学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在使用VLOOKUP函数查找数据时，如果多于一个匹配值，如何获取第一个匹配的值或者最后一个匹配的值。...将VLOOKUP函数的第4个参数的值设置为FALSE，即精确匹配，此时，无论数据是否排序，都将返回第一个找到的匹配值。...如果将数据进行排序，并执行近似匹配查找，将会获取最后一个匹配的值，如下图2所示的工作表。 ? 图2 我们使用公式： =VLOOKUP(E3,$B$3:$C$9,2) 来查找“脐橙”的价格。...将VLOOKUP函数的第4个参数忽略或指定为TRUE，即近似匹配，此时返回最后一个找到的匹配值。因为执行近似匹配查找时，Excel将找到大于查找值的值并返回该值的前一个值。...图6 如果数据没有排序，想要查找最后一个匹配的值，也可以使用LOOKUP函数，如下图7所示。 ?
2024-11-28：边界元素是最大值的子数组数目。用go语言，给定一个正整数数组 nums，需要找到满足子数组中第一个和最后一个元素都是该子数组中的最大值的子数组数量。...解释： 总共有 6 个子数组满足第一个元素和最后一个元素都是子数组中的最大值： 子数组 [1,4,3,3,2] 的1，最大元素为 1 ，第一个和最后一个元素都是 1 。...子数组 [1,4,3,3,2] 的4，最大元素为 4 ，第一个和最后一个元素都是 4 。 子数组 [1,4,3,3,2]的第1个3 ，最大元素为 3 ，第一个和最后一个元素都是 3 。...子数组 [1,4,3,3,2] 的第2个3，最大元素为 3 ，第一个和最后一个元素都是 3 。 子数组 [1,4,3,3,2]的2 ，最大元素为 2 ，第一个和最后一个元素都是 2 。...子数组 [1,4,3,3,2] 的[3,3]，最大元素为 3 ，第一个和最后一个元素都是 3 。 所以我们返回 6 。
数据结构算法操作试题(C++/Python)：数据结构算法操作试题(C++/Python)——目录 ---- 1.
/前言/ 前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路...2、现在我们想对第一列或者第二列等数据进行操作，以最大值和最小值的求取为例，这里以第一列为目标数据，来进行求值。 ?...3、其中使用pandas库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ? 4、通过pandas库求取的结果如下图所示。 ?...通过该方法，便可以快速的取到文件夹下所有文件的第一列的最大值和最小值。 5、下面使用numpy库来实现读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值的代码如下图所示。 ?.../小结/ 本文基于Python，使用numpy库和pandas库实现了读取文件夹下多个CSV文件，并求取文件中第一列数据的最大值和最小值，当然除了这两种方法之外，肯定还有其他的方法也可以做得到的，欢迎大家积极探讨
2024-12-11：数组最后一个元素的最小值。用go语言，给定两个整数 n 和 x，构造一个长度为 n 的正整数数组 nums，使得数组中相邻元素递增且所有元素按位与的结果为 x。...返回可能的最小 nums 数组中的最后一个元素的值。 1 <= n, x <= 100000000。 输入：n = 3, x = 4。 输出：6。...解释： 数组 nums 可以是 [4,5,6] ，最后一个元素为 6 。 答案2024-12-11： chatgpt[1] 题目来自leetcode3133。...大体步骤如下： 1.计算变量 bitCount，表示 n 和 x 转换为二进制后的位数差。 2.设置初始解 res 为 x，并初始化另一个变量 m 为 n - 1。...5.返回最终的 res 值，即可能的最小 nums 数组。 总体时间复杂度： • 该算法的时间复杂度取决于 bitCount，即 O(bitCount)。
2024-11-09：或值至少为 K 的最短子数组 II。...用go语言，给定一个非负整数数组 nums 和一个整数 k，我们的目标是找出数组中最短的非空子数组，使得该子数组所有元素的按位或结果至少为 k。如果找不到这样的子数组，则返回 -1。...• 定义一个结构体 pair，用于保存当前子数组的 OR 值和左端点。 • 创建一个空的切片 ors 来存储每个右端点的状态。...4.处理去重和索引管理: • 检查当前 OR 值与第 j 个 ors 中的 OR 值是否相同。如果相同，更新 ors[j].left 为当前子数组的左端点，表示合并。...• 如果不同，更新 j 并将当前的 pair 复制到 ors[j] 中，新的 j 值便表示下一个空位。 • 最后，通过 ors.truncate(j + 1) 的方式将多余的元素通过切片管理去除。
2024-10-30：或值至少 K 的最短子数组 I。...用go语言，给定一个非负整数数组 nums 和一个整数 k，我们需要判断数组中是否存在一个最短的非空子数组，使得该子数组所有元素的按位或（OR）运算结果至少为 k。...• 遍历子数组，计算位或结果 res |= nums[idx]。 • 最后返回一个布尔值，判断 res 是否大于等于 k。...并检查是否满足按位或条件。 • 如果找到了满足条件的子数组，则更新 minLen。 • 最后根据 minLen 的最终值返回结果。...空间复杂度 • 两种解决方案都只使用了常量级的额外空间，主要是用于存储变量 minLen 和中间结果 res，以及输入数组 nums 本身。没有使用额外的数据结构来增加空间开销。
2024-06-26：用go语言，给定一个长度为n的数组nums和一个正整数k， 找到数组中所有相差绝对值恰好为k的子数组， 并返回这些子数组中元素之和的最大值。 如果找不到这样的子数组，返回0。...解释：好子数组中第一个元素和最后一个元素的差的绝对值必须为 3 。好子数组有 [-1,3,2] 和 [2,4,5] 。最大子数组和为 11 ，对应的子数组为 [2,4,5] 。...大体步骤如下： 1.初始化变量：设定初始答案 ans 为负无穷大（math.MinInt），创建一个空的 map minS 用来存储元素之和为某特定值的最小下标，初始化总和 sum 为 0。...2.遍历输入数组 nums：对于数组中的每个元素 x： • 查找 x+k 是否在 minS 中，如果在，则更新 ans 为 sum + x - minS[x+k] 与 ans 的最大值。...总的额外空间复杂度也是 O(n)，因为使用了一个 map 来存储元素之和为特定值的最小下标，当输入数组中所有元素都不相差绝对值恰好为 k 时，map 中最多会存储 n 个元素。
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...函数名 说明 count 分组中的非NA的值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值得平均值 median 非NA值的算术中位数 std var 标准差，方差 max min 最大值，最小值 prod...非NA值的积 first last 第一个和最后一个非NA值 更加高阶的运用 我们拿到一个表格，想添加一个用于存放各索引分组平均值的列。...image.png 这样就实现了，people表格里的数据减去同类型数据平均值的功能。这个功能叫做距平化，是一个经常使用的操作。...是不是很神奇，如果不相信，我们可以来验证一下，按理说减去平均值后，数据的平均值会变成零。 ? image.png 可以看出来，就算不为零，也是很小的数。
By CaesarChang 合作: root121toor@gmail.com ~关注我 带你看更多精品知识 见注释 简单动态规划问题 将前面的数之和做一个更新...Solution { public int maxSubArray(int[] nums) { int Max=nums[0]; int pre=0; //记录前面的和...int cur=0; //记录当前数 for(int num:nums){ cur=num; if(pre>0){ //如果前面的和>...0,当前数字+前面的和 cur+=pre; } if(cur>Max){ Max=cur;...} pre=cur; //更新前面的和 } return Max; } } ?
压缩技术使得内容分享变得更快速和高效。如果没有数据压缩，获取你所需时间和带宽的成本将会变得极高。...每一个循环会想编码增加更多的字节，这会让更高质量的重构成为可能。从概念上看，这一网络的运行过程如下： 最初的残差， R[0]，指代原始图像 I： R[0] = I。 第一个循环中，设置 I=1。...对于更大值的N，解码器会获得更多关于减少错误的信息，并生成更高质量的重构图像。 未了理解这一工作原理，可以参考以下例子，我们的图像压缩神经网络的第一和第二个循环在表进行了展示。...它在循环[1]中学到一些关于原始图像的知识，这些知识和R[1]一起使用，可以从B[2]中生成更好的P[2]。最后，一个新的残差 R[2] （右），通过从原始图像中减去P[2] 得以生成。...中：JPEG 右：残差GRU 虽然今天常用的方法已经很好，但是我们的研究显示，使用神经网络来压缩图像可以获得更高的质量和更低小的文件大小。未来，谷歌的研究将着眼于更好的压缩质量和更高速的模型。
对于 TS 层数据结构的描述如下图所示： 2.1、头部 TS Header 主要包含的数据主要是传输流的头信息，用于传输和包分组。这些数据包括固定长度部分和可选部分。...payload_unit_start_indicator，载荷单元开始指示位，1 比特，负载单元起始标示符，一个完整的数据包开始时标记为 1, 表示携带的是 PES 或 PSI 第一个包。...transport_priority，传输优先级，1 比特，值为 1 时，在相同 PID 的分组中具有更高的优先权。传输机制可以使用该字段优先考虑基本流内的该包数据。...在 splice_countdown 达到零的传输流包中，传输流包有效载荷的最后数据字节必须是编码音频帧或编码图像的最后字节。 private_data_byte，私有数据，8 比特。可包含多组。...DTS_next_AU，解码时间标记下一个存取单元，以 3 部分编码，共 33 比特。在连续和周期解码通过此拼接点的情况中，它表示跟随拼接点的第一个存取单元的解码时间。
在Tez执行方式下，Hive将HiveQL查询转换为Tez任务图，并通过Tez框架来执行任务。Tez采用了更高级别的任务调度和数据流控制机制，与MapReduce相比具有更低的延迟和更高的吞吐量。...在Spark执行方式下，Hive将HiveQL查询转换为Spark任务，并通过Spark框架来执行任务。Spark具有内存计算和数据并行处理的能力，因此在某些情况下可以提供更高的性能和更低的延迟。...LAG: 获取当前行之前指定偏移量的行的值。 LEAD: 获取当前行之后指定偏移量的行的值。 FIRST_VALUE: 获取分组中的第一个行的值。...LAST_VALUE: 获取分组中的最后一个行的值。 SUM, AVG, MIN, MAX: 常用的聚合函数，可以在窗口内进行计算。 开窗函数的语法通常包括两个部分：函数调用和窗口规范。...使用FIRST_VALUE函数获取每个分组的第一个订单金额，以分析每个用户的首次购买情况。 使用SUM函数计算每天的销售额的累计值，以便分析销售趋势和累计收入。
p i n g程序打印出返回的每个分组的序列号，允许我们查看是否有分组丢失、失序或重复。 I P是一种最好的数据报传递服务，因此这三个条件都有可能发生。...p i n g程序通过在I C M P报文数据中存放发送请求的时间值来计算往返时间。当应答返回时，用当前时间减去存放在 I C M P报文中的时间值，即是往返时间。...这是由于目的端的硬件地址不在 A R P高速缓存中 ? 的缘故。正如我们在第 4章中看到的那样，在发送第一个回显请求之前要发送一个 A R P请求并接收A R P应答，这需要花费几毫秒的时间。...7.2.3 线路SLIP链接 让我们再来看看 S L I P链路上的往返时间，因为它们经常运行于低速的异步方式，如 9 6 0 0 b / s或更低。回想我们在 2 . 1 0节计算的串行线路吞吐量。...另外，接收端的调制解调器只能在验证了循环检验字符（检验和）后才能释放收到的数据。最后，我们还要处理每一端的计算机异步串行接口，许多操作系统只能在固定的时间间隔内，或者收到若干字符后才去读这些接口。
当然这种题变形也很多，连续打卡天数、连续学习天数，连续点击天数等等都是同一个类型，今天我们将会给大家分享SQL和Pandas的多种做法。让大家一次搞懂，下次面试不难!...SQL 8.0窗口函数 实现思路： 对用户ID和登录日期去重 对每个用户ID按照日期顺序进行编号 将登录日期减去编号对应的天数，使连续的日期转换为同一天 将连续日期转换为同一个日期之后就可以按照这个字段分组...，这里以第一个为准；如果需要获取全部的最大日期可以使用rank或dense_rank窗口函数，可以保证天数一致时排名一致。...所以针对这取分组最大的问题还是使用rank函数效果更高一些。...RANK、DENSE_RANK差异 本题在一个用户存在多个最大连续日期时只要求取第一个，如果需要取每个用户所有的最大连续日期，则需要使用rank或dense_rank窗口函数。
02 数据清洗 剔除退款 在观察阶段，我们明确了第一个清洗的目标，就是剔除退款数据： 关键字段提取 剔除之后，觉得我们订单的字段还是有点多，而RFM模型只需要买家昵称，付款时间和实付金额这3个关键字段...首先是R值，即每个用户最后一次购买时间距今多少天。如果用户只下单过一次，用现在的日期减去付款日期即可；若是用户多次下单，需先筛选出这个用户最后一次付款的时间，再用今天减去它。...Pandas的cut函数，我们复习一下： 第一个参数传入要切分的数据列。...bins参数代表我们按照什么区间进行分组，上面我们已经确定了R值按照30天的间隔进行分组，输入[0,30,60,90,120,1000000]即可，最后一个数值设置非常大，是为了给分组一个容错空间，允许出现极端大的值...至此，我们基于订单源数据，按照五步法用Python完成了RFM模型的建立，并对结果进行了简单的分析。最后，只要把上述代码封装成函数，对于新的数据源，只要一个回车就能够撸出模型，So Easy！
sigmoid 函数的导数图示。 当 x 是一个很大的值（正或负）时，我们本质上就是用一个几乎为 0 的值来乘这个偏导数的其余部分。 ?...我前一篇文章的核心是我们要衡量与成本函数有关的权重和偏置的变化率。先不考虑层，我们看看一个特定的偏置，即第一个偏置 b_1。然后我们通过下式衡量变化率： ? 下面式子的论据和上面的偏导一样。...我们先从网络的起点开始，计算第一个偏置 b_1 中的变化将如何影响网络。因为我们知道，在上一篇文章中，第一个偏置 b_1 会馈入第一个激活 a_1，我们就从这里开始。我们先回顾一下这个等式： ?...反过来，当我们得到 R'(z_3)=0 时，与其它值相乘自然也只能得到 0，这会导致这个偏置死亡。我们知道一个偏置的新值是该偏置减去学习率减去梯度，这意味着我们得到的更新为 0。 ?...最后，我们通过 to_categorical() 对数据进行 one-hot 编码。
02 数据清洗 剔除退款 在观察阶段，我们明确了第一个清洗的目标，就是剔除退款数据： ?...首先是R值，即每个用户最后一次购买时间距今多少天。如果用户只下单过一次，用现在的日期减去付款日期即可；若是用户多次下单，需先筛选出这个用户最后一次付款的时间，再用今天减去它。...Pandas的cut函数，我们复习一下： 第一个参数传入要切分的数据列。...bins参数代表我们按照什么区间进行分组，上面我们已经确定了R值按照30天的间隔进行分组，输入[0,30,60,90,120,1000000]即可，最后一个数值设置非常大，是为了给分组一个容错空间，允许出现极端大的值...至此，我们基于订单源数据，按照五步法用Python完成了RFM模型的建立，并对结果进行了简单的分析。最后，只要把上述代码封装成函数，对于新的数据源，只要一个回车就能够撸出模型，So Easy！
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