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本文来探讨 Power BI 中原生平滑曲线的实现。这要借助一些成熟的数学算法，我们并不打算研究这些数学算法的具体细节，而是仅仅给出 DAX 实现以及对比。
相关一些检测工具挺多的，比如powertop、powerstat、s-tui等。但如何通过代码的方式来实时检测，是个麻烦的问题。通过许久的搜索和自己的摸索，发现了可以检测CPU和GPU功耗的方法。如果有什么不对，或有更好的方法，欢迎评论留言！
大家知道，我们可以通过Start->Settings->Systems->Power来查看系统的电池情况，包括电池的类型，剩余的电量等等，如下图1所示： 图1：Windows Mobile自带
打开Power BI Desktop，在右侧可视化区域会看到一个“Py”的图标，打开该图标,并选择启用脚本视觉对象，拖动字段到“值”的位置：
https://github.com/DimaKrotov/Dense_Associative_Memory/blob/master/Dense_Associative_Memory_training.ipynb
Power BI可以帮助用户从不同来源的数据中提取信息，生成交互式报表和可视化仪表盘。Power BI dashboard是Power BI的一个重要组成部分，它可以将来自多个数据源的数据整合到一个面板上，为用户提供全面的数据洞察。通过Power BI dashboard，用户可以方便地查看关键指标的实时数据、分析趋势变化和发现隐藏在数据中的模式和趋势。Power BI dashboard还具有高度的可定制性，用户可以自定义视觉效果、添加交互式过滤器和动态控件，使得数据分析更加直观和生动。同时，Power BI dashboard还支持实时数据更新和与其他应用程序的无缝集成，为用户提供了更便捷、高效和灵活的数据分析体验。
小勤：用RELATED或LOOKUPVALUE函数都是精确匹配，但，有时候我想实现分区间的操作，怎么办？类似LOOKUP函数（或VLOOKUP函数的模糊匹配）功能，比如说有价格区间如下图所示：
在Excel中，我们可以使用Power Pivot和数据透视表相结合的方法来动态计算近N天的数据变化的情况。比如，我们按选择一个日期，计算当前日期的前7天、前15天，前30天等近期的数据变化情况。如图所示： 这种方法不仅可以提高数据透视表的效率，还可以打造更多的分析的维度。 初始的数据源和数据模型如下图所示： 在这个模型中，我们新建一个日期表，用来筛选订单表中的下单日期。这个例子是简化过来的。 为了当我们选择一个日期的时候，在我们透视表中和数据透视图中能显示选择的近N天的数据，我们还需要做两件事： （1
默认关机逻辑貌似是：nut服务会在UPS发送LOWBATT时通知机器关机，触发时机默认为ups电量剩余20%。
Bug 59695 (“default value in power.sh potentially kills laptop disks”) is about not preventing bad behaviour of drives (high Load_Cycle_Count numbers) on (laptop) harddrives.
The original article is published on Nervana site: Accelerating Neural Networks with Binary Arithmetic. Please go to Nervana Homepage to learn more on Intel Nervana's deep learning technologies. At Nervana we are deeply interested in algorithmic and hard
数据分析表达式 (DAX) 语言是一种公式语言，Data Analysis Expressions 数据分析表达式，简称DAX表达式，其允许用户定义自定义计算。DAX 包含一些在 Excel 公式中使用的函数，此外还包含其他设计用于处理关系数据和执行动态聚合的函数。
我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL 讲过如何在Power BI中调用Python实现powerquery获取和处理的数据回写到MySQL中。
之前介绍过拟合种面积关系(species–arearelationship, SAR)工具：
1.可视化对象导出CSV格式限制3万行数据，这对于数据量动辄上百万甚至上亿的表来说是不可接受的；
【重磅来袭】在PowerBI中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL
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。
经检查发现，用values函数构建的这个发货单号表，中间存在空白内容，也就是说，原来的事实表里本身就存在空白（没有发货单号）的情况！
When R tries to bind a value to a symbol,it searches through a series of environments to find the appropriate value.When you are working on the command line and need to retrieve the value of an Robject, the order is roughly
关于clock gating 已经写过：《clock gating | 从ICG cell 在 library 中的定义说起》《clock gating | Gating 的插入与验证》《clock gating | clock gating 的timing check》《clock gating | ODC-based Clock Gating》。最近在学习Joules 20.1 update training 时又接触到了两个新概念：combinational clock gating 跟 sequential clock gating, 觍着老脸去问研发大爷这是啥，大爷说：你丫不能自己谷歌一下吗？于是在ElectronicDesign 上找到了一篇好文章，深入简出地描述了两者的区别。
文章背景： 最近在学习Power BI进行报表的制作，其中有一项内容是日期表。日期表是使用时间智能函数的基础，Power BI可以为具有日期或日期/时间类型的字段自动创建一个隐藏的日期表(见下图)，但不能很好地满足要求，一般需要手动创建日期表。
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。
《Power BI 异常指标闪烁提示》介绍了使用CSS动画将任意图标设置成闪烁模式，以提示指标异常。本文继续这个话题，介绍几种SMIL动画的闪烁效果。至于什么是CSS，什么是SMIL，读者无需深究，只要复制代码能在Power BI复现即可。
在实际业务中，新用户很重要，但是如何留存老用户更是一个巨大的课题，总的来讲，就是提升服务质量，增强满意度，具体细分在各个行业，运营思路千差万别，我们今天不详细展开。
无论是条形图、折线图、卡片图还是饼图，只是表面样式不同，实际都是占据一块矩形画布空间，并且画布的长宽比不能太离谱。
装ups的另外一个目的就是为了保证树莓派的存储卡不会因为意外断电而出现问题。其实要解决这个问题个人觉得也简单，毕竟也是个linux啊。可以基于nut实现。
对于Power BI使用者来说，报告最后更新的日期时间是个挺重要的信息。在报告中一般显示在四个边角处，如下图所示。
在文章《死磕Calculate之1：改变筛选上下文之忽略（”删“）》里，我说“把筛选上下文给去掉（删），用All函数”，如下所示：
2倍内插即将原频谱2倍压缩，原40Hz处变成了20Hz，原25Hz变成了12.5Hz。
在 PowerBI 原生可视化方面，一直有个小 BUG 的存在，那就是 Y 轴不能正常良好显示，如下：
铁柱在2018年11月底发了一篇 LSTM 回归预测模型 ，现在改用Lightgbm模型。本篇文章偏工程，需要读者了解Python关于Class的语法，理论部分也会在后续的文章中介绍.
现在可以下图这样，请注意每个维度的最大值都可以显示在最前面，将Power BI desktop升级到2023年12月的版本后，制作这样的图表非常容易。
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）。
不用多说，PowerBI的用户都知道本书是世界范围对PowerBI DAX解释最权威的著作。目前在微软书店（www.microsoftpressstore.com）正式发售。
白茶老师在他的文章《BI技巧丨矩阵高亮》介绍了一种交叉显示效果，选中一个维度，该维度背景色突出显示，选中两个维度，两个维度均突出显示，且交叉的格子颜色加深。
子弹图，常用来实际值和预算值对比，Power BI图表市场有第三方厂商提供的多种样式，功能也非常丰富。
使用Xilinx VCU TRD 2020.1 Audio工程测试1080p yuv422 10bit编码，软件报告VCU能力不足，错误信息是“Codec error: Channel creation failed, processing power of the available cores insufficient”。
上回提到，Power BI借助Python做关联分析，可以轻松地找出物品中的频繁项集，且该频繁项集内的物品数量不限于2个。实现方式既可以通过Power BI里添加Python可视化控件直接生成Python式图表，也可在PQ里借助Python处理数据。前者最大的好处体现在与切片器联动中，是即时计算新的频繁项集。不足在于Python图表的风格与Power BI不一致，而且由于直接输出Python图（没有输出数据源），不便于开展其他分析。后者，正好解决了这些不足。
记录universe bios 操作指南；universe-bios 主要是街机NEO-GEO的BIOS系统，可以对游戏进行设置，开启隐藏功能；当我们只使用手柄进行控制的时候，使用UNIBIOS可以使得手柄能够快速配置游戏；
投资回收期是投资决策分析中一个重要的参考指标，它是指投资资金刚好收回所需的投资年限。投资回收期计算一般有两种：一是静态投资回收期：指在不考虑资金时间价值的条件下，投资项目的净收益回收其全部投资所需要的时间；二是动态投资回收期：即在考虑资金时间价值的条件下，投资项目的净收益回收其全部投资所需要的时间。下面以静态投资回收期为例，来说明在 Power BI 中如何计算投资回收期。
引言：电量消耗控制一直是困扰所有APP开发者的一大难题，其中又以Android平台尤甚。业界同行为此做了非常多的研究与尝试，腾讯自然也不例外。本周大讲堂继续推出省电系列第二篇文章，与大家一起探讨Android开发中的省电窍门。 上篇文章罗列了很多数据，除了通过评测软件跑出来的数据外，还有些实际功耗数据，这些除了用power monitor硬件设备以外，还有是通过软件测出来的。有同学可能要挑战了，除了power monitor，其他软件形式的电量数据都是不可靠的，这种数据拿出来是没有说服力的。挑战的很好，为什
在AS3中位操作是非常快的，这里列出一些可以加快某些计算速度的代码片段集合。我不会解释什么是位运算符，也不会解释怎么使用他们，只能告诉大家如果想清楚其中的原理先认真学一下2进制.
opt_design [-retarget] [-propconst] [-sweep] [-bram_power_opt] [-remap]
Now that we've used Pipelines and data transformation techniques, we'll walk through a more complicated example that combines several of the previous recipes into a pipeline.
通过Shapley Value可以计算每个渠道的贡献权重，而且沙普利值的计算只需要参加的渠道总数，不考虑顺序，因此计算成本也较低。
在AndroidManifest.xml中配置Activity节点是配置theme如下：
我们从图表中看到，增长率从2010年开始整体还在增长，但是增速还是下降为主，在2018年的时候出现了个反弹。也就是说增速是一直在降低，这个是什么原因导致的呢？互联网用户还能增长多少呢？我们通过全球人口数据分析得到如下展示。
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