PowerQuery领域的经典之作“猴子书“中文版来啦!

news2024/9/20 20:47:36

与数据打交道,还在纠结于Excel、SQL、VBA、Python?数据处理领域经典之作PowerQuery"猴子书"让你用更聪明的方法处理数据。学完这本书,你就掌握了Power Query的一切,想要学Power Query,只需要这一本就够啦!

精通 Power Query

编辑推荐

适读人群 :
(1)需要处理数据的业务人员,如财务人员、HR;
(2)Excel用户、Power BI用户;
(3)Power Query新手;
(4)数据分析师等专业人员;
(5)经验丰富的ETL专家。

1. 广泛性:Power Query领域的经典之作“猴子书”,让你用更聪明的方法处理数据。

Excel用户可以仅仅通过学习Power Query配合Excel公式来完成导入数据、清理数据和转换数据,为后续分析数据做好准备,整个过程几乎零代码。

2. 平衡性:两位作者几乎完全互补,是 IT 和业务的完美组合。

本书并非简单粗暴的截图或单击流罗列,也不是枯燥的IT技术名词堆砌或公式排列。在本书中,可以大量感受到作者如何照顾业务伙伴的操作想法以及步步手把手的操作体验。同时,还有清晰、专业的 IT 解释辅助,这让从“小白”、业务用户到 IT 用户都能从中获益。这种平衡很难做到,而作者无疑做出了完美示范。业务伙伴读着不难,IT 用户读着“有干货”。

3. 系统性:给出了所需的抽象思维框架和系统化框架思考。

本书并非停留在介绍某种效果如何实现的简单表述,所谓“万变不离其宗”,在本书中,作者给出了高屋建瓴的系统化思考框架。例如,第2章就直接给出了查询的架构拆分设计思维,让人读之有种成为数据架构师的成就感,并迫不及待想将这些思路赶快“优化”到自己的工作中。

4. 实用性:给出了可以直接解决各种问题的解决方案模板。

本书并非简单功能大全或凸显神奇技巧,作者汇集了来自企业实战中的各种精华案例,例如日期表的构建(包括多种版本,如财务日期表),甚至目标的分摊。对照本书,所有内容都配有 Excel 或 Power BI 的实现案例,读者可以根据图书指引下载后直接使用。

本书作者肯.普尔斯(Ken Puls) 是加拿大特许专业会计师,微软 Excel MVP。他经营着 Excelguru 咨询公司,并通过 Skillwave培训平台教用户如何使用 Excel 和 Power BI。

米格尔.埃斯科瓦尔 (Miguel Escobar),在编写本书的时候是微软 Power BI MVP,并在巴拿马经营着一家名为 Powered Solutions 的咨询公司。在本书英文版即将出版时,米格尔收到一份令人兴奋的邀请函,即加入微软 Power Query 团队担任项目经理。

Pwwer Query是什么?

Power Query是微软“首席”自助式数据准备技术,可为非技术用户提供直观且高度可视化的体验,以便轻松连接到数百个数据源,用一致的习惯和方法清理和重塑数据,在后续数据报告、分析、低代码程序等场景中使用。在2010年它作为一个插件正式开始在Excel中被使用,现在它已经在超过8种不同的产品中被使用,包括Excel、Power BI、SQL Server In-tegration Services(SSIS)、Azure数据工厂等。

为什么选择这本“猴子书”作为学习PowerQuery的指南

在国内,关于Power Query的作品更多围绕操作细节和按钮解析,针对Power Query的运作逻辑,尤其是针对“怎么才算是清理到位了?”这个底层问题,很少有书能给予深入的解答。这本书由基础到进阶地介绍了Power Query和M函数,适用于各个阶段的读者学习:为初入门的小白构建了一套完整的Power Query知识体系,为专业人士提供了一系列优化查询的最佳实践,为业务伙伴指出了针对实际业务问题的解决方案。

详细目录

第0 章 导言:一场新的革命 1
0.1 数据分析师的常见场景 1
0.2 “魔法”的好处和危险 2
0.3 未来的改变 3
0.4  为什么说Power Query 有“魔力” 5
0.4.1 提取 5
0.4.2 转换 5
0.4.3 加载 6
0.5  Power Query 和产品体验的整合 7
0.5.1 Power Query 的组件 7
0.5.2 产品体验的整合 8
0.6 Power Query 的更新周期 8
0.6.1 Power Query 在线版 9
0.6.2 Microsoft 365 9
0.6.3 Excel 2016/2019/2021 9
0.6.4 Excel 2010 & 2013 9
0.6.5 Power BI 桌面版 10
0.7 如何使用本书 10
0.7.1 Microsoft 365 Excel 10
0.7.2 Power BI 桌面版 11
0.7.3 以前的Excel版本 11
0.7.4 单击“获取数据”按钮 11
0.7.5 特殊元素 12

第1 章 基础知识 13
1.1 开始之前 13
1.1.1 调整Excel默认设置 13
1.1.2  调整Power BI 桌面版默认设置 14
1.2 提取 14
1.2.1 选择数据 14
1.2.2 身份验证 15
1.2.3 预览窗口 15
1.2.4 查询处理 16
1.3 转换 17
1.3.1 编辑器 17
1.3.2 默认转换 18
1.3.3 源 18
1.3.4 将第一行用作标题 19
1.3.5 更改的类型 19
1.3.6 调整和修改转换 20
1.4 加载 22
1.4.1 设置数据类型 22
1.4.2 重命名查询 23
1.4.3 在Excel中加载查询 24
1.4.4 在Power BI 中加载查询 24
1.5 刷新查询 25
1.6 编辑查询 26
1.6.1 在Power BI 中启动查询编辑器 26
1.6.2 在Excel中启动查询编辑器 27
1.6.3 检查步骤 27
1.6.4 重新配置步骤 27
1.7 Power Query 的价值 29

第2 章 查询结构设计 31
2.1 使用多查询体系结构 31
2.1.1 对ETL进行分层 31
2.1.2 单个查询的好处 31
2.1.3 拆分查询的好处 32
2.1.4 关于“暂存”查询的   性能 32
2.2 查询的引用 34
2.2.1 创建基础查询 34
2.2.2 创建查询的引用 34
2.2.3 查询依赖关系树的可视化 37
2.2.4 使用Monkey工具查看依赖关系 38
2.3 选择查询加载目的地 38
2.3.1 在Power BI 中选择加载目的地 38
2.3.2 在Excel中选择加载目的地 39
2.3.3 更改加载目的地 41
2.4 保持查询的条理性 43
2.4.1 查询文件夹 43
2.4.2 将查询分配到文件夹 44
2.4.3 排列查询和文件夹 44
2.4.4 查询子文件夹 45
2.5 拆分现有查询 45
2.6 关于查询体系结构的最后思考 47

第3 章 数据类型与错误 49
3.1 数据类型与格式 49
3.1.1 数据格式 49
3.1.2 数据类型 49
3.1.3 如何设置数据格式 52
3.1.4 设置数据类型的顺序 53
3.1.5 数据类型的重要性 54
3.2 常见的错误类型 55
3.3 步骤级错误 56
3.3.1 数据源错误 56
3.3.2 没有找到某列 58
3.4 值错误 59
3.4.1 发现错误 60
3.4.2 无效的数据类型转换 61
3.4.3 不兼容的数据类型 63
3.5 检查查询错误 64
3.5.1 发现错误的来源 64
3.5.2 修复最初查询 65
3.5.3 删除错误查询 66
3.6 关于数据类型与错误的最后思考 66

第4 章 在Excel和Power BI间迁移查询 67
4.1 在工具之间迁移查询 67
4.1.1 Excel到Excel 68
4.1.2 Excel到Power BI 70
4.1.3 Power BI 到Excel 71
4.1.4 Power BI 到Power BI 71
4.2 导入查询 72
4.2.1 仅外部数据源 72
4.2.2 数据模型的导入 74
4.2.3 导入时复制数据 75
4.2.4 导入时保持连接 80
4.3 在工具之间迁移查询的思考 82

第5 章 从平面文件导入数据 84
5.1 了解系统如何导入数据 84
5.1.1 设置系统默认值 84
5.1.2 程序如何解析平面数据 85
5.2 导入带分隔符的文件 87
5.2.1 源数据文件 87
5.2.2 提取数据 88
5.2.3 错误的解析 88
5.2.4 使用区域设置 89
5.3 导入无分隔符的文本文件 92
5.3.1 连接到文件 92
5.3.2 清理无分隔符文件 93
5.3.3 按位置拆分列 94
5.3.4 利用查询中的错误 96
5.3.5 删除“垃圾列” 98
5.3.6 合并列 99
5.3.7 通过分隔符拆分列 99
5.3.8 修剪重复的空格 100
5.3.9 Power Query 的闪耀时刻 101

第6 章 从Excel导入数据 104
6.1 来自当前工作簿的数据 104
6.1.1 连接到表 105
6.1.2 连接到区域 106
6.1.3 连接到命名区域 108
6.1.4 连接到动态区域 110
6.1.5 连接到工作表 112
6.2 来自其他工作簿的数据 112
6.2.1 连接到文件 113
6.2.2 连接到表 114
6.2.3 连接到命名区域 115
6.2.4 连接到工作表 115
6.3 关于连接到Excel数据的最后思考 118

第7 章 常用数据转换 121
7.1 逆透视 121
7.1.1 准备数据 122
7.1.2 逆透视其他列 123
7.1.3 重新透视 124
7.1.4 应对变化 125
7.1.5 逆透视之间的区别 125
7.2 数据透视 126
7.3 拆分列 128
7.3.1 将列拆分为多列 129
7.3.2 将列拆分为多行 130
7.3.3 拆分后逆透视与拆分到行 131
7.4 筛选和排序 132
7.4.1 按特定值筛选 133
7.4.2 按上下文筛选 135
7.4.3 数据排序 137
7.5 数据分组 138

第8 章 纵向追加数据 141
8.1 基本追加 141
8.1.1 追加两个表 142
8.1.2 追加额外的表 145
8.2 追加列标题不同的数据 147
8.3 在当前文件中追加表和区域 148
8.3.1 合并表 149
8.3.2 合并区域或工作表 153
8.3.3 Excel.Current Workbook 155
8.4 关于追加查询的最后思考 155

第9 章 批量合并文件 156
9.1 示例文件背景介绍 156
9.2 过程概述 157
9.2.1 合并文件的标准流程 157
9.2.2 合并文件的通用架构 157
9.3 步骤0:连接到文件夹 159
9.3.1 连接到本地/ 网络文件夹 159
9.3.2 连接到SharePoint文件夹 160
9.3.3 连接到OneDrive for Business 162
9.3.4 连接到其他文件系统 162
9.4 步骤1:筛选文件 162
9.4.1 标准步骤 163
9.4.2 应用于示例场景 163
9.5 步骤2:合并文件 165
9.5.1 标准步骤 165
9.5.2 应用于示例场景 165
9.6 步骤3:转换示例文件 167
9.6.1 使用转换示例文件的原因 168
9.6.2 使用转换示例文件的方法 168
9.7 步骤4:通过主查询进行数据清理 171
9.7.1 修复主查询中的错误 171
9.7.2 保存文件属性 172
9.7.3 添加更多的步骤 173
9.8 更新解决方案 174
9.8.1 使用数据 175
9.8.2 添加新文件 175
9.8.3 只用最后几个文件以提升速度 176

第10 章 横向合并数据 179
10.1 合并基础知识 179
10.1.1 创建“暂存”查询 179
10.1.2 执行合并 180
10.2 连接类型 182
10.2.1 左外部连接 184
10.2.2 右外部连接 186
10.2.3 完全外部连接 187
10.2.4 内部连接 188
10.2.5 左反连接 189
10.2.6 右反连接 190
10.2.7 完全反连接 190
10.3 笛卡儿积(交叉连接) 191
10.3.1 方法 191
10.3.2 示例 192
10.3.3 意外问题 194
10.4 近似匹配 195
10.4.1 方法 195
10.4.2 示例 196
10.5 模糊匹配 198
10.5.1 基本模糊匹配 199
10.5.2 转换表 200
10.5.3 减小相似性阈值 201
10.5.4 保持模糊匹配的策略 203

第11 章 基于Web的数据源 204
11.1 连接到Web 数据文件 204
11.2 连接到HTML网页 205
11.2.1 连接到网页 206
11.2.2 自然表和建议表 206
11.2.3 使用示例添加表 207
11.3 连接到没有表的页面 209
11.4 从Web 获取数据的注意事项 212
11.4.1 收集数据的经验 213
11.4.2 数据完整性 213
11.4.3 解决方案稳定性 213

第12 章 关系数据源 214
12.1 连接到数据库 214
12.1.1 连接到数据库 214
12.1.2 管理凭据 216
12.1.3 无法连接 217
12.1.4 使用导航器 217
12.1.5 探索数据 218
12.2 查询折叠 221
12.2.1 理解查询折叠 221
12.2.2 支持查询折叠的技术 223
12.2.3 常见问题 224
12.3 数据隐私级别 225
12.3.1 声明数据隐私级别 226
12.3.2 管理数据隐私级别 227
12.3.3 隐私与性能 227
12.3.4 禁用隐私引擎 228
12.4 优化 230

第13 章 转换表格数据 233
13.1 透视 233
13.1.1 单列多行 233
13.1.2 多层行标题 237
13.1.3 多层列标题 239
13.2 逆透视 242
13.2.1 多层行标题 242
13.2.2 性能优化 248
13.2.3 重构 249
13.2.4 保留“null”值 250
13.3 分组 253
13.3.1 占总计的百分比 253
13.3.2 数据排序 254
13.3.3 分组编号 257

第14 章 条件逻辑 261
14.1 基础条件逻辑 261
14.1.1 数据集背景 261
14.1.2 连接到数据 262
14.1.3 通过用户界面创建条件逻辑 262
14.2 手动创建IF 判断 265
14.3 IFERROR函数 268
14.4 多条件判断 270
14.5 与上下行进行比较 273
14.6 示例中的列 276

第15 章 值系统 282
15.1 值类型 282
15.2 表 283
15.3 列表 284
15.3.1 语法 284
15.3.2 从头开始创建列表 284
15.3.3 将列表转换为表 286
15.3.4 从表列创建列表 287
15.3.5 创建列表的列表 288
15.4 记录 290
15.4.1 语法 290
15.4.2 从头开始创建记录 291
15.4.3 将记录转换为表 291
15.4.4 从头开始创建多个记录 292
15.4.5 将多个记录转换为表 293
15.4.6 按索引访问表记录 294
15.4.7 按条件访问表记录 295
15.4.8 从每个表行创建记录 298
15.5 值 300
15.6 二进制文件 300
15.7 错误 301
15.7.1 行级错误 301
15.7.2 步骤级错误 301
15.8 函数 302
15.9 关键词 304
15.9.1 二进制(#binary) 305
15.9.2 日期时间( #datetime) 306
15.9.3 时间(#time) 307
15.9.4 持续时间( #duration) 307
15.9.5 类型(type) 308
15.9.6 表(#table) 310

第16 章 理解M语言 314
16.1 M查询结构 314
16.1.1 查询结构 315
16.1.2 查询定义与标识符 316
16.1.3 关于通用标识符 318
16.1.4 代码注释 319
16.1.5 整体效果 320
16.2 理解查询计算 320
16.2.1 什么是延迟计算 321
16.2.2 查询计划 322
16.3 迭代器(逐行计算) 324
16.3.1 循环函数 324
16.3.2 关键词each和_ 324
16.4 其他技术 328
16.4.1 获取第一个值 328
16.4.2 错误保护 330
16.4.3 固定类型动态列表 331
16.4.4 自适应类型动态列表 334

第17 章 参数和自定义函数 338
17.1 重新创建合并文件 338
17.1.1 创建示例文件 339
17.1.2 创建示例文件参数 340
17.1.3 创建转换示例 341
17.1.4 创建转换函数 342
17.1.5 调用转换函数 342
17.1.6 更新转换函数 342
17.1.7 观察到的规律 343
17.2 使用参数构建自定义函数 344
17.2.1 创建文件路径参数 345
17.2.2 创建Timesheet转换 346
17.2.3 创建Timesheet函数 347
17.2.4 更新Timesheet查询 347
17.3 手动构建自定义函数 349
17.3.1 构建一个单一使用场景 350
17.3.2 将查询转换为函数 350
17.3.3 从另一个查询调用函数 352
17.3.4 调试自定义函数 353
17.3.5 恢复函数功能 355
17.4 动态参数表 355
17.4.1 动态文件路径问题 356
17.4.2 实现动态参数表 357
17.4.3 创建参数表 357
17.4.4 实现fnGetParameter函数功能 358
17.4.5 调用函数 359
17.5 参数表的意义 361

第18 章 处理日期时间 362
18.1 边界日期 362
18.1.1 计算边界日期 363
18.1.2 处理财政年度日期 364
18.1.3 处理364 日型 365
18.2 日期表 367
18.2.1 原子日期表 367
18.2.2 增强日期表 368
18.2.3 财政日期列 369
18.2.4 全局日期列 369
18.2.5 自定义日期表 371
18.2.6 示例说明 373
18.3 日期时间填充 374
18.3.1 日期级别填充 374
18.3.2 小时级别填充 376
18.3.3 带间隔的填充 377
18.4 按日期分摊 378
18.4.1 起止日内按日分摊 379
18.4.2 起止日内按月分摊 381
18.4.3 在开始日期后按月分摊 384
18.4.4 关于分摊 386

第19 章  查询优化 388
19.1 优化设置 388
19.1.1 全局−数据加载 388
19.1.2 全局−Power Query编辑器 388
19.1.3 全局−安全性 389
19.1.4 全局−隐私 389
19.1.5 当前工作簿−数据加载 389
19.1.6 当前工作簿−其他选项 390
19.2 使用缓存 391
19.2.1 强制计算 391
19.2.2 缓存结果 393
19.3 处理响应滞后 396
19.3.1 优化策略 397
19.3.2 体验响应滞后 397
19.3.3 重构解决方案 399
19.3.4 调整预览数据 401
19.4 处理公式防火墙 401
19.4.1 隐私级别不兼容 402
19.4.2 数据源访问 402
19.4.3 重建数据组合 402
19.4.4 连接式重构 404
19.4.5 展开式重构 406
19.4.6 传值重构 408
19.4.7 关于公式防火墙 410

第20 章 自动刷新 412

20.1 Excel自动刷新选项 412

20.2 Excel计划刷新 412

20.2.1 后台刷新 412

20.2.2 每x分钟刷新一次 413

20.2.3 打开文件时刷新数据 413

20.2.4 启用快速数据加载 413

20.3 用宏实现自动刷新 414

20.3.1 刷新单个连接 414

20.3.2 按特定顺序刷新 416

20.3.3 刷新所有查询 418

20.3.4 同步刷新的问题 418

20.4 Power BI 中的计划刷新 418

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1238475.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

提升企业人效,从精细化考勤管理开始

过去,许多企业提到考勤管理,只能关联到打卡、请假、算薪这些简单的事务性流程。随着越来越多企业希望通过数字化转型来提升运营效率,实现精细化人员管理。考勤数据的作用也不再仅限于算薪,而是成为了企业分析人效的关键因子。因此…

飞瓜数据B站丨B站UP主11月第3周榜单排行榜榜单(B站平台)发布!

飞瓜轻数发布2023年11月13日-11月19日飞瓜数据UP主排行榜(B站平台),通过充电数、涨粉数、成长指数、带货数据等维度来体现UP主账号成长的情况,为用户提供B站号综合价值的数据参考,根据UP主成长情况用户能够快速找到运营…

LangChain: 类似 Flask/FastAPI 之于 Django,LangServe 就是「LangChain 自己的 FastAPI」

原文:LangChain: 类似 Flask/FastAPI 之于 Django,LangServe 就是「LangChain 自己的 FastAPI」 - 知乎 说明:LangServe代替 langchainserver 成为新的langchain 部署工具 官网资料:🦜️🏓 LangServe | &…

智慧物流仓储仓库温湿度管理采集器钡铼技术远程终端RTU的使用

智慧物流仓储是当今物流行业的一个重要发展方向,它通过应用先进的技术和设备,实现对仓储环境的监控和管理。在智慧物流仓储中,温湿度管理是十分关键的一项工作。为了解决温湿度管理的问题,采集器钡铼技术远程终端RTU被广泛应用于仓…

未来制造业的新引擎:工业机器人控制解决方案

制造业正经历着一场革命性的变革 在这个变革的浪潮中,工业机器人成为推动制造业高效生产的关键力量。然而,要发挥机器人的最大潜力,一个强大而智能的控制系统是必不可少的。在这个领域,新一代的工业机器人控制解决方案正崭露头角&…

Linux:进度条(小程序)以及git三板斧

Linux小程序&#xff1a;进度条 在实现小程序前我们要弄清楚&#xff1a; 1.缓冲区&#xff1b; 2.回车与换行。 缓冲区&#xff1a; 分别用gcc来编译下面两个程序&#xff1a; 程序一&#xff1a; #include <stdio.h> int main() { printf("hello Makefil…

【云原生-Kurbernetes篇】 玩转K8S不得不会的HELM

Helm 一、Helm1.1 使用背景1.2 Helm简介1.3 Helm的几个概念1.4 helm2 和 helm3 的区别1.5 chart包的关键组成 二、Helm相关命令2.1 应用管理操作2.2 Helm repository仓库管理命令2.2 Helm chart包管理命令2.3 Helm release(实例) 管理命令2.4 Helm私有仓库管理命令 三、部署He…

代码混淆不再愁:一篇掌握核心技巧

​ 1. 概述 代码混淆是将计算机程序的代码转换成一种功能上等价&#xff0c;但是难以阅读和理解的形式。 对于软件开发者来说&#xff0c;代码混淆可以在一定程度上保护程序免被逆向。 对于逆向工程师来说&#xff0c;学习代码混淆可以帮助我们研究反混淆技术。 2. 常见混淆…

vue2使用el-tag自定义菜单导航标签

需求&#xff1a;使用el-tag写个菜单导航栏&#xff0c;点击路由的时候就添加 功能&#xff1a; 设置鼠标横向滚动并且不展示滚动条添加关闭其他、关闭左侧、关闭右侧、全部关闭标签功能单个标签删除功能添加&#xff0c;固定标签不可删除右键点击展开操作菜单栏设置个默认固定…

厦门某智慧社区的智慧排水监测系统实施落地

厦门某智慧社区的智慧排水监测系统实施落地 智慧社区的排水系统是一种高度智能化、高效且环保的排水解决方案&#xff0c;它结合了自动化控制系统、计算机网络技术、传感监测技术以及环保理念等多个领域的知识。其主要作用是确保社区的排水系统能够高效、稳定、环保地运行&…

Go并发编程学习-class1

class1. Mutex 解决资源并发访问 基础概念 临界区概念&#xff1a;一个被共享的资源&#xff0c;可以被并发访问。通过Mutex互斥锁&#xff0c;可以限定临界区只能由一个线程获取。 根据不同情况&#xff0c;不同适用场景 ●共享资源。并发地读写共享资源&#xff0c;会出现…

规划类3d全景线上云展馆帮助企业轻松拓展海外市场

科技3D线上云展馆作为一种基于VR虚拟现实和互联网技术的新一代展览平台。可以在线上虚拟空间中模拟真实的展馆&#xff0c;让观众无需亲自到场&#xff0c;即可获得沉浸式的参观体验。通过这个展馆&#xff0c;您可以充分、全面、立体展示您的产品、服务以及各种创意作品&#…

OpenAI董事会秒反悔!奥特曼被求重返CEO职位

明敏 丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 1天时间&#xff0c;OpenAI董事会大变脸。 最新消息&#xff0c;他们意在让奥特曼重返CEO职位。 多方消息显示&#xff0c;因为“投资人的怒火”&#xff0c;OpenAI董事会才在一天时间里来了个大反转。 微软CEO纳德拉被曝在得…

Imaris 卡退,是不是缓存盘没有设置好?

必须记录一下&#xff0c;从Imaris哔哩哔哩官方视频上学到的&#xff0c;如何设置缓存位置&#xff0c;尤其是做3D视频的时候。 但是隔一段时间就忘记&#xff0c;找不到当时的哔哩哔哩视频 这里记一下 如果是空间比较小的C盘&#xff0c;可以改成一个空间大一点的位置。 把缓…

用Stable Diffusion帮助进行卡通风格渲染

用Stable Diffusion帮助进行卡通风格渲染 正常风格渲染卡通风格贴图增加涅斐尔边缘高光效果 正常风格渲染 正常的动物写实模型 卡通风格贴图 用Stable Diffusion可以帮助我们将写实贴图转化为卡通风格&#xff08;具体参数可以自己调试&#xff0c;总体上是将提示词强度和图…

Python中控制台如何展示进度条——tqdm库使用

在 Python 中可以使用特定的库来创建控制台进度条&#xff0c;其中 tqdm 是一个常用的选择&#xff0c;它能够方便地显示进度条并跟踪迭代的进度。你可以通过 pip 安装 tqdm 库&#xff1a; pip install tqdm包装迭代器&#xff1a; 使用 tqdm 来包装你的迭代器&#xff0c;比…

外卖配送小程序商城的效果如何

线下餐饮店非常多&#xff0c;主要以同城生意为主&#xff0c;在线上电商和外卖平台的冲击下&#xff0c;传统商家仅通过传统方式经营很难宣传拓客及转化等&#xff0c;线上是必要的渠道&#xff0c;但入驻第三方平台又会有各种困扰&#xff0c;抽成/佣金/流量费/激烈竞争等。 …

C++ MiniZip实现目录压缩与解压

Zlib是一个开源的数据压缩库&#xff0c;提供了一种通用的数据压缩和解压缩算法。它最初由Jean-Loup Gailly和Mark Adler开发&#xff0c;旨在成为一个高效、轻量级的压缩库&#xff0c;其被广泛应用于许多领域&#xff0c;包括网络通信、文件压缩、数据库系统等。其压缩算法是…

pyqt5 窗口调用网页高德地图kpi,进行实时地图导航

作为主项目功能的一部分&#xff0c;这部分我想单独记录下来 一&#xff0c;注册高德kpi【进行实名认证】 高德开放平台 | 高德地图API (amap.com) 二&#xff0c;申请Key 三&#xff0c;进入路径规划-API文档-开发指南-Web服务 API|高德地图API (amap.com) 找到你需要的路径…

Linux 中 .tar 和 tar.gz 的区别

1、前言 有时候你会发现&#xff0c;即便是有些拥有 3 年左右工作经验的运维或开发工程师对 .tar 和 .tar.gz 的区别并不是很清楚。.tar 和 .tar.gz 是在 Linux 系统中用于打包和压缩文件的两种常见格式。它们之间的主要区别在于压缩算法和文件扩展名。 2、区别 .tar .tar 是…