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如何对矩阵所有进行比较

如何对矩阵所有进行比较? (一) 分析需求 需求相对比较明确,就是在矩阵显示,需要进行整体比较,而不是单个字段直接进行比较。如图1所示,确认矩阵中最大或者最小。 ?...只需要在计算比较时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一表格,那相对比较好办,只需要在计算金额时候忽略表维度即可。 ? 如果维度在不同表,那建议构建一个有维度组成表并进行计算。...可以通过summarize构建维度表并使用addcolumns增加计算列,达到同样效果。之后就比较简单了,直接忽略维度计算最大和最小再和当前进行比较。...通过这个大小设置条件格式,就能在矩阵显示最大和最小标记了。...当然这里还会有一个问题,和之前文章类似,如果同时具备这两个维度外部筛选条件,那这样做的话也会出错,如图3所示,因为筛选后把最大或者最小给筛选掉了,因为我们要显示是矩阵进行比较,如果通过外部筛选后

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关于Java整数类型比较疑问

本文为joshua317原创文章,转载请注明:转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/164 面试题中经常会考察一些比较基础问题,比如下面关于同样大小整数进行比较...在-128至127之间赋值,Integer对象是在IntegerCache.cache产生,会复用已有对象,这个区间内Integer可以直接使用==进行判断,但是这个区间之外所有数据,都会在堆上产生...,并不会复用已有对象,所有的包装类对象之间比较,全部使用equals方法比较。...在-128至127之间赋值,Integer对象是在IntegerCache.cache产生,会复用已有对象,这个区间内Integer可以直接使用==进行判断,但是这个区间之外所有数据,都会在堆上产生...,并不会复用已有对象,所有的包装类对象之间比较,全部使用equals方法比较

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一行代码多少钱?

对于程序员来讲,提供最根本产品自然是代码,我们现在需要考虑事就是代码价格,平均到基本单位,就是每一行代码多少钱?...当下市场,先考虑一下代码语言种类: 使用java语言写一行代码 使用go语言写一行代码 使用python语言写一行代码 亦或写一行sql 甚至调试一个AI模型参数 这些代码它们价格肯定是不一样。...PHP是最好语言?从高维度讲sql manAI调试师没什么不同,那决定价格最根本因素是什么? 在市场上,决定价格最重要因素是需求 现在写一行VB语言会比java语言值钱吗?...除了上面的问题,还需要从客户侧考虑,不能只是埋头写一行代码,还得考虑客户需求,这样又需要考虑一些问题: 1、他们真正需求是什么?最需要是什么? 需要程序员?需要35岁以下程序员?...在现如今充满物质喧嚣大环境,总包、副业刚需、内卷这些词时时充斥我们时,更应该考虑下商业底层逻辑。 我想作为程序员,“我一行代码多少钱?”,这个问题是最基本商业sense。

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golang接口(interface)nil比较或指针类型之间比较注意问题

注意问题 , 当对interface变量进行判断是否为nil时 , 只有当动态类型和动态都是nil , 这个变量才是nil 下面这种情况不是nil func f(out io.Writer) {...上面的情况 , 动态类型部分不是nil , 因此 out就不是nil 动态类型为指针interface之间进行比较也要注意 当两个变量动态类型一样 , 动态是指针地址 , 这个地址如果不是一样..., 那两个也是不同 w1 := errors.New("ERR") w2 := errors.New("ERR") fmt.Println(w1 == w2) // 输出false ?...由于 w1.value 和 w2.value 都是指针类型,它们又分别保存着不同内存地址,所以他们比较是得出 false 也正是这种实现,每个New函数调用都分配了一个独特和其他错误不相同实例

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R重复、缺失及空格处理

1、R重复处理 unique函数作用:把数据结构,行相同数据去除。...:unique,用于清洗数据重复。...“dplyr”包distinct() 函数更强大: distinct(df,V1,V2) 根据V1和V2两个条件来进行去重 unique()是对整个数据框进行去重,而distinct()可以针对某些列进行去重...2、R缺失处理 缺失产生 ①有些信息暂时无法获取 ②有些信息被遗漏或者错误处理了 缺失处理方式 ①数据补齐(例如用平均值填充) ②删除对应缺失(如果数据量少时候慎用) ③不处理 na.omit...<- na.omit(data) 3、R中空格处理 trim函数作用:用于清除字符型数据前后空格。

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.NET类型引用类型

.NET类型引用类型 这是一个常见面试题,类型(Value Type)和引用类型(Reference Type)有什么区别?他们性能方面有什么区别?...因为没有同步块索引,导致: 类型不能参与线程同步(lock) 类型不需要进行垃圾回收(GC) 类型哈希计算过程引用类型不同(HashCode) 因为没有方法表指针,导致: 类型不能继承 类型性能...比较 运行时间 时间比 分配内存 内存比 类型 32 / 102_400_024 / 引用类型 8_681 271.28x 3_440_000_304 33.59x 在这个示例,仅将类型改成引用类型...其中指针基本可以引用类型进行类比: ✔指针和引用类型引用,都指向真实对象内存位置 ❌动态分配内存需要手动删除,引用类型会自动GC回收 ❌指针指向内存位置不会变,引用类型指向内存位置会随着GC...view=aspnetcore-2.2#transport-configuration 最后的话 开发经常拿C#同样开发Web应用其它语言作比较,但由于缺乏对类型支持,这些语言没办法C#相比

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Java传递引用传递

在本文中,我们将深入探讨什么是传递和引用传递,以及为什么Java只有传递这一问题。 什么是传递? 传递是一种数据传递方式,它是将数据副本传递给方法或函数。...但是,在main方法,我们可以看到,x仍然是10。这是因为在modifyValue方法内部,对value修改不会影响到x。这就是传递特点。 什么是引用传递?...在一些编程语言中,如C++,可以实现引用传递,但在Java,不存在真正引用传递。 为什么Java只有传递? 在Java,虽然我们常常听到关于引用传递说法,但实际上,Java只支持传递。...这是因为在Java,数组是对象,而modifyArray方法接收到是数组引用,所以对数组修改会影响到原始数组。 尽管Java存在这种看似引用传递行为,但实际上,Java仍然是传递。...这是因为modifyString方法接收到是str副本,而不是原始引用。 Java参数传递 在Java,无论是基本数据类型还是对象,参数传递方式都是传递。

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动态数组公式:动态获取某列首次出现#NA之前一行数据

标签:动态数组 如下图1所示,在数据中有些为错误#N/A数据,如果想要获取第一个出现#N/A数据上方数据(图中红色数据,即图2所示数据),如何使用公式解决?...图1 图2 如示例图2所示,可以在单元格G2输入公式: =LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA(x),0...如果想要只获取第5列#N/A上方数据,则将公式稍作修改为: =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式: =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A位置发生改变...,那么上述公式会自动更新为最新获取

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实用:如何将aoppointcut从配置文件读取

背景 改造老项目,须要加一个aop来拦截所web Controller请求做一些处理,由于老项目比较多,且包命名也不统一,又不想每个项目都copy一份相同代码,这样会导致后以后升级很麻烦,不利于维护...我们都知道,java注解里面的都是一个常量, 如: @Pointcut("execution(* com.demo.Serviceable+.*(..))")...这种方式原则上是没有办法可以进行改变。但是我们又要实现这将aop切面值做成一个动态配置,每个项目的都不一样,该怎么办呢?...advisor.setAdvice(new LogAdvice ()); return advisor; } } 这里面的 pointcut.property来自于你...比如,我们定时器采用注解方式配置时候,cron表达式也是注解里面的一个字符串常量,那么,我们能不能通过配置文件方式来配置这个cron呢?原理都是一样

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SVD奇异分解 特征奇异数学理解意义

特征特征向量 如果一个向量 v 是 方阵 A 特征向量,将可以表示成下面的形式: Av=\lambda v 此时 λ 就被称为特征向量 v 对应特征,并且一个矩阵一组特征向量是一组正交向量...(左奇异向量),是 AA^T 特征向量;同时, V 列向量(右奇异向量),是 A^TA 特征向量;另一方面, M 奇异( Σ 非零对角元素)则是 AA^T 或者 A^TA...奇异 σ_i 跟特征类似,在矩阵 Σ 也是从大到小排列,而且 σ_i 减少特别的快,在很多情况下,前10%甚至1%奇异和就占了全部奇异之和99%以上了。...具体例子可以看参考链接2 奇异主成分分析(PCA) PCA原理可以理解为对原始空间中顺序地找一组相互正交坐标轴,第一个轴是使得方差最大,第二个轴是在第一个轴正交平面中使得方差最大,第三个轴是在第...可以看出,其实PCA几乎可以说是对SVD一个包装,如果我们实现了SVD,那也就实现了PCA了,而且更好地方是,有了SVD,我们就可以得到两个方向PCA,如果我们对A’A进行特征分解,只能得到一个方向

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箭头函数this

} Lucifer.ZnHobbies(); //以下是输出结果 loves Eating loves Sleeping loves Repeat 那么 为什么hobby输出成功...其实那只是其中一个因素,还有一个因素就是在ZnHobbies方法this已经不属于上一个区块,而这里this并没有name。...所以 解决办法其中一个就是在ZnHobbies函数写入 var that = this; 然后将this替换成that,所以输出结果,就有了lucifer名字啦。...为什么箭头函数可以达到这样效果呢?是因为箭头函数没有它自己'this'。它this是继承于它父作用域。...所以它不会随着调用方法改变而改变,所以这里this就指向它父级作用域,而上一个this指向是Lucifer这个Object。所以我们就能准确得到Lucifername啦。

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pythongriddata外插_利用griddata进行二维插

有时候会碰到这种情况: 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 形式,而你只知道有限点 \((x_i,y_i,z_i)\),你又需要局部全数据,这时你就需要插,一维方法网上很多...第一维长度一样,是每个坐标的对应 \(z\) xi:需要插空间,一般用 numpy.mgrid 函数生成后传入 method:插方法 nearest linear cubic fill_value...# 插目标 # 注意,这里和普通使用数组维度、下标不一样,是因为如果可视化的话,imshow坐标轴和一般不一样 x, y = np.mgrid[ end1:start1:step1 * 1j,...start2:end2:step2 * 1j] # grid就是插结果,你想要区间每个点数据都在这个grid矩阵里 grid = griddata(points, values, (x, y...gray plt.colorbar() plt.show() np.mgrid 函数每一个维度最后一个参数: 可以是实数整数,表示步长,此时不包括末尾数据(左闭右开) 可以是实部为零,虚部为整数复数

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