2015年的DAX模式 - Alberto Ferrari.pdf

为了在自然条件下识别图像中的商标，提出了一种结合加权排序检索和视觉模式挖掘的新算法。首先通过特征点相似度的加权排序进行初步识别，然后建立特征点对的空间关系模型，并利用数据挖掘方法对视觉模式进行匹配，以消除误匹配结果，最终实现了对商标的准确识别。实验结果显示，该算法在FlickrLogos数据集上表现出色，具有较高的查准率和查全率。

Oracle PL_SQL语言袖珍参考，第5版，2015年.pdf

【Informix国际用户大会】是数据库领域的重要活动，特别针对Informix数据库系统的用户和开发者。2015年的会议聚焦于Informix的最新技术、最佳实践和社区交流，提升用户对Informix数据库的理解和应用能力。Informix是IBM开发的一款高性能关系型数据库管理系统，以其高效能、高可用性和对大数据处理的支持而著称。会议内容包括：1. Informix动态服务器，提供混合数据模型支持事务处理、分析和实时数据流处理；2. Informix Advanced Server，增强版服务器，支持XML、时空数据处理和全文搜索等高级特性；3. Informix的NoSQL支持，通过多种数据库引擎满足NoSQL数据存储需求；4. Informix的云策略，如何在私有云、公有云或混合云环境中集成和管理数据库；5. 大数据与分析，数据仓库、OLAP和查询优化；6. 高可用性与灾难恢复，镜像、热备份和数据保护策略；7. 开发工具与API，ODBC、JDBC、.NET和PHP开发接口；8. 社区与培训，用户社区建设和技能提升计划。会议可能包括演讲稿、演示文稿和参会者互动记录。

DATA CENTER HANDBOOK Hwaiyu Geng, P.E. Amica Association Palo Alto, CA, USA

书名：Redis 精要 页数：203 页 版本：2015 版 格式：PDF 高清

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DAX语言是专门为PowerPivot、Power BI以及SSAS Tabular模型设计的一门功能强大的数据分析表达式语言。初学者可以通过阅读相关的书籍和材料，例如“Introduction to DAX”，开始学习和掌握DAX。DAX在很多方面与Excel相似，但也有本质的不同。DAX没有“行”和“列”的概念，它基于不同的类型系统，并引入了许多新的函数。它设计用于数据模型和商业计算，是Power Pivot在2010年首次推出的。 DAX是一种函数式语言，程序的执行是通过函数调用链进行的。例如，在DAX中创建一个公式： =SUMX(FILTER(VALUES('Date'[Year]), 'Date'[Year]=2000, [SalesAmount]*100, [SalesAmount]*90))需要注意的是，DAX公式若未经格式化，将无法正确执行。因此，DAX中的代码格式化是非常重要的。一些DAX公式编写工具，如***，可以辅助用户生成格式规范的DAX代码。在DAX中，计算列（Calculated Columns）是使用DAX计算并存储在表中的列，它们总是为当前行计算。例如，一个名为Product[Price]的表达式指代的是：Price列的值（显式指定）、在Product表中（显式或可选的）、针对当前行（隐式指定的）、每行一个不同的值。而度量值（Measures）是使用DAX编写的，但它们不会按行逐个计算。相反，它们使用表格和聚合函数。度量值没有“当前行”的概念。例如，销售毛利（Gross Margin）可以是计算列，但也可以是度量值；而销售毛利百分比（Gross Margin%）则必须是一个度量值。在命名约定方面，度量值不属于任何特定的表，因此应该避免使用表名。例如，应该使用[Margin%]而不是Sales[Margin%]。这样不仅便于将度量值移动到另一个表，也有助于识别度量值。所以，计算列通常表示为“表[列]”，而度量值表示为“[度量值]”。在比较度量值与计算列时，当需要按值进行切片或过滤时使用计算列；当需要计算百分比、比率或进行复杂聚合时，使用度量值。这主要是由于度量值和计算列在空间和CPU使用上的不同表现。在学习DAX时，应当了解其基本数据类型，例如数值、布尔值、字符串、日期、时间以及表类型和行类型等。DAX还提供了一系列的聚合函数，如SUM、AVERAGE、MIN、MAX等。

2015年的《数据挖掘的数学工具》提供了深入探讨数据挖掘所需的数学工具和技术。

在数据挖掘领域，神经网络和C5.0算法被广泛应用于构建监测和预测模型。本研究利用基于Clementine环境的神经网络和C5.0规则模型，分析并预测电脑状态信息及相关故障状态。通过实测数据验证，神经网络模型预测准确率达99.64%，C5.0模型更高达99.68%，且两者预测结果一致性高达99.81%。研究结果显示，C5.0模型在预测精度上优于神经网络模型。