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  • 我想知道在java中及格率,平均分的计算公式!求大神帮忙!!!!
  • 在Excel里面可以使用两种不同形式的公式来之前这种计算要求,现在就以下表为例来进行计算公式一:在G2单元格里面输入公式:=(SUM(B2:F2)-MAX(B2:F2)-MIN(B2:F2))/3然后向下面单元格复制即可。这个公式比较好理解,...

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    在一些投票环节中,为了公平起见往往会将打分去掉最高分和最低分,然后计算平均值。在Excel里面可以使用两种不同形式的公式来之前这种计算要求,现在就以下表为例来进行计算。

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    公式一:

    在G2单元格里面输入公式:

    =(SUM(B2:F2)-MAX(B2:F2)-MIN(B2:F2))/3

    然后向下面单元格复制即可。

    7ab3980ecb19d16d594ab3cfdf0afe51.png

    这个公式比较好理解,先使用SUM函数统计总和,然后减去最大值和最小值,求平均值就除去3。

    公式二:

    在这里会使用到一个函数:TRIMMEAN

    函数语法为:TRIMMEAN(array, percent)

    array就是目标区域。

    percent是从计算中排除数据点的分数。例如,这里5个数据,去掉一个最高分和最低分,就是去掉2个数据,百分比就是2/5,在这个参数里面填入0.4即可,公式就会自动将目标区域里面最高和最低的两个数去掉。如果在其他数据中,要去掉最高的两个和最低的两个,百分比就是4/(总的数量),以此类推。

    在这个案例中公式为:

    =TRIMMEAN(B2:F2,0.4)

    然后也是向下面单元格复制。

    baf928bb2e564999fd62a2e79a8c2903.png

    这里对比也可以看到,两种方法计算结果是一致的。

    想了解更多Excel的操作技巧,欢迎关注微信公众号:tobefascinating,一起学习,一起进步。

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  • 在工作中有时候我们经常要遇到时间的计算,小时、分钟、秒钟,分钟就能把表哥表姐弄得心烦意乱。今天小编就总结出时间计算公式大全,一举解决时间计算难题。一、间隔的小时数、分钟数、秒钟数。B3=(B2-B1)*24B4=...

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    在工作中有时候我们经常要遇到时间的计算,小时、分钟、秒钟,分分钟就能把表哥表姐弄得心烦意乱。今天小编就总结出时间计算公式大全,一举解决时间计算难题。一、间隔的小时数、分钟数、秒钟数。

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    B3=(B2-B1)*24
    B4=(B2-B1)*24*60
    B5=(B2-B1)*24*60*60
    Gif动图如下:

    d61b151ad09fa719aed6688faa104caa.png

    二、隔天间隔的小时数

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    B3=MOD(B2-B1,1)
    Gif动图如下:

    bdc913ff65811886a3d643f40bf076e2.png

    三、取整的间隔小时数

    cc9b7d5dad83d543775bcbeaea78609f.png


    B3=TEXT(B2-B1,"[h]")
    Gif动图如下:

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    四、取整间隔的分钟数

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    B3=CEILING(B2-B1,1/1440)
    Gif动图如下:

    65287a7d4addec6f2ed4cd1704839c94.gif

    五、日期和时间分离

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    B2=INT(a2),C2=A2-INT(a2)
    或者我们可以用快速填充,先在B2输入2017/9/6,然后选中B2:B8,按组合键:ctrl+E,就能迅速将日期分离出来。同理也能将时间分离。
    Gif动图如下:

    830d6ccf8d25b4735caf6c72d1751891.png

    六、过3秒钟、3分钟、3小时是多少时间

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    B2=B1+3*1/(24*60*60)
    B3=B1+3*1/(24*60)
    B4=B1+3*1/(24)
    Gif动图如下:

    a2333cea7bd08e4125787ca00f49cb83.gif


    如果得出的是小数,要将单元格格式设置为时间即可得到最终时间。
    该公式可扩展,如果是过N小时,M分钟,R秒钟,那么最终时间为:= B1+N*1/(24)+M*1/(24*60) +R*1/(24*60*60)。
    本教程源数据百度网盘网址为:https://pan.baidu.com/s/1pKDDYA3
    以上为常见的时间计算公式大全,请收藏以备查询。

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  • 交叉熵(Cross Entropy)是Shannon(香浓)信息论中一个概念,在深度学习领域中解决分类问题时常用它作为损失函数。原理部分:要想搞懂交叉熵需要先清楚一些概念,顺序如下:==1.自信息量—>2.信息熵(熵)—>3....

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    交叉熵(Cross Entropy)是Shannon(香浓)信息论中的一个概念,在深度学习领域中解决分类问题时常用它作为损失函数。
    • 原理部分:要想搞懂交叉熵需要先清楚一些概念,顺序如下:==1.自信息量—>2.信息熵(熵)—>3.相对熵(KL散度)—>4.交叉熵==

    1.自信息量随机事件发生概率对数的负值为该随机事件的自信息量,记作。设的发生概率为,则其自信息为:

    ,即随机事件,不发生时,定义为无限大;当,即随机事件为确定事件必然发生时,;对于非负。

    对数的底决定自信息量的单位。如果以2为底,信息量单位为比特(bit)(信息论中常用);如果以e为底数,取自然对数单位为奈特(nat);如果以10为底,单位为迪特(det)。

    举个例子:

    •  冬季某天哈尔滨将下雪,这句话的发生概率很大(不确定性很小),所以信息量就小。
    •  夏季某天吐鲁番将下雪,这句话的发生概率很小(不确定性很大),所以信息量就大。

    2.信息熵设随机变量取值于出现的概率为那么所有可能事件的自信息量的加权平均,定义为随机变量X的信息熵(简称熵),记为。即:

    •  特例:在随机变量服从二项分布(0-1分布)时,只有两种可能性,一个概率是另一个概率是,所以信息熵可以简化为:

    3.相对熵相对熵也是KL散度(Kullback-Leibler divergence),对于同一个随机变量由两个独立的概率分布,这时就可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。

    在深度学习中通常表示样本的真实分布,表示对样本的预测分布。计算公式:

    值越小,表示两个分布就越接近。

    4.交叉熵有了对前面概念的铺垫,就很容易理解交叉熵的含义了。

    交叉熵=信息熵+相对熵

    为什么这么定义呢,先看相对熵,我们对相对熵计算公式展开得:

    可以看出相对熵展开后的第一项正好是信息熵的负值。这样信息熵加上相对熵就得到了交叉熵:

    在深度学习中,我们需要评估真实值与预测值的差距。正由于相对熵展开后的第一项由训练数据决定且不变,因此在优化过程中为了简便,我们让其与信息熵相加,这样一来就可以只考虑相对熵的后一项,并将其命名为了交叉熵。


    • Pytorch代码部分:原理整明白了,接下来我们看一下在pytorch中,交叉熵损失的代码,参数设置大家参考文档就好。
    class torch.nn.CrossEntropyLoss(								weight=None, 								size_average=None, 								ignore_index=-100, 								reduce=None, 								reduction='mean')

    pytorch中对交叉熵公式描述如下:1371ca4346080b4941939aa988981952.png

    • 接下来我们重点看看这个公式 推理过程

    假设一个三分类问题,预测值为,真实类别值为  。交叉熵公式为:

    交叉熵公式中计算的都是概率值,所有这里需要先对预测值做softmax操作,然后对真实值做one-hot编码。对进行one-hot编码得到:。真实值是确定的,所以的概率为零,的概率也为零,的概率为1。

    到这里将上面结果再与官方文档对比,转换一下符号就完全一致了,就是我们的就是cf90325a8ec58f03fd1880d31414ba47.png

    • 代码实现一个例子
    import torchimport torch.nn as nnimport numpy as nptorch.manual_seed(2020)y = torch.empty(1, dtype=torch.long).random_(3)y_ = torch.randn(1,3,requires_grad=True)loss = nn.CrossEntropyLoss()L = loss(y_, y)print('真实值为:', y)print('预测值为:', y_)print('Pytorch计算的损失值为:', L)# 手动计算验证:ynew = y.numpy()y_new = y_.detach().numpy()[0]num_class = y_new[ynew]L_new = -num_class + np.log(np.sum(list(map(np.exp, y_new))))print('手动计算的损失值为:', L_new)
    输出结果:真实值为:tensor([2])预测值为:tensor([[ 1.2566, -1.9265, -0.0638]], requires_grad=True)Pytorch计算的损失值为:tensor(1.5893, grad_fn=)手动计算的损失值为:[1.589269]

    代码显示两个方式计算的损失相等,验证了我们的推理过程是正确的。

    ca967b442942e92c59b10dd652971cd2.png

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  • 求教通达信公式:前一交易日...时股价在均价线上选股公式通达信要求开盘后时图中股价一直在均价线上方运行股票基本思路是这样,但是通达信不支持1分钟线选股,所以此路不通FROM930:=IF(HOUR<12,(HOUR-9...

    求教通达信公式: 前一交易日的成交均价(VWAP),怎么求得?

    当日成交总金额÷当日成交总股数=当日成交均价。

    抱歉,昨天太晚了。

    这是指标公式:

    VWAP:AMOUNT/(VOL*100);

    副图叠加就好。

    分时股价在均价线上选股公式通达信的 要求开盘后分时图中股价一直在均价线上方运行的股票

    基本思路是这样,但是通达信不支持1分钟线选股,所以此路不通

    FROM930:=IF(HOUR<12,(HOUR-9)*60+(MINUTE-30),120+(HOUR-13)*60+MINUTE);

    PRICE1:SUM(AMOUNT,FROM930)*0.01/SUM(VOL,FROM930);

    PRICE2:AMOUNT*0.01/VOL;

    建议用按键精灵每分钟导出一次数据,复制到excel里,然后用公式筛选

    通达信当日均价计算公式

    均价:=SUM(AMOUNT,BARSLAST(DAY!=REF(DAY,1) )+1)/SUM(V*100,BARSLAST(DAY!=REF(DAY,1) )+1);

    【本文标题和网址】当天平均价 股票 公式-通达信当日均价计算公式:http://www.jjta.cn/pzzx/203553.html

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