19、大数据实时洞察与报告及Azure机器学习入门

大数据实时洞察与报告及Azure机器学习入门

1. 选择Power BI服务并创建账户

在处理大数据时,我们有两个Power BI相关的选择:Power BI Desktop和Power BI服务。Power BI Desktop是一个桌面应用程序,可连接数据并创建可视化报告,之后可将报告上传到Power BI服务进行共享。这里我们选择基于URL的Power BI服务。具体操作步骤如下:
1. 点击“注册”按钮。
2. 完成注册流程,创建一个Power BI账户。

完成上述操作后,就可以开始连接数据源并编写报告了。不过,在这之前,需要先配置Azure Stream Analytics,使其将数据发送到Power BI。

2. 配置Azure Stream Analytics

配置Azure Stream Analytics以将数据发送到Power BI,具体步骤如下:
1. 打开浏览器,访问Azure门户页面(portal.azure.com)。
2. 登录后,打开一直用于演示的Stream Analytics作业。
3. 若Stream Analytics作业正在运行,需先停止,才能添加新输出。
4. 在“基本信息”页面的“作业拓扑”中,点击“输出”磁贴,打开“输出”窗格。
5. 在“输出”窗格中,点击“添加”,打开“新建输出”窗格。
6. 在“新建输出”窗格中,为输出别名设置一个唯一名称,然后选择Power BI。
7. 点击“授权”按钮,在弹出的对话框中输入创建Power BI账户时使用的凭据,授予Azure Stream Analytics访问Power BI

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模仿真分析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码示例文件以便深入学习调试。
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