1.比如你现在的数据在sheet1中，把A列证券代码复制到sheet2中A列。点击【数据】、【删除重复项】，得到不重复的股票代码。 2.计算sheet2中的每个股票代码在sheet1中出现多少次。...3.筛选掉sheet2中C列小于3的数据。点击【数据】、【筛选】、【下拉箭头】、【数字筛选】、【大于或等于】，3。...然后复制筛选出的sheet2的A列到sheet3，并在sheet3的B列增加辅助列全写1. 4.挑选出那些大于等于3次的。...回到sheet1，在空白列，比如你G列没有数据，在G2写=VLOOKUP(A2，Sheet3！$A$2：$A$50，1，FALSE)，下拉填充。...注意调整数值50. 5.现在sheet1的G列有的是1有的是错误值，用【数据】【筛选】，把错误值全筛掉就行了。 OVER！
他们开发了一个针对乳腺癌的 AI 筛查系统，可以对乳腺癌 X 射线造影数据进行大规模分析与处理，也引起了广泛关注。...2019 年，全球有 3.8% 研究 Scopus 数据库的同行评审文章与 AI 相关。许多研究称，在乳腺癌筛查的图像识别上，AI 比经验丰富的放射科医生表现更优，并能弥补现有人类医生筛查的缺陷。...尸检研究表明，大约 4% 的女性是带着乳腺癌死亡，但死因并不是乳腺癌，所以数据存储了许多不重要的临床疾病，包括可能被 AI 检测到的偶发原位癌。...2 研究发现 回顾常规乳腺癌筛查中所用的 AI 图像分析系统，华威大学的研究团队确定了 12 项评估商用或内部卷积神经网络 AI 系统的研究，包含了对 131,822 名女性的筛查数据，是第一个对...同样地，在糖尿病眼部筛查中，越来越多的证据表明， AI 可以筛选出哪些是需要人类审核员查看的图像，哪些是可以直接返回给女性的图像。
走查任务管理的主要内容： 主要内容提点 任务目标量化 任务的优先级 拉通形成共识 团队梯队建设 任务进度跟踪 任务完成复盘 一、主要内容提点 二、任务目标量化 任务管理：把事情落地、拿到结果。...优先级：重要紧急四象项 重要紧急 重要不紧急 不重要不紧急 不重要紧急 重要性判断：收益越大、重要性越大、优先级越高。 紧急性判断：损失越大、越紧急、优先级越高。...五、团队梯队建设 通过对团队成员的性格、技能以及协作能力的摸排遴选出牵头人。 牵头同学需要具备不错的沟通能力、向前一步的积极性以及跨部门的协作能力。 Leader对牵头同学需要充分授权。...七、任务完成复盘 事后：做好复盘、改进事项。 项目复盘、问题复盘、故障复盘等均会聚焦出改进项。 改进项的跟踪与闭环。 执行效率 = 个体产能 * 合作有效度 * 方向有效度 * 工作时长 ----
可一到真刀真枪做数据分析的时候，又变成了让人头大的问题：“复购行为咋分析！” 就算计算出复购率指标，除了“要搞高”以外，又能干些什么呢？今天系统讲解一下。...01 复购分析的概念 通常，人们会把把新注册用户首次购物行为，称为首购。把首购之后的第二次购买行为，统称为复购。 这样在数据上看，首购只有一次，复购行为可能有很多次。...忠诚用户的复购频率会比普通用户高，这个道理也是不用分析，是个人都知道。于是，有一些数据分析师/运营，会去找这个魔法数字：用户复购X次以后，累计消费与复购率明显高于其他用户（如下图）。...类似的，给小朋友买玩具，可能对应着书、衣服、鞋子、辅食…… 因此，对于这些有复杂需求的用户，可以通过拉社群、推送内容、开直播等方式，提前采集用户互动数据，筛选出潜在忠诚用户。...特别是一些对判断用户属性很关键的内容（比如咨询新房装修、咨询新生儿信息、加入特定品牌粉丝群），更要重点建设，在内容/社群运营的时候，就已经能筛出忠诚用户了。 3、用户标签体系建设。
上世纪90年代，开源伴随 Unix、Linux 操作系统的兴起被引入我国，开源产业在中国开始萌芽； “十三五”期间，作为国家重点研发计划重点专项“云计算和大数据开源社区生态系统”的核心成果，木兰开源社区应运而生...以“开源 · 开放 · 共享 · 创新”为宗旨，木兰峰会脱胎于中国云计算标准和应用大会，中国云计算标准和应用大会至今已连续举办十届，并连续多年评选出 100+ 中国优秀开源项目和优秀开源案例。...优秀开源项目 具备较高社区活跃度、技术创新性、成熟度和发展潜力的开源项目，主要评价指标包括：开发者参与度 & 社区活跃度相关数据、技术架构领先性说明、项目治理框架等。...PART TWO 评选流程 PART THREE 票选正式启动 初筛评审结果新鲜出炉，票选正式启动！历经初筛评选，入围中国开源云联盟年度评选的名单已新鲜出炉。...点击“阅读原文”查看初筛入围名单，并为你支持的杰出开源贡献者、优秀开源创新企业、优秀开源项目、最佳开源实践案例投票吧！
这时就需要我们来查找测试时的日志，从中筛选出有用的信息。 筛查日志这件事，根据情况不同，采用的方法也会有所不同。...总体而言，less似乎更适合对于日志的筛查，可以进行向前或向后双方向的搜索，并且可以按方向键逐行前后滚动，而more只支持向后查找和向后翻页或滚动。...二、grep 命令 grep命令是linux下最好用的命令之一。...优点： 快速，可批量筛选出含有关键词的全部文本行。 缺点： 如果关键词在文本中出现较多，无法快速定位至某一次关键词出现的位置，依然会出现刷屏效果。...可以看到，这样准确从日志中筛选出了时间记录。
项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。...通过对不同筛查来源患儿的听力损失检出比例进行对比发现，社区、产科复筛来源的听力损失检出率高，而托幼院所来源的明显偏低。...我们将首诊筛查结果与根据ABR阈值机器判断结果进行对比，发现有首诊筛查结果的共754例，其中400例ABR测试异常，异常率高达53.05%。 对听力损失程度进行统计。...不同筛查来源的听力损失程度分布显示：产科复筛来源的就诊患儿例数多，听力损失率高，是重要的来源途径。而社区来源的就诊患儿双耳极重度、双耳中度占比较大，总体听力损失率最高。...我们的研究有以下四点主要结论： 1.产科筛查的重要性。 2.机器判断和人工判断的一致性高。 3.感音神经性听力损失占比最大，双耳异常占比大。
为此，这只由人工智能专家和医学专家组建的联合团队，从复杂多变的物理世界中挖掘多维度数据，利用机器学习技术构建数据驱动的新冠病毒传播数字孪生系统。...此外，第四范式还构建了可学习的事件回放模拟器，及时发现并复盘潜在传染路径以及传染方式，帮助防疫部门快速切断疫情的蔓延，同时反哺到病理学相关研究，提供研究方向上的辅助。...为此，涂威威团队构建了一套精准筛查模型，利用 AI 技术丰富了现有的防控筛查规则模型，进一步提升人群的覆盖面以及筛查的召回率与准确率。...「大众经常可以看到限制聚众、封路、封闭小区等加大防控力度的政策，或者复工复产、降低响应机制等级的风向变化，这套系统就可以有效辅助类似决策」，涂威威解释道。...接下来，全民进入复工复产状态，方案也进行了针对性功能调整——如何在控制疫情和恢复经济中应寻求平衡是关键。比如，复产排班的合理性，针对工作区域划分危险等级等。 四 疫情之后，我们如何复盘？
每年的第一个日历日 BAS, BYS 每年的第一个工作日 BH 工作日按“时”计算频率 H 每小时频率 T, min 每分钟频率 S 每秒频率 L, ms 毫秒频率 U, us 微秒频率 N 纳秒频率 电商用户复购数据实战...在这里我们结合一个电商销售数据来感受下shift函数的使用。我们有一份客户和购买时间的数据，现在想统计每位用户在今年的平均复购周期和全部用户的平均复购周期。...那么张三的平均复购周期：（6+3+8+10）/ 4 = 6.75 2、模拟数据 模拟了一份电商数据，多位用户购买了一次或者多次： 下面通过Pandas来求解每位用户的平均复购周期和全部的平均复购周期...所以我们首先找到那些至少购买两次的用户 统计发现：小王同学只购买了一次，没有复购行为 筛选出复购用户： 4、原始数据中提取出复购用户的数据 5、根据每位用户的购买时间来升序排列 # 姓名的升序或者降序不重要...) df6 9、求出复购时间间隔 两个字段：时间和时间1的差值，就是每位用户的复购时间间隔，可能存在多个 查看数据的字段类型，我们发现间隔这个字段是一个timedelta64[ns]的类型 我们直接通过
而这，就是最近央视曝光的一起为境外诈骗组织引流的团伙，他们一共利用机器人自动打出1700万通骚扰电话，最终筛选出80多万有效“客户”，共获得近1.8亿元的“拉人头”佣金。 具体怎么回事儿？...一天可拨出3000-5000个骚扰电话，拉200多人入群 本案中的受害人就是他们利用AI机器人层层筛选出来，并被系统评级为“优质客户”。...具体来说，“引流打粉”团伙先用AI机器人账号广撒网，自动拨打大量骚扰电话进行初筛。...据统计，本案中该团伙在多年间接过多起引流任务，共拨出去1700万通电话，最终有80万人经过初筛。 警方通过国家反电诈平台电话号码进行批量比对，一共比对出970起案件，涉案资金近1.8亿元。...而在后台，通话还会被翻译成文字，你可以进行内容复盘让AI不断学习、完善话术。比如捕捉到了一些首次出现的客户提问，就可以涉及相应对策后加入话术库中。
加码制造业，励销云适合多场景运用 受疫情的影响，很多制造企业经历了生产中断、停工停产、复工复产等过程，深刻明白了数字化转型的紧迫性和必要性，如何加速企业资源优化、如何向关系管理转变，打造以客户为中心的价值驱动是重点...想要解决这一问题，智能制造企业就需要线上线下销售流程的闭合管理，导出可视化的数据报表，为企业提供销售决策依据。...励销云搜客宝覆盖了全网主流的公开数据，汇集超过1.3亿条经营主体信息，凭借强大的TO B销售线索搜索引擎，支持企业知识图谱、关键词搜索、地图搜索等多个功能，帮助企业快速筛选出符合客户画像的优质资源，解决获客难题...整个通话过程会被系统录音，以便随时复盘。等到通话结束后，AI机器人会根据通话内容中的有效信息，对该客户进行标签分类，业务员可根据客户意向度排序，合理安排接下来的拜访行程。...不管是获客转化，还是客户资源管理，励销云融合大数据、人工智能技术和移动互联网技术开发出一系列整合售前、售中、售后的场景化解决方案，凭借获客、筛客、管客、数字化仓储等几个业务模块，在智能制造赛道突出重围。
作者的研究基于近几年发展较快的液体活检技术，依托其测定的结果，作者分析了患者血液中的miRNA异常并筛选出了几个有希望作为早期结直肠癌筛查标志的miRNA。...CRC筛查的特征性miRNA signature。...图2A.对8个样本NGS数据的聚类结果；图2B.基于NGS数据的主成分分析；图2C.8个样本中表达差异较大的26个miRNA ? 图3A，B.筛选得到的9个miRNA的概况 ?...为了进一步精简用于早期CRC患者筛查的signature，作者依据PCA结果选出3个miRNA——miR-144-3p(Set-1)，miR-584-5p(Set-2)和miR-1247-5p(Set-...图6.KRAS突变与miRNA血清浓度的联系 小结 作者的研究思路并不复杂——首先检验了先前报道的miRNA标志物，发现其在早期CRC筛查中的缺陷，随后通过设置多个条件筛选出了3个可作为
文章仅通过三个重要的描述符，采用XGBoost算法对近20万个（实验已制备的、理论预测的）分子筛与氮气的结合能给出合理有效的预测，建立了沸石分子筛吸附数据库（数据库网址http://106.15.196.160...从200,181个假想分子筛结构中，筛选出的PCOD919969分子筛具有最强的结合能力，有望成为氮气吸附的材料之一。该方法可以用于快速预测吸附等温线和高通量筛选多孔材料。...基于上述研究成果，开发了沸石分子筛吸附数据库，用于预测分子筛吸附氮气的结合能。...图2 沸石分子筛吸附数据库网页简介 在XGBoost预测的结合能的版块，对于248种实验已制备的分子筛，用户可以用过输入分子筛的名称，点击查询后得到Veff、PLD、RDLS三个描述符和其对应的结合能数据结果...沸石分子筛吸附数据库的XGBoost预测的结合能版块 用户可以通过DIY在线预测板块实现对于数据库中未收录的分子筛结构的结合能的预测功能。
思考，当前数据范围下是否能在1s时限内求出答案。 回答： 图片 会超时。 进一步，该怎么去更快的处理大范围内的质数？...埃氏筛 埃拉托斯特尼选筛法，简称埃氏筛。要得到自然数n以内的全部素数，必须把不大于根号n的所有素数的倍数剔除，剩下的就是素数。...这种每个数字只被筛一遍的筛法叫做欧拉筛，也被称作线性筛。 那么，关键是，如何实现这一算法？ 我们依旧利用唯一分解定理来实现。之前的埃氏筛，利用到了唯一分解定理的前半段，这次我们利用好它的后半截。...我们只要能不重复的构造出这样的“唯一的质数序列”，那么必然不会重复筛选了。 此时我们将任意的一个数字都可看做为一个唯一的质数序列，如12可看作是序列2×2×3 。...输入样例 10 输出样例 4 数据范围 图片 分析 注意数据范围，套欧拉筛模板即可。
本案例中，我们构建申请信用评级模型的数据变量如下： 图2....汽车贷款申请信用评级案例变量 Part 2：信用评分模型建模流程/框架 数据分析建模流程，是在实际工作中保证模型质量的重要手段，属于工艺的范畴，没有标准答案，只有业界领先经验。...下面给出一个比较通用的建模流程： 该流程总体可以分为五部分：建模准备→变量初筛→变量清洗→变量细筛与变量水平压缩→建模与实施，包含了从收集数据到模型建立及实施的全流程。...图3.1 数据变量说明 图3.2 读入数据 图3.3 利用随机森林进行变量粗筛 图3.4 数据清洗（去重、错误值、缺失值、异常值） 图3.5 建立模型 图3.6 模型检验及评估 这里需要注意，我们省去了变量细筛的环节...，是因为我们在模型粗筛环节只挑选出5个最重要的变量进行建模；如若，在粗筛环节选择较多的变量，我们在下面流程可以进行变量细筛，如根据KS及IV值进行变量选择。
for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法...两次筛法（Quadratic Sieve） 现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法（仅次于数域筛法Number Field Sieve）。...对于110位以下的十位整数，它仍是最快的，而且都认为它比数域筛法更简单。 25. RANSAC 是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。...该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。 26....合并查找算法（Union-find） 给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集（disjoint-set）的数据结构可以跟踪这样的切分方法。
而对于工业级别的推荐系统，面对极其庞大的产品种类数量，一步就输出符合用户心意的产品可能够呛，最好的方式应该是从巨大的产品类别之中粗筛出一些靠谱的待推荐产品，然后再从粗筛的产品中精挑细选出要推荐给用户的最终产品...，特征维度也尽量少，这样方便快速筛选出一些待推荐的产品。...排序阶段：即对上一阶段粗筛出来的待推荐产品进行精挑细选，此阶段为了推荐出符合用户心意的产品，需要模型尽量的准确。...而且由于粗筛阶段将数据量减少到几千，甚至几百级别，所以使用复杂模型，并且特征维度也可以尽量丰富，尽量多一些，这样训练出来的模型才能有较强的性能。...载入sklearn中乳腺癌的分类任务数据。
在数论的学习中，我学到了埃氏筛法，O(nloglogn)的算法，而在一些数据范围达到1e7这样的题目中，也很难让人满意，于是我便学习了欧拉筛法，也即 O(n)的线性筛法。...埃氏筛法 埃氏筛法的基本思想 ：从2开始，将每个质数的倍数都标记成合数，以达到筛选素数的目的。...埃氏筛法的缺陷 ：对于一个合数，有可能被筛多次。例如 30 = 2 * 15 = 3 * 10 = 5*6……那么如何确保每个合数只被筛选一次呢？我们只要用它的最小质因子来筛选即可，这便是欧拉筛法。...欧拉筛法 欧拉筛法的基本思想 ：在埃氏筛法的基础上，让每个合数只被它的最小质因子筛选一次，以达到不重复的目的。...因为欧拉筛法的原理便是通过最小素因子来消除。 结语 对于欧拉筛法的学习是先从接触到题开始的，研究了一天才弄懂，很惭愧，再次遇到题也不见得可以游刃有余的解决，在此与大家共勉，学海无涯。
for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法...23、两次筛法（Quadratic Sieve）——现代整数因子分解算法，在实践中，是目前已知第二快的此类算法（仅次于数域筛法Number Field Sieve）。...对于110位以下的十位整数，它仍是最快的，而且都认为它比数域筛法更简单。 24、RANSAC——是“RANdom SAmple Consensus”的缩写。...该算法根据一系列观察得到的数据，数据中包含异常值，估算一个数学模型的参数值。其基本假设是：数据包含非异化值，也就是能够通过某些模型参数解释的值，异化值就是那些不符合模型的数据点。...31、合并查找算法（Union-find）——给定一组元素，该算法常常用来把这些元素分为多个分离的、彼此不重合的组。不相交集（disjoint-set）的数据结构可以跟踪这样的切分方法。
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