逻辑函数

excel 公式应用大全 1 、 ABS 函数 　　函数名称： ABS 　　主要功能：求出相应数字的绝对值。 　　使用格式： ABS(number) 　　参数说明： number 代表需要求绝对值的数值或引用的单元格。 　　应用举例：如果在 B2 单元格中输入公式： =ABS(A2) ，则在 A2 单元格中无论输入正数（如 100 ）还是负数（如 -100 ）， B2 中均显示出正数（如 100 ）。 　　特别提醒：如果 number 参数不是数值，而是一些字符（如 A 等），则 B2 中返回错误值 “#VALUE ！ ” 。 2 、 AND 函数 　　函数名称： AND 　　主要功能：返回逻辑值：如果所有参数值均为逻辑 “ 真（ TRUE ） ” ，则返回逻辑 “ 真（ TRUE ） ” ，反之返回逻辑 “ 假（ FALSE ） ” 。 　　使用格式： AND(logical1,logical2, ...) 　　参数说明： Logical1,Logical2,Logical3…… ：表示待测试的条件值或表达式，最多这 30 个。 　　应用举例：在 C5 单元格输入公式： =AND(A5>=60,B5>=60) ，确认。如果 C5 中返回 TRUE ，说明 A5 和 B5 中的数值 笥诘扔 ?0 ，如果返回 FALSE ，说明 A5 和 B5 中的数值至少有一个小于 60 。 　

1.6多个查询字段（常量条件） 多个查询字段的查询处理逻辑如下所示： JOIN:prepare阶段 setup_tables()：同1.1测试。 setup_fields()：同1.1测试。 setup_conds()：同1.4测试。 JOIN:optimize阶段 optimize_cond()：类似1.4测试，不同之处在于查询的where条件中有恒等常量，在优化过程中会调用remove_eq_conds将1=1条件删除。 make_join_statistics()：与1.4测试类似，由于where条件查询有两个，并且其中一个条件可以通过索引查询。因此首先通过调用update_ref_and_keys()（sql\sql_select.cc:3967）函数，查找可以使用索引的字段。 SQL_SELECT::test_quick_select()：同1.5索引测试 get_key_scans_params()：同1.5索引测试。 choose_plan()：同1.3测试。 greedy_search()：同1.3测试。 best_extension_by_limited_search()：同1.5索引测试。 JOIN:exec阶段 以下操作同1.3测试。 通过测试可以看出，对于常量等式对查询优化器来说没有任何意义，会在optimize_conds时将常量等式删除

Shuffle的本意是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转化成一组具有一定规则的数据。 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？ 我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段： Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce是规约，负责数据的计算归并。 Reduce数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。 从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle （Reduce开始之前吧对应的数据从每个map输出的中间结果拷贝过来，这个过程称为copy，拷贝中间结果过来后，会经过合并、排序等操作，会产生一个排序的输入文件，这个过程为sort，copy和sort两个过程合起来也称为Shuffle过程。）Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在reduce端包括copy和sort过程。 MapReduce详细流程 1、切片 在FileInputFormat中，计算切片大小的逻辑：Math.max(minSize, Math.min(maxSize, blockSize)) minSize的默认值是1

3 月，跳不动了？>>> 当突发事件来临时，当绝佳idea闪现时，如何快速搞定开发和部署，使之变身为产品？快，则应万变！Serverless 是当今炙手可热的技术，被认为是云计算发展的未来方向，如何利用Serverless Framework 实现快速上云？本文是王俊杰老师在「云加社区沙龙online」的分享整理，详细阐述了Serverless上云的基本思路、框架原理、组件架构等，带大家揭开Serverless的神秘面纱。 应对突发需求，如何借助Serverless快速上云？_腾讯视频 ​ 一、Serverless上云基本概念 感谢云加社区组织这次“技术应变力”的线上专题活动，并邀请我来进行分享，我将从Serverless的角度来进行解读。Serverless是最近非常热门的词，中文翻译为“无服务器”。有人认为既然是无服务器，就意味着不再需要运维，完全是按需付费的模式...... 其实这些理解都比较片面，描述的都只是Serverless的某个方面。 从2014~2020年，这几年Serverless关键词的谷歌搜索指数与日攀升，现在已经成为了非常火爆的技术名词。其实早在2006年就有人提出Pay as you go的概念，需要多少就买多少，但直到2012年，Serverless首次被提出。2014~2016年，大型云厂商纷纷发布函数计算相关的产品支撑这样一个无服务器技术。

理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类，逻辑回归诞生了。逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。 逻辑回归是假设数据服从Bernoulli分布的，因此LR也属于参数模型，他的目的也是寻找到最优参数。 logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model）。 【补充】在统计学中，参数模型通常假设总体（随机变量）服从某一个分布，该分布由一些参数确定（比如正太分布由均值和方差确定），在此基础上构建的模型称为参数模型；非参数模型对于总体的分布不做任何假设，只是知道总体是一个随机变量，其分布是存在的（分布中也可能存在参数），但是无法知道其分布的形式，更不知道分布的相关参数，只有在给定一些样本的条件下，能够依据非参数统计的方法进行推断。 首先回顾一下简单线性回归（只考虑一个输入变量，一个输出变量的线性回归）。 表示输入变量（自变量），第一部分例子中的X。 表示输出变量（因变量），第一部分例子中的Y。一对 表示一组训练样本。m个训练样本

实际场景 场景：现在有一个H5活动页面，上面有一个登陆按钮，要求点击登陆按钮以后，唤出App内部的登录界面，当登录成功以后将用户的手机号返回给H5页面，显示出来。 这个场景应该算是比较完整的一次H5中的JavaScript与App原生代码进行交互了，这个过程，我们制定的方案满足以下几点： 满足基本的交互流程的功能 Android与iOS都能适用 H5的前端开发者，在书写JavaScript的业务代码的时候不需要为了迁就移动端语言的特性而写特殊的磨合代码 方便调试 交互流程 当H5页面上的JavaScript代码要调用原生的页面或者组件的时候，调用最好是双向的，一来一回，这样比较容易满足一些比较复杂的业务场景，就像上面的场景一样，有调用，有回调告知H5调用的结果。前端开发写的JavaScript代码基本上都是异步风格的，就拿上面的场景，如果登录是H5前端的，那么这个流程就会是： function loginClick() { loginComponent.login(function (error,result) { //处理登录完成以后的逻辑 }); } var loginComponent = { callBack:null, "login":function (callBack) { this.show(); this.callBack = callBack; }, show

简述 坐标系统是由QPainter类控制的，再加上QPaintDevice和QPaintEngine类，就形成了Qt的绘图体系。 QPainter：用于执行绘图操作。 QPaintDevice：二维空间的抽象层，可以使用QPainter在它上面进行绘制。 QPaintEngine：提供了统一的接口，用于QPainter在不同的设备上进行绘制。 QPaintDevice类是可以被绘制的对象的基类，它的绘图功能由QWidget、QImage、QPixmap、QPicture和QOpenGLPaintDevice继承。默认坐标系统位于设备的左上角，即坐标原点(0, 0)。X轴由左向右增加，Y轴由上向下增加。在基于像素的设备上（比如：显示器），坐标的默认单位是1像素；在打印机上则是1点（1/72 英寸）。 QPainter逻辑坐标与QPaintDevice物理坐标的映射，由QPainter的变换矩阵（transformation matrix）、视口（viewport）和窗口（window）完成。默认情况下，物理坐标与逻辑坐标系统是重合的，QPainter也支持坐标转换，例如：旋转、缩放。 简述 渲染 逻辑表示 锯齿绘制 抗锯齿绘制 坐标转换 窗口-视口转换 更多参考 渲染 逻辑表示 一个图形图元的大小（宽度和高度）总是对应于它的数学模型，忽略绘制时画笔的宽度： 锯齿绘制 绘制的时候

简述 坐标系统是由QPainter类控制的，再加上QPaintDevice和QPaintEngine类，就形成了Qt的绘图体系。 QPainter：用于执行绘图操作。 QPaintDevice：二维空间的抽象层，可以使用QPainter在它上面进行绘制。 QPaintEngine：提供了统一的接口，用于QPainter在不同的设备上进行绘制。 QPaintDevice类是可以被绘制的对象的基类，它的绘图功能由QWidget、QImage、QPixmap、QPicture和QOpenGLPaintDevice继承。默认坐标系统位于设备的左上角，即坐标原点(0, 0)。X轴由左向右增加，Y轴由上向下增加。在基于像素的设备上（比如：显示器），坐标的默认单位是1像素；在打印机上则是1点（1/72 英寸）。 QPainter逻辑坐标与QPaintDevice物理坐标的映射，由QPainter的变换矩阵（transformation matrix）、视口（viewport）和窗口（window）完成。默认情况下，物理坐标与逻辑坐标系统是重合的，QPainter也支持坐标转换，例如：旋转、缩放。 简述 渲染 逻辑表示 锯齿绘制 抗锯齿绘制 坐标转换 窗口-视口转换 渲染 逻辑表示 一个图形图元的大小（宽度和高度）总是对应于它的数学模型，忽略绘制时画笔的宽度： 锯齿绘制 绘制的时候

logistic regression能够解决分类问题，即输出的结果仅仅有0和1两种，比方，对于邮件的推断仅仅有是或者否。这样的分类问题使用传统的线性回归并不能非常好的解决。 一个小样例 比如，当我们依据肿瘤的大小推断一个肿瘤是不是良性的时候，输出结果仅仅有是或者否，用1和0表示，给定的样本点，而且我们使用传统的线性回归问题解决拟合的函数图像例如以下： 图像中我们能够依据拟合曲线，当输出值大于0.5（依据图像推断的值）的时候，确定输出的为恶性（即为1）；当输出值小于0.5（依据图像推断的值）的时候，确定输出的为良性（即为0）。可是，当我们有新的样本点增加的时候，例如以下图： 我们会发现，对于新的拟合曲线使用上面的方法和标准(0.5)并不能非常好的做出预測。因此我们须要新的回归形式，即以下要说的logistic回归。 sigmoid function(logistic function) sigmoid函数，又称为逻辑函数。是一个单调上升的函数，函数的形式例如以下： 1/(1 + EXP(-A*(X-C))) 当中A和C为參数，A控制着函数的陡峭程度，C控制着函数的对称点的水平坐标位置，以下用三个函数图像说明： 图像1，A=1，C=0： 图像2，A=10,C=0： 图像3，A=1,C=5： 逻辑回归（logistic regression） 从上面的图像能够看出

1，逻辑运算 python中的逻辑运算符对比php而言，除了少了一个“!”之外，其它的“&”，“|”，and，or，not 都和PHP中的大致类似，什么叫大致类似？ 因为，“&&”和“&”大致类似，“||”和“|”大致类似 就是这么任性，你拦不住！ 用一个简单的例子，大概的说明一下，同时 请记住： 判断一个变量的数据类型的方法，可以使用 isinstance 通过上面的代码示例，还引出一个问题，那就是 “布尔”类型的 “True”和“False”，使用 isinstance 去判断的时候其实是属于 “int”类型的，就像是下面这样： 但是，要注意，如果是通过 type 来比较，那么它们一定是不同的！ 补充说明： 在python中是没有“switch”的哦 ^_^ 2，函数 在各种编程语言中，关于函数大致可以包括这么多内容：定义，调用，参数，返回值 当然了，python中是不会搞特殊化的，该有的必须要有，不该有的，额。。。。这个也可以有 废话不多说，我们画（截）个图来看看： 一个简单的例子，就说明了python中关于函数的基本知识，这些也是PHP中函数的知识。 你看，是不是也很容易学习呢！ python的函数，在PHP函数的常见功能上，增加了一些特性， 比如说：返回多个值 与 可变参数 3，返回多个值 返回多个值，在PHP的函数中当然可以实现，但是它的限制是在 return