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在powerbi报表中,我们往往会对数据源进行日常刷新,powerbi链接了数据库的情况下,根据日期灵活取数是我们必须掌握的一个技能。 在本文中,我们将介绍如何使用 SQL 的 DATE_SUB 函数来获取数据库中最近 90 天的数据。 DATE_SUB 函数是一个 MySQL 的函数,它可以从一个
在过去,业务人员通常不熟悉数据建模,因为数据建模往往是专业的IT人员的领域。但是,得益于POWERBI和POWER PIVOT FOR EXCEL ,这样的日子一去不复返了。那么,什么是数据模型呢? 一:思维导图 二:原文截图 第6页 三:翻译 在过去,业务人员通常不熟悉数据建模,因为数据建模往往是
一:思维导图&数据源示例 1.1思维导图 1.2示例数据源 二:参数构成 三:案例度量值 基础度量值 总销量 = CALCULATE(SUM('数据源'[销量])) 总销售额 = CALCULATE(SUM('数据源'[销售额])) RANK度量值 RANK排名 = RANK( MAKE BY SI
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## 前言: 在当今信息化社会,网络数据分析越来越受到重视。而作为开发人员,掌握一门能够抓取网页内容的语言显得尤为重要。在此篇文章中,将分享如何使用 .NET构建网络抓取工具。详细了解如何执行 HTTP 请求来下载要抓取的网页,然后从其 DOM 树中选择 HTML 元素,进行匹配需要的字段信息,从中
本文学习文章:“浅析数据安全之密态化计算” 数据安全的必要性 数据安全应保证数据产生、存储、传输、访问、使用、销毁、公开等全生命周期安全,并且需要做到保证数据处理过程的保密性、完整性、可用性。如何安全采集用户数据,并且实现安全地对用户数据进行使用,主要包括在整个数据周期中保证安全,即在数据的生产、传
转载:大模型研发核心:数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程,包括数据以及自动化相关的内容,并介绍在当前的情况下,知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开: 大模型研发中的数据工程,起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
介绍一些python中用于连接常用数据库的依赖库。 SQLite3 SQLite3是Python 中自带的数据库模块,适用于小型应用和快速原型开发。 SQLite是一个进程内的库,实现了自给自足的、无服务器的、是非常小的,是轻量级的、事务性的 SQL 数据库引擎。它是一个零配置的数据库,不需要在系统
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前言: 今天发现前段时间自己搭建的一个系统的MongoDB数据找不到了,觉得很奇妙,然后登上MongoDB数据库发现多了一个名为READ__ME_TO_RECOVER_YOUR_DATA的数据库,里面还有一个README的集合里面包含了下面描述的勒索信息。没错我的MongoDB数据库被攻击了,不过还
前言 上一章我们把系统所需要的MongoDB集合设计好了,这一章我们的主要任务是使用.NET Core应用程序连接MongoDB并且封装MongoDB数据仓储和工作单元模式,因为本章内容涵盖的有点多关于仓储和工作单元的使用就放到下一章节中讲解了。仓储模式(Repository )带来的好处是一套代码
前言 上一章节我们主要讲解了MongoDB数据仓储和工作单元模式的封装,这一章节主要讲的是MongoDB用户管理相关操作实操。如:获取所有用户信息、获取用户分页数据、通过用户ID获取对应用户信息、添加用户信息、事务添加用户信息、用户信息修改、用户信息删除等实战教程。 MongoDB从入门到实战的相关
前言 今天我们来介绍一下工作开发中常见的一些NoSQL数据库及其基本特点。欢迎在评论区留下文章中没有介绍且好用的NOSQL数据库🤞。 什么是NOSQL数据库 非关系型数据库又被称为 NoSQL(Not Only SQL ),意为不仅仅是 SQL。指的是与传统关系型数据库(RDBMS)相对应的一类
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本文使用ChnS
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。 一.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉,就是把句子中的词挖掉,根据上下文推测挖掉的词是什么。 二.
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程,主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试,也简要介绍了模型训练流程,不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务简介和数据集 通过模型来判断2个句子是否连续,使用ChnSentiCorp数据集,不
以前使用Neo4j图数据库,考虑到生产环境需要最终选择了NebulaGraph图数据库。对于数据要求比较高的领域,比如医疗、财务等,暂时还是离不开知识图谱的。后面主要围绕LLM+KG做一些行业解决方案和产品,涉及的技术主要是对话、推荐、检索这3个大的方向,可用于客服系统和聊天机器人等。 1.安装Ne