11、Power BI 数据连接、存储模式及数据准备全解析

Power BI 数据连接、存储模式及数据准备全解析

1. Power BI 数据连接模式

1.1 DirectQuery 模式

DirectQuery 是一种替代数据导入(Data Import)的连接模式,它不将数据导入到模型中,而是向数据源(如关系型数据库)发送多个并发查询以获取结果。
- 应用场景
- 适用于存储在关系型数据库中的数据,支持低延迟的实时数据处理场景。
- 当数据源数据量巨大,1GB 文件大小限制不够用时。
- 出于安全原因,需要在数据源端实现行级安全时。
- 局限性
- 查询性能通常不如导入模式。如果源数据库系统处理并发查询能力不足或配置不佳,可能导致超时,影响数据模型和报告。
- 复杂查询性能差,且多个并发用户运行同一报告时,会增加源系统的并发查询压力。
- 部分 Power Query 函数不可用,云数据源最多检索 100 万行,本地数据源每行最多 4MB 数据,Power BI Pro 许可证下整个可视化最多 16MB 数据。Power BI Premium 的最大行数限制可由管理员设置。

1.2 Connect Live 模式

Connect Live 模式用于报告连接到以下数据源时:
- Power BI 数据集
- 多维或表格型的 SSAS 实例
- AAS 实例

它是企业商业智能(BI)解决方案中 Power BI 报告的推荐连接模式。在此模式下,所有业务逻辑都包含在语义模型中,数据模型和数据保留在源端,不导入数

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
提供了一套完整的基于51单片机的DDS(直接数字频率合成)信号波形发生器设计方案,适合电子爱好者、学生以及嵌入式开发人员学习和实践。该方案详细展示了如何利用51单片机(以AT89C52为例)结合AD9833 DDS芯片来生成正弦波、锯齿波、三角波等多种波形,并且支持通过LCD12864显示屏直观展示波形参数或状态。 内容概述 源码:包含完整的C语言编程代码,适用于51系列单片机,实现了DDS信号的生成逻辑。 仿真:提供了Proteus仿真文件,允许用户在软件环境中测试整个系统,无需硬件即可预览波形生成效果。 原理图:详细的电路原理图,指导用户如何连接单片机、DDS芯片及其他外围电路。 PCB设计:为高级用户准备,包含了PCB布局设计文件,便于制作电路板。 设计报告:详尽的设计文档,解释了项目背景、设计方案、电路设计思路、软硬件协同工作原理及测试结果分析。 主要特点 用户交互:通过按键控制波形类型和参数,增加了项目的互动性和实用性。 显示界面:LCD12864显示屏用于显示当前生成的波形类型和相关参数,提升了项目的可视化度。 教育价值:本资源非常适合教学和自学,覆盖了DDS技术基础、单片机编程和硬件设计多个方面。 使用指南 阅读设计报告:首先了解设计的整体框架和技术细节。 环境搭建:确保拥有支持51单片机的编译环境,如Keil MDK。 加载仿真:在Proteus中打开仿真文件,观察并理解系统的工作流程。 编译与烧录:将源码编译无误后,烧录至51单片机。 硬件组装:根据原理图和PCB设计制造或装配硬件。 请注意,本资源遵守CC 4.0 BY-SA版权协议,使用时请保留原作者信息及链接,尊重原创劳动成果。
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