今天要跟分享的是excel的分类汇总功能! 分类汇总是excel中处理表格数据使用频率非常高的基础功能,可以胜任基础的统计汇总任务!...今天以一个案例作为主要介绍内容: 我们想要汇总出三个维度下(地区、性别、部门)的平均成绩指标。 将鼠标放在数据区域内任意一个单元格,然后选择数据——分级显示——分类汇总。...调出分类汇总菜单,在分类汇总菜单中设置要汇总的字段以及汇总方式。...(注意在执行分类汇总前要记得先对要汇总的目标字段进行排序哦(升序)) 第一个字段:地区,汇总方式选择均值,选定汇总项勾选语文、数学、英语,然后确定。...将分类字段分别设置为性别、部门,汇总类型设置为均值,选定汇总项字段勾选语文、数学、英语。
正确率与错误率 正确率:正确分类的样本数/总样本数,accuracy 错误率:错误分类的样本数/总样本数,error 正确率+错误率=1 这两种指标最简单,也最常用 缺点 不一定能反应模型的泛化能力,...查准率与查全率 先认识几个概念 正样本/正元组:目标元组,感兴趣的元组 负样本/负元组:其他元组 对于二分类问题,模型的预测结果可以划分为:真正例 TP、假正例 FP、真负例 TN、 假负例 FN,...β>0,β度量了查全率对查准率的重要性,β=1时即为F1 β>1,查全率更重要,β<1,查准率更重要 多分类的F1 多分类没有正例负例之说,那么可以转化为多个二分类,即多个混淆矩阵,在这多个混淆矩阵上综合考虑查准率和查全率...,即多分类的F1 方法1 直接在每个混淆矩阵上计算出查准率和查全率,再求平均,这样得到“宏查准率”,“宏查全率”和“宏F1” ?
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法: ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。
所谓分类变量的汇总展示,就是根据分类变量对样本进行分组,然后展示每一组的分布,适合多组数据的横向比较。...对于分类变量的比较和展示,seaborn提供了多种可视化方式,而且内置了统计功能,我们只需要体用数据,就可以直接得到美观的统计图表了,非常的便利。
A robot is located at the top-left corner of a m x n grid (marked 'Start' in the...
一、ASP.NET框架概述ASP.NET是由微软公司推出的一种基于.NET框架的服务器端Web应用程序开发技术。它提供了丰富的工具和框架,用于开发各种规模的Web应用程序和服务。...ASP.NET具有高度的灵活性和可扩展性,适用于不同规模和复杂度的项目。在ASP.NET的生态系统中,有许多不同的框架和工具可供开发人员选择,以满足不同的需求和开发场景。...这些框架包括了ASP.NET Web Forms、ASP.NET MVC(Model-View-Controller)、ASP.NET Web API等,每种框架都有其独特的特点和适用场景。...ASP.NET框架采用了一系列技术和模式,如ASP.NET Core、Entity Framework、LINQ、MVC、Web Forms、Web API等,这些技术和模式的综合使用,使得ASP.NET...二、主流ASP.NET框架1、ASP.NET Web Forms① 框架特点介绍ASP.NET Web Forms是ASP.NET框架的一个组成部分,它采用类似于传统Windows应用程序开发的事件驱动模型
我们用 PyCharm 新建一个 Scientific 项目,项目名称和目录随便(因为是对成绩进行分类汇总,所以我就把项目叫做 GradeSummary),如图所示。 ?
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间, 在这些高阶向量空间里, 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。
利用 LLM 自动分类Gmail邮件汇总 作者:matrix 被围观: 14 次 发布时间:2025-04-30 分类:零零星星 | 无评论 » 我邮箱订阅了很多博客或者 dev 相关的通知,...但又不想退订 咋整 有邮件汇总服务就完美了,能自动分类和汇总, 标记已读和label。...(Gmail搜索框中的查询文本)is:unread 表示查询未读邮件 const LABEL_NAME = "[script.google]AI汇总" //汇总的分类名 const MAX_EMAILS_PER_BATCH...标记邮件为特定分类(标签) limitedThreads.forEach(thread => { // 获取或创建标签 const labelName = LABEL_NAME...OPENAI_API_URL,OPENAI_API_KEY,OPENAI_MODEL 表示大模型服务商信息 QUERY 配置邮件搜索条件,也就是 Gmail 输入框的文本 LABEL_NAME 标记已读后需要移动到的分类名
export_gridview_to_excel_1.html http://geekswithblogs.net/azamsharp/archive/2005/12/21/63843.aspx http://forums.asp.net...} } } } 本文转载:http://www.webpronews.com/aspnet-export-a-datatable-to-excel-2006-11 ASP.NET
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法 ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法,主要用来解决分类和回归问题。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。
监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。...而对于有些分类来说,同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里,我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。 回归算法: ? 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。...决策树学习 决策树算法根据数据的属性采用树状结构建立决策模型, 决策树模型常常用来解决分类和回归问题。...基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间, 在这些高阶向量空间里, 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。...通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法。
public void CreateExcel(DataSet ds,string typeid,string FileName) { Ht...
最近因为疫情影响,口罩人脸检测与分类突然火了起来,首先是百度开源了相关模型,然后腾讯和阿里也分别称在云服务中提供了相关能力。...今天CV君汇总了目前开源的口罩人脸检测与分类代码和口罩人脸数据集,希望对大家有帮助。...要实现人员是否佩戴口罩的检测,是典型的人脸检测+分类的问题,通用数据集里戴口罩的人脸并不多,所以数据才是这个问题的瓶颈。 1....而戴口罩分类模型准确率达到96.5%。 而且还提供了移动端部署的示例。 使用算法为ECCV 2018的PyramidBox。...还有调皮的工程师说带肉色口罩会导致明显的分类错误。 2.
编辑丨极市平台 导读 本文收集整理了21个国内外经典的开源数据,包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。 深度学习的三大要素:数据、算法、算力。...极市平台收集整理了21个国内外经典的开源数据,包含了目标检测、图像分割、图像分类、人脸、自动驾驶、姿态估计、目标跟踪等方向。...数据集下载汇总链接:https://www.cvmart.net/dataSets 数据集将会不断更新,欢迎大家持续关注!...三、图像分类 1.MNIST 手写数字图像数据集 MNIST数据集是一个手写阿拉伯数字图像识别数据集,图片分辨率为 20x20 灰度图图片,包含‘0 - 9’ 十组手写手写阿拉伯数字的图片。...2.Kaggle 垃圾分类图片数据集 该数据集是图片数据,分为训练集85%(Train)和测试集15%(Test)。
简书的 markdown 都不支持 [TOC] 语法……我就不贴目录了。下面按照类别,列出了29道关于二叉树的题目。认真看会发现,其实题目核心思想都是DFS(如...
OpenCV DNN基于深度学习中的卷积神经网络技术实现对常见计算机视觉任务完成,这些支持模型的结构与相关的论文笔者做了汇总。今天这里汇总一下支持的图像分类模型。...1608.06993.pdf 网络中的残差block结构如下: 08 ShuffleNet 该网络最早在2017年提出,如今也更新到多个版本,从最早的V1版本到如今的V3版本,OpenCV DNN模型支持v1版本的图像分类...MobileNet的深度可分离与组合卷积进一步创新,生成了通道混合操作,其中通道混合结构与shuffle单元结构如下: 此外基于这些网络结构的自定义网络模型同样可以被OpenCV DNN加载与解析完成图像分类任务