排序 自动排序 升序: 数字(从小到大) 日期(日期越早越靠小) 英文(按照A-Z) 中文(按照拼音的A-Z) 手动排序 通过鼠标的拖拽来完成手动排序 通过快捷菜单的方式:右击-移动 依据其他字段进行排序 [右击]-[排序]-[其他排序选项] 自定义排序 [文件]-[选项]-[高级]-[常规] 通过自定义规则的方式来实现排序,自定义规则的时候,默认都是以升序为标准 如果数据量比较大,并且自动排序无法实现,可以考虑使用自定义排序 筛选 筛序区域设置 对筛选字段的项进行排序 将该字段从筛选区域移入到

计算字段 在透视表的字段列表中通过函数.公式等方式构建一个新的字段 又称虚拟字段,因为计算字段不会出现在数据源中,对于普通字段的操作,都可以对计算字段进行操作 计算字段只能出现在值区域,不能出现在筛选区域.行区域.列区域 计算字段的名称不能跟原有字段冲突 创建:[分析]-[字段.项目和集]-[计算字段] 修改.删除:[分析]-[字段.项目和集]-[计算字段]-[删除](修改) 在使用计算字段的时候,需要谨慎小心使用,计算字段不是万能的,尽可能使用多条数据来验证计算字段是否存在问题 计算项 都是虚

(1)创建一个项目,将其命名为MenuHistory,默认窗体为Form1. (2)从工具箱中向Form1窗体添加MenuStrip控件,同时向窗体添加OpenFileDialog控件.创建一个"文件"主菜单,在其下面创建打开.关闭所有.退出等菜单选项. (3)代码如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System

SQL语句: A,B为两个字段,A为开始时间,B为结束时间,ss为秒. SELECT datediff(ss,A,B)  FROM Table 详细:http://www.w3school.com.cn/sql/func_datediff.asp 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

一.决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序.无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系,用它来预测将来未知类别的记录的类别.它采用自顶向下的递归方式,在决策树的 内部节点进行属性的比较,并根据不同属性值判断从该节点向下的分支,在决策树的叶节点得到结论. 主要的决策树算法有ID3.C4.5(C5.0).CART.PUBLIC.SLIQ和SPRINT算法等.它们在选择测试属性采用的技术.生

逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心.本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化.逻辑回归与计算广告学等,请关注后续文章. 1 逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系.最常见问题有如医生治病时的望.闻.问.切,之后判定病人是否生病或生了什么病,其中的望闻问切就是获取自变

多分类问题 目录 多分类问题 Softmax 在Minist数据集上实现多分类问题 作业 课程来源:PyTorch深度学习实践--河北工业大学 <PyTorch深度学习实践>完结合集_哔哩哔哩_bilibili Softmax 这一讲介绍使用softmax分类器实现多分类问题. 上一节课计算的是二分类问题,也就是输出的label可以分类为0,1两类.只要计算出\(P(y=1)\)的概率,那么\(P(y=0)=1-P(y=1)\):所以只需要计算一种类型的概率即可,也就是只要一个参数. 而在使用

分类类型,层级 wp中的分类.文章类型(post,page,video,image).标签.自定义分类.自定义标签都是分类形式.有些分类是有层级关系,有些没有.如图: taxonomy分类(category栏目,custom toxonomy自定义分类)表示抽象的分类方式,需要落实到具体的分类项term.举个例子,栏目是抽象分类,而音乐栏目(music)就相对具体,而音乐下面还可以做细分.再如:城市(city)就是一种抽象的分类方式,而上海(shanghai)就相对具体了. 分类系统(分类方法的

计算求和类的指标,其实用不到嵌套表,比如计算各城市产品分类的订单额. 如果要计算不重复的指标 比如一个用户一天下了多个订单 用这样的表计算一天有多少用户下单 这个用户肯定是去重的 下多个订单也应该视为一个用户 这个用嵌套表主要是为了逻辑理解清楚 一步步来,如果对数据库表很熟悉的话可以省去嵌套表的步骤 1.嵌套表 ##C024_02 上周品类销售收入 SELECT CONCAT(b.分类ID,'-',a.产品分类) AS 商品分类 ,SUM(IF(城市="城市A",销售确认额,NULL)

1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一. 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义. 二. 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性. 三. 能够同时处理数据型和常规型属性.其他的技术往往要求数据属性的单一. 四. 决策树是一个白盒模型.如果给定一个观察的模型,那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式. 五. 易于通过静态测试来对模型进行评测.表示有可能测量该

基于数据的多重抽样的分类器 可以将不通的分类器组合起来,这种组合结果被称为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-algorithom) bagging : 基于数据随机抽样的分类器构建方法 自举汇聚法,也称bagging方法,从原始数据集通过随机抽样选择s次后得到s个新数据集,然后基于每个采样集训练出一个基学习器,再将这些基学习器进行结合.新数据和原始数据集的大小相等. 在S个数据集建好之后,将某个学习算法分别用于每个数据集得到S个分类器.当我们选择分类时,可以应用这S

决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝?原因就是避免决策树“过拟合”样本.前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的.因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现堪称完美,它可以100%完美正确得对训练样本集中的样本进行分类(因为决策树本身就是100%完美拟合训练样本的产物). 但是,这会带来一个问题,如果训练样本中包含了一些错误,按照前面的算法,这些错误也会100%一点不留得被决策树学习了,这就是

一 写plist到~/Library/LaunchAgents/ 目录下 // 配置开机默认启动 -(void)installDaemon{ NSString* launchFolder = [NSString stringWithFormat:@"%@/Library/LaunchAgents",NSHomeDirectory()]; NSString * boundleID = [[NSBundle mainBundle] objectForInfoDictionaryKey:(N

C# winform listBox中的项上下移动 分类: C# winform2009-06-24 12:37 876人阅读 评论(0) 收藏 举报 winformc#object //上移节点        private void btnUP_Click(object sender, EventArgs e)        {            int lbxLength = this.listBoxMenu.Items.Count;//listbox的长度              

混淆矩阵 衡量一个分类器性能的更好的办法是混淆矩阵.它基于的思想是:计算类别A被分类为类别B的次数.例如在查看分类器将图片5分类成图片3时,我们会看混淆矩阵的第5行以及第3列. 为了计算一个混淆矩阵,我们首先需要有一组预测值,之后再可以将它们与标注值(label)进行对比.我们也可以在测试集上做预测,但是最好是先不要动测试集(测试集仅需要在最后的阶段使用,在我们有了一个准备上线的分类器后,最后再用测试集测试性能).接下来,我们可以使用cross_val_predict() 方法: from sk

https://zhuanlan.zhihu.com/p/68183990 我在知识星球收到的问题中,关于表格和矩阵(以下统称表格)总计行错误算是常见的问题之一了,不少初学者甚为不解,在Excel透视表中很常见的总计,为什么到了更强大的 PowerBI 中,反而会出现这么低级的错误呢? 并且碰到这个错误,很多人都束手无策,不知道该怎么办,或者干脆设置为不显示总计行了,其实没有必要,本文就来介绍一下为什么会出现错误,以及解决的办法. 总计的计算逻辑 在PowerBI的表格中,每一个数据都是根据当前

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 QTableWidgetItem项的方法setSizeHint用于设置项的sizeHint属性,Qt自带材料中介绍sizeHint为项的缺省大小,如果没有设置则根据项的数据自动计算项的大小.但老猿试了好久都没明白sizeHint的作用,查阅资料也没有找到相关资料,最终经过2天的反复测试和摸索,终于明白了这个属性的作用. QTableWidgetItem的sizeHint在项对应QHeadView表

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 在学习QTableWidgetItem的sizeHint()方法时,Qt自带材料中介绍sizeHint为项的缺省大小,如果没有设置则根据项的数据自动计算项的大小.但老猿试了好久都没明白sizeHint的作用,查阅资料也没有找到相关资料,最终经过2天的反复测试和摸索,终于明白了这个属性的作用. QTableWidgetItem的sizeHint在项对应QHeadView表头的sectionResiz

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 QTableWidget表格部件中行高和列宽的计算在Qt提供的资料中内容介绍比较泛,细节说得不清楚,为此老猿花了整整2天时间进行反复摸索,最终将行高和列宽的计算方法研究明白了,在此整理 一.对列宽的计算: 对QTableWidget表格部件的每个项的列宽计算方式如下: 1.1.获取表头的sectionResizeMode属性 通过QTableWidget.horizontalHeader()方法取

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

目录 1. WebGL 2. WebGPU 2.1. 适配器(Adapter)和设备(Device) 2.2. 着色器(Shaders) 2.3. 管线(Pipeline) 2.4. 并行(Parallelism) 2.5. 工作组(Workgroup) 2.6. 指令(Command) 3. 数据交换 3.1. 绑定组的布局(GPUBindGroupLayout) 3.2. 暂存缓冲区(Staging Buffer) 3.3. 过度调度 3.4. 麻烦的结构体(内存地址对齐问题) 3.5. 输