众所周知，SAP中国在6月份发布的SAP智能业务机器人，为我们解决重复、复杂的业务场景及实现业务的智能化处理又提供了一个有力的“武器”。相信很多人有这样的感受，刚接触时会觉得SAP智能业务机器人特别高科技、也特别神秘，究竟这个“武器”有多神秘，怎样才能发挥这个神秘“武器”的功效，今天就来与大家一起分析探讨，为大家揭开SAP智能业务机器人神秘的面纱。我们先从一个财务日常处理经常遇到的场景开始，财务人
相信大部分人对Excel的基础操作都能搞定，也会用几个简单公式，但对于稍微复杂点的操作，尤其需要用到复杂公式时，不下点功夫还真搞不定。而现在结合ChatGPT，普通熟练度也能很方便的处理Excel复杂操作了。首先ChatGPT是个聊天机器人，它不支持直接上传Excel文件对其分析操作，而且你将表格数据直接投喂给它，它能接收的数据量也是有限的，无法对大规模数据直接处理。所以，如果你期望ChatGPT
模拟人在电脑上的操作RPA机器人如同人类一样能够操作电脑上的应用程序，如浏览器、Office软件、邮箱、企业ERP软件等等，同时RPA完全模拟人的操作行为和操作顺序，例如人如果点击鼠标左键，那么RPA也是点击鼠标左键，单纯从电脑显示器上看是无法区分人工操作还是RPA操作。 2 . 基于一定规则RPA机器人没有自己的思维，只会按照人类预先设计好的逻辑规则来执行任务。例如财务
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2023-09-26 15:39:38
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要问2023年初科技领域什么最火，那自然是 ChatGPT。ChatGPT 由人工智能研究实验室 OpenAI 于2022年11月30日推出。上线短短5天，用户数量已突破100万，在今年2月份，用户数量已经突破1亿。ChatGPT 是一个超级智能聊天机器人，他能听懂你的话，并且生成高质量的内容来满足你的需求，包括但不限于写论文、写小说、写文案、写合同、写代码、做作业、改bug……我从2023年初就
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2024-07-12 13:53:52
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# Excel 机器学习回归实现指南
## 流程概览
下面是实现Excel中机器学习回归的基本流程，包括数据准备、模型训练和预测等步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备用于训练和测试的数据集 |
| 2. 导入数据 | 将数据导入Excel中 |
| 3. 拟合模型 | 使用机器学习算法训练回归模型 |
| 4. 预测 | 对新数据进
原创
2024-06-26 03:41:32
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本节课我们开始学习【模拟分析】，话不多说，让我们开始今天的教程吧。1、首先分析第一个【单变量求解】：意思为计算时只有一个变量；如图所示表格，假设总利润为【5000元，然后单价减去成本就可以计算出单个的利润，然后总利润除以单个的利润就可以计算出销量】。2、所以说这时候的变量只有【销量】，接下来进入正式的操作：首先在利润的表格中输入公式【=(C4-C5)*C6】，然后点击【模拟分析-单变量求解】，然后
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2024-07-16 07:08:24
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在年底 ，需要用到各种报表统计，但有么有来的及用系统来做出来，之后手工查询oracle 在复制出来，填入复杂的报表中。涉及查询的数据 日期太多，需要分工合作，就涉及到汇总不同的表。到一起，以下就是再编辑excle的表中过程中，需要用的excel 的方法。可以做到事半功倍，又减少错误的方法。之前需要手动复制 到对应的表格内。现在只需要粘贴一次。一次性排版就可以搞定。简直提升了不少效率。所以掌握一些e
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2024-01-08 19:36:39
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import pandas as pd
import requests
import json
import hmac
import hashlib
import base64
import urllib
import time
class SecretRobot:
def __init__(self, secret='', webhook=''):
self.s
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2024-08-16 20:06:32
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多年来 COM 对象一直是 Windows 编程的基础，然而随着技术的进步和发展，微软推出了更佳出色的.NET。.NET Framework 提供了一个称为公共语言运行库的运行时环境(CLR)，它的托管执行过程，自动的内存管理，以及在版本的控制上都较COM技术有很大的提高。可以预见的是，.NET 平台应用程序将最终取代那些用 COM 开发的应用程序。但不可避免的是，在向.NET过渡时，我们还是需要
机器学习算法：是使计算机具有智能的关键 机器学习算法可以分为传统的机器学习算法和深度学习。传统机器学习算法主要包括以下五类：回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有共同的特征关联分析：计算出数据之间的频繁项集合降维：原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中下面我
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2023-09-17 15:18:26
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# 使用JavaScript实现机器学习：新手入门指南
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（AI）的一个分支，它使计算机能够根据数据学习和做出决策。虽然Python是机器学习的主要编程语言，但现在也有许多JavaScript库可以有效支持机器学习的实现。本文将带你通过简单的步骤来实现一个基本的机器学习示例。
## 项目流程
在学习如何用JavaScript实现机器
1、数据预处理：iris数据介绍、数据加载、数据展示、维度确认数据预处理：iris数据加载数据展示确认数据维度使用scikit-learn进行数据处理的四个关键点1区分开属性数据与结果数据2属性数据与结果数据都是量化的3运算过程中，属性数据与结果数据的类型都是Numpy数组4属性数据与结果数据的维度是对应的iris数据加载from sklearn import datasetsiris = dat
原创
2022-12-06 08:53:12
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# 机器学习中的 Shuffle 实现
在机器学习的过程中，数据的顺序往往会影响模型的训练效果。为了避免模型在训练时产生偏差，通常会对训练数据进行“随机洗牌”（Shuffle）。本文将介绍 Shuffle 的概念、实现方法，以及在 Python 中的代码示例。
## Shuffle 的重要性
Shuffle 主要是在数据预处理阶段进行的一种操作，目的是将数据以随机的顺序排列。这对于提升机器学
原创
2024-10-04 07:10:21
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SQL Server 上机实验题上机实验题1创建数据库创建四张表插入四张表的数据上机实验题2上机实验题4上机实验题5上机实验题7 上机实验题1创建数据库create database Library
on (
name=a,
filename='D:\DB\library.mdf',
size=10MB,
maxsize=10MB,
filegrowth=10MB
)
Lo
数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看，绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域，但机器学习研究往往并不把海量数据作为处理对象，因此，数据挖掘要对算法进行改造，使得算法性能和空间占用达到实用的地步。同
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2024-08-27 19:42:32
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Visual Basic for Applications（VBA），是依附在应用程序（例如Excel）中的VB语言。只要你安装了Office Excel就自动默认安装了VBA，同样Word和PowerPoint也能调用VBA对软件进行二次开发而让一些特别复杂的操作“脚本化”。VBA是Excel的底层根本。作为程序员来讲，只有明白使用最底层的东西，使用起来才能随心所欲。一、VBA打开方式方式一：快
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2023-12-20 09:52:45
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adaboost是boosting方法多个版本号中最流行的一个版本号，它是通过构建多个弱分类器。通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的。这里构建多个分类器的过程也是有讲究的，通过关注之前构建的分类器错分的那些数据而获得新的分类器。这种多个分类器在训练时非常easy得到收敛。 本文主要介绍了通过单
原创
2022-01-12 10:57:48
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# 使用 NumPy 实现机器学习算法
在当今数据驱动的世界中，机器学习已成为众多领域的热门安排。与高层次库（如 TensorFlow 和 PyTorch）相比，NumPy 提供了一个灵活的平台，可以用来实现基本的机器学习算法。NumPy 是一个强大的 Python 数值计算库，为数组和矩阵运算提供了高效的处理能力。本文将通过一个线性回归的示例，展示如何使用 NumPy 来实现基本的机器学习算法
原创
2024-10-25 03:49:49
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个人一直在做linux底层相关的开发，没有什么实时操作系统rtos的使用经验，学习rtthread主要目的是理解实时操作系统相关的一些基础。理解实时和非实时的核心差别，选择性学习一下部分设计方案。 文章目录一、基础概念1.1 rtos实时操作系统---保证一定时间限制完成特定功能的操作系统1.2 rtos对应的分时操作系统，为什么linux不是实时操作系统1.3 RT-Thread---一款国内开
一、课程链接点击打开链接二、基本理论（1）模型图：图中所示的为逻辑回归模型，输入为一个一维特征x，输出y hat为预测值。中间神经元的使用了sigmoid函数作为激活函数。那么$$\begin{array}{l}z = wx + b\\\widehat y = \sigma (z) = \frac{1}{{1 + {e^{ - z}}}} \in[0,1]\end{array}$$其中w为权值（w
