这个要慌，问题有点大！ 严格来说我只是Tableau众多粉丝中的一员，而且是一个不怎么会Excel的。三年前一次偶然的机会在领导推荐下接触了Tableau，开始一段没资料没指导的摸索式学习。希望本文给您在学习的过程中带来帮助，欢迎留言互相讨论交流。（本文最后有彩蛋哟） 也许你有大量的数据，你想从这些数据中间发现，挖掘，并展现一些数据背后的知识或者洞察；但是你不懂数据建模，编程，或者数据清洗，甚至是SQL的优化等。你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化，并且可以给出最合适的展示图形。
本文介绍了如何使用 Tableau 进行数据可视化，通过具体案例展示了如何使用不同的功能来制作动态交互式图表。首先介绍了如何使用颜色、大小和形状等元素进行基本图表制作，然后利用 Tableau 的“提示框”功能，制作出更丰富的交互式图表。最后，通过“数据透视表”和“聚类分析”功能，进一步深入分析数据，并探索优质项目。
http://www.tableau.com/zh-cn/learn/training 从中可以学到：
LOD 表达式在数据分析领域很常用，其全称为 Level Of Detail，即详细级别。
Power BI VS Tableau 是个老生常谈的话题。相关文章在csdn、知乎、谷歌上有不少。但一来这两家的产品更新迭代很快，二来网上很多文章都是大方向上抽象概念的对比，没有细化到操作层面。个人估计，很多文章都是把初始一两篇对比文章的几个观点换个表达再写一遍，因此都是大同小异，且不痛不痒，让读者看完还是不知有啥区别。接下来我将以Power BI老手的视角，从多个方面去进行对比。本篇主要讲解可视化层面。为此，我特地用Tableau复刻了一遍Stack Overflow 2019调查问卷的Power BI报告。详见下图：
作为数据分析的爱好者，之前我是Tableau Desktop的深度用户，由于Tableau Desktop收费，免费的Public版本又在数据连接上有限制，所以常常限制了我的使用。从去年开始，我就切换到了国产的数据分析产品Yonghong Desktop。原因有二：一是Yonghong Desktop免费，二是Yonghong Desktop的表现丝毫不逊色于Tableau。 在开始之前，大家可以先扫码下载软件试用一下，或许能对本文的内容了解得更深刻。 Yonghong Desktop官网，下载软件请用
Quick BI（以下简称Qbi）做数据分析有5个模块：仪表板、电子表格、数据大屏、即席分析和自主取数。其中仪表板和即席分析比较接近于Power BI（以下简称Pbi）制作的报告。本文的比较对象，主要指Qbi的仪表板和Pbi的报告。
如果场景中包含大量的LOD Group组件，我们不想要使用时，手动依次删除需要耗费大量时间，本文介绍如何编写一个批量删除场景中LOD Group组件，并且只保留最高层次细节的物体的工具。
这是有关创建自定义脚本渲染管道的系列教程的第七部分。它涵盖了详细的层次结构（LOD）和简单的反射，可以为场景添加细节。
虚幻引擎中细节优化相关的技术有 level of details 和 level streaming 两种，他们的共同点在于：当相机视角靠近某一片区域时，那里的细节才会被临时加载，从而节省资源（cpu，内存，外存）。
ContextCapture（Smart3D）生成的倾斜摄影模型数据一般都形如如下组织结构：
LOD技术（level of detail）被称作多层次细节，它的原理是模型物体在场景中根据距离相机的远近来显示不同细节程度的模型，距离渐近时，显示细节程度较高的模型，距离渐远时，显示细节程度较低的模型，从而节省性能的开销。
LOD(Level of detail) 多层次细节，是最常⽤的游戏优化技术。 它按照模型的位置和重要程度决定 物体渲染的资源分配，降低⾮重要物体的⾯数和细节度，从⽽获得⾼效率的渲染运算。
这是涵盖Unity的可脚本化渲染管道的教程系列的第十期。它增加了对交叉过渡LOD组和着色器变体剥离的支持。
这是关于渲染的系列教程的第18部分。第17部分中总结了烘焙的全局照明之后，我们将继续支持实时GI。之后，我们还将支持光探针代理体积（LPPVs）和LOD组的淡入淡出。
当两个mos有相同的W和L时，由于有源区长度的不同造成一些电气参数的不同，所产生的效应称为LOD效应。
对于做遗传图的小伙伴们经常使用的就是QTL定位软件了，能进行QTL定位的软件也比较多，有MAPQTL，WinQTLcart、MAPMAKERQTL以及ICiMapping和rqtl R包。这些软件各有优缺点。今天小编就给大家带来QTL IciMapping，此款软件是中国农科院王建康老师数量遗传课题组发布的既可以排图又可以定位的软件，能够在windows下运行，并且作图颜值在线的实用性很不错的软件。
正常都能写出这段代码，因为在同一模块下大多数代码都是同一个人写的，所以Book和Author两个类都清楚里面的细节。但如果是不同人写的呢？至少得问下别人，作者名字在哪个类？或者翻阅类中实现细节。
lustre选择ost策略和参数 lustre有2种算法来选择ost进行数据的写入,分别是Round Robin(RR)和Qos. 参数qos_threshold_rr是设置选择ost算法从RR切换到加权算法的阈值。默认情况下如果两个ost的空间相差17%时候，自动切换到加权算法。如果设qos_threshold_rr=0会选择Qos算法；如果设置qos_threshold_rr=100会选择RR算法。qos中的17%是在LOV_QOS_DEF_THRESHOLD_RR_PCT中定义 参数qos_prio_
1976年，Clark[提出了细节层次（Levels of Detail，简称LOD）模型的概念，认为当物体覆盖屏幕较小区域时，可以使用该物体描述较粗的模型，并给出了一个用于可见面判定算法的几何层次模型，以便对复杂场景进行快速绘制。
http://www.openluat.com/Product/gprs/Air202.html
Eagle Flight是我认为目前品质达到”优秀”的VR游戏, 所以关于它的一些分享是非常有参考价值的 这个游戏有几点挑战: * 怎么让高速的飞行尽可能的舒适? 因为VR中的移动非常
生成对抗网络（GAN） 是机器学习中的一项最新创新，由 Ian J. Goodfellow 及其同事于2014年首次提出。
通过前两周的《本地化适应是怎么发生的？》和《突变是否影响个体的适应性？》了解了群体的核酸多样性后，我们接下来就开始要着手进行功能基因的定位了。工欲善其事，必先利其器。在我们可以自由选用各类实验设计前，我们需要了解各种方法的基本原理。让我们先从连锁分析开始。 1. 连锁分析的基本原理 既然群体中产生了多样性，我们就期望将与性状相关的基因定位出来。在之前的文章中，我们提到功能基因定位的方法主要包括QTL定位（包含GWAS）和群体遗传（选择压力分析）。这里的QTL定位是广义上的QTL定位，包括经典的连锁分析和关联
eQTL的分析结果本质就是一些调控基因表达的SNP位点，在结果展示时，最经典的可视化方式如下
特殊的mdt0 mdt0是lustre元数据服务的注册开启的地方，注册处理客户端请求的各种handler.mdt初始化的通过mount时候读取CONFIGS/{fsname}-MDT0000文件数据进行mds obd初始化，mds初始化的读取bigfs-MDT0000-mdtlov、bigfs-MDT0000(mdt0)、bigfs-OST0001(osc1)、bigfs-OST0002(osc2),用llog_reader解析配置文件如下: // 通过llog_reader读取mdt的配置文件 $ l
接着上一篇 精读《15 大 LOD 表达式 - 上》 ，这次继续总结 Top 15 LOD Expressions 这篇文章的 9～15 场景。
def _compute_loss(self, dec_output): tp = fluid.layers.sum(fluid.layers.cast(self.label * dec_output, dtype=”float32″)) tn = fluid.layers.sum(fluid.layers.cast((1 -self.label) * (1 – dec_output), dtype=”float32″)) fp = fluid.layers.sum(fluid.layers.cast((1 -self.label) * dec_output, dtype=”float32″)) fn = fluid.layers.sum(fluid.layers.cast(self.label * (1 – dec_output), dtype=”float32″)) print (“shape:loss”, tp.shape, tn.shape, fp.shape, fn.shape) p = tp / (tp + fp + 1e-07) r = tp / (tp + fn + 1e-07) f1 = 2 * p * r / (p + r + 1e-07) print (“f1_shape “, f1.shape) print (“mean_shape “, fluid.layers.mean(f1)) print (“loss_shape”, 1 – fluid.layers.mean(f1)) return 1 – fluid.layers.mean(f1), dec_output, self.label
QTL分析是进行基因精细定位和克隆的基础，今天小编教大家使用R包" qtl "进行QTL分析。
今天，我们就接着讲下一个原则：迪米特法则(Law of Demeter,LoD)，也叫最少知识原则(Low knowledge Principle,LKP)
自然语言处理中的自然语言句子级分析技术，可以大致分为词法分析、句法分析、语义分析三个层面。
通过上一篇 精读《什么是 LOD 表达式》 的学习，你已经理解了什么是 LOD 表达式。为了巩固理解，结合场景复习是最有效的手段，所以这次我们结合 Top 15 LOD Expressions 这篇文章学习 LOD 表达式的 15 大应用场景，因篇幅限制，本文介绍 1～8 场景。
首先，HLOD System主要的目标是为了减少Draw Call。然后，进行更多的Batch批处理，从而大大提高渲染性能，减少面数和纹理，这样我们相应地节省了内存，并提升了加载时间。 HLOD System只针对当前所在的地方进行加载，它会流式加载网格和纹理，在后台进行异步的操作。
我们项目构建了Linux版本的客户端，用于DS的压测。最近一段时间， Unreal Linux Client的构建时间异常的久，所以简单的探究了下Cook的原理。最终通过关闭linux平台下的距离场（Distance Field）烘培，缓解了构建时间的问题。
原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/learning-paths-data-science-business-analytics-business-intelligence-big-data/tableau-learning-path/ 翻译 | 沙拉丁 译文版权归翻译者和CDA数据分析师共同所有，转载请留言申请授权 欢迎到数据可视化的世界 数据可视化是一种艺术，这种艺术甚至能让毫无数据分析经验的小白理解数据的内涵。通过审美元素如颜色，尺寸，标签的完美融合可以实现出完美
在群里看到有人把它用在了商业游戏中, 就很好奇为什么用它. 去网站上看了一下, 觉得许多特性很不错, 像动作融合, LOD之类的 试着用DXUT参考miniviewer写了个DEMO, 确实很方便 下一步看看它的3dmax和maya的导出插件好用不
这是渲染系列的第19篇教程。上一章节涵盖了 realtime GI, probe volumes, 和LOD groups，这一节我们来试一下另外一种缩减DrawCall的方法，合批。
这里主要针对PCL库中outofcore做一些介绍，查询外网文献以及相关模块的相关资料写出以下内容，该模块就是为了实现大规模点云的载入与显示，渲染等问题。
http://www.cnblogs.com/yangfengwu/p/8887933.html 资料链接 链接：https://pan.baidu.com/s/1968t2QITuxoyXlE_Nz
译者注：文章源址：https://blog.openbridge.com/is-tableau-right-for-you-10-point-checklist-to-make-the-right-decision-e43dbf9c63fd
机器翻译（machine translation, MT）是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。需要翻译的语言通常称为源语言（source language），翻译成的结果语言称为目标语言（target language）。机器翻译即实现从源语言到目标语言转换的过程，是自然语言处理的重要研究领域之一。
在图像领域，最流行的 building block 大多以卷积网络为主。上一篇我们介绍了转载｜使用PaddleFluid和TensorFlow实现图像分类网络SE_ResNeXt。卷积网络本质上依然是一个前馈网络，在神经网络基本单元中循环神经网络是建模序列问题最有力的工具， 有着非常重要的价值。自然语言天生是一个序列，在自然语言处理领域（Nature Language Processing，NLP）中，许多经典模型都基于循环神经网络单元。可以说自然语言处理领域是 RNN 的天下。
Tableau作为可视化数据分析软件中的佼佼者，将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表。创建与共享绝妙的数据可视化内容，Tableau 为您呈上唾手可得的可视化分析能力。它帮助您生动地分析实际存在的任何结构化数据，以在几分钟内生成美观的图表、坐标图、仪表盘与报告。利用 Tableau 简便的拖放式界面，您可以自定义视图、布局、形状、颜色等等，帮助您展现自己的数据视角。另外他还适用于多种数据文件与数据库，数据可扩展性强，不限制您所处理的数据大小。
前言 数据的世界正在发生急剧变化，任何人都应该访问自己需要的数据，并具备获取任何数据的洞察力，而tableau正是帮我们洞察数据的好帮手。 Tableau作为BI tool leader ( 2016 Gartner BI chart), 它不仅是一款可视化软件，还具备不可忽略的强大的Data connection, collaboration, security management, multi-platform功能性： Data connection：Tableau Desktop可直接连接S
昨天Fayson写了一篇《如何安装Tableau并连接CDH的Hive/Impala》，后台关注人数当天增加了40人，有点大大超过Fayson的预期，首先还是谢谢各位关注Fayson的人。
近日，美国商务部将哈工大、北航等33家机构纳入实体清单，也就是说，凡是在实体清单以内的公司以及机构，如果没有获得美国政府的具体批准，将无法使用含有美国技术的产品。此举曾引发全民热议。
Tableau是桌面系统中的商业智能工具软件，可以基于不同的数据源生成漂亮的图表。Cloudera与Tableau是互相认证的合作伙伴，在Tableau的数据源配置界面可以直接找到“Cloudera Hadoop”，从而让你很方便的进行安装配置。
前一篇跟大家详述了关于Excel在作图理念上的诸多细节，今天让我们把聚焦于多分类维度的数据呈现问题。 当然今天这篇我会把视角从Excel切换到Tableau，没错就是Tableau。可能很多小伙伴儿已经了解过这款商务智能工具，这是一款目前市面上最成熟、最人性化的桌面端可视化工具（没有之一，至于PowerBI，我之后会写专门的体验贴来说明）。 ---- 相信很多小伙伴儿（特别是已经在职场已经混迹很多年的）对Excel中的数据透视表非常熟悉，没错Tableau就是一款升级版的数据透视表。 它不仅仅可以将原始的一
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