学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在使用VLOOKUP函数查找数据时，如果多于一个匹配值，如何获取第一个匹配的值或者最后一个匹配的值。...将VLOOKUP函数的第4个参数的值设置为FALSE，即精确匹配，此时，无论数据是否排序，都将返回第一个找到的匹配值。...如果将数据进行排序，并执行近似匹配查找，将会获取最后一个匹配的值，如下图2所示的工作表。 ? 图2 我们使用公式： =VLOOKUP(E3,$B$3:$C$9,2) 来查找“脐橙”的价格。...将VLOOKUP函数的第4个参数忽略或指定为TRUE，即近似匹配，此时返回最后一个找到的匹配值。因为执行近似匹配查找时，Excel将找到大于查找值的值并返回该值的前一个值。...图6 如果数据没有排序，想要查找最后一个匹配的值，也可以使用LOOKUP函数，如下图7所示。 ?
数据结构算法操作试题(C++/Python)：数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1.
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...函数名 说明 count 分组中的非NA的值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值得平均值 median 非NA值的算术中位数 std var 标准差，方差 max min 最大值，最小值 prod...非NA值的积 first last 第一个和最后一个非NA值 更加高阶的运用 我们拿到一个表格，想添加一个用于存放各索引分组平均值的列。...image.png 这样就实现了，people表格里的数据减去同类型数据平均值的功能。这个功能叫做距平化，是一个经常使用的操作。...是不是很神奇，如果不相信，我们可以来验证一下，按理说减去平均值后，数据的平均值会变成零。 ? image.png 可以看出来，就算不为零，也是很小的数。
By CaesarChang 合作: root121toor@gmail.com ~关注我 带你看更多精品知识 见注释 简单动态规划问题 将前面的数之和做一个更新...Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int Max=nums[0]; int pre=0; //记录前面的和...int cur=0; //记录当前数 for(int num:nums){ cur=num; if(pre>0){ //如果前面的和>...0,当前数字+前面的和 cur+=pre; } if(cur>Max){ Max=cur;...} pre=cur; //更新前面的和 } return Max; } } ?
压缩技术使得内容分享变得更快速和高效。如果没有数据压缩，获取你所需时间和带宽的成本将会变得极高。...每一个循环会想编码增加更多的字节，这会让更高质量的重构成为可能。从概念上看，这一网络的运行过程如下： 最初的残差， R[0]，指代原始图像 I： R[0] = I。 第一个循环中，设置 I=1。...对于更大值的N，解码器会获得更多关于减少错误的信息，并生成更高质量的重构图像。 未了理解这一工作原理，可以参考以下例子，我们的图像压缩神经网络的第一和第二个循环在表进行了展示。...它在循环[1]中学到一些关于原始图像的知识，这些知识和R[1]一起使用，可以从B[2]中生成更好的P[2]。最后，一个新的残差 R[2] （右），通过从原始图像中减去P[2] 得以生成。...中：JPEG 右：残差GRU 虽然今天常用的方法已经很好，但是我们的研究显示，使用神经网络来压缩图像可以获得更高的质量和更低小的文件大小。未来，谷歌的研究将着眼于更好的压缩质量和更高速的模型。
对于 TS 层数据结构的描述如下图所示： 2.1、头部 TS Header 主要包含的数据主要是传输流的头信息，用于传输和包分组。这些数据包括固定长度部分和可选部分。...payload_unit_start_indicator，载荷单元开始指示位，1 比特，负载单元起始标示符，一个完整的数据包开始时标记为 1, 表示携带的是 PES 或 PSI 第一个包。...transport_priority，传输优先级，1 比特，值为 1 时，在相同 PID 的分组中具有更高的优先权。传输机制可以使用该字段优先考虑基本流内的该包数据。...在 splice_countdown 达到零的传输流包中，传输流包有效载荷的最后数据字节必须是编码音频帧或编码图像的最后字节。 private_data_byte，私有数据，8 比特。可包含多组。...DTS_next_AU，解码时间标记下一个存取单元，以 3 部分编码，共 33 比特。在连续和周期解码通过此拼接点的情况中，它表示跟随拼接点的第一个存取单元的解码时间。
p i n g程序打印出返回的每个分组的序列号，允许我们查看是否有分组丢失、失序或重复。 I P是一种最好的数据报传递服务，因此这三个条件都有可能发生。...p i n g程序通过在I C M P报文数据中存放发送请求的时间值来计算往返时间。当应答返回时，用当前时间减去存放在 I C M P报文中的时间值，即是往返时间。...这是由于目的端的硬件地址不在 A R P高速缓存中 ? 的缘故。正如我们在第 4章中看到的那样，在发送第一个回显请求之前要发送一个 A R P请求并接收A R P应答，这需要花费几毫秒的时间。...7.2.3 线路SLIP链接 让我们再来看看 S L I P链路上的往返时间，因为它们经常运行于低速的异步方式，如 9 6 0 0 b / s或更低。回想我们在 2 . 1 0节计算的串行线路吞吐量。...另外，接收端的调制解调器只能在验证了循环检验字符（检验和）后才能释放收到的数据。最后，我们还要处理每一端的计算机异步串行接口，许多操作系统只能在固定的时间间隔内，或者收到若干字符后才去读这些接口。
当然这种题变形也很多，连续打卡天数、连续学习天数，连续点击天数等等都是同一个类型，今天我们将会给大家分享SQL和Pandas的多种做法。让大家一次搞懂，下次面试不难!...SQL 8.0窗口函数 实现思路： 对用户ID和登录日期去重 对每个用户ID按照日期顺序进行编号 将登录日期减去编号对应的天数，使连续的日期转换为同一天 将连续日期转换为同一个日期之后就可以按照这个字段分组...，这里以第一个为准；如果需要获取全部的最大日期可以使用rank或dense_rank窗口函数，可以保证天数一致时排名一致。...所以针对这取分组最大的问题还是使用rank函数效果更高一些。...RANK、DENSE_RANK差异 本题在一个用户存在多个最大连续日期时只要求取第一个，如果需要取每个用户所有的最大连续日期，则需要使用rank或dense_rank窗口函数。
sigmoid 函数的导数图示。 当 x 是一个很大的值（正或负）时，我们本质上就是用一个几乎为 0 的值来乘这个偏导数的其余部分。 ?...我前一篇文章的核心是我们要衡量与成本函数有关的权重和偏置的变化率。先不考虑层，我们看看一个特定的偏置，即第一个偏置 b_1。然后我们通过下式衡量变化率： ? 下面式子的论据和上面的偏导一样。...我们先从网络的起点开始，计算第一个偏置 b_1 中的变化将如何影响网络。因为我们知道，在上一篇文章中，第一个偏置 b_1 会馈入第一个激活 a_1，我们就从这里开始。我们先回顾一下这个等式： ?...反过来，当我们得到 R'(z_3)=0 时，与其它值相乘自然也只能得到 0，这会导致这个偏置死亡。我们知道一个偏置的新值是该偏置减去学习率减去梯度，这意味着我们得到的更新为 0。 ?...最后，我们通过 to_categorical() 对数据进行 one-hot 编码。
02 数据清洗 剔除退款 在观察阶段，我们明确了第一个清洗的目标，就是剔除退款数据： 关键字段提取 剔除之后，觉得我们订单的字段还是有点多，而RFM模型只需要买家昵称，付款时间和实付金额这3个关键字段...首先是R值，即每个用户最后一次购买时间距今多少天。如果用户只下单过一次，用现在的日期减去付款日期即可；若是用户多次下单，需先筛选出这个用户最后一次付款的时间，再用今天减去它。...Pandas的cut函数，我们复习一下： 第一个参数传入要切分的数据列。...bins参数代表我们按照什么区间进行分组，上面我们已经确定了R值按照30天的间隔进行分组，输入[0,30,60,90,120,1000000]即可，最后一个数值设置非常大，是为了给分组一个容错空间，允许出现极端大的值...至此，我们基于订单源数据，按照五步法用Python完成了RFM模型的建立，并对结果进行了简单的分析。最后，只要把上述代码封装成函数，对于新的数据源，只要一个回车就能够撸出模型，So Easy！
02 数据清洗 剔除退款 在观察阶段，我们明确了第一个清洗的目标，就是剔除退款数据： ?...首先是R值，即每个用户最后一次购买时间距今多少天。如果用户只下单过一次，用现在的日期减去付款日期即可；若是用户多次下单，需先筛选出这个用户最后一次付款的时间，再用今天减去它。...Pandas的cut函数，我们复习一下： 第一个参数传入要切分的数据列。...bins参数代表我们按照什么区间进行分组，上面我们已经确定了R值按照30天的间隔进行分组，输入[0,30,60,90,120,1000000]即可，最后一个数值设置非常大，是为了给分组一个容错空间，允许出现极端大的值...至此，我们基于订单源数据，按照五步法用Python完成了RFM模型的建立，并对结果进行了简单的分析。最后，只要把上述代码封装成函数，对于新的数据源，只要一个回车就能够撸出模型，So Easy！
在实际应用中，对一个基本表或视图做简单查询是比较少的，大多情况下都要求对数据表进行筛选、分组或排序，这就需要用到高级查询。...数据类型为 IMAGE 或 BIT 等类型的列不能作为分组条件 Grouping(expression) 是在应用程序端产生一个依据来判断某行数据是不是按照 ROLLUP 或 CUBE 进行汇总，返回值为...0 或 1 CUBE 除了返回由 GROUP BY 子句指定的列外，还返回按组统计的行 ROLLUP 与 CUBE 不同的是，此选项对 GROUP BY 子句中的列顺序敏感，其只返回第一个分组条件指定的列的统计行...WHERE 子句作用于表和视图，HAVING 子句作用于分组 HAVING 子句可在条件中包含聚合函数，但 WHERE 不能 对查询进行集合运算 在实际数据库应用中，对数据的操作不可能只针对一个基本表来进行...，包括重复记录 UNION(并集)，返回各个查询的所有记录，不包括重复记录 MINUS(补集)，返回第一个查询检索出的记录减去第二个查询检索出的记录之后剩余的记录 SELECT SNO FROM student
这些控制消息通常是由网络设备（如路由器、交换机、防火墙等）生成或捕获，并在整个网络传输。ICMP协议的消息格式通常由两个部分组成：消息头和数据。...校验和计算方法如下：将要计算校验和的数据（即 ICMP 报文）按照16位为一组进行分组把所有的 16 位数字相加并加上进位，得到一个数若上一步和的高位不为零，则把进位加到低位上，重复步骤 2对累加后的结果进行二进制反转得到校验和值...根据上述描述，计算校验和CheckSum函数，首先对报文的数据进行分组，并依次计算每个16位数字的和。当相加的结果有进位时，将进位加到低位上，并将进位部分加到下一组中。...+ (sum >> 16); } // 减去已经处理完的字节数 len -= 2; } // 如果数据的字节数为奇数，则将最后一个字节视为16位，高8位设为0，低8位取余部分。...；图片通过使用Ping命令我们还可以实现针对主机路由的追踪功能，路由追踪功能的原理是，它实际上是发送一系列ICMP数据包，数据包每经过一个路由节点则TTL值会减去1，假设TTL值等于0时数据包还没有到达目标主机
Ω是像素的集合，即整个图像。从该公式可以看出，噪声直接叠加在原始图像上。这种噪声可能是盐和胡椒噪声或高斯噪声。从理论上讲，如果可以准确地获得噪声，则可以通过从输入图像中减去噪声来恢复原始图像。...d（P，Q）表示两个块之间的欧几里得距离。通过积分相似块获得的最终矩阵是流程图第1步左下角的蓝色R矩阵。 ? 由噪声分组的块的说明由白高斯噪声（均值为零和标准偏差为15）降级的图像。...第三步，聚合：对这些图块进行逆变换，然后放回原处，使用非零分量的数量计算堆栈权重，最后将堆栈后的图像除以每个点的权重，得到基本的估计图像，权重取决于设置的数字0和噪点的强度，此时图像的噪点已被大大消除。...基本估计块和有噪声的原始块分别被堆叠成两个三维阵列。因此，此步骤与第一步之间的区别在于，这次将获得两个三维阵列，一个是由噪声图像形成的三维阵列，另一个是通过基本估计获得的三维阵列。...自适应地设置滤波参数具有明显的好处，在平滑细节细节风险较低的平滑区域中，去噪强度可以更高；而在噪声很少可见的高纹理区域中，降噪强度可以更低。
.groupby(...)方法返回一个GroupBy对象。其.transform(...)方法高效地对邮编分组，在我们的例子中，分组的依据是各邮编价格数据的平均数。...原理 要规范化数据，即让每个值都落在0和1之间，我们减去数据的最小值，并除以样本的范围。统计学上的范围指的是最大值与最小值的差。...normalize(...)方法就是做的前面描述的工作：对数据的集合，减去最小值，除以范围。 标准化的过程类似：减去平均数，除以样本的标准差。这样，处理后的数据，平均数为0而标准差为1。...想了解更多，可访问： http://www.numpy.org .digitize(...)方法对指定列中的每个值，都返回所属的容器索引。第一个参数是要分级的列，第二个参数是容器的数组。...所以，.quantile(...)方法会以price_mean列的最小值开始，直到最大值，返回十分位数的列表。 04 编码分类变量 为数据的探索阶段准备的最后一步就是分类变量了。
，字典包含name和data键，键对应的值也为列表,每个name代表一条线 所以最后我们传递给template的值需要包含上面的内容，其中title,subtilt,yAxis内容我们通过赋值的方式 xAxis...冒号左边代表时间，采用Unix时间戳的形式 冒号右边为DBTime的值 这里我们分2部分讲解 一个是以天为单位进行分组，计算每天的DBTime差值 一个是以小时为单位进行分组，计算一天中每小时之间的差值...可以看到我们将日期和周别单独提取出来了 2. 接下来我们以date或week来进行分组 day_df=result['value'].groupby(result['date']) 3....接下来我们将分组value的第一个值减去最后一个值得到该天的DBTime数值 day_result=(day_df.first() - day_df.last())/unit 4....之后遍历分组的名称(name)和分组值(group) 每次迭代的值代表一天的24小时， ? 4.
，通常需要先对已有的数据进行处理，在极少数情况下，可能希望直接删除重复的值，创建索引时使用dropDups选项，如果遇到重复的值，第一个会被保留，之后的重复文档都会呗删除 db.users.ensureIndex...： “$add”:[expr1[,expr2,…,exprN]] 接受一个或多个表达式作为参数，将这些表达式相加 “$subtract”:[expr1,expr2] 接受两个表达式作为参数，用第一个表达式减去第二个表达式作为结果...“$min”: expr 返回分组内的最小值 “$first”: expr 返回分组的第一个值 “$last”: expr 返回分组的最后一个值 数组操作符 “$addToSet...使用完成器 完成器用于精简从数据库传到用户的数据 将函数作为键使用 分组所依据 的条件非常复杂，需要定义一个函数来决定文档分组所依据的键 定义分组函数就要用到keyf键，使用keyf的group命令 db.posts.group...数据经常改变 最终数据一致即可 中间阶段的数据必须一致 文档数据小幅增加 文档数据大幅增加 数据通常需要执行二次查询才能获得 数据通常不包含在结果中 快速读取 快速写入 优化数据操作 需要在写入效率更高的模式与读取更高的模式之间权衡
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