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Excel技术:如何在一个工作表中筛选并获取另一工作表中的数据

标签:Power Query,Filter函数 问题:需要整理一个有数千条数据的列表,Excel可以很方便地搜索并显示需要的条目,然而,想把经过提炼的结果列表移到一个新的电子表格中,不知道有什么好方法?...为简化起见,我们使用少量的数据来进行演示,示例数据如下图1所示。 图1 示例数据位于名为“表1”的表中,我们想获取“产地”列为“宜昌”的数据。...方法1:使用Power Query 在新工作簿中,单击功能区“数据”选项卡中的“获取数据——来自文件——从工作簿”命令,找到“表1”所在的工作簿,单击“导入”,在弹出的导航器中选择工作簿文件中的“表1”...单击功能区新出现的“查询”选项卡中的“编辑”命令,打开Power Query编辑器,在“产地”列中,选取“宜昌”,如下图2所示。 图2 单击“确定”。...然而,单击Power Query编辑器中的“关闭并上载”命令,结果如下图3所示。

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老板让你抗住千万级流量,如何做架构设计?

实现高并发 服务拆分:将整个项目拆分成多个子项目或者模块,分而治之,将项目进行水平扩展。 服务化:解决服务调用复杂之后的服务的注册发现问题。 消息队列:解耦,异步处理 缓存:各种缓存带来的并发 2....发送和接收方都会维护一个数据帧的序列,这个序列被称为窗口。...定义:滑动窗口协议(Sliding Window Protocol),属于TCP协议的一种应用,用于网络数据传输时的流量控制,以避免拥塞的发生。该协议允许发送方在停止并等待确认前发送多个数据分组。...发送端可以不等待应答而连续发送数据(可以通过设置窗口的尺寸来控制) 接收窗口:接收方允许接收的帧的序列表,凡是落在接收窗口内的帧,接收方都必须处理,落在接收窗口外的帧将被丢弃。...对于溢出的水,就是被过滤的数据,可以直接被丢弃,也可以通过某种方式暂时保存,如加入队列之中,像线程池里对溢出数据的4种处理机制一样 ? 3. 令牌桶:属于控制速率类型的限流算法。

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    老板让你抗住千万级流量,如何做架构设计?

    实现高并发 服务拆分:将整个项目拆分成多个子项目或者模块,分而治之,将项目进行水平扩展。 服务化:解决服务调用复杂之后的服务的注册发现问题。 消息队列:解耦,异步处理 缓存:各种缓存带来的并发 2....发送和接收方都会维护一个数据帧的序列,这个序列被称为窗口。...定义:滑动窗口协议(Sliding Window Protocol),属于TCP协议的一种应用,用于网络数据传输时的流量控制,以避免拥塞的发生。该协议允许发送方在停止并等待确认前发送多个数据分组。...发送端可以不等待应答而连续发送数据(可以通过设置窗口的尺寸来控制) 接收窗口:接收方允许接收的帧的序列表,凡是落在接收窗口内的帧,接收方都必须处理,落在接收窗口外的帧将被丢弃。...对于溢出的水,就是被过滤的数据,可以直接被丢弃,也可以通过某种方式暂时保存,如加入队列之中,像线程池里对溢出数据的4种处理机制一样 ? 3. 令牌桶:属于控制速率类型的限流算法。

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    手机管家(Android)UI过度渲染自动化测试方案

    所以,可以看出更新每一帧耗时至关重要,说道每一帧图像的更新过程不得不提到GPU和CPU。...google在安卓4.4系统中开发了查看过度渲染计数的入口,在开发者选项中,打开GPU调试,选择过度渲染计数,屏幕左下方可以看到当前窗口过度渲染计数。如手机管家7.0主页过度渲染计数。...1、获取页面过度渲染计数 (1)HOOK系统方法,读取过度渲染计数。...debugOverdraw调用了绘制的方法,该方法也是过度渲染计数获取的方法。...注:以上方法都是通过系统函数获取过度渲染计数,所以测试时,必须打开设置中的过度渲染计数。 2、实现自动化测试 (1)在什么时候读取页面overdrawcounter值?

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    鸿蒙(HarmonyOS)性能优化实战-高负载组件的渲染

    要在页面上显示一年中的所有日期,在aboutToAppear()方法中,将每个月的信息放入到一个数组里面,并通过LazyForEach通知Grid进行绘制。...优化代码通过DisplaySync中的帧回调方法,将数据拆分到每一帧中进行加载和绘制。@Entry@Componentstruct EveryFrameMonth { ......图2 每帧加载一个月的数据从图2中可以看到,将每个月的数据拆分到单独的帧中加载时,每一帧的实际耗时变短了——期望耗时是8ms,实际耗时14ms(实际每帧绘制时间不同,此处以第一帧举例)。...将每个月的数据再次进行了拆分,每次只加载半个月的数据。...总结通过上面的示例代码和优化过程,可以看到在需要加载大量数据的页面,一次性全部加载时会引起比较严重的性能问题,一帧的绘制耗时很长,在性能较差的手机上可能会引起明显的卡顿掉帧现象;而将数据合理拆分后,可以有效减少帧绘制的耗时

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    直播秒开探索之路

    更新的巨大函数,减少主线程的占用时间2.2 任务队列的优化首先分析下理想状态下播放器秒开的任务流程:点击->拉取数据->首帧上屏,因此问题转化为分析如何在拉取首帧数据时间无法缩短的前提下有效缩短从点击到真正开始拉取数据的时间...(3)消除DNS解析时间使用HttpDNS独立获取推流服务器IP,并设置定时刷新缓存逻辑,获取播放链接后直接使用IP直联推流服务器。...(1)在APP启动后不依赖用户点击就初始化播放器SDK并设置播放参数,对直播Cell中的播放链接进行DNS解析,获取当前网络环境对应下响应最快推流服务器IP。...(2)用户点击后立刻将直播Cell中的播放链接配置到播放器SDK中,开始拉取首帧数据,并及时上屏显示。...改进的直播间首帧渲染方案在用户点击后立刻执行了数据拉取和上屏任务,并通过直播列表定时刷新保证了缓存链接和最新链接的匹配率(90%以上)。3.

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    微服务:如何拆分共享数据库?

    简而言之,您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。 您应该以这样一种方式设计您的微服务体系结构,即每个单独的微服务都有自己的独立数据库和自己的领域数据。...使用一个共享数据库,在一段时间内,您最终会得到一个巨大的表。这使得数据检索变得困难,因为您必须连接多个大型表来获取所需的数据。 4、大多数情况下,关系存储是作为整体数据库的。...如何在微服务体系结构中管理数据 每个微服务都应该有自己的数据库,并且应该包含与该微服务本身相关的数据。这将允许您独立部署单个服务。单个团队现在可以拥有相应微服务的数据库。 ?...这是一种与传统的在开始处理新需求或新项目时首先设计数据库表的方法完全不同的方法。您应该始终努力保持业务模型的完整性。 在设计数据库时,查看应用程序功能并确定它是否需要关系模式。...体系结构中组件之间的松散耦合可以构建高度可伸缩的分布式系统。 ? 在从单体架构到微服务的过程中处理数据库更改是一项挑战。在本文中,我们了解了单体数据库设计的问题,以及如何在微服务体系结构中处理数据。

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    OVM6211-眼动摄像头工作原理(MIPI时序)

    文档中给出了时序的持续时间 (1) Frame period(帧周期):指的是完整一帧的时间,通常是图像帧的开始到结束所需的时间。...一个包和一包之间的时间 短包的样子 短包包括: S0:起始帧 S1、S2:帧计数(低位和高位) S3:ECC(错误检测码) 这个长包 这就是DT,数据类型 T3以后就是数据包。...T0、T1、T2、T3:数据类型、字计数低位、字计数高位和ECC CRC0、CRC1:CRC值 这个是第一种传输的400x400,后面是时序的时间 每个时钟周期(tps)和每个时钟周期的像素数(tpp...每个数据单元:RAW10数据是按10位为单位进行处理的。每个10位数据将被拆分并通过多个信号线(如P1、P2、P3等)进行传输。...反正就是正好,最后一个字节来放前面每一个字节的低位 例如,P4[9:2]和P5[9:2]将存储在接收器内存的同一32位单元中。

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    记录(一)

    模块解耦:把模块拆分,使用接口通信,降低模块之间的耦合度. ii. 项目拆分,不同团队负责不同的子项目:把项目拆分成若干个子项目,不同的团队负责不同的子项目. iii....栈由一系列帧组成(因此java栈也叫做帧栈); c. 帧保存一个方法的局部变量(局部变量表)、操作数栈、常量池指针; d. 每一次方法调用创建一个帧,并压栈。 16. 类加载器,双亲委派模型?...概念:虚拟机把描述类的数据文件(字节码)加载到内存,并对数据进行验证、准备、解析以及类初始化,最终形成可以被虚拟机直接使用的java类型(java.lang.Class对象)。...加载过程:通过一个类的全限定名来获取定义此类的二进制字节流,将这个字节流所代表的静态存储结构转化为方法区的运行时数据结构。...image.png 1.通过 SpringFactoriesLoader加载 META-INF/spring.factories⽂件,获取并创建 SpringApplicationRunListener

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    助力AIoT应用:在米尔FPGA开发板上实现Tiny YOLO V4

    (通过优化网络结构和参数,保持较高检测精度的同时,降低模型的计算量和内存占用)三、 获取数据集和模型可下载开源训练集或预训练模型。...自定义的模型适用于特定应用场景(如车辆检测、人脸检测等)。2.数据准备:若要自定义模型,可使用 LabelImg 等工具对数据集进行标注,将数据转为 YOLO 格式。...配置时钟约束以满足合适的数据速率(如视频数据 100-200 MHz)。进行时序分析,确保延迟和响应速度达到实时要求。...Tiny YOLO 模型在 ZU3EG 上显示检测结果的实时输出,视频帧中标注了检测到的对象七、 性能优化与调试技巧为提高性能,可以进行以下调整:内存访问:设计数据存储方式,最大限度利用缓存并减少数据传输...若延迟过高,调整 Vitis HLS 中的流水线深度,并验证层间的数据依赖性。量化改进:尝试 INT8 量化。Xilinx 的 Vitis AI 可帮助微调量化参数,以平衡准确性与速度。

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    《面试季》经典面试题(三)

    每个方法在执行的同时会创建一个栈帧(Stack Frame),用于存储局部变量表,动态链接等信息。从调用到调用完成对应的是一个栈帧从虚拟机栈入栈到出栈的过程。     ...在JVM中new一个对象时,会将这个对象丢到Hash表中,下次再进行对象的比较或者取该丢向时,根据该对象的hashCode从hash表中获取,目的,提高获取对象的效率。   ...Bean工厂的优缺点: 优点:     1、项目启动速度快,且资源占用少 缺点:     因为对象是在获取的时候才进行创建,所以无法在启动时检查出对象配置是否存在问题,需要在获取的时候才知道....十六: 垂直拆分和水平拆分 垂直拆分:     把一个数据库中不同的业务单元的数据分配到不同的数据库中,如:用户信息存存储在库1,订单信息存储在库2。...水平拆分:     根据一定的规则,将同一个业务单元的数据分配存储在不同的数据库中,防止单表的数据量太大,导致查询速率降低。

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    如何在交叉验证中使用SHAP?

    例如,集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能,但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。...本文将向您展示如何获取多次重复交叉验证的SHAP值,并结合嵌套交叉验证方案。对于我们的模型数据集,我们将使用波士顿住房数据集,并选择功能强大但不可解释的随机森林算法。 2. SHAP实践 2.1....现在,我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据,从而提取所需的信息。 我们通过创建新的循环来完成此操作,获取每个折叠的训练和测试索引,然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...请注意,我们在summary_plot函数中重新排序X,以便我们不保存我们对原始X数据帧的更改。 上面,是带交叉验证的SHAP,包括所有数据点,所以比之前的点密集。...因此,虽然我们正在取平均值,但我们还将获得其他统计数据,例如最小值,最大值和标准偏差: 以上代码表示:对于原始数据框中的每个样本索引,从每个 SHAP 值列表(即每个交叉验证重复)中制作数据框。

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    【Java 虚拟机原理】线程栈 | 栈帧 | 局部变量表 | 反汇编字节码文件 | Java 虚拟机指令手册 | 程序计数器

    文章目录 一、线程栈 二、栈帧 三、栈帧 - 局部变量表 四、反汇编字节码文件 五、Java 虚拟机指令手册 六、程序计数器 一、线程栈 ---- 装载 HelloWorld.class 字节码文件到...Java 虚拟机内存中 , 会将该字节码文件中的数据进行分解 , 放到不同的内存区域中 ; public class HelloWorld { public int add() {..." 同数据结构中的 栈 性质相同 , 先进后出 , 后入先出 ; 主线程 线程栈 中 , 执行 main 函数 , 放入了 main 方法的 栈帧 , 然后创建了 HelloWorld 对象 , 又执行该对象的...add 方法 , 又放入了 add 方法的 栈帧 ; 线程栈 中以 栈 的方式 管理 " 栈帧 " , 后进入的 栈帧 先执行 , 执行完毕后 , 从 线程栈 中 移出 ; " 栈帧 " 中存储的是...a , b, c , 3 个局部变量 ; 在 main 方法的 栈帧 的局部变量表中 , 存储局部变量 helloWorld ; 但是注意 HelloWorld 对象的数据存储位置是 堆 ;

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    在Python中使用交叉验证进行SHAP解释

    正如我在我的最新文章“营养研究中的机器学习”中解释的那样,除非你处理的数据集非常庞大,否则几乎总是应该优先使用交叉验证,而不是训练/测试拆分。...但这种方式的问题是一切都在幕后发生,我们无法访问每个折叠中的数据。当然,如果我们想要获取所有数据点的SHAP值,我们需要访问每个数据点(请记住,每个数据点在测试集中仅使用一次,在训练中使用k-1次)。...因此,在我们计算平均值的同时,我们还将获得其他统计数据,如最小值、最大值和标准差: # Establish lists to keep average Shap values, their Stds,...该数据帧将每个交叉验证重复作为一行,每个X变量作为一列。现在,我们使用适当的函数并使用axis = 1来对每列进行平均、标准差、最小值和最大值的计算。然后将每个值转换为数据帧。...通过多次重复程序,如(嵌套)交叉验证,你可以提高结果的稳健性,并更好地估计如果底层数据也发生变化,你的结果可能会如何改变。

    27210

    DenseTrack,利用视觉语言模型提升密度图个体识别能力 !

    DenseTrack解决了两个关键任务:从密度图中提取详细的外观信息以实现精确的个体识别,并使用这些外观数据纠正运动差异。...先前的解决方案,如多分支网络(Wang等人,2019年),旨在解决人群分布的多种尺度问题,但通常生成的密度图并不理想。空卷积的引入通过保留像素信息并减少参数数量,从而提升了性能,彻底改变了这一领域。...近期方法如基于计数的跟踪(Zhou等人,2018年)整合了检测、计数和跟踪以利用互补数据,证明在实时人数统计应用中是有效的(Sundararaman等人,2018年)。...记为,其中表示第帧中出现的个体数量,然后使用这些个体来获取对应于每个个体的子图像: 在为每帧中的每个个体获取个体局部图像块之后,作者使用BLIP2的特征提取(BE)模块来获取每个个体的外观表示: 这里获得的表示是一个维度为的矩阵...在获取每一帧中每个个体的位置后,任务转变为在连续帧之间关联目标。为了提高跟踪的准确性,作者整合了运动偏移量和外观特征以进行帧间关联。

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    【解惑】Java 代码执行原理

    如类A引用类C,但类C不定义在类A的源文件中,编译后,类C也被编译成对应的字节码文件C.class Tips:关注微信公众号:Java后端,每日获取技术博文推送。...比如如字节码,程序创建的对象,传递给方法的参数,返回值,局部变量以及运算的中间结果等,这些相关信息被组织到“运行时数据区”。 根据厂商的不同,在Java虚拟机中,运行时数据区也有所不同。...当虚拟装载一个class文件后,它会从这个class文件包含的二进制数据中解析类型信息,然后将该相关信息存储到方法区中。 2)堆 堆是用来存储相关引用类型的,如new对象。...Java虚拟机没有寄存器,其指令集使用Java栈来存储中间数据。 4)栈区 栈区主要用来存储值类型的,如基本数据类型。需要注意的是,String为引用类型,是存在堆中的。...Java栈是由许多栈帧组成的,一个栈帧包含一个Java方法调用的状态,当线程调用一个方法时,虚拟机压入一个新的栈帧到该线程的Java栈中,当该方法返回时,这个栈帧从Java栈中弹出。 ?

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    JVM 内存布局详解,图文并茂,写得太好了!

    即使通过volatile关键字来修饰,多线程情况下,还是会出现数据互相覆盖的情况。 (3)动态连接 每个栈帧中包含一个在常量池中对当前方法的引用,目的是支持方法调用过程的动态连接。...方法退出的过程相当于弹出当前栈帧,而退出可能有三种方式: 返回值压入上层调用栈帧。 异常信息抛给能够处理的栈帧。 PC 计数器指向方法调用后的下一条指令。...Program Counter Register (程序计数寄存器) 在程序计数寄存器(Program Counter Register,PC)中,Register的命名源于CPU的寄存器,CPU只有把数据装载到寄存器才能够运行...每个线程在创建之后,都会产生自己的程序计数器和栈帧,程序计数器用来存放执行指令的偏移量和行号指示器等,线程执行或恢复都要依赖程序计数器。...提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例,以及超 4W 行代码的电商微服务项目。 获取方式:点“在看”,关注公众号并回复 666 领取,更多内容陆续奉上。 文章有帮助的话,在看,转发吧。

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    HTTP的曲折:网络请求到层层封装和终端拆分

    本文由源中瑞IT徐瑞ruiecjo编辑,如文中某些点如果表述有误,欢迎指出,不胜感激。 从输入URL到页面展现的过程 输入URL后,会先进行域名解析。...HTTP请求经由一层层的处理、封装、发出之后,最终经由网络到达服务器,建立TCP/IP连接,服务器接收到请求并开始处理。...这4个步骤包含了一个HTTP请求的完整生命周期,文章着重介绍第2步和第3步,也就是请求是如何在两个物理端点之间进行通信的。...一开始,起点并不知道目标的MAC地址,只有目标IP,要获取这个地址就涉及到了ARP的请求和应答。同样,ARP也有自己的分组,先看一下分组格式。...以太网数据帧 上面所有东西都准备好了,封装发送的其实是以太网数据帧。以太网目的地址、以太网源地址、帧类型这三者组成了帧首部。在首部之前还会插入前同步码和帧开始定界符,告知接收端做一些准备工作。

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    你的第一款开源视频分析框架

    具体到视频(含图片,下同)结构化的过程,主要涉及以下核⼼部分: 读取流:从⽹络或本地机器获取视频流。 解码:将字节流解码为帧,因为算法只能作⽤于图像。...DES节点:⽬标节点,数据消失的地⽅(内部只有⼀个队列,⽤于缓存来⾃上游节点的数据)。 每个节点本⾝具有合并多个上游节点和拆分成多个下游节点的能⼒。...视频由连续的帧组成,因此 VideoPipe 逐帧处理这些帧,所以帧元数据中的帧索引也会连续增加。 3.4 钩子 钩子是一种机制,让主体在发生某些事件时通知检测者,VideoPipe 也支持钩子。...钩子有助于调试我们的应用程序,并快速找出整个管道中的瓶颈,VideoPipe 框架中自带的可视化工具 vp_analysis_board 就是依赖于钩子机制实现的。...帧数据指的是 VideoPipe 中的 vp_frame_meta,其中包含与帧相关的数据,如帧索引、数据缓冲区、原始宽度等等。

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