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深入理解BO训练1的关键方法与技巧

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根据给定文件信息,标题、描述和标签中所提到的知识点为“BO Training1”。然而,由于文件内容非常有限,并没有提供实际的训练内容或者详细信息,因此无法从这些信息中直接提取出具体的IT知识点。 “BO Training1”这个标题和描述表明这可能是一系列关于BO(Business Objects,商业对象)的培训资料。Business Objects是一家提供企业级商业智能(BI)解决方案的软件公司,后被SAP公司收购。因此,“BO Training1”很可能是指的SAP Business Objects的用户培训或者开发者培训的第一部分。 由于没有具体文件内容,只能基于一般性的SAP Business Objects培训内容,提供以下可能的培训知识点: 1. SAP Business Objects概述: - 介绍商业智能(BI)的重要性和商业对象在其中扮演的角色。 - 解释SAP Business Objects产品套件的功能和组件,如Crystal Reports,Web Intelligence,Xcelsius等。 2. 安装和配置SAP Business Objects环境: - 指导如何安装SAP Business Objects服务器和客户端工具。 - 介绍系统配置、权限管理和安全性配置的步骤。 3. 使用SAP Business Objects产品: - 详细讲解如何使用SAP Business Objects的报告和分析工具。 - 提供创建和管理报表、仪表板和交互式分析的培训。 4. 数据连接和数据管理: - 教授如何连接不同类型的数据库和数据源。 - 解释数据仓库的概念以及数据模型的创建和管理。 5. 报表设计与展示: - 介绍报表设计的最佳实践和高级功能。 - 展示如何在报表中使用图表、交叉表、子报表等元素进行信息展示。 6. BI平台的高级特性: - 阐述如何利用SAP Business Objects的高级分析功能,例如预测分析和空间分析。 - 讲解平台管理和维护任务,如调度、监控和日志分析。 7. 故障排除和性能优化: - 提供关于常见问题的诊断和解决技巧。 - 讨论性能监控和优化策略。 8. 最新功能和技术更新: - 介绍SAP Business Objects的最新版本中的新特性和改进。 - 涉及未来发展趋势和即将到来的更新内容。 由于提供的文件信息非常有限,以上内容仅为假设性的知识点概述。通常,"BO Training1"这样的标题可能预示着它是一个系列培训课程的起点,涵盖基础知识和基本操作,旨在为学习者打下扎实的SAP Business Objects使用基础,以便后续能够深入学习更高级的功能和技术。实际的培训内容会依据课程设计者的安排和学习者的实际需求而有所不同。

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def show history(history):# 显示洲练过程中的学马曲线los5 = history.history['loss’]#从 history 对象的 history 属性中提取训练集的报失值数据,存储在 loss 变量中。val loss = history,history['val loss”#取验进架的失值数据,存储在 val loss 发量中epochs = range(1,len(1oss)+ 1)#创建一个从1 开始到训练轮数(等子 Loss 列表的长度)的整数序列,代表训练的轮数。plt.figure(figsize=(12,4)) plt.subplot(1,2,1)plt.plot(epochs,loss,"bo”,label="Training loss”)#绘制训练槃板失值顺训练轮数的变化曲线,'bo’表示用游色圆点绘制数据点。plt.plot(epochs,val loss,'b',label='validation loss')#绘制验证集极失值酶训练轮数的变化曲线,'b’表示用蓝色实线绘制曲钱。plt.title("Training and validation loss') plt.xlabel('Epochs') plt.ylabel('Loss') plt.legend() acc = history.history['acc’]#从 history 对象的 history 属性中提取训练集的准确率数据,存储在 acc 变量中。val acc = history.history['val acc’]#取验证集的准确率数据,存储在 val acc 变量中 plt.subplot(1,2,2)plt.plot(epochs,acc,'bo',label='Training acc')#绘制训练靠准确率随训练轮数的变化曲线plt.plot(epochs,val acc,'b',label='Validation acc”)#绘制验证象准确率随训练轮数的变化曲线plt,title('Training and validation accuracy') plt.xlabel('Epochs) plt.ylabel('Accuracy') plt.legend() plt.show() show_history(history)# 图形化洲练过程

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