首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在给定半径、高度和深度的情况下,在VBA中查找油罐的体积

在VBA中查找油罐的体积,可以使用以下公式进行计算:

体积 = 圆柱体积 + 球体积

圆柱体积 = 圆柱底面积 * 高度

球体积 = 球表面积 * 深度

首先,计算圆柱体积。圆柱体积的计算需要知道圆柱的底面积和高度。底面积可以通过给定的半径来计算,公式为:

圆柱底面积 = π * 半径^2

然后,计算圆柱体积,公式为:

圆柱体积 = 圆柱底面积 * 高度

接下来,计算球体积。球体积的计算需要知道球的表面积和深度。球的表面积可以通过给定的半径来计算,公式为:

球表面积 = 4 * π * 半径^2

然后,计算球体积,公式为:

球体积 = 球表面积 * 深度

最后,将圆柱体积和球体积相加,即可得到油罐的体积。

注意:以上公式中的π为圆周率,可以使用VBA中的常量"Application.WorksheetFunction.Pi"来表示。

以下是腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云计算产品:https://cloud.tencent.com/product
  • 腾讯云数据库产品:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 腾讯云服务器产品:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 腾讯云云原生产品:https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 腾讯云人工智能产品:https://cloud.tencent.com/product/ai
  • 腾讯云物联网产品:https://cloud.tencent.com/product/iot
  • 腾讯云存储产品:https://cloud.tencent.com/product/cos
  • 腾讯云区块链产品:https://cloud.tencent.com/product/baas
  • 腾讯云元宇宙产品:https://cloud.tencent.com/product/tmv
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

关于vim查找替换

1,查找 normal模式下按下/即可进入查找模式,输入要查找字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个,按下N查找上一个。...set smartcase 将上述设置粘贴到你~/.vimrc,重新打开Vim即可生效 4,查找当前单词 normal模式下按下*即可查找光标所在单词(word), 要求每次出现前后为空白字符或标点符号...例如当前为foo, 可以匹配foo barfoo,但不可匹配foobarfoo。 这在查找函数名、变量名时非常有用。 按下g*即可查找光标所在单词字符序列,每次出现前后字符无要求。...即foo barfoobarfoo均可被匹配到。 5,查找与替换 :s(substitute)命令用来查找替换字符串。...^E与^Y是光标移动快捷键,参考: Vim如何快速进行光标移 大小写敏感查找 查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找,\C表示大小写敏感查找

24.3K40
  • 深度学习视觉搜索匹配应用

    深度学习是一个了不起方法,用于遥感数据集,如卫星或航空照片目标检测分割/匹配。然而,就像深度学习许多其应用场景一样,获得足够带标注训练数据可能会耗费大量时间。...从许多会谈可以明显看出,深度学习已经进入许多遥感专家工具箱。观众们对这个话题兴趣似乎很大,他们讨论了各种应用中使用深度学习技术影响适用性。...从排序到匹配 迭代方法结果是对880万个片段进行排序,基于交互细化过程中选择片段平均相似距离。理想情况下,应该有个边界,前N个片段包含船只,剩下片段是没有的。...然而,实际,更确切地说,是前M个片段包含船只,之后片段M片段N之间有一个间隔,其中一些包含船只,而不是所有都包含船只。M之后片段被假设不包含船,以避免误报。...然而,我们例子,我们选择测试一种更简单启发式来匹配船:我们排序从M之前选择了100个随机片段(正样本),N之后选择了100个随机片段(负样本)。

    1.4K10

    TensorBoard ,PIL OpenCV 深度学习应用

    重要工具介绍 TensorBoard: 是一个TensorFlow提供强大工具,用于可视化理解深度学习模型训练过程结果。下面我将介绍TensorBoard相关知识使用方法。...设置 TensorBoard 回调 TensorFlow,你需要通过TensorBoard回调来记录数据,以便后续TensorBoard查看。.../logs 这将启动一个本地服务器,默认端口为6006(可以通过--port参数修改),你可以浏览器访问 http://localhost:6006(或者相应端口)来查看TensorBoard...计算机视觉: 计算机视觉领域,OpenCV 提供了许多算法工具,如特征检测(SIFT、SURF等)、目标检测(Haar 级联检测器、深度学习模型)、物体跟踪、摄像头标定、立体视觉等。...跨平台: PIL 可以多个平台上运行,并且易于安装使用,适合不同应用场景图像处理需求。

    11410

    深度学习图像视频压缩应用

    然后Yao Wang对比了该模型与其他一些模型PSNRMS-SSIM指标下实验结果。...然后,Yao Wang介绍了另一个压缩器——非局部注意力优化压缩器(NLAIC),详细介绍了该压缩器网络结构其中非局部注意力机制,并给出了该压缩器kodak数据集上与其他压缩器PSNR指标下对比结果...接着,Yao Wang介绍了基于深度学习端到端视频编码框架,将传统视频编码各个模块用深度学习代替并进行联合优化。...然后,Yao Wang介绍了基于动态变形滤波器视频预测模型,该网络输入视频帧,然后输出一张运动向量图一张滤波系数图,与输入帧融合后作为最终输出结果,并展示了模型动态MINIST数据集上结果。...之后,Yao Wang又介绍了一项基于块带边缘去噪压缩器,并给出了该模型网络框架性能。

    1.4K30

    浅析深度学习实体识别关系抽取应用

    NER研究从一开始基于词典规则方法,基于统计机器学习方法,到近年来基于深度学习方法,NER研究进展趋势如下图所示。...CRF常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列,NER基本应用是给定一系列特征去预测每个词标签。...近年来随着深度学习飞速发展,像RNN、LSTM这些模型NLP任务得到了广泛应用,其特点在于具备强大序列建模能力,它们能够很好地捕捉上下文信息,同时具备神经网络拟合非线性能力,这些都是比CRF...给定用户输入一段自然语言,正确识别实体基础上,抽取它们之间关系就是亟待解决重要问题。目前解决这个问题方法分为串联抽取联合抽取两类。...总结 3 参数共享方法越来越多被用于基于神经网络实体识别关系抽取联合学习,这种方法多任务中有着广泛应用且简单容易实现。

    1.8K80

    浅析深度学习实体识别关系抽取应用

    NER研究从一开始基于词典规则方法,基于统计机器学习方法,到近年来基于深度学习方法,NER研究进展趋势如下图所示。 ?...CRF常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列,NER基本应用是给定一系列特征去预测每个词标签。 ?...近年来随着深度学习飞速发展,像RNN、LSTM这些模型NLP任务得到了广泛应用,其特点在于具备强大序列建模能力,它们能够很好地捕捉上下文信息,同时具备神经网络拟合非线性能力,这些都是比CRF...给定用户输入一段自然语言,正确识别实体基础上,抽取它们之间关系就是亟待解决重要问题。目前解决这个问题方法分为串联抽取联合抽取两类。...总结 3 参数共享方法越来越多被用于基于神经网络实体识别关系抽取联合学习,这种方法多任务中有着广泛应用且简单容易实现。

    2.4K41

    GAN通过上下文复制粘贴,没有数据集情况下生成新内容

    本文中,我将讨论“重写深度生成模型”(https://arxiv.org/abs/2007.15646)一文,该文件可直接编辑GAN模型,以提供所需输出,即使它与现有数据集不匹配也是如此。...GAN局限性 尽管GAN能够学习一般数据分布并生成数据集各种图像。它仍然限于训练数据存在内容。例如,让我们以训练有素GAN模型为例。...但是,如果我们想要眉毛浓密或第三只眼脸怎么办?GAN模型无法生成此模型,因为训练数据没有带有浓密眉毛或第三只眼睛样本。...重写GAN规则 2020年1月,麻省理工学院Adobe Research发表了一篇有趣论文,名为“重写深度生成模型”,使我们能够直接编辑GAN模型并产生新颖内容。模型重写是什么意思?...然后,层L之前前一层将表示密钥K,密钥K表示有意义上下文,例如嘴巴位置。此处,L层L-1层之间权重W用作存储KV之间关联线性关联存储器。 我们可以将K?V关联视为模型规则。

    1.6K10

    Light | 深度学习全息相干成像应用

    图1-深度学习方法相干成像上应用 本文中,作者主要回顾了几种深度学习全息相干成像系统已有的应用。...相位恢复全息重建 相位恢复是全息成像过程一个关键过程,常规恢复策略已有多种光学和数值方法被提出用于求解相位信息。...C等人在其工作证明了深度神经网络能够从单一全息测量数据同时执行自动聚焦相位恢复,生成处于不同轴向深度样品图像,如图2c所示。...例如,这种基于深度学习重建方法被用于大于20平方毫米宽成像视场上实现高通量病毒检测。还被用于重建生物气溶胶图进行花粉霉菌孢子识别及分类。...分辨率及信噪比提升 深度学习应用到分辨率提升,以成像系统有无透镜分为: (1)无透镜全息系统,用于训练网络高分辨率标签图像是通过使用同一样本多张进行了亚像素偏移图像合成,低分辨率图像则是使用了少量进行了亚像素偏移图像合成

    1K40

    干货 | 深度学习迁移学习语义匹配模型应用

    如何正确理解用户诉求是交互过程核心,近几年随着机器学习深度学习发展,语义匹配模型在学术界也有质飞跃。...本文将结合携程业务应用案例聊聊如何把这些模型落地旅游场景,同时结合旅游场景做相应模型改进。 一、基于深度学习语义匹配模型 问题匹配模型是机器人进行交互基础模型,对匹配率要求较高。... QA我们常用是 point-wise pair-wise,如下图所示。...三、迁移学习语义匹配网络应用 智能客服对接各个业务线且需要不定时更新 QA模型情况下,我们不断探索缩短训练时间提升准确率方法。...在这种情况下,语料不足场景会更加凸显。携程结合自身场景,多语言化场景也已经取得了一定成果。 【参考文献】 [1] Dennis S,Landauer T,Kintsch W,et al.

    1.4K30

    Linux 查找用户帐户信息登录详细信息 12 种方法

    Linux系统,用户帐户登录详细信息对于系统管理安全非常重要。了解如何查找管理用户帐户信息以及监视登录活动是系统管理员基本技能之一。...本文将介绍12种Linux查找用户帐户信息登录详细信息方法,帮助您更好地管理保护您系统。1. /etc/passwd 文件/etc/passwd文件是存储用户帐户信息文本文件。...您可以使用journalctl命令结合过滤选项来查找特定用户登录注销信息。...自定义脚本日志文件除了使用系统提供工具和文件,您还可以编写自己脚本来查找用户帐户信息登录详细信息,并将结果记录到自定义日志文件。这样可以根据您需求和系统配置进行更灵活管理监视。#!...查找用户帐户信息登录详细信息方法。

    2.2K00

    MysqlCHARVARCHAR如何选择?给定长度到底是用来干什么

    于是又讨论到了varcharMySQL存储方式。,以证明增加长度所占用空间并不大。那么我们就看看varcharmysql到底是如何存储。 ?...varchar类型mysql是如何定义? 先看看官方文档: ? ?...ALL IN ALL MySQL数据库,用最多字符型数据类型就是VarcharChar.。这两种数据类型虽然都是用来存放字符型数据,但是无论从结构还是从数据保存方式来看,两者相差很大。...其实也好比我们Java中使用容器类,为什么使用时候需要刚开始位给定一个容器大小呢?也就是为了防止扩容对性能消耗。 CHAR数据类型与VARCHAR数据类型不同,其采用是固定长度存储方式。...拓展: 还有就是我们使用索引时候,插入更新时候使用是指定长度还是正式字符长度????我给自己留个问好? ? 竟然创建成功了。看了下是自动截取了255个字符。

    3.6K40

    Linux 查找用户帐户信息登录详细信息 12 种方法

    来源:网络技术联盟站 Linux系统,用户帐户登录详细信息对于系统管理安全非常重要。了解如何查找管理用户帐户信息以及监视登录活动是系统管理员基本技能之一。...本文将介绍12种Linux查找用户帐户信息登录详细信息方法,帮助您更好地管理保护您系统。 1. /etc/passwd 文件 /etc/passwd文件是存储用户帐户信息文本文件。...您可以使用journalctl命令结合过滤选项来查找特定用户登录注销信息。...自定义脚本日志文件 除了使用系统提供工具和文件,您还可以编写自己脚本来查找用户帐户信息登录详细信息,并将结果记录到自定义日志文件。这样可以根据您需求和系统配置进行更灵活管理监视。...查找用户帐户信息登录详细信息方法。

    2.3K80

    热点综述 | 深度学习疾病诊断、预后治疗应用

    深度学习方法准确识别疾病相关基因以进行诊断、预后治疗方面发挥着至关重要作用。...2023年7月,《Frontiers in Genetics》发表综述文章,系统地评估了基于深度学习技术多组学数据分析最新趋势及其疾病预测应用。...模型应用及比较 当前技术深度学习计算生物学应用 数据集、深度学习与区块链物联网等新兴技术集成已广泛应用于计算生物学。...有关疾病计算预测模型成果稳步增加,下图展示了预测方法比较。 预测方法比较 挑战及展望 训练模型最大挑战是数据质量。特别是深度学习模型疾病相关预测应用,高质量医疗数据具有重要意义。...强烈建议开发预测模型计算生物学专家与医学专业人员合作,真实临床场景测试所提出模型。因此,计算预测模型结果应使用湿实验广泛路径分析进行验证。

    65430

    不知道表名字段名情况下查找出哪些字段里包含“关键字”数据。

    需求:不知道表名字段名情况下查找出哪些字段里包含“关键字”数据。 DBA解决思路:用python全量扫描跑批,涉及到varchar字段都扫一遍。..."host": "127.0.0.1", "user": "admin", "password": "123456", "db": "test" } # 函数用于在给定搜索关键字...cursor: cursor.execute("SHOW TABLES") tables = cursor.fetchall() # 迭代所有表列名称...,并在每个列搜索关键字 with ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor: # 根据要求更改 max_workers all_tasks...运行上面的代码,并发10个线程 - 地毯式搜索,最后会打印出符合条件表名字段名,交付给产品经理。

    31660

    Nat Mach Intell|GPU计算深度学习药物发现变革作用

    摘要 深度学习几乎颠覆了每一个研究领域,包括那些对药物发现有直接重要性领域,如药物化学药理学。这场革命在很大程度上归功于高度可并行GPU空前进步支持GPU算法发展。...最近更新基于神经网络模型大多数情况下表现出与实验相匹敌准确性,并在第14届CASP竞赛中大大超过了其他方法。...一个典型CNN在三维体积 (高度、宽度、通道) 上运行,根据可学习核子生成平移不变特征图,并将这些图汇集起来以产生尺度旋转不变输出。 卷积操作可并行性使CNN适合在GPU上实现。...随着DL渗透,深度强化学习已经CADD中找到了应用,特别是新药设计,通过使分子具有理想化学特性。GNN上训练深度强化学习被进一步证明可以提高生成分子结构有效性。...最早开发方法之一,深度对接,依赖于一个完全连接MLP模型,该模型用化学指纹库中一小部分分数来训练,然后用来预测剩余分子对接分数等级,允许不对接情况下删除低排名条目。

    86120

    2022年深度学习时间序列预测分类研究进展综述

    这些机制可以插入到任何现有的Transformer模型,作者测试将它们插入 Informer、Autoformer 传统Transformer ,都可以提高性能(附录,还表明它可以提高 Fedformer...在过去几年里,Transformer模型无数次时间序列实验绝大多数情况下结果都不太理想。很长一段时间里,我们都认为一定是做错了什么,或者遗漏了一些小实现细节。...Fedformer表现非常接近简单模型,并且各种消融打乱任务中表现更好。虽然基准很多情况下都难以进行预测,但他们对数据内部表示却相当不错。...合成环境,测试了冷启动学习少样本学习,发现他们模型优于普通 Transformer DeepAR。对于真实数据集采用了 Kaggle 零售数据集,该模型在这些实验中大大优于基线。...https://github.com/AIStream-Peelout/flow-forecast 总结 在过去两年里,我们已经看到了Transformer时间序列预测兴起可能衰落时间序列嵌入方法兴起

    1.9K41
    领券