩展变化可能形成多种实际形态。
以下内容节选自《DAX权威指南：运用Power BI、SQL Server Analysis Services和Excel实现商业智能分析》一书！ ---- --正文-- DAX（Data Analysis eXpressions），即数据分析表达式，是Microsoft Power BI、Microsoft SQL Server Analysis Services（SSAS）和Microsoft Power Pivot for Excel中使用的编程语言。 它创建于2010年，是随PowerPivot的
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点击蓝字 关注我们 本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象，优化由于具有大量卡片图的慢速Power BI报表。 Power BI报表中，每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个DAX查询，执行这些查询会增加等待时间，特别是是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能，最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。 那我们如何实现呢？一起来看看下面的例子吧！ 当用户位于报告的单个页面上时，Power BI仅计算报表
本文展示了如何使用Matlab中滤波器设计规格对象函数fdesign的使用方法。根据fdesign创建的滤波器规格对象，可以使用design函数直接设计滤波器。
然而，由于计算范式的不同，很难将AdderNet在大规模图像分类上的现有成功直接继承到图像超分辨率任务中。具体来说，加法器操作不容易学习标识映射，这对于图像处理任务是必不可少的。此外，AdderNet无法保证高通滤波器的功能。
看完本篇文章的所有操作和实践，就不需要去花钱修复照片了自己也能做到而且保证十分便捷！本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实，Power BI中的Power Query和Power P
如果让我来讲的话，BI工具都是很简单的，会一个就会很多了。两小时入门power bi已经算是很慢了，其他bi工具，比如fine bi，可能十分钟足矣。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念
既可以从非常广的宽度看到 Power BI 的各个方面，也同时可以看到在国际范围从事与此有关的大咖做到了什么程度。因此，这是客观衡量 Power BI 在全球表现的一场秀。有没有没有微软的官方支持，大会更显得实在，既可以显现 Power BI 的高阶应用状态，也可以看出很多问题，就看大家的水平了。
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。
深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，仅仅只有少部分（5-10%）权值参与着主要的计算. 将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。
If you are dealing with Power BI/Power Pivot, it doesn’t take long before you encounter the DAX language for the first time. Jeffrey Wang is Principal Software Engineer Manager at Microsoft and is considered the father of DAX and the VertiPaq engine behind it.
图像由像素组成，每个像素都有一种颜色，包括黑色和白色。色调映射是一种数字图像处理技术，用于修改像素的色调值。换句话说，色调映射包括调整具有高动态范围的图像的色调值，以便可以在数字显示器上查看。它会缩小动态范围，同时尝试保留原始图像的外观。因此，色调映射应用于 HDR 图像，以揭示其完整细节并赋予其动态扭曲和逼真的外观。
OpenCV 中的cv.dft()函数也可以实现图像的傅里叶变换，cv.idft()函数实现图像傅里叶逆变换。
这是去年暑假帮老师给下一届学弟学妹们整理的一份英文单词表，因为在上数字信号处理这门课时，我们所有的讲义和教材都是英文的，老师希望整理出来给学生们记忆。而我 9 月份又要重新上一遍这门必修课，整理出来也便于自己记忆。
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE或Vivado中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
当使用 DirectQuery 方式连接到数据源时，就可以在页面设置自动刷新的时间间隔，如下：
熟悉 Power BI 的小伙伴，已经知道用 DAX 编写业务逻辑有些挑战的。微软通过两年的设计和开发，在日前举行的数据峰会中，首次对外透露这一特性。一起来看看吧。
DAX Pro 是为业务人员创建的工具。为了避免混淆，精确地讲，这个工具并非是 IT 程序员为 IT 程序员创建的一个 IT 编程工具。当然，我们并不排斥 IT 程序员来使用本工具直接创建业务价值。但您可以大为放心的是：
所谓增量刷新，是指增量刷新数据。一般情况下，在PowerBI或PowerBI Desktop中点击【刷新】按钮，会将数据源的数据全部刷新一遍，如果数据源数据很多，而每次变化的很少，例如只有最近一日发生变化，那这种不问青红皂白就直接全部刷新的方法显然会耗时耗力。很可惜在默认情况下，PowerBI就只支持这种数据刷新方式。
近日，一场和 PowerBI DAX 之父 Jeffery Wang 的 AMA 活动。AMA 的意思是：Ask Me Anything。Jeffery Wang 在该活动中回答了很多关于 Power BI 尤其是 DAX 的相关重要问题。
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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。
最近在B站看到一个视频关于OpenCV 中的60 种，图像处理，总结的非常棒，因此分享给小伙伴们！
2021 年 6 月 10 日第四届 Power BI 可视化大赛获奖名单公布，非常幸运，我的作品《中国职业教育院校分析报告》获得了教育行业特别奖，开心、兴奋之情溢于言表。从 2018 年开始接触 Power BI，参加了三届微软 Power BI 可视化大赛，正所谓 “三年磨一剑”，这次获奖对我来说是最大的鼓励和肯定，按照惯例，感谢大赛组委会，感谢大赛评审团，特别感谢佐罗老师，《BI 真经》课程给我的学习给予了莫大的指导和帮助。我就自己学习 Power BI 的心得感悟和此次作品的设计思路与大家共同交流。
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）。
低频信号：脑电信号的频率通常在0.5 Hz到100 Hz之间，其中大多数信号集中在1 Hz到30 Hz之间。而且随着大脑活动的增加，脑电信号的频率也会增加。
在学习 Power BI 的 DAX 过程中，不免会遇到一些问题和你想的不一致。例如以下问题来自伙伴在实际业务中涉及到的公式，我们来拆解并帮助大家梳理对于 DAX 的理解。
为什么业务分析师要学 Power BI 尤其是 DAX 呢？我们分三文来说清楚。
在某些具有低通特性的有线信道中，特别是在传输距离不太远的情况下，基带信号可以不经过载波调制而直接进行传输，这样的传输系统，称为数字基带传输系统。
DAX Studio 作为调试 PowerBI DAX 引擎的工具，是彻底掌握 DAX 的必备工具。由于 PowerBI DAX 引擎的更新，该工具也在2019年初迎来更新。
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。 图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。
在《PowerBI DAX 重构系列：用1个度量值代替100个 实现 动态多维度动态算法动态总计（上篇）》我们最终来到：
在 Power BI 中显示一个大型的表，并不擅长，因为 Power BI 更倾向于制作高度聚合的可视化图表，但如果就是希望做到可以显示大篇幅的分页表格怎么办呢？本文就是来给出答案的。
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