20、Power BI的数据可视化、警报与通知全解析

Power BI的数据可视化、警报与通知全解析

1. Power BI基础功能概述

Power BI是一款强大的数据可视化工具,具有多种实用功能。其移动应用程序支持查看仪表盘、报表、SQL Server报表服务报告和Excel电子表格,并且可以通过连接本地的SQL Server报表服务报告和云端的Power BI仪表盘及报表,实现对本地和云端数据的访问。

1.1 Power BI Embedded

Power BI Embedded是一项Azure服务,允许开发者在自定义应用程序中利用Power BI的功能。可嵌入的内容包括图表、可视化效果和报表等。与标准的Power BI产品相比,它的一个关键优势是可以匿名使用,无需账户登录信息。

开发者可以使用简单的ReST API和Power BI Embedded SDK,直接在应用程序中创建和部署令人惊叹的数据可视化和引人注目的报表。其额外特性如下:
- 为嵌入式报告场景提供无摩擦的身份验证和授权用户体验。
- 应用程序开发者可以轻松地将Power BI磁贴和报表作为HTML Iframe控件嵌入到移动或Web应用程序中。

常见的使用场景包括:
- 独立软件供应商(ISV)和面向客户的应用程序开发者可以使用Power BI Embedded服务和Power BI SDK嵌入交互式报表。
- 开发者可以使用Power BI可视化框架创建自定义可视化效果,用于自己的应用程序。
- 通过利用Azure Active Directory(AAD)应用程序令牌身份验证模型,可以将在Power BI Desktop工具中创建的交互式报表嵌入到自己的应用程序

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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