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LQknife 2009-07-23 02:05:07
我想把一列 这样格式的: 2008.9.9
格式化成: 2008年9月
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LQknife 2009-07-23
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牛啊 搞定 3Q
NothingSky 2009-07-23
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选中B1,鼠标移动到右下角黑块处变成黑十字之后按住鼠标左键向下拖
右键也可以
LQknife 2009-07-23
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这么向下拖动啊?
NothingSky 2009-07-23
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你选中B1,向下拖动就可以了
LQknife 2009-07-23
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[Quote=引用 6 楼 nothingsky 的回复:]
应该是
B1=CONCATENATE(LEFT(A1,4),"年",MID(A1,6,IF(MID(A1,7,1)=".",1,2)),"月")
[/Quote]

恩恩这个管用 但是我每次都要改变这个 A1 这个参数来实现改变一列的值
要是由N列的话我就得改N次啊 A1、A2、...AN
能改进下吗

LQknife 2009-07-23
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好好我试试去
NothingSky 2009-07-23
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应该是
B1=CONCATENATE(LEFT(A1,4),"年",MID(A1,6,IF(MID(A1,7,1)=".",1,2)),"月")
NothingSky 2009-07-23
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A2=CONCATENATE(LEFT(A2,4),"年",MID(A2,6,IF(MID(A2,7,1)=".",1,2)),"月")
huoyanming 2009-07-23
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[Quote=引用 3 楼 nothingsky 的回复:]
单元格格式
自定义
yyyy"年"m"月"
[/Quote]

可行
NothingSky 2009-07-23
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单元格格式
自定义
yyyy"年"m"月"
古井荡月 2009-07-23
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用Excel。。。
LQknife 2009-07-23
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自己顶 操作越简单越好
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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