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02_数据类型 基本数据类型 整型 有符号整型:最高位是正负号 字节型:sbyte 1byte:[-128,127] 短整型:short: 2byte:[-2^(位数-1),2^(位数-1)-1] 整型:int 4byte:[-2^(位数-1),2^(位数-1)-1] 长整型:long 8byte:[-2^(位数-1),2^(位数-1)-1] 无符号整型 字节型:byte 1byte:[0,255] 短整型:ushort 2byte:[0,2^(位数)-1] 整型:uint 4byte:[0,2…
vue—你必须知道的   目录 更多总结 猛戳这里 属性与方法 语法 计算属性 特殊属性 vue 样式绑定 vue事件处理器 表单控件绑定 父子组件通信 过渡效果 vue经验总结 javascript 经验总结 更多总结 猛戳这里 属性与方法 不要在实例属性或者回调函数中(例如,vm.$watch('a', newVal => this.myMethod())使用箭头函数.因为箭头函数会绑定父级上下文,所以 this 不会按照预期指向 Vue 实例,然后 this.myMethod 将是未定义.…
译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成,Flood Sung.SunisDown.巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献. 原文如下 这篇教程由Justin Johnson创作. 我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业.Python是一门伟大的通用编程语言,在一些常用库(numpy, scipy, matplotlib)的帮助下,它又会…
Spring框架 课程笔记 第1章  Spring概述 1.1 Spring概述 1)        Spring是一个开源框架 2)        Spring为简化企业级开发而生,使用Spring,JavaBean就可以实现很多以前要靠EJB才能实现的功能.同样的功能,在EJB中要通过繁琐的配置和复杂的代码才能够实现,而在Spring中却非常的优雅和简洁. 3)        Spring是一个IOC(DI)和AOP容器框架. 4)        Spring的优良特性 ① 非侵入式:基于S…
linux内核分析课程笔记(一) 冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构实际上就是存储程序计算机. 从两个层面来讲: 从硬件的角度来看,冯诺依曼体系结构逻辑上可以抽象成CPU和内存,通过总线相连.CPU上有一些寄存器,IP(Instruction Pointer)是一个指针,总是指向内存的某一块区域CS(Code Segment),CPU即从IP指向的地址取一条指令进行执行,执行完之后IP自增1,加到下一条指令(逻辑意义上的1,因为有些指令系统是变长指令) 从程序员的角度来看,存储程序计算机.CPU…
写在前面:上次学习课程对iOS还是一知半解,由于缺乏实践,看公开课的视频有时不能很好地领会知识.带着问题去学习永远是最好的方法,接触一段时间iOS开发以后再来看斯坦福iOS公开课,又会有许多新的发现,对于已有的概念有了新的认识.这次课程笔记主要用作归纳知识点,整理学习思路,与大家讨论课后习题,交流等. 第一课:iOS概述 1.iOS分层:①Core OS:核心操作系统层,基于UNIX内核(套接字,文件系统,电源管理,钥匙串,Bonjour等).API多为C函数,实际应用使用较少. ②Core S…
Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.html 前言 学习了Andrew Ng课程,开始写了一些笔记,现在写完第5章了,先把这5章的内容放在博客中,后面的内容会陆续更新! 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮…
title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候).所以为了打好基础,决定再次学习一下Andrew Ng的课程,并记录笔记以供以后复习参考. 1. 内容概要 Introduction 什么是机器学习 监督学习 非监督学习 Linear R…
笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式) Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)(…
Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…