《Microsoft Power BI Cookbook》代码库 本资源是一个关于Microsoft Power BI的实践代码库，其中包含了大量实例代码，旨在帮助用户深入理解和应用Power BI的各种功能。Power BI是微软开发的一款强大的商业分析工具，它允许用户从各种数据源整合、清洗、建模和可视化数据，从而实现数据洞察力的提升。 一、Power BI核心概念 1. 数据模型：Power BI的数据模型是其强大之处，它支持关系数据库、Excel工作簿、云服务等多种数据源的连接。在数据模型中，你可以创建表间的关系，进行数据清洗和转换，以及定义度量值。 2. DAX（Data Analysis Expressions）：DAX是一种用于创建计算列和计算表的表达式语言，它在Power BI的数据模型中扮演着关键角色。 3. 自定义视觉效果：Power BI支持自定义视觉效果，允许开发者根据特定需求创建和分享独特的图表类型。 4. Power Query（M语言）：用于数据获取和数据清洗，Power Query允许用户通过直观的界面编写复杂的查询，同时支持使用M语言进行高级操作。 二、Power BI工作流 1. 数据获取：使用Power Query连接到不同的数据源，导入或实时查询数据。 2. 数据准备：清洗、转换数据，构建数据模型。 3. 数据建模：设置关系，定义度量，创建计算列。 4. 可视化：选择合适的图表展示数据，自定义视觉元素。 5. 报告制作：将可视化组件组合成交互式报告。 6. 分享与协作：发布报告到Power BI服务，与其他用户共享。 三、代码库内容概览 "MicrosoftPowerBICookbook_Code"目录可能包含以下内容： 1. 示例代码：针对各个章节的实例代码，涵盖了数据连接、数据清洗、模型构建、报表设计等环节。 2. 数据集：用于演示的样本数据，可能包括CSV、Excel或其他格式。 3. 自定义视觉效果源码：如果有，这将包含创建自定义视觉效果的代码和说明。 4. 解释性文档：对每个示例的简要说明，包括目的、步骤和预期结果。 四、学习与实践 通过这个代码库，用户可以跟随代码实例学习如何使用Power BI解决实际问题，理解如何应用DAX公式、优化数据模型、创建自定义视觉效果等。每个实例都可以在Power BI Desktop环境中复现，有助于巩固理论知识并提升实际操作技能。 《Microsoft Power BI Cookbook》代码库是一个宝贵的资源，对于想要精通Power BI的用户来说，它是深入学习和实践的理想起点。通过这些实例，你可以逐步掌握Power BI的强大功能，从而在数据分析和商业智能领域游刃有余。

金掺杂(Bi,Nd)4Ti3O12薄膜的铁电和光吸收特性，江鹏，阮凯斌，采用溶胶-凝胶法在石英玻璃和镀铂硅衬底上制备了金掺杂(Bi,Nd)4Ti3O12薄膜，研究了薄膜的结构、铁电和光吸收特性。薄膜结晶成层状钙钛

### 数据可视化-Power BI #### 一、课前准备与快速入门 在开始学习Power BI之前，我们需要做好一些准备工作： 1. **安装Power BI**：首先确保已经安装了Power BI Desktop，可以从Microsoft官网免费下载。 2. **了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。 3. **熟悉Power Query和Power Pivot**：Power Query用于数据清洗和导入，Power Pivot则用于构建复杂的数据模型。 4. **准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入Power BI。 #### 二、Power BI简介 Power BI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。Power BI主要有三个版本： - **Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。 - **Service (Pro and Premium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。 - **Mobile**：可在移动设备上查看报告。 #### 三、Power BI界面介绍 Power BI的界面主要分为三个部分： 1. **多页报表视图**：显示最终的可视化结果。 2. **数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。 3. **关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。 #### 四、Power BI数据可视化流程 1. **获取数据**：使用Power Query从各种来源导入数据。 2. **数据建模**：在Power Pivot中对数据进行清理、转换并建立模型。 3. **数据可视化**：利用Power View创建交互式报告。 4. **分发数据**：将完成的报告发布到Power BI服务并与他人共享。 #### 五、可视化图表类型 Power BI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求： 1. **常用图表**： - **折线图**：用于展示随时间变化的趋势。 - **条形图**：适用于比较不同类别的数量。 - **饼图**：展示各个部分在整体中的占比。 - **散点图**：显示数据点间的分布或关联。 2. **高级图表**： - **卡片图**：展示单个数值。 - **雷达图**：用于比较多个变量。 - **瀑布图**：展示数据的增减变化过程。 - **箱线图**：展示数据分布的统计摘要。 - **标靶图**：对比实际值与目标值。 - **漏斗图**：展示业务流程中的转化率。 - **树状图**：用于层次结构数据的可视化。 - **气泡图**：同时展示三个维度的数据。 - **词云图**：以文字大小表示频率。 - **桑基图**：展示数据流的方向和量级。 - **热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。 #### 六、项目实战 1. **数据导入与整理**： - **导入数据**：使用Power Query从Excel、数据库等来源导入数据。 - **使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。 - **数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。 2. **建立数据分析模型**： - **建立数据模型**：在Power Pivot中创建表格间的关系。 - **新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。 - **DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。 3. **可视化报告**： - **生成可视化报告**：在Power View中创建交互式报告。 - **报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。 - **报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。 - **设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。 4. **Dashboard的制作原则**： - **选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。 - **Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。 #### 七、拓展点、未来计划、行业趋势 随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。Power BI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。 #### 八、总结 通过本课程的学习，我们不仅掌握了Power BI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。希望每位学员都能够熟练地使用Power BI，并在未来的工作中发挥重要作用。

使用一年半，修改了使用过程中不符合用户使用的BUG。目前系统已经很稳定，很适用了。 主要需求： 1.将流水账般的记录按工作任务进行归类排序； 2.提供按照时间段和关键字进行任意搜索。 关键技术： 1.本系统采用EXCEL作为展现前端（VBA开发），SQL视图作为中间业务处理层（筛选、分组、排序），ACCESS数据库作为后台，仿照BI(BUSINESS INTELLIGENCE)商务智能的数据挖掘和数据钻取原理进行开发。 2.报表展现和录入、修改和删除集成在同一页面中。该统前端EXCEL不仅展现报表数据，同时允许记录的新增、修改、删除。 3.报表多维查询和钻取功能。支持数据按照“任务-任务进度”的粒度进行钻取，允许按照“关键字”和“时间段”两个维度进行查询。

自然语言处理课程设计资源。自然语言处理课程设计之LSTM模型训练中文语料。使用Bi-LSTM模型训练中文语料库，并实现根据已输入中文词预测下一个中文词。train.py：进行训练的源代码。model.py：模型的类定义代码。cnpre.py：用于保存自定义的Dataset。dotest.ipynb：进行测试的jupyter notebook文件，在可以使用两个模型参数进行句子生成。 自然语言处理是计算机科学和人工智能领域中一个重要的分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言，从而实现人机之间的有效沟通。随着深度学习技术的发展，长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络（RNN），因其在处理和预测序列数据方面的出色性能而广泛应用于自然语言处理任务中。LSTM能够捕捉长距离依赖关系，并通过其独特的门控机制解决传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。 中文语料库的构建对于中文自然语言处理至关重要。由于中文语言的特点，如没有明显词界限、语句结构复杂等，中文处理在很多方面要比英文更加困难。因此，训练一个能够有效理解中文语料的LSTM模型需要精心设计的语料库和模型结构。Bi-LSTM模型是LSTM模型的一种变体，它利用正向和反向两个LSTM进行信息处理，可以在一定程度上提高模型对于文本语义的理解能力。 在本课程设计中，通过使用Bi-LSTM模型训练中文语料库，学生可以学习到如何准备数据集、设计和实现网络结构、以及训练模型的整个流程。学生将学习如何处理中文文本数据，包括分词、去停用词、构建词向量等预处理步骤。这些步骤对于提高模型训练的效果至关重要。 课程设计中包含了多个关键文件，每个文件都承担着不同的角色： - train.py：这是一个Python脚本文件，负责执行模型的训练过程。它会读取准备好的中文语料库，设置模型参数，并运行训练循环，输出训练结果和模型参数。 - model.py：在这个Python文件中，定义了Bi-LSTM模型的类。这包括模型的网络架构，例如输入层、隐藏层、输出层以及如何组织这些层来构建完整的模型结构。这个文件为训练过程提供了模型的蓝图。 - cnpre.py：这个文件用于保存自定义的Dataset类。在PyTorch框架中，Dataset是一个抽象类，需要被继承并实现特定方法来定制数据集。在自然语言处理任务中，这通常包括加载文本数据、分词、编码等预处理步骤。 - dotest.ipynb：这是一个Jupyter Notebook文件，用于测试模型的性能。通过这个交互式的文档，用户可以加载训练好的模型，并使用自定义的句子生成模型参数进行测试。这使得实验者能够直观地看到模型对特定输入的处理效果和生成的句子。 通过本课程设计，学生将掌握如何运用Bi-LSTM模型在中文语料上进行训练和预测，这不仅能够加深对自然语言处理技术的理解，而且能够提高解决实际问题的能力。同时，通过实践操作，学生还能学习到如何调试和优化模型性能，以达到最佳的预测效果。 自然语言处理课程设计之LSTM模型训练中文语料为学生提供了一个实践平台，让他们能够在实际操作中了解和掌握最新的自然语言处理技术和深度学习模型。通过对Bi-LSTM模型的训练和测试，学生不仅能够学会如何处理复杂的中文文本数据，而且能够加深对语言模型及其在自然语言处理中应用的认识。这样的课程设计对于培养学生解决实际问题的能力、提升理论与实践相结合的技能具有重要意义。

本项目使用了word2vec的中文预训练向量 模型分别有BiLSTM-attention和普通的LSTM两种 1、在Config中配置相关参数 2、然后运行DataProcess.py，生成相应的word2id，word2vec等文件 3、运行主函数main.py，得到训练好的模型，并保存模型 4、运行eval.py，读取模型，并得到评价 5、模型准确率平均85%左右

多算法模型（BI_LSTM GRU Mamba ekan xgboost）实现功率预测。包括数据处理、特征工程、模型训练、模型推理和结果输出，最终结果以 JSON 格式返回。可灵活替换模块和数据集。实现轻松上手，快速训练快速推理。项目代码如下 data/ │ ├── data_process1.py # 数据预处理代码 ├── data_process.csv # 预处理数据文件 └── 91-Site_1A-Trina_10W.csv # 原始数据文件 inference/ │ ├── myprocessor.py # 推理主代码入口 ├── logs/ # 日志文件路径 │ └── logging.log # 推理日志文件 ├── config/ # 配置文件路径 │ └── config.yaml # 推理配置文件 ├── output/ # 推理输出路径 │ └── ...

Git-2.25.0-64-bit 客户端安装程序，适合64位windows操作系统. Git是一款免费、开源的分布式版本控制系统，用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。 Git是用于Linux内核开发的版本控制工具。与CVS、Subversion一类的集中式版本控制工具不同，它采用了分布式版本库的作法，不需要服务器端软件，就可以运作版本控制，使得源代码的发布和交流极其方便。Git的速度很快，这对于诸如Linux内核这样的大项目来说自然很重要。Git最为出色的是它的合并追踪（merge tracing）能力。

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