文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    VBA实用小程序49： 列出所有打开工作簿中的VBA模块和过程

    学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 有时，我们可能需要知道工作簿中有哪些模块和相应的过程。...Jon Peltier改编了VBA过程，可以列出当前所有已经打开的工作簿中所含有的VBA模块和过程清单。在输出工作表中，前两行为模块所在工作簿名称和工程名称。...下面是完整的代码： Sub GetVBAProcedures() '声明访问Excel工作簿的变量 Dim app As Excel.Application Dim wb As...app = Excel.Application '创建新工作簿用于输出数据 Set wsOutput =app.Workbooks.Add.Worksheets(1) '遍历打开的所有工作簿...图2 从图2中可以看出，我当前打开了3个工作簿，其中两个没有保存也没有代码，另外的工作簿就是GetVBAProcedures过程代码所在的工作簿，有2个模块3个过程。

    4.1K20

    hive sql（三）—— 求所有用户和活跃用户的总数及平均年龄

    需求 求所有用户和活跃用户的总数及平均年龄 建表语句 create table user_age( dt string, user_id string, age int ) row...count(*)>=2 3、date_sub(dt,rank) flag这个是核心逻辑，语言不好描述，举例说明：(03-22,1)(03-27,2),(03-28,3),(03-29,4),通过日期相减后得到的值都是结果是...03-21,03-25,只有03-25的结果是日期是连续的 4、这里需要计算所有用户的平均年龄和活跃用户的平均年龄，维度不同，在不同的列展示，而union all需要保证列数相同，所以这里需要补默认值...扩展 min(age)作用： 1、满足分组时把age从子查询带出 2、用户每天登录，年龄可能会随着日期变化，所以潜在的计算规则中是每次根据用户和日期分组时取最小年龄 知识点 1、date_sub(日期，

    1.1K20

    2023-03-27：avio_list_dir.c 是 FFmpeg 库自带的一个示例程序，它提供了列出目录中所有文件和子目录

    2023-03-27：avio_list_dir.c 是 FFmpeg 库自带的一个示例程序，它提供了列出目录中所有文件和子目录的功能，请用go语言改写。...答案2023-03-27： 这段代码实现了通过 AVIOContext 列出指定目录下的文件和子目录，并打印出它们的名称、大小、类型、权限等信息。...3.循环调用 AVIODirContext.AvioReadDir() 方法读取目录下的文件和子目录，每次读取到一个目录项后，输出该目录项的信息。如果已经读取完所有目录项，则退出循环。...需要注意的是，这段代码只能在支持 AVIOContext 的平台上运行，例如 Linux 上的文件系统或者 S3、HDFS 等云存储服务。...而 Windows 平台上不支持 AVIOContext，因此无法使用该方法列出目录下的文件和子目录。 代码见github/moonfdd/ffmpeg-go。 执行命令： go run .

    22620

    2023-03-27：avio_list_dir.c 是 FFmpeg 库自带的一个示例程序，它提供了列出目录中所有文件和子目录的功能，请用go语言改写。

    2023-03-27：avio_list_dir.c 是 FFmpeg 库自带的一个示例程序，它提供了列出目录中所有文件和子目录的功能，请用go语言改写。...答案2023-03-27： 这段代码实现了通过 AVIOContext 列出指定目录下的文件和子目录，并打印出它们的名称、大小、类型、权限等信息。...3.循环调用 AVIODirContext.AvioReadDir() 方法读取目录下的文件和子目录，每次读取到一个目录项后，输出该目录项的信息。如果已经读取完所有目录项，则退出循环。...需要注意的是，这段代码只能在支持 AVIOContext 的平台上运行，例如 Linux 上的文件系统或者 S3、HDFS 等云存储服务。...而 Windows 平台上不支持 AVIOContext，因此无法使用该方法列出目录下的文件和子目录。 代码见github/moonfdd/ffmpeg-go。 执行命令： go run .

    56020

    奈飞TV流媒体的AV1实践

    ，Netflix 作为 AOMedia 的创始成员和 AV1 发展的主要贡献者，希望将 AV1 流媒体带到 Netflix 用户的 TV 上。...AV1 的诞生是在业界丰富的专业知识和资源承诺下促成的。Netflix 作为 AOMedia 的创始成员，也是 AV1 发展的主要贡献者。AV1 标准的制定和规范是在 2018 年发布的。...制作团队花费了巨大的努力来创造这种艺术，在向我们的用户提供流媒体时，我们必须忠实地保留原始的创作意图，这一点至关重要。...在所有这些 A/B 测试中，我们观察到“处理”单元中成员在许多指标上的提升，符合我们的预期： 在整个流媒体通信中获得更高的 VMAF 分数 VMAF 是由 Netflix 开发和开源的视频质量指标，与视觉质量高度相关...由于更高效，AV1 以相同的比特率提供具有更高视觉质量的视频，从而获得更高的 VMAF 分数。 在遇到严重网络拥塞和最低视觉质量的通信中，这种改进尤其显着。

    1.6K40

    PNAS：过去二十年心理学论文的可重复性调查

    为了确定一项研究是否重复，使用了所有复制研究中报告的一个共同度量——复制团队对该研究是否重复或不重复的总结判断（“是”或“否”）。...结果表明，预测的复制得分与原始样本量（r（97）=0.31，P=0.002）和原始P值（r（91）=-0.42，P的发表年龄和子领域的差异，我们通过将观察到的得分除以其子领域和发表年份的平均值来标准化所有指标。...平均复制分数从2000年和2010年下降了大约10%，然后从2010年和2019年上升到与2000年大致相同的水平。第三，我们发现汇集心理学子领域的复制分数掩盖了重要的子领域差异。...图2c显示了实验性实验论文与非实验性论文的估计平均复制分数。结果显示：1、实验论文和非实验论文在可复制性方面存在系统的差异。非实验论文的平均复制得分显著高于实验研究的平均值。

    29230

    8.6练习面试题答案

    内部类根据声明的位置又分为哪两种类型，有什么特点？内部类的访问特点是？ 1. 成员内部类：定义在类的里面，方法的外面，就称为成员内部类，使用的多一些，在类里面的，生命周期要长一些 2....题目二：使用Map接口的实现类完成员工工资(姓名--工资)的摸拟： 1)添加几条信息 2)列出所有的员工姓名 3列出所有员工姓名及其工资 4)删除名叫“Tom”的员工信息 5)输出Jack的工资，并将其工资加...(System.out::println); //3.列出所有员工姓名及其工资 System.out.println("3.列出所有员工姓名及其工资"); for...`name`='林安' 3）请算出每个科目的平均分数，结果根据科目id降序排序。...结果格式如下： 科目平均分数 SELECT c.name '科目',AVG(resule)'平均成绩' FROM score s,course c WHEREs.`courseId`=c.

    50350

    23种深度学习库排行榜：TensorFlow最活跃、Keras最流行、

    该表显示了标准化分数，1这个值表示高于平均值（平均值=0）一个标准偏差。比如说，Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差，而deeplearning4j接近平均值。...TensorFlow凭最大的活跃社区一路领跑 在所有衡量指标中，TensorFlow比平均值高出至少两个标准偏差。...Keras在所有三个衡量指标方面的表现均胜过平均值。Keras之所以人气很旺，可能归功于其简单性和易用性。Keras允许用户快速建立原型，代价是直接使用框架所带来的灵活性和控制性方面欠缺一点。...虽然谷歌在2014年收购了DeepMind这家英国人工智能公司，但DeepMind和谷歌Brain仍拥有基本上独立的团队。...任何缺少的Stack Overflow计数一律转换为零计数。 计数标准化，均值为0，偏差为1，然后求平均值，以获得Github和Stack Overflow分数，最后结合搜索结果得出总分。

    1.2K50

    谷歌这次确实有诚意，性能翻倍

    谷歌团队在重新设计的架构上构建了Gemma 2，使得这位Gemma家族的新成员既能提供卓越的性能，又具有高效的推理能力。...以上是 Gemma2 与 Llama3、Grok-1 的得分数据对比。 其实从各项得分数据来看，此次开源的 9B 大模型优势不是特别明显。...谷歌为开发者提供了更多的可能性，让他们能够更轻松地构建和部署AI解决方案。 开放且易于访问：与原始Gemma模型一样，Gemma 2允许开发者和研究人员共享和商业化创新成果。...研究团队对模型生成进行了有无注意力logit软封顶的消融实验，发现大多数预训练和后期评估中，生成质量几乎不受影响。本文中的所有评估均使用包含注意力logit软封顶的完整模型架构。...，在表12中列出了评估结果。

    13210

    23 种深度学习库排行榜：TensorFlow、Keras、caffe 占据前三！

    该表显示了标准化分数，1这个值表示高于平均值（平均值=0）一个标准偏差。比如说，Caffe高于Github活动方面的平均值一个标准偏差，而deeplearning4j接近平均值。...TensorFlow凭最大的活跃社区一路领跑 在所有衡量指标中，TensorFlow比平均值高出至少两个标准偏差。...Keras在所有三个衡量指标方面的表现均胜过平均值。Keras之所以人气很旺，可能归功于其简单性和易用性。Keras允许用户快速建立原型，代价是直接使用框架所带来的灵活性和控制性方面欠缺一点。...虽然谷歌在2014年收购了DeepMind这家英国人工智能公司，但DeepMind和谷歌Brain仍拥有基本上独立的团队。...任何缺少的Stack Overflow计数一律转换为零计数。 计数标准化，均值为0，偏差为1，然后求平均值，以获得Github和Stack Overflow分数，最后结合搜索结果得出总分。

    4.6K20

    击败LLaMA？史上最强「猎鹰」排行存疑，符尧7行代码亲测，LeCun转赞

    符尧团队对模型做了更深入的测评： 「我们在MMLU上复现了LLaMA 65B的评估，得到了61.4的分数，接近官方分数（63.4），远高于其在Open LLM Leaderboard上的分数（48.8）...并发文，到目前为止，我一直避免在推特上发表关于猎鹰的文章，因为这一点，不确定。 为了弄清楚这个问题，符尧和团队成员决定对LLaMA 65B进行一次公开的测试，结果得到61.4分。...虽然生成式基准有其局限性，但它们仍然是有用的。 单一平均分：将结果减少到单一分数总是很吸引人的，平均分是最容易的。 但在这种情况下，4个基准的平均值真的有用吗？...至少到目前为止，所有对Falcon的商业化使用和微调都不会收取任何费用。 土豪们表示，现在暂时不需要通过这个模型挣钱。 而且，TII还在全球征集商用化方案。...（研究团队的目标是使用RefinedWeb数据集从Common Crawl中仅过滤出质量最高的原始数据） 此外，Falcon的训练成本相对来说更加可控。

    17620

    关于开源神经影像数据集如何使用的协议

    a.处理数据时，根据团队成员的经验/角色，原始数据文件可以设为只读(这样就不会被意外修改或删除)。 i.例如，如果团队成员几乎没有编码经验，并且负责对图像配准执行质量控制，只读权限就足够了。...c.在管理数据时(以及在项目的各个方面)，像Slack和Microsoft Teams这样的工具有助于促进团队成员之间的沟通。...关键：维护一个记录良好的实验笔记本是至关重要的，尤其是对于可能需要一年时间处理并涉及许多团队成员的较大数据集。...d.数据下载后，指定一名实验室成员来管理数据和监视更新可能会有所帮助。 i.例如，该实验室成员可以负责维护文档，人工确定哪些团队成员有权访问数据，并检查数据/质量控制更新是否适用于样品。...c.对于行为数据，应该完成相同的步骤:确定是否所有人口统计学/行为/临床数据都可用，数据可能丢失的原因，或者是否使用了期望版本的行为指标。 i.如果原始数据可用，确定分数计算是否正确也是必要的。

    1.2K30

    初学Linux需要掌握的一些基础

    当在Linux下一个开发团队进行开发时，开发成员需要互相访问团队内某成员的文件并修改，但是不在团队的用户只能查看不能修改，这样的话就用到了用户组的概念。...对于文件，团队某成员是其所有者(user)，团队内其他成员是用户组成员(group)，其余人可称为其他人(other)。 　　...综上所述：linux下文件权限分为 user ， group ， other 　　##文件权限及内容说明 　　利用 ls –al / ls –a –l 　　可以列出目录下所有隐藏文件和相关文件的文件属性...rwxrwxrwx 　　其中以整数表示每个权限的分数： 　　r :4 　　w :2 　　x :1 　　:0 　　所以权限 rwx=4+2+1=7，r-x=4+0+1=5,–x=0+0+1=1 　　例如：.../usr/local 本机自行安装下载的软件，尽量安放至此处，便于管理 　　/usr/sbin 非系统正常运作所需的系统指令 　　/usr/share 共享文件放置的地方， 　　/usr/src 原始码放置处

    63540

    Linux基础学习

    当在Linux下一个开发团队进行开发时，开发成员需要互相访问团队内某成员的文件并修改，但是不在团队的用户只能查看不能修改，这样的话就用到了用户组的概念。...对于文件，团队某成员是其所有者(user)，团队内其他成员是用户组成员(group)，其余人可称为其他人(other)。 　　...综上所述：linux下文件权限分为 user ， group ， other 　　##文件权限及内容说明 　　利用 ls –al / ls –a –l 　　可以列出目录下所有隐藏文件和相关文件的文件属性...rwxrwxrwx 　　其中以整数表示每个权限的分数： 　　r :4 　　w :2 　　x :1 　　:0 　　所以权限 rwx=4+2+1=7，r-x=4+0+1=5,–x=0+0+1=1 　　例如：.../usr/local 本机自行安装下载的软件，尽量安放至此处，便于管理 　　/usr/sbin 非系统正常运作所需的系统指令 　　/usr/share 共享文件放置的地方， 　　/usr/src 原始码放置处

    93720

    吴恩达论文登上Nature Medicine！利用神经网络诊断心率不齐

    DNN F1 得分的趋势与心脏科医生平均 F1 得分的趋势一致：二者在类似类别上的 F1 分数都比较低，如室性心动过速和房性异位节律（EAR）。...将特异度固定在心脏科医生达到的平均特异度水平，DNN 的灵敏度超过心脏科医生在所有心律分类中的平均灵敏度。 ? 研究人员发现该模型在所有心律类型分类中的表现足以比肩、甚至超过心脏病医生的平均表现。...DNN 在隐藏测试数据集（n = 3,658）上的表现显示 F1 总分属于竞赛中表现最好的分数之一，每类心律平均 F1 分数为 0.83。...其平均 F1 分数（即阳性预测值和敏感度的调和平均值）为 0.837，超过了平均心脏病专家（0.780）。...由于特异度固定在心脏病专家达到的平均特异度上，DNN 的敏感度超过了心脏病专家对所有心律等级的的平均敏感度。

    2.6K40

    Nature：相同fMRI数据集多中心分析的变异性

    在向70个团队(其中69个团队以前发表过fMRI)提供了原始数据和可选的数据集预处理版本(使用fMRIPrep)后，他们被要求对数据进行分析，以测试9个事先假设(表1)，每个假设都包含了与任务特定特征相关的特定脑区活动的描述...平均来说，20%团队报告的结果与大多数团队不同。假设最大可能的偏差为50%，那么20%差异结果的观察分数介于团队之间的完全一致性和完全随机之间，这表明分析的选择对报告结果有着重要影响。...所有无阈值映射对(表4b)之间的平均Spearman相关是中等的(假设间的平均相关性范围为0.18-0.52)，在分析团队的主聚类中相关性更高(假设间的相关性范围为0.44 -0.85)。...为了测试这一点，研究者在每个假设的所有团队的无阈值映射上应用了一致的阈值方法和ROI的解剖定义。...除团队成员市场假设7外，所有预测均在基本值的95%置信区间之外(图1,表5a)。

    51000

    视频压缩世界中的挑战

    本次演讲来自PCS2021，演讲者是来自Netflix视频编码算法团队的的Kyle Swanson和Mariana Afonso，主要将谈论Netflix是如何处理视频压缩以及存在的一些挑战。...Netflix的编码基准，首先介绍了http自适应流，对所有比特来说GOP分割和边界都是相同的，客户端改变视频比特率以避免重新缓冲。...还有一些其他获得增益的技术，如深度下采样器，它是内容自适应的。 视频质量评价，视频质量的差，平均，优秀是怎样评价的？lanczos插值和基于NN的超分哪种方法得出的视频质量更好？...它提取空域和时域特征，在帧级空域池化，并使用SVM预测融合，得到每帧的分数，最后进行时域池化得到整体分数，是人类视觉和机器学习的结合。...AOM创立于2015年，提供免税的媒体相关技术，Netflix是创始成员之一。目前有14名董事会成员和30多名发起人成员，第一个发布的视频格式是AV1，于2018年发布。

    85621

    ClickHouse SAMPLE 采样子句介绍

    启用数据采样时，不会对所有数据执行查询，而只对特定部分数据（样本）执行查询。 例如，如果您需要计算所有访问的统计信息，只需对所有访问的1/10分数执行查询，然后将结果乘以10即可。...近似查询处理在以下情况下可能很有用: 当你有严格的时间需求（如的硬件资源来满足他们的成本。 当您的原始数据不准确时，所以近似不会明显降低质量。...业务需求的目标是近似结果（为了成本效益，或者向高级用户推销确切结果）。 下面列出了数据采样的功能: 1.数据采样是一种确定性机制。 同样的结果 SELECT .. SAMPLE 查询始终是相同的。...在一个 SAMPLE k 子句，样品是从 k 数据的分数。...请注意，您不需要使用相对系数来计算平均值。

    2.1K20
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券