开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

在给定行中只计算一次值的公式

是指在Excel或其他电子表格软件中，通过使用特定的函数或公式，可以在某一行中只计算一次特定的值，而不会在其他行中重复计算。

这种公式的优势在于可以提高计算效率，避免重复计算相同的值，节省计算资源和时间。特别是在处理大量数据或复杂计算时，使用这种公式可以显著提高计算速度和性能。

应用场景：

数据分析和报表制作：在处理大量数据并生成报表时，可以使用只计算一次值的公式来提高计算效率，确保报表的准确性和及时性。
数据库查询和数据处理：在数据库查询和数据处理过程中，通过使用只计算一次值的公式，可以减少重复计算，提高查询和处理速度。
复杂计算和模型建立：在进行复杂计算和建立模型时，使用只计算一次值的公式可以简化计算过程，提高计算效率和模型的准确性。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云计算服务（https://cloud.tencent.com/product/cvm）：提供弹性计算服务，包括云服务器、容器服务等，可满足各种计算需求。
腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）：提供高性能、可扩展的数据库服务，包括云数据库MySQL、云数据库MongoDB等。
腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供事件驱动的无服务器计算服务，可实现按需计算和自动扩展。
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供丰富的人工智能服务，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。
腾讯云物联网（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）：提供全面的物联网解决方案，包括设备接入、数据管理、应用开发等。

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

相关搜索:MySQL -如何只连接一次具有最小值的行值在计算中只返回零在*给定行之后第一次出现模式*的ZGrep 在Laravel Eloquent中根据给定值排列行在Pandas DataFrame中组合给定索引值的连续行在pandas中获取等于给定行的值的列名在Typescript中只返回一次数组的值列表如何为数组中的每个值计算公式？如何计算R中任意两个给定值在一行中同时出现的次数？当使用AVG时，Laravel / MySQL (只计算给定id的第一行返回值)-如何？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Excel公式技巧09：将十进制数转换成指定进制的数

使用公式来解决问题：给定一个十进制的正整数，将其转换成指定进制的数。如下图1所示，在单元格A2中是给定的十进制正整数值，单元格B2中是指定的进制，示例中是4进制，单元格C2中是转换后的结果，单元格D2中使用公式检验结果是否正确。

03

机器学习笔记之梯度下降算法原理讲解

梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，解释为什么要用梯度，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！

03

机器学习算法之线性回归的损失和优化

思考一下，这样的话，会发生什么？真实结果与我们预测的结果之间是不是存在一定的误差呢？类似下图所示：

02

Word2Vec原理简单解析

词的向量化就是将自然语言中的词语映射成是一个实数向量，用于对自然语言建模，比如进行情感分析、语义分析等自然语言处理任务。下面介绍比较主流的两种词语向量化的方式：

03

PRML读书笔记(1) - 深度理解机器学习之概率论(Probability Theory)

「总结自经典机器学习教材《Pattern Recognition and Machine Learning》以及김동국教授的人工神经网络纯理论课程。在此感谢作者及教授的辛苦教学。本篇内容很多东西没有很明确地说明，仅限学习使用」

04

梯度下降算法思想

看过好几篇关于梯度下降的算法，也就下面这篇讲的比较明白，原文：https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e?utmcampaign=haruki&utmcontent=

02

Excel公式技巧14：在主工作表中汇总多个工作表中满足条件的值

我们可能熟悉使用INDEX、SMALL等在给定单列或单行数组的情况下，返回满足一个或多个条件的值的列表。这是一项标准的公式技术。

02

手把手教你理解EM算法原理

作者：Rachel Zhang 百度深度学习实验室RD，关注计算机视觉，机器学习，算法研究，人工智能，移动互联网等学科和产业. 在聚类中我们经常用到EM算法（i.e. Expectation - Maximization）进行参数估计, 在该算法中我们通过函数的凹/凸性，在expectation 和maximization两步中迭代地进行参数估计，并保证可以算法收敛，达到局部最优解。由于公式实在太多，这里我就手写了……主要讲了以下几个部分： 1. 凸集，凸函数，凹集，凹函数的概念 2.

09

最长公共子序列问题

问题描述：求两个字符序列的公共最长子序列。 ---- 最长公共子串在回到子序列问题之前，先来了解一下子串的问题。例如，HISH和FISH两个字符序列的公共最长子串就是：ISH。很容易理解。 ---- 绘制网格通过上一次背包问题的学习，给了我一些很重要的启示：每种动态规划解决方案都设计网格。动态规划可以帮助你在给定约束条件下找到最优解。问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可以使用动态规划法来解决。那么，要解决这个问题的网格长什么样呢？要确定这一点，你首先得回答： 1.单元格中的值是什么？

04

OpenAI 的视频生成大模型Sora的核心技术详解（一）：Diffusion模型原理和代码详解

简单理解，扩散模型如下图所示可以分成两部分，一个是 forward，另一个是 reverse 过程：

01

干货 | 一文详解隐含狄利克雷分布（LDA）

作者 | 玉龍一、简介隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）是由 David M. Blei、Andrew Y. Ng、Michael I. Jordan 在2003年提出的，是一种词袋模型，它认为文档是一组词构成的集合，词与词之间是无序的。一篇文档可以包含多个主题，文档中的每个词都是由某个主题生成的，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。LDA是一种无监督学习，在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都

05

一站式解决：隐马尔可夫模型（HMM）全过程推导及实现

。一共有4个箱子，2种球，结合前面的箱子的详细数据，可以得到从每一个箱子取到各种颜色球的可能性，用一个表格表示：

02

【AlphaGo核心技术-教程学习笔记03】深度强化学习第三讲动态规划寻找最优策略

点击上方“专知”关注获取更多AI知识! 【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文，介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero，不使用人类先验知识，使用纯强化学习，将价值网络和策略网络整合为一个架构，3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家！（关注

07

统计学习方法十到十六章笔记

隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：

02

深度 | 从朴素贝叶斯到维特比算法：详解隐马尔科夫模型

选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译参与：蒋思源、路雪本文首先简要介绍朴素贝叶斯，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型，是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。简介

基于马尔科夫链的产品评估预测

马尔可夫链 1、建立转移概率矩阵: 　　马尔可夫链是一种时间离散、状态离散、带有记忆功能情况的随机过程，是预测中常用到的一种数学模型。如果数据的本身的每一时刻的状态仅仅取决于紧接在他前面的随机变量的所处状态，而与这之前的状态无关，这就是马尔可夫链的“无后效性”。经过了解本文的销量对于时间序列敏感性不高，具有“无后效性”的特点，因此可以根据唯品历史以来的销量进行其预测，可以得到下一次档期每个商品的销售状态。为了准确的计算整个目标系统的转移概率矩阵是马尔可夫链预测方法最常用到也是最基础的内容，一般是经常是使

05

首发：吴恩达的 CS229的数学基础（线性代数），有人把它做成了在线翻译版本！

这是两个方程和两个变量，正如你从高中代数中所知，你可以找到和的唯一解（除非方程以某种方式退化，例如，如果第二个方程只是第一个的倍数，但在上面的情况下，实际上只有一个唯一解）。在矩阵表示法中，我们可以更紧凑地表达：

02

【案例】最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计的联系和区别

假如你有一个硬币。你把它投掷 3 次，出现了 3 次正面。下一次投掷硬币正面朝上的概率是多少? 这是一个从数据中估计参数的基础机器学习问题。在这种情况下，我们要从数据 D 中估算出正面朝上 h 的概率

03

一文读懂机器学习梯度下降法

我们同时可以假设这座山最陡峭的地方是无法通过肉眼立马观察出来的，而是需要一个复杂的工具来测量，同时，这个人此时正好拥有测量出最陡峭方向的能力。所以，此人每走一段距离，都需要一段时间来测量所在位置最陡峭的方向，这是比较耗时的。那么为了在太阳下山之前到达山底，就要尽可能的减少测量方向的次数。这是一个两难的选择，如果测量的频繁，可以保证下山的方向是绝对正确的，但又非常耗时，如果测量的过少，又有偏离轨道的风险。所以需要找到一个合适的测量方向的频率，来确保下山的方向不错误，同时又不至于耗时太多！

03

什么是最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计

假如你有一个硬币。你把它投掷 3 次，出现了 3 次正面。下一次投掷硬币正面朝上的概率是多少? 这是一个从数据中估计参数的基础机器学习问题。在这种情况下，我们要从数据 D 中估算出正面朝上 h 的概率

07

LDA主题模型 | 原理详解与代码实战

很久之前的LDA笔记整理，包括算法原理介绍以及简单demo实践，主要参考自July老师的<通俗理解LDA主题模型>。

02

速读原著-TCP/IP(往返时间测量)

T C P超时与重传中最重要的部分就是对一个给定连接的往返时间（ RT T）的测量。由于路由器和网络流量均会变化，因此我们认为这个时间可能经常会发生变化， T C P应该跟踪这些变化并相应地改变其超时时间。

03

基于马尔科夫链的产品评估预测

马尔可夫链是一种时间离散、状态离散、带有记忆功能情况的随机过程，是预测中常用到的一种数学模型。如果数据的本身的每一时刻的状态仅仅取决于紧接在他前面的随机变量的所处状态，而与这之前的状态无关，这就是马尔可夫链的“无后效性”。

04

一文了解最大似然估计

在统计学中，最大似然估计（maximum likelihood estimation，MLE），也称极大似然估计，是用来估计一个概率模型的参数的一种方法。最大似然估计在统计学和机器学习中具有重要的价值，常用于根据观测数据推断最可能的模型参数值。这篇文章将详细介绍最大似然估计。

01

入门 | 什么是最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计

选自Medium 作者：Akihiro Matsukawa 机器之心编译参与：Geek.ai、刘晓坤本文以简单的案例，解释了最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计的联系和区别。假如你有一个

06

入门 | 什么是最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计

选自Medium 作者：Akihiro Matsukawa 机器之心编译参与：Geek.ai、刘晓坤本文以简单的案例，解释了最大似然估计、最大后验估计以及贝叶斯参数估计的联系和区别。假如你有一个

08

贝叶斯公式的最通俗解释

为了理解原因，我们将看一个简单的例子：用不公平的硬币抛硬币。假设我们有一个神奇的硬币！抛掷时可能出现正面或反面，但概率不一定相等。问题是，我们不知道确切的概率。因此，我们必须进行一些实验和统计估计才能找到答案。为了数学地表述这个问题，我们用 x 表示正面朝上的概率。

04

宏观视角看递归

现在给出一个数组arr={1,3,6}，问如何用递归方式求出数组中所有元素的总和。

01

NLP——HMM模型与计算实例

因为个人时间的关系，从这学期入学开始，我们换一种新的更新方式。开始主要以专题文章为主，系列文章为辅。在专题文章中，我们不会具体写出每一个内容的来龙去脉，但是我们依然会注重文章中的细节和文字的打磨。希望新的形式也能够让大家喜欢。

02

[深度学习概念]·梯度下降原理讲解

本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！

02

深入浅出--梯度下降法及其实现

本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！

03

LaneDetection

（1）选择感兴趣的区域（ROI也就是车道线存在的区域）：我们利用架好相机的特点，使得相机拍摄的车道线位于图像的下半部分，也就是图像的下半部分是道路。

02

HAWQ-V2：基于Hessian迹的混合比特量化策略

量化是减少神经网络的内存占用和推理时间的有效方法。但是，超低精度量化可能会导致模型精度显着下降。解决此问题的一种有前途的方法是执行混合精度量化，其中更敏感的层保持更高的精度。但是，用于混合精度量化的搜索空间的层数是指数级的。HAWQ 提出了一个新颖的基于 Hessian 的框架，其目的是通过使用二阶信息来减少这种指数搜索空间。尽管有前途，但这项先前的工作具有三个主要局限性：

02

处理医学时间序列中缺失数据的3种方法

大量医疗数据例如心电图、体温监测、血压监测、定期护士检查等等本质上都是时间序列数据。在这些医学图表的趋势、模式、高峰和低谷中嵌入了大量有价值的信息。医疗行业要求对医疗时间序列数据进行有效分析，这被认为是提高医疗质量、优化资源利用率、降低整体医疗成本的关键。

04

陶哲轩：ChatGPT已加入我的数学工作流

Pine 梦晨发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT，已经成为天才数学家陶哲轩的研究助手了！不止ChatGPT，他还直接在网上宣布：多种AI工具都会纳入自己的工作流。最近这些日子，陶哲轩对AI可是青眼有加，甚至在网上只谈论一个话题：AI，特别是大语言模型在数学研究中的应用。期间，各种ChatGPT的“隐藏功能”都被陶哲轩挖了出来：大到寻找公式、辅助证明定理；小到改写论文语句、查询小语种数学名词的发音。而为何突然对AI协助工作这么关注？陶哲轩用自己的老本行数学对AI做

03

看完这篇Excel数组简介，你也是Excel高手了！

有这么一种情况，相信有很多小伙伴们都有遇到：需要比较两个工作表或两个工作簿微妙的改动之处，该如何快速且便捷地找出不同之处？

03

为什么我们更宠爱“随机”梯度下降？（SGD）

特别声明：本文仅有的一点贡献就是用自己的理解翻译了 Leon Bottou 等人的论文 <Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning>，初窥门径，才疏学浅，疏漏之处，望不吝指教。

01

EM算法学习(番外篇):HMM的参数估计

在上一篇文章中留下了个尾巴是关于EM算法在HMM隐马尔可夫模型的参数估计拓展上的应用.在学习EM算法以后,我们再去学习HMM的Baum-Weich算法就会相对的非常容易,Baum-Weich不过是EM算法的一种特例而已,这个算法是1972年提出的,Baum-Weich的出现甚至是早于EM算法的,这两者的关系有兴趣的同学.可以看看Satistical Methodsfor Speech Recognition,这里边对于Baum- Welch和EM的关系有很完整的描述.

07

EM算法学习(番外篇):HMM的参数估计

在上一篇文章中留下了个尾巴是关于EM算法在HMM隐马尔可夫模型的参数估计拓展上的应用.在学习EM算法以后,我们再去学习HMM的Baum-Weich算法就会相对的非常容易,Baum-Weich不过是EM算法的一种特例而已,这个算法是1972年提出的,Baum-Weich的出现甚至是早于EM算法的,这两者的关系有兴趣的同学.可以看看Satistical Methodsfor Speech Recognition,这里边对于Baum- Welch和EM的关系有很完整的描述. 一:HMM的定义隐马尔科夫模型实际

详解GloVe词向量模型[通俗易懂]

词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo。 word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测这个中心词环境中某一个词的one-hot表示，即先将中心词one-hot表示编码然后解码成环境中某个词的one-hot表示(多分类模型，损失函数用交叉熵)。CBOW是反过来的，分别用环境中的每一个词去预测中心词。尽管word2vector在学习词与词间的关系上有了大进步，但是它有很明显的缺点：只能利用一定窗长的上下文环境，即利用局部信息，没法利用整个语料库的全局信息。鉴于此，斯坦福的GloVe诞生了，它的全称是global vector，很明显它是要改进word2vector，成功利用语料库的全局信息。

02

终于有人把条件概率和贝叶斯公式讲明白了

导读：本文将从条件概率入手，介绍事件之间独立性的相关概念，然后引出全概率公式和贝叶斯公式的基本内容，带领读者通过概率的视角初步认知现实世界。

06

可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

在某些分布假设下，某些机器学习模型被设计为最佳工作。因此，了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。

02

双线性插值(Bilinear Interpol)原理及应用

在很多神经网络上采样过程中会用到双线性插值，其为基础的图像resize操作。以前一直没时间仔细研究，今天探究并记录一下原理和自己的理解。

01

理解条件随机场

原文PDF：http://www.tensorinfinity.com/paper_170.html

01

处理医学时间序列中缺失数据的3种方法

来源：Deephub Imba本文约1700字，建议阅读9分钟本文为你介绍了医学时间序列数据研究的背景，并提出了3种专为rnn设计的缺失数据填补方法。这些方法都是专为RNN设计，它们都经过了广泛的学术评估，而且十分的简单。大量医疗数据例如心电图、体温监测、血压监测、定期护士检查等等本质上都是时间序列数据。在这些医学图表的趋势、模式、高峰和低谷中嵌入了大量有价值的信息。医疗行业要求对医疗时间序列数据进行有效分析，这被认为是提高医疗质量、优化资源利用率、降低整体医疗成本的关键。一种有前途的医学时间序列

01

LDA—主题模型

假设我们的词典中一共有 V 个词，Unigram Model就是认为上帝按照下面游戏规则产生文本的。

03

通俗理解贝叶斯优化

假设有一个函数 f(x)。其计算成本很高，它不一定是分析表达式，而且你不知道它的导数。

02

jquery选择器用法_jQuery属性选择器

一、基本选择器 1. ID选择器 ID选择器#id就是利用DOM元素的id属性值来筛选匹配的元素，并以iQuery包装集的形式返回给对象。使用公式:(“#id”) 示例：(“#box”) //获取id属性值为box的元素 2. 元素选择器元素选择器是根据元素名称匹配相应的元素。元素选择器指向的是DOM元素的标记名，也就是说元素选择器是根据元素的标记名选择的。使用公式：(“element”) 示例：(“div”) //获取所有div元素 3.类名选择器类选择器是通过元素拥有的CSS类的名称查找匹配的DOM元素。在一个页面中，一个元素可以有多个CSS类，一个CSS类又可以匹配多个元素，如果有元素中有一个匹配类的名称就可以被类选择器选取到。简单地说类名选择器就是以元素具有的CSS类名称查找匹配的元素。使用公式：(“.class”) 示例：(“.box”) //获取class属性值为box的所有元素 4.复合选择器复合选择器将多个选择器（可以是ID选择器、元素选择器或是类名选择器）组合在一起，两个选择器之间以逗号”,”分隔，只要符合其中的任何一个筛选条件就会被匹配，返回的是一个集合形式的jQuery包装集，利用jQuery索引器可以取得集合中的jQuery对象。注意：多种匹配条件的选择器并不是匹配同时满足这几个选择器的匹配条件的元素，而是将每个匹配的元素合并后一起返回。使用公式：(“selector1,selector2,……,selectorN”) selector1:一个有效的选择器，可以是ID选择器、元素选择器或类名选择器等 selector2:另一个有效的选择器，可以是ID选择器、元素选择器或类名选择器等 selectorN:（可选择）任意多个选择器，可以是ID选择器、元素选择器或类名选择器等示例：(“div,#btn”) //要查询文档中的全部的

元素和id属性为btn的元素 5.通配符选择器

03

隐马尔可夫模型攻略

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model，HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中，随后在语言识别，自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值。平时，经常能接触到涉及 HMM 的相关文章，一直没有仔细研究过，都是蜻蜓点水，因此，想花一点时间梳理下，加深理解，在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍。考虑下面交通灯的例子，一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红。这个序列可以画成一个状态机，不同的状态按照这个状态机互相交替，每一个状态都只依赖

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭