手把手教做Excel直方图 2017-10-05  作者:ExcelHome  阅读:71968次   直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形,用矩形的宽度和高度表示频数分布,通过直方图,用户可以很直观的看出数据分布的形状.中心位置以及数据的离散程度等.今天就和大家一起分享一下,使用直方图来分析员工年龄分布情况. 先来看数据和最终效果:在图中可以看出,员工年龄分布集中在41~55岁,需要尽快招收和培养年轻员工. 接下来就看看具体的实现步骤:步骤1首先根据需要设置分段点:这里分别设置为25.…

写第一篇博客<手把手教做单点登录(SSO)系列之一:概述与示例>,就获得了园子里朋友们热情的评论和推荐,感谢各位. 我那篇文章同时发了CSDN和博客园.对比一下,更感受到博客园童鞋们的技术交流热情:这篇文章在CSDN也有几百阅读量了,但评论区还静悄悄的.博客园才几天就有四十多个回复.二十多位童鞋推荐了. 深受鼓舞,周末没出门,熬了两个夜打磨图示.整理代码,给大家奉上本文. 完整的代码范例已完成,因和本文时序图严格对照,注释整理还需要一些工作,完成后将在下一篇放出.大家下载配置后,本地跑起来会是…

本系列将由浅入深的结合示例.源码以及演示视频,手把手的带大家深入最新的单点登录SSO方案选型与架构开发实战.文末附5个满足不同单点登录场景的gif动画演示(如果看不清请在图片上右键用新窗口打开),本系列后继文章会深入它们的实现方式以及适用场景,大家也可以先观看揣摩其实现. 单点登录即Single Sign On(SSO).它是大型政府OA.企事业单位OA的标配解决方案.它概言之就是在多个Web.桌面或移动应用系统中,用户只需要登录一次,就可以访问所有的应用系统. 从业十多年,为政府.电信.跨国公…

http://www.cqt8.com/soft/html/723.html下载,官网下载 (转帖)1.定义: 蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟是一种通过设定随机过程,反复生成时间序列,计算参数估计量和统计量,进而研究其分布特征的方法. 2.基于计算机的蒙特卡洛模拟实现步骤:(1)对每一项活动,输入最小.最大和最可能估计数据(注意这里不是三点估算),并根据提出的问题构造或选择一个简单.适用的概率分布模型,使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征(如概率.均值和方差等),这些特征都可以通过…

1.简介 在自动化测试,有些我们的测试数据是放到excel文件中,尤其是在做数据驱动测试的时候,所以需要懂得如何操作获取excel内的内容.由于java不像python那样有直接操作Excle文件的类库,所以我们必须借助第三方工具:POI(基于Apache的POI类库). 2.常见读写Excel的工具类开源javaAPI 目前常见读写Excel的工具类开源javaAPI有两种方式: 一个是JXL(Java Excel API) 官网地址:http://jexcelapi.sourceforge.…

我们都知道,开发一个app很大程度依赖服务端:服务端提供接口数据,然后我们展示:另外,开发一个app,还需要美工协助切图.没了接口,没了美工,app似乎只能做成单机版或工具类app,真的是这样的吗?先来展示下我的个人app,没有服务端,没有美工完成的,换言之,我干了所有人的活: 这个app叫"微言",他对于我意义很重大,最初微言只是我一个练手的项目,刚刚工作,技术有限,微言只是sqlite记事本类app,只能本地操作,后来慢慢演变现在几近完美的app,从中我学到很多,熟悉了立项到上线的…

背景 项目上需要做UWP的自动安装包,在以前的公司接触的是TFS来做自动build. 公司要求用Jenkins来做,别笑话我,之前还真不晓得这个东西. 会的同学请看一下指出错误,不会的同学请先自行脑补,我们一步一步的来. 首先我们准备2个安装包,Jenkins,NuGet 都下载最新的好了. 1. 安装Jenkins,下一步下一步.安装好了会自动浏览器跳转到http://localhost:8080/ 如下图 按照提示去C:\Program Files (x86)\Jenkins\secrets…

手把手教你做iOS推送 http://www.cocoachina.com/industry/20130321/5862.html…

"之前写物体检测系列文章的时候说过,关于YOLO算法,会在后续的文章中介绍,然而,由于YOLO历经3个版本,其论文也有3篇,想全面的讲述清楚还是太难了,本周终于能够抽出时间写一些YOLO算法相关的东西.本篇文章,我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文,理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本,YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍." YOLOv1 论文:< You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection &…

本文接着上一篇<手把手教你用深度学习做物体检测(五):YOLOv1介绍>文章,介绍YOLOv2在v1上的改进.有些性能度量指标术语看不懂没关系,后续会有通俗易懂的关于性能度量指标的介绍文章. YOLOv2 论文:< YOLO9000: Better, Faster, Stronger> 地址:  https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf yolov2和v1的区别 引入了Batch Normalization  有一定的正则化效果,可以减轻过拟合,…