两列数据找相同对到眼瞎？筛选不同项复制到手软？今天解锁4种降维打击级核对术
2025年08月04日
前端路由 前端路由是后来发展到SPA（单页应用）时才出现的概念。 SPA 就是一个WEB项目只有一个 HTML 页面，一旦页面加载完成，SPA 不会因为用户的操作而进行页面的重新加载或跳转。 前端路由在SPA项目中是必不可少的，页面的跳转、刷新都与路由有关，通过不同的url显示相应的页面。 优点：前后端的彻底分离，不刷新页面，用户体验较好，页面持久性较好。 后端路由 当在地址栏切换不同的url时，都会向服务器发送一个请求，服务器接收并响应这个请求，在服务端拼接好html文件返回给页面来展示。 优点：减轻了前端的压力，html都由后端拼接； 缺点：依赖于网络，网速慢，用户体验很差，项目比较庞大时，服务器端压力较大， 不能在地址栏输入指定的url访问相应的模块，前后端不分离。 路由模式 前端路由实现起来其实很简单，本质是监听 URL 的变化，然后匹配路由规则，在不刷新的情况下显示相应的页面。 hash模式（对应HashHistory）
2025年08月04日
ARRAY类型是由数目固定且数据类型相同的元素组成的数据结构。
ARRAY类型的定义和使用需要注意以下几点：
ARRAY类型可以在DB、OB/FC/FB接口区、PLC数据类型处定义；无法在PLC变量表中直接定义。
数组定义：Array[维度1下限..维度1上限,维度2下限..维度2上限,...]of <数据类型>，最多可包含 6 个维度；
数组元素的数据类型包括：除数组类型、Variant类型以外的所有类型；
2025年08月04日
数据降维，顾名思义它就是将数据的维度减少，这里维度就是往期文章所提特征如人肤色、头发长度、性别等。数据降维有两种方式：1.特征选择 2. 主成分分析
特征选择从字面的理解就是从众多的特征选择特征。
特征选择深入单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟只选择了其中的一部分特征。
特征选择的原因
冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能
2025年08月04日
各位朋友，你们好。今天和你们分享一个高级函数。
先看一个题目：需要计算区域中最后一个非空单元格的和（黄色填充单元格的和）。
用【Lookup】函数分别提取所有列的最后一个非空单元格数据，然后再求和，如下图：
2025年08月04日
基本数据类型：包括位、位序列、整数、浮点数、日期时间。此外字符也属于基本数据类型，请参见文档String与WString。
2025年08月04日
数据降维 :这里的维度指定是特征数量，这里的降维是指减少特征的数量，从而达到增加样本密度以及去噪的目的。
降维方式主要有两种：特征选择和特征提取。其中特征提取是按照一定的数学变换方法，将高维空间的数据点映射到低维空间中，然后利用映射后的变量特征来表示原有的总体特征（即通过组合现有特征来达到降维的目的）。常用算法有主成分分析PCA、独立成分分析（ICA）、因子分析FA、线性判别分析LDA、局部线性嵌入（LLE）、核主成分分析（Kernel PCA）等。本文从使用的角度介绍一下常用的主成分分析，原理部分后面再补充。