如下图1所示，当斜率为正值时，图表背景显示为橙色；为负值时，图表背景显示为绿色。 ? 图1 这是如何做到的呢？有两种方法。 第1种：使用条件格式 1. 绘制图表。 2....图2 第2种：使用VBA 按Alt+F11，打开VBE，双击要设置图表背景色的工作表模块，输入代码： Private Sub Worksheet_Calculate() Dim myColor As...Long Dim myChart As String Application.EnableEvents = False ‘Sheet2为要设置图表背景色的工作表 If ActiveSheet.Name...Cells(15, 3).Value) End If Application.EnableEvents = True Range("C17").Select End Sub 两种方法各有优缺点，就看你的选择了
共用体成员输出的值与赋值时的不同的原因在使用C语言的共用体时，如果成员输出的值与之前定义共用体变量的时候所赋值的不同，那么很可能是因为定义共用体变量的时候，为共用体的多个成员赋值造成的。...因为共用体虽然允许在同一个内存位置上存储不同的数据类型的变量，但是任何时候都只能有一个成员存储值，也就是说，当共用体内的某一个成员被赋值了，那么其它成员之前所赋的值就会丢失或损坏，这就是造成共用体成员输出的值与赋值时不同的原因了...解决方法分开为C语言共用体的成员赋值，即什么时候使用就什么时候赋值，确切来说，要使用一个新的共用体的成员时，就应该为其赋值。...; c.id = 2; printf("%d\n",c.id); c.salary = 8000; printf("%d\n",c.salary);}原文：C语言共用体成员输出的值与赋值时的不同的解决方法
sizeof()的参数为指针和数组 C++或C语言中，都可以使用sizeof()运算符来计算数组的字节大小，除此之外，在C++和C语言中，都可以使用一个指向数组第一个元素的内存地址的指针来引用数组，因此...，如果要计算数组的字节大小，或长度，传递数组本身或传递指向数组的指针给sizeof()运算符似乎都是可以的，实际上则不然，二者有本质上的区别。...和m的值是不同的！...这是为什么呢？ 不同值的原因 这主要是因为当sizeof()运算符的参数是数组本身，将计算的是数组的大小，而如果传递的是指针作为参数，那计算的便是指针的大小，而不是整个数组的。...来源：C++ sizeof()的参数为指针和数组的区别 免责声明：内容仅供参考，不保证正确性。
Echarts图标是百度开源的，捐献个apache了。...现在demo示例官网地址：https://echarts.apache.org/examples/zh/index.html 本文将要讲解柱状图和漏斗怎么显示数据。...一：柱状图 当我们使用柱状图的时候，想要将数据显示在上面怎么办？ 显示方式： 在series对象中有个label属性。...添加如下： label: { show: true, //开启显示 position: 'top', //在上方显示 textStyle: { //数值样式 ...color: 'black', fontSize: 16, fontWeight: 600 } } 二：在漏斗图上显示数据 效果图： 修改的重点
'; 如果更新同一字段为同一个值，mysql也很简单，修改下where即可： UPDATE mytable SET myfield = 'value' WHERE other_field in ('other_values...'); 这里注意 ‘other_values' 是一个逗号（，）分隔的字符串，如：1,2,3 那如果更新多条数据为不同的值，可能很多人会这样写： foreach ($display_order as $...，更新display_order 字段，如果id=1 则display_order 的值为3，如果id=2 则 display_order 的值为4，如果id=3 则 display_order 的值为...这里的where部分不影响代码的执行，但是会提高sql执行的效率。确保sql语句仅执行需要修改的行数，这里只有3条数据进行更新，而where子句确保只有3行数据执行。...replace into 和insert into on duplicate key update的不同在于： replace into 操作本质是对重复的记录先delete 后insert，如果更新的字段不全会将缺失的字段置为缺省值
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 L1正则化与稀疏性 L1正则化使得模型参数具有稀疏性的原理是什么？...，显然，菱形的解空间更容易在尖角处与等高线碰撞出稀疏解。...上面的解释无疑是正确的，但还不够准确，也就是回答但过于笼统，以至于忽略了几个关键问题，例如，为什么加入正则项就是定义了一个解空间约束，为什么L1、L2正则项的解空间不同。...看到上面，其实我直接有个疑问，就是“如果我们为线性回归加上一个约束，就是w的l2范数不能大于m”、这句话里的m是个固定的确定值，还是瞎设的值。...后面我的想法是，任意给定一个m值，都能得到一个两圆相切的切点，从而得到其给定m条件下的带正则项的最优解，然后在不同的m值中，再选出某个m值对应的最优解是全局最优解，从而得到最终的最优解。
我们在对比系统目前存在的生日与身份证的时候会问，怎么只取其中值的特定位置，获得对比结果。 例如我们有一个值是123456789,那么我们怎么只显示4567呢？...= RBD AND table2.ResidentialID like '__________________' 我们可以参考w3schools 的介绍。 也就是，从身份证第7位起，长度为8位。...注意，他和程序中的index不一样，开始第一个字符就是1，而不是0。
MTU与IP分片（可选内容了解） 这里来讲一个比较有趣的内容，相信大家都有设置过家用路由器的经历，不知道有没有发现一个事情，在设置拨号的时候，里面有一个MTU，值通常是1492或者1480，如果接入方式改为...假设某一天，外网的对接方式变了，变成了拨号的形式，正常设置后，发现打开网页很慢或者打不开，咨询路由器客服后，把MTU值改成1492或者更小点，惊奇的事情发生了，都能正常访问了，这就回到之前的问题了，为什么现在的路由器...MTU值为什么是1500 这个是了解64字节的由来，是因为早期工作方式的原因（CSMA/CD），那1500字节又是什么原因呢？...那还有1个字节的包在抓包里面没有显示，这可能是抓包中把尾包省略了，但是可以从另外一个地方看出来。...（5）怎么设置合适的MTU呢 由于现在很多协议还没学习，不同的应用对应的头部不一样，自然包含的内容也不一样，这个会随着后面学习的深入，慢慢的了解，设置合适的MTU可以用Windows自带的命令可以探测
基本上，神经网络中有3个不同的层： ? 输入层（所有输入都通过该层输入模型） 隐藏层（可以有多个隐藏层用于处理从输入层接收的输入） 输出层（处理后的数据在输出层可用） 神经网络图谱 ?...图形数据可以与很多学习任务一起使用，在元素之间包含很多丰富的关联数据。例如，物理系统建模、预测蛋白质界面，以及疾病分类，都需要模型从图形输入中学习。...使用ddyr和tidyr进行Data Wrangling 为什么使用tidyr和dplyr呢？...SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。...Big-O 大O符号（英语：Big O notation），又稱為漸進符號，是用于描述函数渐近行为的数学符号。 更确切地说，它是用另一个（通常更简单的）函数来描述一个函数数量级的渐近上界。 ...
p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）预测置信区间的研究报告，包括一些图形和统计输出。...这些值的计算基于以下计算 在对数泊松回归的情况下， 让我们回到最初的问题。 线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...首先，我们可以得到估计量的方差 因此，如果我们与回归的输出进行比较， > summary(reg)$cov.unscaled (Intercept) speed (Intercept)...通过两种不同的方法获得的数量在这里非常接近 > exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit) 1 138.8495 > P1$fit-1.96*P1$se.fit 1 137.8996 > exp
使用版本 11.2，通过求解 RSolveValue 中的值 r(∞)，我们可以确认极值确实是 2，如下所示。 ? 极限的研究是数学的一个分支，称为渐近分析。...渐近分析提供了在特定值 (如0或无穷大) 附近获取问题近似解的方法。事实证明，在实际中，渐进逼近的效率通常恰恰会在相应的精确计算变得困难的情况下得到提高！...正式的表述是，当n 接近无穷时，精确和近似公式的分区数是渐近等价的。 渐近概念在函数极限的研究中也起着重要的作用。...例如，三角学中的小角度逼近断言 "在 x 取很小的值时，sin (x) 近似等于 x 。" 还可以表述成， "当 x 趋向于 0 时，sin (x) 与x渐近等价。"...这个结果可以使用计算函数极值的 Limit 正式表述如下。 ? 这个图形直观地证实，极限确实是1。 ?
比如，我们后面要学习的排序算法，输入的有序性对于不同的排序算法的影响是完全不同的。 不同的机器对结果影响很大 对于同样的输入，可能在一台机器上算法A更快，而在另外一台机器上算法B更快。...渐近分析法，是指将算法执行的效率与输入的规模进行挂钩，随着输入规模的增大，算法执行所需要的时间（或空间）将呈现一种什么样的趋势，这种趋势就叫作渐近，而这种方法就叫作渐近分析法。...概念可能比较拗口，我举个简单的例子，对于给定的一个有序数组，我要查找其中某个值所在的位置，比如，查找8这个元素，有哪些方法呢？ ? 简单暴力点的方法，从头遍历，查找到该元素即返回。 ?...更友好一点的方法，采用二分法，每次定位到数据的中间位置，看其值与目标值的大小，判断是在左边还是右边继续以二分的方式查找。 ?...后记 本节，我们从算法执行效率方面阐述了为什么需要复杂度分析，并介绍了复杂度分析的方法，即渐近分析法，如果严格地遵循渐近分析法，需要大量的数学知识，这无疑增加了我们分析算法的难度，那么，有没有什么更省心地计算复杂度的方法呢
多面体 从球面方程出发，我们可以看一下更一般的形式，比如 x^n+y^n+z^n==1 的图形是什么样子的： 可以看到随着 n 的值不断增大，方程表示的曲面越来越接近一个立方体。这是为什么呢？...考虑如下表达式： 这是 Lp 范数的定义，当 p 趋向于正无穷时，上述表达式的极限是： 也就是 n 个绝对值中的最大值。...把这个结论放到我们的方程 x^n+y^n+z^n==1 上，当 n 不断变大时，在不同方向上就不断接近 | x | == 1、| y | == 1、| z | == 1 三个方程，而这三个方程恰恰是立方体的六个面...： 绘制图形，可以看到，随着次数 n 的不断升高，图形越来越接近正十二面体： 十二面体 计算各个面的法向量： 化简并去除方向相反的： 得到方程左侧表达式： 为了计算方便，取近似值： 绘制正二十面体的曲面方程...： 为什么这样可行？
有些不同的是，今年的压轴题看上去非常简单，好像随便一猜就有结果。这样一想就中了出题人的圈套了。...剩下的多项式里面可能就不是单调。我们可以改变参数 a 将图像画在两个不同的区间。在原点附近时，函数值为负数；因为指数函数增长很快，逐渐离开原点以后为正。...在这个时刻，这个函数出现了两个拐点(大约在横坐标等于 0.5 和 1.5 )并且在 2.0 附近函数与横坐标相切。那么现在我们就可以对这个具体的时刻进行求解。...NSolve[{E^x + 1/2 (7 - E^2) - 3 x == 0, 0 < x < 3}, x] 可以最终标记出所有关键位置的点： f[x_] := Exp[x] + 1/4 (7 - E^...利用 Manipulate 发现函数值随着参数变化以后单调性的影响 利用 Solve 和 D 符号计算功能将临界情况变成可求解的联立方程 验证拐点和非原点的最小值/极小值情况 本文主要是从一个比较直观的角度进行快速分析
p=15062 最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 考虑简单的泊松回归 。...这些值的计算基于以下计算 在对数泊松回归的情况下， 让我们回到最初的问题。 线性组合的置信区间 获得置信区间的第一个想法是获得置信区间 （通过取边界的指数值）。...渐近地，我们知道 因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。...首先，我们可以得到估计量的方差 因此，如果我们与回归的输出进行比较， > summary(reg)$cov.unscaled (Intercept) speed (Intercept)...通过两种不同的方法获得的数量在这里非常接近 > exp(P2$fit-1.96*P2$se.fit) 1 138.8495 > P1$fit-1.96*P1$se.fit 1 137.8996 > exp
在渐变中的每个条纹都是垂直于渐变线的；这也就是‘为什么2种颜色在50%距离的边界 会垂直于 渐近线’。 Figure 1 ?...如果背景区域变得更高或者更窄，渐近线会逆时针旋转；变得更矮或者更宽，渐近线会顺时针旋转。这可能正是你所想要的。不同于角度值，角度值 在背景区域的尺寸发生改变时 渐近线是永远不会旋转的。...第二种使用关键字的方式 看起来是类似的，但是会有截然不同的结果。...减少背景区域的高度 或者 增加背景区域的宽度 会使边界线逆时针旋转(同样的渐近线也会逆时针旋转)；增加高度 或者 减少宽度 会使边界线顺时针旋转(渐近线顺时针旋转)。唯一的不同在于起始状况。...我有兴趣知道：你对于各种各样的关键字和行为是如何思考的 - （我知道 理解这2种方式 在开始时 是有些困难的，因为2中方式有着截然不同的效果 看起来让人困惑）。你说呢？
p=21425 最近我们被客户要求撰写关于极值理论EVT的研究报告，包括一些图形和统计输出。...在本文中，我们将预览 EVT 的各种应用程序的简化介绍，最后您将大致了解 EVT，为什么以及何时需要使用它？ 概述 这篇文章将如下 关于 EVT 的简单介绍。 列出实现 EVT 的不同应用程序。...与具有“正态分布”的钟形曲线不同，重尾分布以较慢的速度接近零，并且可能具有非常高的异常值。 就风险而言，重尾分布更有可能发生较大的、不可预见的事件。...从图形上看，与经验数据相比，重尾模型（深蓝色）捕捉到了模型投资组合中描述的更多风险。高斯模型或钟形曲线，正态分布为浅蓝色。 ...选择这些观测值的主要方法有两种，即：超阈值峰值方法 (POT) 和分块极大值方法。 请注意，它与极值定理不同，极值定理说对于连续闭合函数必须存在最小值和最大值。
前言 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 上一节，我们从事后统计法过渡到渐近分析法，详细讲解了如何进行算法的复杂度分析。...但是，如果遵循严格的渐近分析法，需要掌握大量数学知识，这无疑给我们评估算法的优劣带来了很大的挑战。 那么，有没有更好地评估算法的方法呢？...为什么要忽略掉常数项？...同样地，低阶项一般也会抹掉，比如2n^2 + 3n + 1，当n趋向于无穷大的时候，n^2的值是远远大于3n的，所以，不需要保留3n。 所以，计算复杂度时通常都会把常数项和低阶项抹掉，只保留高阶项。...小结 通过上面的分析，可以看到，最坏情况和最好情况是比较好评估的，而平均情况则比较难以计算。 但是，最好情况又不能代表大多数样本，且平均情况与最坏情况在省略常数项的情况下往往是比较接近的。
由于其生物学意义，最常见的参数化形式是： 其中a是最大可达到的Y，b是x=0时Y的值为0，c与Y随X增加而相对速率成比例。...，通常被称为“负指数方程”： 这个方程的形状与渐近回归类似，但当X=0时，Y=0（曲线通过原点）。...参数a′ 表示高位渐近线（对于X→∞），而b′ 是使得响应等于a/2的X值。事实上，很容易证明: 由此可得，b=x50=50。...逻辑曲线 逻辑曲线来源于累积逻辑分布函数；曲线在拐点处对称，并可以参数化为： 其中，d 是上渐近线，c 是下渐近线，e 是在 d 和 c 之间产生响应的 X 值，而 b 是拐点附近的斜率。...我们倾向于使用与逻辑函数相似的参数化方法： 其中参数的含义与逻辑函数中的参数相同。不同之处在于该曲线在拐点处不对称。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
