利用Api函数计算Windows从启动后所运行的总时间
利用Api函数计算Windows从启动后所运行的总时间
Function long GetTickCount() Library "kernel32.dll" //获取windows从启动开始的总微秒数
窗口w_example的open事件：
timer(0.05)//触发timer事件
窗口的timer事件：
long hour , minute ,second
hour = GetTickCount() \ 1000 \ 60 \ 60//获取小时数
st_1.text = String(hour) + "小时"
minute = (GetTickCount() - hour * 60 * 60 * 1000) \ 1000 \ 60//获取分钟数
st_2.text = Str(minute) + "分钟"
second = (GetTickCount() - long(st_1.text) * 60 * 60 * 1000 - long(st_2.text) * 60 * 1000) \ 1000//获取总秒数
st_3.text = String(second) + "秒钟"
[批处理]计算时间差的函数etime
[批处理]计算时间差的函数etime 计算时间差的函数etime 收藏 https://www.360docs.net/doc/c83574085.html,/thread-4701-1-1.html 这个是脚本代码[保存为etime.bat放在当前路径下即可：免费内容: :etime <begin_time> <end_time> <return> rem 所测试任务的执行时间不超过1天// 骨瘦如柴版setlocal&set be=%~1:%~2&set cc=(%%d-%%a)*360000+(1%%e-1%%b)*6000+1%%f-1% %c&set dy=-8640000 for /f "delims=: tokens=1-6" %%a in ("%be:.=%")do endlocal&set/a %3=%cc%,%3+=%dy%*("%3>> 31")&exit/b ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 计算两个时间点差的函数批处理etime 今天兴趣大法思考了好多bat的问题，以至于通宵 在论坛逛看到有个求时间差的"函数"被打搅调用地方不少(大都是测试代码执行效率的) 免费内容: :time0
::计算时间差（封装） @echo off&setlocal&set /a n=0&rem code 随风@https://www.360docs.net/doc/c83574085.html, for /f "tokens=1-8 delims=.: " %%a in ("%~1:%~2") do ( set /a n+=10%%a%%100*360000+10%%b%%100*6000+10%% c%%100*100+10%%d%%100 set /a n-=10%%e%%100*360000+10%%f%%100*6000+10%%g %%100*100+10%%h%%100) set /a s=n/360000,n=n%%360000,f=n/6000,n=n%%6000,m=n/1 00,n=n%%100 set "ok=%s% 小时%f% 分钟%m% 秒%n% 毫秒" endlocal&set %~3=%ok:-=%&goto :EOF 这个代码的算法是统一找时间点凌晨0:00:00.00然后计算任何一个时间点到凌晨的时间差(单位跑秒) 然后任意两个时间点求时间差就是他们相对凌晨时间点的时间数的差 对09这样的非法8进制数的处理用到了一些技巧，还有两个时间参数不分先后顺序，可全可点， 但是这个代码一行是可以省去的(既然是常被人掉用自然体
Excel函数怎么计算已知出生日期计算员工年龄
Excel函数怎么计算已知出生日期计算员 工年龄 如果老板给你一份关于所有员工的基本资料，里面有他们的出生日期，但是没有年龄，想让你计算出每一位员工的实际年龄，你会怎么做呢?借助Excel函数，可以很好的做到。以下是为您带来的关于Excel函数计算已知出生日期计算员工年龄，希望对您有所帮助。 Excel函数计算已知出生日期计算员工年龄 1、选中C2单元格，切换到“公式”选项卡，在“函数库”组中找
到日期和时间函数TODAY。 2、此时会弹出“函数参数”对话框，上面有对TODAY函数的介绍，说它是返回日期格式的当前日期，且不需要参数，直接确定即可。 3、现在C2单元格中会返回TODAY函数的值，我们双击C2单元格就可以进入编辑状态，然后在现有的公式后加上“-B2”即可。这是
我们一般理解的求年龄的方法，用现在的日期减去出生日期。 4、但是你会发现Excel算出来的结果是一个日期，这是比较容易理解的，因为一个日期减去另外一个日期嘛，结果当然也就是一个日期了，没关系，我们把这个日期换算成一个年份值就好了。Excel中正好有对应的函数，它的名字叫做YEAR。那现在只好委屈一下，让我们之前的那个公式成为YEAR函数的参数咯。
YEAR函数。
6、在弹出的YEAR函数参数对话框中，将之前剪切的内容粘贴到它的参数对应的文本框内，并确定。 7、当我们把日期值换算成一个年份值之后，你发现C2单元格显示的还是一个日期格式的值，那现在我们就要调整它的数字格式了。选
中C2单元格，将其数字格式设置为“常规”。 8、好了，现在C2单元格中显示的是一个数值了，但还是不对，用脑子计算一下，你发现它多了1900年，这是因为Excel函数使用了1900年时间系统，YEAR函数返回的是一个1900至9999之间的值，所以我们自己在现有的公式后减去多出来的1900就好了。
用c++编写计算日期的函数
14.1 分解与抽象 人类解决复杂问题采用的主要策略是“分而治之”，也就是对问题进行分解，然后分别解决各个子问题。著名的计算机科学家Parnas认为，巧妙的分解系统可以有效地系统的状态空间，降低软件系统的复杂性所带来的影响。对于复杂的软件系统，可以逐个将它分解为越来越小的组成部分，直至不能分解为止。这样在小的分解层次上，人就很容易理解并实现了。当所有小的问题解决完毕，整个大的系统也就解决完毕了。 在分解过程中会分解出很多类似的小问题，他们的解决方式是一样的，因而可以把这些小问题，抽象出来，只需要给出一个实现即可，凡是需要用到该问题时直接使用即可。 案例日期运算 给定日期由年、月、日（三个整数，年的取值在1970－2050之间）组成，完成以下功能： （1）判断给定日期的合法性； （2）计算两个日期相差的天数； （3）计算一个日期加上一个整数后对应的日期； （4）计算一个日期减去一个整数后对应的日期； （5）计算一个日期是星期几。 针对这个问题，很自然想到本例分解为5个模块，如图14.1所示。 图14.1日期计算功能分解图 仔细分析每一个模块的功能的具体流程： 1. 判断给定日期的合法性： 首先判断给定年份是否位于1970到2050之间。然后判断给定月份是否在1到12之间。最后判定日的合法性。判定日的合法性与月份有关，还涉及到闰年问题。当月份为1、3、5、7、8、10、12时，日的有效范围为1到31；当月份为4、6、9、11时，日的有效范围为1到30；当月份为2时，若年为闰年，日的有效范围为1到29；当月份为2时，若年不为闰年，日的有效范围为1到28。
图14.2日期合法性判定盒图 判断日期合法性要要用到判断年份是否为闰年，在图14.2中并未给出实现方法，在图14.3中给出。 图14.3闰年判定盒图 2. 计算两个日期相差的天数 计算日期A （yearA 、monthA 、dayA ）和日期B （yearB 、monthB 、dayB ）相差天数，假定A 小于B 并且A 和B 不在同一年份，很自然想到把天数分成3段： 2.1 A 日期到A 所在年份12月31日的天数； 2.2 A 之后到B 之前的整年的天数（A 、B 相邻年份这部分没有）； 2.3 B 日期所在年份1月1日到B 日期的天数。 A 日期 A 日期12月31日 B 日期 B 日期1月1日 整年部分 整年部分 图14.4日期差分段计算图 若A 小于B 并且A 和B 在同一年份，直接在年内计算。 2.1和2.3都是计算年内的一段时间，并且涉及到闰年问题。2.2计算整年比较容易，但
BP神经网络实验——【机器学习与算法分析 精品资源池】
实验算法BP神经网络实验 【实验名称】 BP神经网络实验 【实验要求】 掌握BP神经网络模型应用过程，根据模型要求进行数据预处理，建模，评价与应用； 【背景描述】 神经网络：是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。其基本组成单元是感知器神经元。 【知识准备】 了解BP神经网络模型的使用场景，数据标准。掌握Python/TensorFlow数据处理一般方法。了解keras神经网络模型搭建，训练以及应用方法 【实验设备】 Windows或Linux操作系统的计算机。部署TensorFlow，Python。本实验提供centos6.8环境。 【实验说明】 采用UCI机器学习库中的wine数据集作为算法数据，把数据集随机划分为训练集和测试集，分别对模型进行训练和测试。 【实验环境】 Pyrhon3.X，实验在命令行python中进行，或者把代码写在py脚本，由于本次为实验，以学习模型为主，所以在命令行中逐步执行代码，以便更加清晰地了解整个建模流程。 【实验步骤】 第一步：启动python： 1
命令行中键入python。 第二步：导入用到的包，并读取数据： (1).导入所需第三方包 import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from https://www.360docs.net/doc/c83574085.html,yers import Dense import keras (2).导入数据源,数据源地址:/opt/algorithm/BPNet/wine.txt df_wine = pd.read_csv("/opt/algorithm/BPNet/wine.txt", header=None).sample(frac=1) (3).查看数据 df_wine.head() 1
Excel中如何计算日期差
Excel中如何计算日期差： ----Excel中最便利的工作表函数之一——Datedif名不见经传，但却十分好用。Datedif能返回任意两个日期之间相差的时间，并能以年、月或天数的形式表示。您可以用它来计算发货单到期的时间，还可以用它来进行2000年的倒计时。 ----Excel中的Datedif函数带有3个参数，其格式如下： ----=Datedif(start_date,end_date,units) ----start_date和end_date参数可以是日期或者是代表日期的变量，而units则是1到2个字符长度的字符串，用以说明返回日期差的形式（见表1）。图1是使用Datedif函数的一个例子，第2行的值就表明这两个日期之间相差1年又14天。units的参数类型对应的Datedif返回值 “y”日期之差的年数（非四舍五入） “m”日期之差的月数（非四舍五入） “d”日期之差的天数（非四舍五入） “md”两个日期相减后，其差不足一个月的部分的天数 “ym”两个日期相减后，其差不足一年的部分的月数 “yd”两个日期相减后，其差不足一年的部分的天数
表1units参数的类型及其含义 图1可以通过键入3个带有不同参数的Datedif公式来计算日期的差。units的参数类型 ----图中：单元格Ex为公式“=Datedif(Cx,Dx,“y”)”得到的结果（x=2,3,4......下同） ----Fx为公式“=Datedif(Cx,Dx,“ym”)”得到的结果 ----Gx为公式“=Datedif(Cx,Dx,“md”)”得到的结果 现在要求两个日期之间相差多少分钟，units参数是什么呢？ 晕，分钟你不能用天数乘小时再乘分钟吗？ units的参数类型对应的Datedif返回值 “y”日期之差的年数（非四舍五入） “m”日期之差的月数（非四舍五入） “d”日期之差的天数（非四舍五入） “md”两个日期相减后，其差不足一个月的部分的天数 “ym”两个日期相减后，其差不足一年的部分的月数 “yd”两个日期相减后，其差不足一年的部分的天数 假设你的数据从A2和B2开始，在C2里输入下面公式，然后拖拉复制。 =IF(TEXT(A2,"h:mm:ss") Excel如何根据身份证号码自动计算年龄方法1 1.打开要在excel中编辑的表格 2.如图所示，在身份证号后面的空格即年份一列第一格输入公式=MID(A2,7,4)，输入完成后按下enter键，A2指身份证号的单元格，数字7为数字开始位置，4为字符个数 3.按下enter键后，如图所示年份一栏已显示出出生年份 4.如图所示，选中已显示年份的一格，鼠标点击绿色框右下角的小方框并下拉至身份证号的最后一栏 5.如图所示，每个身份证号对应的年份都显示出来了 6.如图所示再在年龄一列第一格输入公式2018-MID（A2，7，4），按下enter键 7.即可看到年龄已被计算出来为21岁，如图所示鼠标点击绿色框右下角的小方框并下拉至身份证号的最后一栏 8.如图所示，用这种“自动填充”功能，就能让同类型单元格有同样的公式计算结果 方法2 1.打开要在excel中编辑的表格,并选中年龄那一列的第一格 2.点击公式 3.再点击插入函数 4.在弹出来的对话框中在选择函数那一栏点击全部 5.下拉右侧的滚动条找到MID函数点击它 6.点击右下角的确定 7.在弹出来的对话框中点击第一格 8.然后点击Excel文档中的A2单元格 9.在第二格中输入数字7，表示数字开始位置 10.在第三格中输入数字4，表示字符个数为四个 11.最后单击确定 12.即可看到该身份证号的年份已经算出来了 13.然后在该公示前输入2018-即公式2018-MID（A2，7，4）按下enter键 14.即可看到年龄计算出来为21岁，下拉该单元格右下角的小黑方使下面的单元格拥有同样的计算格式 15.最后即可看到所有的年龄就被计算出来了 资源Github，kaggle Python工具库：Numpy，Pandas，Matplotlib，Scikit-Learn，tensorflow Numpy支持大量维度数组与矩阵运算，也针对数组提供大量的数学函数库 Numpy : 1.aaa = Numpy.genfromtxt(“文件路径”,delimiter = “,”,dtype = str)delimiter以指定字符分割，dtype 指定类型该函数能读取文件所以内容 aaa.dtype 返回aaa的类型 2.aaa = numpy.array([5,6,7,8]) 创建一个一维数组里面的东西都是同一个类型的 bbb = numpy.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,0],[11,22,33,44,55]]) 创建一个二维数组aaa.shape 返回数组的维度print(bbb[:,2]) 输出第二列 3.bbb = aaa.astype(int) 类型转换 4.aaa.min() 返回最小值 5.常见函数 aaa = numpy.arange(20) bbb = aaa.reshape(4,5) numpy.arange(20) 生成0到19 aaa.reshape(4,5) 把数组转换成矩阵aaa.reshape(4,-1)自动计算列用-1 aaa.ravel()把矩阵转化成数组 bbb.ndim 返回bbb的维度 bbb.size 返回里面有多少元素 aaa = numpy.zeros((5,5)) 初始化一个全为0 的矩阵需要传进一个元组的格式默认是float aaa = numpy.ones((3,3,3),dtype = numpy.int) 需要指定dtype 为numpy.int aaa = np 随机函数aaa = numpy.random.random((3,3)) 生成三行三列 linspace 等差数列创建函数linspace(起始值，终止值，数量) 矩阵乘法： aaa = numpy.array([[1,2],[3,4]]) bbb = numpy.array([[5,6],[7,8]]) print(aaa*bbb) *是对应位置相乘 print(aaa.dot(bbb)) .dot是矩阵乘法行乘以列 print(numpy.dot(aaa,bbb)) 同上 6.矩阵常见操作 用Excel函数计算年龄几法 在Excel中利用系统时间和出生年月计算年龄是人事管理、工资统计中经常性遇到的工作，笔者由于工作关系对此有些研究，现将有关计算方法介绍如下，供读者朋友们参考： 一、利用DAYS360、CEILING和TRUNC函数 1.函数简介 ①DAYS360函数 它能按每年360天(每月30天)计算出两个日期间的天数，作为计算工龄的工具非常方便。它的语法为： DAYS360(Start_date，end_date，method) 其中，Start_date是计算时间段的起始日期，end_date是计算时间段的结束日期，method用来指定计算方法的逻辑值(取FALSE或忽略使用美国方法，取TRUE则使用欧洲方法)。 另外，不同地方计算工龄的规则不尽相同。有的按“虚工龄”计算，如1998年6月1日至2000年12月31日工龄为3年；而有的则按“实工龄”计算，1998年6月1日至2000年12月31日工龄为2年；对此可使用CEILING函数或TRUNC函数处理。 ②CEILING函数 它的语法为： CEILING(number，significance) 其中number为待计算的数值，significance确定取整计算的倍数；该函数可将number沿着绝对值增大的方向，计算出一个最接近(或最小倍数significance)的整数。 ③TRUNC函数 它的作用是将数字的指定部分截去，计算出一个最接近的整数或小数，语法为： TRUNC(number，num_digits) 其中number为待计算的数值，num_digits用于指定小数部分的截取精度，取0时不保留小数、取1时保留一位小数(依次类推)。 2.计算公式 ①“虚工龄” 根据计算要求和有关函数的特点，计算“虚工龄”的公式为：“=CEILING((DAYS360(A1，B1))/360，1)”。公式中的A1和B1分别存放工龄的起止日期，“DAYS360(A1，B1)”计算两个日期间的天数，(DAYS360(A1，B1))/360则按一年360天计算出工龄。由于工龄一般以年为单位，故用CEILING函数将上面的计算结果(沿绝对值增大的方向)取整，从而得出“虚工龄”。 ②“实工龄” 计算“实工龄”的公式为：“=TRUNC((DAYS360(A1，B1))/360，0)”，公式中计算工龄天数的方法与上面的相同。TRUNC函数将(DAYS360(A1，B1))/360的计算结果截去小数部分，从而得出“实工龄”。如果计算结果需要保留一位小数，只须将公式修改为“=TRUNC((DAYS360(A1，B1))/360，1)”即可。 二、YEAR和RIGHT函数 1.函数简介 ①YEAR函数 它可以计算出日期序列数(如两个日期相减的结果)所对应的年份数，其语法为：YEAR(Serial_ number)，其中Serial_ number为待计算的日期序列数，既可以是一个具体的数值，也可以是一个表达式。 1.简述激活函数的作用 使用激活函数的目的是为了向网络中加入非线性因素；加强网络的表示能力，解决线性模型无法解决的问题 2.那为什么要使用非线性激活函数？ 为什么加入非线性因素能够加强网络的表示能力？——神经网络的万能近似定理 ?神经网络的万能近似定理认为主要神经网络具有至少一个非线性隐藏层，那么只要给予网络足够数量的隐藏单元，它就可以以任意的精度来近似任何从一个有限维空间到另一个有限维空间的函数。 ?如果不使用非线性激活函数，那么每一层输出都是上层输入的线性组合；此时无论网络有多少层，其整体也将是线性的，这会导致失去万能近似的性质 ?但仅部分层是纯线性是可以接受的，这有助于减少网络中的参数。3.如何解决训练样本少的问题？ 1.利用预训练模型进行迁移微调（fine-tuning），预训练模型通常在特征上拥有很好的语义表达。此时，只需将模型在小数据集上进行微调就能取得不错的效果。CV 有 ImageNet，NLP 有 BERT 等。 2.数据集进行下采样操作，使得符合数据同分布。 3.数据集增强、正则或者半监督学习等方式来解决小样本数据集的训练问题。 4.如何提升模型的稳定性？ 1.正则化（L2, L1, dropout）：模型方差大，很可能来自于过拟合。正则化能有效的降低模型的复杂度，增加对更多分布的适应性。 2.前停止训练：提前停止是指模型在验证集上取得不错的性能时停止训练。这种方式本质和正则化是一个道理，能减少方差的同时增加的偏差。目的为了平衡训练集和未知数据之间在模型的表现差异。 3.扩充训练集：正则化通过控制模型复杂度，来增加更多样本的适应性。 4.特征选择：过高的特征维度会使模型过拟合，减少特征维度和正则一样可能会处理好方差问题，但是同时会增大偏差。 5.你有哪些改善模型的思路？ 1.数据角度 增强数据集。无论是有监督还是无监督学习，数据永远是最重要的驱动力。更多的类型数据对良好的模型能带来更好的稳定性和对未知数据的可预见性。对模型来说，“看到过的总比没看到的更具有判别的信心”。 2.模型角度 excel中计算日期差工龄生日等方法 方法1：在A1单元格输入前面的日期，比如“2004-10-10”，在A2单元格输入后面的日期，如“2005-6-7”。接着单击A3单元格，输入公式“=DATEDIF(A1,A2,"d")”。然后按下回车键，那么立刻就会得到两者的天数差“240”。 提示：公式中的A1和A2分别代表前后两个日期，顺序是不可以颠倒的。此外，DATEDIF 函数是Excel中一个隐藏函数，在函数向导中看不到它，但这并不影响我们的使用。 方法2：任意选择一个单元格，输入公式“="2004-10-10"-"2005-6-7"”，然后按下回车键，我们可以立即计算出结果。 计算工作时间——工龄—— 假如日期数据在D2单元格。 =DA TEDIF(D2,TODAY(),"y")+1 注意：工龄两头算，所以加“1”。 如果精确到“天”—— =DA TEDIF(D2,TODAY(),"y")&"年"&DATEDIF(D2,TODAY(),"ym")&"月"&DATEDIF(D2,TODAY(),"md")&"日" 二、计算2003-7-617:05到2006-7-713:50分之间相差了多少天、多少个小时多少分钟 假定原数据分别在A1和B1单元格,将计算结果分别放在C1、D1和E1单元格。 C1单元格公式如下： =ROUND(B1-A1,0) D1单元格公式如下： =(B1-A1)*24 E1单元格公式如下： =(B1-A1)*24*60 注意:A1和B1单元格格式要设为日期,C1、D1和E1单元格格式要设为常规. 三、计算生日，假设b2为生日 =datedif(B2,today(),"y") DA TEDIF函数，除Excel2000中在帮助文档有描述外，其他版本的Excel在帮助文档中都没有说明，并且在所有版本的函数向导中也都找不到此函数。但该函数在电子表格中确实存在，并且用来计算两个日期之间的天数、月数或年数很方便。微软称，提供此函数是为了与Lotus1-2-3兼容。 该函数的用法为“DA TEDIF(Start_date,End_date,Unit)”，其中Start_date为一个日期，它代表时间段内的第一个日期或起始日期。End_date为一个日期，它代表时间段内的最后一个日期或结束日期。Unit为所需信息的返回类型。 “Y”为时间段中的整年数，“M”为时间段中的整月数，“D”时间段中的天数。“MD”为Start_date与End_date日期中天数的差，可忽略日期中的月和年。“YM”为Start_date与End_date日期中月数的差，可忽略日期中的日和年。“YD”为Start_date与End_date日期中天数的差，可忽略日期中的年。比如，B2单元格中存放的是出生日期（输入年月日时，用斜线或短横线隔开），在C2单元格中输入“=datedif(B2,today(),"y")”（C2单元格的格式为常规），按回车键后，C2单元格中的数值就是计算后的年龄。此函数在计算时，只有在两日期相差满12个月，才算为一年，假如生日是2004年2月27日，今天是2005年2月28日，用此函数计算的年龄则为0岁，这样算出的年龄其实是最公平的。 本篇文章来源于：实例教程网(https://www.360docs.net/doc/c83574085.html,) 原文链接：https://www.360docs.net/doc/c83574085.html,/bgruanjian/excel/631.html Tensorflow笔记：第七讲 卷积神经网络 本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。 7.1 √全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：∑（前层×后层+后层） 一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。 待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。 √在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。 例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。 √卷积Convolutional 卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。 例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项 b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。 输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。 √全零填充Padding 有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。 例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。 输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1 W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。 例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。 如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2 Tensorflow笔记：第四讲 神经网络优化 4.1 √神经元模型：用数学公式表示为：f(∑i x i w i+b)，f为激活函数。神经网络是以神经元为基本单元构成的。 √激活函数：引入非线性激活因素，提高模型的表达力。 常用的激活函数有relu、sigmoid、tanh等。 ①激活函数relu: 在Tensorflow中，用tf.nn.relu()表示 r elu()数学表达式 relu()数学图形 ②激活函数sigmoid：在Tensorflow中，用tf.nn.sigmoid()表示 sigmoid ()数学表达式 sigmoid()数学图形 ③激活函数tanh：在Tensorflow中，用tf.nn.tanh()表示 tanh()数学表达式 tanh()数学图形 √神经网络的复杂度：可用神经网络的层数和神经网络中待优化参数个数表示 √神经网路的层数：一般不计入输入层，层数 = n个隐藏层 + 1个输出层 √神经网路待优化的参数：神经网络中所有参数w 的个数 + 所有参数b 的个数 例如： 输入层 隐藏层 输出层 在该神经网络中，包含1个输入层、1个隐藏层和1个输出层，该神经网络的层数为2层。 在该神经网络中，参数的个数是所有参数w 的个数加上所有参数b 的总数，第一层参数用三行四列的二阶张量表示（即12个线上的权重w ）再加上4个偏置b ；第二层参数是四行两列的二阶张量（）即8个线上的权重w ）再加上2个偏置b 。总参数 = 3*4+4 + 4*2+2 = 26。 √损失函数（loss ）：用来表示预测值（y ）与已知答案（y_）的差距。在训练神经网络时，通过不断改变神经网络中所有参数，使损失函数不断减小，从而训练出更高准确率的神经网络模型。 √常用的损失函数有均方误差、自定义和交叉熵等。 √均方误差mse ：n 个样本的预测值y 与已知答案y_之差的平方和，再求平均值。 MSE(y_, y) = ?i=1n (y?y_) 2n 在Tensorflow 中用loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) 例如： 预测酸奶日销量y ，x1和x2是影响日销量的两个因素。 应提前采集的数据有：一段时间内，每日的x1因素、x2因素和销量y_。采集的数据尽量多。 在本例中用销量预测产量，最优的产量应该等于销量。由于目前没有数据集，所以拟造了一套数据集。利用Tensorflow 中函数随机生成 x1、 x2，制造标准答案y_ = x1 + x2，为了更真实，求和后还加了正负0.05的随机噪声。 我们把这套自制的数据集喂入神经网络，构建一个一层的神经网络，拟合预测酸奶日销量的函数。 Excel中最精确的计算年龄的公式( 网上搜到的共式大概有这么几种： 1、计算出生日期到某一指定日期（一般选用某年的最后一天入2006年12月31日）的的天数，然后除以360 ，得到一个数值，然后用 int()函数取整，得出需要的年龄。一般使用的公式如下： =IF(C12="","",INT(DAYS360(C12,"2006-12-31")/360)) 聪明一点的人知道使用这个公式， =IF(C12="","",INT(DAYS360(C12,TODAY())/360)) 这个方法，这个公式的弊端在于，一、将每个月默认为30天去计算两个日期之间的天数，二、将每年默认为360天去计算年龄。这种方法显然不精确。 2、年份直接相减 计算周岁 =YEAR(NOW())-YEAR(C12) 计算虚岁 =YEAR(NOW())-YEAR(C12)+1 这种算法的精确程度显而易见，粗略估算还算可以。 3、使用DATEDIF函数 这种方法与第一种方法采用了相同的思路，但是其的精确程度显然比第一种方法要高，这取决于DATEDIF函数本身的精确性。 =IF(C12="","",INT(DATEDIF(C12,"1983-3-20","D")/365)) 或者， =IF(C12="","",INT(DATEDIF(C12,now(),"D")/365)) 但是这种方法强行将一年固定为365天，我们知道通常情况每个四年就有一年是366天所以这种算法也不是很精确。 通过认真分析，我觉得只有结合我们计算年龄的实际方法，才能编制出准确无误的公式。首先分析人们计算年龄的方法，例如，笔者系1983年3月20日生人，如果要在2007年3月23日这天计算他的年龄，通常采用这样的方法。首先，人们会用2007减去1983得出的年龄为24岁，然后再看看他“满没满”24岁，就是看看出生的月份和日期比今天早还是晚，如果出生日期晚于今天则表示没有满，那么他的年龄就应该是2007-1983-1=23岁。如果出生日期早于今天或者就是今天，就说明他已经满了24岁或者正好满24岁，则他的年龄就是 2007-1983=24岁。分析清楚了计算年龄的过程我们再根据这个过程编写公式就很容易了。 综上，我编写了如下公式，在实际应用中将公式中所有的C12替换为，你的所使用的出生日期所在的表格行号列号组合即可。如（A1，B2等等） =IF(MONTH(NOW()) 一、软件下载 为了更好的达到预期的效果，本次tensorflow开源框架实验在Linux环境下进行，所需的软件及相关下载信息如下： 1.CentOS 软件介绍： CentOS 是一个基于Red Hat Linux 提供的可自由使用源代码的企业级Linux 发行版本。每个版本的CentOS都会获得十年的支持（通过安全更新方式）。新版本的CentOS 大约每两年发行一次，而每个版本的CentOS 会定期（大概每六个月）更新一次，以便支持新的硬件。这样，建立一个安全、低维护、稳定、高预测性、高重复性的Linux 环境。CentOS是Community Enterprise Operating System的缩写。CentOS 是RHEL（Red Hat Enterprise Linux）源代码再编译的产物，而且在RHEL的基础上修正了不少已知的Bug ，相对于其他Linux 发行版，其稳定性值得信赖。 软件下载： 本次实验所用的CentOS版本为CentOS7,可在CentOS官网上直接下载DVD ISO镜像文件。 下载链接： https://www.360docs.net/doc/c83574085.html,/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1611.i so. 2.Tensorflow 软件介绍： TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在小到一部智能手机、大到数千台数据中心服务器的各种设备上运行。TensorFlow将完全开源，任何人都可以用。 在EXCEL中如何利用身份证号码计算出生年月年龄及性别 1、身份证号码简介（18位）： 1～6位为地区代码；7～10位为出生年份；11～12位为出生月份；13～14位为出生日期；15～17位为顺序号，并能够判断性别，奇数为男，偶数为男；第18位为校验码。 2、确定“出生日期”： 18位身份证号码中的生日是从第7位开始至第14位结束。提取出来后为了计算“年龄”应该将“年”“月”“日”数据中添加一个“/”或“-”分隔符。 ①正确输入了身份证号码。(假设在D2单元格中) ②将光标定位在“出生日期”单元格(E2)中，然后在单元格中输入函数公式 “=MID(D2,7,4)&"-"&MID(D2,11,2)&"-"&MID(D2,13,2)”即可计算出“出生日期”。 关于这个函数公式的具体说明：MID函数用于从数据中间提取字符，它的格式是:MID （text,starl_num,num_chars）。 Text是指要提取字符的文本或单元格地址（上列公式中的D2单元格）。 starl_num是指要提取的第一个字符的位置（上列公式中依次为7、11、13）。 num_chars指定要由MID所提取的字符个数(上述公式中，提取年份为4，月份和日期为2）。 多个函数中的“&”起到的作用是将提取出的“年”“月”“日”信息合并到一起，“/”或“-” 分隔符则是在提取出的“年”“月”“日”数据之间添加的一个标记，这样的数据以后就可以作为日期类型进行年龄计算。操作效果如下图： 3、确定“年龄”： “出生日期”确定后，年龄则可以利用一个简单的函数公式计算出来了：将光标定位在“年龄”单元格中，然后在单元格中输入函数公式“=INT((TODAY()-E2)/365)”即可计算出“年龄”。 关于这个函数公式的具体说明： ①TODAY函数用于计算当前系统日期。只要计算机的系统日期准确，就能立即计算出当前的日期，它无需参数。操作格式是TODAY（）。 ②用TODAY（）-E2，也就是用当前日期减去出生日期，就可以计算出这个人的出生天数。 ③再除以“365”减得到这个人的年龄。 ④计算以后可能有多位小数，可以用【减少小数位数】按钮，将年龄的数值变成“整数”，也可在公式= (TODAY()-E2)/365中再嵌套一个“INT”函数取整数，即 “ =INT((TODAY()-E2)/365)”，这样就会自动将后面的小数去掉，只保留整数部分。操作效果如下图： 还有一种函数（datedif）可以解决这个问题：这个函数用于计算两个日期之间的天数、月数或年数。 语法：DATEDIF(start_date,end_date,unit) start_date为一个日期，它代表时间段内的第一个日期或起始日期。 end_date为一个日期，它代表时间段内的最后一个日期或结束日期。 嵌入 本文档介绍了嵌入这一概念，并且举了一个简单的例子来说明如何在TensorFlow 中训练嵌入，此外还说明了如何使用TensorBoard Embedding Projector 查看嵌入（真实示例）。前两部分适合机器学习或TensorFlow 新手，而Embedding Projector 指南适合各个层次的用户。 有关这些概念的另一个教程，请参阅《机器学习速成课程》的“嵌入”部分。 嵌入是从离散对象（例如字词）到实数向量的映射。例如，英语字词的300 维嵌入可能包括： blue: (0.01359, 0.00075997, 0.24608, ..., -0.2524, 1.0048, 0.06259) blues: (0.01396, 0.11887, -0.48963, ..., 0.033483, -0.10007, 0.1158) orange: (-0.24776, -0.12359, 0.20986, ..., 0.079717, 0.23865, -0.014213) oranges: (-0.35609, 0.21854, 0.080944, ..., -0.35413, 0.38511, -0.070976) 这些向量中的各个维度通常没有固有含义，机器学习所利用的是向量的位置和相互之间的距离这些整体模式。 嵌入对于机器学习的输入非常重要。分类器（更笼统地说是神经网络）适用于实数向量。它们训练密集向量时效果最佳，其中所有值都有助于定义对象。不过，机器学习的很多重要输入（例如文本的字词）没有自然的向量表示。嵌入函数是将此类离散输入对象转换为有用连续向量的标准和有效方法。 嵌入作为机器学习的输出也很有价值。由于嵌入将对象映射到向量，因此应用可以将向量空间中的相似性（例如欧几里德距离或向量之间的角度）用作一项强大而灵活的标准来衡量对象相似性。一个常见用途是找到最近的邻点。例如，下面是采用与上述相同的字词嵌入后，每个字词的三个最近邻点和相应角度： blue: (red, 47.6°), (yellow, 51.9°), (purple, 52.4°) blues: (jazz, 53.3°), (folk, 59.1°), (bluegrass, 60.6°) orange: (yellow, 53.5°), (colored, 58.0°), (bright, 59.9°) oranges: (apples, 45.3°), (lemons, 48.3°), (mangoes, 50.4°) 这样应用就会知道，在某种程度上，苹果和橙子（相距45.3°）的相似度高于柠檬和橙子（相距48.3°）。 2016新编Excel中根据出生日期计算年龄的公式 1、“出生日期”单元格格式全部设置为“日期”(如输入< xmlnamespace prefix ="st1" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:smarttags" />1965年3月28日，在键盘录入时应输入为1965-3-28)< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 2、年龄单元格格式设置为“常规” 根据出生日期计算年龄的公式=YEAR(NOW())－YEAR(出生日期单元格)，计算出一个单元格后用填充柄向下填充。(此公式在年龄单元格内输入) 注意：此公式是当前日期减出生日期，每过一年计算出的年龄将自动增加。应注意把计算机的日期校准。 但是我们会发现以上公式有时并不能完全满足我们的要求。 比如说：计算学生从出生年月到统计年月（如2010年8月31日）的周岁，忽略了月份。如2003年5月和2003年10月出生的两个学生，分别是7岁和6岁，而使用上面的计算方法计算出来的结果都是7岁。 如何解决这个问题呢？我们可以采取以下方法。 首先，要求保持“出生年月”、“统计年月”单元格的“日历”属性，以方便其他数据库软件的调用，如2003年5月21日，在数据输入时要采用Excel认可的日期格式（如2003-5-21），而不能为了计算方便输入成2003.5。（当然，如果日期格式没有正确输入当然也有解决的方法，在此暂且不作详细说明。） 然后我们可以进行以下几个步骤的操作： 1. 在Excel中打开“全校学生花名册”文件（此文件已在开学初完成，其中含全校学生的姓名（A列）、性别（B列）、出生年月（C 列）等信息）。 2. 在数据库文件中新建一列（D列），并命名为“统计年月”，在D2中（第一个学生对应的单元格）输入“2010-8-31”，然后将鼠标移到此单元格的右下角，光标变成“+”后，按住[Ctrl]键（切记），此时光标会变成两个“+”，向下拖动复制单元格，快速完成每个学生“统计年月”的输入。 3. 再在文件中新建一列（E列），并命名为“年龄”，鼠标点击表头上的E，选中此列，单击菜单[格式]→[单元格]→[数字]，选择“数值”，并将“小数位数”设为0。在E2（第一个学生对应的单元格）Excel如何根据身份证号码自动计算年龄
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