标签：VBA 下面的VBA自定义函数演示了如何对应用了粗体格式的单元格求和。...在VBE中，插入一个标准模块，在其中输入下面的代码： Public Function SumBold( _ ParamArray vInput() As Variant) As Variant...ErrHandler: '检查是否溢出 If Err.Number = 6 Then SumBold = CVErr(xlErrNum) Resume Continue End Function 注意，当求和的单元格区域中单元格格式发生更改时...这意味着，仅对求和单元格区域中的单元格设置加粗格式，使用该自定义函数求和的值不会改变，除非按F9键强制计算，或者在工作表中输入内容导致工作表重新计算。...这个程序也提供了一个模板，可以稍作修改对其它格式设置的单元格来求和
一、前言 前几天在Python白银交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个Python列表求和的问题，如下图所示。...如果你还有其他方法，欢迎尝试，有结果的话，欢迎分享给我噢！ 三、总结 大家好，我是Python进阶者。...这篇文章主要分享了使用Python实现对规整的二维列表中每个子列表对应的值求和的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，一共3个方法，顺利帮助粉丝顺利解决了问题。
我们都知道Map是一种键-值对的数据结构，每个键都是唯一的！本文讨论了关于Java中Map使用的最常见的8个问题。为了叙述的简单，所有的例子都会使用泛型。...为此，在java中，所有这些键值对都存储在Map.Entry的实例中，我们调用Map.entrySet() 就会返回一个存储着所有键值对的对象，然后遍历循环就可以得到了。...根据map的key值将map进行排序是一个很常用的操作。...一个方法就是将Map.Entry转换到一个list里去，然后list排序就可以了。...第一种方法也是将map转换成一个list，然后根据value排序，方法与key的排序是一样的。
然后，它从这些行中的 “交易额” 列中提取数值，并使用.sum()方法计算这些值的总和。...161393.0 7、使用df中的数据分组统计每个人的交易额平均值（保留2位小数），将统计结果放入dff变量中并显示该结果 dff = df.groupby('姓名')['交易额'].mean().round...然后，使用.round(2)方法将平均值保留两位小数。最后，将结果存储在新的 Series 对象dff中。dff是一个包含每个姓名对应的平均交易额的 Series，其中索引是姓名，值是平均交易额。...在这个例子中，使用的聚合函数是'sum'，表示对 “交易额” 进行求和。...然后，使用.sum()方法两次对这个布尔值的 DataFrame 进行求和，第一次对每列求和，第二次对每行的结果再求和。
一步一步理解代码 在内存中创建 'ABC' 字符串 在内存中创建 a 变量，并将 a 指向 'ABC' 在内存中创建 b 变量，因为将 a 值赋给 b，所以这是b也指向 'ABC' 然后又在内存中创建了...'] = 123 #由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉 d['key1'] = 111 if 'key2' in d: #判断某个键是不是在...tuple虽然是不变对象，但试试把(1, 2, 3)和(1, [2, 3])放入dict或set中，并解释结果。...定义一个函数要使用def语句，依次写出函数名、括号、括号里的参数和冒号： ，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。...返回函数 高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。 我们来实现一个可变参数的求和。
通过张量并行，可以将矩阵乘法等计算操作的矩阵按行或按列切分，然后在不同设备上并行执行部分计算，最后通过集合通信操作合并结果。...在张量并行中，可以将矩阵按列或者按行切分，然后在不同设备上并行执行部分计算。...对于 MLP 模块，可以将输入矩阵 X 和权重矩阵 A 按列切分，不同设备分别计算一部分乘积，然后合并结果。...对于自注意力模块，可以将查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵按列切分，不同设备分别计算注意力得分和加权求和，最后合并结果。...在这种模式下，每个设备处理它存储的部分列，并行计算所有嵌入表的部分结果。然后通过 All-Gather 操作将各部分结果汇总，得到完整的嵌入输出。
通过张量并行，可以将矩阵乘法等计算操作的矩阵按行或按列切分，然后在不同设备上并行执行部分计算，最后通过集合通信操作合并结果。...在张量并行中，可以将矩阵按列或者按行切分，然后在不同设备上并行执行部分计算。以矩阵乘法 A×B=C 为例，假设将矩阵 B 按列切分成 B1 和 B2 ，分别存储在设备 1 和设备 2 上。...对于 MLP 模块，可以将输入矩阵 X 和权重矩阵 A 按列切分，不同设备分别计算一部分乘积，然后合并结果。...对于自注意力模块，可以将查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵按列切分，不同设备分别计算注意力得分和加权求和，最后合并结果。...在这种模式下，每个设备处理它存储的部分列，并行计算所有嵌入表的部分结果。然后通过 All-Gather 操作将各部分结果汇总，得到完整的嵌入输出。
到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，存入 sort_buffer 中； 4. 从索引 city 取下一个记录的主键 id； 5. ...可以这么简单理解，MySQL 将需要排序的数据分成 12 份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这 12 个有序文件再合并成一个有序的大文件。...对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 进行排序； 7. 遍历排序结果，取前 1000 行，并按照 id 的值回到原表中取出 city、name 和 age 三个字段返回给客户端。...从索引 (city,name,age) 取下一个记录，同样取出这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回； 3. ...这时候数据量较大，可以同时起两个连接一行行读结果，用归并排序算法拿到这两个结果集里，按顺序取第 10001~10100 的 name 值，就是需要的结果了。
到主键 id 索引取出整行，取 name、city、age 三个字段的值，存入 sort_buffer 中； 4. 从索引 city 取下一个记录的主键 id； 5....可以这么简单理解，MySQL 将需要排序的数据分成 12 份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这 12 个有序文件再合并成一个有序的大文件。...对 sort_buffer 中的数据按照字段 name 进行排序； 7. 遍历排序结果，取前 1000 行，并按照 id 的值回到原表中取出 city、name 和 age 三个字段返回给客户端。...从索引 (city,name,age) 取下一个记录，同样取出这三个字段的值，作为结果集的一部分直接返回； 3....这时候数据量较大，可以同时起两个连接一行行读结果，用归并排序算法拿到这两个结果集里，按顺序取第 10001~10100 的 name 值，就是需要的结果了。
df.loc['a':'b']['A']=10不会（对其元素的赋值不会）。 最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。...它首先丢弃在索引中的内容；然后它进行连接；最后，它将结果从0到n-1重新编号。...默认情况下，Pandas会对任何可远程求和的东西进行求和，所以必须缩小你的选择范围，如下图： 注意，当对单列求和时，会得到一个Series而不是一个DataFrame。...要将其转换为宽格式，请使用df.pivot： 这条命令抛弃了与操作无关的东西（即索引和价格列），并将所要求的三列信息转换为长格式，将客户名称放入结果的索引中，将产品名称放入其列中，将销售数量放入其 "...在上面的例子中，所有的值都是存在的，但它不是必须的： 对数值进行分组，然后对结果进行透视的做法非常普遍，以至于groupby和pivot已经被捆绑在一起，成为一个专门的函数（和一个相应的DataFrame
age三个字段的值，存入sort_buffer 从索引city取下一个记录的主键id 重复3、4，直到city值不满足查询条件，即主键id_y 对sort_buffer中的数据按name做快排 取排序后结果的前...MySQL将需要排序的数据分成12份，每一份单独排序后存在这些临时文件中。然后把这12个有序文件再合并成一个有序的大文件。...select @b-@a =4000，整个执行过程只扫描4000行。 为避免对结论造成干扰，这里将internal_tmp_disk_storage_engine设成MyISAM。...name排序 遍历排序结果，取前1000行，并按id的值回到原表中取出city、name和age三个字段返回给client 4.2 执行过程示意图 对比全字段排序示意图，就是多访问了一次表citizen...resultSet只是个逻辑概念，实际上MySQL服务端从排序后的sort_buffer中依次取出id，然后到原表查到city、name和age这三字段的结果，无需在服务端再耗费内存存储结果，而是直接返给
简单说来就是将 Join 的两个表，首先根据连接属性进行排序，然后进行一次扫描归并, 进而就可以得出最后的结果。...： 顺序读取外表 A 直到 join-keys 中出现另外的值，把相同 keys 的行放入数组 a1，同样的规则读取内表 B，把相同 keys 的行放入数组 a2。...，并通过对每行数据的 join-keys 进行判断是不是属于同一个 join-keys，如果是，会把相同 join-keys 的行分别放入到 innerChunkRows 和 outerIter4Row...然后对其分别建立迭代器 innerIter4Row 和 outerIter4Row。在 SMJ 中的执行过程中，会利用这两个迭代器来获取数据进行真正的比较得出 join result。...然后通过 fetchNextOuterRows 读取下一个外表数据，重新比较。
一、使用三种方法实现0-n累加求和 定义函数分别使用while循环、for循环、递归函数实现对0-n的累加求和 1、使用while循环 定义一个累加求和函数sum1(n),函数代码如下： 2、使用...1、对0-100实现累加求和，令n=100，分别调用三个函数, 代码如下： 2、 控制台的输出结果都为：5050 3、这里需要注意的是： 1、在while循环中需要定义初始值和累加变量，防止出现死循环...使用return返回值，当我们调用函数的时候需要使用变量进行接收，才能在控制台有输出结果。 补充知识：在python中，计算Sum = m + mm + mmm +mmmm+…..+mmmmm….....m的位数累加到n的值，列出算式并计算出结果： 大家还是直接看代码吧！ #为了打印出算式，并计算出结果，将m,mm这些放入到列表中 #定义列表中的m初始值为0,用Ele来代表m,mm…....a digit：”)) #用循环的方式计算每个Ele(m,mm,mmm…)的值 #同时计算出总和 for i in range(n): Ele = Ele + m #前两行循环计算出每个Ele的值 m
则说明区间有重叠 while (i < intervals.length - 1 && intervals[i + 1][0] <= right) { // 将当前右端点的值与下一个区间右端点的值进行比较...// 将新区间放入结果集中 res.add(new int[]{left, right}); // 接着判断下一个区间 i++;...} // 返回最终结果集，将 List 类型转换成 0 行 n 列的格式的数组类型 ，即一维数组转二维数组 return res.toArray...定义一个循环维护的变量，当 i 的值小于 intervals 中的集合个数时，进入循环，确保能遍历到最后一个区间，每次遍历都取出区间的左右端点，若当前区间的右端点比下一个区间的左端点还大，则说明区间有重叠...，将当前右端点的值与下一个区间右端点的值进行比较，取较大的值作为新区间右端点，将新区间放入结果集中并接着判断下一个区间，最后返回最终结果集，将 List 类型转换成 0 行 n 列的格式的数组类型返回即可
print(matrix[:,1]) 打印结果如下： [10 25 40] :表示选取所有的行 逗号隔开 然后取列 取第一列(从0开始计算) 下一个例子： import numpy matrix = numpy.array...True False] [[20 25 30]] 意思是 :表示选取所有的行 逗号隔开 然后取列 取的是第一列(从0开始) 然后直接对这一列的值进行判断 判断这一列 中的元素是否等于25 并将其布尔类型的值传递给...second_conlumn_25 然后打印出的second_conlumn_25的结果为一个布尔类型的列表 而把second_conlumn_25当作索引值 我们去寻找有25的这一行 逗号隔开 :表示直接选取这一行的数据...matrix.sum(axis=1) 打印结果如下： >>array([ 30, 75, 120]) 指定了一个维度 对行求和 下个例子： import numpy matrix = numpy.array...22.sort与argsort sort 对当前的数组按照行的维度进行排序(因为axis=1) argsort 是对值的索引进行排序 默认是值从小到大 然后按照值排序获取索引 输出索引 举个例子
重复3、4，直到 city 值不满足条件。 对 sort_buffer 中的数据按照 name 做快速排序。 把排序结果中的前1000行返回给客户端。...到主键索引中取出整行，把 name、id 这2个字段放入 sort_buffer。 从索引 city 取下一个记录的主键ID。 重复3、4，直到city值不满足条件。...对 sort_buffer 中的数据按照 name 做快速排序。 取排序结果中的前1000行，并按照 id 的值到原表中取出 name、city、age 3个字段的值返回给客户端。...到主键索引中取出整行，取 name、city、age 3个字段的值，作为结果集的一部分直接返回。 从索引（city,name）取下一个主键ID。...小结 上面介绍了排序的工作流程，包括： 全字段排序 rowid 排序 并进一步思考如何对排序进行优化： 利用索引使查询结果本身就是有序的。 如果条件允许，使用覆盖索引，直接返回结果。
在浏览了这些资料之后，我将感知器分为以下5个部分: 初始化权重 将权重乘以输入，然后求和 将结果与阈值进行比较以计算输出(1或0) 更新权重 重复 让我们详细讨论每一个问题。...2 将权重乘以输入，然后求和 接下来，我们将权重乘以输入，然后求和。 为了更容易理解，我在第一行中对权重及其对应的特征进行了着色 ? 在我们把权重乘以特征之后，我们把它们加起来。这也被称为点积。 ?...在下一个迭代中，我们将继续讨论第二行特征。 ? 我不会重复每一步，但这是下一个点积的计算: ? 接下来，我们将比较点积和阈值，以计算新的估计值，更新权值，然后继续。...2 将权重乘以输入，然后求和 接下来，我们将权重乘以输入，然后求和。 它的另一个名字是“点积” 同样，我们可以使用Numpy轻松地执行此操作。我们将使用的方法是.dot()。...您会注意到，在上面的注释中，我将其称为“激活函数”。这是对我们正在做的更正式的描述。 查看NAND输出的第一行，我们可以看到实际值是1。由于我们的预测是错误的，我们需要继续更新权重。
最后对链表反转得到的结果就是正确答案，如第一张图，我们接着看，2+5=7，4+6=10进1，3+4+1 =8，从前往后放结果是不是反转也不需要了，直接就是答案了？确实如此，如第二张图 ?...result[temp] = int(sum % 10) //把十位数字放入下一个位置，所有才有上面的sum = result[temp]+sum result[temp...从解法一我们得知是从链表头部开始相加，所得结果最后作为新链表的头部，如果大于10，则向上进一位，在创建新链表下一个节点时把进上来的值加上，依次直到两个链表的节点都为空，基于这个我们考虑能不能用递归呢？...= 0{ result = append(result,carry) } return result } //两个节点的值初始都置为0(跟解法一中链表构造数组长度不一致补...+ carry //取域 remainder := temp % 10 //求商（也是进位，大于10是进位是1，否则是0） carry = temp / 10 //将求的和放入数组中
: # 然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回。...函数作为返回值 # 高阶函数除了可以接受函数作为参数外，还可以把函数作为结果值返回。..., 5, 7, 9) # 调用函数f时，才真正计算求和的结果： print(f()) # 在函数lazy_sum中又定义了函数sum，并且，内部函数sum可以引用外部函数lazy_sum的参数和局部变量...()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的Iterator返回。...# 在Python中，对匿名函数提供了有限支持。
判断当前从左到右遍历还是从右到左遍历 if left_to_right: cur_values.reverse() # 将遍历过节点值放入总结果列表中...输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数P。并将P对1000000007取模的结果输出 。...(注：小朋友的编号是从0到n-1) 分析 将n个小朋友抽象成一个成环的列表，使用取模的方式求出当前m的索引值，然后弹出该索引上的元素，返回列表中的第一个元素。...4个相邻的格子都没有匹配字符串中下一个的字符，表明当前路径字符串中字符在矩阵中的定位不正确，我们需要回到前一个，然后重新定位。...4个相邻的格子都没有匹配字符串中下一个的字符， 表明当前路径字符串中字符在矩阵中的定位不正确，我们需要回到前一个，然后重新定位。
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