学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在使用公式时，我们经常遇到将某个值从结果数组中剔除，然后将该数组传递给另一个函数的情形。...公式的中间结果为： =MIN({5,0,4}) 结果为： 0 然而，如果想要得到除0以外的最小值，一般会使用下面的公式： =MIN(IF(SUMIFS(F2:F13,A2:A13,{"Mike","John...的结果仍返回为#DIV/0!。转换为： =MIN({5,””,4}) 结果为： 4 因此，可以使用这项技术来避免重复非常长的公式子句的情形。...也可以使用这项技术处理在公式中包含重复的单元格路径引用的情形。...A10中除负数以外的值中的最小值。
来源：AI公园 深度学习爱好者本文约2500字，建议阅读5分钟作者参加了39个Kaggle比赛，总结了非常多的技巧和经验。...预处理 使用DoG（Difference of Gaussian）方法进行blob检测，使用skimage中的方法。...将所有图像转化成Hounsfield单位（放射学中的概念）。 使用RGBY的匹配系数来找到冗余的图像。 开发一个采样器，让标签更加的均衡。 对测试图像打伪标签来提升分数。...从0.8到1.2随机缩放。 亮度变换。 随机变化hue和饱和度。 使用D4：https://en.wikipedia.org/wiki/Dihedral_group增强。...后处理 使用test time augmentation ，对一张图像进行随机变换多次测试后对结果进行平均。 对测试的预测概率进行均衡化，而不是使用预测的类别。 对预测结果进行几何平均。
作者：Derrick Mwiti 编译：ronghuaiyang 来源公众号：AI公园 导读 作者参加了39个Kaggle比赛，总结了非常多的技巧和经验，现在全部分享给大家。 ?...预处理 使用DoG（Difference of Gaussian）方法进行blob检测，使用skimage中的方法。...将所有图像转化成Hounsfield单位（放射学中的概念）。 使用RGBY的匹配系数来找到冗余的图像。 开发一个采样器，让标签更加的均衡。 对测试图像打伪标签来提升分数。...从0.8到1.2随机缩放。 亮度变换。 随机变化hue和饱和度。 使用D4：https://en.wikipedia.org/wiki/Dihedral_group增强。...后处理 使用test time augmentation ，对一张图像进行随机变换多次测试后对结果进行平均。 对测试的预测概率进行均衡化，而不是使用预测的类别。 对预测结果进行几何平均。
在上一篇文章中，我为大家介绍了《5种创建文件并写入文件数据的方法》，本节我们为大家来介绍6种从文件中读取数据的方法....另外为了方便大家理解，我为这一篇文章录制了对应的视频：总结java从文件中读取数据的6种方法-JAVA IO基础总结第二篇 Scanner(Java 1.5) 按行读数据及String、Int类型等按分隔符读数据...1.Scanner 第一种方式是Scanner，从JDK1.5开始提供的API，特点是可以按行读取、按分割符去读取文件数据，既可以读取String类型，也可以读取Int类型、Long类型等基础数据类型的数据...如果你想按顺序去处理文件中的行数据，可以使用forEachOrdered，但处理效率会下降。...比如我们 想从文件中读取java Object就可以使用下面的代码，前提是文件中的数据是ObjectOutputStream写入的数据，才可以用ObjectInputStream来读取。
这是一个很好的问题，从中我可以看出，当你听到一个问题时，你如何思考算法和你所做的各种假设。 我从 1982 年开始就在从事编码工作了。...可以这样和面试官聊聊： “对于这样一个技术挑战，我通常是花一两分钟静静地思考问题并记下笔记，一会儿我将与你分享这些想法并期待从你那里获得反馈。...我最喜欢的一个问题是他们存档中的第 19 条：计算 1901 年 1 月到 1999 年 12 月有多少个月是从星期天开始。...我也有一个日常电子邮件系列，涵盖了几种面试问题，但不是从如何完美回答问题的角度，有很多资源可以做到这一点。...相反，我从面试官的角度来审视问题——我真正想问的是什么、我希望你能告诉我什么、我希望你不会说什么，等等。举个小例子：当你被问到“谈谈你自己”时，他们并不是在问你的生活经历。
本文是Meltwater的工程师结合工作中实践，分享了Elasticsearch调优秘笈，以及要绕过的一些陷阱。...该功能是从Lucene 5移植到Lucene 4的，对应移植到了ES 1.X版本。...Elasticsearch 1.X中使用默认的bitset作为缓存，对于稀疏结果来说开销非常大，不过在Elasticsearch 2.X中已经做了优化。...同时也让不同类型的数据保存在不同的索引库中，以便诸如社论文档和社交文档类数据最终位于不同的每日索引库中。这样可以在需要的时候只丢弃社交索引，并增加一些查询优化。每个日索引运行在两个分片中的一个。...比如，我们实现了phrases中的wildcard查询，支持在SpanNear查询中执行；另一个优化是支持“*”代替match-all-query；还有其他一系列特性。
要回答这个问题，我们首先来观察一下上述示例中 2 2 2 为当前元素时的状态，如下图所示。...首先是矩形的高度，仔细观察后不难发现，最大面积矩形的高度一定等于某根柱子的高度，因此我们可以枚举柱子，令其为矩形的高度。...这时候我们有两种做法，第一种是从右往左使用「单调递增栈」，即可求得每个数字左边第一个小于它的位置。...这是因为在最大面积矩形中，如果有若干个柱子的高度都等于矩形的高度，那么最左侧的那根柱子是可以求出正确的左边界的，因为其左边不再有与其高度相同的柱子。...基于上述观察，我们可以将「01 矩阵」转换为「柱形图」，即枚举每一行作为最大矩形所在的底边，该行中每个 1 1 1 向上延伸的高度即为柱子的高度，对该行所形成的「柱形图」执行一遍「单调递增栈」，即可求得该行的答案
岩土工程中振弦类采集仪的完整解决方案：从仪器选型到结果解释岩土工程中，振弦类采集仪是一种常用的工具，用于测量土壤中的弹性波速度、土层的物理性质和地下水位等参数。...3.测量的操作流程：在测量时，应按照标准的操作流程进行，包括仪器的启动、参数的设置、测量点的定位、数据的采集和保存等。同时，还需要注意避免人为误差的产生，如外力干扰、仪器摆放位置等。...5.结果的解释和汇报：根据数据分析结果，进行结果的解释和汇报，从而为后续的工程设计、施工和监测提供参考。需要注意的是，结果的解释和汇报应该简明扼要、准确清晰，避免误导和产生风险。...图片综上所述，振弦类采集仪的完整解决方案，需要从仪器选型和配置、现场准备、操作流程、数据处理和分析、结果解释和汇报等多个环节进行全面考虑和实施。...这样才能保证测量结果的准确性和可靠性，为岩土工程的设计、施工和监测提供可靠的技术支撑。
其实，通过前面的三个例子，我们可以发现，盘子的移动是有规律可循的。 细心的你有没有发现，在每一步盘子移动的过程中，总会有一步，是下边最大的盘子，从 A 移到 C 的。...仔细观察，以三个盘子为例，把第 3 个盘子从 A 移动到 C 这一步，其实，第 1 个和第 2 个盘子是已经按顺序摆放好了的，即一起放在中间的 B 柱子。...整个过程可以表述为： 把1,2,3盘子整体从 A 移到 B （可以认为是借助 C 柱子移动的）， 把第 4 个盘子从 A 移到 C（不需要借助额外的柱子）， 把1,2,3盘子整体从 B 移到 C（借助...所以，可以看到，这个拆分的过程，就是不断递归的过程。而每次递归时，都可以把第 1 个盘子到 第 n-1 个盘子看成一个整体。每一次递归都是一个三步曲，借助另外一个柱子，从当前柱子移动到目标柱子。...感兴趣的你也可以尝试用程序跑一遍 64 片是什么结果，我估计就算你机器性能很好，也得跑好长时间。。。 温馨提示：机器炸了不怪我哦 ~
当然我们不是来听故事的，我们将这个描述构造成计算机问题： 有三根柱子，这里编号为 A 、 B 、 C，一开始在A柱子上有从下往上按照从大到小顺序摆放的64个圆盘，给的任务是将这些圆盘以同样的大小顺序摆放到...我们先假定A柱子上面的圆盘个数为2个，这里为了方便表述将圆盘编号为a、b（a圆盘在上面，b圆盘在下面），那么就先将a从A柱子移动到B柱子上面，再将b从A柱子移动到C柱子上面，再将a从B柱子移动到C柱子上面...接下来假定圆盘数为3个（编号为a、b、c），我们继续，移动步骤如下： a（A）—> C // A柱子上的圆盘a从A柱子移动到C柱子，下同 b（A）—> B a（C）—> B c（A）—>...C 上面是第一轮，接下来是第二轮： a（B）—> A b（B）—> C a（A）—> C 我们观察：当A柱子或者B柱子只剩下一个圆盘的时候，就直接将这个圆盘移动到C柱子，上面步骤的第一轮就是先将...建议不要轻易地输入过大的数字，这是输入 20 的运行结果： ?
于是我们可以把问题分解一下： 当n>1时，我们把n个盘从第一根柱子移动到第三根柱子，可以分为三个步骤： 1.把上面的n-1个盘从第一根柱子移动到第二根柱子 2.把最大的盘从第一根柱子移动到第三根柱子...我们稍微修改一下Scheme程序，来观察移动过程中到底移动的是哪个盘，以期待更多的信息，从而发现规律。 我们对所有的盘从小到大从1号开始依次标号。 ...， 总结一下，我们发现： 1.从第一步开始，奇数步都是移动最小的盘 2.对于奇数个盘的情况， 最小的盘的移动顺序是柱1->柱3->柱2->柱1->柱3->柱2->... 3.对于偶数个盘的情况...，如果我们是想把盘从第一根柱子移动到第二根柱子，那么2、3的移动顺序交换。 ...对于“现实中的玩法”，可以用计算机语言实现吗？ 3.这个问题有点意思，对于n个从小到大的盘，全部放在3个柱子中任何一个柱子上，每个盘任意放，但要满足大盘不可以压小盘上。这有很多种不同的放法。
从【DL笔记1】到【DL笔记N】，是我学习深度学习一路上的点点滴滴的记录，是从Coursera网课、各大博客、论文的学习以及自己的实践中总结而来。...参数是我们训练神经网络 最终要学习的目标，最基本的就是神经网络的权重 W和bias b，我们训练的目的，就是要找到一套好的模型参数，用于预测未知的结果。...例如，learning rate 从0.001到0.1，扩大了100倍，实际梯度下降中每一步都比之前增大了100倍。...吴恩达很形象地用两种动物来形容在实践中我们训练一个模型的两种方法： 熊猫法（Panda） VS....就这样，一天天地照看，直到最后达到我们的训练目标。 可以用下面的图来表示： ? 如图所示，每一天我们观察一次效果，并做微调。
假设5个柱子，3个颜色。那么每个柱子都可以涂3种情况，一共5根。 那最终结果所有情况就是：3*3*3*3*3 = 3的5次方。...我们要么可以用加法观念，要么用减法观念： 3根柱子的最终结果= 加法规律： 只有1根时的总结果数 * (颜色数-1)+只有2根时的总结果数*(颜色数-1) 减法规律： 3根无视规则的总结果数 - 颜色数...把最终所有的情况放进了 列表dp中（为啥叫dp？别问，大佬们都这么写） 最后返回dp最后一个元素就是最终结果了。 关于动态规划的窍门： 动态规划必然有一个列表存放 最终不同阶梯的最终结果。...记住，每个结果，都是由前面最贴近的n个结果 演化出来的。也就是说你想知道 10个柱子有多少结果，你就必须知道8个柱子的结果 和9个柱子的结果。...你想知道 8个柱子的结果，你就必须知道 6个柱子和7个柱子的结果。依次往前逆推，推到第一二个结果为止，这最开始的结果，你一定是闭眼睛都能知道的答案，这就是动态规划的主体思维。
一个凹槽是由三个柱子围成的。（这里为了描述方便，我们把高度为 0 的柱子也当成存在的柱子） 对于这个凹槽来说，它的左侧和底部是由栈中挑选出来的，右侧是由新添加的柱子决定的。 什么情况会出现凹槽呢？...，我们就把当前的柱子加入到我们的栈中，让它和里面的柱子一起等待接下来的柱子。...如果新添加的柱子高度等于栈顶元素，也是无法形成凹槽的，我们就把当前的柱子加入到我们的栈中，让它和里面的柱子一起等待接下来的柱子。 一旦形成了凹槽，我们去计算它的面积。 面积由高和宽决定。...计算完一个凹槽的面积之后，我们就把栈顶元素弹出，观察剩下的那些栈中的元素能否和新添加的元素再构成一个新的凹槽。...再减去 1 int w = i - stack.peek() - 1; // 将计算的结果累加到最终的结果上去
技术路上哪有享乐，为了提升安全能力，别抱怨，干就对了~ 从2019年7月开始，我来到了一个陌生的专业——网络空间安全。...下图展示了ESI和EDI，重执行ECX次，每次执行后ESI+4、EDI+4、ECX-1，OD中在这段代码中下断点后按F7单步步入就可以观察到这3个寄存器的变化。...为了易于观察，我把IDA Pro中的sub_403C98重命名为AllocStackAndCopyString。 下面补充一段姜老师的注释，对大家逆向分析和汇编理解很有帮助。...3.sub_405360函数分析 第七步，继续从0x0040CB92位置往下分析，将该地址复制到OD中动态调试。...四.总结 写到这里，熊猫烧香病毒起始阶段的逆向分析就介绍完毕，简单总结如下： 0x0040CB7E call sub_403C98 – 重命名为：AllocStackAndCopyString – sub
通过这个例子，可以总结如下： 绘制散点图，要有对应的两组数据（二维图）； 两组数据所对应的两个变量是连续变量； 散点图的用途在于发现变量之间的关系。...图 5 部分省 GDP 柱形图 图中所示的柱子高度，表示数据表中各省的 GDP 值。 通过柱形图，非常明显地反映了各省 GDP 数据的差异。...但是，下面这种类型的数据也是比较常见的。 ? 从数据表中可以看出，我国部分城市 1 月份最低气温，有的在 0℃ 以上，有的在 0℃ 以下。对于这类数据，用条形图显示，结果是这样的。 ?...对这份数据实现可视化，比较好的选择是绘制折线图。 ? 图 7 我国理念 GDP 增长 从图示结果中，可以看出 GDP 的发展变化趋势。...图 8 正态分布 从图中可以看出，虽然是随机生成的，但是数据的分布还是有规律的，这就是统计学中的正态分布。 饼图 饼图常用于表达某些量所占比例的情况。例如： ?
接雨水 力扣题目链接[1] 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。...首先明确几个变量的含义： left_max：左边的最大值，它是从左往右遍历找到的 right_max：右边的最大值，它是从右往左遍历找到的 left：从左往右处理的当前下标 right：从右往左处理的当前下标...定理一：在某个位置i处，它能存的水，取决于它左右两边的最大值中较小的一个。...然后比较哪个最大值较小，就以哪个为基准计算更低处与其的差值，然后累加到最终结果中。因为这里计算的是垂直方向的差值，因此不需要做额外的处理。...双指针通过找到柱子的短板，进而求得每个柱子在垂直方向的差值，直到双指针相遇，求出的累加和就是最后的结果。
汉诺塔问题起源 汉诺塔问题源自印度一个古老的传说，印度教的“创造之神”梵天创造世界时做了 3 根金刚石柱，其中的一根柱子上按照从小到大的顺序摞着 64 个黄金圆盘。...梵天命令一个叫婆罗门的门徒将所有的圆盘移动到另一个柱子上，移动过程中必须遵守以下规则： 每次只能移动柱子最顶端的一个圆盘； 每个柱子上，小圆盘永远要位于大圆盘之上； 2....规律总结 将起始柱上的 n-1 个圆盘移动到辅助柱上； 将起始柱上遗留的 1 个圆盘移动到目标柱上； 将辅助柱上的所有圆盘移动到目标柱上。...代码实现 count 作为操作第几步得计步器； 通过规律总结，我们知道，当【起始柱】只有一个圆盘得时候，直接将圆盘移动到【目标柱】； 在【起始柱】不知有一个圆盘时，我们就将【N-1】一个圆盘从【起始柱】...移动运行结果
现代技术：科学家从现有的数百万的化合物中挑选出一个或几个，检查每一个化合物的变异细胞是否区别于对照细胞。他们通过分析仪器（比如LC-MS）来比较数据来源找到区别所在。...把这些菌种放在柱子中，会有200多个分子通过柱子。通过柱子出来的第五个分子的峰如下图所示。（下图左侧是变异组，右侧是对照组） ? 同时，系统识别出达到峰值时的化学物质分子式是C8H9NO2。...从样本到遗传变异 深度学习能够准确识别差异，通过建立深度学习能把我们的分析拓展到相比细胞系的基因变化上。整个柱子汇集了深度学习分析的成分和其他成分。一个专门的生化计算软件SAT能够解析化学式。...能够理解酶机制、底物特性和细胞链接的网络分析师可以推出分子结构。生物信息学模块完成了解释示踪结果中基因变化的最后一步。 ?...我们正在尝试更复杂的深度学习网络能够解决疾病细胞的非靶向诊断问题。这一点很值得期待。 深度学习预测化合物特点：需要练习深度网络的数据量可以从LC-MS中获得。
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