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Excel公式练习93:计算1900年日期

引言:本文练习整理自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,能够快速提高Excel公式编写水平。 本次练习是:给1900年日期加上或者减去一定天数。...示例数据如下图1所示,列A中日期,加上或减去列B中天数,返回正确日期。 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表示日期要求。...返回: 725014 再加上单元格B2中天数,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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何用贝叶斯公式计算“狼来了”中村民对小孩信任程度

来讲,贝叶斯定律通过先验和条件概率结合,可以综合已有过往人类对一个领域知识和更新数据,来不停改进人类认知。...我对贝叶斯公式最深感触还是在书上一道例题——“狼来了” 《伊索寓言》中有一则“孩子与狼”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可信度是如何下降...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可信程度改变时要用到...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,对这个小孩信任程度已经由最初0.8下降到了

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    Python计算三角形面积

    1 问题 在学习中我们可以发现关于三角形面积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计算三角形面积展开探讨。...2 方法 解决问题方法步骤: 首先要知道三角形是如何根据三边长度计算面积,就要知道海伦公式 定义三个变量,用于表示三角形三条边 引入海伦公式计算方法,求取三角形面积 最后写上输出语句,对三角形面积进行输出...(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计算三角形面积问题,提出海伦公式方法,通过python运行实验,证明该方法是有效。...通过各种资料查询知道,还有其他方法计算此类问题,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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    大手笔并购后太极 要变成一家啥样公司?

    从2014年慧点科技财报可以看出,太极收购慧点科技也算超预期完成了任务,从收购总营业收入不到1个亿,到2014年2个多亿,净利润达到5千多万,虽然2015年财报尚未出炉,但相信今年利润不会低于...5500期望目标,并且收购慧点科技也为太极贡献了近30%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补充...我们再来看太极此次收购宝德并非宝德全部业务,仅限服务器、存储和云计算平台,宝德IDC业务并没有纳入收购之列,从这一点也可以看出,太极收购和定位基本上是围绕自身大系统业务展开,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研发能力,符合在云计算环境下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

    根据向变量和后向变量可以方便计算出下面的边缘概率值,根据向变量、后向变量定义有 ? 现时先计算各个时刻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 ?...向变量和后向变量递推计算 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标记序列。...训练算法采用最大似然估计,使得一组样本条件概率乘积最大化,求解下面的对数似然函数极大值 ? 将条件概率计算公式代入目标函数可以得到 ?...目标函数前半部分导数容易计算,是λ线性函数。下面计算lnZ(xi)导数,根据链式法则有 ? 导数计算公式第一项是训练样本集对单个特征fk数学期望 ? 其值容易计算。...利用之前定义向变量和后向变量,其计算公式为 ?

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    如何识别度量数据中改进信号

    用PBC图表判断不可预测信号 下面以控制自己体重为例,来说明如何用PBC图表4个规则,判断不可预测信号。 图2就是最近两年体重PBC图表,按月统计体重。...MR(Moving Range)图表上数据,对应其上方X图表中每两个连续数据点之间差异绝对值(即总是正数)。即X图表中后一个数据值减去一个数据值绝对值,就是后一个数据在MR图表上数据。...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。 其实不必担心这些计算,Mark Graban提供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信号4个规则例子。可以对照这些例子,来理解下面判断不可预测信号4个规则。其中三个规则针对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)(网页转化率)进行度量。不要度量虚荣指标(网页访问量)。选择行动指标,可以参考“被遗漏度量指标”一文中列出14个指标。 2.

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    学习馈神经网络数学原理

    使用多少层网络才能解决一个特定问题是另一个话题,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,我会讨论它数学原理。下图为一个馈神经网络。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,$f(x)=sigmoid(x)$。激活函数需要一个参数。我们第一步是计算激活函数输入。我们通过将权重乘以输入值来做到这一点。...下面是它公式: [vcsosunqga.png] 我们可以使用不同激活函数来解决不同问题。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观察,计算预期自由能也需要预测未来观察(因此术语预期)。有趣是,策略期望自由能由两部分组成。...在某些假设下,从主动推理中使用生成模型中出现动力学与计算神经科学中广泛使用模型密切对应,预测编码(Rao和Ballard 1999年)和亥姆霍兹Helmholtz机器(Dayan等人1995年)...主动推理中行动目标导向特征与早期控制论公式一致,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特例。...有趣是,主动推理一些最独特预测出现在连续时间公式中,运动产生源于预测实现,以及注意现象可以从精确控制角度来理解。我们还介绍了主动推理混合模型,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篇参考文献模拟智能论文 用数学范畴定义生命尝试 神经网络一个底层结构缺陷

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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直线切分最好,换句话说,能让这些样本点离直线越远越好,这样对于新样本到来,也具有很好划分,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概率即为所有样本生成概率乘积: ?...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直线切分最好,换句话说,能让这些样本点离直线越远越好,这样对于新样本到来,也具有很好划分...,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概率即为所有样本生成概率乘积: [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值最大...但在函数复杂时,求出导数也很难计算函数极值,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,我们顺着导数方向(梯度)一步步逼近。

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

    大小为,stride为1二维卷积操作公式1,输出为目标区域像素与卷积核乘积和,。...向时,给予原卷积和学习到卷积核偏移,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卷积输出。 ?...DK反向传播需要生成3种梯度: 一层特征图梯度 当前层原生卷积梯度 当前层偏移值生成器梯度 两种计算方法与普通卷积一样,第三种则使用公式13结合双线性插值计算方法。...可变形卷积计算公式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,有效感受域与输出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目标。 ?...假设同时对数据和核进行偏移,输出计算以及有效感受域计算公式11,尽管两种方法目的是类似的,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。如果使用标准梯度下降法进行迭代,在第k次迭代时计算公式为 ? 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 手动微分做法是先人工推导目标函数对自变量导数计算公式,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。早期神经网络库OpenCV和Caffe采用了这种方法。...单侧差分公式根据导数定义直接近似计算某一点处导数值。对于一元函数,根据导数定义,向差分公式为 ? 其中h为接近于0正数,0.00001。...自动微分在实现时有向模式和反向模式两种实现方案,下面分别进行介绍。 向模式 向模式从计算起点开始,沿着计算图边方向依次向前计算,直到到达计算终点。

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    深度学习与统计力学(I) :深度学习中基础理论问题

    无监督学习目标是通过调整一簇分布 参数 ,从而找到一个分布与数据分布 类似。...1.3 深度学习中基础理论问题 有了上述有监督和无监督学习最小框架,我们现在可以介绍深度学习领域基本理论问题,以及如何用统计物理学观点阐明这些问题。在有监督方面,我们讨论了四个问题。...首先,深度 优点是什么?公式(1)中哪些函数在 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 ,也可能对参数 增加额外正则项,关键目标是优化公式(2)中测试误差 ,即在训练集 中不存在随机选择新样本上误差。...在第6节中我们介绍与平衡态力学(自由能最小化)和非平衡态统计力学(Jarzynski等式和不可逆过程中热耗散)有关深层无监督学习工作。

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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,这位英年早逝天才数学家,总能发现一些让世人惊叹数学公式。由他发现圆周率π计算公式,只需计算第一项就能突破普通计算最高精度。 ? 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奇技淫巧,那就大错特错了,发现连分数某个表达式有着实际用途。...拉马努金机器不仅能算数学常数,李维常数、辛钦常数,还能计算一些物理常数,天文学计算拉普拉斯极限等等。 作者下一步目标用它来做数学证明,发现数学常数固有属性。...这个算法思路非常简单: 给定一个常数c( c=π),根据公式: ?...在这个算法当中,由于公式右边计算成本更高,所以将它值以哈希表来存储,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枚举,从而大大减少未来枚举时间。

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    卷积神经网络基本结构

    最终,卷积神经网络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馈,如此往复,直到网络模型收敛,从而达到模型训练目的。...(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x1)上,逐层“堆砌”,以损失函数计算公式1中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,可以发现对于层中特定操作,其参数ωi 是可以为空汇合操作、无参非线性映射以及无参损失函数计算等。实际应用中,对于不同任务,损失函数形式也随之改变。...无论回归问题还是分类问题,在计算z ,均需要通过合适操作得到与y 同维度xL,方可正确计算样本预测损失/误差值。

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    电子表格高级计算:ExcelWolfram 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语言自动转换范例。 你也可以处理以函数参数形式保存在电子表格中数据: 任何用于参数单元格更新(在本范例中,B2)都会触发Excel中公式重新计算。...APIFunction部署成一个名称为DayRange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20大城市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

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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 透明度和颜色值 , 计算 第 1 行 第 1 列 像素 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 合成图片 : 右上角红色圆形是 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 计算公式是一样 ; 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 透明度和颜色值 , 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 合成图片 : 右上角红色圆形是 目标图像 ( 先绘制 ) , 左下角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权重参数,欢迎您阅读学习。 1 梯度下降 梯度是函数在某点处一个方向,并且沿着该方向变化最快,变化率最大。...如何用上节介绍梯度下降来求权重参数向量呢? 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,权重参数迭代公式,如果我们参与计算所有样本为 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,在实际应用中,往往选取10万个样本中一小批来参与本时步迭代计算,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: ?...这两种方法都相同是建立模型得到目标函数,求解样本似然函数,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,创意满满可变形卷积核 | ICLR 2020

    A Dive into Convolutions 2D Convolution [1240]   大小为$K\times K$,stride为1二维卷积操作公式1,输出为目标区域像素与卷积核乘积和...[1240]   向时,给予原卷积$W$和学习到卷积核偏移${ \Delta k }$,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卷积输出。...[1240]   DK反向传播需要生成3种梯度: 一层特征图梯度 当前层原生卷积梯度 当前层偏移值生成器梯度   两种计算方法与普通卷积一样,第三种则使用公式13结合双线性插值计算方法...[1240] [1240]   可变形卷积计算公式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,输出计算以及有效感受域计算公式11,尽管两种方法目的是类似的,但在实际中发现,两种方法协作能够带来很好更好效果。

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    详解连续子数组最大累乘之动态规划解法

    何用DP降低到O(n)才是我们目标,这才是算法魅力所在,接下来,总结DP求解思维过程。...2 分析一个数组,假定每一个元素都不小于0,,[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] 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为索引最小值...以上关键步骤,涉及到对第 i 个元素为负数时处理过程,dp[i] 和 dpmin[i] 计算有怎样依赖关系,当a[i] 为负数时,dp[i-1] * a[i] 变为最小,dpmin[i-1] * a

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