使用场景,多级分类汇总后,在汇总的字段中显示空白,这样对我们直接取值做表带来十分不更(假像有5000条记录,1000条汇总项) 相关技术,INDIRECT函数,单元格定位功能. 在数据区域外任意一个单元格编辑好INDIRECT函数,=INDIRECT(ADDRESS(ROW()-1,COLUMN(),4)),如下图 先选择好上面编辑好函数的单元格,并复制,接下来选择好需要填充的空白字段,再时行定位操作,如下图          选择好空白单元格后,直接按下ctrl+v,如下图完工. 效果图

在使用FIS3搭建项目的时候,遇到了一些问题,这里记录下. 这里是发布搭建代码: // 代码发布时 fis.media('qa') .match('*.{js,css,png}', { useHash: true }) // 添加指纹 .match('*.js', { optimizer: fis.plugin('uglify-js') }) // js压缩 .match('*.css', { optimizer: fis.plugin('clean-css') }) // css压缩 .mat

复制表格时,如果要加上行标和列标.页面布局->工作表选项:标题,勾上打印->复制下拉框->复制为图片加上打印样式 一行长拆成几行短或几行短变成一行长的文本拆分,可以通过:填充->两端对齐. 单元格拆分:一个地区对应多个情况.通过分类汇总计数后,出现空白值,采用格式刷. 多行变单列:整齐的多行->最后一列的最后一行等于前一列的第一行->拖拽足够长->向前面拖拽. 工资条每个都加标题.排序出空格->然后筛选出空格->复制标题->粘贴 单元特定格式可以

林牧 SA16222166 课程目标 课程安排 A1a A2 A3 项目集成 环境搭建 其他方面的收获 本课心得 课程目标 通过实现一个医学辅助诊断的专家系统原型,具体为实现对血常规检测报告OCR识别结果,预测人物的年龄和性别,学习机器学习的常见算法,重点分析神经网路,理解和掌握常用算法的使用. 课程安排 A1a 神经网络实现手写字符识别系统 A2 血常规检验报告的图像OCR识别 A3 根据血常规检验的各项数据预测年龄和性别 Pull Request A1a 该项目属于神经网络中的"Hello

最近想找几个基于Go语言开发的简单的开源项目学习下,分享给大家,github上有心人的收集的awesome-go项目集锦:github地址 发现一个Qor项目: Qor 是基于 Golang 开发的的CMS 一系列工具库,基于 Qor可以快速搭建网站的后台管理系统. Qor 的工作库包含: 1,后台管理:可以对数据库进去 CURD 管理,支持一对一,一对多,多对多关联关系维护等等: 2,支持上传图片到云以及 filesystem,resize.crop 图片等等 : 3,Publish 发布系统

简介 支持向量机SVM是一种二分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器.支持向量机学习方法包含3种模型:线性可分支持向量机.线性支持向量机及非线性支持向量机.当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性的分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性的分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧及软间隔最大化,学习非线性支持向量机.线性支持向量机支持L1和L2的正则化变型.关于正则化,可以参见http:/

Spark MLlib回归算法------线性回归.逻辑回归.SVM和ALS 1.线性回归: (1)模型的建立: 回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好. 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况.例如,如果用参数α设置为1来训练线性回归模型,则其等价于Lasso模型.另一方面,如果α被设置为0,则训练的模型简化为ridge回归模型.

分类求和: 当我们要对以上多个分类空白求和时,可以巧用Alt+=键: 1.选择对应要求和的列: 2.点击“查找与选择”下拉列,选择“定位条件”,对话框选择“空值”,点确定.将列中的空白单元格选好: 3.按Alt+=键,即可求和: 空白批量填充: 如上图,当我们要取消单元格合并后会留下许多空白单元格,我们需要全部填充,则可以这么做: 1.全选该列,取消合并单元格后,使用“查找和选择”-->条件定位,选择“空值”确定: 2.此时第一空白单元格位于可输入状态,输入=号,再按上方向键(或点击A2格).

熟悉 EasyUI - DataGrid 的童鞋应该会注意到这样一个情景: 想去掉这块,找了下资料,发现也有人同样纠结:http://www.cnblogs.com/hantianwei/p/3440666.html 修改了jquery.easyui.min.js,在datagrid的地方宽度+20,就刚刚好了: 在jquery-easyui-1.4里,大约是在7787行:var _579=wrap.width()+20;

Sklearn上关于决策树算法使用的介绍:http://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 1.关于决策树:决策树是一个非参数的监督式学习方法,主要用于分类和回归.算法的目标是通过推断数据特征,学习决策规则从而创建一个预测目标变量的模型.如下如所示,决策树通过一系列if-then-else 决策规则 近似估计一个正弦曲线. 决策树优势: 简单易懂,原理清晰,决策树可以实现可视化 数据准备简单.其他的方法需要实现数据归一化,创建虚拟变量,删除空白变量

当内容及分类较多时,往往采用顶部标签式导航栏,例如网易新闻客户端的顶部分类导航,最近刚好有这样的应用场景,参考网络上一些demo,实现了这种导航效果,记录一些要点. 效果图(由于视频转GIF掉帧,滑动和下拉动画显得比较生硬,刚发现quickTime可以直接录制手机视频,推荐一下,很方便) 1.顶部标签式导航栏 (1)实现思路 其实就是在上下两个UIScrollView上做文章,实现联动选择切换的效果. ①顶部标签导航栏topCategoryListScrollView加载显示分类数据,下方con

分类 方法 方法描述 客户端操作 __init__(self, host, port, browserStartCommand, browserURL) 构造函数.host:selenium server的ip:port:elenium server的port,默认为4444:browserStartCommand:浏览器类型,iexplore,firefox.browserURL:打开的url. start(self) 启动客户端 stop(self) 关闭客户端 鼠标点击 click(sel

例子:首页实现显示子分类商品,并实现点击Tab页切换分类商品(非AJAX) 开始:    1. 打开调试开关     文件地址:include/cls_template.php 找到 : function _eval($content)      函数体第一行增加: echo($content);    改写调试完毕后在注释掉.   2. 修改goods获取函数,以便显示子分类.    文件:include/cls_goods.php 找到函数:function assign_cat_goods

APP被苹果APPStore拒绝的各种原因 1.程序有重大bug,程序不能启动,或者中途退出. 2.绕过苹果的付费渠道,我们之前游戏里的用兑换码兑换金币. 3.游戏里有实物奖励的话,一定要说清楚,奖励由本公司负责,和苹果没有关系. 4.用到苹果的标志.(应用的设计和Apple的Logo风格太像了也会被拒) 5.网络功能不能正常访问. 6.图标不能点击,不能点击的图标要置灰,或者直接隐藏. 7.没有设置default页,启动画面为黑屏,有一定概率被拒绝. 8.一个应用在线,但你想在发一个豪华版之类

前言 巩固Servlet+JSP开发模式,做一个比较完整的小项目 成果图 该项目包含了两个部分,前台和后台. 前台用于显示 后台用于管理 该项目可分为5个模块来组成:分类模块,用户模块,图书模块,购买模块,订单模块. 搭建环境 建立包结构 导入开发包 前台分帧页面 index.jsp[没有body标签的] <frameset rows="25%,*"> <frame src="${pageContext.request.contextPath}/client

LSTM是RNN的一种算法, 在序列分类中比较有用.常用于语音识别,文字处理(NLP)等领域. 等同于VGG等CNN模型在在图像识别领域的位置.  本篇文章是叙述LSTM 在MNIST 手写图中的使用. 用来给初步学习RNN的一个范例,便于学习和理解LSTM . 先把工作流程图贴一下: 代码片段 : 数据准备 def makedata(): img_rows, img_cols = 28, 28 mnist = fetch_mldata("MNIST original") # resc

前言 巩固Servlet+JSP开发模式,做一个比较完整的小项目. 成果图 该项目包含了两个部分,前台和后台. 前台用于显示 后台用于管理 该项目可分为5个模块来组成:分类模块,用户模块,图书模块,购买模块,订单模块. 搭建环境 建立包结构 导入开发包 前台分帧页面 index.jsp[没有body标签的] <frameset rows="25%,*"> <frame src="${pageContext.request.contextPath}/clien

基本分类 基本分类(Basic classification):https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification Fashion MNIST数据集 经典 MNIST 数据集(常用作计算机视觉机器学习程序的“Hello, World”入门数据集)的简易替换 包含训练数据60000个,测试数据10000个,每个图片是28x28像素的灰度图像,涵盖10个类别 https://keras.io/datasets/#fashio

PE知识复习之PE文件空白区添加代码 一丶简介 根据上面所讲PE知识.我们已经可以实现我们的一点手段了.比如PE的入口点位置.改为我们的入口位置.并且填写我们的代码.这个就是空白区添加代码. 我们也可以利用这个知识.实现PEDLL注入. 原理就是 修改入口. 跳转到我们空白区执行我们的代码.我们空白区进行重定位.调用Loadlibary. 并且load的是我们的DLL 实现功能就是 我们只要给PE注入了代码.那么这个PE程序一旦启动就会加载我们的DLL 关于PEDLL注入,后面会有博客分类中会讲

一.HTML标签的分类和转换 1.1,三类HTML标签 1.2,三类HTML标签的特点 1.3,三类标签的转换--display:none隐藏于visibility不同之处 二.HTML某些标签--不走寻常路 ----------------------------------------------------------- 一.HTML标签的分类和转换 1.1,三类HTML标签 常用block元素:div p  h1-h6 ol  ul  table  form  li 常用inline元素