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VBA小技巧10：删除工作表中的错误值

这里将编写VBA代码，用来删除工作表指定区域中的错误值，这在很多情况下都很有用。 如下图1所示，有一组数据，但其中有一些错误值，我们想要自动删除这些错误值。 ?...图1 删除错误值的数据表如下图2所示。 ? 图2 如果不使用VBA，可以使用Excel的“定位”功能来实现。...如下图3所示，单击功能区“开始”的“编辑”组中的“查找和选择——定位条件”，弹出“定位条件”对话框。在该对话框中，选取“公式”中“错误”前的复选框，如下图3所示。 ?...图3 单击“确定”后，工作表中的错误数据单元格会被选择，单击“Delete”键，删除错误值，结果如上图2所示。...这段代码虽然相对长一些，但相比较前面的两种方法，可以自动在错误值单元格中输入内容。

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错误案例分析：自动日期表到底是怎么工作的？ | DAX原理

Power BI自动日期表的原理，可以这样理解——Power BI会对于每一个日期列（包括日期表的日期），生成一个隐藏的日期表，并与这个日期列形成1对多的关系： 同时在原表中生成一个基于隐藏日期表的日期结构...基于原始日期表的日期列生成的隐藏日期表位于1端，而原始日期表位于多端，即：层次结构里的年、月等对原始日期表里的数据有筛选作用，而原始日期表里的年、月等列，对层次结构里的数据却没有筛选作用。...- 3 - 这时，我们再回头看前面的例子，矩阵中用的“年”，是原始日期表中的“年”，它并不能对生成的隐藏日期表中的数据进行筛选，所以，它对于使用 【‘日期表’[Date]....[Date]】的取值范围并没有受到矩阵中“年”维度的影响： 在每一行（年）里，它的取值范围都是整个日期表的范围 Min(‘日期表’[Date]....DAX不难，但一定要沉下心来，好好把基本的原理和基础打好，一心想着看几个函数就匆忙用到工作上，不仅几乎等同于抓虾，而且还是很容易出错的。

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    Python 自动化指南（繁琐工作自动化）第二版：十四、使用谷歌表格

    如果您在单击 Allow 后遇到错误，并且页面似乎挂起，请确保您首先启用了本节开头的链接中的谷歌表格和 Drive APIs。...创建和删除工作表 所有谷歌表格电子表格都以一个名为Sheet1的工作表开始。您可以使用createSheet()方法将额外的工作表添加到工作表列表的末尾，向该方法传递一个字符串作为新工作表的标题。...使用谷歌工作表配额 因为谷歌表格是在线的，所以可以很容易地在多个用户之间共享工作表，这些用户可以同时访问工作表。但是，这也意味着读取和更新工作表比读取和更新本地存储在硬盘上的 Excel 文件要慢。...然后使用 EZSheets 编写一个 Python 脚本来收集这个电子表格上的电子邮件地址列表。 将电子表格转换成其他格式 您可以使用谷歌表格将电子表格文件转换为其他格式。...请记住，Google 工作表中的行号从 1 开始，而不是从 0 开始。单元格的值将是字符串，所以您需要将它们转换成整数，以便您的程序可以使用它们。

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    DeepMind让大模型学会归纳和演绎，GPT-4准确率提升13.7%

    然而，prompt 方法往往依赖于 LLM 中的隐性知识，当隐性知识存在错误或者与任务不一致时，LLM 就会给出错误的回答。...现在，来自谷歌、Mila 研究所等研究机构的研究者联合探索了一种新方法 —— 让 LLM 学习推理规则，并提出一种名为假设到理论（Hypotheses-to-Theories，HtT）的新框架。...有了良好的规则库，下一步该研究如何应用这些规则来解决问题。为此，在演绎阶段，该研究在 prompt 中添加规则库，并要求 LLM 从规则库中检索规则来进行演绎，将隐式推理转换为显式推理。...作者还进行了广泛的消融研究，以提供对 HtT 更全面的了解。 他们在数值推理和关系推理问题上评估新方法。在数值推理中，他们观察到 GPT-4 的准确率提高了 21.0%。...表 2 呈现了在 CLUTRR 上比较不同方法的结果。可以观察到，在 GPT3.5 和 GPT4 中，0-shot CoT 的性能最差。

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    工作再忙，都要学会这36个Excel经典小技巧！

    2、同时冻结第1行和第1列 选取第一列和第一行交汇处的墙角位置B2，窗口 - 冻结窗格 ? 3、快速把公式转换为值 选取公式区域 - 按右键向右拖一下再拖回来 - 选取只保留数值。 ?...4、显示指定区域所有公式 查找 = 替换为“ =”（空格+=号） ，即可显示工作表中所有公式 5、同时编辑所有工作表 全选工作表，直接编辑，会更新到所有工作表。...8、把文本型数字转换成数值型 选取文本数字区域，打开左上角单元格的绿三角，选取 转换为数值 ?...17、隔行插入空行 在数据表旁拖动复制1~N，然后再复制序号到下面，然后按序号列排序即可。 ? 18、快速查找工作表 在进度条右键菜单中选取要找的工作表即可。 ?...30、不打印错误值 页面设置 - 工作表 - 错误值打印为：空 ? 31、隐藏0值 文件 - 选项 - 高级 - 去掉“显在具有零值的单元格中显示零” ?

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    Power Query 真经 - 第 3 章 - 数据类型与错误

    Excel：工作表或 Excel 数据模型。 Power BI：数据模型。 【注意】 本书的重点是 Excel 和 Power BI。...虽然这在某些情况下可以工作，但在数据类型仍然定义为【任意】数据类型的情况下，将数据加载到工作表或数据模型中是非常危险的。为什么呢？...它们甚至是斜体的，这似乎表明它们确实是日期。 如果将数据直接加载到 Excel 工作表中。...工作表中有一个漂亮的表格，到目前为止，一切看起来都运行得很好，如图 3-9 所示。 图 3-9 基于 “ErrorData” 查询的输出表 到目前为止一切都很好，但现在是时候引出一些问题了。...最后一步是特别幸运的，因为确实不希望把所有的错误行加载到一个单独的工作表中，如图 3-23 所示。

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    真实工作中的编程，与在校coder有哪些不同？

    对这就是工作编程和学校编程的差异，工作编程不仅仅考虑代码，代码是为系统服务的，而系统中千丝万缕的结构都与编程息息相关。...它有编码规范、注释规范、DQL规范、DDL规范、运算符规范、表别名命名规范、调度配置规范、数据同步规范、std清洗规范、分区规范、维表使用规范等等要求。...学校里编程基本都是书本上或者老师教的步骤，一二三四实现了就可以，很难用到实际开发里。 现在各大互联网公司都有自己的代码规范和code review，比如腾讯、谷歌。...工程思维，就在于拆文件的时候积累。 谷歌开源项目风格指南，对各种语言大型开源项目都给出了代码规范： 拿Python来说，它分别对风格规范和语言规范做了详细说明。...语句来验证公共API的参数值. assert 是用来保证内部正确性的,而不是用来强制纠正参数使用.若需要使用异常来指示某些意外情况,不要用 assert,用 raise 语句, 模块或包应该定义自己的特定域的异常基类

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    SQL Bug：一个意想不到的错误

    在日常的开发工作中，我们经常会遇到两张表需要通过某个字段进行联表查询的场景。...= manager_user.id 可以明显看出匹配错乱了，李四id为尾号225，但是把关联表尾号227的数据也匹配上了 二、问题分析 隐式类型转换的不确定性 数据库可能会将varchar类型的字符串转换为...bigint类型进行比较，而在转换过程中，如果字符串不能正确转换为数值，可能会出现问题 另外，即使字符串可以转换为数值，也可能会出现精度损失或错误的转换结果，从而导致部分数据重复 三、解决方案 方式一：...修改表结构统一数据类型，这是最直接的解决方式 方式二：可以使用明确的类型转换来避免隐式类型转换的不确定性 SELECT * FROM manager_user LEFT JOIN manager_user_role...为了避免这些问题，我们应该尽量保持关联字段的数据类型一致，并在进行类型转换时仔细检查数据内容，确保转换的正确性

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    提问的那些事儿

    一 前言 ---- 工作7年了，接触了很多开发和其他岗位的同事 ，遇到各种各样的问题。...本文聊聊工作中常见的错误的提问方式. 二 错误的提问姿势 ---- 如果你的问题没有得到很好很快的解决，很可能你的"姿势" 不对，想要良好的体验，"姿势"很重要。...诚然 ，关于技术咨询类的问题， 你直接问题DBA 是可行的，但是有种工具叫做 谷歌（虽然偶尔抽风），可以更加快捷，准确的提供你要的答案 ，而且还附带其他数值类型的取值范围。...2.4 提供错误信息类 DEV: 我在xxx平台为啥查不到这个表 XXXZ DBA: 应该有的啊，我去看看 。。。...去平台或者DB查询 DBA: 的确没有你说的表啊，不过有类似的 XXXX DEV： 不好意思 ，我搞错了 类似的例子 还有其他类型，提供错误或者不准确的信息源 ，解决者通过错误的信息源估计永远拿不到你想要的答案

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    观点 | 为什么 AI 芯片时代必然到来——从 TPU 开始的几十倍性能之旅

    应用程序通常面向用户，这就对响应时间带来了严格的要求。 表 1. 2016年7月，谷歌TPU上的DNN工作负载。...为了能在谷歌的规模上可靠地部署，内存储器和外存储器包含内置错误检查与纠正硬件。 TPU 微架构的原理是保持矩阵计算单元一直在工作中。...谷歌数据中心的很多服务器和谷歌规模对应用程序可靠性的要求意味着机器必须至少检查内存错误。...表 4：在 DNN 工作负载下 K80 GPU 芯片和 TPU 芯片与 CPU 的性能比。...如前所述，缺乏错误检测意味着 Google 无法再去数据中心部署 P40，因此无法在它们身上运行生产工作负载来确定其实际相对性能。

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    谷歌大脑开源「数据增强」新招数：ImageNet准确率达85%，大神Quoc Le出品

    值得一提的是，这项研究的通讯作者是谷歌AutoML幕后英雄的Quoc Viet Le大神。 ?...最后，需要考虑到的一组参数是每个增强失真(augmentation distortion)的大小。 研究人员采用线性标度来表示每个转换的强度。...为了进一步缩小参数空间，团队观察到每个转换的学习幅度(learned magnitude)在训练期间遵循类似的表： ? ?...COCO目标检测任务的平均精度均值(Mean average precision，mAP)。数值越高，结果越好。...下一步工作 我们知道数据增强可以提高预测性能，例如图像分割，3-D感知，语音识别或音频识别。 研究人员表示，未来的工作将研究这种方法将如何应用于其他机器学习领域。

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    Google开源ToTTo数据集，你的模型还「撑」得住吗？

    ---- 新智元报道 来源：谷歌 编辑：keyu 【新智元导读】近日，Google研究人员提出一个大型从表转换到文本的英文数据集，已经在Git上开源。...但当源内容是结构化的(例如，以表格格式)时，在含义上保持一致往往会更容易。 此外，结构化数据还可以测试模型的推理和数值推理能力。 这么听上去，结构化数据是蛮好的，对不对？...下图中的示例，展示了该任务中包含的一些挑战，例如数值推理、大量的开放域词汇表和多种表结构等等： 在ToTTo数据集中，输入是源表和高亮显示的单元格集(上图左侧)，而目标是生成一个句子描述，例如“Target...在这里需要注意的是，生成目标句子需要数值推理能力和对NFL领域的理解。...「幻觉」、「数值推理」和「罕见的主题」等问题「纠缠不清」(在上图中，错误用红色表明）。

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    Excel公式练习81：提取不为零的数值

    本次的练习是：在工作表的第1行中有一些数值数据，其中有些数据为0，现在要使用公式将不为0的数据提取出来并放置在工作表第2行，如下图1所示。 ?...解决方案 下面是我编写的一个数组公式。...解析 公式中： IF(A1:H1=0,"",COLUMN(A1:H1)) 用来获取非零数值所在的列号，结果为： {1,"",3,"",5,"",7,""} 然后，使用SMALL函数来根据COLUMN函数的值获取相应的列号值...) 转换为： =IFERROR(INDEX(A1:H1,1,SMALL({1,"",3,"",5,"",7,""},COLUMN(D1))),"") 转换为： =IFERROR(INDEX(A1:H1,1...,SMALL({1,"",3,"",5,"",7,""},4)),"") 转换为： =IFERROR(INDEX(A1:H1,1,7),"") 结果为单元格G1中的值： 4 这里，使用IFERROR函数避免找不到值时显示错误值

    6.7K20

    matlab复杂数据类型(二)

    ：确定输入是否为时间表 is*：检测状态 isa：确定输入是否为指定类的对象 class：确定对象类 validateattributes：检查数组的有效性 whos：列出工作区中的变量及大小和类型 3...数据类型转换 数值数组、字符数组、元胞数组、结构体或表格之间的转换。...str2num：将字符数组转换为数值数组 native2unicode：将数值字节转换为Unicode 字符表示形式 unicode2native：将 Unicode 字符表示形式转换为数值字节 base2dec...fh = str2func(str)，根据函数名称或匿名函数的文本表示来构造函数句柄fh。使用str2func 创建的函数句柄不具备对其局部工作区外部的变量或嵌套函数的访问权限。...如果函数句柄包含这些变量或函数，则当调用该句柄时，将会引发错误。而且，如果使用匿名函数的文本表示形式，则生成的函数句柄也不具备对私有函数或局部函数的访问权限。

    5.8K10

    Greenplum转换DATE数据类型问题

    Greenplum转换DATE数据类型问题 1 1 场景概述 1 2 查看外表时的错误 1 3 问题解答思路 2 3.1 修改外表字段类型 2 3.2 把外表映射成内表 2 3.3 修改内表类型 2...3.4 把内表修改成DATE类型 3 1 场景概述 在工作中使用Greenplum外表时发现date类型中有null或空值,外表不识别类型，问题解答思路，先使用varchar类型把外表的数据加载到Greenplum...2 查看外表时的错误 [SQL]select * from test_external limit 100; NOTICE:  Found 8833 data formatting errors (8833..., line 1000 of gphdfs://nameservice1/tmp/*****/***_all/*, column candate 以上问题是在查询外表时遇到了数据类型date为null的数值...是null或空修改成null , 效果如下 image.png 3.4 把内表修改成DATE类型 以下语句是先把candate转换为carchar再转换为date alter table test_external

    2.4K00

    试试谷歌这个新工具：说不定比TensorFlow还好用！

    JAX系统设计一览 谷歌团队通过观察发现，JAX的ML工作负载通常由PSC子程序控制。...虽然手工注释对非专业用户和“零工作量知识”优化提出了挑战，但它为专家提供了直接的好处，而且作为一个系统研究项目，它展示了PSC假设的威力。...最后，JAX包含一些用于功能分布式编程的原语，如iterated_map_reduce。 为了生成代码，JAX将跟踪转换为XLA HLO，这是一种中间语言，可以对高度可加速的数组级数值程序进行建模。...对于某些CPU示例来说，XLA的编译时间比较慢，但将来可能会有显著的改进，对于经过warmed-up代码（表1），XLA的编译速度非常快。 ?...表1：在CPU上 Truncated Newton-CG的计时（秒） 在GPU上训练卷积网络。谷歌团队实现了一个all-conv CIFAR-10网络，只涉及卷积和ReLU激活。

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    基于Excel2013的PowerQuery入门

    导入一店数据2.png 点击加载，一店.xlsx这个文件的数据会被导入到工作薄查询中。 ? 工作簿查询.png 用相同的方法加载下载文件中的二店.xlsx文件，结果图示如下。 ?...关闭并上载1.png 设置数值如下图所示，点击下图中的加载。 ? 关闭并上载2.png ? 成功关闭并上载.png 填充行 如下图所示，打开第二个表 ?...成功填充.png 选择导航栏中的开始中的关闭并加载至，出现下图所示，填入现有工作表的你想填入的位置。 ? 加载设置.png ?...成功填充并将成果加载至原有表.png 3.数据格式的转换 打开下载文件中的03-数据格式的转换.xlsx，如下图所示。 ? 打开文件图示.png ? 加载数据至PowerQuery中.png ?...删除错误行.png ? 成功删除.png 选择导航栏开始中的关闭并上载至，并按照下图所示设置。 ? 关闭并上载至原有表.png ?

    10.2K50

    2017图灵奖得主：通用芯片每年仅提升3%，神经专用架构才是未来

    表 1. 2016 年 7 月，谷歌 TPU 上的 DNN 工作负载。共六种 DNN 应用（三种 DNN 类型），代表 95% 的 TPU 工作负载。...为了能在谷歌的规模上可靠地部署，内存储器和外存储器包含内置错误检查与纠正硬件。 TPU 微架构的原理是保持矩阵单元繁忙。...谷歌数据中心的很多服务器和谷歌规模对应用程序可靠性的要求意味着机器必须至少检查内存错误。...由于英伟达 Maxwell GPU 和最近的 Pascal P40 GPU 不检查内存中的错误，在谷歌的规模中部署这些处理器并满足谷歌应用程序的严格可靠性要求是不可行的。...表 4：在 DNN 工作负载下 K80 GPU 芯片和 TPU 芯片与 CPU 的性能比。加权平均值使用了表 1 中六个 app 的实际混合。

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    微博 Qzone 微信 是你的数据还不够强！谷歌大脑「数据增强」开源，大神QuocLe出品

    值得一提的是，这项研究的通讯作者是谷歌AutoML幕后英雄的Quoc Viet Le大神。 ?...最后，需要考虑到的一组参数是每个增强失真(augmentation distortion)的大小。 研究人员采用线性标度来表示每个转换的强度。...为了进一步缩小参数空间，团队观察到每个转换的学习幅度(learned magnitude)在训练期间遵循类似的表： ? ?...COCO目标检测任务的平均精度均值(Mean average precision，mAP)。数值越高，结果越好。...下一步工作 我们知道数据增强可以提高预测性能，例如图像分割，3-D感知，语音识别或音频识别。 研究人员表示，未来的工作将研究这种方法将如何应用于其他机器学习领域。

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    谷歌大脑开源「数据增强」新招数：ImageNet准确率达85%，大神Quoc Le出品

    值得一提的是，这项研究的通讯作者是谷歌AutoML幕后英雄的Quoc Viet Le大神。 ?...最后，需要考虑到的一组参数是每个增强失真(augmentation distortion)的大小。 研究人员采用线性标度来表示每个转换的强度。...为了进一步缩小参数空间，团队观察到每个转换的学习幅度(learned magnitude)在训练期间遵循类似的表： ? ?...COCO目标检测任务的平均精度均值(Mean average precision，mAP)。数值越高，结果越好。...下一步工作 我们知道数据增强可以提高预测性能，例如图像分割，3-D感知，语音识别或音频识别。 研究人员表示，未来的工作将研究这种方法将如何应用于其他机器学习领域。

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