Excel的VLOOKUP函数
VLOOKUP函数是Excel中最常用的查找函数之一，用于在表格的第一列中查找特定的值，然后返回同一行中其他列的值。例如，按部件号查找汽车部件的价格，或根据员工 ID 查找员工姓名。
VLOOKUP函数的语法如下：
1VLOOKUP(lookup_value, table_array, col_index_num, [range_lookup])
各参数的含义如下：
lookup_value：要查找的值。
table_array：包含查找值的表格区域。
col_index_num：要返回值的列索引（从1开始计数）。
[range_lookup]：可选参数，表示是否执行近似匹配。TRUE表示近似匹配，FALSE表示精确匹配。默认为TRUE。
例子
假设我们有一个包含员工信息的表格，其中A列是员工ID，B列是员工姓名，C列是部门。现在，我们希望根据员工ID查找员工姓名。
以下是示例表格数据：
A
B
C
101
Alice
HR
102
Bob
IT
103
Charlie
Finance
104
David
Marketing
任务
我们要查找员工ID ...
伦理与道德是同一个概念吗？
内容来自与 ChatGPT 4o 的对话
伦理（Ethics）与道德（Morality）在日常使用中常常被混用，但在哲学和学术讨论中，这两个概念有着微妙而重要的区别。
道德（Morality）
道德通常指的是个人或社会所持有的关于善恶、对错、应为与不应为的信念、价值观和规范。它更多地涉及个人内心的信仰和行为准则，以及文化和社会中的传统和习惯。例如： - 个人道德：一个人内心认为对的和错的行为。 - 社会道德：某个社会或文化群体中普遍接受的行为规范和价值观。
道德更多地关注的是实际的行为和选择，是一种实践性的规范。
伦理（Ethics）
伦理学是一门哲学学科，研究道德的起源、性质、标准和意义。它涉及对道德概念的系统分析和理论探讨，试图理解和解释人类行为的道德基础。例如： - 规范伦理学：研究什么行为是对的或错的，提出行为的道德标准和原则。 - 元伦理学：研究道德语言和概念的意义，以及道德判断的本质。 - 应用伦理学：将伦理理论应用于具体领域，如医学伦理、商业伦理等。
伦理更侧重于对道德现象的理论分析和解释，是一种学术性的、系统化的探讨。
区别与联系
实践性与理论性：
道德是实际行 ...
与Ai对话：知识的本质是什么？
问题：知识的本质是什么？
ChatGPT 4o 的回答如下
关于“知识的本质是什么”这个问题，有许多不同的哲学观点。我会在这里分享一些主要的观点，并结合我的看法进行讨论。
经典观点：知识的三要素理论
传统上，哲学家普遍接受知识的三要素理论（Tripartite Theory of Knowledge），即知识被定义为“经过正当理由的真实信念”（Justified True Belief，简称 JTB）。根据这一理论，要称得上知识，需要满足以下三个条件： 1. 信念：个体必须相信某个陈述或命题。 2. 真理：该陈述或命题必须是真的。 3. 正当理由：个体必须有充分的理由或证据来支持该信念。
然而，JTB理论并不是没有争议。1970年代，美国哲学家爱德蒙·盖梯尔（Edmund Gettier）提出了一些反例（即盖梯尔问题），显示即使满足这三要素，某些情况下我们仍然不认为它是真正的知识。这些反例表明，知识可能需要更严格的条件。
知识的其他理论
可靠性理论（Reliabilism）：
根据可靠性理论，一个信念如果是通过可靠的方法获得的，那么这个信念就是知识。也就是说，如果一个人通过一种 ...
sklearn.compose 的 ColumnTransformer 类使用方法
ColumnTransformer 是 sklearn.compose 模块中的一个类，用于对不同的特征列应用不同的数据转换操作。这在数据预处理阶段特别有用，因为不同的特征通常需要不同的处理方式。
官方文档
主要功能
ColumnTransformer 允许你：
对数据集中的不同列应用不同的转换器。
组合多个转换器一起使用。
保持数据的结构，输出的结果可以作为机器学习模型的输入。
主要参数
该类的主要参数：
transformers：一个包含 (name, transformer, columns) 元组的列表，定义每个子变换器和应用的列。
remainder：指定未被显式转换的列的处理方式。可以是 'drop'（默认）或 'passthrough'，也可以是一个变换器。
sparse_threshold：控制稀疏矩阵输出的阈值。默认是 0.3。
n_jobs：并行执行的作业数量，默认是 None。
transformer_weights：可选，用于指定变换器的权重。
verbose：是否打印转换器的日志信息，默认是 False。
示例代码
以下是一个简单的示例，演示如何使用 ...
Python机器学习StandardScaler类
StandardScaler 是 Scikit-learn 库中用于标准化数据的一种预处理工具。标准化（Standardization）是一种数据预处理技术，通过移除均值并缩放到单位方差，使数据符合标准正态分布。StandardScaler 类实现了这一功能，通常用于机器学习管道中，以确保特征具有相似的尺度，从而使模型训练过程更加稳定和有效。
基本用法
导入 StandardScaler 类：
1from sklearn.preprocessing import StandardScaler
创建 StandardScaler 实例：
1scaler = StandardScaler()
拟合和转换数据：
对于训练数据，使用 fit_transform() 方法，这将计算均值和标准差并立即对数据进行标准化。
对于测试数据或新数据，使用 transform() 方法，这将使用在训练数据上计算的均值和标准差进行标准化。
123456789# 假设有训练数据 X_train 和测试数据 X_testscaler = StandardScaler()# 计算并标准化训练数据X_train_ ...
Gamification User Growth Strategy Octalysis Framework
The Octalysis Framework in gamification user growth strategies is an analytical tool developed by Yu-kai Chou for understanding and designing gamified systems. This framework consists of eight core drives, each playing a different role in motivating user behavior. By combining and utilizing these drives, systems can be designed to encourage continuous user engagement and investment.
The Eight Core Drives of the Octalysis Framework
Epic Meaning & Calling:
Users believe they are doing someth ...
游戏化用户增长策略：八角分析法（Octalysis Framework）
游戏化用户增长策略中的八角分析法（Octalysis Framework）是由Yu-kai Chou开发的一种分析工具，用于理解和设计游戏化系统。这个框架由八个核心驱动力组成，每个驱动力在激励用户行为方面发挥不同的作用。通过这些驱动力的组合和运用，可以设计出激励用户持续参与和投入的系统。
八角分析法的八个核心驱动力
意义和使命（Epic Meaning & Calling）：
用户相信他们正在做一些超越自己利益的事情。例如，公益项目或慈善活动。
发展与成就（Development & Accomplishment）：
用户感受到进步和成就，比如通过完成任务、获得奖励或达到新等级。
赋权与创造力（Empowerment of Creativity & Feedback）：
用户能够自由地表达创意，并且迅速得到反馈。例如，开放式的设计平台或社交媒体。
所有权与财产（Ownership & Possession）：
用户觉得自己拥有某些东西，并且有保护和改进这些东西的动力，例如虚拟财产、收藏品或个人资料。
社会影响与相关性（Social In ...
Data Analysis Notes: Pushing More Reasonable Charging Points for Players
Issue: Pushing More Reasonable Charging Points for Players
Video link: Bilibili Video
Dataset
Dataset snapshot:
Player ID
Registration Time
Payment Time
Payment Amount
Charging Point ID
1
2019-11-15
2019-11-15
1.99
4
1
2019-11-15
2019-11-15
9.99
1
1
2019-11-15
2019-11-16
29.99
4
1
2019-11-15
2019-11-16
19.99
6
1
2019-11-15
2019-11-16
24.99
4
Charging points typically refer to specific locations or scenarios in games or applications where players can make payments. These points ...
数据分析笔记：为玩家推送更合理的计费点
问题：为玩家推送更合理的计费点
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1Xj411371d?t=1720.9&p=39
数据集
数据集截取：
玩家id
注册时间
付费时间
付费额度
计费点id
1
2019-11-15
2019-11-15
1.99
4
1
2019-11-15
2019-11-15
9.99
1
1
2019-11-15
2019-11-16
29.99
4
1
2019-11-15
2019-11-16
19.99
6
1
2019-11-15
2019-11-16
24.99
4
计费点（Charging Point）通常指在游戏或应用程序中，玩家可以进行付费操作的特定位置或场景。这些计费点可以是游戏内的某些特定时刻、事件或道具，例如：
购买虚拟货币：玩家可以在游戏内购买虚拟货币，用于购买其他物品或解锁内容。
购买道具或装备：玩家可以直接购买游戏内的道具、装备、皮肤等，以增强游戏体验或提升角色能力。
解锁关卡或内容：玩家可以付费解锁新的游戏关卡、任务或额外内容。
购买订阅服务：玩 ...
SQL 查询的工作原理
执行顺序
SQL 语句的执行顺序，即查询语句的处理顺序，可以帮助我们更好地理解 SQL 查询的工作原理。尽管我们在编写 SQL 查询时是从 SELECT 开始的，但数据库系统在实际执行时有其特定的顺序。
以下是典型的 SQL 查询语句的执行顺序：
FROM 子句 首先处理 FROM 子句，包括连接（JOIN）操作。它会构建一个基础的数据集。
12FROM authorsJOIN books ON authors.author_id = books.author_id
WHERE 子句 接下来是 WHERE 子句，用于过滤 FROM 子句生成的数据集。只有满足 WHERE 子句条件的记录才会被保留下来。
1WHERE books.author_id = 'some_value'
GROUP BY 子句 GROUP BY 子句会将 WHERE 子句过滤后的数据进行分组。分组是基于一个或多个列的值。
1GROUP BY authors.name
HAVING 子句 HAVING 子句用于过滤 GROUP BY 子句之后的分组结果。它通常用于聚合函数条件。
1HAVING ...
