最近好几位朋友都问到我关于在PowerBI 中实时显示问卷调查结果的方法，今天跟大家分享如何通过微软Office 365 里的组件** Forms 、Flow 和 PowerBI**实现调查问卷的实时统计呈现。 在微软Office365中有很多组件，下图是在我的Ofiice365 E3版本的截图，其中大部分组件都可以和Power BI进行集成，这也是Power BI的一个优势。图中红色圈出来的为本次需要用到的组件。 需要特别说明的是，由于在中国版（世纪互联）Office 365 中尚未发布Forms和 Flow, 所以此方法只能在全球版中使用。如果您已经有全球版Office 365 且包含上

流量分离数字滤波器 单参数和二参数水文分离方法 对于长期的连续水位测量，可以使用数字滤波方法从总流量中分离快速流量（高频）和基本流量（低频）分量。 1，单参数分离（Nathan and McMahon，1990）a：基流过滤器参数 2，两个参数分离（Eckhardt，2005）a：基本流量过滤器参数BFImax：基本流量与总流量的长期比率的最大值 参考： Nathan，RJ和TA McMahon，1990年。基准流和衰退分析自动化技术的评估。 水资源研究，26（7）：1465-1473。 Eckhardt，K.，2005。如何构造用于递归分离的递归数字滤波器。 水文过程，19（2）：507-515。

LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用，下图是 LeNet-5 的网络结构图，它接受32 × 32大小的数字、字符图片，这次将LeNet-5模型用来识别MINIST数据集中的数字，并在测试集中计算其识别准确率。 根据上图的网络结构，可以得出下图的模型结构图： 完整代码示例 第一部分：数据集的加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets # 导入经典数据集加载模块 # 加载 MNIST 数据集 (x

1、关于tf数据集         需要加入tf.enable_eager_execution() import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import tensorflow_datasets as tfds import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # tfds works in both Eager and Graph modes tf.enable_eager_execution() mnist_train = tfds.load(name=mni

voxelmorph：基于学习的图像注册 voxelmorph是一个通用库，用于基于学习的工具进行对齐/配准，更常见的是使用变形建模。 讲解 访问以了解VoxelMorph和基于学习的注册 使用说明 要使用VoxelMorph库，请克隆此存储库并安装setup.py列出的要求，或者直接使用pip安装。 pip install voxelmorph 训练 如果您想训练自己的模型，则可能需要针对自己的数据集和数据格式在voxelmorph/generators.py自定义一些数据加载代码。 但是，假设您有一个包含npz（numpy）格式的训练数据文件的目录，则可以开箱即用地运行许多示例脚本。 假

matlab节点电压法代码潮流分析matlab 代码是八度 该存储库包含使用迭代方法（牛顿拉夫森方法）进行潮流分析的解决方案。 以下是 input- 中所需数据的格式： 一般数据：总线数量（变量名“nbs”）：6； 机器数量（变量名“nmc”）：2 总线数据（变量名“bus_dat”）： 巴士号码 总线类型 电压(pu) 角度（度） P 生成 Q 生成 负载 Q负载 1 101 1.00 0 0 0 0.55 0.13 2 101 1.00 0 0 0 0 0 3 101 1.00 0 0 0 0.30 0.18 4 101 1.00 0 0 0 0.50 0.05 5 102 1.03 0 0.75 0 0.30 0.10 6 103 1.02 0 0 0 0 0 101：PQ总线； 102:P-|V| 公共汽车; \t 103:|V|-theta（或松弛）总线 从巴士 到巴士 电阻 r(pu) 电抗 x(pu) 线充电B(pu) 抽头比 6 2 0.080 0.370 0.280 1.000 6 4 0.123 0.518 0.400 1.000 5 1 0.723 1.050 0

数据分析的经典教材，适合优化，程序行为分析，等领域

FlowNet2（TensorFlow） 此仓库包含用于TensorFlow的FlowNet2 [1]。 它包括FlowNetC，S，CS，CSS，CSS-ft-sd，SD和2。 安装 pip install enum pip install pypng pip install matplotlib pip install image pip install scipy pip install numpy pip install tensorflow Linux： sudo apt-get install python-tk 您必须安装CUDA： make all 下载砝码 要下载所有模型

机器学习常用函数梳理，学习tensor-flow的人必备工具。

Delft3D-FLOW_User_Manual 水流英文手册 本用户手册涉及Delft3D软件套件的流体动力学模块Delft3D-FLOW。为了使本手册更易于使用，我们将简要介绍每章和附录的内容