1.逆向查询 下面这个表中,A:C列是员工基础信息表,分别是部门.姓名和职务. ​现在要根据E5单元格中的员工姓名,在这个信息表中查询属于哪个部门,也就是咱们常说的逆向查询,就可以使用LOOKUP函数了. F5单元格输入以下公式: =LOOKUP(1,0/(B2:B10=E5),A2:A10) 得出的结果是"生产部". 我靠,可怜的天竺僧还上三班倒呢 ^_^ 上面这个公式就是LOOKUP函数最典型用法. 可以归纳为: =LOOKUP(1,0/(条件),目标区域或数组) 其中,条件可以是

在yii框架中,where条件的使用多种多样,下面就和大家介绍几种常用有效的使用方法 1. ['type' => 1, 'status' => 2] //等于 (type = 1) AND (status = 2)   2. ['id' => [1, 2, 3], 'status' => 2] //等于 (id IN (1, 2, 3)) AND (status = 2) 3. ['status' => null] //等于 status IS NULL 4. ['and',

1.position:absolute下不生效 原因:position:absolute只能相对于父元素进行定位top.left定位,相当于浮在父元素上面,所以margin:0 auto;就没有了参考值

在Excle中我们经常会遇到需要求根据某个区间的判断然后获取到对应的结果,下面是一个具体的实现例子: 例如: 现在需要实现,当输入0到25以内的任何数字时,会自动获取相应的英文字母 =IFERROR(LOOKUP(D2,{0,10,15,20,25},{"AAA","AA","A","B"}),"") 这是我的公式,输入数字的单元格暂定为D2,这个可以自由切换. 上面的需求可以使用IF判断进行操作,但是在实

============================================================= a列包含b列,在c列中显示b列信息, =INDEX(B:B,MIN(IF(ISNUMBER(FIND($B$2:$B$9,A6)),ROW($2:$9),100)))&"" a列包含b列,在c列中显示a列信息, =LOOKUP(1,0/FIND(B5,A1:A9),A1:A9)  注释:B5要随着行增长而增加,  A1:A9是不变的总数 =LOOKUP(1

如下图所示,要求根据设备分类和品牌来查找相应的销售数量. 1. 使用VLOOKUP+辅助列进行多条件查找 本例采用的方法是在原表的最前面加一辅助列,辅助列的公式为:=B2&C2 然后再采用VLOOKUP进行如下查找:=VLOOKUP(F2&G2,A:D,4,0) 这里所采用的方法其实就是把多条件进行合并,将其转换为单条件查找. 2. VLOOKUP函数的数组多条件查找 本例使用了数组公式:=VLOOKUP(E2&F2,IF({1,0},A2:A7&B2:B7,C2:C7),

这个实现语句如下,(写在2行然后向下拖动)(2007或以上版本): = IF(,ISBLANK($H2),$G2="), "", IF("), IF($H2>,,-)*SUMIFS(INDIRECT(,/(($H$:INDIRECT()<>:INDIRECT()=$G2)),ROW($:))+,ROW($:$))):$E2,INDIRECT(,/(($H$:INDIRECT()<>:INDIRECT()=$G2)),ROW($:))+,

例如下图:要求在单元格从C10中根据分类与名称找出相应的数量 1.VLOOKUP函数(数组公式) {=VLOOKUP(A10&B10,IF({1,0},A2:A6&B2:B6,C2:C6),2,0)} 原理:使用if{1,0}构造了数据 2.LOOKUP函数 =LOOKUP(1,0/(A10=A2:A6)*(B10=B2:B6),C2:C6) 原理:用lookup(1,0/(条件) 结构完成查找 3.SUM函数(数组公式)------有限制 {=SUM((A10=A2:A6)*(B10=B

1.vlookup(查找的条件,查找的区域,满足查找条件后需要返回的值在选中的查找区域的第几列,精确匹配还是近似匹配(精确匹配为0或False表示,反之为1或True)) =VLOOKUP(J2,$G$1:$H$8,2,0)匹配查找张三参与了哪个项目,这里要注意,查找的条件要在查找区域的第一列,而且格式要一致,如果一个为数值一个为文本,则判断为不等,匹配不出结果.而且如果查找区域的第一列存在多个与查找区域的值相同,则只能返回最上面的值,因为系统是从上往下找相同的值,找到即返回,不会往下继续查找.

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分

vanish可以让用户自己选择缓存数据是存于内存还是硬盘,存于内存一般基于二八法则即常访问的数据是磁盘存储的总数据五分之一,因此内存也应该是硬盘文件大概五分之一.如果有多台vanish则,总内存满足即可,由前端代理服务器实现负载调度.最后由于缓存需要平凡的刷新,因此内存也不要过大,否则会浪费在内存调度算法上.一般7500转每分的磁盘只能完成每秒80左右的随机io,为了增加磁盘io,则可以做raind0,固态硬盘擦写十万次,是指写满整个磁盘才算一次.      缓存的保持有两种方式为文档请求机制和

当某段代码的执行,需要首先满足某些条件时,我们就需要用到条件控制语句.判断条件是否满足,满足条件才去执行某些代码. 如判断数组中值等于条件值时,将这个值从数组中删除 a.switch <script type="text/javascript" src="jquery-3.1.0.js"></script> <script type="text/javascript"> var arr = ["a&q

问题描述为使讨论简单易懂,我将问题稍作简化,去掉诸多的背景. 从前有一个皇帝,他有50个妃子,这些妃子很没有天理的给他生了100,000个儿子,于是,皇帝很苦恼,海量的儿子很难管理,而且,他想知道每个妃子给他生了多少个儿子,从而论功行赏,这很难办.于是,皇帝请了一个程序员帮他编了一个程序,用数据库来存储所有的儿子的信息,这样就可以用程序来统计和管理啦. 数据库的结构如下:id 皇子的唯一编号mother 皇子母亲的唯一编号皇帝把妃子分成了两个等级,天宫娘娘(编号小于25)和地宫娘娘(编号大于等于

#include <pthread.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;/*初始化互斥锁*/ pthread_cond_t cond = PTHREAD_COND_INITIALIZER;/*初始化条件变量*/ void *thread1(void *); void *thread2(void *); ; int main(

[整理]   在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化

一.设计任务 1.1程序实现要求 PL/0语言可以看成PASCAL语言的子集,它的编译程序是一个编译解释执行系统.PL/0的目标程序为假想栈式计算机的汇编语言,与具体计算机无关. PL/0的编译程序和目标程序的解释执行程序都是用JAVA语言书写的,因此PL/0语言可在配备JDK的任何机器上实现. 其编译过程采用一趟扫描方式,以语法分析程序为核心,词法分析和代码生成程序都作为一个独立的过程,当语法分析需要读单词时就调用词法分析程序,而当语法分析正确需要生成相应的目标代码时,则调用代码生成程序. 用

Forever 0.5 Time Limit:1000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Description Given an integer N, your task is to judge whether there exist N points in the plane such that satisfy the following conditions: 1. The

转自:http://www.cnblogs.com/jingzhongliumei/archive/2012/07/02/2573149.html 先做点准备工作,定义两个类:Animal类和其子类Dog类,一个泛型接口IMyInterface<T>, 他们的定义如下:   public class Animal { } public class Dog : Animal { } interface IMyInterface<T> {  }   一.  协变和逆变的定义 从.Net

在求取有约束条件的优化问题时,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法,对于等式约束的优化问题,可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值:如果含有不等式约束,可以应用KKT条件去求取.当然,这两个方法求得的结果只是必要条件,只有当是凸函数的情况下,才能保证是充分必要条件.KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化.之前学习的时候,只知道直接应用两个方法,但是却不知道为什么拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够起作用,为什么

转自:http://xuehy.github.io/%E4%BC%98%E5%8C%96/2014/04/13/KKT/ 从对偶问题到KKT条件 Apr 13, 2014 对偶问题(Duality) ====== 对偶性是优化问题中一个非常重要的性质,它能够神奇地将许多非凸的优化问题转化成凸的问题,关于这一理论,恐怕又是一个博大精深的横向领域,这里我们一切从简,就从线性规划(LP)问题的对偶问题讲起. 说到对偶,我总是会不自禁地想起射影几何的东西,不过这里的对偶和射影几何无关,我们先来看一个非常