BI相关的开源工具

开源BI可视化报表工具superset Superset是一个开源的、现代化的企业级商业智能(BI)Web应用程序,也是一个功能强大的数据可视化工具。 阅读详情
我们都知道“瞎子摸象”的故事。不同的瞎子对大象的认识不同,因为他们只认识了自己摸到的地方。而企业如果要避免重犯这样的错误,那就离不开商务智能(BI)。专家认为,BI对于企业的重要性就像聪明才智对于个人的重要性。欧美企业的经验也证明,企业避免无知和一知半解危险的有效手段就是商务智能。商务智能旨在充分利用企业在日常经营过程中收集的大量数据和资料,并将它们转化为信息和知识来免除各种无知状态和瞎猜行为。

支持BI的开源工具数量众多,但是大多数的工具都是偏重某方面的。例如,CloverETL偏重ETL,JPivot偏重多维分析展现,Mondrian是OLAP服务器。而Bee、Pentaho和SpagoBI等项目则针对商务智能问题提供了完整的解决方案。

ETL 工具

ETL开源工具主要包括CloverETL和Octupus等。

(1)CloverETL是一个Java的ETL框架,用来转换结构化的数据,支持多种字符集之间的转换(如ASCII、UTF-8和ISO-8859-1等);支持JDBC,同时支持dBase和FoxPro数据文件;支持基于XML的转换描述。

(2)Octupus是一个基于Java的ETL工具,它也支持JDBC数据源和基于XML的转换定义。Octupus提供通用的方法进行数据转换,用户可以通过实现转换接口或者使用Jscript代码来定义转换流程。

OLAP服务器

(1)Lemur主要面向HOLAP,虽然采用C++编写,但是可以被其他语言的程序所调用。Lemur支持基本的操作,如切片、切块和旋转等基本操作。

(2)Mondrian面向ROLAP包含4层:表示层、计算层、聚集层、存储层。

● 表示层:指最终呈现在用户显示器上的以及与用户之间的交互,有许多方法来展现多维数据,包括数据透视表、饼、柱、线状图。

● 计算层:分析、验证、执行MDX查询。

● 聚集层:一个聚集指内存中一组计算值(cell),这些值通过维列来限制。计算层发送单元请求,如果请求不在缓存中,或者不能通过旋转聚集导出的话,那么聚集层向存储层发送请求。聚合层是一个数据缓冲层,从数据库来的单元数据,聚合后提供给计算层。聚合层的主要作用是提高系统的性能。

● 存储层:提供聚集单元数据和维表的成员。包括三种需要存储的数据,分别是事实数据、聚集和维。

OLAP客户端

JPivot是JSP风格的标签库,用来支持OLAP表,使用户可以执行典型的OLAP操作,如切片、切块、上钻、下钻等。JPivot使用Mondrian服务器,分析结果可以导出为Excel或PDF文件格式。

数据库管理系统

主要的开源工具包括MonetDB、MySQL、MaxDB和PostgreSQL等。这些数据库都被设计用来支持BI环境。MySQL、MaxDB和PostgreSQL均支持单向的数据复制。BizGres项目的目的在于使PostgreSQL成为数据仓库和BI的开源标准。BizGres为BI环境构建专用的完整数据库平台。

完整的BI开源解决方案

1.Pentaho 公司的Pentaho BI 平台

它是一个以流程为中心的、面向解决方案的框架,具有商务智能组件。BI 平台是以流程为中心的,其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定义在 BI 平台上执行的商务智能流程。流程可以很容易被定制,也可以添加新的流程。BI 平台包含组件和报表,用以分析这些流程的性能。BI 平台是面向解决方案的,平台的操作是定义在流程定义和指定每个活动的 action 文档里。这些流程和操作共同定义了一个商务智能问题的解决方案。这个 BI 解决方案可以很容易地集成到平台外部的商业流程。一个解决方案的定义可以包含任意数量的流程和操作。

BI平台包括一个 BI 框架、BI 组件、一个 BI 工作台和桌面收件箱。BI 工作台是一套设计和管理工具,集成到Eclipse环境。这些工具允许商业分析人员或开发人员创建报表、仪表盘、分析模型、商业规则和 BI 流程。Pentaho BI 平台构建于服务器、引擎和组件的基础之上,包括J2EE 服务器、安全与权限控制、portal、工作流、规则引擎、图表、协作、内容管理、数据集成、多维分析和系统建模等功能。这些组件的大部分是基于标准的,可使用其他产品替换之。

2.ObjectWeb

该项目近日发布了SpagoBi 1.8版本。SpagoBi 是一款基于Mondrain+JProvit的BI方案,能够通过OpenLaszlo产生实时报表,为商务智能项目提供了一个完整开源的解决方案,它涵盖了一个BI系统所有方面的功能,包括:数据挖掘、查询、分析、报告、Dashboard仪表板等等。SpagoBI使用核心系统与功能模块集成的架构,这样在确保平台稳定性与协调性的基础上又保证了系统具有很强的扩展能力。用户无需使用SpagoBI的所有模块,而是可以只利用其中的一些模块。

SpagoBI使用了许多已有的开源软件,如Spago和Spagosi等。因此,SpagoBI集成了Spago的特征和技术特点,使用它们管理商务智能对象,如报表、OLAP分析、仪表盘、记分卡以及数据挖掘模型等。SpagoBI支持BI系统的监控管理,包括商务智能对象的控制、校验、认证和分配流程。SpagoBI采用Portalet技术将所有的BI对象发布到终端用户,因此BI对象就可以集成到为特定的企业需求而已经选择好的Portal系统中去。

3.Bee项目

该项目是一套支持商务智能项目实施的工具套件,包括ETL工具和OLAP 服务器。Bee的ETL工具使用基于Perl的BEI,通过界面描述流程,以XML形式进行存储。用户必须对转换过程进行编码。Bee的ROLAP 服务器保证多通SQL 生成和强有力的高速缓存管理(使用MySQL数据库管理系统)。ROLAP服务器通过SOAP应用接口提供丰富的客户应用。Web Portal作为主要的用户接口,通过Web浏览器进行报表设计、展示和管理控制,分析结果可以以Excel、PDF、PNG、PowerPoint、text和XML等多种形式导出。

Bee项目的特点在于:

● 简单快捷的数据访问;

● 支持预先定义报表和实时查询;

● 通过拖拽方式轻松实现报表定制;

● 完整报表的轻松控制;

● 以表和图进行高质量的数据展示。
 
2022年五大开源数据可视化BI方案对比 大数据在经过前几年的野蛮生长以后,开始与数据中台的概念一同向着更实际的方向落地。有人问,数据可视化是不是等同于数据大屏。数据大屏是数据可视化的一部分,其承载更多的是展示与监控的功能。 而真正对业务产生影响的,确是比较低调的自助数据可视化系统(商用的一般称之为BI系统),支撑着公司的指标体系,为业务的发展,企业的数字化驱动提供帮助。 本文将对比Superset,Redash,Metabase,Davinci,DataEase五大开源的数据可视化分析工具。 商用方案不在此次讨论之中。将这些开源的数据可视化分析工 阅读详情

相关推荐

AI智能问数能力全面升级,DataEase开源BI工具v2.10.13 LTS版本发布

DataEase引入SQLBot开源智能问数系统。

FIT2CLOUD飞致云的博客 1029

零门槛!人人可用的开源 BI 工具!

DataEase —— 开源的数据可视化分析工具,支持丰富的数据源连接,能够通过拖拉拽方式快速制作图表,并可以方便的与他人分享。

weixin_43400476的博客 5107

启动metabase_开源BI工具Metabase安装

安装Metabase:Metabase是作为Java jar文件构建和打包的,可以在有Java环境的任何地方运行。下面我们提供有关如何在各种常见配置中安装和运行Metabase的详细说明。运行jar文件:这是运行Metabase的最简单和最基本的方式。这里将介绍运行Metabase的一般要求,并介绍如何定制安装。要运行Metabase jar文件,需要在系统上安装Java。目前Metabase需要...

weixin_39824898的博客 670

【开源分享】一系列的开源BI推荐

Superset是一个开源的、现代的、轻量级BI系统,能够对接Druid、Kylin、ClickHouse、MySQL、Presto等多种数据源,拥有丰富的图表展示形式、支持自定义仪表盘,且拥有友好的用户界面,十分易用。现在市场上开源 BI 产品比较多,各个产品的侧重点不同,有的以报表为主、有的以可视化为主、有的以查询分析为主。GoView的核心优势 丰富的组件库:GoView提供了丰富的数据可视化组件,如折线图、柱状图、饼图、散点图等,这些组件不仅支持高度自定义,还具备良好的交互性和响应性。

技术分享 9505

开源BI工具对比(一):BI介绍

前言: 本专栏以 安装、二次开发难度、支持数据源、界面交互设计、在开源BI中选出最适合的与商业BI进行对比。 BI是给谁用的? BI工具定位由数据分析师使用,通过灵活配置各种多维分析、深度钻取,生成各种报表和可交互的图形化展示 什么时候用 在大数据领域,一般在数仓建模之后,发布数据服务,用BI工具进行数据可视化 下面是开源/商业BI工具汇总 ...

qq_24186017的博客 3408

RTX4090上跑CenterNet训练

参考实现 url=https://github.com/xingyizhou/CenterNet.git commit_id=5b1a490a52da57d3580e80b8bb4bbead9ef2af96

遗失的神庙 1622

免费可源可商用的BI工具对比(支持Doris 数据库)

Datart 支持多种数据源,包括 Doris 数据库,并提供了数据清洗、数据可视化、数据建模等多种功能,可以帮助分析师更好的理解和分析数据。Superset 使用简便,具有良好的报表和图表设计能力,并支持多种数据源,包括 Doris 数据库。Metabase:Metabase 是一个简单易用的开源 BI 工具,具有良好的可视化和查询功能,并支持多种数据源,包括 Doris 数据库。这些工具都支持多种数据源,包括 Doris 数据库,并提供了直观的查询和可视化界面,可以帮助分析师更好地理解和分析数据。

大模型大数据攻城狮的专栏 3298

CANoe信号传输故障排查指南

本文提供了全面的CANoe信号传输故障排查指南,涵盖从硬件连接、通道配置到软件脚本与数据库加载的全链路诊断。针对常见的通道指示灯不亮、信号无法发送及ECU握手失败等问题,给出了基于CANoe工具和CAPL脚本的详细排查步骤与解决方案,帮助工程师系统化定位并解决实车测试中的通信故障。

ice55的博客 258

几款BI相关的开源工具-ETL-OLAP相关

几款BI相关的开源工具-ETL-OLAP相关 [font=Arial][/font] [font=Arial] 我们都知道“瞎子摸象”的故事。不同的瞎子对大象的认识不同,因为他们只认识了自己摸到的地方。而企业如果要避免重犯这样的错误,那就离不开商务智能(BI)。专家认为,BI对于企业的重要性就像聪明才智对于个人的重要性。欧美企业的经验也证明,企业避免无知和一知半解危险的有效手段就是商务智能。商务智能旨在充分利用企业在日常经营过程中收集的大量数据和资料,并将它们转化为信息和知识来免除各种无知状态和瞎猜行为。

thinkone的博客 4744

ADS2016子电路封装避坑指南:手把手教你制作可复用的自定义Symbol

本文详细介绍了在ADS2016中制作可复用的自定义Symbol的全流程,重点解析了子电路封装的常见问题与解决方案。从电路模块的标准化处理、Hierarchy创建技巧到Symbol视觉优化和库管理策略,帮助工程师提升射频与微波电路设计效率。特别针对Symbol比例适配和引脚优化等核心问题,提供了实用的避坑指南和工程验证方法。

weixin_30275415的博客 217

基于Simulink的魔术公式轮胎动力学仿真

本篇博文主要用来记录汽车系统动力学课程的学习,仅供课程阶段参考,与实际工程应用还有较大距离。基于Simulink的魔术公式轮胎动力学仿真本实例主要有以下任务。1.建立魔术公式轮胎动力学仿真模型。2.绘制不同载荷下的轮胎纵向力—滑动率关系曲线。3.绘制不同载荷下的轮胎侧向力—侧偏角关系曲线。4.绘制不同载荷下的轮胎回正力矩—侧偏角关系曲线。提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考。

shy_201992的博客 6940

『系统开发』几款BI相关的开源工具

http://blog.youkuaiyun.com/Chrisjian/archive/2009/09/01/4507463.aspx我们都知道“瞎子摸象”的故事。不同的瞎子对大象的认识不同,因为他们只认识了自己摸到的地方。而企业如果要避免重犯这样的错误,那就离不开商务智能(BI)。专家认为,BI对于企业的重要性就像聪明才智对于个人的重要性。欧美企业的经验也证明,企业避免无知和一知半解危险的有效

oracel数据库、数据仓库、JAVA开发的专栏 1679

TriCore架构-基于TC397在SOTA过程中AB-SWAP切换底层原理

TC397的SOTA升级机制通过硬件地址重映射实现,利用MMU将逻辑地址动态映射到不同物理地址。其PFlash支持标准/备用地址映射,通常使用PF0+PF1+PF4空间以便于OTA处理。升级时,新固件自动写入非活动分区(A/B分区切换),由地址转换函数完成逻辑地址到物理地址的转换。系统重启后根据寄存器选择启动区域,实现安全无缝的固件更新。

xiandang8023的博客 490

BI相关的开源工具(转)

  支持BI的开源工具数量众多,但是大多数的工具都是偏重某方面的。例如,CloverETL偏重ETL,JPivot偏重多维分析展现,Mondrian是OLAP服务器。而Bee、Pentaho和SpagoBI等项目则针对商务智能问题提供了完整的解决方案。 ETL 工具 ETL开源工具主要包括CloverETL和Octupus等。 (1)CloverETL是一个Java的E

790

基于MATLAB的脑功能网络工具箱:BCT与FCLab

脑功能网络分析是神经科学领域的一个重要研究方向,它通过分析大脑中神经元之间的连接模式和信息传递方式,揭示脑网络的结构和功能。在这个领域,MATLAB是一个广泛使用的工具,提供了丰富的函数和工具箱来进行脑功能网络的分析和可视化。这些工具箱提供了丰富的函数和工具,使得脑功能网络的计算和分析变得更加简单和高效。在上述示例代码中,我们首先导入BCT工具箱,并构建一个邻接矩阵来表示脑网络的连接关系。在上述示例代码中,我们首先导入FCLab工具箱,并导入脑功能数据。函数对数据进行预处理,如去除噪声、降采样等操作。

web_bug407的博客 2611

【网络与爬虫 49】突破WAF防线:Web应用防火墙绕过实战攻略

本文深入探讨Web应用防火墙(WAF)的工作原理与绕过技术,从基础的编码变换到高级的协议层攻击,通过实战案例和代码演示,帮助安全研究者和渗透测试人员理解现代WAF防护机制并掌握合规的绕过方法。内容涵盖SQL注入、XSS、文件上传等攻击向量的WAF绕过技术,适合网络安全从业者和爬虫开发者学习参考。

熵数实验室 1848

github可视化工具_一般用哪些工具做大数据可视化分析?

就目前而言,可视化BI工具可以分为:开源型产品,完全免费商业型产品(一般功能较为强大,但是需要费用购买)传统重BI(这类一般不在考虑的范畴)开源的: Superset,Redash,Metabase、Kibana1.SupersetSuperset是一款轻量级的BI工具,由Airbnb的数据部门开源,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。整个...

weixin_39638188的博客 1186

从 AccessControl.authorizationCheck 读懂 ABAP CDS 访问控制:默认策略、取舍边界与一线项目实战

摘要: 本文深入解析ABAP CDS视图中@AccessControl.authorizationCheck注解的核心功能与工程实践。该注解通过DCL角色实现行级数据过滤,提供三类能力:控制访问生效条件、约束语义一致性及管理特权访问。文章详述四种注解取值(#CHECK、#NOT_REQUIRED、#NOT_ALLOWED、#PRIVILEGED_ONLY)的适用场景与默认行为,并结合采购订单案例演示DCL与PFCG授权的落地步骤。同时指出访问控制的边界问题(如JOIN场景可能绕过过滤),并给出视图层级决策矩

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 263

Power BI Capacities 工具集使用指南

Power BI Capacities 工具集使用指南 项目介绍 微软的 PowerBI-Tools-For-Capacities 是一个专门为处理 Power BI Capacities(包括Premium和Embedded)相关的工具和实用程序而设的开源仓库。这个仓库提供了自动化测试工具,旨在简化Power BI嵌入式分析的容量规划过程,使报告作者和管理员能够更有效地评估和管理其容量负载。通...

gitblog_00891的博客 855

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

开学学习BI

2009年,新的一年开始了. 我要开始学习BI了. 我刚接触BI,没入门.我开了一些BI设计方面的文章,大家都推荐用开源的pentaho. 我不知道是我不会google,还是google上的pentaho学习资料确实比较少,我找了几天也没有头绪. 我用了最笨的办法,在sourceforge上把pentaho的套件都下载下来了,准备在这个元旦开始学习. 希望自己在2009年心想事成,与我心爱的她尽快...

厚积薄发 510

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Microsoft Defender for Endpoint Power BI 项目常见问题解决方案

Microsoft Defender for Endpoint Power BI 项目常见问题解决方案 项目基础介绍 Microsoft Defender for Endpoint Power BI 项目是一个开源项目,旨在为使用 Microsoft Defender for Endpoint 数据的用户提供 Power BI 报告模板。该项目的主要目的是帮助用户通过 Power BI 可视化工具...

gitblog_00231的博客 957

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

如何使用开源工具「DataEase」制作一个高质量的仪表板

最近在Github上发现了一款号称“人人可用的开源数据可视化分析工具”——DataEase,它是否真的这么简单呢?抱着探索的心态我决定研究一下,于是通过DataEase官方的文档进行学习并制作了一个仪表板,各位看官请上眼(效果图如下): 下面来详细介绍一下制作过程: 1、数据准备(我是用的是Excel数据作为数据集) 2、仪表板构建 3、仪表板样式调整优化 4、参考资料以及制作过程中所使用的素材 DataEase 文档Documenthttps://dataease.io/docs/ ...

DoWhatYouSay的博客 2567

仪表板和数据大屏支持统一设置数值格式,DataEase开源BI工具v2.10.18 LTS版本发布

级联组件支持下拉树形态。

FIT2CLOUD飞致云的博客 695
上一篇: PB计算型域的取值
下一篇: JSF历程:一个程序员的JavaWeb之路
am2000
博客等级 码龄26年 51粉丝 7原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值