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Excel公式技巧20： 从列表中返回满足多个条件的数据

在实际工作中，我们经常需要从某列返回数据，该数据对应于另一列满足一个或多个条件的数据中的最大值。 如下图1所示，需要返回指定序号（列A）的最新版本（列B）对应的日期（列C）。 ?...原因是与条件对应的最大值不是在B2:B10中，而是针对不同的序号。而且，如果该情况发生在希望返回的值之前行中，则MATCH函数显然不会返回我们想要的值。...B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,B2:B10,0)) 转换为： =INDEX(C2:C10,MATCH(4,{4;2;5;3;1;3;4;1;2},0)) 很显示，数组中的第一个满足条件的值并不是我们想要查找的值所在的位置...： =INDEX(C2:C10,1) 得到： 2013-2-21 这并不是满足我们的条件对应的值。...由于数组中的最小值为0.2，在数组中的第7个位置，因此上述公式构造的结果为： {0;0;0;0;0;0;1;0;0;0} 获得此数组后，我们只需要从列C中与该数组出现的非零条目（即1）相对应的位置返回数据即可

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问与答81： 如何求一组数据中满足多个条件的最大值？

Q：在工作表中有一些数据，如下图1所示，我想要获取“参数3”等于“A”、”参数4“等于”C1“对应的”参数5”中的最大值，能够使用公式解决吗？ ? 图1 A：这种情况用公式很容易解决。...我们看看公式中的： (参数3=D13)*(参数4=E13) 将D2:D12中的值与D13中的值比较： {"A";"B";"A";"B";"A";"A";"B";"A";"B";"A";"A"}=”A”...得到： {TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE;FALSE;TRUE;FALSE;TRUE;TRUE} 将E2:E12中的值与E13中的值比较： {"C1";"C2";"C1"...代表同一行的列D和列E中包含“A”和“C1”。...D和列E中包含“A”和“C1”对应的列F中的值和0组成的数组，取其最大值就是想要的结果： 0.545 本例可以扩展到更多的条件。

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    Excel应用实践08：从主表中将满足条件的数据分别复制到其他多个工作表中

    如下图1所示的工作表，在主工作表MASTER中存放着从数据库下载的全部数据。...现在，要根据列E中的数据将前12列的数据分别复制到其他工作表中，其中，列E中数据开头两位数字是61的单元格所在行前12列数据复制到工作表61中，开头数字是62的单元格所在行前12列数据复制到工作表62中...5列符合条件的数据存储到相应的数组中 For i = 2 To UBound(x, 1) Select Case Left(x(i, 5), 2) Case..., 64, "已完成" End Sub 运行代码后，工作表61中的数据如下图2所示。 ? 图2 代码并不难，很实用！在代码中，我已经给出了一些注释，有助于对代码的理解。...个人觉得，这段代码的优点在于： 将数据存储在数组中，并从数组中取出相应的数据。 将数组数据直接输入到工作表单元格，提高了代码的简洁性和效率。 将代码适当修改，可以方便地实现类似的需求。

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    【Windows 逆向】CE 地址遍历工具 ( CE 结构剖析工具 | 从内存结构中根据寻址路径查找子弹数据的内存地址 )

    文章目录 一、CE 结构剖析工具 二、从内存结构中根据寻址路径查找子弹数据的内存地址 一、CE 结构剖析工具 ---- 游戏中的数据结构 , 需要靠调试和观察 , 才能发现其中的规律 ; 之前发现的 静态地址...为 cstrike.exe+1100ABC , 该地址又称为基地址 ; 在 CE 中 , 点击 " 查看内存 " 按钮 , 在弹出的对话框中选择 " 工具 / 解析 资料/结构 " 选项 ; 弹出..." 结构分析 " 对话框 , 将静态地址 cstrike.exe+1100ABC 粘贴到地址栏中 ; 然后 , 选择菜单栏 " 结构 / 定义新的结构 " 选项 , 结构定义 , 为目前结构命名..., 然后点 " 确定 " , 选择 " 是 " , 默认 4096 不需要更改 , 选择 " 确定 " , 然后就可以打开整个游戏的内存结构 ; 二、从内存结构中根据寻址路径查找子弹数据的内存地址...数据 ; 然后点开 0000 -> 7C , 点开 0000 -> 7C -> 5D4 , 查看 0000 -> 7C -> 5D4 -> CC, 该地址就是子弹数据的 动态地址 1CEF395C

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    通过多视图图协同学习从空间分辨的转录组学数据中阐明肿瘤异质性

    from spatially resolved transcriptomics data by multi-view graph collaborative learning 论文摘要 空间解析转录组学...(SRT) 技术使我们能够获得对组织结构和细胞发育的新见解，尤其是在肿瘤中。...然而，缺乏对生物背景和多视图特征的计算开发严重阻碍了组织异质性的阐明。...在这里，作者提出了 stMVC，这是一种多视图图协同学习模型，它在通过注意力分析 SRT 数据时集成了组织学、基因表达、空间位置和生物学背景。...特别是，stMVC 可识别乳腺癌研究中与疾病相关的细胞状态及其过渡细胞状态，并通过独立临床数据的功能和生存分析进一步验证。这些结果证明了 SRT 数据的临床和预后应用。

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    虚拟存储

    因为局部性原理的存在，使得在内存中的数据的命中率较高，从而虚拟存储能获得较好的性能，所以虚拟存储才得以实现。 2）虚拟存储概念： 　把目前用不到的进程快暂移到外存。...与交换不同的是，交换是把整个进程都移出内存，而虚拟存储是把进程的部分模块移出去，且在最开始加载的 时候也是把进程的部分模块加载进内存，而不是整个进程都加载进去。...3）虚拟页式存储管理： 　就是在之前的非连续内存管理中的页式存储的基础上，可以根据需要把内存中的页帧移到外存，也可以把要外存上要运行的页帧移到内存中来。...为此在页表中加入了几个标志位: 驻留位是说逻辑页在内存中有没有对应的页帧，根据此来确定是否发生缺页中断。 　...修改位是说对应的物理页帧有没有进行过修改，这是在页面调度把此页调度到外存时用的，如果进行过修改就得把此页帧写入外存中来进行更 新，否则直接把这页从内存中移除然后修改页表中的驻留位为0就行了。

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    WebRTC的拥塞控制和带宽策略

    那么什么是包组呢？就是距包组中第一个包的发送时刻t0小于5毫秒发送的所有的包成为一组，第一个超过5毫秒的包作为下一个包组第一个包。...在WebRTC实现了两种滤波器来进行延迟增长趋势的评估，分别是：kalman filter和trendline filter, 从图2中我们知道kalman filter是运行在接收端的，我在这里以不做介绍...以下WebRTC中pacer的模型关系： 图6：pacer模型图 WebRTC中pacer的流程比较清晰，分为三步： 1） 如果一帧图像被编码和RTP切分打包后，先会将RTP报文存在待发送的队列中，并将报文元数据...它先根据feedback中反馈过来的丢包率(loss fraction)来确定使用哪一种FEC，在根据每中FEC和丢包率来确定FEC使用的码率，但需要满足一下条件: feedback的码率被设定为target...但如果是需要反馈报文的到达时间，它会根据占用5%的target bitrate来计算发送feedback的时间间隔，计算流程如下： feedback interval需要满足一个条件：50ms < interval

    1.4K21

    智慧无人机AI算法方案

    方案亮点与优势方案亮点全自主飞行任务执行：可根据预设任务和实时环境信息，自主完成起飞、巡航、目标搜索与识别、数据采集等任务，并安全返航。...首先利用目标检测模型在无人机获取的图像或视频帧中检测出目标物体，然后使用跟踪算法对检测到的目标进行跟踪，并预测其在下一帧中的位置。...（二）实现步骤目标检测模型训练收集包含要跟踪目标的图像数据集，例如在航拍场景中，如果要跟踪行人，则收集包含行人的各种场景图像，包括不同角度、光照条件、背景等情况。...以卡尔曼滤波结合匈牙利算法为例：卡尔曼滤波用于预测目标在下一帧中的位置，它基于目标的当前状态（位置、速度等）和运动模型来进行预测。...在每一帧图像中，首先使用目标检测模型检测目标，然后将检测结果与跟踪器中的目标进行匹配和更新。如果跟踪器中的目标丢失（例如目标被遮挡或移出画面），则使用目标检测模型重新检测目标并初始化跟踪器。

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    NumPy、Pandas中若干高效函数！

    Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...、转置（pivot）数据集； 轴的分级标记 (可能包含多个标记)； 具有鲁棒性的IO工具，用于从平面文件 (CSV 和 delimited)、Excel文件、数据库中加在数据，以及从HDF5格式中保存...如果一个未知的.csv文件有10GB，那么读取整个.csv文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。...，基于dtypes的列返回数据帧列的一个子集。

    6.6K20

    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

    Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...以及从 HDF5 格式中保存 / 加载数据； 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。...如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

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    加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

    Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...以及从 HDF5 格式中保存 / 加载数据； 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。...如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

    6.7K20

    12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

    Pandas 擅长处理的类型如下所示： 容易处理浮点数据和非浮点数据中的 缺失数据（用 NaN 表示）； 大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列； 显式数据可自动对齐...以及从 HDF5 格式中保存 / 加载数据； 时间序列的特定功能: 数据范围的生成以及频率转换、移动窗口统计、数据移动和滞后等。...如果一个未知的.csv 文件有 10GB，那么读取整个.csv 文件将会非常不明智，不仅要占用大量内存，还会花很多时间。我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。...，基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。

    6.3K10

    Python基础知识面试回顾

    Strip 移出两侧空白 列表 List 方法： append 追加元素，默认添加到最后的位置 pop 移出最后一个元素 Reverse 反转元素 Remove 移出元素 Extend 扩展当前列表...答： filter包含了所有筛选条件匹配的对象，get返回筛选条件，筛选出多条或没有则报错 2、django中的大于小于是什么？...答：在工作中，可能会碰到这样一种情况，某个功能模块负责产生数据，这些数据由另外一个模块负责处理，产生数据的模块那么就叫生产者，而处理数据的模块就称为消费者，咋生产者之间在加个缓冲区，形象的称之为仓库，生产者负责往仓库中运输商品...，而消费者从仓库中取出商品。...(id=1).delete() __in 多条件查询 Moels.User.objects.filter(id__in=[11,22,33]) 获取id等于11,22,33的数据 HTTP协议是超文本传输协议

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    5.python函数

    函数介绍 定义:  函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可。...必须有一个明确的结束条件； 2....每次进入更深一层递归时，问题规模相比上次递归都应有所减少； 3.递归效率不高，递归层次过多会导致栈溢出（在计算机中，函数调用是通过栈（stack）这种数据结构实现的，每当进入一个函数调用，栈就会加一层栈帧...满足下列条件之一就可称函数为高阶函数 某一函数当做参数传入另一个函数中 函数的返回值包含一个或多个函数 #简单的高阶函数 def func(): print('in the func...filter()根据判断结果自动过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新list def is_odd(x): return x % 2 == 1 a = filter(is_odd,

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    SPI协议，这篇就够了！

    这样，主设备的接收寄存器中才能获取到从设备的有效数据。 CLK空闲状态 = 低电平，数据在上升沿采样，并在下降沿移出。 数据显示在MOSI和MISO线上。一发一收。...移位边沿（Shifting Edge）是发送数据 定义：移位边沿是发送设备根据时钟信号将数据输出到数据线的时刻。在这个边沿，发送设备将数据从发送寄存器移出，并更新到数据线（MOSI或MISO）上。...再从各个部件来看： SPI设备内部： SPI寄存器中存储了要发送的数据。 在时钟的下降沿时，寄存器中的数据会被移出到硬件传输逻辑，并通过硬件驱动电路输出到引脚上（MOSI或MISO）。...对方设备： 接收数据的一方通过时钟的上升沿对总线上的数据采样，将接收到的数据信号存储到其自身的接收寄存器中。 移出的目的地：数据会从发送设备的寄存器移出，经过SPI总线，发送到接收设备的输入引脚。...同时，从设备在接收命令和地址时会返回无意义的占位数据（Dummy Data）。 地址发送完毕后，从设备会根据主设备生成的时钟信号，将存储器中指定地址的数据返回。

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    华为认证 Datacom 练习题

    A、6000~6031 B、 C、3000-3999 D、2000-2999 正确答案C 85（单选题） Access端口发送数据帧时如何处理？...，除Grace LSA之外的所有LSA D、 基于链路状态数据库，计算路由时，使用filter-policy import命令，这种过滤方式只影响路由表中的路由添加，对于OSPF的链路状态数据库没有影响...D、当VRRP备份组加入到VGMP管理组后，VRRP备份组上原来的抢占功能失效 正确答案B 98（单选题） Trunk端口发送数据帧时如何处理？...A、当VLAN ID与端口的PVID不同，丢弃数据帧 B、当VLAN ID与端囗的PVID不同，替换为PVID转发 C、当VLAN ID与端口的PVID不同，剥离TAG转发 D、当VLAN ID与端口的...却引用这个 RD-filter 进行过滤，则匹配结果是deny。 B、如果配置了RD-filter，但路由的RD没有与规则中定义的任何一个RD匹配，则默认匹配结果是permit。

    40530

    ByteTrack注释详解

    ByteTrack 是 TBD(Tracking By Detection) 的方法，每一帧都需要进行检测，然后通过卡尔曼预测出每一条轨迹在当前帧的位置，通过所有轨迹和检测框进行关联给每一条轨迹找到对应的检测框...其中，卡尔曼预测器的作用就是预测出轨迹在当前帧可能出现的位置，一般在代码中会有两个函数，一个是 predict，一个是 update，其中 predict 用来预测位置，update 的作用是根据预测的位置和配对的检测框对卡尔曼的参数做调整...在这里说点预备知识，一段轨迹也就是 tracklet 是由很多个 box 组成的时序上的序列，其实就是某一个 id 在画面中按时序出现的位置；并且 ByteTrack 其实是不用训练的，只要在数据集上训练好检测模型就行了...（非常经典，建议背诵）： 检测器得到 bbox → 卡尔曼滤波对 track 进行预测 → 使用匈牙利算法将预测后的 tracks 和当前帧中的 detecions 进行匹配（IOU匹配） → 卡尔曼滤波状态更新..., refind_stracks) # self.lost_stracks 在经过这一帧的匹配之后如果被重新激活的话就将其移出列表 self.lost_stracks =

    3.8K31

    Quantopian 入门系列二 - 流水线 (上)

    很多交易算法都需要重复的做以下几个步骤 对于已知集合中的每个资产，计算它们在不同移动窗口下的 N 个统计量 根据『1』中计算的值选择可交易的子资产集（subset） 根据『2』中选择的资产集上计算所需的投资组合权重...1 简介 在流水线中，我们可以在同时在多个资产中的多维特征上定义一系列运算，而这些计算可分为三大类： 因子（factor） 筛选器（filter） 分类器（classifer） 三者的相同点：都是从资产和时点产生值的函数...构造函数需要设定两个参数： input - 一组数据对象的列表 window_length - 一个整数，表示移动平均值计算应用多少天的数据 下行代码创建了用于计算「10 天美股平均收盘价」的因子。...---- 默认情况下，流水线每天会为 Quantopian 数据库中的每个资产生成各种计算值。但很多时候，我们只关心满足特定条件的一部分资产（比如我们只关心日交易量大过某个阈值的股票）。...该方法把箱数（bin counts）记做 n，并为因子输出中的每个非 NaN 数据点分配从 0 到 n-1 的标签，并返回带有这些标签的分类器（NaN数据标记为 -1）。

    1.2K40
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