偷懒时间处理--对时间进行排序

最新推荐文章于 2024-11-18 11:44:56 发布
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本文介绍了一种利用Matlab对从Excel导出的时间数据进行预处理和排序的方法。首先将时间数据从Excel复制到TXT文件，通过替换字符标准化时间格式，再使用Matlab读取并排序数据，最后将排序后的数据重新导入Excel。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

时间的形式是这样的在这里插入图片描述
无法用excle 直接排序（或者有但是我不会）
1.先把时间复制到txt文件里
在这里插入图片描述
2.然后把 /全部替换成空格
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
3.然后用matlab读取 txt 文件

load shuju.txt
A=shuju;

在这里插入图片描述
4.最后复制回excle，对三列时间数据进行排序。

AI Agent开发第69课-彻底消除RAG知识库幻觉(3)-手撕“重排序”
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
05-17 426
在上几篇“彻底消除 RAG知识库幻觉”系列中我们提到了这么一个公式：你的搜索内容必须>=用户的提问。要求召回率越大、越多越好。但是这依然不能解决大模型的“过度拟合”问题。因为当喂给大模型的知识库条目内容越多，大模型反而越回答了不好，它会回答一些不相关的内容甚至是“张冠李戴”，因此今天我们要讲在RAG里当召回率高、数据量大时如何把回答的范围“缩”到尽量贴近用户的提问范围内的技巧，这就是“重排序”，又称为Re-ranking。
NLP：N-Gram(gram窗口分段再统计)基于概率统计语言模型的简介(包括马尔可夫假设概述)、使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
01-08 1526
​ NLP：N-Gram(gram窗口分段再统计)基于概率统计语言模型的简介(包括马尔可夫假设概述)、案例应用之详细攻略 目录 N-Gram的简介 N-Gram的使用方法 N-Gram的简介 1、N-Gram(窗口分段再统计)的概述—基于概率统计的语言模型：马尔科夫假设，文本稀疏性/不能长期记忆/泛化能力差/效率高/仍是基础主流 背景 20世纪60年代晚期，IBM的研究员Fred Jelinek贾里尼克及其团队在语音识别任务中进行研究N-gram统计语言模型并应用。Jeline
华为机试题68-成绩排序
qq_47307864的博客
05-08 650
描述 给定一些同学的信息（名字，成绩）序列，请你将他们的信息按照成绩从高到低或从低到高的排列,相同成绩都按先录入排列在前的规则处理。 例示： jack70 peter96 Tom70 smith67 从高到低成绩 peter96 jack70 Tom70 smith67 从低到高 smith67 jack70 Tom70 peter96 注：0代...
element ui- 关于table组件根据 tableHead批量 自定义sortMethod排序
徐子厚的博客
09-14 3314
一、场景 1.table根据tableHead批量 自定义sortMethod排序 这里可以看见当前table是根据defaultTableData批量遍历渲染出来了，如果我们采取每行 2.element ui-table文档sort自定义相关排序
算法整理：内排序篇-插入排序及其改进&希尔排序
ReDreamme的博客
06-24 269
主要介绍了插入排序、折半插入排序、二路插入排序、表插入排序和希尔排序，并分析了他们的时间复杂度和空间复杂度。
MyBatis-Plus
容辞的博客
04-29 578
1.简介 MybatisPlus可以节省我们大量工作时间，所有的CRUD都可以自动化完成，用来偷懒！ JPA、tk-mapper、MybatisPlus这三是相同的工具。 MyBatis-Plus是一个MyBatis的增强工具，在MyBatis的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。 官网：https://mp.baomidou.com/   特性： 无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑 损耗小：启动即会自动注入基本 CURD，性能基本无损耗，直接面向对
人工智能深度学习之时间序列预测(informer,timesnet,time-llm)
最新发布
weixin_58351028的博客
11-18 1568
一。informer原理解读 informer发布时间是2021年 （1)时间序列预测要完成的任务 1)时间序列算法可用于股票预测(这个可能不准确，因为不确定因素太多了，人为或政策等)，机器人动作估计，人体姿态估计，行为识别，天气预测，工厂原材料预测等等。 2)informer论文需解决的问题： <1>传统时间序列预测对短期预测或趋势预测是没问题的，例如前20天天气预测出21天或22天天气是比较准确的，但是对于精准长序列预测(例如未来30天的天气)就不准了。又例如预测未来一年或半年的用
数据结构和算法-9-冒泡排序
Anthony_tester的博客
06-21 847
开始学习最简单的几个排序算法，学习完排序算法，就要学习二叉树。其实我曾经也想到过去刷题，但是我看一下题目之后，我还是觉得很有必要回来复习下数据结构和算法的入门基础知识。冒泡排序很重要，特别是对于测试人员，很多公司不能拿太复杂的算法去考察测试人员，冒泡就成了大概率要会写的代码。 1.什么是冒泡排序 冒泡排序(Bubble Sort)是一种简单的排序算法。它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素...
极客时间 - 数据中心 - HTTPDNS学习笔记
stark张宇
07-12 487
传统 DNS 存在哪些问题 域名缓存问题 它可以在本地做一个缓存，也就是说，不是每一个请求，它都会去访问权威 DNS 服务器，而是访问过一次就把结果缓存到自己本地，当其他人来问的时候，直接就返回这个缓存数据。 有的运营商会把一些静态页面，缓存到本运营商的服务器内，这样用户请求的时候，就不用跨运营商进行访问，这样既加快了速度，也减少了运营商之间流量计算的成本。在域名解析的时候，不会将用户导向真正...
算法导论第七章 -- 快速排序
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04-18 598
1.快速排序是一种直接在原来的数组上面进行排序的算法，不用另外开辟新的空间。任意选择一个元素，当作主元，把剩下的所有元素，比它大的放在右边，比它小的放在左边。 2.最差时间复杂度是 O(n^2),造成最差时间复杂度的原因是：每一次的partition（划分子数组）都会造成不平衡的划分，都会划分成为n－1 个 元素的子数组和0个元素的子数组，则每一次的运行时间加起来就是n^2。 3.平均时
JDK中的排序：Arrays.sort的源码实现
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12-28 2936
JDK中的排序：Arrays.sort的源码实现 文章目录JDK中的排序：Arrays.sort的源码实现Java中的排序并没有那么简单整体看看Arrays.sort的所有重载方法对基本数据类型数组的排序对Object数组和泛型数组的排序在使用Arrays.sort时需要注意的点 Java中的排序并没有那么简单   JDK中的排序是如何实现的？用了什么算法？或许有人说用了快排，但事实上JDK中排序的实现并没有那么简单，我们进入Arrays.sort的源码来一探究竟 整体看看Arrays.sort的所有重载方
TZOJ预备队第五周训练-二分专项题解
2301_80210089的博客
11-17 1777
这次算是让大家练习一下二分，全会了之后基础的二分应该不会有问题的。注意：使用二分时要满足单调性才可以，这次的题我感觉单调性还是比较好发现的，之后如果想用二分要先观察符不符合单调性。这是大家第一次练习，先会A，B，C，E，F，H，L就行了(没做出来的记得补一下)，这几个比较典，其他的有些是差不多，D，J可以看看，算是这里面有点难度的了。这里先讲一下我用的板子好了。
Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding 翻译
ysh的博客
04-25 6713
Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding 基于多分辨率哈希编码的即时神经图形基元 论文地址：https://nvlabs.github.io/instant-ngp/assets/mueller2022instant.pdf 项目地址：https://github.com/NVlabs/instant-ngp 项目主页：https://nvlabs.github.io/instant-ngp/ I
nerf-pytorch3D 代码详细流程 debug
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目录model：class RadianceFieldRendererdef __init__def precache_raysdef _process_ray_chunkdef forwardstats objectclass Stats:def __init__def hard_reset(self, epoch: int = -1) -> Nonedef reset(self) -> None学习率scheduler 设置可视化设置数据集1、加载training/validation数据。
IBRNet: Learning Multi-View Image-Based Rendering学习基于多视图图像的渲染
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目录 IBRNet: Learning Multi-View Image-Based Rendering学习基于多视图图像的渲染 Abstract 1.Introduction 2.Related work Image based rendering Volumetric Representations Neural scene representations 3.Method 3.1.视图选择和特征提取 3.2 RGB-σ prediction using IBRNet 3.2.
pixelNeRF代码流程
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目录pixelNeRF: ReadMEEnvironment setupGetting the dataRunning the model (video generation)ShapeNet Multiple Categories (NMR)ShapeNet Single-Category (SRN)DTUReal Car ImagesOverview of flagsQuantitative evaluation instructions定量评估说明train.pyconfigdatasetnetcla
ESRGAN: Enhanced 增强的Super-Resolution Generative Adversarial Networks
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ABSTRACT 本文研究了一个开放的文本到图像合成的研究任务，用于从文本描述中自动生成或操作图像。目前流行的方法主要是以文本作为GAN生成的条件，针对文本引导的图像生成和操作任务训练不同的模型。在本文中，我们针对文本到图像的生成和文本引导的图像操作任务，提出了一种新的周期一致性逆GAN Cycle-consistent Inverse GAN (CI-GAN) 统一框架。具体来说，我们首先训练一个没有文本输入的GAN模型，旨在生成多样性和质量都很高的图像。然后我们学习一个GAN反演模型 GAN inver
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Mybatis-Plus代码生成器快速入门
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