41、Power BI 与其他应用集成及 Microsoft Fabric 数据仓库创建指南

Power BI 与其他应用集成及 Microsoft Fabric 数据仓库创建指南

1. Power BI 与 Dataverse 集成

1.1 数据映射与导入

在 Power BI 中与 Dataverse 集成时,需要进行一些数据映射操作:
- Title = JobTitle
- LastName = LastName
- TotalChildren = NumberOfChildren
- Phone = Telephone1

操作步骤如下:
1. 将其他列设置为 (none) ,然后点击“下一步”按钮。
2. 保持手动刷新的默认设置,点击“发布”按钮。
3. 系统将自动开始刷新,等待刷新完成。

1.2 创建新的 Power BI Desktop 文件并连接 Dataverse

  1. 创建一个新的 Power BI Desktop 文件。
  2. 选择“获取数据”,然后选择“Dataverse”。
  3. 输入你的凭据。
  4. 展开本次操作创建的环境,在导航器中选择“联系人”表,然后点击“加载”按钮。
  5. 选择“导入”或“直接查询”,然后点击“确定”按钮。
  6. 创建一个简单的报表可视化对象,以显示加载到 Dataverse 环境中的联系人。

1.3 集成原理

Power

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 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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