在Google Sheets中将2D范围转换为1D范围_在Google Sheets脚本中将单元格范围存储到数组中_在google sheets中，是否可以将数字列表转换为一系列数字和范围？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

C++中的数组类型操作

在我们需要信息或操作我们用不同维度启动的数组的情况下，这些函数非常有用。这些函数在头文件中定义。一些功能包括： is_array() ：顾名思义，此函数的唯一目的是检查变量是否为数组类型。...: 0 Is 2D array same as 1D array? : 0 Is Character array same as Integer array?...: 0 Is 1D array same as 1D array (Different sizes) ? : 0 Is 1D array same as 1D array?...of 1D character array is : 1 extent()：范围和移除范围都是复合类型更改，可应用于C++中的数组。...remove_all_extents()：此函数删除矩阵/数组的所有维度并将其转换为基本数据类型。

1.5K3 0

PyTorch入门笔记-交换维度

[iamvc3xbdd.png] 交换第 0 个维度和第 1 个维度 (转置) 为形状为 (4, 3) 的矩阵。...比如对于图片张量来说，在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 [b, h, w, c]，而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 [b, c, h, w]，如果需要将 [b, h, w, c...交换维度的操作至少要求张量拥有两个以及两个以上的维度才有意义，因此在介绍交换维度的方式时不再考虑 0D 和 1D 张量。...下面是在使用 transpose 函数时的几个注意事项。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变；由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t

6.3K4 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Linux Shell工具篇 - 内容处理工具sed

在最后一行后面添加hello： sed '$ahello' sed.txt # $a 最后一行后面添加运行效果在最后一行前面添加hello sed '$ihello' sed.txt #...$i 最后一行前面添加运行效果 2.删除文件中的数据 2.1 删除目标行删除第2行数据： sed '2d' sed.txt # d 用于删除 # 2d 删除第2行运行效果删除第1行和第4...行数据： sed '1d;4d' sed.txt 运行效果 2.2 删除奇数行从第一行开始删除，每隔2行就删掉一行： sed '1~2d' sed.txt # 1~2 从第1行开始, 每隔2行删除...运行效果 2.3 删除指定范围的多行数据删除从第1行到第3行的数据： sed '1,3d' sed.txt # 1,3 从指定第1行开始到第3行结束运行效果 2.4 删除指定范围取反的多行数据...itcast # 第一种方式, 多个sed程序命令在每个命令之前使用 -e 参数 sed -e '1d' -e 's/itheima/itcast/g' sed.txt # 第二种方式，用分号隔开命令

1.4K2 0

PyTorch入门笔记-创建张量

Tensor，但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor（为 torch.from_numpy 函数传入列表，程序会报错）；从程序的输出结果可以看出，四种方式最终都将数组或列表转换为...通过torch.zeros(*size)和torch.ones(*size)函数创建了元素值全为 0 和全为 1 的 0D 张量、1D 张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...比如：创建 0D 张量只需要指定 size = []；创建 1D 张量只需要指定 size = dim0，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数；创建 2D 张量只需要指定 size = dim0...比如创建一个采样自 [2, 10) 范围均匀分布且形状为 2, 2 的 2D 张量。...>>> import torch >>> # 创建元素值为范围[0, 10)步长为1的1D整数序列张量 >>> a = torch.arange(0, 10) >>> print(a) tensor(

3.5K1 0

面试必备：形象理解深度学习中八大类型卷积

它们可以用于从输入序列中提取局部1D子序列，并在卷积窗口内识别局部模式。下图展示了如何将一维卷积滤波器应用于序列以获得新的特征。1D卷积的其他常见用法出现在NLP领域，其中每个句子都表示为单词序列。...对于下图中的示例，我们使用3 x 3内核在2 x 2输入上应用转置卷积，使用单位步幅填充2 x 2边框，上采样输出的大小为4 x 4。 ? ? 深度可分离卷积 ? 首先，我们将深度卷积应用于输入层。...这只是2D卷积成本的12％左右！ ? 1 x 1卷积 ? 1 x 1卷积中将一个数字乘以输入层中的每个数字。如果输入层有多个通道，此卷积会产生有趣的作用。...然后，他们在Google Inception 被高度使用1 x 1卷积的一些优点是：降低维度以实现高效计算高效的低维嵌入或特征池卷积后再次应用非线性。在上图中可以观察到前两个优点。...首先，传统的2D卷积遵循以下步骤。在此示例中，通过应用128个滤波器（每个滤波器的大小为3 x 3 x 3），将大小为（7 x 7 x 3）的输入层转换为大小为（5 x 5 x 128）的输出层。

8722 0

有效感受野

2D 变成两个 1D 相乘，所以可以首先分析 1D 的情况首先我们从数学上证明了 Effective Receptive Fields 在 1D 是一个高斯分布，随后推出 2D ，大于2D的情况都是高斯分布...Subsampling 和 dilated convolution 都可以增加有效感受野范围

1.1K4 0

Python自动化办公-让 Excel 飞起来

xlwings 读取 Excel 读取 excel 比较简单，比如现在有这样一个 excel：先确定范围，这里是 A1 到 F4，多读一些也没关系，没有数据的格子会显示为 None。...c += 1 print(cell.value, end ='\t') if c % 5 == 0: print("") 执行结果如下图所示：假如无法预知数据的范围...Excel 中插入图表生成图表在 Excel 也是很常见的需求，除了可以用 Excel 本身的图表之外，还可以借助 Python 来插入图表。...Pdf 将一个工作簿转换为 Pdf 非常简单，一行代码就可以搞定： import xlwings as xw wb = xw.Book('300369.xlsx') sheet1 = wb.sheets...将 excel 内容转为 REST API 执行： xlwings restapi run -host 0.0.0.0 -p 5000 就可以将已打开的 excel 文件内容转换为 REST API

2K8 0

抢先微软，Google版Copilot上线！谷歌宣布给Google全家桶开放Bard功能

回复、摘要和优先处理邮件；在 Docs 中进行头脑风暴、校对、写作和重写；在 Slides 中通过自动生成的图像、音频和视频实现创意构想；在 Sheets 中通过自动补全、公式生成和上下文分类从原始数据转化为洞察和分析...）：整合在线会议内容，并生成摘要和工作流程：在结构化表格中针对数据内容，对应生成分析或回复：在 Gmail 中将笔记转换为待发送的电子邮件：注意可以使用 Bard 的国家或地区，Workspace...apps”，某些国家的用户也无法访问更新功能；需要管理员在域上启用 Bard 才能让团队用户访问，具体步骤为Apps > Additional Google Services > Early Access...Apps，用户需要加入等待列表并等待 Google 的批准才能访问 Bard； Bard 仅能提供生成式 AI 工具的功能，而不能为 Google Workspace 带来更多的 AI 驱动的创新；...随着 Pixel 手机的推出，Bard AI 的覆盖范围也将扩大，但与 ChatGPT 的可用性相比仍有些差距。

5461 0

PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

通过前面的介绍后这句话非常好理解，因为不管传入 mean 和 std 参数的张量形状如何，只要代码正确，最终都会被转换为相同的形状。...这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题，所以在...张量和 2D 张量，创建 nD 张量与之类似，这里不再赘述。...，而 torch.rand() 函数能够采样 [0, 1) 范围内均匀分布的浮点数，如果你想要采样自指定范围内的浮点数，可以使用 torch.rand() 函数进行改造，不过最简单的方法就是使用torch.nn.init.uniform...比如创建一个采样自 [2, 10) 范围均匀分布且形状为 [2, 2] 的 2D 张量。

3.4K3 0

三种新方法利用 Gemini 提高 Google Workspace 的生产力

Gemini for Google Workspace 帮助个人和企业更好地利用 Google 应用——从在 Gmail 中撰写邮件到在 Sheets 中组织项目计划。...今天，我们宣布了利用 Gemini for Google Workspace 在个人和职业生活中提高工作效率的新方法。...在 Workspace 应用的侧边栏中访问 Gemini 1.5 Pro从今天开始，Gmail、Docs、Drive、Slides 和 Sheets 的侧边栏中的 Gemini 将使用 Gemini 1.5...此外，侧边栏中将出现摘要、建议的提示等，轻松上手。由于上下文窗口更长，Gemini 可以引用更大范围的数据。...在更多语言中使用“帮助我写”我们最近在 Google Meet 中宣布了“为我翻译”，具备自动语言检测和实时翻译字幕，支持超过 60 种语言，帮助世界各地的人们连接。

811 0

Shell实用工具

示例: 删除文件中的数据演示1: 删除第2行 sed '2d' sed.txt # d 用于删除 # 2d 删除第2行 ?...sed '1~2d' sed.txt # 1~2 从第1行开始, 每隔2行 ?...演示4: 将文件中的itheima替换为hello 将文件中的itheima替换为hello,默认只替换每行第一个itheima sed 's/itheima/hello/' sed.txt ?...示例: 多个sed程序命令执行将sed.txt文件中的第1行删除并将 itheima 替换为 itcast # 第一种方式, 多个sed程序命令在每个命令之前使用 -e 参数 sed -e '1d'...缓存空间数据交换演示1: 第一行粘贴到最后1行将模式空间第一行复制到暂存空间(覆盖方式)，并将暂存空间的内容复制到模式空间中的最后一行(追加方式) sed '1h;$G' sed.txt # 1h 从模式空间中将第一行数据复制到暂存空间

7.8K1 0

分类问题中维度诅咒(上)

在1D情况下（图2），10个训练实例覆盖了完整的1D特征空间，其宽度为5个单位间隔。因此，在1D情况下，样品密度为10/5 = 2个样品/间隔。...在2D情况下（图3），我们仍然有10个训练实例，我们现在覆盖了一个面积为5×5 = 25个单位正方形的2D特征。因此，在2D情况下，样品密度为10/25 = 0.4样品/间隔。...如果我们希望我们的训练数据覆盖这个范围的20％，那么所需的训练数据量是猫和狗的完整数量的20％。...现在，如果我们添加另一个特征，产生了2D特征空间，于是事情改变了；为了覆盖2D特征范围的20％，我们现在需要在每个维度上获得45％的猫和狗的完整群体（0.45 ^ 2 = 0.2）。...在3D情况下，这变得更糟：为了覆盖3D特征范围的20％，我们需要在每个维度中获得58％的群体（0.58 ^ 3 = 0.2）。 ? Figure 8.

1.2K2 0

机器学习中的维度灾难

我们需要注意一个问题：随着特征维度的增加，训练样本的在特征空间的密度是如何呈指数型下降的？在1D空间中（图2所示），10个训练样本完全覆盖了1D特征空间，特征空间宽度为5。...因此，1D下的样本密度是10/2=5。而在2D空间中（图3所示），同样是10个训练样本，它构成的2D特征空间面积为5x5=25.因此，2D下的样本密度是10/25=0.4。...假设我们只使用一个特征来训练分类器，1D特征值的范围限定在0到1之间，且每只猫和狗对应的特征值是唯一的。如果我们希望训练样本的特征值占特征值范围的20%，那么训练样本的数量就要达到总体样本数的20%。...如果N个训练样本覆盖了1D特征空间的范围，那么在2D中，覆盖同样密度就需要N*N个数据，同样在3D中，就需要N*N*N个数据。也就是说，随着维度增加，训练样本的数量要求随指数增加。...在3D空间中，协方差矩阵是3x3的对称阵，总共有6个值（3个主对角线值和3个非对角线值），还有3个均值，加在一起，一共要求9个参数；而在1D，高斯密度函数只要求2个参数（1个均值，1个方差）；在2D中，

2.6K0 0

一文详解分类问题中的维度灾难及解决办法

我们需要注意一个问题：随着特征维度的增加，训练样本的在特征空间的密度是如何呈指数型下降的？在1D空间中（图2所示），10个训练样本完全覆盖了1D特征空间，特征空间宽度为5。...因此，1D下的样本密度是10/2=5。而在2D空间中（图3所示），同样是10个训练样本，它构成的2D特征空间面积为5x5=25.因此，2D下的样本密度是10/25=0.4。...假设我们只使用一个特征来训练分类器，1D特征值的范围限定在0到1之间，且每只猫和狗对应的特征值是唯一的。如果我们希望训练样本的特征值占特征值范围的20%，那么训练样本的数量就要达到总体样本数的20%。...如果N个训练样本覆盖了1D特征空间的范围，那么在2D中，覆盖同样密度就需要NN个数据，同样在3D中，就需要NN*N个数据。也就是说，随着维度增加，训练样本的数量要求随指数增加。...在3D空间中，协方差矩阵是3x3的对称阵，总共有6个值（3个主对角线值和3个非对角线值），还有3个均值，加在一起，一共要求9个参数；而在1D，高斯密度函数只要求2个参数（1个均值，1个方差）；在2D中，

1.8K4 0

CUDA 线程ID 计算方式；NVIDIA GPGPU；

本文转载自同学一篇博客；并进行简单修改；被除数 = 除数 * 商 + 余数用公式表示：线程Id = blockId * blockSize + threadId blockId ：当前 block 在...grid 中的坐标（可能是1维到3维） blockSize ：block 的大小，描述其中含有多少个 thread threadId ：当前 thread 在 block 中的坐标（同样从1维到3维）...当我们得知每个维度上的大小时，就可以利用这样的进制将三维坐标转换为1维坐标。...高维度坐标转一维坐标公式 id = Dx * Dy * z + Dx * y + x；坐标从0开始；维度从1开始；搞清楚了这些，我们找几个例子开始计算： 1D grid, 1D block blockSize...grid, 2D block blockSize = blockDim.x * blockDim.y（二维 block 的大小） blockId = blockIdx.x（一维 grid 中

1.7K1 0

文本序列中的深度学习

但是，在几天的时间内查看数据，温度看起来更加混乱。这个时间序列是否可以在日常范围内预测？...0.29xtemperature_std转换为平均绝对误差2.57。 MAE转摄氏度误差 celsius_error = 0.29*std[1] 平均绝对误差很大。用深度学习解决问题。...序列数据上的1D卷积 2D卷积在每个小patch上进行卷积操作，和2D卷积类似，1D卷积在局部1D Patch(连续子序列)上进行卷积操作。这样的一维卷积可以识别序列中的局部特征模式。...序列数据的1D池化 2D池化操作具有1D等效形式：从输入提取1D patch（子序列）并输出最大值（最大池化）或平均值（平均池化）。...convnets的结构与2D对应方式相同：它们由一堆Conv1D和MaxPooling1D层组成，以全局池层或Flatten层结束[将3D输出转换为2D输出]，允许将一个或多个Dense层添加到模型中以进行分类或回归

3.6K1 0

vue+element-ui+xlsx实现校验前端上传的Excel文件

一开始的想法是在后端进行校验，但是后来想到一个跑批的文件最大是2M，如果放置在后端校验，对于不规范的文件，这2M的传输也就白费了，同时，对于用户的体验也很不好，就想把校验放置在客户端，不合乎规范的文件直接拒掉...$message.error(e.message); return false; } // 表格的表格范围，可用于判断表头是否数量是否正确...为undefined，此时就开始搜异步转同步，果不其然，结果都是使用promise来实现。...XLSX.read(data, {type: 'binary'}); } catch (e) { reject(e.message); } // 表格的表格范围...使用的Promise是关键，异步转同步，整个的lambda语法也让代码很容易理解，第一次使用，感觉尤为强大。

4.6K3 0

java.util.LinkedHashMap cannot be cast to

首先把FdcpRes对象变为JSON字符串，然后在把JSON字符串变为FdcpRes对象，此时再获取List属性并且强转，就会报错。...报错为：java.util.LinkedHashMap cannot be cast to 解决办法从json字符串转换为FdcpRes的对象中已经没有了泛型，所以可以把这个FdcpRes里的data...> ecodataList = new ArrayList(); Ecodata e1 = new Ecodata(); e1.setId(1); e1.setValue(1D...); ecodataList.add(e1); Ecodata e2 = new Ecodata(); e2.setId(2); e2.setValue(2D);

1881 0

即插即用 | 高效多尺度注意力模型成为YOLOv5改进的小帮手

此外，它生成2个并行的1D特征编码向量，然后将一个向量置换成另一个向量形状，然后在卷积层上级联两个并行1D特征编码器向量。这两个并行1D特征编码向量将共享具有降维的1x1卷积。...具体来说，只从CA模块中挑选出1x1卷积的共享分量，在EMA中将其命名为1x1分支。为了聚合多尺度空间结构信息，为了快速响应，将3x3与1x1分支并行放置，将其命名为3x3分支。...然后，利用2D全局平均池化对 1×1 分支的输出中的全局空间信息进行编码，并且最小分支的输出将直接在信道特征的联合激活机制之前转换为相应的维度形状。...2D全局池化操作公式化为其被设计用于对全局信息进行编码并对长程依赖性进行建模。为了有效计算，在2D全局平均池化的输出处使用2D高斯映射的自然非线性函数 Softmax 来拟合线性变换。...此外，类似地利用2D全局平均池化来编码 3×3 分支中的全局空间信息，并且 1×1 分支将直接在通道特征的联合激活机制之前被转换为对应的维度形状。

2.9K3 0

统计每天的工作时长

然后在每周结束的时候，进行时间任务的复盘，虽然不能把所有的任务都放到 Org 中管理，但至少和电脑相关的任务都可以这么记录。...Emacs 配置 | | 0:29 | | | \_ 调整 hexo 博客主题 | | 1d...#+BEGIN: clocktable :scope agenda-with-archives :block thismonth :maxlevel 2 这里主要是几个参数： scope: 统计范围，可以按文件统计...，也可以按其它的范围进行统计。...这些配置之后，就可以看天看自己到底花了多少时间在正经事儿上了。

1.5K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭