身处信息时代之中，我们最能明显感受到的一点就是密集数据大量爆发，人们积累的数据也越来越多。这些庞杂的数据出现在一起，传统使用的很多数据记录、查询、汇总工具并不能满足人们的需求。更有效的将这些大量数据处理，让计算机听懂人类需要的数据效果，从而形成更加自动化、智能的数据处理方式。
任何知识和技能都有最基本的东西，熟知这些，是学习的基础，也会使学习事半功倍。下面，我们就来看看Excel公式的那些基础知识。
从数据存储来看，数组存储方式和树的存储方式可以相互转换，即数组可以转换成树，树也可以转换成数组，
今天遇到朋友发来的一个ui图，询问我如何实现下图这样的效果【vue项目】，（听说是类似LED灯的展示效果），于是便有了今天的小demo，要实现一个类似下图的动效，上面的灯会一直重复滚动，但是这个并不是什么难点，主要在于如何实现这种平滑的曲线，日常我们的开发的div在我们的脑海中通常就是一个网格状，涉及到平滑曲线的往往是图表，于是我们需要找一个方案来完成这种布局（非真实ui图，是完成之后的效果）
作为当今快速发展的技术之一，低代码平台为开发人员提供了更高效、更简便的工具和方法，以快速构建和部署应用程序。现在市面上的大部分低代码平台可以满足大部分日常的需求，但对于一些定制化并且低代码平台无法实现的需求，如何解决呢？最常见的方法就是对低代码平台的功能进行扩展（低代码插件）。因此，今天小编将以葡萄城的企业级低代码开发平台——活字格为例为的大家介绍如何使用C#编写一个低代码插件。
堆排序算法原理
1. 数据结构 1.1 哈希表 typedef struct dictht{ dictEntry **table; unsigned long size; unsigned long si
在日常生活和工作中，我们都会或多或少的使用Excel中的计算公式函数，比如求和公式、平均数公式等。今天为大家整理了一些在线Excel中可以引入的公式函数。
给定一个数组 A[0,1,…,n-1]，请构建一个数组 B[0,1,…,n-1]，其中 B[i] 的值是数组 A 中除了下标 i 以外的元素的积, 即：B[i]=A[0]×A[1]×…×A[i-1]×A[i+1]×…×A[n-1]。不能使用除法。
典型关联分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是常用的挖掘数据关联关系的方法之一。在展开之前，我们首先回忆一下数理统计中相关系数的概念。
它被广泛应用于数据的底层存储，像集合类Set、Map用到了红黑树、数据库索引使用了平衡树。
上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标，这里有一份简单说明，请查收》，不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴，刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。
相比而言，AVFoundation 框架则提供了更加上层的接口，更简单易用，但因此对于一些特殊需求和高级功能，可能无法满足。VideoToolbox 则提供了更直接的对硬件编码器的访问，允许开发者能更细致的控制编码器的配置和参数，并且可以直接操作编码器的输入和输出数据，灵活性更好。
1、星号前面的空白要用空格代替。 2、把图形分为上下两部分，分别找出行数与“空格”和“*”的关系
上一篇文章「安利一些不错的D3.js资源 - 牛衣古柳 2021.06.29」的反响还不错，记得有新群友说是主管推给她文章才加过来的，也是很神奇。
目前流行的fuzzing（如AFL）通常使用较为简单的coverage information，这种覆盖的不准确和不完整给fuzzing带来了严重的局限性。首先，它会导致路径冲突，从而影响fuzzing挖掘出导致新崩溃的潜在路径。更重要的是，它也会影响fuzzing的最优决策。此外，学术界的大部分研究的是Coverage-guided fuzzing，很少有目光真正的投在Coverage上，所以CollAFL做了这一块的内容。
布隆过滤器(BloomFilter)是由只存0或1的位数组和多个hash算法, 进行判断数据一定不存在或者可能存在的算法.
从n个不同元素中任取m（m≤n）个元素，按照一定的顺序排列起来，叫做从n个不同元素中取出m个元素的一个排列。当m=n时所有的排列情况叫全排列。
大家好，我是千与千寻，最近更新的有点频繁啊，主要是最近感觉学到了太多有用的东西，想来和大家分享。
计算机的存储机构包括了 CPU 的 寄存器，用于临时缓存指令数据，还有 高速缓存 Cache、内存 和 外存，如下图所示。
在前端开发的奇妙之旅中，构建一个既实用又具教育意义的计算器是提升技能的绝佳途径。本篇笔记将引导你从零开始，打造一个增强版的JavaScript计算器。这个计算器不仅支持基本的加减乘除运算，还能实时显示计算过程，让你一目了然每一步操作及其结果。👨💻✨
设有数组A[n,m]，数组的每个元素长度为3字节，n的值为1～8，m的值为1～10，数组从内存收地址BA开始顺序存放，请分别用列存储方式和行存储方式求A[5,8]的存储首地址为多少。
三原色光模式（英语：RGB color model），又称RGB颜色模型或红绿蓝颜色模型，是一种加色模型，将红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三原色的色光以不同的比例相加，以产生多种多样的色光。
大家好，今天来给大家讲解一下，怎样在ONLYOFFICE v7.3中使用VSTACK和HSTACK公式，
问题及算法描述 更具体地描述上面的问题：有序列x和y，其中y是包含结构域的序列，x是要从中找到多重匹配的序列。将x分割成一段一段的不交叠的子序列，这些子序列要么不参与和y的联配，要么与y的某一段子序列联配且联配的分值不低于一个阈值T。如果将x的某一子序列的联配分值减去T作为其“标准联配分值”，那么最终目标是找到这些参与联配的x的子序列的“标准联配分值”之和的最大值。
为什么数组都是从 0 开始编号，首先先了解一下数组的概念。 数组 Array 是一种线性表数据结构，是一组连续的内存空间，用来存储一组具有相同类型的数据。数组具备以下特性：
首先来看下我们准备要做的粒子动画效果是怎么样的~ 是这样： 或者是这样： 甚至是这样： 很酷炫！ 那如何去实现类似上面的粒子动画甚至根据自己的喜好去做更多其他轨迹的动画呢~请看下面详细的讲解。 技术
在学习数据结构与算法之美中看到一个知识点挺有趣，虽然不是作者压倒性的实验证明，但分析起来也是有道理的，我们来看看是怎么回事：
本系列配套代码和用到的数据都会开源到这个仓库，欢迎大家 Star，https://github.com/DesertsX/d3-tutorial
作者：王建辉 中元国际资产评估公司 应用收益法进行企业价值评估必须对企业的未来收益进行预测。如何科学地预测企业的未来收益，始终是企业价值评估中的难点。而产品产量（销量）的预测又是企业未来收益预测的基础。本文介绍了布朗单一参数线性指数平滑法、霍特双参数指数平滑法、布朗三参数指数平滑法及温特线性和季节性指数平滑法四种时间序列平滑法在产品产量预测中的应用，并对这四种方法的适用范围进行了总结。 一、时间序列平滑法的概念及主要方法 统计学中有许多进行预测的方法。如因果回归分析法是从研究客观
写在开头的话：本系列从第133篇开始的22篇文章，都是翻译改编自fastexcel.wordpress.com的Making your VBA UDFs Efficient系列，可能有点高深晦涩，但确实都是好的VBA用户自定义函数编程细节技巧和经验。对于大多数人来说，你可以略过这些内容，因为我们只需懂得基础的VBA用户自定义函数知识就足够了。对于想深入研究VBA的人来说，还是值得研究和试验的。我刚开始看到这些文章的时候，一是水平有限，看不大懂，也觉得没有什么必要，所以一直收藏着。然而，随着自已研究VBA的深入，不由得佩服老外对VBA研究的深入，此时刚好Excel VBA解读系列又写到自定义函数这里，正好拿出来，边研究并翻译分享给大家。如果对这些内容没有兴趣的朋友，可以略过，免得浪费时间。
人力资源的数据分析除了要掌握 人力资源的专业度以外，我们也需要了解一些数据和统计学的专业基础知识，特别是在薪酬的数据分析中，就会涉及到回归函数，相关性分析，指数函数等，在人力资源的数据分析中，有一个基础统计学的概念很多同学都会关注，就是离散度的分析，数据的离散度是来分析判断一组数据的稳定的关键指标，我们在人力资源的应用中，会用离散度里的方差，标准差等数据来分析员工的绩效稳定性，今天我们就来聊一聊数据的离散度。
一维数组a[n]，当a[2]的存储地址为：a+2*len，如果每一个数组元素只占用一个字节，那么
卷积网络 (convolutional network)(LeCun, 1989)，也叫做卷积神经网络 (convolutional neural network, CNN)，是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积神经网络主要包括：输入层(Input layer)、卷积层(convolution layer)、激活层（activation layer)、池化层(poling layer)、全连接层(full-connected layer)、输出层(output layer)。
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
1、科学可视化主要关注的是三维现象的可视化，如建筑学、气象学、医学或生物学方面的各种系统。重点在于对体、面以及光源等等的逼真渲染，或许甚至还包括某种动态成分。
这里我们 X 一个事件 p(i)表示事件出现的概率,x(i)表示事件所给予事件的权值.
这里PI为圆周率,而最后一顼为雅格布·伯努力数是无穷的级数，这里我们取前5项即可得到接近16位有效数字的近似值，而精度的提高可由雅格布·伯努力数取的项数增加而得到。
语法 SUM（number1,number2, ...） Number1,Number2, ... 为 1 到 255 个需要求和的参数。
注意：插值查找和二分查找都需要数组是有序的才可以进行查找 假设我有一组有序的线性表{1,2,3,4,...,20},我们来利用二分查找来找1,看看它会经过几次能找到我们的1代码如下: /** * * @param arr 要查找的数组 * @param left 左边下标 * @param right 右边下标 * @param findVal 要查找的数 */ public static int binarySearch(int[] arr,int left,int right,int
python numpy.dot的点乘运算 说明 1、对于两个一维数组，计算这两个数组对应下标元素的乘积和。 数学上称为内积。 2、在二维数组中，计算出两个数组的矩阵乘积。 3、对多维数组而言，有通用计算公式。 结果数组中的每一个元素都是：A的最后一个元素与B的倒数第二个元素的乘积和。 语法 numpy.dot(a, b, out=None) 实例 #实例1 import numpy.matlib import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) b = np.
如果一个黑名单网站包含100亿个黑名单网页，每个网页最多占64B，设计一个系统，判断当前的URL是否在这个黑名单当中，要求额外空间不超过30GB，允许误差率为万分之一。
NPV是一个财务函数，基于一系列将来的收（正值）支（负值）现金流和一贴现率，返回一项投资的净现值。其语法为：
在 java的API 里面有封装好的容器，那就是ArrayList，那么容器和数组比的话谁更有优势呢？ 容器 也就是将数组的细节操作还有数据类型封装起来，还有就是它内部是可以动态扩容的（每次动态扩容的大小为其原来的1.5倍）说到动态扩容会涉及到内存的申请所一说在创建容器数组的时候可以固定给一个值（在知道最大的纯储量的的时候且符合业务场景） 那么如果直接使用数组的话肯定会规避掉一些很细节的问题比如说使用容器内存浪费，还有就是容器是不能为存储值类型的如int，long等 在看专栏的时候有一个问题也就是为什么数组下标的起始值为 0而不为1 ？ 数组的计算公式为 a[i]_adress =base_adress +i*date_type_size 从数组的内存模型来看其下标也就是其偏移（offset） 如果用a来表示数组的首地址，那么a[0]也就是偏移量 那么也就是a[k]表示k 个 type_size的位置 ，那么如果从1开始那么还得减1 那么计算地址公式就得多算一步，对于底层来说这一步是很浪费性能的。所以说是从0开始的 写到这个想到数据库的分页也不就是这个理吗？这个得想想。。。。。。
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矩阵就是由多组数据按方形排列的阵列，在3D运算中一般为方阵，即M*N，且M=N，使用矩阵可使计算坐标3D坐标变得很方便快捷。下面就是一个矩阵的实例：
1、顺序查找： 定义： 顺序查找（Sequential Search） 又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。 代码： import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查找
1、顺序查找： 定义： 顺序查找（Sequential Search） 又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。 代码： import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查
在前端开发领域，物理引擎是一个相对小众的话题，它通常都是作为游戏开发引擎的附属工具而出现的，独立的功能演示作品常常给人好玩但是无处可用的感觉。仿真就是在计算机的虚拟世界中模拟物体在真实世界的表现（动力学仿真最为常见）。仿真能让画面中物体的运动表现更符合玩家对现实世界的认知，比如在《愤怒的小鸟》游戏中被弹弓发射出去小鸟或是因为被撞击而坍塌的物体堆，还有在《割绳子》小游戏中割断绳子后物体所发生的单摆或是坠落运动，都和现实世界的表现近乎相同，游戏体验通常也会更好。
语言出现顺序从早到晚C、Java、JavaScript。 C语言数组下标是从0开始->Java也是->JavaScript也是。 降低额外的学习和理解成本。
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