摘要： 本文介绍了Power BI Service的发布与共享功能，包括云端报表发布流程、工作区组织管理、多种共享方式（组织内共享/嵌入/公开链接）、数据刷新设置（手动/定时/增量）以及本地数据网关配置。重点讲解了如何将Power BI Desktop报表发布到云端，通过工作区进行团队协作，并确保数据源连接和定时刷新正常运作。文章还强调了不同共享方式的安全注意事项，特别是"发布到Web"功能的风险提示。最后简要提及了移动端使用场景，为完整商业智能解决方案提供云端部署指导。 阅读全文

摘要： 本文系统介绍了Power BI中图表选择与设计的核心要点。主要内容包括：1)图表选择指南，根据分析目的推荐对应图表类型；2)常用图表详细用法，涵盖柱形图、折线图、饼图等7类基础图表；3)条件格式应用，包含数据条、色阶、图标集等可视化技巧；4)报表布局规范，提供经典仪表板布局模板和设计原则；5)自定义视觉对象推荐与安装方法。文章强调可视化设计应遵循"形式服务于功能"原则，通过正确的图表选择和规范的设计布局，使数据故事更加清晰有力。 阅读全文

摘要： 本文介绍了DAX中时间智能功能的核心要点，包括日期表创建方法和时间智能函数的应用。主要内容涵盖：1）如何创建符合要求的日期表并标记为日期表；2）常用时间智能函数如TOTALYTD/TOTALQTD/TOTALMTD、SAMEPERIODLASTYEAR、PARALLELPERIOD的使用；3）同比/环比增长率计算、移动平均的实现方法；4）进阶计算技巧包括RANKX排名、TOPN筛选、VAR变量优化等。文章提供了实用DAX公式模板，帮助用户快速实现常见时间分析场景，为Power BI数据分析提供强大的时间维度 阅读全文

摘要： DAX是Power BI中的数据分析表达式语言，包含计算列和度量值两大核心概念。计算列在数据刷新时静态计算并存储结果，适合行级计算；度量值在查询时动态计算，适用于聚合分析。文章详细介绍了DAX基础语法、常用运算符和函数（SUM、AVERAGE等），重点讲解了CALCULATE和FILTER等筛选函数的使用方法，以及行上下文和筛选上下文的关键区别。此外还提供了迭代函数、变量使用的最佳实践和命名规范建议，帮助读者掌握DAX的核心应用场景和优化技巧。通过理解这些基础概念，可以为后续学习更复杂的DAX功能奠定基础。 阅读全文

摘要： 本文介绍了Power BI中数据建模与关系管理的核心概念。主要内容包括：1)数据模型的作用，通过建立表关系实现跨表分析；2)事实表与维度表的区别与特点；3)关系的三种构成要素（基数、交叉筛选方向、活动属性）及创建方法；4)星型模型和雪花模型的结构与适用场景；5)字段管理和行级安全设置。文章强调星型模型是推荐的建模方式，并提供了常见问题的解决方法，为后续学习DAX计算语言奠定基础。 阅读全文

摘要： 本文介绍了Power Query在Power BI中的数据清洗与转换功能。主要内容包括：1) Power Query作为ETL工具的基本概念；2) 常用数据清洗操作如删除重复项、处理空值和错误值；3) 数据转换技术包括筛选、排序、透视/逆透视、拆分合并列；4) 自定义列与条件列创建方法；5) 分组聚合操作；6) 常用M函数速查。文章提供了详细的操作路径和代码示例，帮助用户将原始数据转换为适合分析的干净数据，为后续数据建模和分析打下基础。 阅读全文

摘要： Power BI提供强大的数据连接能力，支持100多种数据源，包括文件、数据库、在线服务等。本文详细介绍了Excel、CSV、SQL Server、Web和文件夹等常用数据源的连接方法，并讲解了Power Query编辑器的界面布局和查询设置功能。此外，还对比了导入、DirectQuery和混合三种数据加载模式的特点及适用场景，并提供了数据连接管理和常见问题的解决方案。掌握这些基础操作后，用户可高效获取各类数据源信息，为后续数据分析奠定基础。 阅读全文

摘要： Power BI是微软推出的商业智能工具，由Power BI Desktop、Power BI Service和Power BI Mobile三大组件构成。本教程重点介绍Power BI Desktop，它具有数据连接、清洗、建模、DAX计算、可视化和发布共享等核心功能。文章详细说明了安装步骤、界面布局（包含报表、数据和模型三种视图），并通过一个Excel销售数据案例演示了创建简单报表的完整流程。最后介绍了.pbix文件格式的保存方法，为后续学习数据源连接等高级功能打下基础。 阅读全文

摘要： 此篇汇总Dashboard常见的布局方式，作为后续设计的参考。 阅读全文

摘要： 本文摘自微软Power BI官方示例库，目前一共有17篇。此篇借助工具将17个主页的截图汇总在了一起，方便后续在设计Dashboard的时候，能从中获取一些灵感。 阅读全文

摘要： 简单介绍OpenClaw核心八大 MD 文件，soul.md, identity.md, user.md, memory.md, agents.md, bootstrap.md, skill.md, heartbeat.md。 阅读全文

摘要： 继续上篇，此篇使用Microsoft Agent Framework 创建了一个简单的智能体，会根据用户的提问去调用相应的工具。 此篇不依赖Azure资源，仍使用可以本地安装和部署的资源。 阅读全文

摘要： MAF (Microsoft Agent Framework) 是微软用于构建 AI 智能体 (Agent) 的开发框架；Microsoft Foundry 是基于 Azure 的企业级 AI 开发与运营平台。两者紧密配合：MAF 负责开发智能体逻辑，Foundry 负责部署、托管与运维。 学习LangChain的相关文档好久了，今天决定看下微软这边相应的解决方案。查了下Foundry是支持本地部署的，此篇主要演示本地的版本，所以如果你没有Azure的话那么也可以在你电脑上运行本篇的代码。 阅读全文

摘要： OpenClaw 的梦境（Dreaming） 是一套“模仿”人类睡眠的后台记忆自动巩固系统，核心是把短期对话、任务记录，筛选、反思、评分后，把高价值内容固化为长期记忆，让 AI 智能体越用越懂你、上下文不丢失。 此篇通过一个可对照的实例，模拟 OpenClaw 梦境流程，观察memory和dream两个文件，帮助我们看懂龙虾到底是咋做梦的。 阅读全文

摘要： 突然发现最近好多Vibe Coding生成的技术方案都会用SQLAlchemy，所以编写了一个简单的code顺便拆解学习一下，特记录在此，方便后续知识回顾。 SQLAlchemy 是 Python 中最流行的 ORM（对象关系映射）库，它提供了一种将 Python 对象与数据库表结构映射的方式，使开发者能够使用面向对象的方式操作数据库，而不需要直接编写 SQL 语句。 总体感觉跟微软的LINQ to SQL有点像，但其有LINQ的特殊查询语言，而在SQLAlchemy下则都是通过类和方法来操作。 阅读全文

摘要： 此篇的学习笔记来自于B站强哥学编程，记录了关键的代码片段和知识整理，方便后续对相应知识点的复习，这一篇是RAG的关键LangChain代码。 RAG是一种结合了检索和生成的AI技术，通过从外部知识库检索相关信息，增强大语言模型的生成能力，从而提供更准确、更相关的回答。 此篇使用的LangChain版本是1.x，于2026年4月。 阅读全文

摘要： 去年在字节TRAE线下活动的一句提问，让我捕捉到SKILLS这个大模型新范式的苗头——它不是简单的工具调用，而是能让AI实现“按需加载能力”的渐进式革命。从CLAUDE率先提出，到字节TRAE的快速跟进，再到LangChain从“曲线适配”到Deep Agent原生支持，这半年，我完整见证了一个AI技术概念从圈内热议到全面落地的全过程，也读懂了技能模块化背后的行业趋势。 阅读全文

摘要： 最近在拿一个VibeCoding项目练手，顺手尝试了几种把本地系统接入到智能体的几种方案。 这里的智能体，泛指OpenClaw，LangChain Agent,Trae等。 阅读全文

摘要： 此篇来自对power bi gallery中，上市公司财务分析报告的DAX解析。 我用小龙虾读取了这个报告的公式，让其进行提取，说明，以及关键知识点的说明。 主要用于后续知识的review。 阅读全文

摘要： 用SKILL实现请假流程信息收集 以前的公司在OC里上线了机器人功能，可以对接HR系统，实现请假流程的对接。 相比以前的方式，如果需要请假，那么就需要单独的登录到HR的系统里，找到相应的页面，就成灰比较繁琐。 但是有了这个机器人功能，就可以在OC系统里，用对话的方式，完成这个请假的操作。 比如： 当 阅读全文