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dispimg函数怎么用_当Excel表格中的条件判断超过8个，用IF函数不容易实现怎么办？
2020-11-24 10:51:58点击右上角“关注”，每天免费获取干货教程IF函数是很多人习惯使用的Excel条件判断函数，可以根据需要按照不同条件返回指定的结果，但是由于IF函数的限制有很多不方便的地方：1、Excel 2003版本中IF函数最大支持7层...展开全文点击右上角“关注”，每天免费获取干货教程
IF函数是很多人习惯使用的Excel条件判断函数，可以根据需要按照不同条件返回指定的结果，但是由于IF函数的限制有很多不方便的地方：
1、Excel 2003版本中IF函数最大支持7层条件嵌套
2、Excel 2007以上版本中IF函数最大支持64层条件嵌套；
3、当条件嵌套层数增加时，写法上非常繁琐，输入的公式越来越长。
对于超过8个条件判断的问题，我们可以选择更合适的方法来取代IF函数，但是很多人虽然用了多年Excel，但是依然没有掌握这些方法，所以今天专门写一篇教程详细讲解原理。
先来看一下Excel使用场景以及条件查询要求，如下图片所示。
你能想到集中解决方案呢，自己思考一下再往下看吧。
传统IF函数的公式：
先给出公式，下文再来解析这个公式的原理。
=IF(B2=1,5000,IF(B2=2,4000,IF(B2=3,3000,IF(B2=4,2000,IF(B2=5,1500,IF(B2=6,1000,IF(B2=7,800,IF(B2=8,500,200))))))))公式示意图如下所示：
公式原理解析：
使用IF函数基础用法，分别按照每种条件依次判断，逐层嵌套9种条件判断，输入公式时注意括号位置和数量要匹配正确。
由于这种方法写法上容易出错，而且当条件判断超过64个时，不支持使用IF函数条件判断，所以下文继续介绍更兼容的方法。
使用CHOOSE函数取代IF函数多条件判断：
遇到这类超过8个的条件判断，采用CHOOSE函数替代IF函数，无论从公式结构上还是写法上都更简单，公式如下所示。
=CHOOSE(B2,5000,4000,3000,2000,1500,1000,800,500,200)公式示意图如下所示：
公式原理解析：
CHOOSE函数语法结构如下：
CHOOSE(索引号,结果1，结果2，......结果N)
CHOOSE函数支持最高254种条件判断，第一参数使用1至254之间的数字，后续跟着对应的显示结果，分别按照每种条件依次判断。
使用VLOOKUP函数兼容更多条件判断：
当你遇到超过64种条件判断，甚至超过254种条件判断时，可以使用VLOOKUP函数兼容更多种条件判断，这种方法对于条件数量没有上限。
=VLOOKUP(B2,$G$2:$H$10,2,0)公式示意图如下所示：
先建立一个对照表，然后使用VLOOKUP函数基础用法即可轻松解决多条件判断的难题。
这些常用的经典excel函数公式技巧可以帮你在关键时刻解决困扰，有心的人赶快收藏起来吧。
希望这篇文章能帮到你！怕记不住可以发到朋友圈自己标记。
想系统提升Excel函数公式的同学，推荐下面这套超清视频专栏↓
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中判断为空怎么写_当Excel表格中的条件判断超过8个，用IF函数不容易实现怎么办？...
2021-01-11 19:57:38点击右上角“关注”，每天免费获取干货教程IF函数是很多人习惯使用的Excel条件判断函数，可以根据需要按照不同条件返回指定的结果，但是由于IF函数的限制有很多不方便的地方：1、Excel 2003版本中IF函数最大支持7层...展开全文点击右上角“关注”，每天免费获取干货教程
IF函数是很多人习惯使用的Excel条件判断函数，可以根据需要按照不同条件返回指定的结果，但是由于IF函数的限制有很多不方便的地方：
1、Excel 2003版本中IF函数最大支持7层条件嵌套
2、Excel 2007以上版本中IF函数最大支持64层条件嵌套；
3、当条件嵌套层数增加时，写法上非常繁琐，输入的公式越来越长。
对于超过8个条件判断的问题，我们可以选择更合适的方法来取代IF函数，但是很多人虽然用了多年Excel，但是依然没有掌握这些方法，所以今天专门写一篇教程详细讲解原理。
先来看一下Excel使用场景以及条件查询要求，如下图片所示。
你能想到集中解决方案呢，自己思考一下再往下看吧。
传统IF函数的公式：
先给出公式，下文再来解析这个公式的原理。
=IF(B2=1,5000,IF(B2=2,4000,IF(B2=3,3000,IF(B2=4,2000,IF(B2=5,1500,IF(B2=6,1000,IF(B2=7,800,IF(B2=8,500,200))))))))公式示意图如下所示：
公式原理解析：
使用IF函数基础用法，分别按照每种条件依次判断，逐层嵌套9种条件判断，输入公式时注意括号位置和数量要匹配正确。
由于这种方法写法上容易出错，而且当条件判断超过64个时，不支持使用IF函数条件判断，所以下文继续介绍更兼容的方法。
使用CHOOSE函数取代IF函数多条件判断：
遇到这类超过8个的条件判断，采用CHOOSE函数替代IF函数，无论从公式结构上还是写法上都更简单，公式如下所示。
=CHOOSE(B2,5000,4000,3000,2000,1500,1000,800,500,200)公式示意图如下所示：
公式原理解析：
CHOOSE函数语法结构如下：
CHOOSE(索引号,结果1，结果2，......结果N)
CHOOSE函数支持最高254种条件判断，第一参数使用1至254之间的数字，后续跟着对应的显示结果，分别按照每种条件依次判断。
使用VLOOKUP函数兼容更多条件判断：
当你遇到超过64种条件判断，甚至超过254种条件判断时，可以使用VLOOKUP函数兼容更多种条件判断，这种方法对于条件数量没有上限。
=VLOOKUP(B2,$G$2:$H$10,2,0)公式示意图如下所示：
先建立一个对照表，然后使用VLOOKUP函数基础用法即可轻松解决多条件判断的难题。
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在数据显示页面增加按姓名查询功能
2019-01-23 11:04:19在上一章内容《将数据库中表格信息输出到页面上》的基础上，增加按姓名查询功能。... 标签搜集用户输入的信息，使用where子句为查询语句添加限制条件。 在<body>标签内，使用<form>...展开全文在上一章内容《将数据库中表格信息输出到页面上》的基础上，增加按姓名查询功能。
问：怎么在显示学生信息的页面增加按照姓名查询的功能？
答：在显示学生信息的页面，使用<form>标签为用户创建表单，表单向服务器传输数据，使用<input> 标签搜集用户输入的信息，使用where子句为查询语句添加限制条件。
在<body>标签内，使用<form>标签为用户创建表单和<input>标签搜集用户输入信息：
<form action="student.jsp"> <input id="sname" name="sname" placeholder="按姓名查询"> <input type="submit" value="查询"> </form>修改SQL查询语句：
使用 request.getParameter() 方法来获取表单参数的值。
String sname = request.getParameter("sname"); String sql = null; if (sname == null) { sql = "select * from student"; } else { sql = "select * from student where sname like '%" + sname + "%'"; }地址栏访问student.jsp文件（注意观察地址栏变化）：
（1）初始页面：
图1：初始页面 （2）在输入框中输入“张”，查询张姓学生
图2：在输入框中输入“张”，点击“查询”按钮 （3）在输入框中输入“李”，查询李姓学生
图3：在输入框中输入“李”，点击“查询”按钮 （4）输入框无内容，直接点击查询
图4：在图2或者图3 的基础上，直接点击“查询”按钮 student.jsp完整代码如下：
<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" %> <%@ page import="com.test1.db.StudentDb" %> <%@ page import="java.util.List" %> <%@ page import="com.test1.entity.Student" %> <%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %> <html> <head> <title>学生信息显示页面</title> <style> td { white-space: nowrap; } </style> </head> <body> <form action="student.jsp"> <input id="sname" name="sname" placeholder="按姓名查询"> <input type="submit" value="查询"> </form> <table border="1" cellspacing="0"> <tr> <td>学号</td> <td>姓名</td> <td>年龄</td> <td>性别</td> <td>地区</td> <td>专业</td> <td>班级</td> <td>民族</td> </tr> <% StudentDb sdb = new StudentDb(); String sname = request.getParameter("sname"); String sql = null; if (sname == null) { sql = "select * from student"; } else { sql = "select * from student where sname like '%" + sname + "%'"; } List<Student> lst = sdb.getStudent(sql); request.setAttribute("stuLst", lst); %> <c:forEach items="${stuLst}" var="stu"> <tr id="${stu.sid}"> <td>${stu.sid}</td> <td>${stu.sname}</td> <td>${stu.sage}</td> <td>${stu.ssex}</td> <td>${stu.snativeplace}</td> <td>${stu.smajor}</td> <td>${stu.sclass}</td> <td>${stu.snative}</td> </tr> </c:forEach> </table> </body> </html>返回目录：学生信息管理系统（Java+JSP）
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怎么用mysql构建知识库_基于MySQL疏浚知识库的建立方法与流程
2021-01-19 07:46:31鉴于疏浚涉及多学科理论知识的综合性、疏浚作业过程的复杂性和实验条件的限制,疏浚工艺决策逻辑的基础理论研究远远落后于实际的需要；改变长期以来因为疏浚工艺知识与理论缺乏导致疏浚作业困难、效率不高的现状，...展开全文
本发明属于疏浚知识库技术领域，具体涉及一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法。
背景技术：
疏浚作为水下作业，工艺调控参量众多，这势必增加了分析问题的复杂性。鉴于疏浚涉及多学科理论知识的综合性、疏浚作业过程的复杂性和实验条件的限制,疏浚工艺决策逻辑的基础理论研究远远落后于实际的需要；改变长期以来因为疏浚工艺知识与理论缺乏导致疏浚作业困难、效率不高的现状，指导疏浚作业参数调控，降低操作难度，基于MySQL疏浚知识库的方法为疏浚工艺决策机制的建立打下了基础，疏浚知识库能为决策机制提供必要的决策知识，从而提高疏浚自动化水平。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法，以解决现有技术中因疏浚工艺知识缺乏导致疏浚作业困难、效率不高的技术问题。
为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法，包括以下步骤：
a、确定知识库的任务，以及知识库的功能；
b、提取疏浚知识库所需要的知识；
c、将相关知识以MySQL语言形式写入数据库；
d、基于MySQL添加知识库管理模块。
所述知识库的功能包括将知识以逐条的形式保存在知识库中，知识添加，知识修改，知识删除，为疏浚智能决策机制提供相关的知识。
所述步骤b包括以下步骤：
ba、根据疏浚现场施工实时收集的大量原始数据，以产量高于平均值，能耗低于平均值的数据作为研究数据，绘制产量散点图，分析其中稳定的高产量区间；
bb、确定产量的阈值范围后，筛选产量处于阈值范围内的数据，然后分别绘制各工艺参量的散点图，以此确定高产量低能耗时各调控参量的阈值，将各调控参量与阈值相对应，得到调控参量阈值表；
bc、在工艺参量阈值范围确定的基础上，查阅文献获得疏浚作业工作时的现象原因及解决措施。
利用MATLAB绘制所述产量散点图。
所述产量的阈值为1.38～1.9m3。
所述调控参量包括绞刀切泥厚度、水下泵转速、管路平均浓度、管路流速、泥泵转速、吸入真空、主机负荷和横移速度。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：本发明所述基于MySQL疏浚知识库的建立方法，利用MySQL数据库，对疏浚知识进行管理，在高产量低能耗的前提下，建立疏浚知识库，为疏浚作业辅助决策提供专业知识，为疏浚自动化水平的提高打下理论基础，能提高挖泥船的自动化操作水平。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法的流程示意图；
图2是本发明实施例采集的“天狮号”挖泥船的每秒产量散点图；
图3是本发明实施例采集的“天狮号”挖泥船的高产量峰值区间散点图；
图4是本发明实施例采集的“天狮号”挖泥船的绞刀转速折线图；
图5是本发明实施例采集的“天狮号”挖泥船的泵排出压力折线图；
图6是本发明实施例提供的一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法的部分数据表；
图7是本发明实施例提供的一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法的数据表；
图8是本发明实施例提供的一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法的知识修改前的数据库；
图9是本发明实施例提供的一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法的知识修改后的数据库；
图10是本发明实施例提供的一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法的知识删除前的数据库；
图11是本发明实施例提供的一种基于MySQL疏浚知识库的建立方法的知识删除后的数据库。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，首先明确知识库要完成的任务，以及知识库所要实现的功能，本数据库的目的是为疏浚智能决策机制提供疏浚方面的专业知识，因此知识库所要实现的功能主要包括以下几个方面：将知识以逐条的形式保存在知识库中；实现对知识库中的知识进行管理，包括：知识添加，知识修改，知识删除，为疏浚智能决策机制提供相关的知识。
从疏浚相关资料中提取知识库所需要的知识：针对各调控参量，根据现场施工实时收集的数据，原始数据包括绞刀转速、绞刀横移速度等参量的值。选取每秒产量高于平均值，每秒能耗低于平均值的数据。以“天狮号”挖泥船在疏浚作业中的实时数据为例，各原始数据如表1所示：
表1产能主要参量数据
表1中各字母所表示的含义如表2所示：
表2疏浚参量符号与量纲
分别以序号点和每秒产量为x、y坐标轴，利用MATLAB绘制其散点图，如图2所示。
分析图2，“天狮号”挖泥船每秒产量的变化范围为0～1.9m3。要使得所有的每秒产量都处在1.9左右是不可能的，将每秒产量为1.3～1.9时定为高产量。在5000～7000s时间内，有一处产量较稳定的区间，并且每秒产量的最高峰值也处于此区间，下面重点分析这段区间，并研究其相应的各个主要调控参量。此高产量峰值区间每秒产量的散点图如图3所示。
这段时间内每秒产量峰值比其他区间要高，因此将此时间段内的每秒产量范围作为其阈值范围，为1.38～1.9。
以每秒产量的阈值范围为基础，分析各个工艺参量的阈值范围，如图4，图5所示。
图4是绞刀转速随时间变化的折线图。从图中可知，在第10秒、第63秒、第70秒时变化幅度最大，其余时间均在27～28r/min内变动，根据上述分析，选取绞刀转速的最优变动区间为26～29r/min。
图5是泵排出压力随时间变化的折线图。据图可以看出，排出压力在开始的60秒内稳定的在0.63～0.66bar区间内变动，60秒后开始不稳定的变化，在90秒时出现一个峰值后，迅速下降得到0.59bar。故而泵排出压力变化阈值为0.59～0.66bar。
同理，可对其他主要调控参量进行分析，分析可得绞刀切泥厚度、水下泵转速、管路平均浓度、管路流速、泥泵转速、吸入真空、主机负荷和横移速度的稳定变动区间分别为17.70～18.39m、232～254r/min、6.31～47.35％、4.53～5.03m/s、523～551nm、-100.08～38.19bar、44.41～62.7kw、2～16m/min。
所以，主要工艺参量阈值范围如表3所示：
表3主要工艺参量阈值
在上述已经获得各调控参量的阈值范围基础上，结合相关参量阈值范围对知识库进行模块分解，本知识库按照疏浚装备上的检测装置和工作流程将其分为吸泥管、绞刀、泥泵、排泥管、产量5个知识库子集。通过知识获取工作，现将知识库填充内容总结如表4所示：
表4疏浚作业现象原因及措施
表4中的高、低真空及高、低压力和产量高低等参量是针对各工艺参量的阈值范围来说的，高于阈值范围即为过高，低于阈值范围即为过低，处于阈值范围即为正常。例如：高真空即“吸入真空
根据所收集的知识创建MySQL数据库，建立对应的数据表：
(a)利用MySQL创建数据库，命令如下：Create DATABASE dredging。即可创建名为dredging的数据库。
(b)在该dredging数据库下根据收集的知识创建数据表，命令如下：CREATE TABLE`dredging`(
`id`int(11)NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY-KEY,
`模块`varchar(20)NOT NULL,
`现象1`varchar(200)DEFAULT NULL,
`现象2`varchar(200)DEFAULT NULL,
`现象3`varchar(200)DEFAULT NULL,
`现象4`varchar(200)DEFAULT NULL,
`现象5`varchar(200)DEFAULT NULL,
`原因`varchar(200)DEFAULT NULL,
`措施`varchar(200)DEFAULT NULL
)CHARSET＝utf8；
即可创建名为dredging的数据表。
创建的数据表如图6所示。
将相关知识以MySQL语言的形式写入。
根据所搜集的知识，将其写入数据表中。命令如下：Insert into dredging values(`3`,`吸泥管`,`高真空`,`低压力`,`低产量`,`低流速`,`无`,`吸泥管堵塞`,`采用排泥管冲水回流，若不行，则清理吸泥管`)。即可将该条数据写入数据库中。最后完整数据表如图7所示。
基于MySQL添加知识库管理模块。
知识添加模块：该模块同“将相关知识以MySQL语言的形式写入”中将知识写入数据库中，命令相同。
知识修改模块：命令如下：Update dredging set现象2＝`高压力`,现象3＝`高产量`where id＝3，即可修改id为3的那条数据。
修改前该数据如图8所示，修改后的数据如图9所示。
知识删除模块：命令如下：Delete from`dredging`where`id`＝3，即可删除id为3的那条数据。
删除前数据库如图10所示，删除后数据库如图11所示。
利用MySQL数据库，对疏浚知识进行管理，在高产量低能耗的前提下，建立疏浚知识库，为疏浚作业辅助决策提供专业知识，为疏浚自动化水平的提高打下理论基础，能提高挖泥船的自动化操作水平。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。
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