---- 新智元报道 来源：arXiv 编辑：LRS 【新智元导读】长久以来一个观点就是在测试集上表现更好的模型，泛化性一定更好，但事实真是这样吗？LeCun团队最近发了一篇论文，用实验证明了在高维空间下，测试集和训练集没有关系，模型做的一直只有外推没有内插，也就是说训练集下的模型和测试集表现没关系！如此一来，刷榜岂不是毫无意义？ 内插（interpolation）和外推（extrapolation）是机器学习、函数近似（function approximation）中两个重要的概念。 在机器学习
随着信息化时代的到来，Office软件已经成为各行业必不可少的工具之一。它包括文字处理、电子表格、演示文稿等众多功能，广泛应用于商务、财会、政府、教育等领域。然而，不正确地使用或管理Office软件可能会导致文件丢失、安全问题，或者造成其他不必要的麻烦。因此，本文旨在通过实例说明，探讨如何正确地使用和管理Office软件。
试图思考一些模糊的问题，比如预测未来，其缺点是你的想法会变得混乱，很难清晰地思考。因此，我们需要提出框架和类比供我们依靠。
在生活中，经常会遇见处理Excel的工作，这样的工作通常工作量很大也很枯燥，那有没有什么方法可以提高工作效率从而节约时间呢？答案当然是有的，python可以帮助处理Excel表格。今天我们要用到的模块是openpyxl模块。openpyxl的功能是很多也很好用的，比如，可以读取和写入Excel文件，处理Excel数据，处理Excel公式，处理Excel样式，在表格内插入图表。可以用pip install openpyxl 的命令下载。
在数字化办公的时代，文档的格式转换成为了日常工作的常态。借助WPS的强大功能，我们能轻松实现Word, PowerPoint和Excel文件到PDF的转换，进而满足不同场景的需求。本文将详细介绍如何利用Python语言和WPS的COM接口实现办公文档的自动化转换，同时也会探讨如何保证转换过程中字体的准确呈现。通过本文的指导，你将能够建立自己的文档转换工具，提升办公效率，减少重复劳动。
平均精度（Average Precision，mAP）是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中，模型需要识别图像中的不同目标，并返回它们的边界框（bounding box）和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。
最近，孩子在万门大学上学习了Excel，拿了几道题考考我。我自认为Excel功底还不错，从Office 2000一直用到现在的Office 365，窗口冻结、区域命名、数据筛选，透视表，高级公式，还有VBA编程等等，不算精通也算高手，但一做题，发现不知道的技巧还真不少。
B 帧 全称 " 双向内插帧 ( Bi-directional Predicted Frames ) " , 采用 双向预测编码方式 , 也就是 B 帧 记录的是 本帧 B 帧 与 前后 I 帧 或 P 帧 的差别 ;
180多个Web应用程序测试示例测试用例 假设：假设您的应用程序支持以下功能 各种领域的表格 儿童窗户 应用程序与数据库进行交互 各种搜索过滤条件和显示结果 图片上传 发送电子邮件功能 数据导出功能 通用测试方案 1.所有必填字段均应经过验证，并以星号（*）表示。 2.验证错误消息应正确显示在正确的位置。 3.所有错误消息应以相同的CSS样式显示（例如，使用红色） 4.常规确认消息应使用CSS样式而不是错误消息样式（例如，使用绿色）显示 5.工具提示文本应有意义。 6.下拉字段的第一项应为空白或诸如“选择”
近日一篇名为 Excel界地震 微软宣布 跨4代人34岁的 VLOOKUP 退休 刷爆朋友圈，几小时就像病毒一样传播起来并很快得到了10W+的阅读，太香了。几乎所有和 Excel 有关的公众号都在发与 VLOOKUP 及 XLOOKUP 有关的文章，这还不够说明地震的嘛。一个小小的 VLOOKUP 其实可以洞悉到人们对 Excel 的依赖度之广之深。
1 调用类的方法时报错 代码： class Foo(): def myMethod(): print('Hello!') a = Foo() a.myMethod() 报错信息：TypeError: myMethod() takes no arguments (1 given) 类中定义的对象方法，第一个参数需为 self。self 自动指向方法的调用者，调用时不用手动提供 self 的值。 将代码改为： class Foo(): def myMethod(self):
本文为大家介绍了每个业务分析专家应具备的9个关键技能，并对每个技能做了简单的介绍。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】ChatGPT让科研编程不再难！ 基于生成式人工智能工具，比如ChatGPT、Bard等聊天机器人的出现，以及如何将AI工具用于学术研究引发了巨大的争议，但与此同时，AI生成的代码用于科学研究的价值被忽视了。 与ChatGPT生成文本导致的剽窃问题相比，用AI抄代码显然争议更小，开放科学甚至鼓励「代码共享」和「代码重用」，溯源起来也很方便，比如python里用到「import」导入依赖包就算引用。 最近Nature上发表了一篇评论文章，作者团队讨论
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视化，选择可视
在为手头数据无法给出事情真相和发愁吗？作为一名数据工作者，总会有这种问题浮在心头。手头的数据，大部分时候是原始数据集，准确地说，应该是基于目的驱动所采集过来的原始数据集，面对这些原始数据集，如何揭示事情的真相，这就是我们需要思考和行动的事情。 统计能化繁为简，帮助您让一堆堆令人困惑的数据发挥作用。换而言之，掌握统计知识和思维，可以帮助我们理解好数据，从而发觉数据的价值，看到数据所要表现的真相。 当你发现数据的真相之后，接下来就需要借助可视化的方法来表现，使之公之于众。对于数据的真相，如何进行可视
而我们为了在数据时代领先一步，你需要的不仅仅是有局限的学习 Excel 或者 PPT，而是三者。任何一个只强调一者而忽略他们的组合性的方式都会引入误区。
这里介绍数组公式的一个另类用法。假设你不想让其他人在工作表某个部分删除或插入行，移动到尽量靠右侧的单元格，在相对应的行中创建一个数组。
---- 新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】「凡是我不能创造的，我就不能理解。」——费因曼。｜还在纠结会不会错过元宇宙和web3浪潮？清华大学科学史系副教授胡翌霖，这次给你讲个透！ 人工智能发展七十年，虽然技术指标上不断刷新，但到底什么是「智能」，它如何出现及发展的，还没有答案。 最近马毅教授联手计算机科学家沈向洋博士、神经科学家曹颖教授发表了一篇对智能出现及发展的研究综述，希望将智能体的研究在理论上统一起来，增进对人工智能模型的理解与可解释性。 论文链接：http://arxiv.
C# 6.0 版本包含许多可提高开发人员工作效率的功能。 这些功能的总体效果是让你编写的代码更简洁、更具可读性。 该语法不像许多常见做法那样繁琐。 可以更轻松地看出设计意图。 好好了解这些功能可以帮助你提高生产力，编写更具可读性的代码。 你可以更专注于功能，而不是语言的构造。
在使用Excel的时候，发现它的“智能填充”功能非常有趣，能够智能地分析我当前的内容，然后准确预测出我期望得到的值。排除了AI的加成，发现这个功能其实也可以通过数学理论和简单代码来实现。经过一番折腾，终于用JS实现了大致的功能，然后我把它名为 smart-predictor。
如果有身份验证需求，可以为每个学生，生成一个自己的密码，配合学号，就可以查看自己的数据了。
1. 引用数组，包含一个以上的单元格引用，例如单元格区域、工作表引用和定义的名称。
和很多语言相似，C#使用""来包括字符串字面值。字符串字面值可以是普通的字符串，也可以包含以\开头的转义字符。如果想让字符串字面值中包含\就必须写成\\这样的。但是，像Windows系统文件路径这样的字符串，这就是很不方便的。例如C:\Windows\System这样的路径就必须写成"C:\\Windows\\System这样的形势。这时候可以使用@放在双引号的前面，表示原始字符串。原始字符串中的所有以\开头的都会按照字符串字面解释，不会被解释成转义序列。这样一来，刚才那个路径就可以写成这样的形式，@"C:\Windows\System。原始字符串还可以跨越多行。
可能在之前的文章中，也偶尔做了一些分享，自己也不太记得分享过哪些了，这里再重新梳理下，有重复提及的部分就权当复习好了。
Microsoft Excel 是微软为 Windows、macOS、Android 和 iOS 开发的电子表格软件，可以用来制作电子表格、完成许多复杂的数据运算，进行数据的分析和预测，并且具有强大的制作图表的功能。由于 Excel 具有十分友好的人机界面和强大的计算功能，它已成为国内外广大用户管理公司和个人财务、统计数据、绘制各种专业化表格的得力助手。允许用户自定义界面的电子制表软件包括字体、文字属性和单元格格式，它还引进了智能重算的功能，当单元格数据变动时，只有与之相关的数据才会更新，荒岛本次带来九十九个 Excel 技巧，提高您的办公效率。
SERIES公式控制着绘制Excel图表的数据，并且只在图表中有效，它不是真正的公式但可以像Excel公式一样在公式栏对其进行编辑。
获取一系列格式 sheet[‘A1:A5’] sheet[‘A’] sheet[‘A:C’] sheet[5] .rows
微软用几年的弯路摸索出自助商务智能的最终产品路线，PowerBI 自然而然地来了。另外，如果您正从零（或者具备一定Excel基础）开始希望学习自助BI，也可以对照看目前所处的位置以更清晰学习上升的路线。
在本文中，我们将以Scikit-learn的决策树和随机森林预测NBA获胜者。美国国家篮球协会（NBA）是北美主要的男子职业篮球联赛，被广泛认为是首屈一指的男子职业篮球联赛在世界上。它有30个团队（美国29个，加拿大1个）。
微软为时间序列预测加入了多项新功能，包括考量时间序列资料的交叉验证，以及将资料加入时间处理，成为额外的资料特征
在帧内预测模式中，预测块 P 是基于已编码重建块和当前块形成的。对亮度像素而言，P 块用于4×4 子块或者16×16 宏块的相关操作。4×4 亮度子块有9 种可选预测模式，独立预测每一个4×4亮度子块，适用于带有大量细节的图像编码；16×16 亮度块有4 种预测模式，预测整个16×16 亮度块，适用于平坦区域图像编码；色度块也有4 种预测模式，类似于16×16 亮度块预测模式。编码器通常选择使P 块和编码块之间差异最小的预测模式。
DeepMind最近公布了一项在AI医疗上的研究新成果，它们和美国退伍军人事务部（VA）合作开发了一种急性肾损伤（AKI）预测算法，可以提前两天预测急性肾损伤疾病的发生。
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/photo-editing-generative-adversarial-networks-2/
保时捷（Porsche），德国大众汽车旗下世界著名豪华汽车品牌，又译波尔舍，是欧美汽车的主要代表之一。在2021年，保时捷共向全球客户交付了301915台新车，同比增长11%。过去一年，保时捷带来其史上最强劲业绩。
大数据文摘翻译 翻译：Lindabi 校对：孙强 如需转载，请后台联系我们，未经授权，禁止转载 今年，统计对大数据是非常重要的这一观念充斥着大众媒体。这里有几个例子，首先是Lazer等人在科学杂志上发表的文章，使得这一观念迅速蔓延。 · 谷歌流感的教训：大数据分析的陷阱 · 大数据，我们犯了一个大错误？ · 谷歌流感趋势：大数据的限制 · 八个（不，九个！）大数据的问题 所有这些文章涉及的问题都是统计人员思考了很长时间的问题：抽样总体，干扰因素，多重检验，偏置和过拟合。在大数据的热潮中，这些想法都被忽略或
Glyphs 3 for Mac是一款mac字体设计编辑软件，帮助用户自行修改现有的字体，还支持创建自己喜欢的新字体，同时您可以通过调节这写图标字体的大小、颜色、模糊度和阴影从而达到自己想要的字体效果。
【AI100 导读】近年来在图像和语音识别等领域，深度学习技术所取得的突破引起了很大关注。目前在金融领域，深度学习的应用也越来越广泛。那么，深度学习可否应用到股市呢？又会给股民们带来怎样的福利呢？本文
Origin软件是一款功能强大的科学数据可视化及分析软件，由美国OriginLab Corporation开发。Origin软件可以帮助科研人员处理和展示实验数据，从而更好地理解实验结果并进行进一步的研究。然而，对于初学者来说，如何正确地使用Origin软件可能会有一些疑问。本文旨在帮助用户深入了解Origin软件的使用方法，并结合实际案例说明其在实际应用中的优势和解决方案。
在本月初举行的 “奇智威胁情报峰会” 上，包括华泰证券、国家电网、建设银行、国家互联网应急中心的威胁情报负责人指出了安全运营的一个共同痛点：威胁情报分享难！威胁/知识联盟的企业，往往出于知识产权或者竞争原因，不愿意分享内部情报，导致联盟陷入 “三人不抬树” 的纳什均衡怪圈。
引言：本文学习整理自exceluser.com，非常好的一篇文章，特分享于此，供有兴趣的朋友参考。
终于到了讲解我们 Vue 的响应式原理，前面我们已经讲解了 Map，WeakMap，Set，WeakSet，Proxy，Reflect 这几个知识点。那么接下来思考下到底什么是响应式，就比如我们做一个公司的官网，然后要求必须兼容手机端，ipad 端，电脑端，内容屏幕大小变化而变化，这些就需要依赖 JavaScript，CSS, HTML 去处理了。
内插是在诸如放大、收缩、旋转和几何校正等任务中广泛应用的基本工具 从根本上看，内插是用已知数据来 估计未知位置的数值的处理 实现图像内插的方法有三种： 最近邻内插法、双线性内插法、双三次内插法
Power Query 可以在 Power BI 或 Excel 中使用，很多人一开始就在想到底用哪个平台来使用 Power Query，其实不必为此纠结，总有一天会意识到需要把查询复制到一个另一个中的。这有可能是将查询从一个 Excel 工作簿中复制到另一个 Excel 工作簿中，从 Excel 复制到 Power BI，或者从 Power BI 复制到 Excel。在本章中，将探讨将查询从一个工具快速移植到另一个工具的方法。请记住，虽然本书的重点是 Excel 和 Power BI，但这些步骤对于任何承载 Power Query 的工具来说几乎是相同的，即使它包含在其他微软产品或服务中。
自从有了编程这门职业，开发者就需要把计算机里面所保存的信息转换成更便于人类阅读的格式。C#语言中的相关API可以追溯到几十年前所诞生的C语言，但是这些老的习惯现在应该改变，因为C#6.0提供了内插字符串（Interpolated String）这项新的功能可以用来更好地设置字符串的格式。
这两天全球股市都可谓血雨腥风！ 这个时候，营长照例会点燃一根烟，看着满屏高高低低的K线，心中又出现了那个历史之问：这时候是该卖出手中持仓？还是用剩余资金抄底？ 作为关注 AI 多年的股市老韭菜，营长深知要想完全预测股市是不可能的，但并非无法预测。如果方法得当，就能提高成功的几率。可是什么样的方法才得当呢？心中默念使用数据科学投资的三个关键原则： 过去的表现并不是我们所关心的，我们关心未来的表现。 过去的数据是我们必须学习的，我们没有未来的数据。 不是所有过去发生的都会在未来再次发生。 还是不得操作要领
谷歌DeepMind在AlphaFold的基础上，训练出了专门预测人类基因组中错义突变致病性的AlphaMissense。
随着数字化技术的飞速发展，图像设计已经成为现代社会中不可或缺的一部分。Photoshop作为一种全球知名的图像处理软件，被广泛应用于各个领域。然而，不正确地使用或管理PS可能会导致文件丢失、安全问题，或者版权纠纷等问题。因此，本文旨在通过实例说明，帮助用户正确地使用和管理Photoshop软件。
这意味着分类器在42个案例中正确地预测了为男性，并错误地预测了8个男性案例为女性。它正确地预测了32例女性，18例被错误地预测为男性而不是女性。
H264是新一代的编码标准，以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称，在编码方面，我理解的他的理论依据是：参照一段时间内图像的统计结果表明，在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内。所以对于一段变化不大图像画面，我们可以先编码出一个完整的图像帧A，随后的B帧就不编码全部图像，只写入与A帧的差别，这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小！B帧之后的C帧如果变化不大，我们可以继续以参考B的方式编码C帧，这样循环下去。这段图像我们称为一个序列（序列就是有相同特点的一段数据），当某个图像与之前的图像变化很大，无法参考前面的帧来生成，那我们就结束上一个序列，开始下一段序列，也就是对这个图像生成一个完整帧A1，随后的图像就参考A1生成，只写入与A1的差别内容。
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