由于数据传输快，接口方便，支持热插拔等优点使USB设备得到广泛应用。目前，市场上以USB2.0为接口的产品居多，但很多硬件新手在USB应用中遇到很多困扰，往往PCB装配完之后USB接口出现各种问题。
一般测试报告都少不了缺陷统计表，那具体需要统计哪些呢？不同公司规范性不一样，所以要求一般，我这里就例举几个常用的表：
下个月回顾本月状况，发现本月促销活动设置不合理，导致折扣太低，毛利未达成，为时晚矣。一年只有十二个月，每个月出现异常状况都是灾难，给后期盈利目标完成造成巨大压力。
PowerBI 每月更新，微软官方提供一个示例文件，我们基于该文件来进行介绍，与微软官方保持一致，为了便于理解，在需要时我们采用其他案例进行说明。
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：
经过实际测试，多达数百兆的图片资源，只需 20 秒不到，就可以全部加载到 Power BI 中供使用。
一般如果需要对数据透视表进行分组，数据如图1所示，数据支持的格式为数字格式以及日期格式，如图2和图3所示，文本格式通常无法进行分组组合。
在大型会议上不会鼓励你进行辩论，因此人们会变得更谨慎，也没有足够的时间让每个人发光发热。
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。
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。
记住，需求工程的唯一目的，找出做什么。最终输出文档，经过验收后成为项目的基石。 1调研流程 需求分析是需求工程的核心， 分为4个阶段 识别需求 解决目标系统做什么，做到什么程度 功能，性能，环境，可靠性，安全性，保密性，用户界面，资源使用，成本，进度。 分析需求-》 将需求计算机化 从数据流和数据结构出发，逐渐找到所有的软件功能， 找出各元素之间联系，接口特性，设计上的限制， 分析是否满足功能要求， 剔除不合理部分， 综合成解决方案， 给出目标系统的详细逻辑模型。 建模方法：数
之前白茶曾经分享过《同比环比问题》，但是在实际需求中还远远不能满足实际的需要。为什么呢？说来也很简单，假如我开了一个小店，要求每日观测“日环比”，但是日期中间有挂蛋。什么叫挂蛋，就是没有销售的情况，这种情况下再使用之前的方法很显然是不合理的。那么该如何进行呢？
如果这种情况出现，我们依旧是进行深度测试，丢弃蓝色部分就不合理了。现在要做的就是需要将两个颜色进行混合才为更为合理，但计算机并没有那么智能需要开发者来进行混合后颜色的计算。
最近一个朋友疯狂的和我吐槽公司的后端，说很常规、很普通的一个事儿，也就是验证一下子的事儿，非要搞的那么复杂，治标不治本，技术玩来玩去不但没进步还倒退了。
对于 Power BI Desktop 而言，其定位是为分析师打造，并提供自助商业智能分析的强大能力。然而，只有这些，相当于只是把球从中场传给了前锋而已。
在处理温度更新出现振荡问题时，可以考虑以下分析和解决方案：检查温度更新算法是否正确，可能存在错误导致振荡。检查温度更新的步长（时间步长）是否合适，步长过大可能导致振荡。检查系统动力学模型是否准确，可能存在模型不准确导致振荡。
我们平时在使用Power Query中，针对比较繁琐的过程，都希望能生成一个函数来进行处理，平时使用的时候直接输入参数即可达到目的，而不需要每次都进行同样的代码输入。毕竟Power Query的存在本身就是自动化办公的作用，既然要作为自定义函数使用，那数量多了难免会不记得具体的用法，所以对自定义函数做备注就显得尤为重要。
权限问题专项文章已经对位置、短信、存储、悬浮窗、通知栏、电话、通讯录权限的合理使用场景、不合理使用场景进行了详细说明，本文将对无障碍服务权限、设备管理器权限的合理使用场景、不合理使用场景进行梳理总结。下图为《绿标5.0安全标准》对于无障碍服务权限、设备管理器权限的要求：
一、缘起 很多公司，技术经常遇到这样的场景： 1）硬件升级，要换一台高配机器 2）网络重新规划，若干服务器要调整机架 3）服务器当机，要重新部署恢复服务 … 更具体的，如上图：数据库换了一个ip，此时
因为公司的东西不方面截图嘛，就简单描述一下，有一个direct query直连starrock的看板，突然报错了。有一个图表无法加载，powerbi给出的报错信息是没有数据访问权限，请联系数据集所有者。
代码如下： import java.math.BigInteger; import java.util.ArrayList; public class doFactorial { public static void main(String[] args) { int number=5; System.out.println("方法一算得"+number+"的阶乘为："+Wayone(number)); System.out.prin
车险可能是这个世界最不合理的保险之一。如果你每天坐公交上下班，只是周末偶尔出去玩玩，一周开不了两百公里，一年开不了几十次的话，你还是需要支付和那些天天开车，一年开好几万公里的车主几乎相同的保险费用。这非常的不合理 —— 正常的风险评估下，如果其他因素变化不大（比如说驾驶技术），你是属于风险非常小的客户 —— 开的里程越小，次数越少，出事故的概率就越小。因而，保费应该更少。 有没有可能让保费和出行的里程挂钩？让出行少的客户受益？ 好想法。但问题是不好操作 —— 这意味着保险公司需要精确地监控用户的驾驶行为。如
之前采总写了篇文章，对帕累托分析进行了优化，对帕累托法则不熟悉的读者，此处再普及下：
区块链技术开发的浪潮席卷全球，各大行业人群也逐渐被吸引入围！而每次生产力的变革就是“社会地位、财富的交替和转移”。我们要做的！就是在这个早期的时间节点上把握机会、参与其中！才能在区块链技术开发的这个时间节点上有所收获！
俗话说的好：“物以类聚，人以群分”，今天我们要讲的聚类算法很大程度上可以印证此话。聚类是一种非监督学习，什么是非监督学习？与之前学习的分类和回归不同（监督学习），监督学习是有有label标签的，而非监督学习没有。 我们再回到聚类上，聚类是把相似的对象归到同一簇中，有点像全自动分类。聚类的应用场景有很多，例如在电商行业，通过用户的购买历史进行聚类，针对不同的用户群体推送不同的广告。 K-Means聚类算法 算法流程 K-Means聚类首先随机确定 K 个初始点作为质心（这也是K-Means聚类的一个问题，这
可能有很多小伙伴，工作中用到PowerBI的机会并不多，或者使用的场景也并不复杂，因此很多小伙伴都不清楚学习PowerBI的意义和前景在哪，这里白茶简单的描述一下。
我隐约记得这个短语word is power好像是10年前听Donal J. Trump的audio book听来的，今天正好用它做标题，来说几个故事吧~
作为刚刚开始写 DAX 公式的小伙伴，会遇到一个非常明显的问题，那就是：我怎么知道我的 DAX 公式在某一步算出来了什么。
在Power BI使用图标可以大大增强可视化效果。图标可以用在报表装饰、表格矩阵列、条件格式等场景（参考：Power BI 条件格式图标的五重境界）。前期制作了一个图标查询工具（参考：复制粘贴就可以使用的Power BI 图标素材查询系统），读者可以在完全不了解SVG代码的情况下，直接复制粘贴，在自己报表中使用这些图标。
这个内容已经在我的《PBI基础》中讲解得非常透彻。本文再拿出其中的合并数据话题书面化。
小勤：我知道了，其实跟传统数据透视表的布局设置都是一样的了，就是取消分类汇总、取消行列总计、设置表格形式、合并居中……你关于数据透视布局的文章《随心所欲的分类汇总》和《行列表头，想合就合，想套就套》里说得很清楚了哦。
然后，我们继续用Power Pivot基于Power Query完全合并好的结果做了数据透视，得到最终结果：
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。
Android 框架层通过一个名为 batterystats 的系统服务，电池的信息，电压，温度，充电状态等等，都是由BatteryService来提供的。 电池的这些信息是BatteryService通过广播主动把数据传送给所关心的应用程序。实现了电量统计的功能，batterystats实现原理可以查阅电量统计服务 Android 提供的 dumpsys 命令用于查看系统服务的信息(实现原理可以查阅 dumpsys 介绍) 将batterystats作为参数，就能输出完整的电量统计信息。小编在日本最大的游戏直播平台之一项目组开发过一段时间发现直播页面发热问题一直饱受日本用户诟病,因此我准备出一篇技术文章详细介绍整个优化流程,经过功能测试发现: 如果在游戏直播中播放视频，手机很快就会发烫。针对这种现象，我马上拉取数据进行了分析，测试数据表明游戏直播耗电量竟然高达 7%,经过调研,发现 Battery Historian 这个框架还挺合适线下优化的
在 Web 应用的录入界面，数据验证是一项重要的实现功能，数据验证是指确认 Web 控件输入或选择的数据，是否满足数据表数据约束，是否满足应用程序所需要数据约束规则。建立数据库约束可以满足数据验证的应用，但在实际的应用中，我们建议还是在更新信息到数据库前，在应用中执行数据验证，这样可减少错误录入，减少应用程序与数据库之间频繁通信造成的服务器压力。通过有效的数据验证，可以确认写入数据表中的数据是有效且符合预期的。本文我们将介绍如何通过C# 后端及JavaScript 前端对 Web 控件进行数据输入有效性的验证。
应用常见的高危权限及使用场景，继已经发布的位置权限、短信权限、存储权限合理/不合理使用场景外，本期将为大家介绍悬浮窗、监听通知栏合理及不合理使用场景。
2017-10-10 15:21
假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。其基本原理如下所示：
通过“库”来实现业务，可能会引发业务系统之间耦合，需要通用业务服务化，将通用业务下沉，详见《小小的公共库，大大的耦合，你痛过吗》。 通过“join”来实现业务，可能会导致数据库之间耦合，需要基础数据服
大海：你这个用的是简单的数据“表”，不带分类汇总功能的，要改为矩阵，具体方法如下：
通过“库”来实现业务，可能会引发业务系统之间耦合，需要通用业务服务化，将通用业务下沉，详见《小小的公共库，大大的耦合，你痛过吗》。 通过“join”来实现业务，可能会导致数据库之间耦合，需要基础数据服务化，实现数据库私有化，解除数据库之间的耦合，详见《小小的数据库，大大的耦合，你通过吗》。 但如果服务化不合理，将部分个性化业务下沉到了底层，耦合与瓶颈会更加严重。 场景还原 业务1，业务2，业务3，因为join导致数据库实例耦合在了一起。 为了实现通用数据库table-user的解耦，实施了服务化，将通用
耦合，是架构中，本来不相干的代码、模块、服务、系统因为某些原因联系在一起，各自独立性差，影响则相互影响，变动则相互变动的一种架构状态。
Chapter 19: Mobile Applications Objectives • Define a mobile application. • Understand components found in a mobile application. • Learn the key scenarios where mobile applications would be used. • Learn the design considerations for mobile applications. •
Power BI书签的应用场景是非常广泛的，比如实现翻页效果、界面选择系统、切换图和表等：
讲到Android开发，就不得不谈一下Android的优化，不管是平时开发中我们需要注意的一些Android对Java的一些类的优化，还是实际开发中对性能的优化，其实早在15年的google全球大会上google就Android的性能优化就给我们做了很好的介绍：点击打开链接。 接下来本文从几个方面入手讲一讲Android 的优化，主要从以下几点：布局优化，绘制优化，内存优化，响应速度优化，bitmap优化（主要结合listview），线程优化，其他常用性能优化；内存检测工具mat分析与提高。 为了达到优化的
全志V85X （包括V853、V853S、V851S、V851SE等）是一颗面向智能视觉领域推出的新一代高性能、低功耗的处理器SOC，可广泛用于智能门锁、智能考勤门禁、网络摄像头、行车记录仪、智能台灯等智能化升级相关行业。V85X 集成ARM Cortex-A7和RISC-V E907 双CPU，内置最大 1T 算力 NPU，使用全志自研 Smart 视频引擎，最大支持5M@25fps H.265编码和5M@25fps H.264编解码，同时集成高性能 ISP 图像处理器，可为客户提供专业级图像质量。V85X 还支持 16-bit DDR3/DDR3L，满足各类产品高带宽需求；支持 4lane MIPI-CSI/DVP/MIPI-DSI/RGB 等丰富的专用视频输入输出接口，满足各类AI视觉产品需求；采用先进的22nm工艺，具有更优的功耗和更小的芯片面积。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。
Swift提供了类似C语言的流程控制结构，包括可以多次执行任务的for和while循环。还有基于特定条件选择执行不同代码分支的if、guard和switch语句，还有控制流程跳转到其他代码的break和continue语句。
Power BI 的应用日趋成熟，一些行业专家已经立足于行业本身共性，为我们带来行业级的数字化转型升级解决方案。
几乎所有的报表模型都涉及到日期和时间，因此要创建Power BI报表，日期表就必须得有。虽然最新的Power BI版本已经可以自动为每一个时间列创建日期表。
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