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问与答112:如何查找一列内容是否另一列并将找到字符添加颜色?

引言:本文整理自vbaexpress.com论坛,有兴趣朋友可以研阅。...Q:我D单元格存放着一些数据,每个单元格多个数据使用换行分开,E是对D数据相应描述,我需要在E单元格查找是否存在D数据,并将找到数据标上颜色,如下图1所示。 ?...A:实现上图1所示效果VBA代码如下: Sub ColorText() Dim ws As Worksheet Dim rDiseases As Range Dim rCell...End If Loop Next iDisease Next rCell End Sub 代码中使用Split函数以回车符来拆分单元格数据并存放到数组...,然后遍历该数组,E对应单元格中使用InStr函数来查找是否出现了该数组,如果出现则对该添加颜色。

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odd ratio关联分析含义

GWAS分析,利用卡方检验,费舍尔精确检等方法,通过判断p是否显著,我们可以分析snp位点疾病之间是否存在关联,然而这得到仅仅是一个定性结论,如果存在关联,其关联性究竟有多强呢?...很显然,我们需要一个量化指标来描述关联强弱程度。类似于相关性检验,通过p只能够说明两个变量是否相关。至于其相关性大小,是正相关还是负相关,还需要结合相关系数来作出判断。...关联分析”相关系数”则对应两个常用统计量, risk ratio和odd ratio。...如果RR = 1, 两组发病率相等,说明暴露因素和发病率没有关联。 值得一提是,计算过程中使用了抽样数据频率来代表发病概率,这个只有当抽样数目非常大才适用, 所以RR适用于大规模队列样本。...从上述转换可以看出来,OR其实是RR一个估计,其含义和RR相同。 通过OR来定量描述关联大小, 使得我们可以直观比较不同因素和疾病之间关联强弱,有助于筛选强关联因素。 ·end·

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SUM函数SQL处理原则

theme: smartblue SQL,SUM函数是用于计算指定字段总和聚合函数。...select sum(amount) from balance; 这是因为SUM函数会忽略所有NULL,将它们视为未知或不可计算,因此没有非NULL情况下,结果也将为NULL 。...where id in (1,2); 查询SQL-存在非NULL情况 select sum(amount) from balance; 存在非NULL情况下, SUM函数会将所有非NULL相加...这确保了计算结果准确性,即使在记录集中存在部分NULL实际应用,确保对字段NULL进行适当处理,以避免出现意外计算结果。...可以通过使用COALESCE或IFNULL等函数来将NULL替换为特定默认,从而更好地控制计算行为。

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有什么方法可以快速筛选出 pitch 0.2 > x > -0.2

一、前言 前几天Python钻石交流群有个叫【进击python】粉丝问了一个Python基础问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。...他数据如下图所示: 有什么方法可以快速筛选出 pitch 0.2 > x > -0.2 呢?...二、解决过程 这个问题肯定是要涉及到Pandas取数问题了,从一列数据取出满足某一条件数据,使用筛选功能。 他自己写了一个代码,如下所示: 虽然写很长,起码功能是实现了。...也是可以实现这个需求。 后来他自己对照着修改了下,完全可行。 其实有空格的话,也是可以直接引用过来,问题不大。...后来【LeeGene】大佬给了一个代码,如下所示: df = df[df.pitch>0.2] 看上去确实很简单,不过还没有太满足需求,后来【月神】补充了下,取绝对再比较。

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奇异分解(SVD)原理降维应用

奇异分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是机器学习领域广泛应用算法,它不光可以用于降维算法特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域...上面还有一个问题没有讲,就是我们说$A^TA$特征向量组成就是我们SVDV矩阵,而$AA^T$特征向量组成就是我们SVDU矩阵,这有什么根据吗?...对于奇异,它跟我们特征分解特征类似,奇异矩阵也是按照从大到小排列,而且奇异减少特别的快,很多情况下,前10%甚至1%奇异和就占了全部奇异之和99%以上比例。...另一方面,注意到PCA仅仅使用了我们SVD右奇异矩阵,没有使用左奇异矩阵,那么左奇异矩阵有什么用呢?     ...也就是说,左奇异矩阵可以用于行数压缩。相对,右奇异矩阵可以用于数即特征维度压缩,也就是我们PCA降维。     6.

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奇异分解(SVD)原理降维应用

作者: 刘建平 编辑:黄俊嘉 授权转发自:刘建平《奇异分解(SVD)原理降维应用》 地址:https://www.cnblogs.com/pinard/...p/6251584.html 前 言 奇异分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是机器学习领域广泛应用算法,它不光可以用于降维算法特征分解,还可以用于推荐系统...所有特征向量张成一个m×m矩阵U,就是我们SVD公式里面的U矩阵了。一般我们将U每个特征向量叫做A左奇异向量。 U和V我们都求出来了,现在就剩下奇异矩阵Σ没有求出了。...对于奇异,它跟我们特征分解特征类似,奇异矩阵也是按照从大到小排列,而且奇异减少特别的快,很多情况下,前10%甚至1%奇异和就占了全部奇异之和99%以上比例。...另一方面,注意到PCA仅仅使用了我们SVD右奇异矩阵,没有使用左奇异矩阵,那么左奇异矩阵有什么用呢? 假设我们样本是m×n矩阵X,如果我们通过SVD找到了矩阵 ?

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​别再用方括号Python获取字典,试试这个方法

字典是启蒙教育时期,大家不可获取好帮手 字典是无序术语和定义集合,这意味着: · 每个数据点都有标识符(即术语)和(即定义)。...· 术语字典里必须是独有的,不能重复。 · 列表有所不同,这些术语没有明确顺序。 使用大括号定义字典,用逗号分隔术语或定义对。...author = { "first_name":"Jonathan", "last_name":"Hsu", "username":"jhsu98" } 访问字典老(坏)方法 字典访问传统方法是使用方括号表示法...这可能会引发严重问题,尤其是处理不可预测业务数据时。 虽然可以try/except或if语句中包装我们语句,但是更适用于叠装字典术语。...如果没有定义术语,则返回一个默认,这样就不必处理异常。 这个默认可以是任何,但请记住它是可选。如果没有包含默认,则使用Python里空等效None。

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矩阵特征分解(EDV)奇异分解(SVD)机器学习应用

文章目录 说明 特征分解定义 奇异分解 机器学习应用 参考资料 百度百科词条:特征分解,矩阵特征,奇异分解,PCA技术 https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048...towardsdatascience.com/all-you-need-to-know-about-pca-technique-in-machine-learning-443b0c2be9a1 说明 机器学习各种算法应用...,常能看到矩阵特征分解(EDV)奇异分解(SVD)身影,因此想反过来总结一下EDVSVD机器学习应用,主要是表格化数据建模以及nlp和cv领域。...设A是n阶方阵,如果数λ和n维非零向量x使关系式Ax=λx成立,那么这样数λ称为矩阵A特征,非零向量x称为A对应于特征λ特征向量。式Ax=λx也可写成( A-λE)X=0。...假设我们矩阵A是一个m×n矩阵,那么我们定义矩阵ASVD为: 机器学习应用 表格化数据应用 (1)PCA降维 PCA(principal components analysis

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【DB笔试面试584】Oracle,如何得到已执行目标SQL绑定变量

♣ 题目部分 Oracle,如何得到已执行目标SQL绑定变量?...♣ 答案部分 当Oracle解析和执行含有绑定变量目标SQL时,如果满足如下两个条件之一,那么该SQL绑定变量具体输入就会被Oracle捕获: l 当含有绑定变量目标SQL以硬解析方式被执行时...,Oracle只会捕获那些位于目标SQLWHERE条件绑定变量具体输入,而对于那些使用了绑定变量INSERT语句,不管该INSERT语句是否是以硬解析方式执行,Oracle始终不会捕获INSERT...查询视图V$SQL_BIND_CAPTURE或V$SQL可以得到已执行目标SQL绑定变量具体输入。...另外,也可以通过DBMS_XPLAN.DISPLAY_CURSOR和10046来获取绑定变量

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DWR实现直接获取一个JAVA类返回

DWR实现直接获取一个JAVA类返回     DWR是Ajax一个开源框架,可以很方便是实现调用远程Java类。但是,DWR只能采用回调函数方法,回调函数获取返回,然后进行处理。...那么,到底有没有办法直接获取一个方法放回呢?...我们假设在DWR配置了TestDWR中所对应类未JTest,那么我们要调用getString方法,可以这样写: function Test() {     //调用Java类TestgetString...,然后回调函数处理,上面那段话执行后会显示test,也就是java方法返回。...现在,让我们打开DWRengine.js文件,搜索一个asyn,马上,就发现了一个setAsync方法,原来,DWR是这个方法设置成属性封装起来了。这样,我们就可以实现获取返回功能了。

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arcengine+c# 修改存储文件地理数据库ITable类型表格一列数据,逐行修改。更新属性表、修改属性表某

作为一只菜鸟,研究了一个上午+一个下午,才把属性表更新修改搞了出来,记录一下: 我需求是: 已经文件地理数据库存放了一个ITable类型表(不是要素类FeatureClass),注意不是要素类...FeatureClass属性表,而是单独一个ITable类型表格,现在要读取其中一列,并统一修改这一列。...表ArcCatalog打开目录如下图所示: ? ?...string strValue = row.get_Value(fieldindex).ToString();//获取每一行当前要修改属性 string newValue...= "X";//新可以根据需求更改,比如字符串部分拼接等。

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python3实现查找数组中最接近元素操作

对于第一个操作,输入格式为 1 x,表示往集合里插入一个为 x 元素。 对于第二个操作,输入格式为 2 x,表示询问集合中最接近 x 元素是什么。...2 1 2 1 2 2 4 2 3 1 4 2 3 */ 解题思路 一、采用C++ map容器,因为它可以实时对输入元素进行排序。...1.先查找集合是否有查询元素,有则输出该元素 2.没有的话,将该元素先插入集合,再查找该元素处于集合某个位置。 若该元素集合首位,则输出该数下一位。...若该元素集合末位,则输出该数上一位。 否则,判断它左右元素与它绝对,输出差绝对较小那个元素。若相等,则同时输出。...实现查找数组中最接近元素操作就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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requests技术问题解决方案:解决字典列表URL编码时问题

问题背景处理用户提交数据时,有时需要将字典序列化为 URL 编码字符串。 requests 库,这个过程通常通过 parse_qs 和 urlencode 方法实现。...这是因为 URL 编码,列表 [](空括号)会被视为字符串,并被编码为 "%5B%5D"。解决方案为了解决这个问题,我们需要在 URL 编码之前对字典进行处理。... Python urllib.parse ,urlencode 方法有一个 doseq 参数,如果设置为 True,则会对字典进行序列化,而不是将其作为一个整体编码。...该函数,我们使用 urllib.parse.urlencode 方法对参数进行编码,同时设置 doseq 参数为 True。通过这种方式,我们可以 URL 编码中正确处理列表作为字典情况。...我们提出了一种解决方案,使用 doseq 参数对字典进行序列化,从而正确处理列表作为字典情况。通过这种方式,我们可以更好地处理用户提交数据,并提供更好用户体验。

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【音视频原理】音频编解码原理 ② ( 采样 - 本质分析 | 采样 - 震动振幅 | 采样录制播放 | 采样播放设备才有意义 | 音频采样率 | 音频采样精度 | 音频通道数 )

256 种响度 , 取值范围是 -128 ~ 127 ; 2、采样录制播放 使用 录音设备 , 录制音频 , 某个时间戳 时刻 获取 采样 100 , 此时 100 这个 , 是一个数值..., 这个数值 单独 拿出来 没有任何意义 ; 将 这个数值 100 输出 到 音响 , 此时 音响输出设置 采样位数 也是 8 位 , 将 100 放到音响 , 就可以 还原 录制视频时...震动振幅 , 发出对应 时间戳时刻 声音 ; 3、采样声音分贝无关 100 这个 真实音量响度 , 也就是分贝 , 没有关系 , 播放声音大小只录音设备参数有关 ; 如 : 录制...采样 播放设备 播放 声音分贝数 大小 也是无关 , 手机 播放 100 采样 是 40 分贝 , 大功率 扬声器 播放 100 采样 可能就是 80 分贝 , 播放 100...采样 分贝数 播放设备及参数有关 ; 4、采样播放设备才有意义 这个 100 采样 , 拿在手里 没有任何作用 , 也听不到声音 , 只有 播放环境 , 音响 / 扬声器

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2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组每个元素代表一棵树高度。 你可以选定连续若干行组成防风带,防风带每一列防风高度为这一列最大

2022-09-25:给定一个二维数组matrix,数组每个元素代表一棵树高度。...你可以选定连续若干行组成防风带,防风带每一列防风高度为这一列最大 防风带整体防风高度为,所有防风高度最小。...比如,假设选定如下三行 1 5 4 7 2 6 2 3 4 1、7、2,防风高度为7 5、2、3,防风高度为5 4、6、4,防风高度为6 防风带整体防风高度为5,是7、5、6最小 给定一个正数...k,k <= matrix行数,表示可以取连续k行,这k行一起防风。...求防风带整体防风高度最大。 答案2022-09-25: 窗口内最大和最小问题。 代码用rust编写。

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23篇大数据系列(三)sql基础知识(史上最全,建议收藏)

1.5  外键  外键通常用来建立两张表之间关联关系,一个表外键通常是关联另一个表主键。...2.6  分组聚合 分组聚合是指,我们可以将表数据,根据某一列或多进行分组,然后将其他进行聚合计算,如计数、求和和求平均值等。...未知和任何比较结果还是未知,未知和未知比较,结果也只能是未知。 4  关联查询子查询 拥有了前面3部分知识基础,那么我们就可以开始学习SQL复杂查询。...因此,UNION操作,运行结束后,可能会导致记录数减少。 交集,是求两个集合都共同拥有的元素集合。MySQL没有提供专门关键字,而是通过内关联实现,下一小结会详细介绍。...差集,是求一个集合存在而在另一个集合不存在元素集合。差集计算具有方向性,同样,MySQL也没有提供差集计算关键字,而是需要通过左/右关联然后再过滤出未关联成功记录而得到。

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【数据库设计和SQL基础语法】--连接联接--多表查询子查询基础(二)

返回结果: 子查询通常返回一个结果集,这个结果集可以是一个一列、一行或者多行多。 用途: 子查询主要用途之一是一个查询中使用另一个查询结果。...这样可以较复杂查询中进行逻辑判断、过滤数据或进行计算。 类型: 子查询可以分为单行子查询和多行子查询。单行子查询返回一行一列结果,而多行子查询返回多行多结果。...子查询条件将项目表分配表关联起来,以获取每个项目的员工数量。 这样嵌套子查询可以应用于多表查询各种情况,例如计算聚合函数、获取相关信息等。...唯一性约束: 索引可以用于实现唯一性约束,确保表一列数值是唯一。这对于防止重复数据插入非常有用。...选择合适关联条件: 使用 JOIN 时,确保选择合适关联条件,以确保关联行是相关关联条件通常是基于两个表之间共同进行,如员工表员工ID项目表经理ID。

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