关于移动端网站优化的问题，很多用户都会咨询用哪种架构做移动站。不少SEOer貌似对独立移动站，也就是单独的m.domain.com站有不小的执念，认为独立移动站才是效果最好的。
本免费课程面向尚未接触过Power BI的一些服饰零售业销售主管、督导和店长朋友（其他岗位或行业也可参考），在没有基础的情况下，40分钟学会使用Power BI制作一个动态业绩看板。
本文主要在debian配置，如果需要在CentOS上部署，需要修改大部分的路径，这里需要自行修改。
麦肯锡McKinsey Insights APP展示了一种直观表现差异的哑铃图，如下图所示。
业绩、成交笔数、销量、库存量等为主指标，为判断指标的健康度，我们常常需要横向比较，设置辅助指标，比如主指标在各店铺的排名，比如指标比同期的增长率。
Power BI为内置图表提供了丰富的辅助线，以便我们与目标值、平均值、中位值等进行对比。
这些天，在给博客的标签页(tag)添加跳转和 META 动态申明时，居然让我醍醐灌顶，发现之前的动态适配的做法是多么的苦逼和小白！ 总结前，先来回顾下小白张戈在移动适配这条道路上的摸爬滚打： 百度开放适配专用 sitemap 制作说明 360 站长平台移动适配文件制作说明 完美实现移动主题在 360 网站卫士缓存全开情况下的切换 移动搜索 SEO 分享：利用 Meta 声明来做百度开放适配 利用 Meta 申明来做百度、谷歌、雅虎、微软等搜索的开放适配 必须申明的是，本文的所有做法仅适合非响应式网站，并且需
请注意，本文编写于 739 天前，最后修改于 464 天前，其中某些信息可能已经过时。
CONCATENATEX常常用来连接字符，语法如下图所示，该函数在Power BI或者Excel 2016以上版本支持。
Edmund M. Clarke ，这位“模型检测先驱”，他这 75 年的人生，为科技的贡献无法计量。
上市公司的财报通常包含如下格式的表格。这个表格的困难之处在于，项目之间不是独立存在的，有些项目是由别的项目加减计算得到的。例如毛利等于收入减销售成本。 Excel有很大的灵活性，插入行就可以搞定这样的表格，Power BI则不然。
之前遇到过一次赛门铁克很久的证书被Chrome弃用的问题，涉及到了查看证书。当然第一个大家会想到的是在浏览器中查看，但是总是感觉不够极客。后来摸索找到了终端查看网站证书的方法
大前提 假如你不懂mysql中“=”和“:=”的区别，需要去补习一下这两个知识的用法。 关于mysql中“=”和“:=”的区别，可以参考我的另外一篇文章。https://blog.csdn.net/weixin_41261833/article/details/103509526 本文如果有不懂的地方，可以留言。 一、不分组排序 1、普通排名：从1开始，按照顺序一次往下排(相同的值也是不同的排名)。 -- 方法一 select m.*,@r :=@r + 1 as rank from mian62 m,(s
Opposition-based learning OBL 在 Tizhoosh(2005)[1]中首次引入了 OBL 作为一种新的计算智能方案。在过去的几年里，OBL 已经成功地应用于各种基于种群的进化算法中 [2]-[10]。众所周知，从当前种群中随机生成一个解决方案，往往会导致重新访问搜索空间中没有希望的区域[11]-[12]，这是一种低效的探索模式。OBL 的主要想法同时考虑候选的解决方案及其相反的解决方案。实验表明,如果没有先验知识优化问题,相反的候选解决方案比随机解能够到达全局最优的概率更高[
Power BI 2023年6月新推出的卡片图打开了图表新局面（不了解新卡片图参考此文：Power BI可视化的巅峰之作：新卡片图），环形图是常见的体现百分比的图表，通过添加SVG图标的方式，可以方便的为卡片图设置环形图。
Papers & Archives Graphics Conference Paper Link Archive (Ke-Sen Huang) Reproducible Research archive (image processing, vision, machine learning) (Xin Li) Mesh Libraries and Tools Surface_Mesh (D. Sieger, M. Botsch) GTS (2D dynamic/constrained Delaunay tr
之前介绍过VisActor可视化库，本文开始第一个模仿：子弹图，效果如下图所示，条形为实际值，红色的图标像一个图钉，为目标值：
Power BI 2022年5月更新的字段参数功能业务使用价值巨大，以至于本号连续更新相关内容，以下是前情提要：
正常情况下 在sql语句中我们要查找一个字段为null的数据，我们通常使用的方法是 select * from 表名 where 字段名 is null 在linq语句中我们可以直接使用
导读 随着智能手机的高速普及，人们将更多时间放到了手机上，麻利的做着以前只能在电脑上才能完成的购物、聊天、信息获取等事情。如此一来，站长们对移动端的 SEO 也就越来越关注。当然，也各大搜索引擎也开始发力移动搜索，比如百度近期推出的2014 网站移动化大赛和开放适配、360 推出的移动适配等。而张戈对于移动适配也是关注已久，写过不少相关文章，现在就来分享一个通过 php 自动生成百度开放适配和 360 移动适配的专用 sitemap 文件的方法。 先再次回顾下，张戈关于百度开放适配和 360 移动适配的历次
info: A. Hamza, D. Ranathunga, H. H. Gharakheili, T. A. Benson, M. Roughan, and V. Sivaraman, “Verifying and Monitoring IoTs Network Behavior Using MUD Profiles,” IEEE Trans. Dependable and Secure Comput., vol. 19, no. 1, pp. 1–18, Jan. 2022, doi: 10.1109/TDSC.2020.2997898.
“用户活跃表”记录了用户的登录信息，包括用户标识、用户登录日期，以及是否是新用户（如果是新注册的用户值为1；如果是老用户，值为0）。
目前市面上有很多脑电设备都号称是便携式可移动的，但是笔者认为，今天我要介绍的Smarting这款脑电设备才是第一款真正意义上的便携式可移动EEG设备。为什么这样说，主要是因为Smarting的EEG信号采集器/放大器体积仅有82x51x12 mm，总量仅有60g，因此，这么轻巧的采集器可以直接挂在脑电帽子上（如图1所示），被试压根不会感觉到采集器的存在。除了这个最为显著的特点之外，Smarting的其他特点且听我慢慢介绍。
去年和朋友一块整的一篇存货，一直放在我的素材库里没有动，今天将它分享出来，当年这篇文章可是编辑了一个晚上，在这里感谢一下那些一直默默关注着我的朋友，本篇文章仅作为学习笔记来记录踩坑的历程。作者水平有限，希望大牛勿喷，如有错误，可在文章右下角留言。
来源：PaperWeekly 作者：王凌霄 本文共2434字，建议阅读5分钟。 本文为大家分享了73篇论文，介绍深度学习的方法策略以及关键问题分析。 这两天我阅读了两篇篇猛文 A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview，作者排山倒海的引用了 200 多篇文献，阐述强化学习未来的方向。 论文：A Brief Survey of Deep Reinforcement Lear
试想这样一个业务情景：有很多店铺需要展示每月业绩达成状况，又需要同时展示趋势。在Power BI矩阵中子弹图和折线组合是一种实现方式，DAX和SVG结合可以轻松实现。
本文共2434字，建议阅读5分钟。 本文为大家分享了73篇论文，介绍深度学习的方法策略以及关键问题分析。
References on Optimal Control, Reinforcement Learning and Motion Planning
复制命令其实很简单“cp”复制，大家都知道。但是如果复制过去之后重命名文件或者文件夹，并且文件名包含当前时间，这要怎么做呢？
到目前为止，只有少数实验成功地演示了大量的自治自组织机器人，而集群机器人的实践应用仍是一片空白。
上文FEMS综述——土壤微生物生态学的已知和未知中，提到了rpb2基因作为真菌扩增子测序的另一种marker选择。本文对rpb2进行说明。
源自知识星球星友遇到的一个对比问题，本文使用一个度量值实现元素间两两对比，主要用来和优秀对标。示例是零售店铺之间的差异。
“雇员表“中记录了员工的信息，“薪水表“中记录了对应员工发放的薪水。两表通过“雇员编号”关联。
指标多是常态，以零售业为例，和人相关的指标有进店率、客流数、成交率、连带率（客单量）、客单价，和货相关的销售折扣、库存周转天数、售罄率、品类销存占比、齐码率等等。
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2012年初，开发人员开始销售Adwind家族的第一个基于Java的远程访问工具（RAT），称为“Frutas”。在随后的几年里它被改写了至少七次。它的其他名字包括adwind、unrecom、alien spy、jsocket、jbifrost、unknownrat和jconnectpro。
流行学习自从2000年在Science上被提出来以后，就成为了机器学习和数据挖掘领域的热门问题。它的基本假设是，现有的数据是从一个高维空间中采样出来的，所以，它具有高维空间中的低维流形结构。流形就是一种几何对象（就是我们能想象能观测到的）。通俗点说就是，我们无法从原始的数据表达形式明显看出数据所具有的结构特征，那我把它想象成是处在一个高维空间，在这个高维空间里它是有个形状的。一个很好的例子就是星座。满天星星怎么描述？我们想象它们在一个更高维的宇宙空间里是有形状的，这就有了各自星座，比如织女座、猎户座。流形学习的经典方法有lsomap、locally linear embedding、laplacian eigenmap等。
多年来的研究表明，脑电图(electroencephalography,EEG)信号的时间变化在许多时间范围内均表现出长期相关性，表明存在自不变和自相似结构(self-invariant and self-similar structures)。这种结构可以使用非线性分析和压缩方法来捕获,比如Lempel-Ziv复杂度算法(LZc)[1]。
[1] Bertalmio, M., Sapiro, G., Caselles, V., & Ballester, C. (2000, July). Image inpainting. In SIGGRAPH (pp. 417-424). [paper]
蒸发应力指数 (ESI) 由 NOAA 卫星应用与研究中心 (STAR) 和 USDA-ARS 水文与遥感实验室制定。蒸发应力指数 (ESI) 是异常蒸散条件的热指标，可用于干旱监测。蒸发压力指数 (ESI) 描述蒸散量 (ET) 的时间异常，突出显示地表用水率异常高或低的区域。此处，ET 是使用遥感地表温度 (LST) 时间变化信号通过能量平衡来检索的。LST 是一个快速响应变量，以相对较高的空间分辨率提供有关快速变化的表面土壤湿度和作物胁迫条件的代理信息。ESI 还展示了捕捉“突发干旱”早期信号的能力，“突发干旱”是由于长时间的炎热、干燥和多风条件导致土壤水分快速消耗而引起的。您可以在此处获取有关此数据集的更多信息前言 – 人工智能教程，并在此处获取气候引擎组织数据页面。
该篇内容介绍基于论文《Relational inductive biases, deep learning, andgraph networks》[14]。
Data Manipulation Language数据操纵语言 关键字：insert 、update 、delete
网络接口卡 (NIC) 是现代高速网络系统的基本组件，支持 100 Gbps 的速度并提高可编程性。 将计算从服务器的 CPU 卸载到 NIC 可以释放大量服务器的 CPU 资源，这使得 NIC 成为提供有竞争力的云服务的关键。 因此，了解将网络应用程序卸载到 NIC 的性能优势和局限性至关重要。 在本文中，我们测量了来自全球最大 NIC 供应商之一的四种不同 NIC 的性能，支持 100 Gbps 和 200 Gbps。 我们表明，虽然当今的 NIC 可以轻松支持数百千兆位的吞吐量，但频繁执行 NIC 数据包分类器的更新操作（如网络地址转换器 (NAT) 和负载均衡器对每个传入连接所做的操作）会导致吞吐量急剧下降，高达 70 Gbps 或完全拒绝服务。 我们的结论是，所有测试的 NIC 都无法支持需要跟踪大量频繁到达的传入连接的高速网络应用程序。 此外，我们还展示了各种反直觉的性能假象，包括使用多个表对数据包流进行分类的性能影响
It also works with conditional hypotheses:
这里TX是发射端，RX是接收端，可以看得出来，从TX发送包S1，但RX解码失败，然后把接收到的包丢弃，反馈NACK给TX，接着TX继续发送包S1，第二次RX解码成功，然后反馈ACK给TX，TX接收到反馈后开始发送新的包S2.
这类问题之所以难以解决是因为ground truth在现实中是观测不到的，一个已经服了药的患者血压降低但我们无从知道在同一时刻如果他没有服药血压是不是也会降低。
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