验潮站数据推荐20篇

作为一个excel新手，必须理解的是不论目的有多么简单，对源数据的整理必须做到标准。以下是整理excel源数据的标准要求。

1、首先让我们打开一个工作样表作为例子。

2、图片中是输出页面， 转到源数据页面我们可以看的更清晰一些 。而在源数据中，我们以本例来说，最需要解决的是同一个名称，但实际指向不一致的修改。

3、然后，我们需要整理的是，同一个指向， 但是名称输入方式不同的格式 。

4、接着是对数据单位的统一， 在表格中应将统一单位的数据聚合成一个源数据， 不是统一单位应进行转换，无法转换的请另行编辑。

5、规格也必须是要统一调整的数据，不同包装规格的数据也会引起计量的差距，而影响最终的统计结果。

6、最后一点，自己所做出来的源数据表格应该是符合统一的数据习惯，而不能随心所欲的编造，这样与别人的数据相对应时，才能快速准确的核对。

Excel多表数据出错怎么办

用个例子说话：下面的这个Excel工作簿是向员工发放工资通知的原始表集合，Sheet1到Sheet4从分别保存4个不同部门的员工记录，这些员工均住在“万寿南路”，但由于录入人员的疏忽，统统都输成了万寿路，虽然缺少一个字，但所有表格的地址都错了。现在需要快速地将所有表中的“万寿路”前加一个“南”，如何实现快速添加?

首先按下Ctrl+H组合键，打开“查找和替换”对话框。

在文本框内分别输入查找内容“万寿路”和替换内容“万寿南路”，单击“选项”按钮打开查找和替换的详细选项。

在详细替换窗口中，将“范围”选择从默认的“工作表”改为“工作簿”，单击“全部替换”按钮。

显示“全部替换完成”和替换的总条数。

关闭替换窗口。切换到其余各个工作表查看，发现所有的“万寿路”前都自动添加了“南”字。

这样瞬间一次性搞定了多个工作表数据的查找与替换，既快捷又准确!对于那些动不动数十个甚至成百个的工作簿来说，这招可是“大救星”啊!

别走开，问题还没这么简单。有时我们要查找或替换的出错条件更加苛刻，比如仅限于公式范围或仅限于某种颜色字体的单元格等。怎么办?

不要紧，Excel工作簿中多工作表的查找和替换不仅限于普通字符的内容。利用“查找范围”中的“公式”选项，还可以对公式内容进行查找;利用“格式”选项按钮，还可以设定只查找某种格式的特定内容(比如指定的颜色或字体等)，不具有这种格式的内容被排除在外。这样就更扩大的查找和替换的使用范围和灵活性。

在使用Excel对数列排序时，有时会碰到需要对两列数据同时排序，下面就跟大家详细介绍操作方法。

1、首先，我们打开Excel输入测试数据，至少两列以上。

2、然后，我们选择第一行标题，依次点击菜单栏上的【 开始】-【排序和筛选 】。

3、在打开的排序和筛选下拉框内选择【 筛选 】，数据的第一排即可进行筛选操作了。

4、图示样例中，我 们对B列和C列同时进行筛选。我们点击图示B列的倒三角，在弹出的下拉框中点击降序。

5、同样，我们点击C列的倒三角，在弹出的下拉框中点击降序。

6、最后，我们再点击C列的倒三角，再次在弹出的下拉框中点击降序即可同时完成两列的排序。

如今，网络分布范围广，用户多，拓扑结构复杂。多个用户间的通信简单地采用点对点来直接连接，显然会导致费用高，线路利用率低。因此，需要使用交换方式，那么什么是数据交换技术呢？今天小编就来详细给大家讲解有关数据交换技术的尝试。

数据交换技术是在两个或多个数据终端设备（DTE）之间建立数据通信的暂时互连通路的各种技术。

数据交换技术主要是电路交换、分组交换和报文交换。

这三种交换方式各有优缺点，因而各有适用场合，并且可以互相补充。与电路交换相比，分组交换电路利用率高，可实现变速、变码、差错控制和流量控制等功能。与报文交换相比，分组交换时延小，具备实时通信特点。分组交换还具有多逻辑信道通信的能力。但分组交换获得的优点是有代价的。把报文划分成若干个分组，每个分组前要加一个有关控制与监督信息的分组头，增加了网路开销。所以，分组交换适用于报文不是很长的数据通信，电路交换适用于报文长且通信量大的数据通信。

本月，Cointelegraph中文对CyberVein进行了专访和特别报道。原文如下：

随着计算机技术的成熟和互联产业的高度发展，网络已漫不经心地点缀着现代城市生活的各个角落，点餐、出行、购物、医疗和教育等等生活的方方面面都已经和Web世界融为一体。人工智能风风火火闯进了城市的大街小巷，机器学习所必要的数据和信息正以前所未有的速度交叉复现。随着区块链的呱呱坠地、Web3.0的呼之欲出，物联网已经自然串起了智能硬件的交互，智慧城市悄然来到我们的身旁，那种略显愚蠢而又十分美好的生活方式将不再只是畅想。

2009年IBM首次提出智慧城市的构想，那时候信息和受体之间还只能单向互动；随着Web2.0时代的到来，2012年我国首批智慧城市开始试点，但囿于基础设施的滞后，早年的智慧城市建设也是一直趑趄不前；2019年习近平总书记把区块链上升为国家战略，和智慧城市建设有着天然结合优势的联盟链凭借其开源开放、隐私性、互操作性和多中心化等多种特性优势开始在智慧城市领域大行其道。当时的趣链、数秦、宇链和链渡，如今的蚂蚁链和BSN在这方面都取得了瞩目的成绩。

因为业务场景相对复杂，和技术接洽上链的难度较大，能在智慧城市领域跑出来的联盟链本就不多，专注在智慧城市领域的公链解决方案更是凤毛麟角，而CyberVein就是智慧城市领域为数不多的公链解决方案之一。

Cointelegraph中文专访了CyberVein基金会的全球战略秘书长Jesse Liu，他从DAVE处理数据原理的视角介绍了CyberVein未来智慧城市建设的方案。Jesse Liu此前任职知名公链Ontology的全球市场总监，致力于推动DID（Decentralized Identity）的实现。后来被CyberVein美好的愿景强烈吸引，因而正式加入了CyberVein项目。

真实需求才是公链竞争的落脚单位

自以太坊之后，公链板块千帆竞发，在五年时间的检阅下，真正存活下来并持续发展的的公链并不多，最终在市场的自然选择之后，行业的生态资源都流向了头部公链，第二梯队及以后的公链项目生存环境十分悲观。ETH拥有区块链行业最精锐的技术社区资源，最庞大的落地生态，最强的流通共识，俨然已经坐稳公链板块的头把交椅。Jesse坦言“公链的开发很烧钱，研发成本一般是以亿为单位去计算，即便是ETH这么强的社区，现在每年的开发预算也在3000-5000万美元左右。”

从求存的视角来分析，落地之争最终不过是需求之争。Jesse认为，真实需求才应该是公链竞争的落脚单位，目前99%的公链是基于“理论需求”来打造自己的技术底层和相对应用层的开发。这种理论型的设计和创新有点纸上谈兵，在有效市场中，相当一部分功能不能被直接需要。而相对而言，有明确应用场景需求的公链更容易开发，后拉式的创新明显要比前推式来得高效。但作为底层基础设施,公链的特性就是要尽可能多的适用各个场景，很难事先预测链上会有什么需求，因此在可扩展性方面的要求极高，这似乎又成了一个二元对立的矛盾点。正如Jesse所说，“基础设施和需求是一个循环，也是一个因果。”

沉寂了两年，从2018年末到2020年一直默默无闻，CyberVein团队都在全力以赴做技术，至今已陆续公布了十几项区块链落地成果。在CVT技术落地的过程中，可以看出团队对社会需求的理解和区块链落地的坚持，并非盲目追求应用层的繁荣，而是有着一个非常清晰且面向真实需求的路径规划。

关于真实需求导向公链发展这个观点，Jesse用CVT的案例做了个清晰的说明：

（1）CVT的立项是根据市场真实需求，包括中国在内的很多国家都提出了Smart City的需求，所以CVT的愿景来自于真实需求。

（2）CVT的产品和研发过程是根据市场真实需求，产品重新定义了“真实需求”下的Smart City解决方案，即通过处理大数据来实现智慧城市的落地。

（3）CVT研发的DAVE是根据市场的真实需求，DAVE是由真实需求产生的结果，且DAVE里面所运用到的技术，都是根据比较和择优采用了市面上的最优选择，并加上CVT自己的技术特点。所以DAVE一出生，就能落地，有人使用，切有真正的用武之地。

2.CyberVein智慧城市方案的落地思路

（1）紧抓建设智慧城市必要的基础设施

基础设施依然是还是底层逻辑，尽管在实际操作的时候目标城市会根据投资和市场需求，在每一层需求中选择自己的优先发展项目，但CyberVein必须找到一个在局域范围内可以迁移复用的基础设施。

Jesse表示，针对数字时代和新基建大环境下各城市纷繁复杂的智慧化需求，CyberVein推出了DAVE数据交换机。DAVE通过“数字优先”布局高效的数字基础设施和数字连接能力，提供多样化的定制化服务，让更多生态可以选择更多样的模式参与智慧城市共建共治。

DAVE正是CyberVein智慧城市解决方案的核心部件，我们形象地把它理解为落地实现的基础设施，它掌控着所有信息流和决策流的逻辑关系，这个拥有繁杂数据处理能力的交换机已经成为整套解决方案的信息中心和数据资源枢纽，当数据流和物联网打通之后，不仅可以满足城市内部的协同与互通，还可以实现不同城市之间的信息交互。

（2）用区块链重新定义“数据中台”

设想一个问题，区块链在助力智慧城市的推进过程中扮演着什么样的角色？Jesse的回答是，“既然谈角色，那必然有角色A，那就有角色B，更有角色C，如果这是一场大戏，那区块链必然是和其他角色一同联合出演的，也就是它需要集成其他技术发挥综合优势，才能有一出好戏。”可以看出，即使是同台出演，CyberVein也有志于争夺当头花旦的位子，这一切还在于其对使用区块链技术重新定义数据中台的拿捏，因为DAVE有感知数据、释放数据价值、融合多源异构数据这些功能，这些中枢功能并非靠一项技术单独推进，而是集成区块链、大数据、物联网、人工智能、5G、云计算等多种创新数字技术。能串联起这么多关联方的戏码，必然是剧情线的核心角色。Jesse认为，“对于DAVE来说，它是在用区块链重新定义数据中台，用区块链提升数据价值引擎。”

（3）CyberVein通过DAVE执行最终落地

CyberVein是正在落地的区块链项目，已经在为全球企业提供局域的智慧城市定制化服务，而非单纯的理论假想。所以其落地思路便有了极强的参考性。

在国内，CyberVein已经加入到海南智慧城市建设队伍中，提供了DAVE的解决方案和技术支持。在这个案例中，DAVE作为海南智慧城市的综合开发平台，以学研基地、数字金融示范区、科技展贸中心为三大核心亮点，结合PISR数据库、DAG存储链、分布式算力、联邦学习的核心技术，确定了城市起步区的产业规划与发展路径、新基建实施路线、明确空间布局、设计城市展现形象、打造智慧园区、科技赋能新金融、发展大数据产业集群，以此助力城市智慧大脑建设，形成国际航天城的完整蓝图。

3.DAVE平台及其背后的逻辑

DAVE是DATA Analytics & Valuation Engine的简称，中文名字叫数据交换机，本质是一套数据分析和价值引擎，它的价值在于用区块链解答和实现数据之间的量子纠缠。

Jesse认为，数据在Smart City形态中是智慧化的。如果能更智慧地优化数据和运用数据，就相当于落地了一种新形态的Smart City，当然这也是Smart City的究极形态，CyberVein正是根据这一哲学理念推出了DAVE。

数据在商业化的过程中，最敏感的就是合规性、隐私性和安全性问题。传统中心化互联网公司最大的风险就是数据作恶，当然这还只是在商业牟利的场景下。如果在公共服务领域，个人数据的确权、隐私和保护要求都会更高，在这个问题的解决上，区块链思路本就是一个很好的方案，CyberVein便有了得天独厚的优势，根据Jesse所说，“DAVE有四个核心功能板块，其中联邦学习和分布式算力平台完美的解决了“数据间的量子纠缠”问题，即隐私和安全问题。DAVE可以做到不调用数据本身，不复制数据本身，通过联邦学习模拟数据，通过分布式算力在数据拥有端进行计算，形成新的数据。新的数据是原始数据的“纠缠”的结果，是成千上万个类似原始数据的“纠缠”的结果，新的数据更精确，更安全，更有价值，更Smart。”

数据的交互是Web3.0的核心话题，数据量子纠缠的本质是安全、瞬间传输、反作用影响、同步进行、能量远距离存在的问题。Jesse举例解释了这一抽象的概念，“比如数据A和数据B，独立在DAVE中，A能在并不改变自身的情况下，与B进行能量纠缠。为什么会这样呢？因为联邦学习通过聚合分析，将A的特性并入了B，所以B产生或融合了纠缠后的结果（这个结果也指特性），但B还是B，同样，反之，B在自身不变的前提先，通过分布式算力，让A具有可被纠缠的可能行。”

这就是DAVE解决数据间量子纠缠的背后原理，联邦学习和分布式算力确保整个过程绝对安全，能瞬间同时传输和聚合数据特性，也能保证不相关的数据能叠加、萃取、融合出价值信息。让所有数据都变得有价值，还能取其精华，赋能其他数据。这也是数据量子纠缠中最精彩的部分。

4.DAVE四大核心解决方案的技术原理和逻辑

DAVE依靠PISR数据库、DAG存储链、分布式算力整合、联邦学习等四个核心解决方案，实现了最低耗的成本处理大数据得到最高效的结果。以下是Jesse结合DAVE的使用逻辑对这几项技术的科普：

PISR数据库-加强数据监管

通过安全可靠的虚拟机运维用户数据，针对数据上游，高效聚合数据，实现数据溯源和追踪，以此确保数据来源和输出的可靠性，并做到跨层级、跨部门数据共享，以提高数据的及时性、多样性、存量以及密度来实现数据商业价值，真正解决了数据无法流通和数据无法确权等问题。

DAG存储链-保障数据安全

为了解决区块链的效率问题，不用打包确认，低廉交易手续费，同时也剔除了矿工角色，支持各节点异步验证和并行处理，节点数量越多，速度越快，可拓展性强，既能解决扩容问题，也能解决效率问题。DAG储存链上的数据备份为企业提供了另一层安全保护，解决数据存储安全问题。

分布式算力整合-激发数据产能

提供一站式人工智能模型的训练环境，为用户提供一个高效率的模型开发、训练、推理于一体的平台。任何用户都能成为算力发售方和租用者，无论是一台闲置的家用电脑还是几台大型的数据中心，都可以加入到整合算力平台中，这些算力资源可以完成对计算时间和计算能力有一定要求的计算任务。

联邦学习-打破数据孤岛

联邦学习为分布式机器学习，数据先在本地化进行学习，各方数据都保留在本地，不泄露隐私也不违反法规，多个参与者通过结合本地训练出来的模型建立共有模型。有效保护数据隐私和安全，解决数据孤岛问题，从而实现数据的价值。

5.DAVE Alliance的野望

公链的征途艰苦卓绝，虽然缓慢，但CyberVein仍有自己一日千里的追求。深知开放与合作才能获得更快得成长速度，DAVE Alliance正是CyberVein的合纵连横之术，它将会采用中心化+去中心化的治理方案，致力于打造成一个严谨、高效、智慧的体系，去中心化的治理既是通过的DAO的形式激发合作伙伴的参与性，也是希望成员间进行监督和治理交互，以此来确保数据的隐私和安全。

DAVE Alliance将会有生态支持方、数据提供方和数据需求方三个角色，生态支持方主要是技术合作单位，将来为DAVE的生态应用提供技术资源支持；数据提供方负责收集合规合法的、有价值的数据，并通过和DVAE叠加的分析处理能力将数据智慧化；数据需求方即是生态数据的使用者和消费者，从而完成生态的商业闭环。

如Jesse所说，“DAVE Alliance早期会邀请5位中心治理者加入和3个创始治理者，5个中心治理者必须是来自存储、数据库、算力、算法这四个主要的技术领域，能提供技术的迭代支持或者数据的提供/需求，且必须是领域的佼佼者。3位创始治理者是分别负责基金会管理理事，联盟生态拓展理事，和联盟技术运营理事。”目前第一批成员已经在评估和筛选，比如Waves，Celo，Tron，Ontology，IOTEX，MovieBlock等。而DAVE Alliance 正式运营后的第一轮联盟准入机制，必须有8位治理者投票通过才可以。

结语

CyberVein正在做的就是构建未来，从需求的产生到对需求的开发形成产品，再到满足用户阶段性需求，这个过程本身就遵循循序渐进的特点。而且这个过程本身就在实现，过去三年的时间里，CyberVein在中国、新加坡、北美、日韩、俄罗斯、以色列、东南亚等16个国家和45个地区布局业务和提供智慧城市解决方案，预计未来3年会有超过200座智慧城市通过CyberVein落地运营。

CyberVein经过3轮迪拜智慧城市建设竞标，于2020年初正式加入迪拜2025智慧城市建设计划中，并为迪拜世博会提供区块链数据库支持，目前中央馆区票务系统研发已嵌入PISR数据库和DAG存储链。

在浙江大学邵逸夫医院，CyberVein正在迭代医院的挂号、会诊等基础系统，分布式数据库满足大健康数据共享需求，使生态内的医疗数据流通率达到80%；联邦学习提供精准数据源，提升医疗服务质量，诊断准确率接近80%，超越96%的测试医生。

在以色列尖端噬菌体实验室，CyberVein正在已经提出了定制化的数据存储、数据分析、数据交互等近12类数据解决方案和功能。

在与耐思捷联合打造的智慧安防上，CyberVein通过区块链、人工智能、物联网、大数据和5G等高科让警务工作高清化、移动化、融合化和智慧化，目前已有19种智慧安防服务广泛应用于江苏省、四川省和陕西省等12个省市的警务安防。

在金山云的产品线上，CyberVein联合研发和生产的小米智慧家居产品服务家庭数已超6000万个，已连接约3.1亿台智能设备，同时拥有5台及以上小米IoT设备的用户数为500万。

我们期待在DAVE的驱动下，未来智慧城市的各个领域、各个场景都会变得更加美好，也期待DAVE开源之后，CyberVein能成为行业解决方案的基础设施，走近我们的生活、改变我们的城市、融入我们的未来。

REvil的勒索软件团伙正在拍卖被盗数据，包括从麦当娜窃取的法律信息。

勒索软件帮派REvil在过去的24小时内在黑暗的网络上启动了拍卖功能，首先是从一家加拿大公司窃取的数据开始，然后威胁要拍卖掉著名歌手麦当娜（Madonna）窃取的信息。

Cointelegraph获得了REVil进行的首次拍卖活动的信息，后者详细介绍了Agromart Group是要拍卖的“第一批”数据，这是勒索软件攻击后被盗的数据。

麦当娜的数据拍卖威胁

在列表的底部，勒索软件帮派警告麦当娜和“其他人”，他们可能成为竞选活动中未来拍卖清单的下一个受害者。

对麦当娜的提法与她最近对一家知名的纽约娱乐律师事务所的勒索软件攻击有关，后者最初是由Cointelegraph报道的，该公司代表着数十个世界上最大的音乐明星和世界电影院的私人法律事务，其中包括Lady Gaga，Elton约翰和罗伯特·德尼罗。

截至发稿时，尚未披露比特币（BTC）或任何其他加密货币的初始价格。

根据详细信息，REvil活动中包括的数据包括Agromart的财务帐户的扫描副本，个人净资产文件，用户记录的账龄报告，公司的信用申请书和协议书等。

资料来源：Remsisoft

勒索软件团伙的攻击越来越复杂恶意软件实验室Remsisoft的威胁分析师Brett Callow和勒索软件帮派揭晓这一新举措的首批专家之一在接受Cointelegraph采访时表示，处于这种情况下的公司没有很好的选择。

他添加了以下有关最近的勒索软件攻击的复杂性的信息：“勒索软件团体使用的策略变得越来越极端，这是合乎逻辑的进步。它使犯罪分子能够利用盗窃的数据获利，同时还可以向其他公司发出有关违规后果的警告。”

Callow相信，尽管勒索软件组织过去曾出售和交易过数据，但这是第一次在某种形式化的程序下拍卖黑客入侵的信息。勒索软件专家对以下内容发表了评论：“我怀疑拍卖更多是在向其他受害者施加额外压力，而不是他们赚钱。这是罪犯可以向公司施加恐惧的另一种方式。”

最近REVil的勒索软件攻击

除了律师事务所外，REvil团伙最近还出演了几次袭击。Cointelegraph 在12月5日报道了针对德克萨斯州数据中心提供商CyrusOne的勒索软件攻击。

此外，在5月22日，来自英国的网络安全公司Sophos的报告发布由像雷维尔群体推出的人性化操作的勒索软件攻击的新方法的报告。

常常因为在工作表中输入一些重复性的数据而浪费大把的时间，小编最近发现了一个自定义下拉菜单的方法，来达到快速输入一些重复性数据的目的。那么Excel如何设置自定义下拉菜单快速输入数据方法?下面小编就为大家介绍一下，一起来看看吧!

方法/步骤

1、打开相应的需要编辑的工作表，见下图，希望观看的朋友能举一反三，灵活运用。

2、选定需要输入一些重复性数据的所有单元格，然后点击工具栏中的“数据”，在子菜单中点击“数据有效性”。

3、在打开的数据有效性对话框中，点击“设置”，在下面允许中选择“序列”，接着在来源中输入我们需要快速输入的那些数据，输入完成后点击“确定”。

4、返回工作表中，点击单元格可以看到旁边出现一个小三角形图形，用鼠标点击小基角形，就会看到一个下拉菜单，再点击下拉菜单中的数据，就可以快速的输入到单元格中了。

5、用同样的方法，就可以快速的输入数据到单元格中，速度那是象火箭一样，又减少输入错误的可能。

注意事项

只需要设置一次，就可以快速输入数据，如果数据较多，还可以继续增加。

柏拉图是QC七大手法中的一种，用来做分析使用，可直观的看出问题问题点，可针对性改善前几大不良。

1、首先将所需要的数据处理成图中所示的表格。

2、表格里面的 公式 如图($可不需要，是为了下拉时锁定公式中单元格的)

3、按 ctrl选择图中黄色区域 (不良名称、数量、累计比例，注意合计那一行不要选)， 插入→ 柱形图 ，选择二维柱形图中的簇状柱形图。

4、选择第二簇柱子(图中红色柱子，如果因为数据太小点不中就将纵坐标轴的最大值调小)， 右键→更改图表类型选择折线图 。

5、在选择折线图，右键设置序列坐标格式，选择 次坐标轴

6、将主坐标轴最大值调整为自动，再按照喜好调整和美化一下图表格式。完美的柏拉图就完成了。可以放到报告里面了。

在进行excel处理的时候，可能会运用到一些相关的知识，如对身份证上生日的提取，对一列数组中数字的提取以及文字的提取等。本文以例子为依据，为大家介绍如何进行表格部分数据的提取。

步骤

1、将身份证上的生日进行提取出来，是excel提取数字中较为常用的一种。如下图数据的填充，分为姓名+身份证号码，

2、对数据进行提取之前需要考虑数据的特征，如身份证号码的长度和属性，可以知道生日是从第7位数字开始的8个数，如下图“=TEXT(MID(C5，7，8)，"0000-00-00")”提取生日

3、当表格里的数据为汉字和数字组合而成的时候，如下图，也是可以进行数据数字的提取的。

4、在数据里如果左边是数字右边是文字，如下图显示，就可以利用“=LEFT(C5，2*LEN(C5)-LENB(C5))”，这个公式对表格里的数据进行提取、

5、如果表格里的数据是“年龄23”这种排列方式，可以采用“=--RIGHT(C5，LEN(C5)*2-LENB(C5))”右侧数字提取的方式进行提取，如下图显示

6、如果在表格里，既有这种“年龄23”又有“1978年”等之类的数字数据的时候，可以用“=IF(DISNUMBER(--LEFT(C5，1))，--RIGHT(C5，LEN(C5)*2-LENB(C5))，--LEFT(C5，LEN(C5)*2-LENB(C5)))”条件格式进行替换。

mp3播放机数据丢失怎么办和解决方法

解决方法：有些资料遗失是因为下载的过程中电源泉不稳定所致(建议用户将资料备份，因为所有的MP3厂家都不会负责你任何资料的损失)。

MP3数码播放机可以储存多少分钟MP3歌曲?

视数码播放机有多大的储存器，多大的可用储存容量，MP3文件1分钟音乐约为1M如果有64MB/128MB的储存器，好就是说有接近64分钟/128分钟的音乐歌曲。

mp3播放机数据为何有的歌曲有不同的音量?

解决方法：MP3歌曲有不同的音量，因为录制的过程中间量电平调整参数不同，所以听起来音量不同。

为什么有时小于播放机可用空间的文件不能下载到数码播放机中?

解决方法：数码播放机中的记忆芯片都以每16KB或32KB作为一个记忆区域，一个1BYTE的文件都会占一个记忆区域，所以可能看到储存容量小于可用容量的文件都不能下载到数码播放机中。

很多朋友不知道excel怎么制作数据地图，其实方法很简单的，下面小编就为大家介绍excel数据地图方法，有需要的朋友一起来看看吧!

方法/步骤

1、登陆平台工作台，点击右上角“新建地图”

2、进入建图页面，点击左上角的“批量上传数据”

3、点击，中间的“上传数据”按钮，上传本地数据

4、这样会生成，以地理位置为信息的网点分布地图，然而，这并不是终点

5、点击左上方的“新建图层”

6、按照自己的需求，来新建图层，制作别的样式的地图

7、比如：热力地图、区域划分图、线路图

8、生成地图以后，发布一下

发布后的地图不仅支持在电脑上看地图，手机APP也支持哦，随时随地。在手机网页或微信里访问该地图的链接，也有很好的适配效果哦。

注意事项

支持Excel或CSV，字段不超过20个，文件行数不超过3000行。

必须有地址字段或经纬度字段，以便在地图上自动定位。

英雄杀官职怎么获得?英雄杀官职所需功勋数据

想获得英雄杀官职必须得去英雄魂场里玩，每局赢了能获得功勋值，功勋值对应官职。这个还是有一定水平的，因为输了会扣功勋值，不像积分输赢都加。英雄杀官职必须去英雄魂场里玩才会获得，前提是你要赢，赢的多了功勋值上来了，英雄杀官职自然就上来了，官职是跟功勋值对应的。

英雄杀官职表。等级对应着相应的官职，而等级这是通过获取功勋值来提升的。注：只有在英雄魂场才能获取功勋值。

所有英雄杀官职外框展示图。下面对应的是相应官职的外框显示图。

excel是处理数据的常用软件，有的时候我们需要将不同的数据分类表示，比如学生成绩，我想将不同档次的成绩用不同的颜色表示，这样更方便统计，现在我就简单介绍一下如何将数据分类表示，这里我以成绩为例

步骤

打开或者新建一个excel，一个空白的excel如下

为了对成绩进行处理，这里我先随意输入一些成绩，如下

我现在的做法是，将不同档次的成绩用不同的颜色表示，85分以上的用蓝色表示，70到85的用棕色表示，60分以下的用红色表示，其他的用黑色表示，，我们先选中成绩这一列，并选择“格式”下的“条件格式”

这时就会出现一个“条件格式”的对话框

我们先设置第一个条件：85到100分设置为蓝色，所以选“介于”，“85”到“100”

单击“格式”按钮，这时会弹出一个“单元格格式”对话框

我们选择“字体”，并将“颜色”改为蓝色

这时”条件格式“里就会出现一个蓝色的“成绩”，这就是你原表格中数据的样子

点击“确定”后，你会看到原表格中85分以上成绩的都变成了蓝色

接下来，我们继续处理其他成绩，同样，还是选中“成绩”这一列，选择“条件格式”

这时在“条件格式”对话框下，我们选择“添加”

现在就会出现了一个新的“条件”

我们将新的条件设置为“介于”“70”到“85”(应该是84)，颜色改为棕色，效果如下

最后我们再将低于60分的成绩设置为红色，具体设置如下

点击“确定”，你会在原表格中看到“成绩”这一列已经按照我们的需求设置好了，实现了数据的分类表示。

visa最近以超过50亿美元的价格收购了Plaid，这是一项新的集体诉讼，它拥有无数用户访问数百万用户的财务信息的能力。

6月25日，加利福尼亚州对金融科技初创公司Plaid 提起了新的集体诉讼，今年初，Visa以53亿美元的价格将其收购。原告声称，Plaid通过积累和货币化数百万用户的金融交易而违反了隐私和数据保护。

投诉称，该公司通过“数据检测”流行的服务（例如Venmo，Stripe，Square的cashApp和Robinhood）来收集数据。它声称Plaid知道：“您在交易后数小时内，存入或提取的每一美元，从信用卡收取或支付的每一美元，以及为退休而存放的每一美元。想象一下，这包括您购买的每本书籍或电影票或餐食，您向医生或医院支付的每笔账单，以及您按揭，学生贷款或信用卡账单所付（或未付）的每笔款项。”

买房子，不仅位置地段重要，户型设计更是与居家舒适与否息息相关。太笼统的语言很难帮助购房者理解什么是好户型，一些细节性的数字往往具有重要影响。

客厅:深宽度比例不能大于2

选户型，首先要看客厅。专家介绍，客厅应该宽敞、明亮、通风、有较好的朝向和视野，用专业一点的话来说，就是采光口和地面比例不应小于1/7。由于客厅兼“交通厅”，所以在厅中设计的门应该尽量减少，以便留出足够摆放家具的稳定空间。

与此同时，客厅最好是长方形，而且其宽度不应小于3.3米，深度和宽度的比例最好不要大于2。如果入户为客厅时，宜在入口处设一过渡空间，以增加户内的私密性和满足使用功能的需要。

卧室:面积大于12平方米

卧室对于整个户型的选择来说，也特别重要，专家分析，主卧室最好有好的朝向，宽度不宜小于3米，面积大于12平方米。如果是大面积户型的主卧，卧室里面必须带一个专用卫生间，如果整户内仅有一个卫生间的话，那么卫生间应该设在主卧附近为最佳。另外，有次卧的户型，那么次卧的面积最好不要超过10平方米。

厨房:净宽大于1.5米

在厨房的选择上，专家认为厨房最好和餐厅紧贴，而且厨后间外最好配以阳台，既可通风，又可以弥补厨房使用面积和临时使用功能的不足。如果不能做到，那厨房必须直接对外采光通风。对于厨房的使用面积，厨房的净宽度应大于1.5米。

卫生间:净宽度不得小于1.2米

户型优劣的选择，也可以体现在卫生间上。据介绍，在卫生间的设置上，如果是带浴缸的卫生间，那么卫生间的净宽度不得小于1.6米；如果是淋浴式的卫生间，则净宽度不得小于1.2米。与此同时，专家还强调，如果卫生间是直接对着起居室的话，那么在卫生间里应设前室，可以将洗衣机放在前室内。而且最重要的是，卫生间的大小应与整个户型的面积标准相一致。

阳台:栏杆1.1米最合适

好户型有阳台才算完整，对于阳台的选择，首先要是客厅的阳台。专家说，为保证客厅有良好的视野和采光，阳台栏杆高1.1米，其实体的栏板应降至850至900毫米(上加横栏杆)，或将封闭阳台的围护结构做成全透明或部分透明。

数据加密仍是计算机系统对信息进行保护的一种最可靠的办法。它利用密码技术对信息进行加密，实现信息隐蔽，从而起到保护信息的安全的作用。那么数据加密方式有哪些呢？接下来来为大家讲解下吧。

常见数据加密方式共三种，分别是散列、对称加密、非对成加密，严格的来说散列（摘要算法）只能用于认证。

散列通过对要传输的数据进行HASH计算以混淆数据达到数据传输的安全，散列的长度越长安全性越高，但是性能也越差，散列还可以通过在待传输数据后面加盐值（额外的字符串）进一步提高安全性，散列的弊端就是客户端对数据加密进行传输后，服务端只能进行验证数据是否完整，不能进行解密。

对称加密，指服务端和客户端预先规定好一个密钥，客户端将请求的数据经密钥加密后送达服务端，服务端负责解密数据，这种对称加密的方式不能保证密钥的安全性（即服务端通过网络将密钥传递给客户端时也可能会被中间人劫持）。

非对称加密有一对密钥，公钥/私钥，服务端通过私钥生成公钥，然后将公钥传递给客户端，保证了私钥不会被其他人获取到，客户端将数据通过公钥加密后传输，服务端通过私钥解密保证了数据的安全性，弊端是网络存在中间人截获服务端发送的数据可以篡改数据。

iferror函数就是对我们在计算过程中所使用的公式进行检验。

1、首先我们打开一个样表。

2、本例表中公式非常简单，就一个求和公式

3、我们将iferror函数输入求和公式参数

4、输出的结果显示，该公式计算正确，没有发生错误。

5、我们人为的设置一个错误公式，比如说，除数为0，来检验一下iferror函数的作用。

6、而我们直接输入=10/0则是这样的结果。所以当我们使用其他函数进行取值时，iferror函数是能够提供帮助，不至于让我们需要人工在表格里寻找错误的。

注意事项： iferror函数主要是检验其他函数公式的取值差错。

现如今，个人信息的保护、安全，一直是一个巨大的难题，也是现在许多人所关注的。

随着诸如区块链之类的分布式账本技术的出现，存有一类解决方法。区块链是一类去中心化的数字分类帐，用于记录许多计算机上的交易信息。区块链技术的实施实现了透明的，可审核的分类帐，其中在没经用户知情和同意的状况下没法收集和发送数据，并消除了潜在数据泄露的单点故障。

诸如，存储在区块链上的数据的虚拟不变性可以确保数据不会被修补或不准确。这种就可以准确地反映出任何需要开展的“更正”，这是对无法删除的现有数据的修改。

确实，数据的不可变性是使区块链不可入侵的众多方面之一。当与去中心化（这是区块链技术的标志）以及旨在混淆参与者和交易条款的强大加密技术相结合时，区块链可能为网络安全问题提供最强大的解决方法之一，这种问题继续破坏业务运营。

一旦写入区块链，数据将永远驻留在区块链上。

在加密货币生态中，消费者对数据和信息的需求巨大且不断增长，这些工具不容忽视。

链闻注：Chris McCann 本篇文章中引用的关于网站流量的数据来自于 Similarweb.com，目前这是获得独立网站流量情况最好的统计工具之一。

有人说，加密货币领域下一波 10 亿美元以上的公司将是数据和分析公司，具体可以参见「抓住下一波密码货币世界的独角兽」一文。

在这个市场中，我想更多地了解比特币和加密领域的所有数据提供商。最重要的是，更多了解人们使用的加密市场数据来自哪些不同的来源。

与传统金融市场不同，在比特币和加密货币生态系统中，大多数基础数据是公开的。这使得该领域出现一种独特的发展，即消费者和机构对加密货币市场的数据的需求十分庞大，且持续增长。

以下是关于加密业数据的快速入门，以及当今数据与分析领域的全局概览。

加密业数据入门

加密业最有趣的事情之一是，绝大多数的数据都是公开的。例如，在比特币网络上，从创世区块 (genesis block) 开始到现在的每一笔交易，都记录在比特币区块链上。

这包括人与人之间、交易所之间、服务提供商和商户之间的每一笔转换。从一个地址到另一个地址的任意价值的转移，都记录在比特币区块链上。其他大多数区块链网络也是如此，比如以太坊 (Ethereum)、莱特币 (Litecoin) 和 XRP 等。

由于所有数据都记录在区块链上，这就创造出一个有趣的动态：在体量达到 2,500 亿美元的加密货币行业里，所有最有价值的经济数据都藏在人们眼皮底下。与传统的金融系统不同，如果你对比特币有什么问题，你多半能够找到数据来回答它。

数据和分析市场中的公司的使命，就是整合所有这些公共数据，以帮助参与者（消费者、基金、交易所、矿工等）理解加密市场的意义。

数据源有哪些？

Token Daily 的合伙人 Mohamed Fouda 指出，大部分关于加密业的数据来自以下三个主要来源：

1. 交易所数据，包括现货市场、衍生品市场、场外交易市场；

2. 区块链网络数据，包括区块浏览器、哈希率、供应计划等；

3. 链下数据，包括 GitHub、节点、客户端、社区渠道。

所有这些数据大部分都是公开的，尤其是记录在各种区块链上的数据。本质上并不公开的消息来源包括以下几个：

· 场外交易的信息

· 交易所上现货和衍生品的价格、订单簿、成交量信息等大部分是公开的，但与用户、人口或地理数据相关的任何信息都更难以获得和推导出来。

· 链下数据不一定是公开的；但大多数底层资源在很大程度上较易获取，包括 GitHub、reddit、Twitter、Telegram 等。

谁在使用区块链数据？

加密生态系统中的每个人都在使用某种形式的区块链数据，包括但不限于：

· 消费者：检查比特币和各种加密货币的价格。

· 交易员：提取数据来建立交易模型。

· 消费者：通过区块浏览器确认资金转移。

· 交易所：协调和跟踪资金流动。

· 对冲基金：提取数据进行套利等。

· 机构投资者：为簿记而整理定价数据。

· 矿工：监控哈希率和盈利能力。

· 监管机构：监控可疑活动。

· 记者：调查事实来源。

DApp 开发人员：监控应用的使用情况和统计数据。

因为区块链数据本质上是公开的，所以各种各样的参与者现在都可以看到和利用加密生态系统中的底层金融和网络数据。

市场生态系统图

下面是整个加密生态中数据和分析提供商的生态地图。我也试图根据它们提供的核心活动对所有公司进行分类，需要指出的是，其中一些公司同时提供多项服务。

这个可视化图是一个精简版的公司列表，每个类别的所有公司完整列表见后文：

价格和市值信息提供商

价格和市值提供商，他们提供比特币和其他加密货币的价格和市值数据。

这些服务通常是免费和公开的，同时还公开包括交易量、供应、图表、交易数据等的其他周边数据。由于这类服务中的大多数都是公开的，在我看来，根据每个服务商的月度网络流量对其进行排名是非常公平的。

使用这个指标，位居前 5 的价格和市值信息提供商是：CoinMarketCap、TradingView （价格和图表）、CoinGecko、CryptoCompare 和 WorldCoinIndex。

完整排名如下：

数据和分析工具

这是一个宽泛的供应商类别，他们寻求将基本的价格 / 市场 / 网络数据整合成更有意义的洞见。我将这一宽泛的类别进一步分为几个具体的子部门，分组见下文。

同样，大多数这类服务商（机构型中心数据服务除外）基本都可公开访问，所以我基于网站流量对公司进行排名。

通用数据和分析工具

属于这一类别的有以下几家公司：

· Cryptowat.ch：集市场数据、交易所 API、监控、投资组合工具等于一体。

· BitInfoCharts：一家有原创性的分析服务商，提供比特币和所有主流加密货币的许多种图形和表格。

· Coin360：查看不同代币和交易所的信息图形和图表。

· Cryptoslate：一家和 CrunchBase 类似的服务商，重点关注各种人物、公司、产品等。

· Blockchair：汇总了网络和市场数据，带图表和 API 接口。

投资组合工具

投资组合工具这种产品和服务，专注于帮助人们跟踪其持有的比特币和其他加密资产构成的投资组合的历史变动，以及各笔交易的变迁。其中一些服务也扩展到覆盖税务信息。

· CoinTracking：投资组合跟踪和报告

· Coinigy：投资组合管理和交易所账号管理

· Blockfolio：投资组合跟踪+通信平台

以 DApp/defi 为中心的工具

这是一类专注于应用生态领域的分析工具，包括去中心化应用程序 (DApp)、去中心化金融 (DeFi) 和以太坊服务。

· ETH Gas Station：以太坊 gas 价格的实时信息

· DAppRadar：DApp 排名网站

· LoanScan：借贷利率和关于 DeFi 贷款应用的其他数据

· DeFi Pulse：DeFi 生态系统的统计数据

围绕机构服务的数据工具

这包括专门为机构客户（传统基金、加密基金、家族理财室等）提供服务的数据和分析公司。

这类服务大多是付费订阅服务，所以按网站数据进行排名有失公允；不过，排行榜还是能让我们对最受欢迎的那些机构稍微有些了解。而且，一些公司也通过他们的博客和有限公开的数据提供一些报告。

· Tradeblock：面向机构投资者的数据平台

· CoinMetrics：市场和网络数据的提供商

· Delphi Digital：关于数字资产市场的精品机构级的分析服务。

· Digital Assets Data：为机构提供全方位的数据采集和应用平台。

挖矿工具

挖矿是比特币和加密生态系统中最重要的一个方面，尽管它常常被忽视。挖矿信息供应商会提供各区块链的实时哈希率、盈利计算器、矿池盈利能力等。

这些数据大部分是公开的。下面有提供商的完整列表。前三名分别是：

· WhatToMine：挖矿盈利能力计算器

· MiningPoolStats：各种矿池和网络的统计信息。

· CoinCalculators：挖矿盈利能力计算器和硬件比较

区块浏览器

区块浏览器是网络数据的真相来源。

从消费者的角度来看，人们通常使用区块浏览器来确认和跟踪自己的交易。在以太坊上，你还可以用区块浏览器来验证代币 / 供应量的信息并跟踪 dApp 的交易情况。从商业角度来看，你可以从各区块链（通过完整节点）直接查询数据，或者使用区块浏览器直接从区块链聚合数据。

按浏览量计算，以下是排名前三的区块浏览器：

· Blockchain Explorer：——blockchain.com 提供的比特币和以太坊区块浏览器

· Etherscan：以以太坊为中心的区块浏览器

· BTC.com：比特币区块浏览器，基于区块数据，叠加了各种矿池服务

区块链分析公司

这类公司专注于比特币和其他加密网络的数据收集和分析。最典型的使用场景是政府、交易所和金融公司用于追踪可疑活动。

所有这些公司的分析都是不公开的，所以网站的公开数据只能让我们了解其最常用的服务。

· Chainalysis：预防、甄别和调查违反加密业相关法规的行为

· Eliptic：区块链合规分析

· Crystal：尽职调查和合规分析

· AnChain：威胁监测和威胁情报分析

媒体

我把媒体也纳入进来，是因为媒体在向加密生态系统中的所有参与者汇总市场和网络数据方面发挥着重要的作用。此外，除了价格，媒体也是人们在加密生态系统中获取信息的主要形式之一。

按浏览量统计，以下是排名前五位的媒体网站：

· Coindesk：区块链新闻和事件

· Cointelegraph：加密货币新闻和分析

· CCN：市场近况和加密货币新闻

· NewsBTC：比特币新闻和分析

· The Block：加密业新闻，提供了很多出色的原创分析

地理分析

我在试图了解人们是在哪些地方使用区块链数据和分析时，得到了一个有趣的副产品，那就是对加密行业地理分布的高级别全景概览。

与以往一些创新周期不同，加密行业从诞生的第一天起就是全球性的。在查看上述所有服务中排名前三的地理位置时，我们得到了以下这幅加密行业的地理分布图：

尽管美国是加密行业的主要中心之一，但它绝不是该产业唯一主要的地理位置。

我的主要结论

在研究了比特币和加密货币领域所有不同数据提供商的总体情况后，我得出的主要结论如下：

· 由于核心的区块链数据本质上是公开的，整个生态系统对数据的访问权要高得多（与传统金融业相比）。

· 在加密货币生态系统中，消费者对数据和信息的需求巨大且不断增长。

· 我们很可能会看到，该领域的大公司既有立足于消费端的，也有立足于机构端的。

· 单单雅虎财经 (Yahoo Finance) 的主页，月浏览量就达到 1.7 亿次，因此，我们还需些时日才能看到「加密业对传统金融业的大反转」。

U盘是什么?

什么是U盘?U盘是一个小、便携的，可以插进插进电脑USB接口的储存器，以前，U盘的容量很小，只有几十兆，现在，U盘的容量越来越大，8G，16G容量的U盘已经很常见了。

U盘是所有储存器中，最容易运用的,因为它们是小到可以放在口袋里,可以接通任何电脑USB驱动器，并且不需要额外的安装驱动程序。虽然比移动硬盘容量小，但是U盘更小、更耐用、更方便。

U盘数据遗失的原因：

下面是一些常见的，有可能造成U盘数据遗失的情况，及其变现情况：

1.不小心，执行了误格式化操作;

2.计算机病毒破坏;

3.计算机USB接口或U盘自身的电路问题;

4.不正确的在计算机USB接口上插拔U盘;

5.不小心，在U盘上，错删除了文件;

6.计算机U盘接口或U盘自身的电路问题;

7.由于软件错误，U盘中的文件系统，变为Raw格式;

8.插入U盘后，系统提示U盘需要格式化。

U盘数据恢复：

如果是硬件问题，建议您请专业数据恢复公司的专业人士来恢复U盘中的数据。

如果不是硬件问题，那么，U盘数据恢复和普通硬盘数据恢复没什么分别，建议您运用数据恢复软件来恢复U盘数据!