tableau 为什么计算个同比增长那么难

二、tableau常用难点操作

常用操作: 1.Ctrl+要选的多个字段+“智能显示”选择相应的图形 2.ctrl+m:新建工作表 3.添加行和列时,注意分层结构的利用 3.行的标题颜色的修改: (1)单行:表-右击-阴影-选择相应的颜色: (2)表背景颜色的修改: (3)表格内数据设置渐变色 3.显示销售额同比增长的方法: (1)行中销售额字段下拉:快速计算表---同比增长,如图示 (2)再一次添加‘销售额’字段到行,通过将做过‘同比增长’计算的销售额字段拖到‘工具提示’标签即可. 4.导出数据.交叉表 (1)导出数据 (2

explain之key_len计算

通常在优化SQL查询的时候,我们都会使用explain分析SQL执行计划,通常来说当用到组合索引的时候我们如何判断索引完全用上呢?当然高手看看表结构及SQL语句就知道到底用到了几个字段,对于不熟悉的同学呢?我们还是可以看看key_len的长度,当然这个计算还是有点复杂的,不过在你看过我这篇博客以后,相信你肯定会计算的,这难不倒聪明的你. 废话不多说了,我们直接上例子.表结构如下.^_^ mysql [localhost] {msandbox} (yayun) > show create tabl

[20191115]oracle实例占用内存计算.txt

[20191115]oracle实例占用内存计算.txt --//以前学习oracle数据库时,总想了解实例占用内存多少,我曾经在一些会议底下问过一位高手,对方说计算这个相对很难,许多东西是共享的.--//很难有一个好方法计算,不过当时给了一个命令pmap,可以查看进程的内存使用情况,我当时使用命令看了一些,感觉输出许多东西都不理解.--//只能放弃.我现在基本使用smem大致了解该实例使用内存的情况.实际上上面的输出不包括共享内存段使用情况. --//正好前几天论坛有人问类似的问题,链接htt

CSS3伸缩盒Flexible Box

这是一种全新的布局,在移动端非常实用,IE对此布局的相关的兼容不是很好,Firefox.Chrome.Safrai等需要加浏览器前缀. 先说说这种布局的特点: 1)移动端由于屏幕宽度都不一样,在布局的时候为了适配,如果用百分比,就得精确计算,而且如果有1px边框,计算会更加复杂难控制 2)如果有多列,要让所有列的高度一样,以前的话需要用各种计算或用子元素撑高等 3)上下居中,如果是在以前,那么用line-height或top绝对定位等计算 4)表单布局的时候,经常是左边和右边在一行上,以往是设置

POJ题目排序的Java程序

POJ 排序的思想就是根据选取范围的题目的totalSubmittedNumber和totalAcceptedNumber计算一个avgAcceptRate. 每一道题都有一个value,value = acceptedNumber / avgAcceptRate + submittedNumber. 这里用到avgAcceptedRate的原因是考虑到通过的数量站的权重可能比提交的数量占更大的权重,所以给acceptedNumber乘上了一个因子. 当然计算value还有别的方法,比如POJ上

hihoCoder 1080 : 更为复杂的买卖房屋姿势线段树区间更新

#1080 : 更为复杂的买卖房屋姿势时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述小Hi和小Ho都是游戏迷,“模拟都市”是他们非常喜欢的一个游戏,在这个游戏里面他们可以化身上帝模式,买卖房产. 在这个游戏里,会不断的发生如下两种事件:一种是房屋自发的涨价或者降价,而另一种是政府有关部门针对房价的硬性调控.房价的变化自然影响到小Hi和小Ho的决策,所以他们希望能够知道任意时刻某个街道中所有房屋的房价总和是多少——但是很不幸的,游戏本身并不提供这样的计算.不过这难

【Fate/kaleid liner 魔法少女☆伊莉雅】系列中实践的、新世代的动画摄影工作流

通常的日本动画的摄影中,是以追加Cell(celluloid 赛璐珞)与背景的合成滤镜处理为主,而在[Fate/kaleid liner 魔法少女☆伊莉雅]系列的,加入了自己使用3DCG软件来制作特效素材的新的摄影风格. 作为最后工程的摄影,也可以受益于3DCG软件已经放映结束的本人气系列的第3季,[魔法少女☆伊莉雅 2wei Herz! ]中, Asahi Production 的中西康祐摄影导演带领的小组,在[Cell与CG的崭新融合]的概念下,实践了最新摄影工作流.

Canu Tutorial（canu指导手册）

链接:Canu Tutorial Canu assembles reads from PacBio RS II or Oxford Nanopore MinION instruments into uniquely-assemblable contigs, unitigs. Canu owes lots of it design and code to celera-assembler. Canu can be run using hardware of nearly any shape or

openstack(liberty): 简单网络连接图

openstack起初的网络部分是和计算核心nova合在一起的,后来被拆分出来,独立成为一个模块, 现在名为Neutron. 本博文是学习记录,记录的是基于GRE tunnel技术的neutron和计算主机之间的连接和通信流程.下面直接上图,结合图做一些简单的介绍(这些介绍的内容,主要来自RDO.) 在介绍上面这个图之前,需要简单的介绍一下,什么是GRE tunnel. GRE(Generic Routing Encapsulation):通用路由封装协议. GRE是VPN的第三层隧道协议,采用

机器学习 —— 概率图模型（Homework: CRF Learning）

概率图模型的作业越往后变得越来越有趣了.当然,难度也是指数级别的上涨啊,以至于我用了两个周末才完成秋名山神秘车牌的寻找,啊不,CRF模型的训练. 条件随机场是一种强大的PGM,其可以对各种特征进行建模,同时可以使用随机梯度下降算法进行训练,训练的结果就是PGM中那些定义变量交互方式的参数. 1.LR模型的训练 LR模型可以看作是CRF模型的低配版,在完全不定义随机变量交互,只考虑P(Y|X)的情况下,得到的就是LR模型.其数学表达如下: 这里theta是参数,X是特征也是像素值,该形式成为Log

Google Dremel 原理 - 如何能3秒分析1PB

简介 Dremel 是Google 的“交互式”数据分析系统.可以组建成规模上千的集群,处理PB级别的数据.MapReduce处理一个数据,需要分钟级的时间.作为MapReduce的发起人,Google开发了Dremel将处理时间缩短到秒级,作为MapReduce的有力补充.Dremel作为Google BigQuery的report引擎,获得了很大的成功.最近Apache计划推出Dremel的开源实现Drill,将Dremel的技术又推到了浪尖上. Google Dremel设计根据Goog

从SHAttered事件谈安全

大新闻? 在刚刚过去的2017年2月23日,Cryptology Group at Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)和Google的研究人员公开了2个PDF文件,我也第一时间下载并按提示检查了SHA-1的校验值.文件内容和SHA1的结果如图1所示. ↑ 图1 重现大新闻图1说明了一个很简单的事实:这是2个不同的PDF文档,但是它们的SHA-1校验值是一样的. 这个简单的事实(We have broken SHA-1 in practice.)轰动了安全界

[DeeplearningAI笔记]改善深层神经网络1.4_1.8深度学习实用层面_正则化Regularization与改善过拟合

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.4 正则化(regularization) 如果你的神经网络出现了过拟合(训练集与验证集得到的结果方差较大),最先想到的方法就是正则化(regularization).另一个解决高方差的方法就是准备更多的数据,这也是非常可靠的方法. 正则化的原理正则化公式简析 L1范数:向量各个元素绝对值之和 L2范数:向量各个元素的平方求和然后求平方根 Lp范数:向量各个元素绝对值的p次方求和然后求1/p次方 L∞范数:向量各个元素求绝对值,最大那

hdu 2476"String painter"(区间DP)

传送门 https://www.cnblogs.com/violet-acmer/p/9852294.html 题意: 给定字符串A,B,每次操作可以将字符串A中区间[ i , j ]的字符变为ch,问最少需要多少次操作可以使 A == B. 题解: 这道题,卡了我好久好久,这期间也尝试用了一些骚操作,然而并没有什么卵用,无奈之举,百度找了巨巨的博客看. 看了三四篇博客,在经过自己的纠结,终于弄懂了. 首先,这道题需要经过两次DP: ① : 第一次是求出将空字符串 S 变为 B 所需的最少操作,

Reading | 《TensorFlow：实战Google深度学习框架》

目录三.TensorFlow入门 1. TensorFlow计算模型--计算图 I. 计算图的概念 II. 计算图的使用 2.TensorFlow数据类型--张量 I. 张量的概念 II. 张量的使用 3.会话 4.TensorFlow实现神经网络 I. 前向传播算法 II. 神经网络参数与TensorFlow变量 III. 用TF训练神经网络四.深层神经网络 1. 深度学习与深度神经网络 I. 线性模型的局限性 II. Activation去线性化 III. 多层网络解决异或运算 2. L

机器学习--聚类系列--K-means算法

一.聚类聚类分析是非监督学习的很重要的领域.所谓非监督学习,就是数据是没有类别标记的,算法要从对原始数据的探索中提取出一定的规律.而聚类分析就是试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集称为一个“簇”.它的难点是不好调参和评估.下面是sklearn中对各种聚类算法的比较. 二.K-Means算法 KMeans算法在给定一个数k之后,能够将数据集分成k个“簇”={C1,C2,⋯,Ck}C={C1,C2,⋯,Ck},不论这种分类是否合理,或者是否有意义.算法需要最小化平方误差: 其中

深入浅出CSS（二）：关于雪碧图、background-position与steps函数的三角恋情

[测试代码] HTML <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="id=edge"> <meta name="viewport" content="width=d

简洁经常使用权限系统的设计与实现(一):构造权限菜单树的N(N>=4)种方法

权限系统.Web开发常见标准子系统之中的一个.结合自己的一些思考和实践,从本篇開始权限系统的设计与实现之路. 近期,重构了项目的权限菜单构造过程,向前端返回json格式的权限树. 这一篇.仅仅是大致介绍下这个问题,并给出4种方法的总体思路.兴许再分别具体介绍这4种方法,再往后介绍完整的权限系统的设计与实现. 权限表的结构: acl.parent_acl, 最重要的就是这2个字段.有了这2个字段,就能够构造一棵树了. 前端须要的json格式: "data":[{ "acl&qu

Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System（比特币论文翻译）

比特币历史: 2008年,比特币论文诞生 2009年1月,第一批比特币诞生 2011年4月,比特币价格第一次达到了1美元 2011年6月,涨到30美元,然后开始跌 2013年1月,4美元 2013年11月末,价格到达1200美元(恐怖!!!),然后开始跌 2017年1月,1000美元 2017年12月,19,000美元,然后开始跌 2018年8月,6000千美元比特币是一种虚拟货币,可以进行交易,商品买卖和兑换真币.可以通过耗费计算资源挖掘block,发现新的block可以获得比特币奖励和发生

hiho#1080 更为复杂的买卖房屋姿势线段树+区间更新

#1080 : 更为复杂的买卖房屋姿势时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述小Hi和小Ho都是游戏迷,“模拟都市”是他们非常喜欢的一个游戏,在这个游戏里面他们可以化身上帝模式,买卖房产. 在这个游戏里,会不断的发生如下两种事件:一种是房屋自发的涨价或者降价,而另一种是政府有关部门针对房价的硬性调控.房价的变化自然影响到小Hi和小Ho的决策,所以他们希望能够知道任意时刻某个街道中所有房屋的房价总和是多少——但是很不幸的,游戏本身并不提供这样的计算.不过这难

shazam音乐检索算法附完整c代码

在讲算法之前,上一些前人的资料. http://coding-geek.com/how-shazam-works/ https://laplacian.wordpress.com/2009/01/10/how-shazam-works/ http://royvanrijn.com/blog/2010/06/creating-shazam-in-java/ 当然历史也有点久远了,如果你有心去百度一下 shazam 算法, 你会发现这类的博客也是不少的. 当然这显得我现在写这个,好像有点多余. 这里

tableau 为什么计算个同比增长那么难

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