So vermeiden Sie die Duplikatprüfung von Daten in Tabellen
Methode: Wählen Sie zunächst die angegebene Zelle aus, klicken Sie oben auf der Seite auf die Registerkarte „Einstellungen“ und wählen Sie dann „Anpassen“. Dropdown-Liste „Zulassen“; Geben Sie abschließend „=countif (Datenbereich, Zelle)=1“ in die Dropdown-Liste „Formel“ ein.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Microsoft Office Excel 2016-Version, Dell G3-Computer.
Im Folgenden wird Excel 2016 als Beispiel zum Öffnen des Excel-Formulars verwendet, das die Eingabe von Dateninformationen erfordert.
Sie können mit der linken Maustaste klicken, um die Zellen auszuwählen, die festgelegt werden müssen, um Datenduplizierungen zu vermeiden, oder Sie können den Cursor über eine Spalte bewegen und klicken, um alle auszuwählen. Klicken Sie dann in der Optionsleiste auf [Daten] und wählen Sie [ Dropdown-Liste „Datenvalidierung“ Wählen Sie im Menü die Option „Datenüberprüfung“.
Beginnen Sie mit der Einrichtung im Popup-Fenster [Datenüberprüfung], wählen Sie die Option [Benutzerdefiniert], geben Sie die Formel [=countif(a:a,a1)=1] ein und klicken Sie auf OK. Funktionserklärung: Die „COUNTIF-Funktion“ gibt an, dass die Anzahl der mit A1 übereinstimmenden Zellen im statistischen Bereich von Spalte A 1 beträgt.
Wenn Sie einen wiederholten Wert in die eingestellte Zelle eingeben, wird ein Warnfenster angezeigt.
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1. Erstellen Sie eine neue PPT-Datei und nennen Sie sie als Beispiel [PPT-Tipps]. 2. Doppelklicken Sie auf [PPT-Tipps], um die PPT-Datei zu öffnen. 3. Fügen Sie als Beispiel eine Tabelle mit zwei Zeilen und zwei Spalten ein. 4. Doppelklicken Sie auf den Rand der Tabelle. Die Option [Design] wird in der oberen Symbolleiste angezeigt. 5. Klicken Sie auf die Option [Schattierung] und dann auf [Bild]. 6. Klicken Sie auf [Bild], um das Dialogfeld mit den Fülloptionen mit dem Bild als Hintergrund aufzurufen. 7. Suchen Sie im Verzeichnis nach dem Fach, das Sie einfügen möchten, und klicken Sie auf „OK“, um das Bild einzufügen. 8. Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Tabellenfeld, um das Einstellungsdialogfeld aufzurufen. 9. Klicken Sie auf [Zellen formatieren] und aktivieren Sie [Bilder als Schattierung anordnen]. 10. Stellen Sie [Zentrieren], [Spiegeln] und andere benötigte Funktionen ein und klicken Sie auf OK. Hinweis: Standardmäßig werden Bilder in die Tabelle eingefügt

DDREASE ist ein Tool zum Wiederherstellen von Daten von Datei- oder Blockgeräten wie Festplatten, SSDs, RAM-Disks, CDs, DVDs und USB-Speichergeräten. Es kopiert Daten von einem Blockgerät auf ein anderes, wobei beschädigte Blöcke zurückbleiben und nur gute Blöcke verschoben werden. ddreasue ist ein leistungsstarkes Wiederherstellungstool, das vollständig automatisiert ist, da es während der Wiederherstellungsvorgänge keine Unterbrechungen erfordert. Darüber hinaus kann es dank der ddasue-Map-Datei jederzeit gestoppt und fortgesetzt werden. Weitere wichtige Funktionen von DDREASE sind: Es überschreibt die wiederhergestellten Daten nicht, füllt aber die Lücken im Falle einer iterativen Wiederherstellung. Es kann jedoch gekürzt werden, wenn das Tool explizit dazu aufgefordert wird. Stellen Sie Daten aus mehreren Dateien oder Blöcken in einer einzigen wieder her

0.Was bewirkt dieser Artikel? Wir schlagen DepthFM vor: ein vielseitiges und schnelles generatives monokulares Tiefenschätzungsmodell auf dem neuesten Stand der Technik. Zusätzlich zu herkömmlichen Tiefenschätzungsaufgaben demonstriert DepthFM auch hochmoderne Fähigkeiten bei nachgelagerten Aufgaben wie dem Tiefen-Inpainting. DepthFM ist effizient und kann Tiefenkarten innerhalb weniger Inferenzschritte synthetisieren. Lassen Sie uns diese Arbeit gemeinsam lesen ~ 1. Titel der Papierinformationen: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Autor: MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Die Fähigkeit, Formulare geschickt erstellen zu können, ist nicht nur eine notwendige Fähigkeit für Buchhaltung, Personalwesen und Finanzen, sondern auch für viele Vertriebsmitarbeiter sehr wichtig. Denn die verkaufsbezogenen Daten sind sehr umfangreich und komplex und können nicht einfach in einem Dokument zur Erklärung des Problems erfasst werden. Damit sich mehr Vertriebsmitarbeiter mit der Tabellenerstellung in Excel auskennen, stellt der Herausgeber die Tabellenerstellungsthemen zur Umsatzprognose vor. Freunde in Not sollten sich das nicht entgehen lassen. 1. Öffnen Sie [Sales Forecast and Target Setting], xlsm, um die in jeder Tabelle gespeicherten Daten zu analysieren. 2. Erstellen Sie ein neues [Leeres Arbeitsblatt], wählen Sie [Zelle] und geben Sie [Etiketteninformationen] ein. [Ziehen] Sie nach unten und [füllen] Sie den Monat aus. Geben Sie [Sonstige] Daten ein und klicken Sie auf [

1. Öffnen Sie das Arbeitsblatt und suchen Sie die Schaltfläche [Start]-[Bedingte Formatierung]. 2. Klicken Sie auf „Spaltenauswahl“ und wählen Sie die Spalte aus, zu der die bedingte Formatierung hinzugefügt werden soll. 3. Klicken Sie auf die Schaltfläche [Bedingte Formatierung], um das Optionsmenü aufzurufen. 4. Wählen Sie [Bedingte Regeln hervorheben]-[Zwischen]. 5. Geben Sie die Regeln ein: 20, 24, dunkelgrüner Text mit dunkler Füllfarbe. 6. Nach der Bestätigung werden die Daten in der ausgewählten Spalte entsprechend den Einstellungen mit entsprechenden Zahlen, Text und Zellenfeldern eingefärbt. 7. Bedingte Regeln ohne Konflikte können wiederholt hinzugefügt werden, aber bei widersprüchlichen Regeln ersetzt WPS die zuvor festgelegten bedingten Regeln durch die zuletzt hinzugefügte Regel. 8. Fügen Sie die Zellspalten wiederholt nach [Zwischen] Regeln 20-24 und [Weniger als] 20 hinzu. 9. Wenn Sie die Regeln ändern müssen, können Sie die Regeln einfach löschen und dann zurücksetzen.

Die von Google geförderte Leistung von JAX hat in jüngsten Benchmark-Tests die von Pytorch und TensorFlow übertroffen und belegt bei 7 Indikatoren den ersten Platz. Und der Test wurde nicht auf der TPU mit der besten JAX-Leistung durchgeführt. Obwohl unter Entwicklern Pytorch immer noch beliebter ist als Tensorflow. Aber in Zukunft werden möglicherweise mehr große Modelle auf Basis der JAX-Plattform trainiert und ausgeführt. Modelle Kürzlich hat das Keras-Team drei Backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) mit der nativen PyTorch-Implementierung und Keras2 mit TensorFlow verglichen. Zunächst wählen sie eine Reihe von Mainstream-Inhalten aus

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Ich weine zu Tode. Die Daten im Internet reichen überhaupt nicht aus. Das Trainingsmodell sieht aus wie „Die Tribute von Panem“, und KI-Forscher auf der ganzen Welt machen sich Gedanken darüber, wie sie diese datenhungrigen Esser ernähren sollen. Dieses Problem tritt insbesondere bei multimodalen Aufgaben auf. Zu einer Zeit, als sie ratlos waren, nutzte ein Start-up-Team der Abteilung der Renmin-Universität von China sein eigenes neues Modell, um als erstes in China einen „modellgenerierten Datenfeed selbst“ in die Realität umzusetzen. Darüber hinaus handelt es sich um einen zweigleisigen Ansatz auf der Verständnisseite und der Generierungsseite. Beide Seiten können hochwertige, multimodale neue Daten generieren und Datenrückmeldungen an das Modell selbst liefern. Was ist ein Modell? Awaker 1.0, ein großes multimodales Modell, das gerade im Zhongguancun-Forum erschienen ist. Wer ist das Team? Sophon-Motor. Gegründet von Gao Yizhao, einem Doktoranden an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Renmin University.
