在工作中除了要做一些常用的图表之外,不时还会有一切奇怪图表的制作需求. 今天的内容主要记录的是如何对excle图表的次横坐标及次纵坐标进行调试,以及如何自定义调整轴标签 首先看下如何做次纵坐标,工作中总有两个相关数据但是单位不一致或数量级不一致的状况,这时候要将两组数据整合到一起就要用到次级纵坐标了. 下图为一组购买数据,要将购买人数及购买金额放在一个表格内 首先选中作图数据,然后插入数据图表 选择插入组合图 然后右键图表,选择更改数据图表类型 然后勾选一个数据为次坐标 更改后的数据表 还有一种

1.简介 正交试验法是研究多因素.多水平的一种试验法,它是利用正交表来对试验进行设计,通过少数的试验替代全面试验,根据正交表的正交性从全面试验中挑选适量的.有代表性的点进行试验,这些有代表性的点具备了“均匀分散,整齐可比”的特点. 正交实验法设计测试用例,基本步骤如下: 提取测试需求功能说明,确定因素数和水平数 根据因素数和水平数确定n值 选择合适的正交表 根据正交表把变量的值映射到表中,设计测试用例数据集 本文参考如上步骤,使用Python实现了正交表自动设计测试用例的完整流程. GitHub

L1 MATLAB 基础知识 P6 表1-3 数据显示格式 format rat format long P20 表2-5 常用的矩阵函数 zeros(m,n) %零阵 eye(n) %单位阵 ones(m,n) %全一阵 diag(v,k) %k=0,v为行矩阵时生成对角阵如 diag([3 4 5]),v为一般矩阵时取对角元素成列矩阵 rand(m,n) %随机阵 P24 表2-6 常用函数命令,该页上有矩阵运算规则 exp(x) %\(e^x\) abs(x) %\(|x|\) sqrt(

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的 浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步ma

1 需求背景 该应用场景为DMP缓存存储需求,DMP需要管理非常多的第三方id数据,其中包括各媒体cookie与自身cookie(以下统称supperid)的mapping关系,还包括了supperid的人口标签.移动端id(主要是idfa和imei)的人口标签,以及一些黑名单id.ip等数据. 在hdfs的帮助下离线存储千亿记录并不困难,然而DMP还需要提供毫秒级的实时查询.由于cookie这种id本身具有不稳定性,所以很多的真实用户的浏览行为会导致大量的新cookie生成,只有及时同步map

频次控制介绍 广告中的频次控制是指控制一个用户最多在指定时间内看到一个广告(或相似广告)的次数,比如广告主可以限制一个用户最多只能一天看到一个广告3次(频次控制也可以让publisher来指定,但本文不考虑publisher). 本文所说的频次控制不是硬性的,也就是说展示的次数多只会降低相同广告出现的概率,而不是达到一定次数后彻底不出.两者的区别是:前者广告主需要自己去试到底多长的时间段最多出几次合适,比较麻烦,但如果他得到了接近事实的次数,会对他有利.后者是广告主省事了,代价是广告平台只会去优

1. 概率思想与归纳思想 0x1:归纳推理思想 所谓归纳推理思想,即是由某类事物的部分对象具有某些特征,推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理.抽象地来说,由个别事实概括出一般结论的推理称为归纳推理(简称归纳),它是推理的一种 例如:直角三角形内角和是180度:锐角三角形内角和是180度:钝角三角形内角和是180度:直角三角形,锐角三角形和钝角三角形是全部的三角形:所以,一切三角形内角和都是180度. 这个例子从直角三角形,锐角三角形和钝角三角形内角和分别都是180度这些个别性知识,推出了"

一,简介 田忌赛马的故事大家都知道我就不展开说了,田忌能用同全面被碾压的马赢了齐威王(公子),我觉得这是十分具有智慧的.但是,如果说这里的条件改为:1,田忌的马比齐威王同等次的马弱一点但是比齐威王下一等次的马强一点.2,无法从对方马的外观看出马的等次.3,用完的马不能再用.问田忌赢了齐威王的概率是多少? 二,实验设计 1,首先,三局两胜制,我们这里把田忌3局里赢的场数算出来. 我们初始化马用list中值的大小来比较马的能力,可见田忌的马相对于公子的马来说辣鸡不少. t = [2, 5, 8] #

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27905191 在深度学习中,有许多不同的深度网络结构,包括卷积神经网络(CNN或convnet).长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等. 在计算机视觉领域,对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果.CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发,目前已成功用于机器视觉等领域中. 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章,作者Suki Lau.文章讨论了在卷积神经网络中,该

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络通信等等,面对这海量结构各式各样的数据,如果单是依靠人力来完成,是件非常不现实的事,但这些数据又包含着许多对我们有很高价值的信息.面对这样的矛盾,我们必须通过一些方法来科学.高效地分析.处理这些数据,最后输出能够让人或者机器作出无差别的行为判断.聚类分析——就是解决这类问题的一种典型方法,它是基于生

''' 作为一种通用的变成语言,Python经常用来解决数学问题.它包含一些用于管理整数和浮点数的内置类型,这很适合完成一般应用中可能出现的基本数学运算. 而标准库中包含一些用于满足更高级需求的模块. Python的内置浮点数在底层C语言中是double类型,对于大多数数学运算需求的程序来说,这已经足够精确. 但是如果需要非整数值更为精确的表示,那么decimal和fractions模块会很有用.小数和分数值的算术运算可以保证精度,但是不如原生float的运算速度快 random模块则包含了一个

贝叶斯.概率分布与机器学习 转自:http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/09/27/1837163.html  本文由LeftNotEasy原创,可以转载,但请保留出处和此行,如果有商业用途,请联系作者 wheeleast@gmail.com 一. 简单的说贝叶斯定理: 贝叶斯定理用数学的方法来解释生活中大家都知道的常识 形式最简单的定理往往是最好的定理,比如说中心极限定理,这样的定理往往会成为某一个领域的理论基础.机器学习的各种算法中使

引言 最近在和同学讨论研究Six Sigma(六西格玛)软件开发方法及CMMI相关问题时,遇到了需要使用Monte-Carlo算法模拟分布未知的多元一次概率密度分布问题.于是花了几天时间,通过查询相关文献资料,深入研究了一下Monte-Carlo算法,并以实际应用为背景进行了一些实验.      在研究和实验过程中,发现Monte-Carlo算法是一个非常有用的算法,在许多实际问题中,都有用武之地.目前,这个算法已经在金融学.经济学.工程学.物理学.计算科学及计算机科学等多个领域广泛应用.而且这

原文地址:Optimization Overview 数据库性能取决于几个数据库层面的因素,比如:表设计,查询语句,配置. 这些软件结构导致你必须在CPU和I/O 操作的硬件层面做到尽可能的最小化和高效!当你关注于数据库性能时,你需要了解软件层面更高层次的规则和指导建议,并使用wall-clock去测试性能. 而当你成为一个专家时,你更多需要了解的是内部到底发生了什么,并且测试一些东西,包括:CPU和I / O 操作. 一般用户希望通过配置已有的软件和硬件去获取最好的数据库性能,高级用户则寻找机

前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋,这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣) 如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了,记得回来给小夕发小红包(￣∇￣) 不过,这并不是一篇怒贴一堆代码,言(三)简(言)意(两)赅(语)就结束的CSDN文风的文章...所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156   著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络

在前一篇文章中,我们已经介绍过Redis的一些实际应用.如KV缓存.分布式锁.消息队列,由于篇幅原因,并未介绍完全.接下来将继续为各位带来Redis的更多应用. bitmat(位图) 实现 位图的基本思想是使用一个bit来表示一个映射关系,这样就能大大减小内存的使用.如一个用户一周的签到情况可以用以下方式来实现. 如果不用位图,而用int 来实现的话,需要7个int的空间来存储,而使用位图后,一个int空间即可表示出用户一周的签到情况了. 常用指令 setbit:设置位图值: 127.0.0.1

译者注: 我有逛豆瓣社区的习惯,因此不经意间会看到一些外文翻译成中文书的评价."书是好书,翻译太臭"."中文版别看"."有能力尽量看原版"...在翻译PP-OCR的时候,我有认真校对每一句话,但难免有一些歧义在里头,比如 Ablation study of PACT quantization for text recognition. 可以有两种解读: PACT量化在文本识别上的消融研究 用于文本识别的PACT量化消融研究 其实按照语法第二种会更

统计功能是一类极为常见的需求,比如下面这个场景: 为了决定某个功能是否在下个迭代版本中保留,产品会要求统计页面在上新前后的 UV 作为决策依据. 简单来说就是统计一天内,某个页面的访问用户量,如果相同的用户再次访问,也只算记为一次访问. 下面我们将从这个场景出发,讨论如何选择的合适的 Redis 数据结构实现统计功能. Redis与统计 聚合统计 要完成这个统计任务,最直观的方式是使用一个SET保存页面在某天的访问用户 ID,然后通过对集合求差SDIFF和求交SINTER完成统计: # 2020

作者:韩信子@ShowMeAI 数据分析实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/40 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/309 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 只要给到足够的相关信息,AI模型可以迅速学习一个新的领域问题,并构建起很好的知识和预估系统