在Excel中，括号是公式和函数构造的重要组成部分，它们在计算逻辑中起着至关重要的作用。
本主题将深入探讨“第5个：公式中的括号”这一知识点，旨在帮助你掌握如何有效利用括号来增强Excel公式的复杂性和精确性。
括号在Excel中的主要作用是控制计算顺序。
在数学中，我们遵循“先乘除后加减”的原则，而在Excel公式中，括号可以帮助我们打破这一顺序，优先解决括号内的运算。
例如，如果你有一个公式`=2+3*4`，Excel会先进行乘法运算，得到的结果是14。
但如果你写成`=(2+3)*4`，括号使得加法先执行，然后再乘以4，结果就变成了20。
括号可以用于组合多个函数。
在Excel中，你可以用括号来嵌套函数，让一个函数的结果作为另一个函数的输入。
比如，假设你想找到A列数值的平均值（AVG）并对结果取整（ROUND），你可以写成`=ROUND(AVERAGE(A:A),0)`。
这里，`AVERAGE(A:A)`的结果被`ROUND`函数处理，确保结果为整数。
再者，括号还可以用于数组公式。
数组公式可以处理多行多列的数据，通常需要使用Ctrl + Shift + Enter键组合输入。
例如，如果你要找出两列数据中相同的值，可以使用公式`=IF(A1:A10=B1:B10,"相同","不同")`，然后用Ctrl + Shift + Enter输入，这会在每个单元格中检查对应位置的值是否相等。
此外，括号在逻辑函数中也发挥着关键作用。
例如，在IF函数中，它分为三部分：条件、结果如果为真和结果如果为假。
IF函数的基本结构是`=IF(条件, 结果1, 结果2)`。
这里的括号确保了条件的正确设定和结果的清晰区分。
更进一步，嵌套IF函数时，括号就显得尤为重要。
你可以用括号来组织复杂的逻辑判断，例如`=IF(A1＞10, "大于10", IF(A1＜5, "小于5", "在5到10之间"))`，这个公式首先检查A1是否大于10，如果是，则返回"大于10"；
如果不是，再检查是否小于5，若是则返回"小于5"，否则返回"在5到10之间"。
我们不能忽视错误处理的情况。
当公式可能产生错误时，可以使用IFERROR函数结合括号来捕获并处理这些错误。
例如，`=IFERROR(A1/B1, "除数为零")`，如果B1为零导致除法错误，它将返回"除数为零"，否则返回正常的计算结果。
括号在Excel公式的运用中扮演了运算优先级设定、函数组合、数组处理、逻辑判断以及错误处理等多个角色。
熟练掌握括号的使用，能极大地提高你在Excel中的数据处理能力和工作效率。
通过实际操作和练习，你将能更好地理解和应用这些技巧，让你的Excel技能更上一层楼。

自己整理的minigui1.3.3源码，及多种在minigui1.3.3下使用的库文件源码，非常全面。
另外还附加了一份minigui1.3.3在开发板上的移值范例，里面用到了字体、图片等多种库，均包括在这个源码包里。
现在拿出来，分享分享。
欢迎大家使用。

在计算机视觉领域，图像配准是一项关键任务，它涉及到将多张图像对齐，以便进行比较、融合或分析。
OpenCV（开源计算机视觉库）提供了一系列工具和算法来执行这项工作，其中包括相位相关法。
本文将深入探讨如何利用OpenCV实现相位相关图像配准，并详细介绍相关知识点。
相位相关是一种非像素级对齐技术，它通过计算两个图像的频域相位差异来确定它们之间的位移。
这种方法基于傅里叶变换理论，傅里叶变换可以将图像从空间域转换到频率域，其中图像的高频成分对应于图像的边缘和细节，低频成分则对应于图像的整体结构。
我们需要理解OpenCV中的傅里叶变换过程。
在OpenCV中，可以使用`cv::dft`函数对图像进行离散傅里叶变换。
这个函数将输入的图像转换为频率域表示，结果是一个复数矩阵，包含了图像的所有频率成分。
然后，为了进行相位相关，我们需要计算两个图像的互相关。
这可以通过将一个图像的傅里叶变换与另一个图像的共轭傅里叶变换相乘，然后进行逆傅里叶变换得到。
在OpenCV中，可以使用`cv::mulSpectrums`函数来完成这个步骤，它实现了复数乘法，并且可以指定是否进行对位相加，这是计算互相关的必要条件。
接下来，我们获得的互相关图在中心位置有一个峰值，该峰值的位置对应于两幅图像的最佳位移。
通过找到这个峰值，我们可以确定图像的位移量。
通常，这可以通过寻找最大值或最小二乘解来实现。
OpenCV提供了`cv::minMaxLoc`函数，可以帮助找到这个峰值。
在实际应用中，可能会遇到噪声和图像不完全匹配的情况。
为了提高配准的准确性，可以采用滤波器（如高斯滤波器）预处理图像，降低噪声影响。
此外，还可以通过迭代或金字塔方法逐步细化位移估计，以实现亚像素级别的精度。
在实现过程中，需要注意以下几点：1.图像尺寸：为了进行傅里叶变换，通常需要将图像尺寸调整为2的幂，OpenCV的`cv::getOptimalDFTSize`函数可以帮助完成这一操作。
2.零填充：如果图像尺寸不是2的幂，OpenCV会在边缘添加零，以确保傅里叶变换的效率。
3.归一化：为了使相位相关结果更具可比性，通常需要对傅里叶变换结果进行归一化。
一旦得到配准参数，可以使用`cv::warpAffine`或`cv::remap`函数将一幅图像变换到另一幅图像的空间中，实现精确对齐。
总结来说，OpenCV提供的相位相关方法是图像配准的一种高效工具，尤其适用于寻找微小的位移。
通过理解和运用上述步骤，开发者可以在自己的项目中实现高质量的图像配准功能。

1、安装PADS9.5首先将PADS9.5.zip解压，解压后会出现一个PADS9.5_mib.exe的可执行文件，双击运行“PADS9.5_mib.exe”（Windows7系统请右键点击选择“以管理员身份运行”）提示需要硬件狗，点击“Next”提示没有检测到授权文件，点击“Skip”点击“Agree”，同意协议点击“Modify”，进入配置安装环境界面点击“ProductSelection”，选择你需要安装的工具，一般选择PADSLayout、PADSRouter、DesignEntry（PADSLogic躲在这里）、Libraries等（因为是单机运行，ServerService就不用安装了）点击“TargetPath”，设置PADS9.5的安装位置点击“PADSProjectsPath”，设置PADS9.5的项目文件位置配置完成，点击“Done”点击“Install”开始安装安装完毕时会提示注册，选择“atlatertime”，最后点击“Done”完成安装。
2、开始和谐之旅打开命令提示符口（大家可以将Mentorkg的文件夹下文件复制到PADS9.5的安装目录下，直接运行MentorKG.exe试验一下）mentorkg-patchX:\***\MentorGraphics\9.5PADS（X:\***为pads9.5的安装路径）等待……会产生LICENSE.TXT，请一定记得保存！！！将文件另存为LICENSE.TXT（网上也有人另存为LICENSE.DAT，好像也没有啥问题），文件最好放在PADS9.5的安装目录下。
3、添加环境变量-＞系统变量，变量名：MGLS_LICENSE_FILE，变量值：LICENSE.TXT的位置，如：MGLS_LICENSE_FILE=C:\MentorGraphics\LICENSE.TXT。
至此操作完毕。
补充：PADS9.5不需要替换MGLS.DLL。

Matlab对图像进行二值化处理，并提取图像的轮廓以及其数据坐标，自动获取而不是通过ginput手动拾取，亲测有效！！！

红外热成像中需要的将温度值转变为彩色的核心算法函数，算法比较简单，可直接翻译成C或者其它语言。
使用时请先将温度值转换为0~255之间的整数，代入函数即可。

测试手眼反应速度，当按下开始键时，led灯熄灭1~6s，时间不定，然后点亮，眼睛看到led灯亮后按下停止键，此时数码管显示时间即为手眼反应时间。
可实现两人比赛，获胜者对应的led灯会点亮；
还可查询所有反应时间的最值。

《2022年北海地区焊接工程师薪酬调查报告》揭示了该地区焊接工程师的薪酬状况，为行业提供了宝贵的参考数据。
这份报告详细分析了不同类型的企业的薪酬水平，帮助我们了解焊接工程师这一职业在北海地区的薪资分布情况。
报告中的“薪酬水平”部分展示了焊接工程师在北海地区的薪资范围。
数据显示，薪酬分布从较低的94,508元到较高的156,237元不等，反映出薪酬的广泛差异。
中位数（Median）为107,518元，这通常被视为平均薪资的一个稳定指标，因为它不受极端值的影响。
此外，报告还给出了第25百分位数（P25）、第50百分位数（P50，即中位数）、第75百分位数（P75）以及第90百分位数的数据，这些数值分别为94,111元、107,518元、117,835元和127,006元，这表明大部分焊接工程师的薪资集中在这个范围内。
接着，报告按照企业类型对薪酬进行了细分。
可以看到，“Foreign Owned Enterprises”（外资企业）的焊接工程师薪资中位数为100,672元，而“Joint Venture”（合资企业）的中位数为114,390元，这可能反映了外资和合资企业在薪酬政策上的差异，它们通常提供相对较高的薪资以吸引和保留人才。
相比之下，“Local Private Enterprises”（本地私营企业）的中位数为97,368元，略低于合资企业，但高于“State Owned Enterprises”（国有企业）的99,190元。
这可能与企业规模、经济效益以及行业竞争程度有关。
报告还显示，焊接工程师的年薪在100,000元至120,000元之间较为普遍，这可能是北海地区焊接工程师的主流薪酬区间。
然而，最高薪资可以达到152,361元，说明存在一定的高薪岗位，这可能与专业技能、工作经验、项目复杂度等因素相关。
综合来看，2022年北海地区的焊接工程师薪酬水平具有一定的竞争力，但具体薪资会受到企业类型、个人技能和经验等多种因素的影响。
对于求职者和雇主来说，这份报告提供了重要的市场参考，有助于制定合理的薪资策略和职业规划。

数据挖掘技术在科技信息管理中的应用研究一、数据挖掘的定义与目的数据挖掘是一种从大量数据中抽取或“挖掘”信息的过程，旨在发现数据中的潜在规律、模式和关联关系。
它不是简单的数据查询或者数据处理，而是通过特定算法对数据进行分析，以期得到非平凡的、隐含的、先前未知的且具有潜在价值的信息或知识。
这一技术对于科技信息管理尤其重要，因为它可以帮助管理者从海量信息中提取有价值的数据，为决策提供科学依据。
二、数据挖掘在科技信息管理中的应用科技管理信息化的发展导致了信息量的大幅增长，给信息的提取带来了难度。
数据挖掘技术可以有效地挖掘海量数据背后未知的规律或模式，为科技管理决策提供了有力的依据和支持。
在科技信息管理中，数据挖掘可以用来分析科技人员、科技成果、科技项目之间的关联关系，通过数据挖掘模型，发现三者之间的深层关系，为科技管理提供决策支持。
三、数据挖掘技术的分类数据挖掘技术可以分为多个类别，其中包括关联规则、决策树、聚类、分类、变化和偏差分析、回归分析、Web页挖掘等。
每种技术有其特定的适用场景和分析方法。
例如，关联规则挖掘主要通过发现不同数据项集之间的隐藏关联规则来工作，而决策树分析则是构建一个模型，用以预测目标变量的值。
四、关联规则与Apriori算法关联规则挖掘在数据挖掘中是一种重要的技术。
它通过在数据库中找出置信度和支持度都大于给定阈值的规则，揭示数据项集之间的潜在关联。
Apriori算法是挖掘布尔关联规则频繁项集的算法之一，基于两阶段频集的递推思想，主要通过逐层搜索迭代方法，从大量数据中找出项集之间的关系或规则。
该算法对于处理科技信息管理中的大量数据尤为有效。
五、数据挖掘过程数据挖掘的过程可以分为几个阶段：问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘、结果评估与表示等。
在问题定义阶段，首先要明确数据挖掘的目标和任务；
数据抽取阶段，是从数据库或数据仓库中提取相关数据；
数据预处理阶段，对提取的数据进行清洗、转换等操作，使之适合进行挖掘；
数据挖掘阶段，运用特定算法对预处理后的数据进行分析，以提取信息和知识；
最后在结果评估与表示阶段，对挖掘出的模式进行评价，并以易于理解的方式展示结果。
六、数据挖掘在安阳市科技信息管理系统中的应用实例文章中提到安阳市科学技术信息研究所利用数据挖掘技术，通过安阳市科技信息管理系统，对512名科技人员、899项科技成果和3014项科技项目进行关联分析。
通过构建数据挖掘模型，研究科技人员的年龄、职称、单位等信息与所产出的科技成果、参与的科技项目之间的关联规则。
通过这种方式，不仅能够发现隐藏的关系和规律，还能够为科技人才合理分配和科技项目管理提供参考。
七、数据准备与处理数据准备是数据挖掘过程中的首要步骤，它包括数据选择、数据预处理和数据变换等环节。
数据选择需要从现有的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据集。
数据预处理和变换则是为了消除数据中的噪声和不一致性，提高数据质量，确保挖掘结果的准确性。
八、结论随着信息化和大数据时代的到来，数据挖掘技术已经成为科技信息管理不可或缺的重要工具。
它能够从庞大的科技信息数据库中提炼出有价值的信息，帮助管理者做出更加精准和高效的决策。
通过持续研究和实践，数据挖掘在科技信息管理中的应用将更加广泛，对科技进步的贡献也将更加显著。

地表沉降值是衡量开挖方式是否合适的关键指标，因此监测和预测地表沉降有重要的实际意义。
在文中，根据对盾构法开挖隧道引起的地表沉降监测资料，做出了观测断面中心点的速度直方图和观测断面中心点位移随盾构机推进的位移变化图。
通过分析，发现当盾构机到达测量断面前5m～8m后，地表测点的变形达到最大隆起值，然后测点的变形速度为负值，开始向下运动；
在盾构机通过测量断面大约25m后，测点位移几乎不再增加，变形速度也变得很小。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。