excel统计L1到当前L所在行单元格相加的值
时间: 2024-05-27 22:14:13 浏览: 12
可以使用SUM函数来实现。
假设L列的行数为10,需要统计L1到L10单元格的值相加,可以使用以下公式:
=SUM(L1:L10)
如果需要动态地计算L列的行数,可以使用以下公式:
=SUM(L1:INDIRECT("L"&ROW()))
其中,INDIRECT函数用于将文本转换为单元格引用,ROW函数用于获取当前单元格所在行的行号。通过将当前行号与列字母"L"结合,可以得到L列当前行的单元格引用。
相关问题
excel中当k1的值与L1的值都为“是”时,M1的值为是
TIM_IT_Update, ENABLE);
// 启动定时器2
TIM_Cmd(TIM2, ENABLE);
while(1);
}
您可以使用 Excel 中的 IF 函数来实现这个逻辑,具体公式如下:
=IF(AND(K1```
注意:以上代码只是示例代码,实际使用时需要根据具体的硬件平台和数码管类型进行适当的修改。
机器学习 l0 l1 l2范数
机器学习中的l0,l1和l2范数是常用的正则化方法。正则化是为了减少模型的过拟合而使用的一种技术。l0范数是指一个向量中非零元素的个数,它会将模型中的某些参数变为0,从而完成特征选择的功能。l1范数是指向量中各个元素绝对值的和,它可以使某些参数变为0,从而实现稀疏表示。l2范数是指向量中各个元素的平方和的开方,它将所有参数都缩小,但不会使参数变为0,因此可以用来进行参数的平滑化。
在实际应用中,不同的正则化方法会产生不同的效果。l0范数可以实现特征选择和简化模型,但它是一个NP难问题,不存在一种有效的方法来求解它。l1范数可以将某些参数变为0,从而实现稀疏表示,但由于它的训练代价比较高,通常只适用于数据维度较大的情况。l2范数可以使模型参数平滑化,从而降低模型过拟合的风险,同时也比l1范数计算代价低。
因此,在实际应用中,我们需要根据具体的问题来选择正则化方法,并进行适当的调参,以达到最好的效果。
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