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Excel实战技巧55: 包含重复列表查找指定数据最后出现数据

文章详情:excelperfect 本文题目比较拗口,用一个示例来说明,如下图1所示,是一个记录员工值班日期表,安排每天值班时,需要查看员工最近一次值班日期,以免值班时间隔得太近。...A2:A10,如果相同返回TRUE,不相同则返回FALSE,得到一个由TRUE和FALSE组成数组,然后与A2:A10所行号组成数组相乘,得到一个由行号和0组成数组,MAX函数获取这个数组最大...,也就是与单元格D2相同数据A2:A10最后一个位置,减去1是因为查找是B2:B10,是从第2行开始,得到要查找B2:B10位置,然后INDEX函数获取相应。...图2 使用LOOKUP函数 公式如下: =LOOKUP(2,1/($A$2:$A$10=$D$2),$B$2:$B$10) 公式,比较A2:A10与D2,相等返回TRUE,不相等返回FALSE...组成数组,由于这个数组找不到2,LOOKUP函数在数组中一直查找,直至最后一个比2小最大,也就是数组最后一个1,返回B2:B10对应,也就是要查找数据列表中最后

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数据科学学习手札58)R处理有缺失数据高级方法

一、简介   实际工作,遇到数据带有缺失是非常常见现象,简单粗暴做法如直接删除包含缺失记录、删除缺失比例过大变量、用0填充缺失等,但这些做法会很大程度上影响原始数据分布或者浪费来之不易数据信息...,因此怎样妥当地处理缺失一个持续活跃领域,贡献出众多巧妙方法,不浪费信息和不破坏原始数据分布上试图寻得一个平衡点,R中用于处理缺失包有很多,本文将对最为广泛被使用mice和VIM包中常用功能进行介绍...如上图所示,通过marginplot传入二维数据框,这里选择airquality包含缺失前两列变量,其中左侧对应变量Solar.R红色箱线图代表与Ozone缺失对应Solar.R未缺失数据分布情况...,可以对每个变量缺失所占比例有个具体了解; 2.2  mice函数   mice包中最核心函数是mice(),其主要参数解释如下: data: 传入待插补数据框或矩阵,其中缺失应表示为NA...p都远远小于0.05,至少0.05显著性水平下每个参数都具有统计学意义;   4、对5个合成出数据框在缺失位置进行融合,这里需要用到新函数complete,其主要有下面三个参数: data:

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创建一个欢迎 cookie 利用用户提示框输入数据创建一个 JavaScript Cookie,当该用户再次访问该页面时,根据 cookie 信息发出欢迎信息。…

创建一个欢迎 cookie 利用用户提示框输入数据创建一个 JavaScript Cookie,当该用户再次访问该页面时,根据 cookie 信息发出欢迎信息。...cookie 是存储于访问者计算机变量。每当同一台计算机通过浏览器请求某个页面时,就会发送这个 cookie。你可以使用 JavaScript 来创建和取回 cookie 。...欢迎词。而名字则是从 cookie 取回。 密码 cookie 当访问者首次访问页面时,他或她也许会填写他/她们密码。密码也可被存储于 cookie 。...当他们再次访问网站时,密码就会从 cookie 取回。 日期 cookie 当访问者首次访问你网站时,当前日期可存储于 cookie 。...日期也是从 cookie 取回

2.6K10

最强AI人脸技术:一张图像合成动图

虽然基于扭曲系统可以从单个图像创建说话状态头部序列,但是它们可以处理运动量、头部旋转和遮挡是有限。...生成器:将嵌入器网络未见过人物新面部特征图和多维度向量作为输入,经过多个卷积层,输出一个合成(视频),训练生成器以最大化其输出和真实数据之间相似性。...微调过程可以看作是元学习简化版本,只单个视频序列和较少数量上完成训练。微调过程主要包含鉴别器与生成器两个模块,这里嵌入器是不需要调整。...其中生成器还是根据面部特征图合成视频,只不过对应具体人物生成器参数会和原来一般人物参数共同优化,以学习生成目标人物某些特征。...究者在三种不同设置与基线模型进行比较,微调集中有1、8和32三种设置。测试集由50个测试视频序列一个32个留出组成。

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H.264学习笔记

其手段是构建一个预测,并将其中当前数据减去。...参考是先前就编码好一个时间维上,参考可以在过去或者未来。参考以当前宏块为中心区域被搜索,寻找最佳匹配。 最佳匹配照度、色差采样,被从当前宏块减去,这样就产生了一个残余宏块。...因此一个预测算法会在搜索最佳匹配之前参考,在次像素级别进行插 08 宏块尺寸 宏块尺寸越小,则残余Energy越低,预测越精准。但是相应,计算复杂度越高。...一个/多个预测由当前块上侧或左侧外推采样构成。通常最靠近采样最可能和当前块采用具有相关性,因而仅仅沿着上侧/左侧边缘那些像素才会用来创建预测块。...):对数据进行重新排序,让关键数值(Significant Values)分组在一起 12 预测性图像编码 运动补偿是预测性编码一个例子,编码器基于过去/未来某个创建当前某个区域预测,然后把预测从当前区域中减去

1.3K10

一个通用多相机视觉SLAM框架设计和评估

然后,将每个匹配通过epipolar约束,检查第二个视图中对应特征是否epipolar线一定距离内,从第一对相机创建了一组匹配M。...确定两个之间对应关系并解决广义本质矩阵约束以获取相对位姿,其中[q1 q10]和[q2 q20]是匹配特征Plucker射线,E=[t]×R是基本矩阵,其中R和t是两个广义相机之间旋转和平移。...当做出新关键决策时,将观测结果添加到现有地标,并三角测量对应于非地图点匹配,以创建地图点。...一般多摄像机系统,观测不仅取决于系统位姿 X 和地标 L,还取决于它所在组件摄像机 C,最大后验估计(MAP)问题由下式给出: 其中,P(Z|X;L;C) 是观测似然函数,由于独立同分布假设...数据集 使用装有 32GB RAM DELL XPS 笔记本电脑将多相机装置安装在 Clearpath Ridgeback 机器人平台上,并在东北大学校园内进行数据收集,其中一个数据集是 NUANCE

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5G LTE窄带物联网(NB-IoT) 10

仅用于非锚载波第一/最左边比特表示无线#0,其中SFN mod 10 = 0.0表示子对于DL传输无效。...仅用于非锚载波第一/最左边比特表示无线#0,其中SFN mod 40 = 0.0表示子对于DL传输无效。...1表示子对DL传输有效 ack-NACK- NumRepetitions r1, r2, r4, r8, r16, r32, r64, r128 指示用于NB-IoT物理资源块(PRB)相对于可用...当UE检测到具有针对UEn结束下行链路控制信息(DCI)格式N1,N2NPDCCH时,其n + 5个DL子开始多个连续NB-IoT DL子对应NPDSCH传输进行解码。...在下行链路,子一个传输块传输产生最大下行链路数据速率。类似地,对于上行链路,多个时隙配置内一个传输块传输产生最大上行链路数据速率。

1.7K10

一个鲁棒实时且无需校准车道偏离警告系统

高斯金字塔对于减少图像处理细节和缩小图像尺寸具有较短处理时间,相较于其他平滑技术效果更佳。通过图像不同比例上创建多个版本,金字塔底部保留了原始图像,而顶部则是最低分辨率图像。...为此,每条检测到线都用斜率、截距等五个特征进行定义。采用了跟踪列表来存储并传递这些线历史信息。第一种情况下,系统比对当前检测到线与跟踪列表线,找到最佳匹配。...匹配情况有三种: a)跟踪线有最佳匹配,更新其参数和分数; b)跟踪线无最佳匹配,分数减一; c)检测到新线,将其添加到跟踪列表。...第二种情况下,即先前信息不足,初始化跟踪列表为空,并将所有检测到线添加到列表。系统通过保持对先前信息追踪,以提高车道线跟踪准确性和鲁棒性。...离线测试 这些测试是使用Intel(R) Core(TM) i7-5500 U CPU @ 2.4 GHzPC上使用不同数据集进行

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计算机视觉方向简介 | 图像拼接

特征提取 Feature Extraction:在所有输入图像检测特征点图像配准 Image Registration:建立了图像之间几何对应关系,使它们可以一个共同参照系中进行变换、比较和分析...它删除图像对错误匹配。通过定义大小、长度和宽度来实现重投影。最后进行拼接,得到最终输出拼接图像。拼接时,检查场景每每个像素是否属于扭曲第二。...如果是,则为该像素分配来自第一对应像素。SIFT算法既具有旋转不变性,又具有尺度不变性。SIFT非常适合于高分辨率图像目标检测。它是一种鲁棒图像比较算法,虽然速度较慢。...当输出拼接图像至少有两幅重叠图像时,我们将使用如下alpha来计算其中一个像素处颜色:假设两个图像 $I1,I2$,输出图像重叠;每个像素点$(x,y)$图像$I_i(x,y)=(alpha...iR,alpha iG,alpha iB,alpha j,)$,其中R,G,B)是像素颜色,我们将在缝合后输出图像中计算(x, y)像素:$$ [(α1R, α1G, α1B, α1)

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Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册:6~11

就像detectAndCompute方法名称清楚地表明那样,执行了两个主要操作:特征检测和描述符计算。 该操作返回一个元组,其中包含一个关键点列表和另一个关键点描述符列表。...在上一节代码示例,我们使用cv2.BFMatcher类match方法来获取包含每个查询关键点单个最佳(最小距离)匹配列表。...这次,我们将组装一个名为mask_matches列表其中每个元素都是长度为k列表(与传递给knnMatchk相同)。 如果匹配良好,则将子列表相应元素设置为1; 否则,我们将其设置为0。...rvec:如果求解器收敛于一个解,它将把解r[x],r[y]和r[z]此数组。 tvec:如果求解器收敛于一个解,它将把解t[x],t[y]和t[z]在此数组。...简而言之,感知器是一种需要大量输入并产生单个函数。 每个输入具有关联权重,该权重表示其激活函数重要性。

3.8K20

Pandas 秘籍:6~11

检查索引对象 如第 1 章,“Pandas 基础”中所讨论,序列和数据每个轴都有一个索引对象,用于标记。 有许多不同类型索引对象,但是它们都具有相同共同行为。...准备 本秘籍,我们使用groupby方法执行聚合,以创建具有行和列多重索引数据,然后对其进行处理,以使索引为单个级别,并且列名具有描述性。...向其传递字典或函数会更改级别的第 2 步,我们向rename_axis方法传递一个列表,并返回一个具有所有轴级别命名数据。 一旦所有轴级别都有名称,我们就可以轻松明确地控制数据结构。...传递给它一个表示行标签。 步骤 2 ,names.loc[4]引用带有等于整数 4 标签行。此标签当前在数据不存在。 赋值语句使用列表提供数据创建新行。...步骤 4 ,我们必须将join类型更改为outer,以包括所传递数据中所有调用数据不存在索引行。 步骤 5 ,传递数据列表不能有任何共同列。

33.9K10

ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System)

每次迭代,我们给每个模型M(H表示单映射,F表示基本矩阵)计算一个分值SM: 其中, d c r 2 d_{cr}^2 dcr2​和 d r c 2 d_{rc}^2 drc2​是之间对称传递误差...这个局部地图中有一个参考关键 K r e f ∈ K 1 K_{ref}∈K1 Kref​∈K1,它与当前具有最多共同地图云点。...一旦一个地图云点通过测试,它只能在被少于3个关键观测到情况下移除。这样情况关键被删除以及局部BA排除异情况下发生。这个策略使得我们地图包含很少无效数据。...LSD-SLAM从随机深度开始初始化,然后随机逐渐收敛,因此与基准对比时候,我们会丢掉前10个关键。对于PTAM算法,我们从一个初始化,手动选择两个关键。...地图云点j关键i误差是: 其中 π i π_i πi​是影射函数: 其中R i w ∈ S O ( 3 ) R_{iw}∈SO(3) Riw​∈SO(3), t i w

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R语言函数含义与用法,实现过程解读

is.na(x)) & x>0] -> z     表示创建一个对象z,其中元素由向量x+1与x非缺失和正数对应向量组成。 2....外部文件:创建数据最简单方法应当是使用read.table()函数从外部文件读取整个数据。...逻辑和因子在数据中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现; 4 数据作为变量向量结构必须具有相同长度,而矩阵结构应当具有相同行大小。...如:ls(), ls(2), ls(t) R可以搜索路径包含至多20个项目,列表数据只能在位置2或更靠后位置上挂接。...R,自由变量由函数被创建环境与其同名一个变量值决定(我理解为最近同名变量),这种方式被称为词汇式范畴(lexical scope)。 而在S,该由同名全局变量决定。

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R语言函数含义与用法,实现过程解读

is.na(x)) & x>0] -> z     表示创建一个对象z,其中元素由向量x+1与x非缺失和正数对应向量组成。 2....外部文件:创建数据最简单方法应当是使用read.table()函数从外部文件读取整个数据。...逻辑和因子在数据中保持不变,字符向量将被强制转化为因子,其水平是字符向量中所出现; 4 数据作为变量向量结构必须具有相同长度,而矩阵结构应当具有相同行大小。...如:ls(), ls(2), ls(t) R可以搜索路径包含至多20个项目,列表数据只能在位置2或更靠后位置上挂接。...R,自由变量由函数被创建环境与其同名一个变量值决定(我理解为最近同名变量),这种方式被称为词汇式范畴(lexical scope)。 而在S,该由同名全局变量决定。

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Python OpenCV 蓝图:1~5

这种过滤器可以应用于任何图像通道,无论是单个灰度通道还是 RGB 彩色图像 R,G 和 B 通道。 因此,出于我们目的,x和y所有必须保持 0 到 255 之间。...自变量是一个 256 个元素列表其中包含x每个可能内插f(x)。...,并确定中值深度med_val: med_val = np.median(center) 现在,我们可以将med_val与图像中所有像素深度进行比较,并创建一个掩码,其中深度特定范围[med_val-self.abs_depth_dev...为此,我们必须遍历匹配关键点列表。 关键点在 Python 以元组存储,其中x和y坐标有两个条目。...每个匹配项m将索引存储关键点列表其中m.trainIdx指向第一个关键点列表(kp1)索引,而m.queryIdx指向第二个关键点列表(kp2索引) ): for m in matches

1.7K10

TMOS系统之VLANs

2.3 关于单个标记 此图显示了使用三个未标记接口(其中每个接口必须属于一个单独 VLAN)与一个单标记接口(属于多个 VLAN)之间区别。...非正式地称为问答或者双重标记,该标准为您提供了一种将多个 VLAN 标记插入单个方法。这使您可以仅使用一个标签封装来自不同客户单标签流量。 双标记扩展了网络可能 VLAN ID 数量。...一个常见用例是互联网服务提供商创建一个 VLAN,多个客户可以在其中保留自己 VLAN,而不考虑重叠 VLAN ID。此外,您可以路由域或 vCMP 来宾中使用双标记 VLAN。...L2 转发表是一个列表,为 VLAN 每个主机显示主机 MAC 地址,以及 BIG-IP ®系统向该主机发送所需接口。...有时,L2 转发表不包含目标 MAC 地址及其对应 BIG-IP 系统接口条目。在这种情况下,BIG-IP 系统通过与 VLAN 关联所有接口泛洪该,直到回复 L2 转发表创建一个条目。

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AndroidFragment分屏显示处理横竖屏显示实现方法

,所以该标记还可添加其他组件," + "<TableRow 标记,每添加一个组件,表格就会增加一列。...表格布局,列可以被隐藏," + "也可以被设置为伸展,从而填充可利用屏幕空间,也可以设置为强制收缩,直到表格匹配屏幕大小。"..., "布局管理器,每加入一个组件,都将创建一个空白区域,通常称为一," + "这些都会根据gravity属性执行自动对齐。...DetailFragment新实例,其中包括要传递数据包 public static DetailFragment newInstance(int index) { DetailFragment...); // 设置转换效果 ft.commit(); // 提交事务 } } else { // 一屏上只能显示列表或详细内容一个内容时 // 使用一个Activity显示详细内容 Intent

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Pandas 学习手册中文第二版:1~5

pandas 从统计编程语言 R 带给 Python 许多好处,特别是数据对象和 R 包(例如plyr和reshape2),并将它们放置一个可在内部使用 Python 库。...这些列是数据包含新Series对象,具有从原始Series对象复制。 可以使用带有列名或列名列表数组索引器[]访问DataFrame对象列。...对齐基于索引标签提供多个序列对象相关自动关联。 使用标准过程技术,可以多个集合节省很多容易出错工作量匹配数据。 为了演示对齐,让我们举一个两个Series对象添加值示例。...代替单个序列,数据每一行可以具有多个,每个都表示为一列。 然后,数据每一行都可以对观察对象多个相关属性进行建模,并且每一列都可以表示不同类型数据。...选择数据列 使用[]运算符选择DataFrame特定列数据。 这与Series不同,Series,[]指定了行。 可以将[]操作符传递给单个对象或代表要检索对象列表

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编写一个Java Web项目,实现从properties文件读取数据存储到数据库,并从数据读取数据,将结果显示页面上。启动mysql数据库服务器端,并且创建一个名为studentinfo数据

import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.ResourceBundle; //接口名+Impl=当前类名 表示一个实现类...ResourceBundle resource = ResourceBundle.getBundle("/Student"); //解析文件以后我们将文件内容存入数据库...} } @Override public void insert(Student student) { //解析文件以后我们将文件内容存入数据库...dataOperation.jsp").forward(req,resp); } } 4结 当然其他部分还有很多,但是只要求写这几个,都给你们了哈 记得关注下 拜了个拜 打一波我自己课程广告哈...数据库系统概论速成: https://www.bilibili.com/video/BV1jf4y147jz javaWeb课设: https://www.bilibili.com/video

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