最近小伙伴在收集放假前的排班数据 但是收上来的数据乱七八糟的 长下面这样 但是老板们只想看排班率 所以我们最终做的表应该是这样 需要计算出排班率 排班率=排班人数/总人数 合计之外的每一个单元格...M2:N8单元格是总人数 其中 分子排班人数的公式是 VLOOKUP($A18,$A$1:$K$8,MATCH(B$17,$A$2:$K$2,0),0) 排班人数里面的日期匹配 我们用Match函数动态确定列号...SHIFT+5)就可以自动填写部门x日期的排班率 部门合计我们需要确定部门的行号即可 为防止部门变动 最好也用公式确定行号 这一块 可以有两种写法 一种是用Sum,Offset,Index,Match函数组合...$1:$A$8,0),2),0,0,1,11))/(VLOOKUP($A18,$M$2:$N$8,2,0)*10) 思路就是用Index,Match确定部门第一个单元格 然后Offset扩展到部门的所有列...最后Sum求和 日期合计同理 一种是用Sum,Indirect,Match函数组合 =SUM(INDIRECT("B"&MATCH($A18,$A$1:$A$8,0)&":K"&MATCH($A18
`TYPE_FLAG` = 1 或者 SUPPLIER_CLASS=1 实现有两种： 一、使用IF函数 SELECT temp.* FROM (SELECT tp1....SUPPLIER_CLASS`) AS temp WHERE 1 = 1 #AND temp.supplierType = 0 AND temp.supplierClass = 1; 二、使用
使用 Rust 在 eBPF 中捕获性能回归：简介 开发团队应尽可能将性能回归的检测尽早进行。以下是使用连续基准测试工具 Bencher 的方法。...要创建一个 eBPF 程序，需要将诸如 C、C++ 和 Rust 等语言的源代码编译为 eBPF 字节码，然后将该字节码加载到内核中。然后，内核使用 eBPF 验证器对字节码进行检查。...eBPF 程序可以在内核中执行多种不同的任务：跟踪系统调用，探测用户空间，探测内核函数，对 Linux 安全模块（LSM）进行工具化，以及过滤数据包，其中最初的用例是最后一个。...由于 eBPF 程序在内核中运行，如果它们运行缓慢，可能会拖慢整个系统。单次调用 eBPF 程序可能会给调用添加高达 100 毫秒的延迟。这种性能回归水平在开发中是可以检测到的。...大多数开发团队没有建立检测 CI 中性能回归的基础设施，就像对功能回归一样。这使得性能错误只能在生产环境中检测到，此时它们已经影响到用户，并且修复它们的代价最高。
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。
前言 在Python中，format()函数是一种强大且灵活的字符串格式化工具。它可以让我们根据需要动态地生成字符串，插入变量值和其他元素。...本文将介绍format()函数的基本用法，并提供一些示例代码帮助你更好地理解和使用这个函数。 format() 函数的基本用法 format()函数是通过在字符串中插入占位符来实现字符串格式化的。...占位符使用一对花括号{}表示，可以在{}中指定要插入的内容。...格式化数字 format()函数还提供了一些特殊的格式化选项，用于格式化数字。例如，可以使用逗号分隔符来格式化大数字，使用百分号表示百分比等。...中使用format()函数进行字符串格式化的基本用法。
首先简单介绍下 strpos 函数，strpos 函数是查找某个字符在字符串中的位置，这里需要明确这个函数的作用，这个函数得到的是位置。 如果存在，返回数字，否则返回的是 false。...而很多时候我们拿这个函数用来判断字符串中是否存在某个字符，一些同学使用的姿势是这样的 // 判断‘沈唁志博客’中是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客', '博客')) {...沈唁志博客’中的第 0 个位置；而 0 在 if 中表示了 false，所以，如果用 strpos 来判断字符串中是否存在某个字符时 必须使用===false 必须使用===false 必须使用=...==false 重要的事情说三遍，正确的使用方式如下 // 判断‘沈唁志博客’中是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客', '博客')===false) { // 如果不存在执行此处代码...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可，转载请注明：转载自：在PHP中strpos函数的正确使用方式
为了研究手机类型对revenue可能造成的干扰，我们在第2个回归模型中增加了控制变量iphone，模型如下。 ?...表2的第（1）列和第（2）列分别显示了使用最小二乘方法（OLS）对这两个模型的回归结果。...为了进一步验证这种二次函数关系，我们使用了分位数回归方法（quantile regression），分别取tau=0.25，0.5，0.75。回归结果显示在表2的第（3）列至第（8）列。...由于因变量为二分变量，我们使用了Logistic回归方法；回归结果中各解释变量的系数代表了该变量对机会比率（odds ratio）的自然对数的边际影响率。...表3的第（1）列和第（2）列显示了以lower-tail为因变量的logistic回归结果；可以发现，experience及其平方项的系数在统计上与0没有显著性差异，控制变量iphone的系数也不显著。
https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/79217198 一、逻辑回归简介 在回归分析中，因变量 y 可能有两种情形：...（1）y 是一个定量的变量，这时就用通常的回归函数对 y 进行回归；（2）y 是一个定性的变量，比如y=0或1，这时就不能用通常的回归函数进行回归，而是使用所谓的逻辑回归（Logistic Regression...为此，在实际应用逻辑回归模型的过程中，常常不是直接对p进行回归，而是先定义一种单调连续的概率π，令 ? 有了这样的定义，逻辑回归模型就可变形为： ?...二、MADlib的逻辑回归相关函数 MADlib中的二分类逻辑回归模型，对双值因变量和一个或多个预测变量之间的关系建模。因变量可以是布尔值，或者是可以用布尔表达式表示的分类变量。...在该模型中，训练函数作为预测变量的函数，描述一次训练可能结果的概率。 1.
利用模型对因变量作出预测或解释。 回归在数据挖掘中是最为基础的方法，也是应用领域和应用场景最多的方法，只要是量化型问题，我们一般都会先尝试用回归方法来研究或分析。...二、Logistic回归 在回归分析中，因变量y可能有两种情形：（1）y是一个定量的变量，这时就用通常的回归函数对y进行回归；（2）y是一个定性的变量，比如y=0或1，这时就不能用通常的回归函数进行回归...为此，在实际应用Logistic模型的过程中，常常不是直接对p进行回归，而是先定义一种单调连续的概率π，令 ? 有了这样的定义，Logistic模型就可变形为： ? ...三、Madlib中的Logistic回归方法相关函数 Madlib中的二分类Logistic回归模型，对双值因变量和一个或多个预测变量之间的关系建模。...因变量可以是布尔值，或者是可以用布尔表达式表示的分类变量。在该模型中，训练函数作为预测变量的函数，描述一次训练可能结果的概率。 1.
一、序数回归简介 在统计学中，序数回归（Ordinal Regression，也称为“序数分类”）是一种用于预测序数变量的回归分析，即其值存在于任意范围内的变量，其中只有不同值之间的相对排序是显着的...它可以被认为是介于回归和分类之间的一类问题。例如，病情的分级（1、2、3、4级），症状的感觉分级（不痛、微痛、较痛和剧痛），对药物剂量反应的分级（无效、微效、中效和高效）等等。...如果把这些指标作为因变量，可以采用序数回归来分析。在机器学习中，序数回归也可以称为排序学习。 ordered logit和ordered probit是两种最普通的序数回归模型。...比较上面三个式子，可以发现三个模型的自变量个数和回归系数都是相同的，唯一区别在于常数项，也就是说所有自变量对因变量不同类型结果的影响趋势是相同的，只是截距不同而已。...这也是序数回归模型建立的基本假设前提。通过上述模型，就可以求出因变量中每种结果的概率值： ? 二、MADlib的有序回归相关函数 1.
,predict等多个函数及其属性的相关的使用； 第二个部分是一个因变量，多个自变量------里面会介绍到这个seaborn模块里面的pairplot函数绘制对应的多自变量和一个因变量的相关性的关系图象...（散点图）以及经过可视化之后的热力图（heatmap函数的使用）； 第三个部分是在第二个的基础上面，多个自变量之间存在一定的相关关系，这个时候我们应该如何处理------多重共线性的解决方案：手动删除，...linear就是线性的意思，这个regression就是回归的意思； 使用fit函数对于我们的数据集进行训练，这个参数就是我们的自变量和因变量； coef_这个属性是获得对应的系数，就是我们常说的k值，...：Y={a}+{b}*X") 1.4模型的检验 ###对于模型的检验：使用的是这个判定系数，直接调用score函数，这个数值的范围是在0-1之间，越接近于1说明这个模型的准确性越高； import pandas...() # 使用自变量x和因变量y，训练线性回归模型lr lr.fit(x,y) # TODO 将x,y传入score( )函数，对模型打分,获取判定系数r2 r2=lr.score(x,y) # TODO
对于 Python 这门动态类型语言来说，传统上函数参数是不指定类型的，函数重载也就无从谈起。在 Python 中要实现根据不同参数类型来执行不同的逻辑，一般要使用条件判断。...使用functools.singledispatch实现函数重载 事实上针对根据不同类型参数执行不同逻辑的场景，在 Python 中可以使用functools.singledispatch来实现一定程度的函数重载...使用类型注解 在上面的示例中，重载函数的类型是作为参数传到register方法中的，随着 Python 类型注解机制的成熟和广泛使用，在 Python3.7 及以上的版本我们可以直接使用类型注解来定义重载函数的参数类型...在处理不同事件时，传统模式可能会使用大量的分支判断，使用functools.singledispatch可以简化事件的处理流程。 我们可以先定义基本的事件类和事件处理函数。...，在代码中合理利用functools.singledispatch可以有效地简化代码，提高代码的可读性和可维护性。
---- printf（）函数打印数据指令时要与代打印数据的类型相匹配才行。 如%d %c %ld......这些符号叫做转换说明。代表着数据转化成显示的形式。...Of %X 无符号十六进制整数，使用十六进制数OF %% 打印一个百分号 %g（或%G） 浮点数不显示无意义的零“0” 其基本格式如下： printf（格式字符串，待打印1，待打印2，.......)...> int main() { int a=1,b=2; printf("有%d个小洁，%d小洁洁", a,b); return 0; } 打印结果为： 有1个小洁，2个小洁洁 注意：格式字符串中的转化说明一定要与后面的打印项一一相匹配...，表示short int/unsigned short int类型的值 hh 和整型转换说明一起使用，表示signed char/unsigned char类型的值 l 和整型转换说明一起使用，表示long...int/unsigned long int类型的值 ll 和整型转换说明一起使用，表示long long int/unsigned long long int类型的值 L 和浮点型转换说明一起使用，表示
在日常工作中，经常需要处理字符串。其中一种常用的情况是，需要删除字符串两端的空白字符，这就是 trim() 函数原本的作用。 但是标准的 trim() 函数不能处理多字节字符。...什么是trim()函数？ 在#PHP#中， trim() 函数用于删除字符串的开头和结尾的空白字符。...在使用trim、split、splice 等等操作多字节编码的字符串的时候，特别需要注意，由于在这种编码方案下，两个或多个连续字节可能只表达了一个字符，所以需要使用专门的函数。...而 mbstring 提供了针对多字节字符串的函数，能够帮开发者处理 PHP 中的多字节编码。 mbstring 扩展的使用和普通字符串操作函数一致，而且仅仅需要加上mb_前缀即可。...string $encoding = null): string 所以虽然 8.3 刚发布[2]，但是 8.3 中确实没有这三个函数，可能需要在 8.3.1 中才能使用了。
在机器学习中，有两类算法： 有监督学习：如果数据中有标签列，就可以使用有监督学习，机器会查找跟数据匹配的标签。 无监督学习：没有标签时就要用无监督学习，机器会对数据进行聚类，并找到数据之间的关系。...根据维基百科，Logistic回归，或者logit回归、logit模型，是一种回归模型，它的因变量是分类型的。...如果因变量是超过两个值得分类数据，可以用多元Logistic回归。如果多个类型值是有顺序的，可以用序数Logistic回归。在经济领域，Logisti回归是一种反应定性问题或者离散问题的模型示例。...那么，Logistic回归在这里对我们有什么用？ 我们已经有用二进制形式表示获救情况的列，这已不是问题。...「老齐教室」这个微信公众号中还有很多数据科学、机器学习的文章，共学习者参考。
通常一个有K个类别的分类变量在进入回归分析时，会被自动编码成K-1个序列，然后会得到K-1个回归系数，这些回归系数对应着因变量根据K个类别分组后计算的平均值！...比如我们在做逻辑回归时哑变量的设置是如何进行的，重复测量方差分析多重比较中contrast是怎样设置的等。 演示数据 使用hsb2数据集进行演示。...哑变量编码后的数据进入回归分析时的具体操作可以这么理解，比如现在是race.f这个变量设置了哑变量编码的方式，那当它进入回归分析时，这一列就被我们设置的另外3列替代了，也就是原数据中的race.f这一列被另外...在R语言中中通过函数contr.poly()实现对某个变量的正交多项式编码，对于有序因子变量来说，这种编码方式是默认的，不需要手动指定。...并不是，在SPSS、SAS等软件中，分类变量的编码方式也是类似的！ 这里只演示了线性回归的，logistic回归、cox回归也是类似的编码方案！
但在现实中，因变量的分类有时候多于两类，如疗效可能是“无效”“显效”“痊愈”三类，当然可以把其中两类进行合并，然后仍然按照二分类逻辑回归进行分析，但是合并的弊端是显而易见的，它可能损失一定的信息。...如果目标类别数超过两个，这时就需要使用多类回归（Multinomial Regression）。 在统计学里，多类回归是一个将逻辑回归一般化成多类别问题得到的分类方法。...用更加专业的话来说，它是用来预测一个具有类别分布的因变量不同可能结果的概率的模型。在多类回归中，因变量是根据一系列自变量（就是我们所说的特征、观测变量）来预测得到的。...具体来说，就是通过将自变量和相应参数进行线性组合之后，使用某种概率模型来计算预测因变量中得到某个结果的概率，而自变量对应的参数，即回归系数，是通过训练数据计算得到的。 2....和SQL中的“GROUP BY”类似，是一个将输入数据集分成离散组的表达式，每个组运行一个回归。此值为NULL时，将不使用分组，并产生一个单一的结果模型。
简单线性回归模型为： Y=a+bX+ε 式中，Y：因变量，X：自变量，a：常数项，是回归直线在纵坐标轴上的截距；b：回归系数，是回归直线的斜率；ε：随机误差，即随机因素对因变量所产生的影响。...第1列的常量、广告费用，分别为回归模型中的常量与自变量X，第2列的B分别为常量a（截距）、回归系数b（斜率），据此可以写出简单线性回归模型：Y=377+14.475X，第5,6列分别是回归系数t校验和相应的显著性...+16.38X2，第4列为标准化系数，用来测量自变量对因变量的重要性，，本例子X1，X2标准化系数分别为0.407,0.499，也就是说，客流量对销售额的影响要大于广告费用对销售额的影响。...在这里我们使用的是的二项分布（因变量），我们需要选择一个最适用于这种分布的连结函数。它就是Logit 函数。...因此，我们需要诊断回归分析的质量——回归分析的结果诊断。 1.自变量与因变量是否具有预期的关系 每个自变量都会有一个系数，系数具有+/-号，来表示自变量与因变量的关系。
本期主题：线性判别、Logistic回归 先从一个案例分析开始，然后在阅读原文里有Python和R关于梯度上升法和logistic的代码。...数据说明 本案例所用的数据为ISLR中自带的数据heart.data，样本是462个南非人的身体健康状况指标，用来研究哪些因素对是否患心脏病有影响。变量描述见表1。...表2是因变量与定性自变量famhist的列联表分析，卡方检验p值为0，在0.05的显著性水平下，famhist对y有显著影响。 图3是连续自变量与因变量的箱线图分析。 ?...表2定性变量与因变量列联表分析 famhisty 0 1 P值 0 206 96 1 64 96 0.000 ? ?...图2连续自变量与因变量间的箱线图 Logistic回归 随机抽取80%的样本作为训练集，剩下的20%样本作为测试集，用所有变量建立二元logistic回归模型。之后用AIC和BIC对模型做逐步回归。
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