Day 06 · Excel + AI:让电子表格变“聪明“

梅雅达编程笔记 2026-07-31 18:30:12

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🍃 作者的话
梅雅达编程笔记,专注 Python + AI 办公自动化 实战教程。

Excel + AI 的组合,是办公自动化里最高频的需求。你接到的私活,十个有六个跟 Excel 有关。

核心模式永远是那三步:读 → AI 处理 → 写回。把这三步练熟,换个数据源就是新项目——客户分类、产品补全、数据清洗、地址拆分,全都是同一个模板。

下一篇 Day 07,同样的套路用到 Word 文档上 🍃

往期回顾
Day 01 · 为什么 2026 年办公自动化得“AI 化“了

Day 02 · 环境搭建:一套装备打天下

Day 03 · Prompt 工程 5 大心法

Day 04 · LLM API 横评

Day 05 · 让 AI 输出结构化数据:告别“偶尔给你一段散文“

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内容概要:本文研究了基于粒子群算法(PSO)融合动态窗口法(DWA)的无人机三维动态避障路径规划方法,提出了一种结合全局与局部规划优势的混合算法。通过PSO实现三维环境中避开静态障碍物的全局路径预规划,再以该路径为引导,利用DWA进行局部动态避障重规划,有效应对动态障碍物干扰,提升路径的安全性与实时性。文中详细阐述了三维环境建模、算法融合框架设计、PSO全局搜索机制以及DWA局部速度空间优化策略,并在静态与动态障碍场景下进行了仿真实验,验证了所提方法在路径平滑性、避障能力和计算效率方面的优越性能。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力,从事无人机控制、智能优化或路径规划相关研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维动态环境下的无人机自主导航系统开发;②为智能机器人、自动驾驶等领域提供融合全局优化与局部反应式控制的设计思路;③通过Matlab代码实现促进算法复现与进一步改进研究。; 阅读建议:建议结合文中的仿真实验结果与提供的Matlab代码,深入理解PSO与DWA的协同工作机制,重点关注算法参数设置对规划效果的影响,并可在现有模型基础上拓展更多动态障碍场景进行测试与优化。

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