高考数学【集与函数】精讲班（孟翔飞）高考数学【集合与函数】精讲班针对高三数学系统知识点复习，特设集合与函数专题，从概念问题入手训练集合和函数，以及函数图像。突出、细致的题型分类，极具针对性的例题和练习题编排，让学生课后突破高中数学核心考点，赢在高考起跑线上。...

2022-12-09 函数集合的表达方式 函数集合怎么表示

牛师解密：二次函数综合全9讲本次课程老师为大家讲解分析二次函数问题，包括二次函数最值、二次函数与不等量关系、二次函数基本考点及图像综合、二次函数对称问题及平移问题综合、二次函数代几综合等几部分专题组成。课程大纲状态讲次名称第1讲：二次函数基本考点及图像综合（一）第2讲：二次函数基本考点及图像综合（二）第3讲：二次函数与不等量关系（一）第4讲：二次函数与不等量关系（二）第5讲：二次函数最值问题第6讲：二次函数对称问题及平移问题综合（一）第7讲：二次函数对称问题及平移问题综合（二）第8讲：二次函数代几综合（一）第9讲：二次函数代几综合（二）...

2022-12-09 二次函数等量关系 二次函数等量关系式怎么写

二次函数综合能力提升：各种题型逐一突破第1讲：二次函数定义、图象及性质第2讲：二次函数三大解析式求法及转换第3讲：二次函数实际应用题第4讲：二次函数三大图像变换第5讲：二次函数综合题（含中考压轴题真题）...

2022-12-09 二次函数图像变换规律 二次函数图像变换口诀

刷光二次函数题型王亮亮课程目录数学大玩家相似的魅力.m4刷光二次函数题型1：二次函数性质集锦.m4刷光二次函数题型2：二次函数与一元二次方程.m4刷光二次函数题型3：二次函数应用题.m4刷光二次函数题型4：二次函数与三角形.m4刷光二次函数题型5：二次函数与平行线的渊源.m4刷光二次函数题型6：二次函数与平行四边形.m4...

2022-12-09 二次函数提高

本课件来自世界记忆大师经典课程：全脑图像记忆法介绍很有必要。前苏联著名教育家苏霍姆林斯基说：“小学生记忆力的强弱程度很大，可以说是决定性的，取决于孩子早期进入意识的语言的生动程度和情感色彩。童年。用生动的语言和情感的表达，唤起孩子记忆的兴趣。屏幕截图202202191612432894.g（17.93KB，下载次数：18）下载附件保存到相册【百度云网盘】世界记忆大师经典教程：全脑图像记忆入门必备2022-2-1916:12上传...

2022-12-08 世界记忆大师 超强大脑

图书名称：《侦察图像清晰化及质量评价方法》【作者】刘露【页数】174【出版社】合肥：合肥工业大学出版社,2021.01【ISBN号】978-7-5650-5095-4【价格】35.00【分类】军事侦察-军事地图-图像处理-研究-军事侦察-军事地图-图像分析-质量评价【参考文献】刘露.侦察图像清晰化及质量评价方法.合肥：合肥工业大学出版社,2021.01.图书封面：图书目录：《侦察图像清晰化及质量评价方法》内容提要：本书围绕战场侦察图像受多类因素影响造成的降质问题，运用图像处理、深度学习等相关技术展开相关清晰化技术和质量评价技术的研究，包含了绪论、图像特点分析及理论基础、雾霾天气、非稳定成像平台、低分辨率超分图像的清晰化技术及质量评价等章节。全书主要介绍战场侦察图像和国内外图像清晰化技术和评价方法的研究现状、战场侦察图像的特点及清晰化及质量评价的方法基础、云雾图像的形成机理以及清晰化方法并进行了质量评价、非稳定成像平台的成像特点、清晰化方法并进行质量评价、图像的超分重建技术、超分重建图像的质量评价、对所研究的内容进行了总结并展望。另外，本书书稿内容已进行脱密处理。《侦察图像清晰化及质量评价方法》内容试读第1章概述第1章概述1.1研究背景侦察图像作为一种可视化的战场信息载体，直观反映了感兴趣区域发生的场景。“一图胜千言”，侦察图像在现代战争中发挥着越来越重要的作用。借助先进成像技术手段，可实现多空间、全天候、不间断的图像信息获取，为后续军事动作和决策判断提供了坚实的支撑。成像过程会受到很多因素的影响，如大气干扰、平台震动、相对运动、成像器件分辨率、光谱受限等，导致图像降质，从而影响后续使用，所以需要对其进行清晰化处理。清晰度是衡量图像质量优劣的重要指标之一，但图像清晰化(ImageClarity)却难以给出明确的定义和处理范围。一般认为其属于图像增强(ImageEhacemet)的一个分支或方向，可简单理解为将降质退化图像按照设定的模型(逆过程)实现图像细节、纹理或轮廓、颜色等信息增强的过程，主要包括图像去噪(ImageDeoiig)、图像去雾(ImageDehazig)、图像去雨(ImageDerai)、图像去模糊(ImageDelur)、图像超分重建(ImageSuer-ReolutioRecotructio)以及光谱重建(ImageSectralRecotructio)等内容。上述处理技术环节属于图像处理领域经典而常新的内容，每年的顶级会议(CVPR、ICCV及ECCV等)和期刊(TPAMI、TP等)会公布相当数量的成果。考虑到侦察图像降质退化的实际情况，本书重点研究前五个处理环节。侦察图像按照波段可分为微光图像、可见光图像、红外图像、多光谱（超光谱）图像、合成孔径雷达(SytheticAertureRadar,SAR)图像等类型；按照成像平台可分为单兵侦察图像、车载侦察图像、机载侦察图像、弹载侦察图像、舰载侦察图像和星载侦察图像等类型。考虑到技术的通用性和出版需要，本书选择陆基、空中拍摄的典型可见光侦察图像为研究对象，结合图像清晰化的五个方面进行阐述。在完成侦察图像去噪、去雾、去雨、去模糊、超分重建等清晰化处理后，如何进行科学量化以及清晰化效果评估也是本书另外一个重点研究内容。仅仅依赖人眼视觉感知的主观判定对图像的质量进行评价，既费时，代价又高，难以满足评估批量数据和嵌入自动化处理体系的要求。关于图像质量评价(ImageQuality1侦察图像清晰化及质量评价方法Aemet,IQA)的研究较早，取得了许多重要成果，利用图像质量评价技术对清晰化结果进行评价可满足既定算法的效果评定，也可实现算法选择和参数优化因此开展侦察图像清晰化研究并对清晰化后的效果进行评价，使得清晰化后的图像符合人眼视觉感知，具有一定的理论研究意义和军事应用价值。1.2图像清晰化方法及研究现状下面分别从图像清晰化的去噪、去雾、去模糊、超分重建、去雨五个方面进行介绍。1.2.1图像去噪技术研究现状由于成像设备（包括传输、存储设备）固有的物理局限性，图像在生成获取时不可避免地会掺杂一些随机噪声，噪声会妨碍图像观看和后续信息提取，可理解为一种基本的信号失真，严重影响了图像的可解释性。因此，对图像噪声的抑制和去除已成为图像分析和处理的基本环节，图像去噪领域取得的成果与进展反过来也有助于加深图像内容的深层理解。图1-1所示为典型含噪图像示例。(a)含噪医学图像()含噪水下图像(c)含噪遥感图像(d)含噪SAR图像图1-1典型含噪图像示例注：图像来自本章参考文献[2]第1章概述图像中存在的噪声类型众多，研究较多的有：加性高斯白噪声(AdditiveWhiteGauiaNoie,AWGN)、量化噪声(QuatizatioNoie)、泊松噪声(PoioNoie)和斑点噪声(SeckleNoie)。其中加性高斯白噪声主要发生在图像采集和传输期间的模拟电路中，而量化噪声、泊松噪声和斑点噪声等其他类型噪声的产生主要是由于生成编解码错误、传输误码和采集过程中的光子计数不足等原因。图像在表达实际场景的相关信息时，用像素值的高水平变化来“刻画”轮廓边缘和纹理细节特征，很显然，随机表现的噪声不可避免地破坏了像素的“刻画”信息，研究者们一直致力于寻找理想的去（降）噪方法，在去除混杂的噪声信号的同时最大限度地保留“刻画”信息，很多工作都是在细节保留和噪声降除上优化权衡，这一问题还未有效解决，图像去噪工作目前还有提升空间。二十多年来，人们设计并研究了多类有效的去噪方法，按照使用的技术理论可分为：基于光谱和多分辨率分析的去噪方法、基于偏微分方程的去噪方法、基于概率论和统计的去噪方法、基于神经网络（机器学习）的方法等；按照去噪算法类型可分为：基于滤波的方法（空间域、变换域及混合域）、基于稀疏表达的方法、基于低秩聚类的方法、基于统计模型的方法、基于字典学习的方法、基于深度学习的方法等；按照去噪的图像数量又可分为基于单幅图像去噪的方法、基于多幅图像去噪的方法。下面以采用算法分类的方式进行简要分析。人们提出的经典去噪方法有均值滤波、中值滤波以及维纳滤波等方法。它们的优点和缺点同样明显，如均值滤波可作用于颗粒噪声，同时带来的是估计图像的模糊，又如中值滤波方法对椒盐噪声十分奏效，缺点是细节易丢失。随着人们对去噪技术的要求越来越高，经典方法已难以满足技术要求，随后人们便设计了新的去噪方法一基于小波变换的图像去噪方法、基于双边滤波的图像去噪方法、基于非局部均值的图像去噪方法等。小波理论应用于图像噪声将其提升到一个显著水平，如平移不变量小波去噪法、GHM多小波去噪法、联合隐式马尔可夫链及多尺度随机过程去噪法。由于小波变换具备的时频局部分析以及多分辨率分析特性，使得它在去噪过程中能保留大部分有用的小波系数，故一般不会丢失图像细节。人们对平滑去噪和边缘细节保留方面（边缘维持）的去噪研究突出成果是双边滤波，后来著名的SUSAN框架被提出，学者Tomai及Maduchi将这一方法称为双边滤波(BilateralFilter)。由于该方法的非迭代特性，使其具有在去噪的同时不破坏细节边缘的优点，因此被广泛使用。人们在此基础上又研究了基于样图纹理合成的非局部均值(No-LocalMea,NLM)去噪算法。2006年，Elad基于清晰和噪声图像在变换域中的稀疏表现差异提出了K-SVD算法，K-SVD去噪效果显著，但有时会出现平滑现象。Foi等人改进了3侦察图像清晰化及质量评价方法稀疏表示的方法，即形状自适应离散余弦变换去噪方法，由于去噪同时兼顾了纹理细节信息，所以效果较好。同样人们将低秩矩阵逼近(Low-RakMatrixAroximatio,LRMA)理论应用于图像去噪也获得了显著效果，代表性方法有核范数最小化(NuclearNormMiimizatio,NNM)以及加权核范数最小化(WeightedNuclearNormMiimizatio,WNNW)算法。由于需要考虑奇异值的比重及分布估算，该类方法的计算代价较高。尽管以上大多数方法在图像去噪上都取得了相当不错的效果，但还有以下明显不足：(1)测试需要优化方法：(2)参数需要手动设置（暴力调参）：(3)模型限定降噪任务。深度学习理论渐趋成熟，在去噪领域也取得了令人瞩目的成果。机器学习方法最早在20世纪80年代就被Zou等人用于图像去噪，首先使用具有已知的移位不变模糊函数和加性噪声的神经网络来恢复潜在的“干净”图像；之后人们对神经网络使用加权因子并利用前馈网络在降噪效率和性能之间做出权衡；随后，更多的优化算法被用来加速训练网络的收敛并提高去噪性能，如结合最大熵和原始拉格朗日乘子来增强神经网络的表达能力，贪婪算法和异步算法相结合并应用于神经网络，增加深度或更改激活功能。尽管这些方法可以获得很好的去噪效果，但仍需手动设置模板的参数。为此人们又研究了梯度下降去噪方法，尽管取得了一定的效果，但这些网络模型相对固化，调整困难，从而限制了其实际应用卷积神经网络(CovolutioalNeuralNetwork,CNN)的出现给去噪工作带来新的源动力，CNN和LeNet在手写数字识别中都有实际应用。尤其是2012年AlexNet在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(Large-ScaleViualRecogitioChallege,ILSVRC)中取得了应用级的夺冠表现。之后，深层网络架构（如VGG和GoogleNet)被广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理和语音处理领域，尤其是低级计算机视觉。2015年Liag、Xu等人首次将深度网络应用于图像去噪，设计的网络模型去噪参数无须手动设置；一个完整的去噪CNN由卷积、批量归一化(BatchNormalizatio,BN)、整流线性单位(RectifiedLiearUit,ReLU)和残差学习(ReidualLearig,RL)等部分组成。同时，在图像噪声的盲去除方面，人们设计了一种快速灵活的降噪网络CNN(FFDNet)。2018年，有学者结合两个阶段生成对抗网络(GeerativeAdverarialNetwork,GAN)的CNN盲降噪模型(GCBD)来解决噪声图像中的不匹配和去噪效率低的问题。综上所述，空间域滤波器能够消除高频噪声，但以模糊低对比度信息为代价，而变换域方法能够保留均质区域中的细节，但可能会在边缘周围引入振铃伪影。字典学习和稀疏表示方法虽然具有冗余和不完整的字典，但它们常常带来计算负第1章概述担。一个理想的去噪算法应具有清晰的模型表示、非局部分组、自适应基函数以及计算代价小的特点。往往单个去噪算法无法展现出所需的适用性，因此，将不同领域中的去噪方法结合起来克服彼此的局限性是一个可发展的方向。最近几年人们对于规则的高斯噪声去噪研究取得了成功，但在实际应用中，噪声往往是复杂且不规则的。一方面，改善成像硬件设备性能以抑制噪声非常重要；另一方面，如何进一步设计从叠加的噪声图像中恢复“干净”图像的算法模型也同样关键。从去噪性能一致性、高视觉去噪质量、精细特征细节的保留、伪影的减轻、自适应处理等方面来看，去噪技术仍然在进步中。1.2.2图像去雾技术研究现状图像去雾属于图像处理领域中的基本问题，由于图像“雾度”取决于场景深度和随机天气，去雾问题约束项多，因此图像去雾也是极具挑战性的任务之一。室外条件下雾、霾、烟等不良天候条件会造成图像质量退化。这是由于光从场景点传播到观察者时，大气介质中的粒子会吸收和散射光。由于这些大气颗粒的存在，所拍摄图像的颜色和对比度会下降，有可能导致噪声增加和图像模糊，图1-2所示为同一场景的雾天和晴天对比图像。图1-2同一场景的雾天和晴天对比图像注：图像来自htt:/www.theguardia.com目前人们已经提出了许多图像去雾的方法，核心是如何消除不利因素，从含雾图像中恢复有用信息以提高图像质量，例如场景深度、对比度、颜色通道等。相关研究有些零散，还没有建立完整的理论体系，一般可分为图像增强（有时候人们也将基于Retiex的方法单独列出来)和物理模型恢复两大类。随着深度学习技术的发展，其在图像去雾领域也得以大展身手，因此也可以将其单独划为一类。这些方法可以统称为传统去雾方法和深度学习的去雾方法，下面对这两类方法进行简要概述1.传统去雾方法基于图像增强的典型去雾方法有直方图均衡、Retiex算法、模糊增强、小波变5侦察图像清晰化及质量评价方法换和单像素级去雾等。其中基于人类彩色视觉模型的Retiex算法又可分为单尺度Retiex和多尺度Retiex。此类去雾方法从含雾图像本身出发，而没有分析雾天图像降质退化的原因，因此在去雾过程中会损失大量细节信息，同时存在对比度降低等问题。基于物理模型恢复的典型去雾方法有多图像融合处理算法、偏微分方程方法、Ta和T.Fattal方法、MarkovadBayeia和He方法等。通常情况下，除雾过程需要融合几个不同的步骤才能获得显著的效果。例如，直方图均衡算法将图像分割与动态拉伸相结合，而H方法则将图像分割、直方图拉伸和双边滤波与滤波相结合，以消除光晕和块效应，并避免图像色彩过饱和。此类去雾方法对雾天图像降质的原因进行了分析和建模，据此复原出无雾图像，处理过程中图像信息丢失少，图像复原效果较为理想。2.深度学习的去雾方法深度学习技术凭借强大的特征学习能力被广泛应用于图像处理各领域，图像去雾方向也概莫能外。Cai等提出了DehazeNet网络结构实现端到端的单幅图像去雾，将有雾图和图像传输率之间的关系融入网络各层中，取得了较好的去雾效果，但将介质传输率和大气光值分开估计，去雾性能受损。Zhag等设计了一种将介质传输率和大气光进行联合优化的金字塔密集连接去雾网络。Che等提出了一种基于径向基函数思想构建去雾模型来实现去雾处理，该网络模型对图像可见边缘和细节信息恢复能力强。Re等对有雾图像综合运用白平衡、伽马校正及对比度增强的方法进行预处理，利用深度模型学习3张预处理图像对应的置信图，再通过多尺度融合得到无雾图像。Dog等人设计了一个带有融合鉴别器(FDGAN)的完全端到端的生成对抗网络，较好地实现了图像的去雾处理。刘宇航等人提出了一种基于多尺度融合和对抗训练的图像去雾算法，采用多尺度特征提取模块从多个不同尺度中提取雾霾相关特征，利用残差密集连接模块实现图像特征的交互，由于其不基于大气散射模型，直接将图像的浅层特征和深层特征进行多尺度融合，所以克服了物理模型的不精确性。基于生成对抗网络的方法还有很多，这里不再赘述。还有一种以偏振特性为理论基础的去雾方法，其基于光具有偏振的特性，通过相机偏振片获取同一场景的不同偏振度的两幅图像，进而估计出环境光，复原清晰图像。但是由于偏振特性与雾霾浓度有关，所以该类方法在轻薄雾时复原结果较好，而对浓雾图像处理结果较差。1.2.3图像去模糊技术研究现状图像去模糊同样是经典且尚未有效解决的问题，众多学者对图像去运动模糊展开研究，取得了一系列重要成果，可归因于高效推理算法的出现、自然图像先验知识运用和普适性强的运动模糊模型的建立。几种典型运动模糊图像示例如图6···试读结束···...

2022-11-22 军事侦察 军事地图下载 侦察兵地图

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软件介绍软件名称：医学图像查看器：RadiAtDICOMView文件目录医学影像查看器RadiAtDICOMView.rar成像...

2023-02-09 查看器 浏览器下载安装 查询浏览器

资源介绍：资源大小：3.69GB本课程由ExcelHome新媒体主编朱宏忠主讲。主要介绍Excel函数公式的技术特点和应用方法。课程从公式和函数的基础开始，逐步扩展到常用函数的应用，如查找引用、统计求和、数组公式等。此外，还介绍了函数在数据校验、条件格式化、高级制图等方面的应用实例。形成一套结构清晰、内容丰富的Excel函数公式知识体系百度网盘截图文件目录/k41.et共享/Y225【完结】老祝说Excel函数公式|├──01简单了解函数公式||├──01-1学习函数公式的方法.m427.0MB||├──01-2函数的构成和特点.m418.0MB||├──01-3函数的种类和限制.m430.0MB||├──01-4公式的填充与复制.m430.0MB||├──01-5函数的易失性和循环引用.m428.0MB||├──01-6公式中使用表名实现结构化引用.m432.0MB|├──02聊聊公式中的运算符、数据类型和单元格引用||├──02-1说说运算符、数据类型和单元格引用.m457.0MB||├──02-2Excel中的数据类型和大小比较规则.m465.0MB||├──02-3认识相对引用和绝对引用.m461.0MB|├──03动手编写第一个函数公式||├──03-1使用IF函数判断真假.m457.0MB||├──03-2IF函数与AND函数、OR函数的复杂判断.m446.0MB||├──03-3使用公式审核功能排查出错原因.m457.0MB|├──04定义名称与条件求和||├──04-1合并单元格求和汇总.m460.0MB||├──04-2认识定义名称.m461.0MB||├──04-3计算文本算式.m436.0MB||├──04-4条件求和与多条件求和.m466.0MB|├──05平均值和计数那些事儿||├──05-1常用的计数类统计.m424.0MB||├──05-2条件计数与多条件计数.m439.0MB||├──05-3最大、最小和平均值计算.m475.0MB||├──05-4TRIMMEAN函数计算修剪平均值.m421.0MB||├──05-5用SUMPRODUCT函数求和、计数.m455.0MB|├──06字符提取其实很简单||├──06-1ROW函数和COLUMN函数返回行列号.m437.0MB||├──06-2字符串提取.m448.0MB||├──06-3用FIND函数和LEFT函数提取电话区号.m426.0MB||├──06-4把开奖号码提取到多个单元格.m418.0MB||├──06-5用SEARCHB函数LEN函数LENB函数提取字符.m429.0MB|├──07字符替换，Excel也能偷梁换柱||├──07-1用SUBSTITUTE函数替换字符.m452.0MB||├──07-2提取指定符号后的字符串.m444.0MB||├──07-3借助SUBSTITUTE函数提取会计科目.m447.0MB||├──07-4使用REPLACE函数隐藏手机号中间四位.m428.0MB||├──07-5让姓名与电话号码换行显示.m418.0MB||├──07-6清理非打印字符和多余空格.m442.0MB|├──08文本处理，离不了这些函数||├──08-1连接不同单元格中的内容.m436.0MB||├──08-2认识TEXT函数.m448.0MB||├──08-3用TEXT函数提取出生日期.m422.0MB||├──08-4TEXT函数进行条件判断.m437.0MB||├──08-5用TEXT函数计算时间间隔.m412.0MB||├──08-6大小写以及全角半角转换.m428.0MB|├──09按日期和时间段的汇总，统计报表最常用||├──09-1认识日期和时间数据.m458.0MB||├──09-2常用日期函数.m458.0MB||├──09-3日期计算实例.m492.0MB|├──10说说工龄、星期和工作日有关的计算||├──10-1用DATEDIF函数计算日期间隔.m475.0MB||├──10-2星期有关的计算.m443.0MB||├──10-3工作日有关的计算.m447.0MB|├──11常用舍入、随机函数和个税计算公式||├──11-1常用的数值取舍计算.m453.0MB||├──11-2计算个人所得税.m433.0MB||├──11-3随机数应用.m444.0MB||├──11-4表格设计规范和数据录入的注意事项.m446.0MB|├──12名次和区间统计，不要想得太复杂||├──12-1数据排名应用.m443.0MB||├──12-2中国式排名.m456.0MB||├──12-3MEDIAN函数计算中值.m422.0MB||├──12-4计算第个最大、最小值.m415.0MB||├──12-5筛选和隐藏状态下的统计汇总.m475.0MB||├──12-6用FREQUENCY函数统计频率.m458.0MB|├──13认识Excel中的大众情人和他的家人们||├──13-1VLOOKUP函数应用.m483.0MB||├──13-2用HLOOKUP函数查询数据.m412.0MB||├──13-3用INDEX结合MATCH函数查询数据.m467.0MB||├──13-4功能强大的LOOKUP函数(上).m445.0MB||├──13-4功能强大的LOOKUP函数(下).m445.0MB|├──14学会这些函数公式，查找与引用没问题了||├──14-1用INDIRECT把文本字符串变成真正的引用.m457.0MB||├──14-2带有合并单元格的数据查询.m432.0MB||├──14-3用CHOOSE函数实现多区间判断.m440.0MB||├──14-4用HYPERLINK函数生成超链接.m434.0MB||├──14-5Excel中的搬运工OFFSET函数.m475.0MB|├──15数组公式，其实没那么难||├──15-1认识数组和数组公式.m465.0MB||├──15-2提取指定条件的多个记录.m442.0MB||├──15-3提取包含关键字的记录.m421.0MB||├──15-4提取不重复值.m457.0MB||├──15-5多行多列提取不重复姓名.m434.0MB||├──15-6常用的多维引用计算.m453.0MB|├──16借助函数公式实现条件格式和数据验证中的个性化设置||├──16-1在条件格式中使用函数公式.m473.0MB||├──16-2在数据验证中使用公式.m464.0MB||├──16-3动态扩展的二级下拉菜单.m439.0MB|├──17要做出上档次的图表，离不了函数公式||├──17-1选择合适的图表类型.m419.0MB||├──17-2制作动态图表.m443.0MB||├──17-3突出显示最大值的趋势图.m434.0MB||├──17-4借助数据验证功能生成动态图表.m422.0MB||├──17-5用REPT函数制作旋风图.m427.0MB|├──18附赠：直播课||├──20191012直播-大众情人VLOOKUP函数.m4160.0MB||├──20191203直播-SUMIF函数和她的情人们.m4160.0MB|├──01-1学习函数公式的方法.m427.0MB|├──01-2函数的构成和特点.m418.0MB|├──01-3函数的种类和限制.m430.0MB|├──01-4公式的填充与复制.m430.0MB|├──01-5函数的易失性和循环引用.m428.0MB|├──01-6公式中使用表名实现结构化引用.m432.0MB|├──02-1说说运算符、数据类型和单元格引用.m457.0MB|├──02-2Excel中的数据类型和大小比较规则.m465.0MB|├──02-3认识相对引用和绝对引用.m461.0MB|├──03-1使用IF函数判断真假.m457.0MB|├──03-2IF函数与AND函数、OR函数的复杂判断.m446.0MB|├──03-3使用公式审核功能排查出错原因.m457.0MB|├──04-1合并单元格求和汇总.m460.0MB|├──04-2认识定义名称.m461.0MB|├──04-3计算文本算式.m436.0MB|├──04-4条件求和与多条件求和.m466.0MB|├──05-1常用的计数类统计.m424.0MB|├──05-2条件计数与多条件计数.m439.0MB|├──05-3最大、最小和平均值计算.m475.0MB|├──05-4TRIMMEAN函数计算修剪平均值.m421.0MB|├──05-5用SUMPRODUCT函数求和、计数.m455.0MB|├──06-1ROW函数和COLUMN函数返回行列号.m437.0MB|├──06-2字符串提取.m448.0MB|├──06-3用FIND函数和LEFT函数提取电话区号.m426.0MB|├──06-4把开奖号码提取到多个单元格.m418.0MB|├──06-5用SEARCHB函数LEN函数LENB函数提取字符.m429.0MB|├──07-1用SUBSTITUTE函数替换字符.m452.0MB|├──07-2提取指定符号后的字符串.m444.0MB|├──07-3借助SUBSTITUTE函数提取会计科目.m447.0MB|├──07-4使用REPLACE函数隐藏手机号中间四位.m428.0MB|├──07-5让姓名与电话号码换行显示.m418.0MB|├──07-6清理非打印字符和多余空格.m442.0MB|├──08-1连接不同单元格中的内容.m436.0MB|├──08-2认识TEXT函数.m448.0MB|├──08-3用TEXT函数提取出生日期.m422.0MB|├──08-4TEXT函数进行条件判断.m437.0MB|├──08-5用TEXT函数计算时间间隔.m412.0MB|├──08-6大小写以及全角半角转换.m428.0MB|├──09-1认识日期和时间数据.m458.0MB|├──09-2常用日期函数.m458.0MB|├──09-3日期计算实例.m492.0MB|├──10-1用DATEDIF函数计算日期间隔.m475.0MB|├──10-2星期有关的计算.m443.0MB|├──10-3工作日有关的计算.m447.0MB|├──11-1常用的数值取舍计算.m453.0MB|├──11-2计算个人所得税.m433.0MB|├──11-3随机数应用.m444.0MB|├──11-4表格设计规范和数据录入的注意事项.m446.0MB|├──12-1数据排名应用.m443.0MB|├──12-2中国式排名.m456.0MB|├──12-3MEDIAN函数计算中值.m422.0MB|├──12-4计算第个最大、最小值.m415.0MB|├──12-5筛选和隐藏状态下的统计汇总.m475.0MB|├──12-6用FREQUENCY函数统计频率.m458.0MB|├──13-1VLOOKUP函数应用.m483.0MB|├──13-2用HLOOKUP函数查询数据.m412.0MB|├──13-3用INDEX结合MATCH函数查询数据.m467.0MB|├──13-4功能强大的LOOKUP函数(上).m445.0MB|├──13-4功能强大的LOOKUP函数(下).m445.0MB|├──14-1用INDIRECT把文本字符串变成真正的引用.m457.0MB|├──14-2带有合并单元格的数据查询.m432.0MB|├──14-3用CHOOSE函数实现多区间判断.m440.0MB|├──14-4用HYPERLINK函数生成超链接.m434.0MB|├──14-5Excel中的搬运工OFFSET函数.m475.0MB|├──15-1认识数组和数组公式.m465.0MB|├──15-2提取指定条件的多个记录.m442.0MB|├──15-3提取包含关键字的记录.m421.0MB|├──15-4提取不重复值.m457.0MB|├──15-5多行多列提取不重复姓名.m434.0MB|├──15-6常用的多维引用计算.m453.0MB|├──16-1在条件格式中使用函数公式.m473.0MB|├──16-2在数据验证中使用公式.m464.0MB|├──16-3动态扩展的二级下拉菜单.m439.0MB|├──17-1选择合适的图表类型.m419.0MB|├──17-2制作动态图表.m443.0MB|├──17-3突出显示最大值的趋势图.m434.0MB|├──17-4借助数据验证功能生成动态图表.m422.0MB|├──17-5用REPT函数制作旋风图.m427.0MB|├──20191012直播-大众情人VLOOKUP函数.m4160.0MB|├──20191203直播-SUMIF函数和她的情人们.m4160.0MB...

2023-02-09 函数公式大全及图解 函数公式excel

资源介绍：资源大小：2.70GB说到数据分析，你可能觉得这是一件很神秘的事情，不知从何下手。事实上，要学习数据分析，Excel函数对你来说是最简单、最容易的方法。说到数据处理和分析，不得不说这个数据分析工具——Excel函数。这不是数学概念中的方程式，而是Excel电子表格中的超级计算器。机械重复人工计算，一个公式即可求解。简单来说，同样的数据处理和分析，别人一周的工作，如果你懂Excel函数，一个小时就能解决。50%的人可能不知道自己每天要花费数小时的重复性工作，有时一个Excel函数公式可以在几分钟内完成！可以说函数是Excel的灵魂。如果没有函数，Excel只是一个用于记录数据的普通表格。教学大纲01-家庭作业.m4第1课：相对和绝对引用.m4第02课：基本统计函数.m4第03课：不同的求和方法.m4第4课：行和列函数.m4第01章：基本函数和统计02-家庭作业.m4第05课：提取字符函数.m4第06课：替换和查找函数.m4第07课：长度函数.m4第08课：其他常用文本函数.m4第09课：文本功能综合练习.m4第2章：文本函数03-家庭作业.m4第10课：日期和时间的本质.m4第11课：日期函数.m4第12课：时间函数.m4第13课：周和月函数.m4第14课：DATEDIF函数.m4第03章：日期和时间函数04-家庭作业.m4第15课：舍入函数.m4第16课：舍入和余数函数.m4第04章：数字处理函数05-家庭作业.m4第17课：IF函数的基本应用.m4第18课：IF函数嵌套和并列.m4第05章：IF函数06-家庭作业.m4第19课：COUNTIFS基本应用程序.m4第20课：COUNTIFS扩展用法.m4第21课：SUMIFS和AVERAGEIFS函数.m4第22课：工作日统计.m4第06章：条件统计函数07-家庭作业.m4第23课：SUMPRODUCT函数基础知识.m4第24课：SUMPRODUCT多条件统计.m4第07章：SUMPRODUCT函数08-家庭作业.m4第25课：INDEX函数.m4第26课：MATCH函数精确匹配.m4第27课：INDEX加MATCH函数扩展alicatio.m4第08章：INDEX+MATCH函数09-家庭作业.m4第28课：MATCH模糊匹配原理.m4第29课：LOOKUP实战数据提取.m4第09章：MATCH模糊匹配和LOOKUP函数10-homework.m4第30课：VLOOKUP函数.m4第10章：VLOOKUP函数11-家庭作业.m4第31课：OFFSET函数.m4第32课：实用技巧.m4第33课：间接函数.m4第11章：偏移和间接函数12-家庭作业.m4第34课：数据透视表基础知识.m4第35课：VLOOKUP结合数据透视表.m4第12章：VLOOKUP和模块化架构13-家庭作业.m4第36课：常用函数组合.m4第37课：数组方法提取所有数据.m4第38课：提取不同值的数组方法.m4第13章：常用函数的组合与数组原理的实际应用14-homework.m4第39课：连接函数Cotxt.m4第40课：值函数GetChar和去重复函数NotReeat.m4第41课：自定义函数（加载项工具）.m4第14章：自定义函数附录：知识储备.m4第15章：附录20190921直播小计功能的前世今生.m4第16章：额外的现场课程00Coureware.zi...

2023-02-09 函数MATCH 函数match用法

资源介绍：资源大小：758MB最常用的五种WPS功能，助你在高效办公中处理繁琐的工作和填写表格教学大纲1、基本介绍：掌握功能使用的关键节点....m42、数学统计函数（第1部分）：花式求和....m43、数学统计函数（下）：统计函数....m44、文本功能（上）：提取数据....m45、文本函数（第二部分）：文本处理技术....m46、日期时间函数（第1部分）：自动计算的实时日历F....m47、日期时间功能（下）：让你成为时间的主人....m48、逻辑函数：掌握套路让你轻松写出长函数F2....m49。查找匹配函数（上）：VLOOKUP....m410。查找匹配函数（下）：查找组合....m4cla.zi中的练习...

2023-02-09 函数 文本函数区别 函数是文本函数

课程介绍：00先导课——表格≠Excel，Excel用好是神器，用不好就是表格。m4【彩蛋第一课】-最强分析工具-数据透视表，年轻人的技能学习神器.m4【彩蛋第2课】-数据透视表必杀技总结-如何使用数据透视表进行数据分析，年轻人的技能学习神器.m4【彩蛋第三课】-Excel中最全的快捷键，年轻人的技能学习神器.m4第01课——语法：通俗易懂，永不忘怀，1个逻辑适用10个公式.m4第02课-引用：复制公式不出错，避免返工和重做努力.m4Leo03-格式转换：数据格式是否不同？“嗖嗖”片刻以自动规范化.m4第04课——文本处理：掌握这些功能，10秒完成文本处理.m4第05课——数据总结：几个简单的小技巧，再复杂的数据一目了然.m4第06课-条件统计：掌握条件统计，让你通过data.m4深入本质第07课-时间函数：不要翻转日历，几个函数帮你搞定日期计算.m4第8课-数据舍入：函数中的舍入问题可帮助您快速确定何时取大值或小值.m4第09课——数据匹配（一）：战机[VLOOKUP]功能中，1课教你所有套路.m4第10课——数据匹配（二）：比VLOOKUP更好更简单，这些查询功能也好用..m4第11课-逻辑函数：头脑混乱，结构化思维的N个秘密不知道...m4第12课-数组计算：简化运算节省时间，一步完成10组运算！青少年技能学习神器...m4第13课——一个征服世界的函数：Sumroduct函数强大到你无法想象年轻人的技能学习神器...m4第14课-总结之王：小计，最强大的统计功能，用过就知道厉害了。年轻人的技能学习神器...m4第15课-汇总之王：小计函数汇总隐藏报表第16课-数据库函数：构造条件区域和灵活处理报表统计.m4第17课——间接函数：使用间接引用实现跨表计算和二级菜单创建.m4第18课-微图模拟：使用间接引用实现交叉表计算和二级菜单创建.m4第19课-宏表函数：名称管理器中的函数，你知道它有多好用吗？.m4第20课——案例应用1：写一对多的工作邮件，选主和抄送需要1小时？.m4第21课-案例应用2：公众号历史文章提取及阅读趋势统计，年轻人技能学习神器.m4.Jz52_dowox.utto{ox-hadow:iet0001x#0084ff!imortatcolor:#ffffff!imortat}.Jz52_dowox.utto:hover{ackgroud-color:#0084ff!imortatcolor:#fff!重要}.Jz52_dowox.utto.rimary1{背景颜色:#0084ff!imortat颜色:#fff!imortatox-hadow:oe!imortat}.Jz52_dowox.utto.rimary1:hover{背景颜色:#0084ff!imortatcolor:#fff!imortat}.jz-ou.jz-ou-cotaier{width:620x}.jzifo-dow{ackgroud-color:#f2f2f5}.jzifo-dow.Jz52_dowoxh4{color:##0084ff}.jzifo-dow.Jz52_dowox{color:#888}h3.Jz52_dowox{order-left:5xolid##0084ffackgroud-color:#color:#000000}.jzft.1a,.jzft.2跨度，.jzt.1跨度，.jzt.2跨度{颜色：##0084ff}.jzft.1，.jzt.1{颜色：#000000}.jzt.2,.jzft.2{颜色：#888}.jz-ou.title{颜色：#000000背景：#}.jz-ou.jz-ou-cotaier{背景：#fff}/*CSS文档*/下载地址：百度网盘m5zmlt/emgt重要提示：下载有问题？点我查看帮助手册提示：本站默认解压密码：www.i3.c声明：内容转载于网络。如果侵犯了您的版权利益，请联系我们，我们会尽快删除！重点：本站微信公众号现已开通！公众号：电脑狂人，一定要注意防迷路哦~当然，网站上也有看不到的好内容。 2022-05-19 函数f(x) 函数 F f

编辑评论：超强记忆的图像记忆方法df电子书是一门可以提高人类记忆力的专业课程。人类对图像和纯文本的记忆能力不同。颜色图案可以加深人的记忆能力。印象。什么是图像记忆图像记忆是目前最适合人脑操作模式的记忆方式。它可以让人瞬间记住上千个电话号码，而且可以持续一周不忘。这里有一些众所周知的图像记忆方法。房间法、基本法等房间法（大量数据的记忆法）也称为“罗马房间法”。它主要用作图像的存储场所。原则是将要记住的事物与已知事物联系起来。这种方法用于大量数据的存储，其目的是让图像能够被区分而不被混淆。主要系统（一种记住数字的方法）是一种用于记住数字的方法，最常用于记住电话号码。主要用于将数字转换为图像以供记忆。为什么要用图像来记忆？头脑通过图像进行操作。你所要做的就是知道一句话，[头脑在一个真实物体的形象中运作]。以下只是详细讨论。要谈论记忆，我们必须首先了解大脑是如何工作的。当我提到一个东西，说[马]时，首先想到的应该是马的形象。然后是马的分类，有【颜色】、【动物】、“哺乳动物”等属性。以进化为例。人脑更直接地处理树木、草、花和动物等真实物体。，而处理抽象关注点比较慢。如何使用罗马房间法房间法就是把你的房间当成“文件柜”来存放记忆。这种方法也称为罗马房间法。记录大量数据时，无法无限期地链接图像。一是回忆速度慢，二是一旦中途忘记，后面的图片就记不起了。所以分段。房间法就是为此而生的。最实用的方法是利用脑海中已有的信息来记忆。首先，在你的房子里找到十样东西。从门口，以顺时针的方式来回思考。以我的私人房间为例，我的房间是顺时针方向，门，书柜，衣柜，壁灯，床，床头柜，书桌，台灯，窗户，风扇。这样，如果我有50个图像要记住，我可以将它们分成5个一组，并将5个图像中的每一个附加到我房间里的10个物体上。那样的话，如果我要回忆什么是二十三像，我只想醒来想一想二十一，二十二，二十三，我不必开始从第一张图慢慢看。想到了二十三分。以房间法为例，你不仅可以使用你的房间，还可以使用客厅、厨房、教室、汽车、车库等，甚至校园、火车站……你心目中的火车站也可以变成上千个记忆中的档案柜。...

2022-05-13 十二个照片记忆 记忆的图像

编辑评论：Excel求和函数df电子书的使用简析，我们在使用Excel的时候可以用到很多函数，比如求和函数，就是给不太会的人用的在使用Excel是很困难的，没关系这本电子书能帮到你。PDF电子书内容简介随着信息技术的推进，各行各业都在使用办公软件来提高他们在日常工作中的办公效率。高中信息技术课程设置和教学的主要目的是培养学生的信息化思维，帮助他们更好地利用信息技术获取相应的学习资源，了解基本的办公软件操作技能，为自己的学习提供信息。.方便的。而且，在处理学校的日常工作事务中，熟悉相关办公软件将大大提高工作效率，简化工作流程，为日常繁琐的工作提供便利。微软开发的Excel系统作为一款功能强大的数据处理软件，如果能熟练掌握相关函数和公式，管理日常数据，如学费统计或学生成绩统计，将会更加方便和清晰。特别是求和函数在Excel中的应用，是日常数据处理中最常遇到的函数公式。Excel求和函数列表1、求和函数表达式：SUM(umer1,[umer2],…)，求和函数是最常用的函数。它对求和区域中的数字求和。求和区可以是连续的，也可以是不连续的，方便灵活，是Excel不可或缺的功能。2、SUMIF函数表达式：SUMIF(Rage,Criteria,Sum_rage)，条件求和函数，即对满足条件的数据求和。第一个参数Rage为条件区域，用于条件判断的单元格区域，第二个参数Criteria为求和条件，判断条件由文本、数字、逻辑表达式等组成，第三个参数Sum_rage为实际计算和范围，单元格、范围或要求和的引用。3、SUMIFS函数表达式：SUMIFS(um_rage,criteria_rage1,criteria1,[criteria_rage2,criteria2],...)，多条件单元格求和（表达式中的[]表示内容可以省略，即SUMIFS参数为至少3），和SUMIF不同的是，SUMIFS的第一个参数是求和区，参数2是条件区，参数3是条件，参数4和参数5是第二个条件区和条件，以此类推，所以,SUMIFS比SUMIF更强大的是可以添加多个判断条件。在某些情况下，SUMIFS可以完全替代SUMIF。4、SUMPRODUCT函数表达式：SUMPRODUCT(array1,array2,array3,...),SUMum,PRODUCTroduct,SUMPRODUCT是乘积之和，在给定的数组组中，将数组之间的对应元素相乘，返回和的产品。PDF电子书结论电子信息技术的快速发展，要求高职院校计算机专业教学不断改革创新。高职院校计算机专业教学要立足企业需求，进行适合当代社会的教学改革，为计算机专业提供未来。夯实就业基础，也为目前缺口较大的计算机相关岗位提供了优秀的应用型人才，进一步推动了我国电子信息产业的发展。...

2022-05-13 函数excel公式 四舍五入函数 excel