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如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。...- - 4 - - - 15 Year 5 - - - - 5 - - - =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),$B$1:$I$1,"")) 如果是想要显示值，...则： =TEXTJOIN(", ",TRUE,IF(ISNUMBER(B2:I2),B2:I2,"")) 其中，ISNUMBER(B2:I2)是判断值是不是数字，可以根据情况改成是不是空白ISBLANK

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Top 6 常见问题关于Java中的Map1 将Map转换成一个List2 遍历map中的键值对3 根据Map的key值排序4 根据Map的value值排序5 初始化一个静态的不可变的Map6 Has

我们都知道Map是一种键-值对的数据结构，每个键都是唯一的！本文讨论了关于Java中Map使用的最常见的8个问题。为了叙述的简单，所有的例子都会使用泛型。...1 将Map转换成一个List Java中，Map接口提供了三个集合表现： key set value set key-value 这三个都可以被转换为List通过使用构造函数初始化或者addAll方法...Map的key值排序 根据map的key值将map进行排序是一个很常用的操作。...Map的value值排序 第一种方法也是将map转换成一个list，然后根据value排序，方法与key的排序是一样的。...问题在于，虽然我们将map声明为static，但是这个map仍然可以被操作，比如 map.put(3,"three");因此，这个map还不是真正意义上不可变的。

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minhash算法_小k

集合的特征矩阵 矩阵的列对应集合，行对应从文档中（或者universal set）获取到的元素，如果r行是c列的集合元素，就将矩阵的r行c列设置为1，否则为0。...是通过对特征矩阵的一系列minhash计算所得到的，任何一列的minhash值为经过置换后第一个为1的元素对应行号（行号从0开始）。...Minhash和Jaccard相似性有重要的联系：如果两个集合S1和S2的Jaccard相似性是一样的，那么以很高的概率保证它们的minhash值也是相等的。...r that c has 1 in row r } 举例说明： 计算hash值（置换顺序）： 根据公式SIG(i, c) = min { hi(r) : forsuch r that c has...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理）

机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重； 语义相似性代表着，两个文本语义上的相似程度，比如“苹果...———————————————————————————————————————————————— 一、基本概念界定上的区别 1、Hash叫哈希，也叫散列，可以叫散列算法，也可以叫哈希算法； 2、hash...（2）minhash： Min-hashing定义为：特征矩阵按行进行一个随机的排列后，第一个列值为1的行的行号。...hash值，bands设定为b=50，那么r=4，则根据公式（2）可得S（t）=0.376，S（t）>0.376则会判定为匹配对，低精度，若有一个文本相似性为S=0.5，则根据公式（1）在已经S情况下：...J(buckets)=0.96； 如果设定h=200维度的hash值，bands设定为b=4，那么r=50，则根据公式（2）可得S（t）=0.972，S（t）>0.972则会判定为匹配对，高精度，若有一个文本相似性为

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Win10 64位 win7 64位 驱动安装不上，提示 文件的哈希值不在指定的目录文件中。此文件可能已损坏或被篡改

【疑难解答】->疑难解答【高级选项】->高级选项【启动设置】->启动设置【重启】 第二步、禁用驱动程序强制签名 平板：等待，到了高级启动设置界面，按下F7，这样本次启动就是“禁用驱动程序强制签名”启动的。...台式：需要先进入bios（进入bios的方式跟主板有关系，每个型号的主板进入bios的键都不一样，一般【Delete】、【F8】、【F2】、【F12】这几个键是最常见的），按住bios启动键到bios界面...，松开bios启动键，按界面指定的方法（一般是【Esc】键）退出Bios设置界面就到了高级启动设置界面，按下F7，这样本次启动就是“禁用驱动程序强制签名”启动的。

1.1K20

LSH︱python实现局部敏感随机投影森林——LSHForestsklearn（一）

关于局部敏感哈希算法，之前用R语言实现过，但是由于在R中效能太低，于是放弃用LSH来做相似性检索。...机械相似性代表着，两个文本内容上的相关程度，比如“你好吗”和“你好”的相似性，纯粹代表着内容上字符是否完全共现，应用场景在：文章去重； 语义相似性代表着，两个文本语义上的相似程度，比如...“苹果”和“公司”的相似性，本篇不做这一讨论 之前写关于R语言实现的博客： R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH）解决文本机械相似性的问题（一，基本原理） R语言实现︱局部敏感哈希算法（LSH.... 3、随机投影森林构造向量+聚类 论文《基于随机投影的场景文本图像聚类方法研究》中，将每一个叶子节点当成一维特征，用叶子节点的特征点个数作为叶子节点的描述，最后得到测试图像的特征向量。...显示的是哈希值。n_estimators棵树，n_samples个散列。

2.3K80

独家 | 从零开始用python搭建推荐引擎（附代码）

根据在-1到1之间的余弦值，可以将电影按降序排列，并且采用下面两种方法中的一种用于推荐： 选择前N部电影：推荐最相关的前N部电影（这里N可以由公司决定）。...这个算法首先计算每个用户之间的相似性，然后根据每个相似度计算预测值。具有高相关性的用户，一般都相似。 基于这些预测值给出推荐。我们通过一个例子来理解它： 用户-电影评分矩阵： ?...图片来源：Medium 所以在我们的案例中，我们会发现每个电影对之间的相似性，在此基础上，我们可以推荐用户过去喜欢的相似的电影。...这个数据集包含了1682部电影的属性，一共有24列，其中最后19列指定了具体电影的类型。这些是二进制列，即，值1表示该电影属于该类型，否则为0。...但是，我们如何将新数据添加到我们的用户电影评分矩阵中，也就是说，如果一个新用户加入并对电影进行评分，我们将如何将这些数据添加到已有的矩阵中? 我通过矩阵分解的方法让你更容易理解这个过程。

1.8K40

Power Query 真经 - 第 10 章 - 横向合并数据

使用隐含的分隔符可以避免基于 111 键的模糊连接，而是将这些值视为 1-11 或 11-1。 【警告】 预览底部的指示器提示根据 Power Query 的数据预览，会给出一个预估匹配情况。...【注意】 每次创建正确的【右反】连接时，连接的结果将显示一行空值，并在最后一列中显示一个嵌套表。这是意料之中的，因为左表中没有匹配项，导致每列的值为空。...不幸的是，实际操作中可能由于意外创建出一个不希望存在的笛卡尔积。考虑这样一个场景，其中有人将 2021 年 1 月添加到月份表中两次。...），那么该列可以安全的用作连接中 “右” 表的键，而不会产生问题，如果 “非重复值” 和 “唯一值” 两个统计数据不匹配，如本案例中 “Brand” 列一样，那么就会存在 “左” 表列中的值与 “右”...根据 Jaccard 相似性算法，这些单词不够接近，无法标记为匹配。那么如何解决这个问题呢？ 秘诀是创建一个特殊表，将一个术语从另一个术语转换为另一个术语，如图 10-41 所示。

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【犀牛鸟·硬核】中科大-腾讯最新联合研究成果入选ACM SIGKDD顶级会议研究类长文

引入了二值掩码技术将单个向量空间分割成多个条件向量子空间来表示节点之间的多面偏好相似性，并利用图卷积神经网络来捕捉节点间的高阶网络相似性，最终利用多任务学习框架来同时学习多个条件向量表征，有效地缓解数据稀疏性的同时...c).多面相似信息发送操作通过二值掩码层获得多个节点条件向量表示后，进一步我们改进了原始图卷积神经网络框架中的消息发送和接收操作，通过迭代地聚合网络中节点周围的多面偏好相似性来更新节点的向量表示。...所占的权重值，根据权重值将不同用户行为所对应的条件向量加权累加得到边上传递的多面偏好的相似信息 ? 。...因为节点在不同行为上的偏好并不是等价的，我们引入了注意力机制网络来计算节点在不同行为偏好上的权重值，其定义如下所示： ? 其中 ? 和 ?...通过将二值掩码层和多任务学习框架的结合，并利用学习到的向量子空间来共享不同行为间的相关维度信息，能够缓解训练数据的稀疏性并有效地增强学习到的条件向量表征的鲁棒性。

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transformer 中的注意力机制和胶囊网络中的动态路由：它们在本质上或许具有相似性

在最后一步中，将所有注意力头的值进行线性连接和转换，以计算多个注意力集中部分的输出： ? 因此，根据所学的参数，对于每一层，我们有一个转换矩阵Wo，它将所有注意力头的输出组合起来。...简单地说，较上层胶囊的激活概率是根据激活成本与不激活成本相权衡计算出来的。 ? 问题是：这些成本是什么，我们该如何计算它们？...另一方面，在 transformer 中，所有层中的节点数是相同的，并且数量上和输入的分词数相同，因此，我们可以将每个节点解释为相应输入分词结合了上下文的表示。...位置嵌入和坐标添加： 在 transformer 和胶囊网络中，都有一些机制可以将特征的位置信息显式地添加到模型计算的表示中。...而在胶囊网络中，它是通过坐标添加在最后一层中完成的，其中每个胶囊的感受野中心的缩放坐标（行、列）被添加到 vote 矩阵的右边列的前两个元素中。

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数学建模之方差分析模型_数学建模层次分析法

x的每一列是一个水平的数据（这里各个水平上的样本容量 n i = m n_i = m ni​=m）。...r r r组数据依次排列： g r o u p group group为与 x x x同长度的向量，标志 x x x中数据的组别（在于 x x x第 i i i组数据相对应的位置出输入整数 i ( i...p=anova2(x,reps) 其中， x x x不同列的数据表示单一因素的变化情况，不同行中的数据表示另一因素的变化情况。...正交表的特点是其安排的试验方法具有均衡搭配特性： 每列中数字出现的次数相同，如 L 9 ( 3 4 ) L_9(3^4) L9​(34)表每列中数字1，2，3均出现三次 任取两列数字的搭配都是均衡的，如...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

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transformer 中的注意力机制和胶囊网络中的动态路由：它们在本质上或许具有相似性

在最后一步中，将所有注意力头的值进行线性连接和转换，以计算多个注意力集中部分的输出： ? 因此，根据所学的参数，对于每一层，我们有一个转换矩阵Wo，它将所有注意力头的输出组合起来。...简单地说，较上层胶囊的激活概率是根据激活成本与不激活成本相权衡计算出来的。 ? 问题是：这些成本是什么，我们该如何计算它们？...另一方面，在 transformer 中，所有层中的节点数是相同的，并且数量上和输入的分词数相同，因此，我们可以将每个节点解释为相应输入分词结合了上下文的表示。...位置嵌入和坐标添加： 在 transformer 和胶囊网络中，都有一些机制可以将特征的位置信息显式地添加到模型计算的表示中。...而在胶囊网络中，它是通过坐标添加在最后一层中完成的，其中每个胶囊的感受野中心的缩放坐标（行、列）被添加到 vote 矩阵的右边列的前两个元素中。

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文本处理，第2部分：OH，倒排索引

促进因素有效地增加了有效影响文件或领域重要性的词频。可以通过以下方式之一将文档添加到索引中; 插入，修改和删除。通常情况下，文档将首先添加到内存缓冲区，内存缓冲区组织为RAM中的倒排索引。...削减频繁的条款：我们不遍历其术语IDF值较低的发布列表（即：该词出现在许多文档中，因此发布列表往往很长）。这样我们可以避免遍历长的发布列表。...p6.png 在文档分区中，文档随机分布在构建索引的不同分区中。在术语分区中，术语分布在不同的分区上。我们将讨论文档分区，因为它更常用。...不做更改：在这里我们假设文档均匀分布在不同的分区上，所以本地IDF代表了实际IDF的一个很好的比例。 额外的：在第一轮中，查询被广播到返回其本地IDF的每一列。...查询处理器将收集所有IDF响应并计算IDF的总和。在第二轮中，它将查询连同IDF总和一起广播给每一台机器，这将根据IDF总和计算本地分数。

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tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（二）

（2）主成分分析Principal Component Analysis (PCA) 主成分分析(PCA)是一种将一组观测值转换为一组特殊值进行分析的统计过程。...重叠统计量和测试（Overlap statistics and tests） 计算给定的重叠矩阵中的值的OZ-scores(“重叠Z分数”)，即对于每个值，计算离矩阵平均值的标准偏差数。...#'avrc'中的第一个字母a表示使用CDR3氨基酸序列，若换成n表示核苷酸序列 #'avrc'中的第二个字母v表示是否使用V.gene列，若换成0代表不使用 #'avrc'中的第三个字母r表示选择带有数字字符的列时使用...# "c" 代表"Umi.count"，"p"代表"Umi.proportion"， "r"代表"Rank"列，"i"代表"Index"列。...‘hamm’) 或edit距离 (parameter .method =‘lev’) ，它们之间的距离不超过mutation.network函数中.max指定的距离。

2.8K30

【AIDL专栏】操龙兵：非独立同分布学习

对扩展信息表进行分析，比如在A2列，假设A2属性是性别，把每个对象的属性值标出来（V12, V22,…,VN2），考虑这些属性值之间的关系（称为属性值耦合关系，intra-attribute couplings...如图，根据信息函数f*可以知道u1、u2、u3三个对象在a2属性上的值是B1、B2，其中B1可能出现多次，所以不仅要确定这个值，还要考虑它多次出现的情况。...通过函数g确定a2属性值为B1时有对象u1、u2。给定多个值时，g*函数将所有对象找出。 ? 进一步考虑一个属性上的值之间的关系如何建模。参考公式4.1，考虑两方面，一方面是 ?...，表达x、y两个值在j属性上的相似度。另一方面也要考虑j属性上x、y的相似度受到其他属性的影响，多个属性的影响叠加得到 ? 。两方面结合才能反映属性值x、y在这个信息表中可能的相似性。...基本思路是将表R分解成两个矩阵的乘积，如图中右上方公式所示，然后构建目标函数，使估计出的R尽量逼近实际的R，将物理问题转化为数学问题。 ? 矩阵分解中要考虑用户和产品的非独立同分布性。

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