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Excel公式练习93：计算1900年前的日期

引言：本文的练习整理自chandoo.org。多一些练习，想想自己怎么解决问题，看看别人又是怎解决的，能够快速提高Excel公式编写水平。本次的练习是：给1900年前的日期加上或者减去一定的天数。...示例数据如下图1所示，列A中的日期，加上或减去列B中的天数，返回正确的日期。图1 假设所有的日期都使用mm/dd/yyyy格式，并且都大于0年。...不应该使用任何辅助单元格、中间公式、命名区域或者VBA。写下你的公式。...公式中： DATE(MID(A2,7,4)+2000,MID(A2,1,2)+0,MID(A2,4,2)+0) 得到年份、月份和日，年份加上2000以满足Excel表示日期的要求。...返回： 725014 再加上单元格B2中的天数，并传递到TEXT函数： TEXT(725014+B2,"MM/DD/YYYY") 返回： "02/05/3885" 公式中： YEAR(DATE(MID(

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如何用贝叶斯公式计算“狼来了”中村民对小孩的信任程度

总的来讲，贝叶斯定律通过先验和条件概率的结合，可以综合已有过往人类对一个领域的知识和更新的数据，来不停改进人类的认知。...我对贝叶斯公式最深的感触还是在书上的一道例题——“狼来了” 《伊索寓言》中有一则“孩子与狼”的故事，讲的是一个小孩每天到山上放羊，山里有狼出没.第一天，他在山上喊“狼来了！狼来了！”...，山下的村民闻声便去打狼，可到了山上，发现狼没有来；第二天也如此；第三天，狼真的来了，可无论小孩怎么喊叫，也没有人来救他，因为前两天他说了慌，人们不再相信他了.试用贝叶斯公式来分析此寓言中村民对这个小孩的可信度是如何下降的...类似的问题都是先设事件:$A:$小孩说谎，$B:$小孩可信不妨设过去村民对这个小孩的印象是$P（B） = 0.8，P（\bar B） = 0.2$，用贝叶斯公式计算村民对这个小孩的可信程度的改变时要用到...在这个基础上，我们再用贝叶斯公式计算$P（B|A）$，即这个小孩第二次说谎之后，村民认为他的可信程度改变为： image.png 这表明村民经过两次上当后，对这个小孩的信任程度已经由最初的0.8下降到了

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Python计算三角形的面积

1 问题在学习中我们可以发现关于三角形面积的计算经常广泛运用到各种实际问题中，而本文将要针对如何用python计算三角形的面积展开探讨。...2 方法解决问题的方法步骤：首先要知道三角形是如何根据三边长度计算面积的，就要知道海伦公式定义三个变量，用于表示三角形的三条边引入海伦公式的计算方法，求取三角形面积最后写上输出语句，对三角形的面积进行输出...(input()) p = (a+b+c)/2 x = p*(p-a)*(p-b)*(p-c)s = math.sqrt(x)print('面积：' + str(s)) 3 结语针对如何用...python计算三角形的面积的问题，提出海伦公式的方法，通过python的运行实验，证明该方法是有效的。...通过各种资料查询知道，还有其他的方法计算此类问题，如普通面积公式法和if循环法，可以运用此类方法不断改进，找到最优方案。

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大手笔并购后的太极要变成一家啥样的公司？

从2014年慧点科技的财报可以看出，太极收购慧点科技也算超预期完成了任务，从收购前的总营业收入不到1个亿，到2014年的2个多亿，净利润达到5千多万，虽然2015年的财报尚未出炉，但相信今年的利润不会低于...5500的期望目标，并且收购慧点科技也为太极贡献了近30%的利润，可谓收购战果显著。　　...其中以16.66亿收购深圳宝德计算机100%股权最为引人关注，其承诺在2016年度、2017年度、2018年度的净利润不低于12191.54万元，15962.23万元和21375.70万元，如果说收购量子伟业我们可以理解是在对自身软件系统的补充...我们再来看太极此次收购宝德并非宝德的全部业务，仅限服务器、存储和云计算平台，宝德的IDC业务并没有纳入收购之列，从这一点也可以看出，太极的收购和定位基本上是围绕自身的大系统业务展开，就是要打造“服务器+...太极不是要做一家服务器公司，太极的定位和企业愿景不变，收购宝德是看重其定制能力和在云体系的研发能力，符合在云计算环境下的能力需求和战略考量，太极依然是一家IT服务提供商。

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理解条件随机场

根据前向变量和后向变量可以方便的计算出下面的边缘概率值，根据前向变量、后向变量的定义有 ? 现时先计算各个时刻的前向变量和后向变量值，然后按照上面的公式计算出条件概率值。这一过程如下图所示 ?...前向变量和后向变量的递推计算类似的有 ? 对于解码问题，定义变量下面的递推变量 ? 根据定义可以建立递推公式 ? 根据这一递推公式可以找到条件概率最大的标记序列。...训练算法采用最大似然估计，使得一组样本的条件概率的乘积最大化，求解下面的对数似然函数的极大值 ? 将条件概率的计算公式代入目标函数可以得到 ?...目标函数前半部分的导数容易计算，是λ的线性函数。下面计算lnZ(xi)的导数，根据链式法则有 ? 导数计算公式中的第一项是训练样本集对单个特征fk的数学期望 ? 其值容易计算。...利用之前定义的前向变量和后向变量，其计算公式为 ?

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如何识别度量数据中的改进信号

用PBC图表判断不可预测的信号下面以控制自己体重为例，来说明如何用PBC图表的4个规则，判断不可预测的信号。图2就是最近两年的体重的PBC图表，按月统计体重。...MR(Moving Range)图表上的数据，对应其上方X图表中每两个连续数据点之间差异的绝对值（即总是正数）。即X图表中后一个数据值减去前一个数据值的差的绝对值，就是后一个数据在MR图表上的数据。...MR图表中上面的红线，代表上限，这也是基于统计常量3.268计算出来的。其实不必担心这些计算，Mark Graban提供的excel模版（参见参考资料2），已经包括了这些计算公式。...图2中已经框出了判断不可预测的信号的4个规则的例子。可以对照这些例子，来理解下面判断不可预测的信号的4个规则。其中前三个规则针对X图表，最后一个规则针对MR图表。...选择行动指标首先要选择行动指标（actionable）（如网页转化率）进行度量。不要度量虚荣指标（如网页访问量）。选择行动指标，可以参考“被遗漏的度量指标”一文中列出的14个指标。 2.

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学习前馈神经网络的数学原理

使用多少层的网络才能解决一个特定的问题是另一个话题，我很快将为此写一个博客。但是，目前我们仍然可以着手实现网络，并学习如何用它去解决问题。...然而，我认为知道人工神经算法背后的数学原理有助于我们更好地理解这个过程。所以在研究代码之前，我会讨论它的数学原理。下图为一个前馈神经网络。人工神经网络中有几种网络结构，但是我们先从这个开始。...对于处于中间的隐藏层，其输出为Yh1，Yh2，... Yhn。对于输出层，输出为Y1，Y2，Y3。我们把目标输出设为Ŷ1，Ŷ2，...Ŷn。...每个神经元都有一个激活函数，如$f(x)=sigmoid(x)$。激活函数需要一个参数。我们的第一步是计算激活函数的输入。我们通过将权重乘以输入值来做到这一点。...下面是它的公式： [vcsosunqga.png] 我们可以使用不同的激活函数来解决不同的问题。但什么时候选择什么激活函数，又是另一个话题，我们将在另一篇文章中讨论。

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自由能AI认知框架优点123456

事实上，虽然计算变分自由能依赖于现在和过去的观察，计算预期自由能也需要预测未来的观察(因此术语预期)。有趣的是，策略的期望自由能由两部分组成。...在某些假设下，从主动推理中使用的生成模型中出现的动力学与计算神经科学中广泛使用的模型密切对应，如预测编码(Rao和Ballard 1999年)和亥姆霍兹Helmholtz机器(Dayan等人1995年)...主动推理中行动的目标导向特征与早期的控制论公式一致，但与大多数用刺激-反应映射或状态-行动策略来解释行为的当前理论不同。刺激反应或习惯性行为就成了主动推理中一系列策略的特例。...有趣的是，主动推理的一些最独特的预测出现在连续时间公式中，如运动产生源于预测的实现，以及注意现象可以从精确控制的角度来理解。我们还介绍了主动推理的混合模型，包括离散和连续时间变量。...自由能公式强化学习缺陷：如何用贝叶斯从错误中学习-安全及效新概率书 Structured Probabilistic Reasoning 700篇参考文献的模拟智能论文用数学范畴定义生命的尝试神经网络的一个底层结构缺陷

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机器学习实战之Logistic回归

本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏，引发不适，后果自负。...目标函数其实，我们现在就是求W，如何求W呢，我们先看下图，我们都能看出第二个图的直线切分的最好，换句话说，能让这些样本点离直线越远越好，这样对于新样本的到来，也具有很好的划分，那如何用公式表示并计算这个目标函数呢...我们把sigmoid公式应用到z函数中： ? 通过条件概率可推出下面公式，对公式进行整合为一个，见下。 ? ? 假定样本与样本之间相互独立，那么整个样本集生成的概率即为所有样本生成概率的乘积： ?...这个公式过于复杂，不太容易求导，这里通过log转换： ? 这时就需要这个目标函数的值最大，以此求出θ。梯度上升法在介绍梯度上升法之前，我们看一个中学知识：求下面函数在x等于多少时，取最大值。 ?...但在函数复杂时，求出导数也很难计算函数的极值，这时就需要使用梯度上升法，通过迭代，一步步逼近极值，公式如下，我们顺着导数的方向（梯度）一步步逼近。 ?

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机器学习实战之Logistic回归

本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏，引发不适，后果自负。...[1240] [1240] 目标函数其实，我们现在就是求W，如何求W呢，我们先看下图，我们都能看出第二个图的直线切分的最好，换句话说，能让这些样本点离直线越远越好，这样对于新样本的到来，也具有很好的划分...，那如何用公式表示并计算这个目标函数呢？...[1240] [1240] 假定样本与样本之间相互独立，那么整个样本集生成的概率即为所有样本生成概率的乘积： [1240] 这个公式过于复杂，不太容易求导，这里通过log转换： [1240] 这时就需要这个目标函数的值最大...但在函数复杂时，求出导数也很难计算函数的极值，这时就需要使用梯度上升法，通过迭代，一步步逼近极值，公式如下，我们顺着导数的方向（梯度）一步步逼近。

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ICLR 2020 | Deformable Kernels，创意满满的可变形卷积核

大小为，stride为1的二维卷积操作如公式1，输出为目标区域像素与卷积核乘积的和，。...前向时，给予原卷积和学习到的卷积核偏移，结合双线性插值生成目标卷积，然后使用目标卷积对输入进行常规的卷积输出。 ?...DK的反向传播需要生成3种梯度：前一层特征图的梯度当前层原生卷积的梯度当前层偏移值生成器的梯度前两种的计算方法与普通的卷积一样，第三种则使用公式13结合双线性插值的计算方法。...可变形卷积的计算如公式9，主要是对数据进行偏移，而有效感受域则为公式10。如前面说到的，有效感受域与输出的采样位置以及卷积核位置有关，这在一定程度上了解释可变形卷积为何适用于学习形状多变的目标。 ?...假设同时对数据和核进行偏移，输出的计算以及有效感受域的计算如公式11，尽管两种方法的目的是类似的，但在实际中发现，两种方法协作能够带来很好更好的效果。

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自动微分技术

梯度计算一般使用本文所讲述的自动微分技术，计算出梯度值给优化器使用，用于训练阶段。如果使用标准的梯度下降法进行迭代，在第k次迭代时的计算公式为 ? 在这里 ? 为目标函数在当前点 ?...其中节点v1,v2为表示中间结果或最终结果的变量。在后面的讲述中，将会以计算图作为工具。手动微分手动微分的做法是先人工推导目标函数对自变量的导数计算公式，然后编程实现。...对于每一个目标函数都需要手工进行推导，因此通用性和灵活性差。早期的神经网络库如OpenCV和Caffe采用了这种方法。...单侧差分公式根据导数的定义直接近似计算某一点处的导数值。对于一元函数，根据导数的定义，前向差分公式为 ? 其中h为接近于0的正数，如0.00001。...自动微分在实现时有前向模式和反向模式两种实现方案，下面分别进行介绍。前向模式前向模式从计算图的起点开始，沿着计算图边的方向依次向前计算，直到到达计算图的终点。

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深度学习与统计力学(I) ：深度学习中的基础理论问题

无监督学习的目标是通过调整一簇分布的参数，从而找到一个分布与数据分布类似。...1.3 深度学习中的基础理论问题有了上述有监督和无监督学习的最小框架，我们现在可以介绍深度学习领域的基本理论问题，以及如何用统计物理学的观点阐明这些问题。在有监督方面，我们讨论了四个问题。...首先，深度的优点是什么？公式(1)中的哪些函数在很大时可计算？我们在第二节中通过把有序和混沌之间的动态相变联系来解决这个问题。...第四，虽然很多学习算法最小化公式(3)中的，也可能对参数增加额外的正则项，关键的目标是优化公式(2)中的测试误差，即在训练集中不存在的随机选择的新样本上的误差。...在第6节中我们介绍与平衡态力学（如自由能最小化）和非平衡态统计力学（如Jarzynski等式和不可逆过程中的热耗散）有关的深层无监督学习的工作。

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谷歌造出拉马努金机：几毫秒求解数学常数，无需任何先验信息

拉马努金，这位英年早逝的天才数学家，总能发现一些让世人惊叹的数学公式。由他发现的圆周率π的计算公式，只需计算第一项就能突破普通计算器的最高精度。 ? 拉马努金机器也有类似的奇效。...连分数有何用你如果认为连分数是数学家们的奇技淫巧，那就大错特错了，发现连分数的某个表达式有着实际的用途。...拉马努金机器不仅能算数学常数，如李维常数、辛钦常数，还能计算一些物理常数，如天文学计算中的拉普拉斯极限等等。作者下一步的目标用它来做数学证明，发现数学常数的固有属性。...这个算法的思路非常简单：给定一个常数c（如 c=π），根据公式： ?...在这个算法当中，由于公式右边的计算成本更高，所以将它的值以哈希表来存储，以空间换时间。这个哈希表也可以保存下来重新服务于公式左边的枚举，从而大大减少未来的枚举时间。

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卷积神经网络的基本结构

最终，卷积神经网络的最后一层将其目标任务（分类、回归等）形式化为目标函数（objiective function）。...并在更新参数后再次前馈，如此往复，直到网络模型收敛，从而达到模型训练的目的。...（如公式1），将卷积等操作层作为“基本单元”依次“搭”在原始数据（公式1中的x1）上，逐层“堆砌”，以损失函数的计算（公式1中的z）作为过程结束，其中每层数据形式是一个三维张量（tensor）。...事实上，可以发现对于层中的特定操作，其参数ωi 是可以为空的，如汇合操作、无参的非线性映射以及无参损失函数的计算等。实际应用中，对于不同任务，损失函数的形式也随之改变。...无论回归问题还是分类问题，在计算z 前，均需要通过合适的操作得到与y 同维度的xL，方可正确计算样本预测的损失/误差值。

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电子表格的高级计算：Excel的Wolfram CloudConnector

://www.wolfram.com/cloud-connector-for-excel/)，任何用Excel的人都可以在Windows系统上使用它。...这是一个从Wolfram语言自动转换的范例。你也可以处理以函数参数形式保存在电子表格中的数据：任何用于参数的单元格的更新（在本范例中，B2）都会触发Excel中公式的重新计算。...APIFunction部署成一个名称为DayRange的云对象CloudObject。 Excel用户可以用WolframAPI函数访问这个API：这个公式完全在云端计算。...下面的范例中，APIFunction计算了一个国家中前20大城市的最短路径并输出了结果：这个APIFunction只有一个参数"Location"，是且必须是一个"Country"：注意Excel...公式是如何创建图片的。

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【Android 应用开发】Xfermod 图形组合之 SRC 类合成模式 ( SRC | SRC_ATOP | 详细解析官方给出的透明度和颜色值计算公式 )

_{src} ③ 隐含条件 ( 像素位置对应 ) : 下面的值都是对应像素位置的透明度和颜色值 , 如计算第 1 行第 1 列像素的透明度 \alpha_{out} , 根据方程其值等于...S_a 表示合成结果对应像素透明度 , 后者 S_c 表示合成结果对应像颜色值 ; 4.合成结果展示 : ① 合成前的图片 : 右上角的红色圆形是目标图像 ( 先绘制 ) ,...0 ; ② 颜色值计算 : 根据公式 , 该区域中源图颜色 C_{src} 为 0 ; 上面两个区域的计算公式是一样的 ; 透明度 : \alpha_{out} = \alpha_...dst} * C_{src} + (1-\alpha_{src}) * C_{dst} ③ 隐含条件 ( 像素位置对应 ) : 下面的值都是对应像素位置的透明度和颜色值 , 如计算第 1 行第...* (1-D_a) 表示合成结果对应像颜色值 ; 4.合成结果展示 : ① 合成前的图片 : 右上角的红色圆形是目标图像 ( 先绘制 ) , 左下角的蓝色正方向是源图像 ( 后绘制

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最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数

首先介绍什么是梯度下降，然后如何用它求解特征的权重参数，欢迎您的阅读学习。 1 梯度下降梯度是函数在某点处的一个方向，并且沿着该方向变化最快，变化率最大。...如何用上节介绍的梯度下降来求权重参数的向量呢？还是从概念入手，首先得求出梯度来吧，说白了就是求出代价函数的偏导数。为什么是偏导数呢？...3 实战技巧注意观察上式，权重参数的迭代公式，如果我们参与计算的所有样本为 m 个，如果样本个数为10万个，共有10个特征，共需要迭代1万步，你想想这个计算量得多大呀？...因此，在实际的应用中，往往选取10万个样本中的一小批来参与本时步的迭代计算，比如每次随机选取20个样本点，再乘以一个学习率，即下面的公式： ?...这两种方法都相同的是建立模型得到目标函数，求解样本的似然函数，然后极大对数似然估计求参数，最后都得到了一个代价函数吧。明天就该实战了！手动编写python代码分别实现以上两种方法来实现线性回归吧。

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可变形卷积系列(三) Deformable Kernels，创意满满的可变形卷积核 | ICLR 2020

A Dive into Convolutions 2D Convolution [1240] 大小为$K\times K$，stride为1的二维卷积操作如公式1，输出为目标区域像素与卷积核乘积的和...[1240] 前向时，给予原卷积$W$和学习到的卷积核偏移${ \Delta k }$，结合双线性插值$\mathcal{B}$生成目标卷积$W^{'}$，然后使用目标卷积对输入进行常规的卷积输出。...[1240] DK的反向传播需要生成3种梯度：前一层特征图的梯度当前层原生卷积的梯度当前层偏移值生成器的梯度前两种的计算方法与普通的卷积一样，第三种则使用公式13结合双线性插值的计算方法...[1240] [1240] 可变形卷积的计算如公式9，主要是对数据进行偏移，而有效感受域则为公式10。...[1240] 假设同时对数据和核进行偏移，输出的计算以及有效感受域的计算如公式11，尽管两种方法的目的是类似的，但在实际中发现，两种方法协作能够带来很好更好的效果。

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详解连续子数组的最大累乘之动态规划解法

如何用DP降低到O(n)才是我们的目标，这才是算法的魅力所在，接下来，总结DP求解的思维过程。...2 分析一个数组，假定每一个元素都不小于0，如，[2, 3, 0 , 4], ok, 当子数组 [2]，最大连乘为2，当子数组为[2,3]，最大连乘可能的组合：3，2*3，最大子数组为：[2,3]，如果标记...dp[0], dp[1] 计算正确，dp[2]错误，因为[-2,-3,-2] 的最大累乘为：(-3)*(-2) = 6....在哪里摔倒就在哪里爬起来，在计算dp[2]时，按照递推 max(a[2], a[2]*dp[1])计算时，a[2]*dp[1] = -12 ，如果我们再标记一个最小值，dpmin[i]表示为以i为索引的最小值...以上关键步骤，涉及到对第 i 个元素为负数时的处理过程，dp[i] 和 dpmin[i] 计算有怎样的依赖关系，当a[i] 为负数时，dp[i-1] * a[i] 变为最小，dpmin[i-1] * a

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