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歡迎參加Excel大全集進階指令第三單元進階指令，介紹表格、格式化條件、保護，範例包括建立樞紐分析表動態資料來源，依照條件標記資料，機密保護績效奬金報表等。
1-3-1 善用表格工具：快速建立整理報表
課程範例：
銷貨毛利明細表
學習重點：
1.表格建立：開始使用強大的表格工具
2.表格樣式：Excel設定報表格式最快方法
3.表格計算：合計列彙總分析這麼簡單
4.表格編輯：高效率快速編輯資料報表
5.表格引用：搭配運用函數、樞紐及篩選
6.表格工具：移除重複項及自動填滿公式
測驗練習：
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氣候難民
我在2008年出版冰天凍地，全球升溫的結果竟然是全球急涷的新冰河時期。書中內容包括電影明日之後的情節，灣流斷流。灣流是北太平洋環流的一部份。灣流停下來，地球失去調節氣溫的海洋環流，地球氣候變得極端，世界各地會有嚴重水災、強力風暴和熱浪。很快，地球會進入冰河時期。糧食失收，人口大量死亡。
書中有以下一句，「我們還未知道海洋環流停下來之後會有甚麼後果，但是新仙女木事件明顯地給我們嚴重的警告，肆意排放二氧化碳無異於跟死神玩捉迷藏。」
2021年8月5日，傳媒報導科學家證實灣流有停止跡象，灣流流量是1,600年來最低。可是，科學家不知道令灣流完全停止的大氣二氧化碳含量是多少。唯今之計是盡量減少排碳。我們每燒一克二氧化碳出來，灣流就會相應地減弱。地球會因為灣流減弱或者斷流而突然進入冰河時期。情況就像電影明日之後那樣恐怖。
即使灣流未完全停下來，2018年5月，大埔錄得攝氏38.1度的破記錄高溫。2020年氣候十分極端，2021年就更差。半個中國和歐洲泡在水中，七月熱浪加飛雪。中國鄭州水災傷亡慘重，河南省各地災情比荷里活恐怖片更加可怕。很多地區狂風暴雨，有些地區卻極度乾旱。寫這篇貼文時，加州Dixie市被山火燒成焦土。被燒成焦土的市鎮不是只有Dixie。山火燒了Paradise兩次，幾乎將整個Paradise燒成焦土。土耳其和塞浦路斯地表溫度再度升破攝氏50度。
https://www.theguardian.com/environment/2021/aug/05/climate-crisis-scientists-spot-warning-signs-of-gulf-stream-collapse
再這樣下去，地球上一半人口會在10年之內變成氣候難民。這是灣流即將斷流給人類的最後警告。每次我談論全球升溫都被人嘲笑。2021年，我反過來嘲笑那些曾經嘲笑過我的人。這些人笨到以為炒樓發達就是人生目標，心中只有名車豪宅和醇酒美女。地球進入冰河時期，無論如何富有，結果都是人肉冰條。
以下內容節錄自冰天凍地:
北太平洋環流North Atlantic Gyre 分為4部份:
i. 北赤道海流North Equatorial Current t- 北緯10度至20度之間由東向西的水流。
ii. 灣流Gulf Stream– 由墨西哥灣開始沿著美國東岸海線向北流動，一直去到紐芬蘭。灣流減弱的話，美國東岸北部地區，例如紐約，和西歐地區，例如英國，會受到寒流襲擊。這也是電影明日之後的主要故事題材。
iii. 北大西洋海流North Atlantic Current –灣流的延續海流，向東北流動，直達愛爾蘭及歐洲大陸西北海岸線。
iv. 康拉尼水流 Canary Current – 向西南流動，去到非洲的賽內加爾Senegal。
影響海洋環流的因素有很多，包括地球的轉動、風向和風速、海水的溫度及鹽度差、月球引力、海床地貌、海岸線和其他海流的強度及方向。深海水流的推動力主要來自海水的密度差別和地心引力。密度差是海水溫度與鹽度的函數。
在北方氣候寒冷的地方，例如北海，上層海水因為受到低溫空氣的影響而結冰，擠出鹽份，增加海水的密度，於是向下沉降。這是整個環流的主要動力來源。
海水的鹽度下降，海水密度亦下降，寒冷海洋的海水沉降就會失去部份動力，整個環流有機會慢下來，甚至停下來。
英國在缺乏來自赤道地帶的溫暖海水，很快就會回到冰河時期。這並非杞人憂天。英國財經時報於2005年12月1日報導謂令到英倫三島及北歐溫暖的北大西洋環流正在減弱。位於英國修咸頓的英國國立海洋學中心(UK National Oceanography Centre)進行的綜合水流研究結果顯示自1992年至2004年，由熱帶流向北面的暖水減少30%，以體積計算。在1992年之前的40年，由熱帶流向北面的水量保持穩定。這項研究結果同日刊登在國際著名的《自然》雜誌(Nature)。(詳情請參閱Nature 2005, 438, 655)
獲得諾貝爾獎的聯合國氣候轉變小組的科學家估計到本世紀末，北極地區的氣溫全上升攝氏6度(華氏10.8度)，比地球上任何地區的升溫都要急速。
第5節歐洲危在旦夕
1.5.1. 灣流停下來
科學家發現驅使高溫海水從低緯度地區，即是熱帶，流向高緯地區，即是寒帶的灣流減弱了超過75%。由於灣流減弱，失去調節氣溫的功能，歐洲隨時都會進入冰河時期或者經歷極度嚴寒的冬季。
灣流的推動力量來自格陵蘭海的海水結冰令到水中的鹽度和密度增加而急速沉降。情況就像將汽水放入雪櫃中，汽水內的水份子結晶，即是結冰，將糖份擠到沒有結冰的液體中去。當汽水只是一半結冰時，留下來的液體濃度高過原本的汽水。
當海水的鹽度減低，即是能夠在結冰過程中擠出的鹽份減少，未結冰的海水沒有足夠密度沉降下去。北極冰架和海冰溶解能夠對氣候構成重大影響。不要以為冰架和海冰溶解不會令海平面升高就可以忽視。對全球氣候來說，這才是關鍵所在。
2005年，英國劍橋大學的海洋物理學教授彼德韋咸斯(Peter Wadhams)乘坐英國皇家海軍的核動力潛艇在北極冰冠下面走過，以潛艇的精密聲納系統研究北極冰冠在過去20年薄了46%的原因。
過往，北極有巨大的向下水流將密度高的冷水送到水面以下9,000呎(3000公尺)的海床。可是，韋咸斯教授發現那股向下水流幾乎完全消失。那就是說，北大西洋環流停止，熱帶的海水不會流到英國和北歐去。整個歐洲地區將會失去大自然的暖氣和暖水供應。
英國的夏季非常炎熱，很少人知道英國的緯度和西伯利亞相同。單是灣流的影響，英倫三島就升溫攝氏5至8度。
為了讓 AI 不斷打怪升級，DeepMind 打造「宇宙」
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |
DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道，強化學習苦於類化能力差，經常只能針對單個任務從頭學習。
DeepMind之前開發的AlphaZero，儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋，但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處，就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。
但類化能力不是一蹴而就，就像玩遊戲，也是先做簡單任務，逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》（Hollow Knight）一開始只需要隨意走動揮刀砍怪，但噩夢級難度的「苦痛之路」關，沒有前面累積的技巧，只能玩寂寞。
多任務宇宙
DeepMind此次採用「課程學習」，讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說，AI新任務（訓練資料）是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己，簡單的如「靠近紫色立方體」，複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」，甚至和其他智慧體玩耍，如捉迷藏──「找到對方，且不要被對方發現」。
每個小遊戲存在世界小角落，千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界，如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成，即任務＝遊戲＋世界＋玩家，並根據三要素關係，決定任務的複雜度。
複雜度的判斷有四個維度：競爭性、平衡性、可選項、探索難度。
比如「搶方塊」遊戲，藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域，紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾，因此競爭性較強；同時雙方條件對等，平衡性比較高；因目標簡單，所以可選項少；DeepMind把探索難度評為中上，可能是因定位區域算較複雜的場景。
再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲，藍色和紅色智慧體有共同目標，讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。
這時競爭性自然很低，平衡性毋庸置疑很高的；可選項比上面遊戲高很多；探索難度沒有定位區域，智慧體隨便把球體和方塊放哪都行，難度就變小了。
基於這四個維度，DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間，幾何「地球」也只是這宇宙的小角落，是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand，包含數十億個任務。
來看XLand的全貌，由一系列遊戲組成，每個遊戲在許多模擬世界進行，這些世界的拓樸和特徵平滑變化。
終生學習
數據有了，接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現，目標注意代理（GOAT）可學習更通用的策略。
具體來說，智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後，生成中間輸出，傳遞給GOAT模組，會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分，邏輯分析目標。
邏輯分析是指，每個遊戲可藉由一些方法，構建另一個遊戲，並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。
DeepMind提出一個問題：對每個智慧體，什麼樣的任務是最好的？換句話說，打怪升級時，什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手，而不是一刀9999？
DeepMind的答案是，每個新任務都基於舊任務生成，「不會太難，也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。
訓練開始時，太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習，但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀，而是鼓勵終身學習，即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法，在新任務和舊任務之間彈性連接。
怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」？進化學習就提供很好的靈活性。總體來說，新任務和舊任務同時進行，且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體，會選拔到新任務繼續學習。
新任務中，舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製，參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體，還有很多新人參與，這就引進隨機性、創新性、靈活性，不用擔心「暴死」問題。
當然，因任務不斷生成、動態變化，一個任務可訓練不同長處的智慧體，並往不同方向演化（隨著智慧體相對性能和強健性進行）。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合，就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小，簡直是模擬地球。
DeepMind表示，「這種組合學習系統的特性是，不最佳化有界性能指標，而是更新定義的通用能力範圍，這使智慧體開放式學習，僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」
智慧初現
最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種？DeepMind說，智慧體有很明顯的零樣本學習能力，比如使用工具、合圍、數數、合作＋競爭等。
來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個：
黑色金字塔放到黃色球體旁邊
紫色球體放到黃色金字塔旁邊
黑色金字塔放到橙色地板
AI一開始找到一個黑色金字塔，想拿到橙色地板（目標3），但搬運過程瞄見黃色球體，瞬間改變主意，「我可以實現目標1啦」，將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。
第二個例子是，不會跳高，怎麼拿到高台上的紫色金字塔？智慧體需要想辦法突破障礙，取得高台上的紫色金字塔，高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。
因不會跳高，所以智慧體「掀桌子」，把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊，「等等，這不就是我要的階梯嗎？」這過程是否體現了慧體的智慧，還無法肯定，可能只是一時幸運。關鍵還是，要看統計數據。
經過5代訓練，智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲，涉及340萬個獨立任務，最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務，除了少數即使人類也無法完成的任務。
DeepMind的研究，或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說，不僅資料量要大，任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現，如資料顯示，只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練，智慧體就可快速適應，而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。
往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃，AI經過不斷演化，不斷給我們帶來驚喜（細思極恐）的體驗。
資料來源：https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/
東吳EXCEL VBA與資料庫雲端設計102第2次(VBA環境設置&新增VBA模組與SUB程序與輸出公式&增加For迴圈&範例101留下中文用ASC與LENB函數&VBA輸出結果&存檔方式與用VBA處理與輸出並自訂函數&用VBA的SUB處理並輸出結果&自訂函數&改為範圍&151括弧字串FIND與IFERROR函數)
上課內容：
01_重點回顧與VBA環境設置
02_新增VBA模組與SUB程序與輸出公式
03_增加For迴圈
04_範例101留下中文用ASC與LENB函數
05_範例101留下中文用VBA輸出結果
06_存檔方式與用VBA處理與輸出並自訂函數
07_用VBA的SUB處理並輸出結果
08_用VBA自訂函數說明
09_自訂函數引數改為範圍說明
10_151括弧字串FIND與IFERROR函數
完整影音
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教學論壇(之後課程會放論壇上課學員請自行加入)：
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課程簡介
五大類函數與自訂函數
一、文字和資料函數
二、邏輯函數
三、日期和時間函數
四、數學和三角函數
五、檢視和參照函數
其他綜合範例
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Excel SUM函數各種引數說明示範. 440 views · 1 year ago ...more. 呂聰賢. 39.7K. Subscribe. 39.7K subscribers. 2. Share. Save. Report. Comments. ... <看更多>
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函數引數 在 [問題] 有關debug(函式不能使用~引數) - 看板C_and_CPP 的推薦與評價
開發平台(Platform): VC++
額外使用到的函數庫(Library Used): OpenCV
問題1: 我在debug時有一個debug error C3861: 'If': 找不到識別項
問題2:還有兩個長很像的錯誤，分別是
error C2660: 'cvSize' : 函式不使用 3 引數
以及
error C2660: 'cvCreateImage' : 函式不使用 1 引數
程式碼(Code) ： If(in->nChannels !=1);
return(0);
IplImage * out = cvCreateImage(
cvSize (cvGetSize(in), IPL_DEPTH_8U, 1));
cvCanny(in, out, lowThresh, highThresh, aperture);
return(out);
補充說明(Supplement)：各位先拜大家好
我又來發問笨問題了，不好意思耽誤大家時間@@
第一個問題是我不懂甚麼叫識別項
第二個問題是書上在解釋cvCreateImage時是說
cvCreateImage(CvSize資料結構,IPL_DEPTH_系列參數,通道數);
我覺得我有照規格打阿
可是還是有錯
debug說的三引數是指()裡面要有三個東西嗎??
可是請各位先拜解釋一下是甚麼意思嗎
先謝謝大家了 祝大家有個愉快的周末^^
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 114.43.65.215
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