32、数据流程与复合模型:Power BI 高级应用指南

数据流程与复合模型:Power BI 高级应用指南

数据流程(Dataflows)概述

数据流程(Dataflows)允许我们在 Power Platform 的各种技术中使用已准备好的数据。创建数据流程后,它可以供其他 Power Platform 产品使用,如 Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agent 和 Dynamics 365。数据流程的创建者只需具备 Power Query 的知识,是一种无需大量 IT 或开发背景的自助式数据准备工具。

数据流程术语

数据流程也被称为 Power Query Online,继承了许多 Power Query 的术语:
- 字段(Fields) :类似于 Power Query 中的列。
- 表(Tables) :由一组字段或列组成,类似于 Power Query 中的表。在数据流程中,表有不同类型:
- 常规表(Regular tables) :类似于 Power BI Desktop 中 Power Query 的表查询。
- 链接表(Linked tables) :引用另一个数据流程中现有表的表,数据不会加载到新的数据流程中,只能读取,不能进行进一步的转换步骤。
- 计算表(Computed tables) :引用其他表进行额外转换步骤的表,数据先在源表中处理,再经过引用表的额外转换步骤,转换后的数据存储在新表中。

创建数
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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