相似地，如果你需要跟踪一个新的项目的KPI，你只需要复制这份表格并修改表格中项目的名称即可。建立的合约使追踪新的API变得更加容易。...步骤4：对数据进行格式化和可视化 现在我们已经有了一个自动更新的数据集，下一步我们需要对数据进行格式化。电子表格设计的一个重要原则是保持逻辑和数据的分离。...我们将在Summary页面创建公式来计算每月的数据点位置并根据这些数据来绘制仪表盘（你也可以通过均值或者其他的方法来聚合数据）。...xtract的SUBSCRIBE值对应的就是前面获取到的数组中的最大值，如果某月范围内没有值，那么就会执行IF语句并在相应的位置填充0或者保持空值。 最后，我们可以根据格式化的数据创建得到仪表盘。...展示的开放issue数据是以两个项目叠加生成的面积图展示的，这有助于展示两个项目中一共有多少个问题等待解决。而将start和订阅的数据分开展示有助于显示两个项目KPI的值以及比例关系。
要一次获得所有的行，调用getRows()方法返回一个列表列表。外部列表中的内部列表分别代表工作表中的一行。您可以修改该数据结构中的值，以更改某些行的产品名称、售出磅数和总成本。...图 14-6：将列数改为 4 之前（左）和之后（右）的纸张 根据的说法，谷歌表格电子表格中可以有多达 500 万个单元格。但是，最好只制作所需大小的工作表，以最大限度地减少更新和刷新数据所需的时间。...('Sheet1',) 删除工作表是永久性的；没有办法恢复数据。但是，您可以通过使用copyTo()方法将工作表复制到另一个电子表格来备份工作表，这将在下一节中解释。...如果通过频繁地使用 EZSheets 进行读写请求，超出了 Google 帐户的限额，会发生什么情况？ 实践项目 为了练习，编写程序来完成以下任务。...下载谷歌表单数据 Google Forms 允许您创建简单的在线表单，以便于从人们那里收集信息。他们在表单中输入的信息存储在一个谷歌表单中。对于这个项目，编写一个程序，可以自动下载用户提交的表单信息。
因此提出了一种基于数据对象两两间的距离来动态寻找并确定初始聚类中心的思路, 具体过程如下: 首先整理移除孤立点后的数据集U,记录数据个数y,令m=1。比较数据集中所有数据对象两两之间的距离。...它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集(简称频集)，也常称为最大项目集。...在Apriori算法中，寻找最大项目集(频繁项集)的基本思想是：算法需要对数据集进行多步处理。第一步，简单统计所有含一个元素项目集出现的频数，并找出那些不小于最小支持度的项目集，即一维最大项目集。...从第二步开始循环处理直到再没有最大项目集生成。...循环过程是：第k步中，根据第k-1步生成的(k-1)维最大项目集产生k维侯选项目集，然后对数据库进行搜索，得到侯选项目集的项集支持度，与最小支持度进行比较，从而找到k维最大项目集。
深度卷积神经网络并不像听起来的那样令人生畏。我将向你们展示我在Google Sheet中做的一个实现。复制它,你可以尝试一下,看看不同的因素如何影响模型的预测。...我对他们的工作做了一个小小的扩展，把它放在Google Sheet上，这样每个人都可以尝试一下。 如何创建？ 我在MNIST数据集（一组手写数字的黑白图像）中训练了一个非常简单的CNN。...该数据集中的图像均为28×28像素。每个像素被表示为0(无油墨)和1(最大油墨)之间的数字。这是一个典型数据集，因为它足够小，并且能够快速真实的显示机器学习的复杂性。模型的工作是确定图像的编号。...我使用Keras深度学习库来训练这个模型(参见这里的代码)，然后将训练后的权值从模型中输入到Sheet中。训练过的权值只是数字。...另一方面，如果你获得了当前两支球队之间的棒球数据，并且想预测出获胜者，CNN并不会给你任何帮助。你的数据(如获胜次数、失败次数或团队击球平均数）不是固定顺序。排序并不重要，我们已经提取了有用的模式。
规划的目标函数是找出两种产品的利润之和的最大值，并计算出获得该利润时，两种产品的产量分别是多少。 对于线性规划问题，其实可以通过单纯形法、对模型进行求解，从而得出z最大时的x与y的值。...2.根据数学模型，定义运算关系：本模型中，我们的目标是求得当z最大时变量x,y的值(x,y在运筹学的规划模型中被称为 决策变量；在Optaplanner中，它们被称作规划变量)。...在【数据】菜单项目中，最右侧的【分析】组里，有一个【规划求解】图标，点击它，即可打开【规划求解】窗口(如下图) 以下讲解这些参数意义及其设置。 1....【通过更改可变单元格(B)】：该项表示在规划过程中求解器，通过改变哪些单元格的值，来获得结果，直到【目标值】所指的单元格（本例中的D7)中的值达到极值。...商业求解器领域暂不深入讨论，本人专注于开源规划引擎的应用 研究，近两三年项目应用或自己学习研究中，曾分析应用过一些开源规划引擎，除开优化性能和优化结果的质量上的比较；仅就在工程实践的可用性、易用性上，目前还很难在国内找到一款能跟
关于GC2 GC2是一款功能强大的命令控制应用工具，该工具将允许广大安全研究人员或渗透测试人员使用Google Sheet来在目标设备上执行远程控制命令，并使用Google Drive来提取目标设备中的敏感数据...功能介绍 使用Google Sheet作为终端窗口来实现命令控制与命令执行。 使用Google Drive向目标主机传输和下载文件。 使用Google Drive从目标主机中提取数据。 退出执行。...工具运行流程 工具安装&配置 第一步：使用下列命令将该项目源码克隆至本地，然后构建项目代码： git clone https://github.com/looCiprian/GC2-sheet cd...创建一个新的Google Sheet，并添加服务账号至spreadsheet的Editor组： 创建一个新的Google Drive文件夹，并将服务账号添加进这个文件夹的Editor组中： 第五步：...工具使用 命令执行 GC2每五秒会向spreadsheet发送一次请求，并检查是否存在未执行的新命令。命令必须插入值请求中的“A”字段记录中，而命令输出结果将存储在“B”字段中。
数据就是石油 当启动任何直接或间接处理数据的项目时，首先要做的就是搜索数据集。...为数据科学保存数据集最常用的扩展名是.csv和.txt（作为制表符分隔的文本文件），甚至是.xml。根据选择的保存选项，数据集的字段由制表符或逗号分隔，这将构成数据集的“字段分隔符”。...否则，你会一直在安装一个软件包，然后为一个项目升级，为另一个项目降级。更好的办法是为每个项目提供不同的环境。 现在，终于可以开始安装和导入读取要加载到电子表格数据中的包了。...它提供了sheet_by_name()或sheet_by_index()等函数，用于检索要在分析中使用的工作表，并筛选其余的工作表。...另一个for循环，每行遍历工作表中的所有列；为该行中的每一列填写一个值。
Google现在想到了一个办法能让AI来回答这个问题，他们开放了一个名叫自然问题（Natural Questions, NQ）的数据集，能够训练AI阅读维基百科，并找到各种开放领域问题的答案。...就拿“世界上最大的冰盖在哪里”这个问题来说，在维基百科“Ice sheet（冰盖）”词条，看到“Antarctic ice sheet（南极洲冰盖）”这个部分的时候，找到了相关的一个自然段的描述，这是该问题的长答案...数据集中所有的问题都是用户在使用Google搜索时提出的，QA问答系统需要阅读整篇维基百科相关词条的文章，也不一定每个问题的答案都能找得到，因此NQ要比以前的QA数据集更具挑战性。...另外，Google还为这个数据集定制了一个排行，衡量不同算法在NQ数据集上的表现，目前，无论是长答案还是短答案，BERT都处在排行榜上的领先位置。 ?...当然，因为数据集刚刚推出，现在参赛选手比较少，只有Google自家的两个算法，BERT和DecAtt-DocReader。
数据集 使用51篇文章的Opinosis数据集(Opinosis指一种基于图形的方法，针对高度冗余的意见进行抽象总结)进行比较。 每篇文章都是与产品的功能相关，如iPod的电池寿命等。...它可以根据前两个句子创建新闻文章的头条。 以Textsum形式的Gigaword数据集（前两个句子，头条）训练了400万对之后，这已经展示出了良好的结果。...由于这个获得的概要没有任何意义，我们甚至无法使用上面的ROUGE和BLEU分数。 为了比较对神经网络架构的不同调整，我们不得不求助于使用适合训练集“运行平均损失”的模型的数学测量。...此外，Google TextSum作者使用Annotated English Gigaword数据集，且数据集需要3000美元的许可证。...我们认为这个使用的数据集会影响获得的总结的质量。 一个好的做法是运行两种算法并使用其中一个能够提供更令人满意的概要的算法。
由于Google Data Studio对于业界来说还比较新 (官方仍处于测试阶段)，所以我想将它拿来同Tableau相比较，并分享我一直使用这两款工具的发现。...数据连接器和数据处理 1.数据连接器 连接器是最大的区别。...数据集必须在Data Studio外另行建立，然后引入可视化。 4.数据融合 数据混合是一种当数据集在使用过程中不能被连接时(由于数据的粒度不同)结合数据源的方法。...2.计算器 这两种工具都提供了标准的聚合函数，比如平均值、计数、最大值、最小值、总和以及计数。 Data Studio提供了53个功能，包括聚合、算术、日期、地理、文本和其他功能。...7.选择指标和维度 Tableau中的度量和维度是通过拖放或通过右键单击和选择“Add to sheet”来选择的。 Data Studio根据用户在工具栏上选择的图表类型自动选择维度和度量。
openpyxl模块允许您的 Python 程序读取和修改 Excel 电子表格文件。例如，您可能有从一个电子表格中复制某些数据并粘贴到另一个电子表格中的枯燥任务。...如果您愿意，您可以加载一个工作簿，获得一个Worksheet对象，并使用一个类似max_column的Worksheet属性来获得一个整数。...要获得包含 A 列中的Cell对象的元组，可以使用list(sheet.columns)[0]。一旦有了表示一行或一列的元组，就可以遍历它的Cell对象并打印它们的值。...打开多个 Excel 文件并比较电子表格之间的数据。 检查电子表格中是否有空白行或无效数据，如果有，提醒用户。 从电子表格中读取数据，并将其用作 Python 程序的输入。...配备了openpyxl模块和一些编程知识，你会发现处理即使是最大的电子表格也是小菜一碟。 在下一章，我们将看看如何使用 Python 与另一个电子表格程序交互：流行的在线谷歌表格应用。
通过对这些程序集的比较和示例代码的演示，读者可以更好地理解如何在C#开发中利用这些工具进行Excel文件的读取、写入和操作。...= workbook.CreateSheet("Sheet1"); // 创建行和单元格，并设置单元格的值 IRow row = sheet.CreateRow(0);...通过Dimension属性，我们获取了工作表的行数和列数。最后，我们使用两层循环遍历了每一行和每一个单元格，并通过Cells属性获取单元格对象，并输出了单元格的值。...接着，我们通过两层循环遍历每个单元格，并输出其文本值。...这些包各有优缺点，开发人员可以根据项目需求和个人偏好选择合适的Excel处理包。
图1 如果只需要筛选数据并执行一些基本操作，建议直接使用Excel工作界面提供的内置筛选功能。而当希望将筛选数据作为自动化的一部分时，应使用VBA的Autofilter方法。...Field：可选参数，这是要筛选的列号，从数据集的左侧开始计算。因此，如果要根据第二列筛选数据，则该值应为2。 Criteria1：可选参数，这是筛选数据集所基于的条件。...示例：基于文本条件筛选数据 数据集如下图2所示，想要基于“项目”列筛选数据。 图2 下面的代码筛选项目为“打印机”的所有行。...Sub 上面的代码引用了工作表Sheet1，同时引用了单元格A1（数据集中的一个单元格）。...注意，这里使用了Field:=2，因为“项目”列是数据集中从左起的第二列。 示例：同一列中多个条件（AND/OR） 仍然使用上图2所示的数据集，这次筛选“项目”列中“打印机”或者“空调”的所有数据。
既然数据找到了，那么算法实现起来就简单了，根据课程代码（如果课程名称唯一，也可以根据课程名称，我是根据课程名称进行合并的）把每一学年的成绩和考核方式合并到一张表中。 新建项目 ?...在每次遍历的过程中仅仅载入一个课程名称有点说不过去，我们还需要把成绩载入一下，成绩就是考试成绩，补考成绩，重修成绩三个中取最大值。在这里要处理的问题有点多，下面我们来一一解决一下。...这个问题解决起来很简单，只要把补考成绩和重修成绩修改成 0 就行了，这样就可以进行比较，而且结果没有错误。 第二个问题，像“合格”这样的数据怎么办？...，读取考核方式统计.xlsx，获取课程名称，考核方式，建议修读学期这三条数据，然后根据建议修读学期计算对应的学年，最后根据学年计算出索引，下面我就讲一下如何计算。...在这里我使用一个临时的数据集列表保留筛选后的数据，最后把临时的数据集列表赋值给 self.dataset_list，代码如下： def process(self): dataset_list
开源项目公布之前，我们对BERT论文进行了学习和讨论，并根据论文思想实现了简化版、预训练的TextCNN模型。...根据12层（12L）和3层（3L）的模型对比效果，在本任务中暂不能得到 “更多层的BERT模型效果更好”的结论； (3).最大序列长度（max sequence length）对模型的效果影响比较大。...在自有数据集上做pre-train，然后做fine-tune 如果有任务相关的比较大的数据集，可在BERT中文预训练模型的基础上，再使用自有数据集做进一步的预训练（可称之为domain-pre-train...Google Colab notebook方式体验TPU 可通过Google Colab notebook 免费使用TPU, 体验在TPU环境下，BERT在两个自带数据集的分类任务: "BERT FineTuning...可基于session-feed方式，根据BERT数据转换的规则，将需要预测的数据提供给模型，从而获得预测的概率分布，并完成预测。 7. 总结 BERT发布之前，模型的预训练主要应用于计算机视觉领域。
在特定行和列的方格称为单元格。每个单元格都包含一个数字或文本值。...name bobo bobo1 bobo2 bobo3 bobo4 bobo5 获取工作表中的最大行和最大列的数量 print(sheet.max_ row,sheet.max column) 7...6 3.项目实战 项目：2010 年美国人口普查数据自动化处理 在这个项目中，你要编写一个脚本，从人口普查电子表格文件中读取数据，并在几秒钟内计算出每个县的统计值（可以根据县的名称快速计算出县的总人口和普查区的数量...这意味着代码需要完成下列任务: 用 openpyxl 模块打开 Excel 文档并读取单元格。 计算所有普查区和人口数据，将它保存到一个数据结构中。...特别是对于特别长的数据打印，print()输出结果都在一行，不方便查看，而pprint()采用分行打印输出，所以对于数据结构比较复杂、数据长度较长的数据，适合采用pprint()打印方式。
获得深度学习的经验。 通过Google的TensorFlow来探索机器学习框架。 算法和工具 我们在这个项目中使用的5种方法分别是KNN、SVM、BP神经网络、CNN，以及迁移学习。...下一步是使用从sklearn包导入的函数train_test_split拆分数据集。具有后缀RI、RL的集合是rawImages和标签对的拆分结果，另一个是特征和标签对的拆分结果。...然后我们分析磁盘上的所有图像，并计算其中每个图像的瓶颈值（bottleneck values）。...并将L2惩罚参数α设置为默认值，随机状态为1，求解器为“sgd”，学习速率为0.1。 在SVC中，最大迭代时间为1000，类的权重值为“平衡”。...所以我们发现了另一个标准的数据集—CIFAR-10（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。
示例：使用AutoFilter方法筛选前10% 数据集同上。...示例：在自动筛选中使用通配符 数据集同上。...因此，这将筛选出任何包含“机”的项目。 示例：复制筛选出的行到新工作表 如果不仅要根据条件筛选记录，而且要复制筛选的行，那么可以使用下面的宏。...如果没有筛选行，显示一条消息并退出程序。如果有筛选行，则复制筛选的数据，插入新工作表，然后粘贴这些数据到新插入的工作表中。...示例：基于单元格值筛选数据 VBA自动筛选与下拉列表配合，当从下拉列表中选择项目时，会自动筛选该项目的所有记录，如下图3所示。
在本项目中，搜索的关键词由 Google 关键词工具选择，这个工具不仅让你知道关键词的流行程度，还提供了相关关键词的列表。...格兰杰因果关系检验：这是一种统计假设检验，用于确定一个时间序列是否有助于预测另一个时间序列。在这里，我们用格兰杰因果关系检验来确某一数字货币的价格滞后值是否可以用于预测其他硬币的未来价值。...检验的零假设是：每一个货币数据对中，后一种数据货币没有对前一种数据产生影响，在测试之后后我们初步发现，达世币（DASH）与比特币现金（BCH）之间相关性最强（即，比特币现金的价格对达特币价格影响最大），...之后数据被清理并分成测试集和训练集。 ACF & PACF：数据已经确定，我们需要 1）确定时间序列是自回归或是移动平均过程；2）确定我们需要在模型中使用自回归和移动平均过程的顺序。...PACF 在滞后之后有一个截止值，这将是我们用于 ARIMAX 模型的参数。 ARIMAX：使用AR 1和3个外生变量。下图是与实际值比较的拟合值。 用拟合出的模型得出的 XEM 价格预测。
关于yolo 的训练教程，网上很多，这里分享一个youtube上分享的教程，以及一个包含1000多个水表图像的数据集（可以在这里找到）。 为了训练网络，我们需要自己标注图像。...labelImg标注 这里使用google 的 colab来训练这个模型。在平台提供的GPU的帮助下，训练了5个小时，效果非常令人满意。...具体的步骤如下： 1、将图片转为灰度图： ? 为问题选择了最佳阈值（使用TOZERO获得最佳结果-如果像素值小于所采用的限制，则将其设置为零，并保持其他值）： ?...对发现的轮廓进行排序，并根据其面积进行过滤。选择了最可能包含数字的区域的值。 ? 所得结果如下： ? 这里比较尴尬的是，数字6没有被识别。 第三步：数字读取 ?...MNIST dataset 最后一个阶段的任务是读取步骤2中分割的数字。为了完成这个任务，将采用另一个卷积神经网络，借助于著名的MNIST数据集进行训练。
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