vlookup这个函数，据说功能还是蛮强大的，今天简单看了一下。vlookup 函数表示：=vlookup（要查找的值，查找区域，返回值所在列号，精确匹配或近似匹配） 参数说明：1、要查找的值：可以引用单元格的值，例如 =B6；也可以直接输入。2、查找区域：用于指定查找范围，例如 A2:D10。3、返回值所在列号：用于指定返回值在哪列，列号开始必须从指定范围算起；例如指定范围为 B2:E
转载
2024-04-20 11:32:58
185阅读
#include<iostream>
#include<cmath>
using namespace std;
int main()
{
int n;
char ans;
&nb
原创
2014-08-25 15:00:41
519阅读
需求：假设在某系统存储了许多地址，例如：“北京市海淀区中关村大街1号海龙大厦”。用户输入“北京 海龙大厦”即可查询到这条结果。另外还需要有容错设计，例如输入“广西 京岛风景区”能够搜索到"广西壮族自治区京岛风景名胜区"。最终的需求是：可以根据用户输入，匹配若干条近似结果共用户选择。 目的：避免用户输入类似地址导致数据出现重复
转载
2024-07-04 11:40:24
46阅读
什么样的商标属于近似商标？如何判断？判断近似商标有什么意义？ 一、什么样的商标属于近似商标？商标近似不外乎商标文字的形、音、义近似，商标图形的构图、着色、外观近似，或者文字和图形组合的整体排列组合方式和外观近似，立体商标的三维标志形状和外观近似，颜色商标的颜色或者颜色组合近似，其使用在相同或类似商品（服务）上易使相关公众对商品（服务）的来源产生误认。例如：
转载
2024-03-12 18:05:04
49阅读
# Java中的近似度计算
在数据科学和机器学习领域，近似度计算是一个非常重要的概念。它帮助我们定义和衡量数据点之间的相似性。本文将探讨在Java中如何实现近似度计算，并提供一些代码示例以帮助你更好地理解这一概念。
## 近似度的定义
在信息检索、推荐系统以及聚类分析等领域，近似度通常用来度量两个对象之间的相似性。常用的近似度计算方法包括：
- 余弦相似度（Cosine Similarit
# Redis近似LRU算法科普
LRU（Least Recently Used）是一种常见的缓存淘汰策略，它会淘汰最近最少使用的数据。在Redis中，LRU算法由于涉及到全局排序，实现起来会比较复杂，因此Redis采用了一种近似LRU的算法，以减少时间复杂度。
## 近似LRU算法原理
Redis的近似LRU算法主要基于一个定时器和采样机制。它将一部分数据分成相同大小的片段，每个片段由一个
原创
2024-06-05 05:13:58
62阅读
在今天的技术世界中，近似匹配在数据处理、字符串搜索和机器学习等领域，扮演着越来越重要的角色。无论是在采购系统中查找接近的商品，还是在用户行为分析中处理模糊查询，Python提供了丰富的库可以实现这样的需求。然而，现实应用中往往难免会遇到一些问题。本文将详细探讨“Python近似匹配”过程中出现的具体问题，以及解决方案的构建与验证。
> **用户场景还原**
> 假设我们有一个电商平台，用户在
最近压力太大了，持续性修改0注释的代码，变量为阿拉伯数字的代码，压力山大，摆正心态，没有那些bug，还需要我们来做些什么呢？如果一个特别出色的项目，也体现不出来你个人的出色。几句牢骚，我们今天来继续说下NLP。 我们先来抛出一个问题，我们要坐地跌，从西直门站到苏州街站，我们在北京的小伙伴都知道，坐4号线，然后在海淀黄庄换成10号线就到了，或者我们直接打开导航，搜一下就可以了。说起来很简单，想
#include<stdio.h>intmain(){doubleeps,sum=1,i,temp=1;scanf("%le",&eps);for(i=1;temp>eps;i++){temp=temp*i/(2*i+1);sum+=temp;}printf("PI=%.5f\n",2*sum);return0;}
原创
2020-04-12 17:02:20
748阅读
点赞
# Hive近似计数实现指南
## 简介
在Hive中，实现近似计数可以通过使用HyperLogLog算法来估计数据集的基数。HyperLogLog是一种概率性数据结构，可以用于估计大规模数据集的基数，而不需要存储完整的数据集。本文将向你介绍如何在Hive中实现近似计数。
## 流程
下面是实现Hive近似计数的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 |
原创
2023-10-03 10:33:15
266阅读
# 实现MySQL近似查询的步骤
## 概述
MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，它提供了多种查询方式。在某些情况下，我们需要进行近似查询，即根据给定的条件查找与之相似的数据。本文将介绍如何使用MySQL实现近似查询，并给出详细的代码示例。
## 步骤概览
下面是实现MySQL近似查询的步骤概览：
步骤 | 描述
---|---
1 | 创建数据库和数据表
2 | 插入示例数据
原创
2024-01-22 03:40:48
160阅读
#1 内建函数
乘方：pow()
>>> pow(2,3)
8
>>> 取绝对值：abs()
>>> abs(-1)
1
>>> 四舍五入为最接近的整数：round()
>>> round(2/3)
1
>>> round(3/2)
2
&
1、轮廓面积获取函数输入当前轮廓点集,输出该轮廓点集的面积area = contourArea(contours[t]);//计算轮廓面积2、轮廓周长获取函数输入当前轮廓点集,第二个参数：bool closed：表示轮廓是否封闭的 输出该轮廓点集的周长len = arcLength(contours[t], true);//计算轮廓周长3、轮廓圆形度计算原本计算公式：网上的公式一般是这个：e=（4
转载
2024-10-28 19:08:33
24阅读
SPSS1. 统计基础Matrix Scatter 散点图矩阵（Matrix Scatter）是简单散点图的扩充，可以反映三个及以上连续变量间的关系，常用来展示多元方差分析结果或者在多重线性回归中识别离群值。overlay plots 与散点图矩阵相比他是一对多图像，比如研究出生率和死亡率与城市化的关联。one sample t test 我们创建一个example data ，包含10个小鼠的重
转载
2024-03-25 04:48:57
23阅读
线性近似 假设一般函数上存在点(x0, f(x0))，当x接近基点x0时，可以使用函数在x0点的切线作为函数的近似线。函数f(x)≈f(x0)+f'(x0)(x- x0)即称为函数f在x0点的线性近似或切线近似。f(x) ≈ f(x0) + f'(x0)(x- x0)公式来源几何意义 线性近似求解的是近似值，其几何意义是在基点的切线近似于原函数的
原创
2021-06-07 16:58:53
3461阅读
3.1 单组样本符号秩检验（Wilcoxon signed-rank test）3.1.1 方法简介此处使用的统计分析方法为美国统计学家Frank Wilcoxon所提出的非参数方法,称为Wilcoxon符号秩 (signed-rank)检验,当数据中仅有单一组样本时，可用这种方法检验数据的中位数是否大于、小于或等于某一特定数值。当你的样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大)，建议
转载
2023-05-22 14:17:37
141阅读
线性近似 假设一般函数上存在点(x0, f(x0))，当x接近基点x0时，可以使用函数在x0点的切线作为函数的近似线。函数f(x)≈f(x0)+f'(x0)(x- x0)即称为函数f在x0点的线性近似或切线近似。f(x) ≈ f(x0) + f'(x0)(x- x0)公式来源几何意义 线性近似求解的是近似值，其几何意义是在基点的切线近似于原函数的
原创
2022-01-16 18:20:16
3676阅读
取近似值 究竟要多快，才能超越生命流逝的速度。 背景：Java 在线编程机试刷题。 题目描述: 写出一个程序，接受一个正浮点数值，输出该数值的近似整数值。如果小数点后数值大于等于5,向上取整；小于5，则向下取整。 输入描述: 输入一个正浮点数值。 输出描述: 输出该数值的近似整数值。 示例1: 输入
原创
2021-12-21 13:57:15
107阅读
1. 近似算法的基本概念 很多实际应用问题都是NP-完全问题，这类问题很可能不存在多项式时间算法。一般而言，NP-完全问题可采用以下三种方式处理。如果问题的输入规模较小，则可以利用搜索策略在指数时间内求解问题。如果输入规模较大，既可以利用随机算法在多项式时间内“高概率”地精确求解问题，也可以考虑在多
原创
2022-05-27 22:44:54
1146阅读
问题描写叙述：假设小数点后面的第一个小数位大于或者等于5则向上取整，否则向下取整。
问题分析：整数好理解。就是我们经常使用的四舍五入。用输入的数+0.5然后取整输出就好。
关键是负数，这个问题描写叙述的非常不清楚，按理来说-5.5向上取整得到的应该是-5，但是，华为oj平台得到的结果是-6才是争取的，所以，假设是复数我们仅仅能这么推断，先将这个数取反（得到正数），然后+0.5。然后用in
转载
2017-07-05 19:37:00
79阅读
2评论
