15、微软 SharePoint 2013 中的商业智能:Excel 服务深度解析

微软 SharePoint 2013 中的商业智能:Excel 服务深度解析

1. Excel 服务的发展历程

Excel 服务在 Office 和 SharePoint 产品的不同版本中不断发展和扩展其功能。

2010 年:功能扩展
  • 持续的商业智能支持 :Excel 服务增加了对更多功能的支持,解决了之前版本中阻止文件加载的问题,使更多工作簿文件能够正常使用。同时,它还支持 Excel 2010 客户端引入的新商业智能功能,如迷你图、切片器和 PowerPivot 支持。
  • 改进的可扩展性
    • Web 服务更新 :基于 SOAP 的现有 Web 服务进行了更新,以支持新的编辑功能,并且仍然支持用户定义函数(UDFs)。
    • 新对象模型 :新增了 ECMAScript 对象模型(使用 JavaScript 或 JScript)。开发者可以使用这种大多数 Web 开发者熟悉的语言,在浏览器中构建应用程序。它不仅能实现 Web 服务的许多功能,还能让开发者控制工作簿的基本属性(如是否在用户界面中显示工具栏),并捕获和响应基本事件。例如,开发者可以编写一个应用程序,让用户在浏览器中编辑 Excel 文件,当用户在某些单元格中输入值或选择单元格时,触发各种流程、显示警告等。
    • REST API :添加了基于 REST 的 API,用户可以使用简单的 URL 访问工作簿的部分内容,如
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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