excel中根据一列数据的值,提取另一列相对应的数据【汇编20篇】

不知道大家是否还有印象，以前的手机都是通过靠更换电池来维持电量的，那现在的人们，使用的智能手机已经慢慢通过用数据线来代替以前的电池来充电了，这样一方面方便了人们，不必带两块电池来更换，而需带一根数据线来防备。另外一方面，就是电池也不利于世界环保，所以还是使用数据线比较有利。那有朋友会问，我们的数据线都可以用来充电吗?那下面就是针对5230数据线是否能充电和大家介绍一下吧!

5230数据线是否能充电呢?

答：可以，不过比较少用。

原因：

1.电脑的USB的电压也是在4V左右，而充电器也是在4V左右，用数据线比较不安全，用数据线充电，电脑上的电源不是很稳定，数据线连接的时候也连接了手机的硬件，如内存卡、手机内存等、如果用数据线充电时有电话或者信息，那么在响铃的时候电压会突然增高，这样的话很容易烧坏手机，用来给手机充电对手机是有一定伤害的。

2.还有因为部分电脑的USB口只能提供4-4.5V左右的电压，导致充电时只能充到95%而不提示充满，都会出现这种情况，其实在充电3-4小时后就可以拔下使用。

解决方法：请尝试把线插到电脑的主板USB口有可能会解决该问题，当然如果配AC-6C充的话更好。

5230数据线介绍：

描述：

1、USB2.0接口,兼容USB1.0/1.1

2、使用5230芯片，性能稳定，速度更快。

3、线长约1米，适合所有诺基亚2mm充电接口的手机(即诺基亚所有小孔充电器)

4、驱动光盘CD 1张

好了，以上就是为大家简单介绍的5230数据线可以能充电但要少用的原因，以及解决方法，希望对大家在使用手机的时候，有所帮助。那其实如果我们要用5230数据线来充电的话，最好是充3-4个小时，但是电量是不会充满的，所以这点要注意了，同时在充的时候，手机最好是关机，防止是有电话，短信进来，这样会对手机损害很大的，但是如果不是必要时候的话，我们最好还是少用5230数据线充电哦!

Excel函数一共有11类，分别是数据库函数、日期与时间函数、工程函数、财务函数、信息函数、逻辑函数、查询和引用函数、数学和三角函数、统计函数、文本函数以及用户自定义函数。对于很多人来说，并不需掌握深奥的EXCEL 函数，只要懂得基本函数的应用就能大大提高工作效率。

截取字符串是我们常用的函数，本次讲解如何使用LEFT截取字符串函数提取姓名中的姓，不含复姓

一、提取分析

1、在中国，姓都是在名的前面，并且绝大部分姓都是一个汉字，复姓(如：上官、欧阳等)较少数。本次我们假设《待处理姓名数据表》中的姓均为非复姓，后续再来详细讲解复姓和非复姓的提取方法。

2、有姓名的数据，要得到他的姓非常很简单，左边第一个字就是。只需要告诉计算机，把姓名这个字段的第一个字裁剪出来，放在姓的字段即可。

而截取字符串函数LEFT就具备这样的能力。

二、使用LEFT提取姓

首先我们了解一下LEFT函数。

LEFT(text，[num_chars]) 函数有两个参数，text是要被截取的数据，在函数中“[]”表示可选参数，也就是说这个参数可以输入，也可以不输入，当不输入时，默认截取一个字符。

也就是LEFT (text)等同于left(text，1)。

在这个例子中，我们的text就是某一个人的姓名。首选我们在单元格输入“=LEFT(”

然后鼠标点选姓名的单元格，因为只取一个字符，所以我们第二个参数不填，也可以填上“，1”

一个函数结束之后都需要加上“)”

接着是填充，鼠标放在单元格右下角，双击填充，就把所有的姓都取出来了。

我们在单元格中进行数据录入时，经常需要添加一些单位。例如金额单位元、分数单位元。如果频繁的重复录入这些单位显的比较麻烦，其实我们可以使用自定义格式来实现自动添加计量单位。

将需要自动添加计量单位的单元格选中，然后打开“格式”菜单下的“单元格”命令。将打开的单元格格式窗口切换到“数字”标签，在“分类”列表中选择“自定义”，在“类型”中选择对应的数据格式，并在选中的数据类型的格式文本后添加上相应的计量单位，例如元、分等(图1)。设置好之后单击“确定”按钮，这样在经过格式设置的单元格里录入数据时，将会自动添加预设的单位。

图1 Excel录入数据自动添加计量单位

导语：手机的使用离不开数据线，很多资料和图片我们都需要将手机和电脑连接起来，将一些重要的文件储存在电脑里，而将手机和电脑连在一起就需要使用数据线。很多人会发现将数据线的一段插在电脑USB接口时，有时候电脑没有反应，这到底是什么原因呢?本文小编就为大家介绍一下数据线没有反应的情况及处理的方法。

首先，检查手机，判断是否是手机的问题。要看看自己使用的是什么手机，如果是老式的非智能手机，那么通常要在将手机连接电脑，需要在电脑上安装PC套餐驱动才可以使用，需要购买手机自带的光盘驱动结合使用。

如果你的手机是智能手机，手机数据线连接电脑没反应最可能导致的原因：

1.手机数据线坏了。手机数据线连接电脑后，手机上无任何反应，有可能是手机数据线坏了。

2.电脑USB接口问题。电脑USB接口出现问题的现象比较常见，一般是以下原因导致的：

1)机箱前USB接口不可用。某些台式电脑拥有机箱前面和机箱后面USB接口，而机箱前置USB接口内部需要连线到主板，如果装机的时候没有将前面机箱上的USB排线插入主板的话，电脑机箱前面的USB接口是不可用的，因此如果遇到这种情况可以试试将数据线连接台式电脑机箱背面的USB接口试试(后置USB接口直接来自主板，一 般都不会有问题)。

2)机箱后USB接口被屏蔽。也可能是USB接口在BIOS设置里边被屏蔽，通常网吧会采用这种方式，如果在网吧使用出现手机数据线连接电脑没反应多数是这种情况，可以咨询下网吧服务员了解。

检查方法：检查是否是USB接口的问题，也可以拿个U盘或者USB鼠标测试下，接口是否有用等。

通常来说，如今智能手机数据线连接电脑没反应怎么主要是以上2种大的情况，当然也有一些极其小的可能，比如手机出问题、手机USB数据接口损坏等等，只是这种情况一般很少出现，总的来说，手机数据线连接电脑没反应这种故障产生的原因并不多，主要是要注意排查。

数据线是我们使用电子产品中必备的，很多文件和资料储存在手机中容易占内存，而且一些重要的私密的文件易丢失，因此很多人喜欢将手机上的资料转移到电脑上，这就需要使用到数据线。数据线的使用中经常会出现连接到电脑上时没有反应的现象，本文为您介绍了数据线发生这种情况的原因以及处理方法，希望对您有帮助。

上回说到，SSD主控主要有三大部分组成：与Host对接的界面(Host interface), 闪存转换层FTL以及闪存对接界面(Flash interface)。

再把SSD主控的架构图请上来展示一下：

先插播个预告哈，下一篇文章分享主控的核心部分闪存转换层FTL。由于闪存转换层FTL是NAND闪存总管，负责NAND闪存的衣食住行，所以请出大总管之前，先来欣赏一下NAND闪存的内在气质。现在主流NAND闪存都是采用浮栅技术(Floating Gate, 简称FG)。

学过数电，模电，半导体物理的你，是否还记得大明湖畔的MOS管吗?NAND闪存的基本单元就是多出一个浮栅的MOS管。也许还有与MOS管素未谋面的你，没关系，你只要了解NAND闪存的浮栅FG就是存放我们写入的数据就足够了。

浮栅FG相似于一个“陷阱”，电子在控制栅(Controll Gate，简称CG)的召唤下从沟道欢快地奔向控制栅CG，不幸的是，半道杀出个程咬金-浮栅FG，电子就这样被困在浮栅了。

NAND闪存利用这个有点“残忍”的手段实现了领导-主控交给的任务-【数据写入】。

NAND闪存性本善，电子被困浮栅FG之后, 输送给基板(Subsrtate)20V左右的能量，让基板奋不顾身的把电子都浮栅中解救出来。

NAND闪存通过把电子从浮栅FG解救出来的过程也实现了领导-主控交给的另一个任务-【数据擦除】。

其实上面看到的浮栅FG结构只是NAND闪存中的最小单元(Cell)，成千上万个这样的单元(Cell)组成的阵列(Array)是才是NAND闪存的真正容貌。

了解NAND闪存阵列之前，先NAND闪存阵列的两个坐标轴：字线(Word Line,简称WL)，位线(Bit Line, 简称BL)。

WL方向，连接着控制栅CG，

BL方向，连接着MOS管的漏(Drain)，

明白WL和BL的含义之后，让我们检阅一下NAND闪存中Cell方阵-Array

1. Cell沿着BL方向手拉手，排排站，构成了一个串(String)，

上图中左边有一个String，由64个Cell组成，

2. 共享一组WLs的所有String称为是一个块(Block)。

上图中右边有两个Block，Block0由WL Group 0组成，Block1由WL Group 2组成，

3. 共享一根WL的Cell称为是一个页(Page)。

上图中右边有两个Page, Page0是由WL0与偶数BL交叉的Cell构成，Page1是由WL0与奇数BL交叉的Cell构成，

面对庞大的Cell阵营，管理起来实在伤脑筋，于是NAND闪存引入了逻辑页(Logical page)的管理概念。

有了逻辑页的概念，就需要把单纯的cell根据储存级别划分为SLC/MLC/TLC,

SLC Cell储存1个bit，SLC很单纯，很靠谱，很少犯错，所以SLC Page又被称为Strong Page;

MLC Cell储存2个bit，MLC包含有Lower page和Upper page;

TLC Cell储存3个bit, TLC包含有Lower page, Middle page和Upper page;

新数据表明，在DeFi协议中锁定的美元总价值被高估了大约28.3亿美元。

根据链上数据资源DeFi Pulse的数据，锁定在去中心化金融（DeFi）协议中的美元总价值最近超过60亿美元。

目前，这一数字为63.2亿美元，自三个月前达到10亿美元大关以来已增长了近六倍。今年看到的指数增长很大程度上可以归因于单产农业的出现和《复合议定书》的发布。

但是，Encode Club创始人达米尔·班达洛（Damir Bandalo）的最新研究发现，这一数字有些过高。而不是$ 6.32十亿，Bandolo说：$ 3.5十亿被锁定在排名前15位DEFI协议的真正价值的更好的估计。

一个Twitter用户指出，尽管各种DeFi数据资源显示的数字可能有所膨胀，但这在传统金融中也是如此。

DeFi协议中锁定的总价值可能很难计算，因为一美元可以创造其价值超过锁定价值多次。例如，用户可以在MakerDAO中锁定以太（ETH）来创建DAI，这是一种基于美元的去中心化稳定币。

然后，用户可以将同一DAI锁定在另一个协议中，并且复制不会在那里结束，因为不同的协议允许不同的借阅，借用和复制实践。

DeFi不仅仅是市场应用

DeFi仅锁定了约3.85％的以太币和0.18％的比特币（BTC），这意味着仍有很大的增长空间。包装的比特币（wBTC）是以太坊区块链上最流行的令牌化比特币形式，其2.74亿美元的市值中约有50％锁定在Compound中。RenBTC，工务局技术通告的分布式版本也开始获得牵引力作为网关DEFI。

以太网仍然是DeFi生态系统中最受欢迎的加密货币，占锁定价值的50％，而BTC仅占10％。稳定币占锁定总价值的33％，其余由其他ERC-20令牌组成，例如基本注意力令牌（BAT），Augur（REP）等。

有增长空间吗？

无论DeFi生态系统中锁定的美元总价值是多少，显然都有很大的增长空间。随着收益农业和其他形式贷款的吸引，价值锁定的数字可能会继续增加。

尽管许多人认为DeFi是金融的未来，但新兴部门仍然面临重大的安全问题，在处理令人联想到2018年ICO炒作的炒作市场时，必须做到如此 。这导致了诸如Yam Finance之类计划不周，急于完成的项目，而这些项目的启动没有经过适当的审核。

QQ等级升级对应活跃天数计算的方法如下：

用户的QQ等级由四个标识图展示，从低到高分别为星星、月亮、太阳、皇冠。其中星星=1月亮，4月亮=1太阳，4太阳=1皇冠。

假设用户的等级为N，则等级换算成活跃天数D为：D=N2+4×N。

腾讯QQ是深圳市腾讯计算机系统有限公司开发的一款基于Internet的即时通信(IM)软件。腾讯QQ支持在线聊天、视频电话、点对点断点续传文件、共享文件、网络硬盘、自定义面板、QQ邮箱等多种功能，并可与移动通讯终端等多种通讯方式相连，可以使用QQ方便、实用、高效的和朋友联系，而这一切都是免费的。

QQ不仅仅是简单的即时通信软件，它与全国多家寻呼台、移动通信公司合作，实现传统的无线寻呼网、GSM移动电话的短消息互联，是国内最为流行功能最强的即时通信(IM)软件。腾讯QQ支持在线聊天、即时传送视频、语音和文件等多种多样的功能。同时，QQ还可以与移动通讯终端、IP电话网、无线寻呼等多种通讯方式相连，使QQ不仅仅是单纯意义的网络虚拟呼机，而是一种方便、实用、超高效的即时通信工具。

使用一段时间之后，手机就会变得卡顿。这个时候，手机用户会选择恢复出厂设置来解决手机卡顿这个问题。的确，恢复出厂设置之后的手机运行变得流畅许多，但是，恢复出厂设置也有一个弊端，那就是：手机上的数据都清空了。那么，手机恢复出厂设置后怎么还原数据?一起来看看今天的教程!

手机恢复出厂设置后还原数据的方法

运行MiniTool数据恢复工具，可以看到软件的五个功能模块，在这里要选择一个功能模块来对手机进行扫描，推荐使用“存储卡恢复”来进行扫描。

MiniTool数据恢复工具

然后在设备选择列表界面中选择手机设备，点击“完全扫描”按钮对手机设备进行完全扫描。

MiniTool数据恢复工具

最后，扫描完毕后就能看到所有扫描出来所有文件了，只需要在这些文件中找到想要恢复的文件，并且对这些文件都进行勾选，再点击“保存文件”按钮选择一个合适的存储路径将这些文件保存起来，这些文件就被恢复出来了。

MiniTool数据恢复工具

注意事项

数据保存不能保存在原来丢失数据的地方。

尽管在Hadoop与NoSQL部署方面做足了准备，同样的问题仍然一次又一次反复出现。现在业界是时候尽快搞定这些麻烦事了。

有时候一艘巨轮的侧方出现了破洞，但业界却决定坐等船体下沉、并把希望寄托在销售救生艇身上。

也有些时候，这些问题似乎并没到要闹出人命的地步——类似我家里浴室的状况，只有往一边拧龙头才会出水。过一阵子我可能会找机会修理一下，但事实上这个问题已经存在了12年之久了。

而在面对大数据业务时，我可以列出九个长久以来一直令人头痛的问题，时至今日它们依然存在着并困扰着无数用户。

大数据痛点一号：GPU编程仍未得到普及

CPU的使用成本仍然较为昂贵，至少与GPU相比要贵得多。如果我们能够面向GPU开发出更理想的执行标准以及更多表现出色的驱动程序，那么相信 一个新的市场将由此诞生。就目前来讲，GPU的使用成本优势并没能得到很好的体现，这是因为我们难以针对其进行编程，而且几乎没办法在不建立特定模型的前 提下完成这项任务。

这种情况类似于，有些人希望编写出类似于ODBC或者JDBC的代码来处理某些高强度工作，并说服AMD或者英伟达将业务着眼点放在显卡产品之 外。假设我们原本已经习惯了使用Spark实现各类计算任务，而且压根不觉得这么做有什么问题; 但仿佛在一夜之间，其他人都开始构建所谓“GPGPU”集群，这自然会让我们有点措手不及之感。

不少技术人员都开始在这方面做出探索，但要想真正让成果实现市场化，我们至少需要搞定两大竞争对手——AMD以及英伟达，也许再加上英特尔。除非它们愿意联手合作，否则如果继续像现在这样把技术保密看作市场成功的实现途径，那么问题永远也找不到理想的答案。

大数据痛点二号： 多工作负载缩放

我们拥有Docker。我们拥有Yarn。我们还拥有Spark、Tez、MapReduce以及未来可能出现的一系列技术方案。我们还拥有多种 资源池化实现工具，其中包含各类不同优先级及其它设定。如果大家选择部署一个Java war文件，则可以在PaaS上进行“自动伸缩”。但如果大家希望在Hadoop上实现同样的效果，那么情况就不太一样了。

再有，存储与处理体系之间的交互该如何处理？有时候大家需要以临时性方式对存储资源进行扩展与分发。我应该有能力运行自己的“月末统计”批量任务 并将Docker镜像自动部署到任意指定位置。而在我的任务完成之后，系统应当对其进行反部署，并将资源重新分配给其它工作负载。应用程序或者工作负载应 该根本不需要在这方面浪费太多精力。

但目前这些要求尚无法实现。我希望大家习惯了编写Chef方案与脚本，因为这是达到以上目标的惟一办法。

大数据痛点三号： NoSQL部署更令人头痛

为什么我已经能够利用ssh与sudo将镜像导入Linux设备、为其指定Ambari并安装像Hadoop这样复杂度极高的项目，但却仍然需要 在MongoDB以及大部分其它数据库的部署工作中浪费时间与精力？当然，我也可以编写Chef自动化方案，但恕我仍对此无法认同。

大数据痛点四号：查询分析器/修复器

当初在使用JBoss的时候，我曾经对Hibernate以及后来的JPA/EJB3进行过大量调试。具体来讲，主要工作包括查看日志记录、找出存在n+1类查询的位置、将其纳入join并移除可能影响运行效果的糟糕缓存配置。

但有时候情况又完全相反：我们可以将每一套需要的表添加到系统当中，但其返回速度却慢得让人抓狂。有时候，我打算在复杂程度更高的系统之上查看 Oracle Enterprise Manager及其分析结果，但返回的报告却完全是一堆胡言乱语——这意味着其中存在问题。不过我可以同时着眼于两套始终共同协作的表，并据此找到分析当 中存在的规律。我甚至考虑过利用编程方式解决问题。

而现在，每次对NoSQL系统进行调整时，我都会发现上述问题以不同形式表现出来：要么是跳转次数太多、要么是查询太过复杂，有时候我们的索引无 法与where子句（即范围合并）相匹配。简而言之，我们将大量精力投入到了糟糕或者复杂查询的优化当中，但除了开发者培训课程、我们似乎从来不会对这些 查询本身提出质疑。这套系统似乎有种魔性，它同用户的关系类似于：“嘿，你发来了这些查询，我认为它们看起来应该像这样……”

好吧，我猜很多从业者都以完成这些本可以通过自动化方式实现的工作为生。必须承认，我很庆幸自己已经渡过了基层工作时期，再也不用为这些琐事烦恼了。

大数据痛点五号： 分布式代码优化

我估计Spark当中的大量小功能及小设定会带来第四点里提到的各类问题。在编译器方面，大家可以编写优化器来检测循环内的非依赖性操作，同时自 动对其进行提取与并行化调整。我在分布式计算领域经常会见到这类情况。所谓“数据科学家”们编写出的Python代码相当垃圾，根本没办法有效进行问题分 配，而且会造成大量不必要的内存浪费。在这种情况下，需要由技术从牛挺身而出，尝试理解前面那位“科学家”的想法并进行优化。

问题在于，上述状况几乎跟大家在编译原理书里看到的反而实例一模一样。我猜随着技术的不断发展，未来Zeppelin甚至是Spark本身会站出来帮助大家修复糟糕的代码，并保证其与集群顺畅协作。

大数据痛点六号：分布式名不副实

我得承认，我对Hadoop的第一印象就是在Hive当中输入select count（*） from somesmalltable。我觉得这种使用方式真的非常差劲。大家会发现其中存在问题，并意识到其分布效果并不理想。有些朋友甚至不必参考其它数据 （例如行数）就能发现我们没办法实现负载分布。通常来讲，这些只是整体工作当中的一部分（例如查找表），但无论我们实际使用的是Hive、Spark、 HDFS还是YARN，其都会首先假设所有问题都已经得到切实分发。其中部分工作需要尽可能避免被分发，因为这样能使其运行速度更快。最让我受不了的就是 用select * from thousandrowtable这样的操作拖慢MapReduce任务的运行速度。

大数据痛点七号：机器学习映射

在具体实例当中，我们都能轻松分清集群化问题、聚类问题或者其它一些归类工作。但似乎没人愿意解决真正有难度的部分——对业务体系中的常见部分进行映射、描述问题并通过描述映射找到应当使用的具体算法。

除了金融行业之外，只有10%到30%的企业能够保持有不同于行业常规情况的特色——换言之，我们可以将销售、市场推广、库存、劳动力等因素映射 至一套通用模型，而后描述出适合使用的算法。这项工作不仅会改变我们处理业务的方式，同时也能极大扩展市场的整体规模。我们可以将其视为一种面向大数据的 设计模式，只不过其更多是在强调业务方面的内容。

大数据痛点八号：安全性

首先，为什么我们只能通过Kerberos实现单点登录？云Web环境之下根本没有类似于Kerberos的方案可用。

其次，厂商之间奇怪的竞争方式对Hadoop造成了极大的扭曲，而这对任何人都不是件好事。在涉及到基础性身份验证及授权层面时，我们不得不使用 两套完全不同的堆栈，才能为Hadoop的全部组成部分提供安全性支持。加密方面的产品竞争我还可以理解（各类方案都在以更小、更快、更强为发展目标）， 但无论是选择Ranger、Sentry或者是其它什么方案，为什么我们就不能拥有一套足以涵盖全部Hadoop项目的验证机制？公平地讲，大数据领域目 前的状况比NoSQL还要糟糕; 随便拉来一家宣称“我们热爱开源”的企业都能在自己“企业级”专用版本的LDAP集成部分当中塞进几百行开源代码。

大数据痛点九号：提取、转换与加载

提取、转换与加载（简称ETL）可以说是每个大数据项目当中悄无声息的预算杀手。我们都很清楚自己到底需要利用大数据技术做些什么，但相较于将注 意力集中在业务需求身上，现在我们首先得搞定Flume、Oozie、Pig、Sqoop以及Kettle等等。之所以面临这样的情况，是因为我们的原始 数据往往处于混乱的状态。但真正令人惊讶的是，没有哪家厂商愿意拿出一套无缝化处理方案来。虽然解决这类问题没办法让你拿到诺贝尔奖，但却能够切实帮助到 广大大数据技术用户。

Excel中常用查找与替换的方式来批量更新数据，但也有一定的局限性，条件的设定不够灵活，尝试运用本方法来批量更新数据，或许对您有不小的帮助。

目标:查找“物料名称“包含[镀锌板]或[发纹板]的物料，计量单位从[张]批量更新为[公斤]。

操作步骤

第一步、打开需要数据更新的EXCEL表，本例为“板材.Xlsx“

第二步、打开“Microsoft Query”

第三步、选择数据源:EXCEL FILES*

第四步、打开存放在电脑D:盘上的“板材.Xlsx”文件

第五步、添加“板材$”工作表到Query，并关闭

第六步、点击Query工具栏中“SQL”按钮

第七步、填写如下SQL语句:

update [板材$]

set 计量单位=公斤

where 物料名称 like %镀锌板% or 物料名称 like %发纹板%

第八步、点击“确定“按钮，提示有8条数据顺利完成更新

第九步、点击“确定“按钮，退出Query，会出现一个退出确认框

第十步、点击确认，完成满足条件的数据更新，计量单位从“张”更新为“公斤”

注意事项

注意:进行数据更新操作前一定要备份EXCEL表，解决数据更新后无法恢复的问题

Excel是一款很强大的软件，尤其是报表的统计，方便明了，那么在EXCEL报表中怎么用柱形图表现数据?下面小编就为大家介绍一下，来看看吧!

方法/步骤

1、首先文件-新建 空白文档，然后点击确定，在新建的文档中我随便做了一组数据，如图

2、点击工具条上面的“插入”，会出现很多选项，找到柱形图选项，我们下面以柱形图为例

3、然后我们再点击柱形图按钮，在下拉菜单中选择你需要的，我现在以二位柱形图为例，会出现一个空白的图表框

4、然后我们点击上面的选择数据，也可点击鼠标右键选择，会出现选择数据源选框，然后选择报表全部内容，确定后就会出现一个完整的柱形图了

5、柱形图里面的内容通过点击右键出现的菜单项进行修改，这里就不详细介绍了，相信只要多加练习就会很熟练的使用了。

注意事项

不同版本的EXCEL操作有些许不同，但万变不离其宗

GeoDB有望成为一个去中心化的点对点大数据共享生态系统，用户根据他们生成的数据获得奖励。

上周末，在紧随着上一周发布了Android版本之后，新版GeoCash应用程序发布了iOS版本。

大数据在监视着你

大数据被许多人认为是一个可怕的领域。影子中介机构对其信息进行整理的做法往往不透明，而这些数据的货币化和最终使用则更不透明了。

因此，一个平台不仅可以使用户对其生成和共享的数据具有控制权和透明度，而且还可以通过使用加密货币对那些互动进行奖励，这似乎是迈向市场民主化的一步。

作为回报，数据购买者可以通过基于区块链的点对点系统访问买得起且可信赖的数据。

尽管全球都在关注隐私问题，但数据显示，目前只有不到10%的生成数据被利用。GeoDB希望为用户打开一扇门，让用户利用其他90％的生成数据来获取自己的经济利益。

App目前处于测试阶段

GeoCash应用程序允许用户监视包含其原生通证GeoDB（GEO）的钱包。钱包显示最近交易的列表，显示为生成数据而发送，接收或奖励的通证。

这个应用程序还允许用户跟踪他们已生成的数据块。所有数据都是匿名的，不包含与用户个人资料相关的数据。最初，这项服务的重点是收集位置数据，因为这些数据很容易提取，而且是最有价值的数据之一。

例如，GeoDB还开发了一些专有的应用程序，这些应用程序将收集和发送数据，同时监测水化程度、记录运行路线和寻找电动汽车充电点等。

然而，也有第三方应用程序可以连接到该服务，从而使超过1200万现有用户可以访问该服务。其中包括Wave，Wola，Sister和Trazer等跟踪应用程序。

GeoCash应用程序目前正在测试环境中运行，因此目前其中的通证没有关联值。该公司计划在夏季之后推出主网。

WinRar制作压缩文件时，可以在其中包含注释信息。当从网上下载Rar压缩文件后，当进行解压操作，或者运行其中包含的文件时，最好能留心一下其中的注释信息，可能在注释信息里包含有诸如注册码、使用方法等重要内容。

如果压缩包比较多的话，逐一查看注释信息显得比较麻烦。其实只要修改一下注册表，就能在WinRar的右键菜单上添加提取注释的功能项。打开注册表编辑器，依次展开HKEY_CLASSES_ROOTWinRarshell分支，在Shell主键的右键菜单上点击“新建”→“项”，在Shell主键下新建一个名为“保存注释信息”的主键，选中该主键，按照同样方法在其下再新建一个名为“Command”的项，选中“Command”项，再右侧窗口双击“默认”项，在编辑字符串对话框中的“数值数据”中输入“C:Program FilesWinRarWinRar.exe cw %1 %1.txt”(不带大引号,假设WinRar安装在C盘)。这样在WinRar的右键菜单上出现一个名为“保存注释信息”的菜单项，点击该项，注释信息就被提取出来，并在当前目录下生成和压缩包同名的文本文件。

生成了许多注释文件后，可以将其组合成一个单一的文件，这样便于集中管理。选中这些注释文件，在右键菜单中点击“添加到压缩文件”项，在压缩文件设置窗口中把压缩文件名后缀改为.Txt文件，在压缩方式列表中选择“存储”，确定后就能完成文件的组合操作了。软件名称：WinRAR 4.11软件版本：官方简体中文版软件大小：1.58MB软件授权：共享适用平台：Win9X Win2000 WinXP Win2003 Vista Win7下载地址：//dl.pconline.com.cn/download/54012.html

数据中心供电故障十大诱因之一

数据中心供电系统的可靠性是至关重要的。可以想见，无论IT设备多么精密、系统的功能多么优越、可靠性多么高，一旦出现数据中心供电故障，再好的系统也无法运转。所以对运行中设备维护保养的重要性不可忽视，可见维保人员肩上的担子是很重的。

为了保障供电系统的可靠运行，有很多地方都制定了很多很好的措施。但即使如此也有很多数据中心供电故障。设备出厂后的可靠性就已确定，比如有的先天不足，像有的电源输出隔离变压器绕组用铝漆包线代替了电缆铜漆包线，在满载运行时十有八九是要出事的…不过由于设备本身的质量问题而导致的故障统计表明不足30%，70%的故障来自后天。也即是认为故障，其表现如下：

数据中心供电故障原因1.选型不当导致的故障

选型不当的原因有很多，主要表现在：

(1)基本概念不清，易受厂家误导。比如某高速公路招标UPS，在标书中要求UPS要具有输入断一相或两相后电池不放电，还能继续供电的能力。因为有的厂家标榜他的UPS在输入断一相后电池不放电，UPS还有50%的供电能力;输入断两相后电池仍不放电，UPS还有25%的供电能力，延长了电池的使用寿命。用户就认为这个性能好，稍动脑筋不难发现其弊病：若想享受其优点必须购买4倍于负载容量的UPS，否则断一相后就带不动当前的负载了。话又说回来，如果UPS断的是输入开关后面的两条线怎么办?还修不修?何时修?是否完全断电后才能修?等等这一系列问题如何解决。如果用户真的按负载世纪容量购买了这样的UPS，这就是莫大的隐患，这是靠运维解决不了的问题。

(2)不便说明的原因。比如有的用户从上个世纪就开始使用某品牌的机器，当时由于客观原因尽管输入功率因数低、效率低、体积大、耗电多和价格贵而无法也不便解决。现在比原来机型优越的多的新机型早已问世，比如新型的高频机结构UPS每一百千瓦每年要比原来工频机机结构的UPS节约5万度电，而这个几兆瓦容量的机房每年就可节约几百万度电。但由于某种原因，硬是放着节能设备不选而仍将那种耗能的机器写入标书，这样做还怕不保险，还把那种机器的结构特点写入标书。这不但增加了空调设备的投资和占地面积，无疑也为今后的运行埋下了隐患。这又是运维中无法解决的问题。

(3)追求低价格。有的用户认为UPS都一样，所以就追求低价格，结果导致故障。比如某高速公路指挥部贪图便宜，第一天装机，第二天就起火;某人寿保险公司低价格购进的机器，不到半年因UPS故障而烧毁几乎所有IT设备的输入电路，导致系统瘫痪;又如某多台UPS并联的兆瓦级数据中心，装机没有几个月因其中一台UPS中的一个逆变器功率管击穿而导致所有UPS跳闸…

Excel办公软件是每个办公人员的必备工具之一， Excel功能是非常强大的。但是，如何让它灵活运用，就得那操作人员对它的了解，下面来与大家分享如何使用Excel中的筛选功能。

步骤

本篇文章，就以某公司6月的快递对账单进行举例说明。首先，我们打开这个EXCEL文件吧。 根据此表的内容，要求公司财务核对账务，运费标准是按地点远近、重量多少是分层次的，不是统一价。所以要想核对正确，必须按不同情况不同的报价进行分类核算。也就是说要用到数据筛选功能。

那么我们首先就要打开数据筛选功能。在打开文件的当前页上边工具栏点击“ 数据 ”，然后选定文件EXCEL工作表的指标行，再点击工具栏“ 筛选 ”如图所示。

首先“ 按目的地(D列) ”进行分类筛选。点击目的地D列傍的倒三角，弹出一个下拉菜单。

在弹出菜单里面“文本筛选(F)”下方的方框内，将“ 全选 ”前面方框内的勾去掉，选择价格一样的目的地，比 如说：北京、福州、杭州，那么在它们前面的方框里划上勾。意思是将同价格的地点筛选出来。

划完勾后点击“ 确定 “”即可看到工作表已变化成现在按条件(北京、福州、杭州)筛选后的内容。

接下来是恢复工作表到刚打开的样子(以下简称恢复打开页)，点击D列指标后的倒三角及伞状图形，弹出下拉菜单，点“ 全选 ”，之后点击“ 确定 ”即可。

恢复到打开页后，再用筛选功能筛选出超重和未超重的运单。再依次点击“ 数据 ”，“ 筛选 ”，“ 重量 ”，点击重量傍的倒三角后在弹出的菜单上选点“ 降序 ”，再在“全选”框中勾选超重的数值(比如说大于3公斤)，再点“确定”，工作表就变成超重的数据表了，如图。

接下来才是运费金额的核对，点击“ 运费 ”，在弹出的菜单中选择“ 降序 ”，先查超重的费用是否正确。

筛选出运费由高到低降序排列，然后用到一个函数公式进行计算。将计算出来的结果放在新列(J)列，设个新指标“费用2”。

用公式算出结果后，与对方发来的资料H列”费用”金额相对照。就可以真正核对账了。可见， 数据筛选功能适用的广泛性。

注意事项

每个指标用过筛选后须恢复原来初始状态，以利其它指标使用筛选功能

现在市场上活动的云服务器性质通常可以分为三种：公有云、私有云和混合云。有数据显示，目前的公有云势头正好，但是，私有云却是没那么理想，而且传统的数据中心也随着市场的波动处在了低迷的状态。

Synergy 研究集团发布了2017年Q2季度的数据中心基础设施市场报告。根该报告，在过去一年，在全部数据中心硬件和软件上的花费仅仅增长5%，而用在公有云基础设施上的花费则增长了35%。

虽然私有云基础设施市场也有增长，但是没有公有云表现那么好。在传统、非云数据中心硬件和软件上的花费却下降了18%。

总体上，ODM占公有云市场的最大部分，思科是领先的个体供应商，其次是戴尔EMC和HPE.Q2季度，私有云方面的市场领导者是戴尔EMC，然后是HPE和微软。而在非云数据中心市场，也是这三家公司，只是市场排名有所不同。

在全部的数据中心基础设施设备收入中，包括云和非云、硬件和软件，在Q2季度超过300亿美元，公有云基础设施市场占比超过总收入的30%.私有云或支持云的基础设施占比也超过总收入的三分之一。服务器、操作系统、存储、网络和虚拟化软件总共占有Q2季度数据中心基础设施市场的96%，包括网络安全和管理软件。

细分领域，HPE是服务器市场的领导者，戴尔EMC则在存储上占据第一，思科则主导着网络领域。

由于在服务器操作系统和虚拟化应用中的地位，微软在排名上处于领先地位。除此之外，其他领先的厂商有IBM、VMware、华为、联想、甲骨文和NetApp。

“随着云服务收入每年持续增长40%以上，企业SaaS收入增长了30%以上，搜索/社交网络收入增长了20%以上。毫不奇怪 ，这一切都在持续增长，” Synergy研究集团首席分析师兼研究总监John Dinsdale表示，“虽然其中一些基本上是由新服务和应用程序所产生的支出，但是大量增加也是牺牲企业投资自己数据中心为代价的。结果是，公有云的构建正在实现ODM和白盒解决方案的强劲增长，因此数据中心基础设施市场变得越来越有竞争力。”

360极速浏览器选择下载历史记录选项时会删除的数据如下：

清除使用360极速浏览器下载的文件列表。但并不会从计算机上删除实际的文件。如果只是希望删除个别的下载历史，可使用如下方法：

点击地址栏后的按钮，选择“工具-下载内容”，即可打开下载内容记录页面。点击每个下载项下方的“从列表中删除”，即可删除对应的下载历史。

360极速浏览器是一款极速、安全的无缝双核浏览器。它基于Chromium开源项目，具有闪电般的浏览速度、完备的安全特性及海量丰富的实用工具扩展。此外，为了更适合国内用户使用，它加入了鼠标手势、超级拖拽、恢复关闭的标签、地址栏下拉列表等实用功能，配合原有Chromium的顺滑操作体验，让浏览网页时顺畅、安心。

360极速浏览器是国内最安全的双核浏览器。360极速浏览器集成了独有的安全技术，充分利用360的优势，集成了恶意代码智能拦截、下载文件即时扫描、隔离沙箱保护、恶意网站自动报警、广告窗口智能过滤等强劲功能，内置最全的恶意网址库，采用最新的云安全引擎。

360极速浏览器是国内主流双核浏览器中唯一全面继承了chrome“沙箱(sandboxing)”技术的浏览器。它能将网页与flash都安排在沙箱保护中运行，所以，当某个网页出现错误或者被病毒攻击时，不会导致整个浏览器或者其它程序关闭。

360极速浏览器在安全性能上也延续了360作为国内互联网第一安全厂商的优势。采用创新的“云安全”防护体系，“云安全”恶意网址库实现了对恶意网站、网址的实时监控和更新，并第一时间对用户进行安全预警，可以有效遏制钓鱼网站为用户设下的各类欺诈陷阱，大大提升风险控制的防范等级，堪称为病毒木马布下了一张“天罗地网”。

用excel vba编程操作，通过给单元格涂色，画一副简笔画——一只小鸭子。下面一起来看看。

1、打开excel，把sheet1命名为“小鸭子”，sheet2命名为“数据”。

2、在“数据”表格里存放数据，共49行，这是1-12行和13-25行的数据。

3、这是26-38行和39-49行的数据。

4、存放好数据后，进入 vbe编程环境。

5、插入模块。

6、编程，通过读取“ 数据 ”表格里的数据，给“ 小鸭子” 表格里相应的单元格涂色，这里我们图的是黑色。

7、设置“ 小鸭子 ”表格区域单元格的列宽和行高，以控制整个图形显示的大小。

8、关闭vbe，在“ 数据 ”表格内启动宏。

9、执行宏。

10、运行结果。

在多个关键词当中，利用加号将不同的关键词相连接，可以实现不同关键词数据相加。相加后的汇总数据作为一个组合关键词展现出来。例如，您可以检索“百度+百度搜索”。利用这个功能，您可以将若干同义词的数据相加。目前，百度指数最多支持5个关键词的累加检索。

百度指数是以百度网页搜索和百度新闻搜索为基础的免费海量数据分析服务，用以反映不同关键词在过去一段时间里的“用户关注度”和“媒体关注度”。您可以发现、共享和挖掘互联网上最有价值的信息和资讯，直接、客观地反映社会热点、网民的兴趣和需求。

公司简介

百度，全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。2000年1月创立于北京中关村。

1999年底，身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力，抱着技术改变世界的梦想，他毅然辞掉硅谷的高薪工作，携搜索引擎专利技术，于2000年1月1日在中关村创建了百度公司。从最初的不足10人发展至今，员工人数超过18000人。如今的百度，已成为中国最受欢迎、影响力最大的中文网站。

百度拥有数千名研发工程师，这是中国乃至全球最为优秀的技术团队，这支队伍掌握着世界上最为先进的搜索引擎技术，使百度成为中国掌握世界尖端科学核心技术的中国高科技企业，也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外，全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

作为国内的一家知名企业，百度也一直秉承“弥合信息鸿沟，共享知识社会”的责任理念，坚持履行企业公民的社会责任。成立来，百度利用自身优势积极投身公益事业，先后投入巨大资源，为盲人、少儿、老年人群体打造专门的搜索产品，解决了特殊群体上网难问题,极大地弥补了社会信息鸿沟问题。此外，在加速推动中国信息化进程、净化网络环境、搜索引擎教育及提升大学生就业率等方面，百度也一直走在行业领先的地位。2011年初，百度还特别成立了百度基金会，围绕知识教育、环境保护、灾难救助等领域，更加系统规范地管理和践行公益事业。

磁盘分区多了，显得杂乱无章，不过我们可以对磁盘重新合理安排分区或者删除多余分区，那么该怎样删除磁盘分区呢?今天小编给大家带来关于u启动pe删除分区数据使用教程，我们一起来学习吧。

1、把制作好的u启动盘连接至电脑，开启电脑启动界面，选择u启动盘启动项，进入pe系统主菜单界面，选择【03】运行u启动win03pe增强版，按回车。如图：

2、进入u启动pe系统桌面，打开桌面上的“DiskGenius分区工具”，如图：

3、在分区工具中，我们选择多余的磁盘，这边以E盘为例，选择E盘，点击“删除分区”，如图：

4、这时提醒删除分区会丢失文件，点击“是”即可。

5、pe删除分区后我们可以看到删除的那个磁盘显示“空闲”，说明删除完毕。点击左上角“保存更改”即可，如图：

6、在确定更改提示框中点击“是”确认即可。

用户们若是在要删除的分区中有重要数据，建议先进行备份再删除，可以合理安排磁盘空间分配。以上就是u启动 pe删除分区数据使用教程，需要删除磁盘分区的用户们可以通过制作u启动u盘来实现哦。