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Pedro想知道怎样加速他的自定义函数，该函数需要计算35040个单元格的结果，即单元格与未知长度值列之间的最小差异。
R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后， markdown格式的另一种扩展， 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接， 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
我们知道在CDR排版中，如果需要使用合并打印功能，则需要将数据改成列，这样在调用中才不会出错，本次客户发的表格数据如下：
随着互联网的不断发展，产生了各种各样的海量数据，比如图片、文本、视频和语音等非结构化数据，这些数据可以通过人工智能技术提取出特征向量，然后通过对这些特征向量的计算和检索来实现对非结构化数据的分析和检索，如何对非结构化的向量数据进行高效检索即为向量检索技术的核心问题。
开源代码：https://github.com/openxrlab/xrlocalization.
导语：继续研究来自于excelxor.com的案例。建议结合本文阅读原文，会了解更多的细节，会有更大的收获。
卡尔曼滤波器是传感器融合工程师用于自动驾驶汽车的工具。想象一下，你有一个雷达传感器，告诉你另一辆车距离15米，一个激光传感器说车辆距离20米。你如何协调这些传感器测量？这就是卡尔曼滤波器的功能。卡尔曼滤波在自动驾驶汽车上的应用十分广泛，本文讲述卡尔曼滤波算法，希望对你有所帮助。
每个想要涉足收音机的爱好者都必须在某些时候缠绕一两个线圈，无论是 AM 收音机的天线线圈、环形磁芯上的线圈，用于通信收发器中的带通滤波器，还是中心抽头线圈在哈特利振荡器中使用。绕制线圈并不难，但相当耗时。根据使用区域和所需电感的不同，有不同的线圈制作方法。空芯是最宽带的，但获得高电感意味着使用大量电线，它们也不是最有效的磁场逸出线圈的方法——这种逸出的磁场会通过感应附近的电线和其他线圈而造成干扰。
公式中，COUNTIF函数返回单元格区域中小于指定值的数值的个数，将其作为参数传递给SMALL函数，得到小于指定值但最接近指定值的数。
在Excel中，可能很少使用Choose函数，但其实这个函数的用途非常广泛。它的工作原理与查找函数非常相似。
比如李东风的这本：23 用bookdown制作图书 | R语言教程 (pku.edu.cn)[3]
激光雷达成本高，用廉价的立体视觉替代它可行吗？ 作者：Jeremy Cohen 编译：McGL
通常，我们使用经典的INDEX/MATCH函数来实现向左查找。如下图1所示，想要查找净销售为1088的销售人员，显然是单元格B6中的“John”。
很久没有写有关爬虫相关的内容了，今天给大家分享一下最近工作中遇到的一个与JavaScript相关的数据采集案例。
相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)，如果你还没有阅读，请戳👉这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量，希望对你有所帮助。 ⑦ 皮尔逊相关距离 相关距离量化了两个属性之间线性、单调关系的强度。此外，它使用协方差值作为初始计算步骤。但是，协方差本身很难解释，并且不会显示数据与表示测量之间趋势的线的接近或远离程度。 为了说明相关性意味着什么，回到我们的 Iris 数据集并绘制 Iris-Setosa 样本以显示两个特征之间的关系：花瓣长度和花瓣宽度。 📷 具有两个特征测
一、现在关于自抗扰控制技术方面的研究已经比较成熟了，基本上熟悉结构以后都可以找到例子实现，今天以一个简单的例子来介绍自抗扰控制的仿真系统搭建，不必畏惧，熟悉皆可达。 1.首先自抗扰控制分为TD（跟踪微分器），非线性组合，ESO扩张状态观测器。而每部分的公式推导均可在《自抗扰控制技术-估计补偿不确定因素的控制技术》这本书中找到，很推荐，如果有些不了解的地方也可以搜索韩老师的论文看看。
下面的题目来自一份商品专员的面试题，其中有涉及到条件格式、自定义排序、数据验证制作下拉菜单、查找引用类函数、文本提取函数等等技能。
在这篇文章中，我们将从零开始学习 UE 的骨骼动画基本使用方法，通过一个 demo 工程，演示如何利用 UE 提供的骨骼动画能力来实现角色在不同速度和方向下的移动效果。
简介 在上一节中，我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分： 基于参数的评分函数。该函数将原始图像像素映射为分类评分值（例如：一个线性函数）。 损失函数。该函数能够根据分类评分和训练集图像数据实际分类的
导读：3月14日是圆周率节，是全人类的传统节日。自古以来，在3月14日这一天，世界各族人民会吃一个派庆祝节日，祈求好运，亲友之间也会互赠苹果派、蓝莓派、草莓派、蛋黄派、巧克力派……表达爱意和祝福。
在前面几节中经常提到相对虚拟地址RVA，在这篇博客中主要说明这个概念。本来是想接着转载小甲鱼的，但是我自己根据这篇文章和他的视频来学习的时候，发现在RVA与文件的相对偏移地址进行转化的时候，那块我看不懂，不知道为什么要这样转化，而且前面很多东西都反复讲了好多遍，比如对齐的问题，所以，这篇我就自己根据自己掌握的情况来写，还是在此处放上原文的连接： 原文(上)传送门 原文(下)传送门
这是在chandoo.org学到的技巧。如下图1所示，在使用柱形图制作图表时，如果有些柱形表示的数字很大，可以截断该柱形，使图表看起来更美观。
2 . 获取这两个概率 : 从系统后台服务器中的邮件库中获取垃圾邮件 和 正常邮件比例即可 ;
熵（entropy）是物理中的一个概念。如下图，水有三种状态：固态、液态和气态，分别以冰、水和水蒸气的形式存在。
三个月以前，我写了一篇文章来介绍我在 Google Colaboratory 上发现的一个 XSS 漏洞，这篇文章是对前文的一些扩展，并且展示了我在同一个 web 应用中发现的另一个 XSS。所以我建议先看看上一篇文章再阅读本文。
Word 基础知识 高手常用的两个功能 常见的快捷键 菜单栏中的常用的功能 样式和多级列表功能 修改默认字体 表格的制作与排版 公式的编辑和排版 教程: https://www.bilibili.c
机器学习和物理学有着长期的紧密联系。1982 年，约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield) 建立了一个重要的联系，他将一个由相互作用的粒子组成的物理系统（出现了诸如磁之类的新兴现象）与一个具有自发计算特性的相互作用的神经元网络进行了类比。Hopfield 网络是循环神经网络的先驱，循环神经网络在涉及时间、动态特征的机器学习应用中有广泛的应用。
微软在近日举办的 Ignite 2018 大会上宣布，正式面向 Windows 和 Mac 用户推出 Office 2019 办公套件。
本文是「小孩都看得懂」系列的第八篇，本系列的特点是极少公式，没有代码，只有图画，只有故事。内容不长，碎片时间完全可以看完，但我背后付出的心血却不少。喜欢就好！
一、让数据按需排序 如果你要将员工按其所在的部门进行排序，这些部门名称既的有关信息不是按拼音顺序，也不是按笔画顺序，怎么办?可采用自定义序列来排序。 1.执行“格式→选项”命令，打开“选项”
一种替代方法是执行模型选择，但讨论所有不同的模型以及给定信息准则的计算值。重要的是要将所有这些数字和测试放在我们问题的背景下，以便我们和客户能够更好地了解方法可能存在的局限性和缺点。如果你在学术界，你可以使用这种方法向论文、演示文稿、论文等的讨论部分添加元素。
大多数人都会玩拼图游戏。会得到很多小图像，需要正确组装它们以形成大的真实图像。问题是，你是如何去拼图的？同样地，将相同的理论投影到计算机程序上，以使得计算机也可以玩拼图游戏呢？如果计算机可以玩拼图游戏，为什么不能给计算机提供很多自然风光的真实图像，并告诉计算机将所有这些图像拼接成一个大图像呢？如果计算机可以将多个自然图像缝合在一起，那么如何给建筑物或任何结构提供大量图片并告诉计算机从中创建3D模型呢？
本文将讲解如何从零开始使用PowerBI Desktop制作一份动态销售报告。帮助大家快速入门PowerBI Desktop的操作。我们先来看一下一份动态销售报告的构成。 1、左上角放置了小黎子数据分析的二维码图片，紧接着是切片器，由城市，店长，店铺数据默认情况下是所有的数据，点击下拉框可以进行筛选数据 2、右上角是放置的卡片图，主要用于显示报告分析中重要的指标。 3、中间部分的图表显示的业绩排名，业绩贡献，业绩增长情况 4、左下角的散点图，使用了十字线将所有员工分为四个象限，右上角就是指标最佳的员工，左下角就是指标比较差的人员。圆圈大小代表着业绩金额大小。 5、右下角用表展现店铺的销售数据情况。
最近已经不止一次被人问到:怎么将一个工作表拆分为多个工作表?一般这样的需求,是因为将1-12月的数据写在了一个工作表上,而现在又想将它拆分为12个单独的工作表,每个工作表单独一个月份.总结了一下,文艺
pageadmin CMS网站建设教程：实例：如何制作一个报名表？ 有时我们根据需求需要制作一些自定义表，该如何去制作呢？
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。
RSA加密是一种非对称通信加密技术，通常广泛应用于通信安全要求较高的场景。RSA算法加密的安全性强度依赖于对极大整数做因数分解的难度。该难度主要体现在经典计算机对极大整数做因数分解耗费的时间成本与信息价值不成正比。例如计算机学科的学者们认为经典计算机不可能实际分解超过2048位数字，而已有科学家已展示仅用2000万个量子比特8小时就能完成2048位数字的分解。尽管可实现2000万量子比特的量子计算机遥不可及，但减少算法运行所需资源等优化研究还在不断进行。下文将从RSA加密基础知识与原理方面介绍RSA加密算法。
对金融产品进行台账管理，基础数据表如黄色框所示（上图左边表格）。为了快速查找出不同产品的费用，需要达到上图右边表格里的效果：机构，利率档和期限可以从下拉列表中选择，选好以上三个条件后，相应的费用就会自动显示出来。
书名The Hundred-Page Machine Learning Book，作者Andriy Burkov是Gartner的机器学习团队leader，人工智能专业PhD，有近20年各种计算项目的工作经验。
降维是关于摆脱“无信息的信息”的同时保留关键点。有很多方法可以定义“无信息”。PCA 侧重于线性依赖的概念。我们将数据矩阵的列空间描述为所有特征向量的跨度。如果列空间与特征的总数相比较小，则大多数特征是几个关键特征的线性组合。如果在下一步管道是一个线性模型，然后线性相关的特征会浪费空间和计算能力。为了避免这种情况，主成分分析尝试去通过将数据压缩成更低维的线性来减少这种“绒毛”子空间。
创建数据提取数组公式的技巧是在公式内部创建一个“匹配记录”相对位置的数组。如下图8所示，可以看到与条件相匹配的记录的相对位置是7和10，它们将作为INDEX的row_num参数的值。
http://www.codeguru.com/cpp/misc/misc/math/article.php/c10123__1/Deriving-Projection-Matrices.htm，由于本人能力有限，有译的不明白的地方大家可以参考原文，谢谢^-^！
在 Elasticsearch 中，评分（或打分）通常在查询过程中进行，以判断文档的相关性。
【新智元导读】 训练神经网络的算法有成千上万个，最常用的有哪些，哪一个又最好？作者在本文中介绍了常见的五个算法，并从内存和速度上对它们进行对比。最后，他最推荐莱文贝格－马夸特算法。 用于神经网络中执行学习过程的程序被称为训练算法。训练算法有很多，各具不同的特征和性能。 问题界定 神经网络中的学习问题是以损失函数f的最小化界定的。这个函数一般由一个误差项和一个正则项组成。误差项评估神经网络如何拟合数据集，正则项用于通过控制神经网络的有效复杂性来防止过拟合。 损失函数取决于神经网络中的自适应参数（偏差和突触权值
原标题 | Multi-Channel Convolutions explained with… MS Excel!
为什么会有这篇文章，其实是一个非常有意思的事情。在安全领域，有非常多涉及Word、Execl、PDF、CHM、PPT等等文档的攻击手法，从Web领域到红队领域，使用各种文档来进行攻击的姿势层出不穷，本文希望起到一个抛砖引玉的功能，尽量把各种使用“文档“的攻击姿势讲全。那么废话不多说，让我们先从最经典的使用文档进行钓鱼的功能讲起。
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