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MS POWER BI如何设置匿名访问
qq_18735685
2020-10-15 07:02:52
请教高手:
通过POWER BI SERVER发布的链接,希望能通过WEB 匿名访问,不用登陆,如何设置?谢谢!
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MS POWER BI如何设置匿名访问
请教高手: 通过POWER BI SERVER发布的链接,希望能通过WEB 匿名访问,不用登陆,如何设置?谢谢!
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霖雨
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2021-03-09
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需要在Power BI的管理中心设置一下,允许发布给外网用户才可以; 然后,直接在Report上点击共享,就有那个选项了
Kianteck
2021-01-11
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可以参考下面link进行配置: https://community.powerbi.com/t5/Service/Anonymous-access/td-p/19136
Superset vs 商业
BI
工具实测:用同一份销售数据对比7种可视化效果
本文通过实测对比开源
BI
工具Superset与商业
BI
工具(Tableau/
Power
BI
)在7种可视化效果上的表现,包括热力图、桑基图等复杂图表。基于真实电商销售数据,评测涵盖性能、交互体验及企业级功能,为技术决策者提供选型参考。Superset在性价比和定制灵活性上表现突出。
Python 和 R 的
Power
BI
扩展指南(一)
本章详细概述了您可以在
Power
BI
Desktop 中使用 R 和 Python 脚本的所有方法。在数据摄取和数据处理阶段,
Power
Query 编辑器允许您添加包含 R 或 Python 代码的步骤。您还可以利用
Power
BI
Desktop 提供的 R 和 Python 脚本可视化在数据可视化阶段使用这些分析语言。了解 R 和 Python 代码如何与已加载或正在加载到
Power
BI
中的数据进行交互也非常重要。
Pandas多维聚合实战:构建可切片钻取的数据立方体
多维聚合是OLAP分析的核心能力,本质是将扁平分组结果升维为具备空间坐标系的结构化数据模型。其原理依赖MultiIndex实现维度命名、层级索引与坐标寻址,技术价值在于支持切片(Slice)、切块(Dice)和钻取(Drill-down)等交互式分析操作。广泛应用于电商销售分析、SaaS用户行为归因、金融风控指标下钻等需要跨维度动态聚合的场景。本文聚焦Pandas中从清洗、建模到交付的完整链路,深度融合多维聚合与数据立方体两大核心概念,提供可直接落地的工程化方法论。
GPT-4的‘2%参数激活‘真相:MoE稀疏性原理与工程实践
大模型稀疏激活是提升推理效率的关键技术路径,其核心在于Mixture of Experts(MoE)架构下的动态路由机制。不同于稠密模型全参参与计算,MoE通过Router网络为每个token选择少量专家,实现计算资源的按需调度。这一机制的本质不是简单削减参数量,而是重构计算范式——在保障能力上限的同时,优化显存带宽、KV Cache利用率与硬件并行度。实际工程中,'2%激活率'需结合专家粒度、batch级负载均衡、硬件映射策略综合评估,脱离上下文的百分比极易引发显存误判、压缩失效与成本错估。本文基于GPT
pandas多维聚合生产实践:银行风控与用户分层的高效分析方案
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可视化。传统单步groupby存在计算冗余、逻辑割裂与维护困难三大瓶颈,而生产级聚合需兼顾性能、可维护性与业务语义。关键技术价值在于内存内一站式计算、零中间表、支持动态时间窗口与自定义业务规则,广泛应用于银行风控建模、电商用户分层、供应链成本分析等交叉维度+时序动态+规则嵌入的复杂场景。本文聚焦pandas实现,解决真实产线
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