函数是excel软件预设好的，可直接调用，其中常用的五个函数？

函数是Excel软件中预设好的一组用于执行特定任务的事先编写好的公式。用户可以直接调用这些函数，而无需自行编写代码。

在Excel中，有许多常用的函数可以帮助我们进行数据分析、计算等工作。以下是五个常用的函数：

1. SUM函数：这个函数可以用于对一列或多列数字进行求和操作。例如，可以使用 SUM(A1:A10) 来计算 A1 到 A10 单元格中的数字相加之和。

2. AVERAGE函数：这个函数可以计算一列或多列数字的平均值。例如，可以使用 AVERAGE(A1:A10) 来计算 A1 到 A10 单元格中的数字的平均值。

3. IF函数：这个函数可以根据指定的条件返回不同的值。例如，可以使用 IF(A1>10, "大于10", "小于等于10") 来判断 A1 单元格中的数值是否大于 10，如果是则返回 "大于10"，否则返回 "小于等于10"。

4. VLOOKUP函数：这个函数可以在一个表格中查找指定的值，并返回相应的结果。例如，可以使用 VLOOKUP(A1, Sheet2!A1:B100, 2, FALSE) 来在 Sheet2 表格的 A1:B100 区域中查找 A1 单元格中的值，并返回相应的第二列的结果。

5. CONCATENATE函数：这个函数可以将多个文本字符串连接成一个字符串。例如，可以使用 CONCATENATE(A1, " ", A2) 将 A1 和 A2 单元格中的文本字符串连接在一起，并返回结果。

这些函数是Excel软件中常用的几个函数，可以帮助用户快速进行数据分析、计算和字符串处理等任务。

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ANN模型训练的具体实现是？数据要链接那些层 什么时候如何调用激活函数

ANN（人工神经网络）模型训练的具体实现可以分为以下步骤：

1. 数据预处理：包括数据清洗、数据归一化、数据划分等操作。
2. 确定神经网络结构：包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量、每层的连接方式等。
3. 初始化权重参数：通过随机初始化权重参数来使神经网络能够学习到不同的特征。
4. 前向传播：将输入数据送入神经网络中，经过每一层的计算得到最终的输出结果。
5. 计算损失函数：通过损失函数来评估模型输出结果与真实结果之间的差距。
6. 反向传播：将损失函数的误差反向传播回每一层神经网络，通过调整权重参数来最小化损失函数的值。
7. 更新参数：使用优化算法（如梯度下降、Adam等）来更新权重参数，使得损失函数的值不断减小。
8. 重复以上步骤，直到达到预设的训练次数或者损失函数的值足够小。

数据要链接的层包括输入层、隐藏层和输出层。输入层负责接收原始数据，隐藏层通过一定的计算来提取特征，输出层则输出最终的结果。在神经网络中，每一层神经元的输出都要经过激活函数进行非线性变换，以增加神经网络的表达能力。激活函数一般在每一层的计算中调用，常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。

def solve(self):如何改成，带有两个函数预设值的

可以将原函数 `solve(self)` 改成带有两个函数预设值的形式，具体实现如下：

def solve(self, input_func=input_data, process_func=process_and_output_data):
    # 输入数据
    data = input_func()

    # 处理和输出结果
    process_func(data)

在这里，我们给 `solve()` 函数添加了两个参数 `input_func` 和 `process_func`，并且给它们设置了默认值，分别为 `input_data` 和 `process_and_output_data`，这两个函数是预设值，如果在调用 `solve()` 函数时没有传入这两个参数，它们就会使用这两个预设值。

这样我们就可以在调用 `solve()` 函数时，传入不同的函数作为参数，来实现不同的功能，如下所示：

# 调用 solve() 函数，使用默认的 input_func 和 process_func
solve(self)

# 调用 solve() 函数，传入不同的 input_func 和 process_func
solve(self, input_func=input_data_2, process_func=process_and_output_data_2)

这样的修改使得 `solve()` 函数更加灵活，可以根据需要来选择不同的函数来处理数据。