排序的應用的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Excel函數庫最完整職場商業應用 王者歸來

為了解決排序的應用的問題，作者洪錦魁 這樣論述：

　　【510個職場／商業實例】 　　【表格運算】 　　出差費 　　保險費給付計算 　　超商來客數累計 　　找出優秀的業務 　　連鎖店業績總計   　　【基礎數值計算】 　　發票含稅與未稅計算 　　貨幣計算 　　外銷裝箱計算   　　【條件判斷與邏輯函數】 　　業績評比 　　網路購物是否免運費 　　仲介房屋搜尋 　　健康檢查表 　　是否符合退休資格 　　業務獎金或中秋節獎金計算 　　汽車駕照考試 　　血壓檢測   　　【序列與排序的應用】 　　羅馬數字的應用 　　業務員業績排名 　　職棒金手套獎排名 　　排名的檢索 　　優秀排名使用醒目提示 　　企業費用支出排名 　　智力測驗排名 　　建立下

拉式選單   　　【文字字串操作】 　　餐廳的美食評比 　　餐廳星級評價 　　擷取城市字串 　　擷取地址街道   　　【日期與時間的應用】 　　商業往來支票兌現日期 　　應收帳款日期 　　辦公室租約起租日的日期處理 　　計算網購到貨日期 　　計算工作日的天數 　　員工年資計算 　　信用卡交易與付款日計算 　　月曆的製作 　　加班時數與金額計算 　　手機通話費用計算   　　【完整解說表格檢索】 　　客服評比 　　庫存檢索 　　賣場商品檢索 　　所得稅率檢索、 　 　　【Excel在統計上的應用】 　　中位數、眾數、四分位數、變異數、標準差的用法 　　計算平均年終獎金 　　計算平均年資的眾數 　

　新進員工智力測驗分佈 　　業績考核   　　【機器學習的基礎Excel在迴歸上的應用】 　　建立迴歸直線 　　銷售數據預測   　　【Excel在房貸、投資、折舊的財務計算與應用】 　　計算定期定額存款經過一段時間後的金額 　　計算貸款需要繳款次數 　　計算債劵一段時間需要付息次數 　　計算房貸每期的還款金額 　　規劃存款第一桶金的計畫書 　　機器設備每年折舊金額 　　購屋計畫書 　　計算儲蓄型保單收益率 　　退休計畫書   　　【建議閱讀書籍】 　　Excel入門到完整學習邁向最強職場應用王者歸來   本書特色   　　1：全書附Excel實例檔案節省學習時間 　　2：依據函數功能分類、循

序漸進解說 　　3：全書附有索引表方便查閱 　　4：每個函數皆有語法解說與靈活職場/商業實例應用 　　5：可以從第一章開始閱讀，所有實例會以前面章節解說過的函數做基礎。 　　6：除了解說傳統函數、也解說最新版函數。 　　7：為了增加學習效率，每個實例皆附有執行前的原始檔案與執行結果檔案，讀者可以使用原始檔案對照書籍步驟學習，然後和執行結果檔案做比較。

排序的應用進入發燒排行的影片

BERT模型數字理解能力探討

為了解決排序的應用的問題，作者戴凡傑 這樣論述：

近年來，隨著語言預訓練模型（Pre-trained language model）的發展，許多自然語言處理（Nature Language Processing）相關的任務如：分類任務、問答系統、語句關係判斷等都有相當大的進展，而語言預訓練模型於數學方面的應用，也漸漸成為一個熱門的研究主題。於本研究中，我們以國小中低年級的數學程度作為本研究主要的實驗情境，以此瞭解語言預訓練模型能否根據題目的敘述正確列出相對應的數學算式（Math Expression）以及能否正確理解數字大小關係進行數字排序。本研究模擬國小數學題目製作訓練資料，並使用真實的數學題目作為評估模型效能的資料。我們將數學題目分成有

情境以及無情境兩類型，在有情境的數學題目中我們利用語言預訓練模型中生成文字的目標任務擷取解題相關的訊息，為了增加擷取訊息的正確性，本研究利用標記資料類型的方式，例如題目問的是關於物品的『數量』，會先生成『統計』，再生成解題需要的訊息在實驗結果中，我們得到94％的準確率。於生成算式部分，根據加減乘除四種不同的運算，我們亦採取標記的方式，比方說數學題目要產生的是除法的運算式，則在產生算式前，需先生成『除法』兩個字，根據實驗結果，在生成算式部分，我們取得90％的準確率。對於語言預訓練模型能否瞭解數與數之間的關係，我們利用於情境題型中擷取到的訊息，利用語言預訓練模型生成文字的目標任務做排序的應用，目的

是將數字由小到大依序生成。根據實驗結果，以排序而言，語言預訓練模型，在排序的數字落在2至5個之間時，可以達到97％的準確率。根據生成算式以及排序的實驗結果，我們可以利用語言預訓練模型擷取解題相關的訊息以及語言預訓練模型擁有基本的數學能力。

零基礎學大數據算法

為了解決排序的應用的問題，作者王宏志，林可 這樣論述：

本書是通俗易懂的大數據算法教程。通篇采用師生對話的形式，旨在用通俗的語言、輕松的氣氛，幫助讀者理解大數據計算領域中的基礎算法和思想。本書由背景篇、理論篇、應用篇和實踐篇四部分組成。背景篇介紹大數據、算法、大數據算法等基本概念和背景；理論篇介紹解決大數據問題的亞線性算法、磁盤算法、並行算法、眾包算法的基本思想和理論知識；應用篇介紹與大數據問題息息相關的數據挖掘和推薦系統的相關知識；實踐篇從實際應用出發，引導讀者動手操作，幫助讀者通過實際程序和實驗驗證磁盤算法、並行算法和眾包算法。在講解每一個大數據問題之前，本書都會介紹大量的經典算法和基礎數據結構知識，不僅可以幫助學習過數據結構與算法、算法設計與

分析等課程的同學復習，同時能夠讓入門的「小菜鳥」們，不會因為沒有學習過經典算法而對本書望而卻步，輕松地掌握大數據算法！博士畢業以來一直哈爾濱工業大學計算機學院任職，根據2012年教育部學科評估，該學科排名第4。王博士現任軟件與理論學科副教授，博士生導師。發表論文100余篇，出版學術專著《XML查詢處理》和英文專著《Innovative Techniques and Applications of Entity Resolution》，撰寫3篇專著章節，擁有3項軟件著作權，完成經典教材《算法導論(第三版)》最后5章的翻譯，其論文被SCI/EI檢索60余次，引用300余次，其中5篇論文發表於頂級國

際會議上。獲得微軟學者(亞太地區40人獲獎)、中國優秀數據庫工程師(全國10人獲獎)、IBM博士英才(大中華區8人獲獎)等稱號，「海量數據計算的理論和技術」獲得黑龍江省自然科學獎1項，其博士論文「XML數據查詢處理技術的研究」獲得哈爾濱工業大學優秀博士論文和中國計算機學會優秀博士論文。其在2014年與慕課網開設《大數據算法》課程，這是國內首次公開開設與大數據算法相關的課程，迄今已經有超過2萬人選課。其2008年在國際頂級會議VLDB上發表的論文是2000年以來第一篇國內學者獨立完成的VLDB論文，在國內外產生了較大影響。2011年在微軟亞洲研究院期間提出的海量圖數據的匹配算法國際上首次將子圖匹

配算法擴展到了在規模為10億級別的圖上，該算法於2012年發表以來已被引用超過30次，並已經進入微軟亞洲研究院的Trinity系統。王博士在國內外多個知名數據庫會議擔任程序委員會委員20余次，在國際學術領域有一定影響。王博士在大數據管理、Web數據管理、數據質量管理、圖數據管理的研究和開發方面都有用豐富的經驗。 第1篇 背景篇第1章 何謂大數據41.1 身邊的大數據41.2 大數據的特點和應用6第2章 何謂算法82.1 算法的定義82.2 算法的分析142.3 基礎數據結構——線性表242.4 遞歸——以階乘為例28第3章 何謂大數據算法31第2篇 理論篇第4章 窺一斑而見

全豹——亞線性算法344.1 亞線性算法的定義344.2 空間亞線性算法354.2.1 水庫抽樣354.2.2 數據流中的頻繁元素374.3 時間亞線性計算算法404.3.1 圖論基礎回顧404.3.2 平面圖直徑454.3.3 最小生成樹464.4 時間亞線性判定算法534.4.1 全0數組的判定534.4.2 數組有序的判定55第5章 價錢與性能的平衡——磁盤算法585.1 磁盤算法概述585.2 外排序625.3 外存數據結構——磁盤查找樹715.3.1 二叉搜索樹回顧715.3.2 外存數據結構——B樹785.3.3 高維外存查找結構——KD樹805.4 表排序835.5 表排序的應用

865.5.1 歐拉回路技術865.5.2 父子關系判定875.5.3 前序計數885.6 時間前向處理技術905.7 縮圖法98第6章 1+1＞2——並行算法1036.1 MapReduce初探1036.2 MapReduce算法實例1066.2.1 字數統計1066.2.2 平均數計算1086.2.3 單詞共現矩陣計算1116.3 MapReduce進階算法1156.3.1 join操作1156.3.2 MapReduce圖算法概述1226.3.3 基於路徑的圖算法125第7章 超越MapReduce的並行計算1317.1 MapReduce平台的局限1317.2 基於圖處理平台的並行算法

1367.2.1 概述1367.2.2 BSP模型下的單源最短路徑1377.2.3 計算子圖同構141第8章 眾人拾柴火焰高——眾包算法1448.1 眾包概述1448.1.1 眾包的定義1448.1.2 眾包應用舉例1468.1.3 眾包的特點1498.2 眾包算法例析152第3篇 應用篇第9章 大數據中有黃金——數據挖掘1589.1 數據挖掘概述1589.2 數據挖掘的分類1599.3 聚類算法——k—means1609.4 分類算法——Naive Bayes166第10章 推薦系統17010.1 推薦系統概述17010.2 基於內容的推薦方法17310.3 協同過濾模型176第4篇 實踐篇

第11章 磁盤算法實踐186第12章 並行算法實踐19412.1 Hadoop MapReduce實踐19412.1.1 環境搭建19412.1.2 配置Hadoop20112.1.3 「Hello World」程序——WordCount20312.1.4 Hadoop實踐案例——記錄去重21312.1.5 Hadoop實踐案例——等值連接21612.1.6 多機配置22112.2 適於迭代並行計算的平台——Spark22412.2.1 Spark初探22412.2.2 單詞出現行計數23012.2.3 在Spark上實現WordCount23612.2.4 在HDFS上使用Spark2411

2.2.5 Spark的核心操作——Transformation和Action24412.2.6 Spark實踐案例——PageRank247第13章 眾包算法實踐25113.1 認識AMT25113.2 成為眾包工人252 這是一個互聯網的時代，也是一個大數據的時代。經常有朋友問起：什麼是大數據？大數據是做什麼用的？我們為什麼要研究大數據？應該怎麼研究大數據？在尋找這些問題的答案時，許多朋友找到的內容常常是專業的概念、復雜的公式和難懂的「算法」，這讓他們望而卻步。很多計算機專業的新生或低年級學生在聽到大數據的概念后對其非常好奇，卻因沒有足夠扎實的專業基礎知識而無法認識和理

解大數據問題，更無法對大數據問題給出很好的解決辦法。於是，筆者決定編寫一本新生乃至非專業人士也能讀懂的大數據算法教程。

應用負相關回饋資訊於文件重排序之分析

為了解決排序的應用的問題，作者張弘杰 這樣論述：

負相關回饋的資訊雖然被認為可利用價值不高, 但它在促進資訊擷取的效能上，仍然有可利用之處。有研究嘗試利用負相關回饋資訊於文件檢索結果的重排序，並且初步顯現效能，本研究依據理論探討，認為負相關回饋資訊於文件檢索結果重排序的應用，可能受資料離散性等資料分佈情境的影響, 因此，分析資料離散等資料分佈情境與負相關回饋資訊的應用成為本研究的目的。為此，本研究針對初始檢索結果進行資料離散等分析, 確定資料分佈情境與負相關回饋資訊的應用是否有直接關聯, 提出了資料分佈情境對負相關回饋資訊應用的影響。實驗結果指出, 文件資料的離散性並沒有與負相關回饋資訊應用的效能有線性關係, 但是相關與不相關文件之間差異性

小的文件型態會對負相關回饋資訊的應用有不良影響。根據這種情況, 本研究提出了數個未來研究發展的方向。