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问与答81： 如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。...要求“参数1”为“M-I”、”参数2”为 M-IA”，可以使用数组公式： =MAX(IF((参数1=B13)*(参数2=C13)*(参数3=D13)*(参数4=E13),参数5,0)) 可以看到，返回值为

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机器学习知识点：表格数据特征工程范式

时序平滑 平滑的主要目的是消除数据中的噪声或波动，从而使数据更易于分析和解释。例如简单移动平均和单、双和三重指数平滑方法。...分组聚合 分组聚合是指根据某些特征将数据分组，然后在每个组内对数据进行聚合操作，以生成新的特征。 决策树编码 在决策树离散化中，决策树被用来找到最佳的分割点，以将连续的特征值划分为不同的离散区间。...PCA可用于去除数据中的冗余信息，并减少特征的数量，同时保留最重要的信息。...对称性检查：检查时间序列数据的对称性。 是否存在重复的最大值：检查时间序列数据中是否存在重复的最大值。 局部自相关：计算时间序列数据的局部自相关性。...最大值的最后位置：时间序列数据中最大值的最后出现位置。 傅立叶变换系数：对时间序列数据进行傅立叶变换，获取其频谱特征。

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独家 | 用于数据清理的顶级R包（附资源）

探索数据 大多数您已经导入的用于探索数据系列的工具已存在于R平台中。 摘要（数据） 这个方便的命令只是概述了所有数据属性，显示了每个属性的最小值，最大值，中值，平均值和类别拆分。...但是，如何消除我们直方图告诉我们的异常？它需要比这更复杂，但作为一个基本的例子，我们可以告诉R用该字段的中值替换我们字段中的所有异常值。这将把所有东西都放在一起并消除异常偏见。...缺少值 在R中检查不完整的数据并对该字段执行和操作非常简单。例如，此函数将完全消除所选数据列中缺少的值。...这个函数允许你在R studio中编写SQL代码来选择你的数据元素 Janitor包 该软件包能够通过多个列查找重复项，并轻松地从您的数据框中创建友好列。...随着新的库一直涌现，在开始任何新项目之前进行研究并获得正确的库是非常重要的。

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几种滤波算法，总结一下

最近在做武术擂台，发现对于红外测距传感器的返回值速度很快，但是误差值很大，经过简单函数调校之后，发现还是有误差，有干扰数据，于是导入了math.h，进行的绝对值滤波，但是用循环暂存了十组数据，进行简单的加权算法...,并扔掉原来队首的一次数据....(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4...： 如果采样值＝当前有效值，则计数器清零 如果采样值当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出) 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值...”+“消抖滤波法” 先限幅,后消抖 B、优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统

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AISP之突破黑暗 | 低照度图像增强(LLIE)

与直方图相比，CDF 是 SVM 分类的卓越特征输入，因为它超出了表示关键统计数据（如最小值、最大值、中位数和百分位数）的能力。CDF 提供了更全面的数据表示形式，从而能够更好地表示数据异常值和分布。...这促使我们进一步研究ZeroDCE及其变体，并探索通过我们自己策划的一组低光图像来适应我们的需求。...Zero-DCE ZeroDCE方法从其他弱光增强模型中脱颖而出的原因在于，模型训练可以在不需要配对数据集的情况下完成。...DN-ZeroDCE架构图 在我们的实验中，DN-ZeroDCE有效地消除了与低光图像相关的噪点。最初的ZeroDCE模型依赖于一组精心设计的非参考损耗函数。...NLF 有两个目的：（1） 保持模型的零参考特性，以及 （2） 训练网络从增强图像中去除噪声的能力。NLF 测量噪声相对于原始图像和增强图像的图像强度的标准偏差。

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推荐系统中的相似度度量

他们在后台运行一段代码，该代码可以在线收集有关用户行为的数据，并预测该用户对特定内容或产品的喜好。这种系统称为“推荐系统。 广义上讲，有两种开发推荐系统的方法。...评分转换 通过对矩阵中的每个元素应用定义明确的规则，我们还可以转换效用矩阵中捕获的数据。在本文中，我们将学习两个转换：舍入和标准化。 输入数据 观众通常会对相似的电影给予类似的评分。...这会将Jaccard相似度降低到最小值零，并且将Jaccard距离升高到最大值1。而且，与观众A和B对应的集合之间的Jaccard距离小于1，这使A比B更接近C。...找到具有舍入值的余弦距离会得出相同的结论。 标准化评级 转换原始观众评分的另一种方法是对其进行标准化。通过标准化，我们的意思是从每个评分中减去该对应观众的平均评分。...在某些情况下，我们可以通过根据明确定义的舍入规则来避免此类冲突。 也可以从用户给出的每个评分中减去该用户给出的平均评分来转换评分，这个过程称为标准化，不会影响Jaccard距离，但是会放大余弦距离。

1.4K30

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础-激活函数（二）

就像人类情绪决定了我们如何对待收到的信息一样，激活函数也决定了神经元如何处理输入信息。 我们来更直观的感受一下激活函数的作用：在现实中，存在非常复杂的线性不可分的情况。...不以零为中心： ReLU 函数在输入为负时输出为零，这使得神经网络中的某些权重在训练过程中可能出现偏移，影响网络的学习。...这样，Softmax 函数将每个输入值映射到一个 [0, 1] 范围内的概率值，并保证所有概率值的和为 1。...缺点数值稳定性： 当输入值较大或较小时，Softmax 函数中的指数运算可能导致数值溢出或下溢。为了解决这个问题，通常会在计算 Softmax 时进行数值稳定性处理，例如通过减去输入向量中的最大值。...为了保证数值稳定性，我们在计算时减去了输入向量中的最大值。运行代码后，你将看到输入向量经过 Softmax 函数转换后得到的概率分布，所有输出值都在 [0, 1] 范围内，且和为 1。

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sendfile:Linux中的”零拷贝”

某些冗余可以被消除，以减少开销、提高性能。作为一名驱动程序开发人员，我的工作围绕着拥有先进特性的硬件展开。某些硬件支持完全绕开内存，将数据直接传送给其他设备的特性。...这一特性消除了系统内存中的数据副本，因此是一种很好的选择，但并不是所有的硬件都支持。此外，来自于硬盘的数据必须重新打包(地址连续)才能用于网络传输，这也引入了某些复杂性。...write的返回值是在被中断前已写的字节数，全局变量errno设置为成功。下面是一段展示如何从内核获得租约的示例代码。...取而代之的是，只有记录数据位置和长度的描述符被加入到socket缓冲区中。DMA模块将数据直接从内核缓冲区传递给协议引擎，从而消除了遗留的最后一次复制。...Solaris和HP-UX 中的sendfile系统调用包含额外的参数，用于消除为待传输数据添加头部的开销。 展望 Linux中“零拷贝”的实现还远未结束，并很可能在不久的未来发生变化。

1.1K40

Unity通用渲染管线（URP）系列（七）——LOD和反射（Adding Details）

淡入淡出过渡宽度为零表示此级别与下一个较低值之间无淡入，而值为1表示其立即开始淡入淡出。值为0.5时，默认设置下，LOD 0将开始以80％交叉渐变为LOD 1。 ?...（LOD 淡入因子） 淡出的对象从因子1开始，然后按预期减少为零。但是，我们还看到了代表较高LOD级别的纯黑色物体。之所以发生这种情况，是因为淡入的对象的淡入因子被消除了。...我们通过将表面平滑度和反射率加在一起，得出最终颜色，最大值为1。由于是灰度，因此可以在BRDF上添加单个值就足够了。 ?...降低平滑度可消除菲涅耳反射，但也会使整个表面变暗。同样，在某些情况下，例如在水下，菲涅耳近似法不合适。因此，我们添加一个滑块将其缩放到Lit着色器。 ?...Surface现在因其菲涅耳强度而获得了发展。 ? 我们将其设置为等于LitPassFragment中的滑块属性的值。 ? 最后，使用它来缩放我们在IndirectBRDF中使用的菲涅耳强度。

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这次的室温超导爆炸性发现，会是人类的进步？

超导现象是指某些材料在特定临界温度（ TcT_cT_c ）之下，电阻完全消失为零的现象，这些材料也被称为超导体。再通俗些，超导电性就是零电阻，意味着传输电能的时候接近零损耗。...Dias课题组在Nature发文，声称在267 Gpa（267万个大气压）的高压下，在C-H-S的化合物中实现了近室温超导（Tc= 288 K，15 ℃）。...该研究引起了巨大轰动，并被Science评为2020年度十大科学突破之一。但质疑声接踵而至，例如Jorge Hirsch就发现，证明近室温超导的关键磁化率数据存在人为捏造的嫌疑。...Dias声称在1 GPa(1万个大气压)下，在三元镥-氮-氢体系中实现了近室温超导（Tc= 294 K, 21 ℃）。从 P. Dias公布的零电阻、迈斯纳效应、比热数据来看，貌似近室温超导被实现了。...超导压力相图，超导转变温度再1 GPa达到最大值294 K， 零电阻及IV曲线， 迈斯纳效应， 比热跳变，证明是体态超导， 这篇论文已经可以从Nature网站下载了，《Evidence of near-ambient

24020

工厂资产跟踪：创新与资产管理的交汇点

由此，管理人员将能够预测何时工具将发生故障并需要更换，或者何时需要进行维护，从而消除了停机时间。除此之外，可以确定工具的最佳放置位置以及所需设备的确切数量。 零件追踪 资产跟踪的下一组用例是跟踪部件。...对于具有保质期的零件，确保将其定期使用可直接减少浪费。除此之外，可以避免已接收的零件被遗忘。一如既往，数据提供的见解极为宝贵。...通过跟踪零件并知道它们的使用速度，采购变得非常准确，可以防止零件过剩和短缺。 跟踪零件也带来了许多财务方面的见解。通过跟踪进厂的零件以及加工和出货的速度，可以做出准确的收入预测。...直接跟踪危险工厂的员工，启用快速紧急支持，并确保人们只在他们可以访问的区域，这只是用例中的一小部分。我们可以从中获得一些启发，比如跟踪员工的移动，看看有些零件是否存放在离装配线太远的地方。...记住某些类型的资产跟踪的优点和缺点是很重要的，特别是当您正在处理跟踪人员时。 每一种类型的工厂都可以从智能化和实现资产跟踪解决方案中获益。工厂渴望创新，资产管理需要比现有系统更多的库存跟踪。

42400

技术猿 | 10种经典的软件滤波方法 基础必读

,并扔掉原来队首的一次数据....(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果 N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4 B、优点：...，去掉一个最大值和一个最小值 然后计算N-2个数据的算术平均值 N值的选取：3~14 B、优点： 融合了两种滤波法的优点 对于偶然出现的脉冲性干扰...： 如果采样值＝当前有效值，则计数器清零 如果采样值当前有效值，则计数器+1，并判断计数器是否>=上限N(溢出) 如果计数器溢出,则将本次值替换当前有效值...先限幅,后消抖 B、优点： 继承了“限幅”和“消抖”的优点 改进了“消抖滤波法”中的某些缺陷,避免将干扰值导入系统 C、缺点： 对于快速变化的参数不宜

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Cycling 74 Max for Mac(mac音乐可视化编程软件)

：新对象-文本颜色遵循实时界面颜色MC：initialbusystate属性，将默认繁忙状态设置为零，以避免CPU使用率过高Pattrstorage：向客户端和存储窗口添加了过滤器栏主题：允许从程序包（...界面/主题）加载thispatcher：可以获取.amxd路径vst〜：valuemode属性，用于设置输出格式固定的错误：音频设置：固定的采样率不匹配导致崩溃自动完成：按下箭头键可按预期工作数据库：修复了缺少...修复了调用大文件的问题live.text：修复了更改图片属性时发生的崩溃Mac OS：10.15 Catalina支持映射：所有条目正确显示在窗口中映射：已修复删除条目的问题最大控制台：修复了删除发布对象后崩溃实时设备的最大值...：活动主题边框颜色实时相量的最大值：@lock 1不会降级Max for Live：修复了打开大量文件时编辑设备时崩溃的问题Max for Live：修复了带有浮点参数的错误，例如sprintf中的错误...来自模板的新建”不再触发重复的loadbang，loadmess和js post文本对象：输入cr 可按预期工作textedit / pattrstorage：正确调用textedit：设置消息是同步的vst〜：消除某些参数值的双重输出

2.7K40

手把手带你开启机器学习之路——房价预测(一)

本文我们使用加州住房价格数据集，从零开始，一步一步建立模型，预测每个区域的房价中位数。目的是完整实现一个机器学习的流程。 问题分析 ?...我们可以获得以下信息：数据集一共包含20640个实例，其中total_bedroom有一些的缺失值。一共有9个float类型的属性，一个object类型的属性，ocean_proximity。...从图中可以看出某些经纬度(需要结合地理知识)的区域较多，某些地域较少，这样对于区域的分布有了一个直观的认识。 2.探索房价与人口和地理位置的关系规律 ? 圆点越大代表人口越多，颜色越深代表房价越高。...特征缩放 为了消除数据中量纲的影响，通常有两种方式对数据进行缩放：最大最小缩放和标准化。在scikitlearn中都提供了相应的方法。...最大最小缩放是将值减去最小值并除以最大值和最小值的差，将值最终归于0-1之间。标准化缩放则是首先减去平均值然后除以方差，最终范围不一定是0-1之间。 ?

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挑战NumPy100关，全部搞定你就NumPy大师了 | 附答案

创建一个3x3矩阵，其值范围为0到8 (★☆☆) 从[1,2,0,0,4,0]中查找出所有非零元素 (★☆☆) 创建一个 3 * 3单位矩阵 (★☆☆) 使用随机值创建一个 $333$ 数组(★☆...☆) 使用随机值创建一个10x10数组，并找出其最小值和最大值 (★☆☆) 创建一个大小为30的随机向量并找到平均值 (★☆☆) 创建一个2维数组，边框元素都为1，内部元素都为0 ; 如下图所示...有一个给定值, 从数组中找出最接近的值 (★★☆) 62. 设有两个形状为（1,3）和（3,1）的数组，如何使用迭代器计算它们的总和？(★★☆) 63....设有两组的 点 数据, 这些点 两两可以构建成一个线段. 同时设有一个点p, 如何计算从p到每个线段的垂直距离?(★★★) 下图为一个样例 ? 79....设有两组的 点 数据, 这些点 两两可以构建成一个线段. 同时设有一系列点P, 如何计算从P[j]到每个线段的垂直距离? (★★★) 可参考上一道题 80.

4.7K30

每个问题的答案都是贝叶斯模型比较，假设竞争

这种使用先验的方式，有效地“关闭”参数 - 通过将其固定在某些预先确定的值（例如零） - 将在接下来的步骤中变得重要。...例如，如果生成模型包含从离散（未知）原因到（已知）结果的似然矩阵映射，则可以使用分类分布和狄利克雷先验来参数化似然映射。从原因到结果的后验映射然后获得狄利克雷形式，该形式可以在证据积累过程中减少。...如果此日志证据大于零，则接受简化模型并删除相应的簇（即，在第一次迭代中删除第一个簇，在第二次迭代中删除第五个簇。...在这里，我们演示了如何使用 BMR 来识别最能解释某些数据的邻接矩阵。我们首先模拟八节点网络的时间序列（图 3）。...在一半受试者中，某些神经元参数被改变以引入组间差异（正如在患者和健康对照的比较中可能看到的那样）。然后将感兴趣的参数带到第二级（受试者间），其中通用线性模型编码共性和组间差异。

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小数据集同样重要！掌握处理它的7种方法

在现实生活中，通常只能使用一个小数据集。基于少量观测数据所训练出的模型往往会过度拟合，产生不准确的结果。所以即使可用的数据是极其有限的，也需要了解如何避免过度拟合，并获得准确的预测。...大数据和数据科学这两个概念常常被一并提及。人们认为，数据科学可以从大量数据的万亿字节中得出一些有价值的见解。的确，理论上可以。 然而，在实际的场景中，能用来解决问题的数据通常是有限的。...2.从数据中删除异常值。 使用小数据集时，异常值可能会对模型产生巨大影响。因此，在处理较少的数据时，需要识别并删除异常值。另一种方法是，使用对于异常值比较稳健的技术，如分位数回归。...因为当有少量观测值和大量预测值时，很难避免过度拟合。特征选择有几种方法，包括与目标变量的相关性分析、重要性分析和递归消除。另外值得注意的一点是，专业领域知识将对功能选择有很大帮助。...• 有效地执行所有数据清理和数据分析步骤（例如，使用R语言中的Tidyverse或数据科学中的Python工具）。 • 从预测中得出结论时，注意模型的局限性。

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