文章目录前言使用过ChatGPT的人都知道，提示占据非常重要的位置。而Word，Excel、PPT这办公三大件中，当属Excel最难搞，想要熟练掌握它，需要记住很多公式。但是使用提示就简单多了，和ChatGPT聊聊天就能解决问题。一、使用ChatGPT完成Excel公式二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.提取数据4.计算唯一值5.使用ChatGPT创建宏变量总结前言ChatGPT自去年11月30日OpenAI重磅推出以来，这款AI聊天机器人迅速成为AI界的「当红炸子鸡」。一经发布，不少网友更是痴迷到通宵熬夜和它对话聊天，就为了探究ChatGPT的应用天花板在哪里，经过试探不少人发现，Chat
目录1.网络的发展史1.1网络的由来 1.2网络互联1.2.1独立模式(单机模式)1.2.2局域网(LAN)1.2.3广域网(WAN)2.网络通信基础 2.1IP地址 2.2端口号3.计算机网络协议3.1网络协议定义3.2网络协议分层3.3OSI七层模型3.4TCP/IP模型（重点）1.网络的发展史1.1网络的由来 很多先进的东西都是先是军用，后来发现这东西太方便了，才普遍下来。网络是什么来的呢？在没有互联网之前，军队都是通过电报、电话来通信的，这东西有一个缺点就是在使用时容易被拦截。于是，美国人就研究，能不能搞一种通讯，可以防止拦截，此时，互联网这个东西就诞生了。 1.2网络互联网络互连：将
我们在做项目的时候，都经常会通过Unity中的Game窗口来查看当前场景中的性能指标，通过Stats标签按钮打开一个Statistics窗口，本文将对相关Graphics下的数据做一个相对详细的介绍，注意由于是在Editor环境下所以所有的数据跟实机数据肯定会有差距。1.FPS:FragmentsPerSecond，自然是Unity每秒渲染的帧数，是一个关键的性能指标，其能维持在一个正常的范围决定了整个项目的流畅度，指标严重低于目标范围的情况被称为掉帧，会带来严重的卡顿感。2.CPUMain:是cpu处理一帧所消耗的总时间，单位一般为毫秒，这个时间不仅仅包含项目中更新每一帧所需
💗wei_shuo的个人主页💫wei_shuo的学习社区🌐HelloWorld！『赠书活动｜第一期』本期书籍：《分布式中间件核心原理与RocketMQ最佳实践》赠书规则：评论区：点赞｜收藏｜留言评论区留言："人生苦短，我用Java"活动截止时间：4月23日赠书数量：1Tip：中奖后博主私信通知|三天内不回复将视为|自动放弃书籍介绍分布式中间件核心原理与RocketMQ实战技术一本通：实战案例+操作步骤+执行效果图，手把手教你吃透分布式中间件技术，轻松实现从小白到大牛的职业跃迁！分布式中间件核心原理与RocketMQ实战技术必修宝典！内容简介本书从分布式系统的基础概念讲起，逐步深入分布式系统中间
在Python中，十进制数可以转换成二进制数。例如：但是，十进制数不是直接转换成二进制，而是先转换成二进制数，再转换成十进制。接下来我们来看看具体的实现方法：首先我们来看一个例子：上面代码中，使用了循环遍历的方法。从这个例子中我们可以发现，需要遍历一次。因为每个数字都是16个位，所以一共需要遍历64次。在Python中，使用循环的方式实现需要遍历一次的代码如下：因此，可以看到第一行的代码使用了循环遍历的方法实现了16次遍历，第二行使用了二进制遍历的方法实现了16次遍历。因此我们可以看到，只需要用两行代码就完成了一次循环遍历。一、十进制数转换成二进制这里使用的方法是float（），因为这种方法
在JavaScript中，一个通常被吹捧的良好性能原则是避免改变对象的形状。这让我想知道，这是不是classFoo{constructor(){this.bar=undefined;}baz(x){this.bar=x;}}一个有值(value)的最佳实践，将提供比这更好的性能classFoo{constructor(){}baz(x){this.bar=x;}}这是真的还是假的？为什么？在一个JS引擎中是否比其他引擎更真实或更不真实？ 最佳答案 这里是V8开发人员。是的，总的来说，第一个版本是一个有值(value)的最佳实践。这样
一、内容提要今天笔者同样以测井岩性分类为实例，为大家分享一种被称为“最简单的机器学习算法之一”的K-近邻算法(K-NearestNeighbor,KNN)。K-近邻算法（KNN，K-NearestNeighbor）可以用于分类和回归[1]。K-近邻算法，意思是每一个样本都可以用它最接近的K个邻居来代表，以大多数邻居的特征代表该样本的特征，据此分类[2]。它的优势非常突出：思路简单、易于理解、易于实现，无需参数估计[3]。本期笔者将KNN算法应用在基于测井数据的岩性分类上。下面分为算法简介、实例计算与代码解读三个部分进行讲解。（代码获取方式详见文末）二、算法简介K-近邻算法K-近邻算法的计算过程
基于密度的聚类算法（1）——DBSCAN详解基于密度的聚类算法（2）——OPTICS详解基于密度的聚类算法（3）——DPC详解1.DBSCAN简介DBSCAN（Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，具有噪声的基于密度的聚类方法）是一种典型的基于密度的空间聚类算法。和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于凸样本集，也可以适用于非凸样本集。该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。该算法利用基于密度的聚类的概
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:JS:varself=this?在查看用JavaScript编写的任意代码时(例如在GitHub上)，许多开发人员使用varself=this然后使用self而不是this引用当前对象。这种方法背后的基本原理是什么？
随着对CCA的深入研究，是时候对CCA进行一下总结了。本菜鸡主要研究方向为故障诊断，故会带着从应用角度进行理解。典型相关分析基本原理从字面意义上理解CCA，我们可以知道，简单说来就是对不同变量之间做相关分析。较为专业的说就是，一种度量两组变量之间相关程度的多元统计方法。关于相似性度量距离问题，在这里有一篇Blog可以参考参考。首先，从基本的入手。当我们需要对两个变量X，YX，YX，Y进行相关关系分析时，则常常会用到相关系数来反映。学过概率统计的小伙伴应该都知道的吧。还是解释一下。相关系数：是一种用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算，同样以两变量与各自平均值的离差
