30、Power BI 中的安全机制与缓慢变化维度处理

Power BI 中的安全机制与缓慢变化维度处理

在数据建模和分析中,数据安全和处理数据变化是两个重要的方面。本文将介绍 Power BI 中的对象级安全(OLS)和行级安全(RLS)的实现,以及缓慢变化维度(SCD)的处理方法。

1. 对象级安全(OLS)

OLS 允许我们从模型中隐藏包含敏感数据的表和列,例如隐藏整个表或特定用户的列。它还能保护元数据。与 RLS 一样,OLS 仅对具有数据集读取或构建权限的工作区查看者或用户生效。

1.1 OLS 实现流程

OLS 在 Power BI 中的实现流程与 RLS 非常相似,具体步骤如下:
1. 在 Power BI Desktop 中创建安全角色。
2. 在第三方工具(如 Tabular Editor 或 SSMS)中保护对象。
3. 将更改保存到 Power BI Desktop 模型。
4. 在 Power BI Desktop 中验证角色。
5. 将模型发布到 Power BI 服务或 Power BI 报表服务器。
6. 在 Power BI 服务或 Power BI 报表服务器中为角色分配成员。
7. 在 Power BI 服务中验证角色(Power BI 报表服务器中无法进行角色验证)。

graph LR
    A[创建安全角色] --> B[保护对象]
    B --> C[保存更改]
    C --> D[验证角色(Desktop)]
    D --> E[发布模型]
    E --> F[分配成员
【四轴飞器】非线性三自由度四轴飞器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞器动力学建模仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞器数学模型,涵盖姿态动力学运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞器的飞动力学特性控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞器建模、控制算法开发的研究生和初研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞器非线性动力学特性的学习仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学科研项目开发,提升对姿态控制系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导实现方式,动手运并调试仿真程序,以加深对飞器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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