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excel自動計算的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦寫的 Excel VBA編程開發（上冊） 和洪錦魁的 Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】都 可以從中找到所需的評價。
另外網站使用[自動加總] 加總數字 - Microsoft Support也說明：如果您需要加總欄或列中的數字，使用Excel 為您計算吧。 選取要加總之數位旁的儲存格，按一下[住家」 選項卡上的[自動加總」，然後按Enter，即可完成。
這兩本書分別來自中國水利水電出版社 和深智數位所出版 。
國立陽明交通大學 電機資訊國際學程 黃經堯所指導 顏勤智的 基於多灶性穩態視覺誘發電位的青光眼功能視覺檢測評估之優化 （2021），提出excel自動計算關鍵因素是什麼，來自於多灶性穩態視覺誘發電位、腦電圖、偏最小平方迴歸、青光眼、ROC曲線。
而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊工程學系 楊峻權、林宣華所指導 楊松輯的 基於國教課綱英語領域建構自動化Web線上學習平台 （2021），提出因為有 文本探勘、108課綱、抽認卡、線上學習平台的重點而找出了 excel自動計算的解答。
最後網站辦公室必學的Excel應用技巧(基礎篇-2) - IMC精英則補充：下圖可見自動填滿時，G4=F4*C14，C13就跟著往下跑了。 這是因為G3函數公式裡需要固定一個位址不變，匯率(C13)，不要隨著自動填 ...
Excel VBA編程開發（上冊）
為了解決excel自動計算 的問題，作者 這樣論述：
《Excel VBA編程開發(上冊)》從初學者角度出發，通過簡潔的語言、豐富的實例詳細介紹了利用Excel VBA語言進行程序開發需要的思維方式、知識技能等內容。 本書共15章，第一部分介紹VBA編程環境、語法基礎和內置函數；第二部分介紹Excel對象的讀/寫方式、事件編程、程序調試和錯誤處理；第三部分偏重界面設計，主要介紹自定義功能區、窗體和控件設計、加載宏的做法和用法；第四部分進入中級難度，介紹了VBA通過ADO技術、SQL查詢語言訪問數據庫，通過操作VBE實現自動編程，以及類模塊的基本概念和用法。每一章都設計了3道課後習題，習題答案在本書附錄中展示。為了讓讀者更
好地理解本書內容，本書配備了視頻教程和教學PPT課件，並贈送讀者15集視頻課程。 本書適合具有Excel辦公軟件基礎知識，想快速掌握VBA編程的各類人士閱讀，也適合從事Office開發、RPA自動化開發、VSTO開發的人員作為參考書使用。應用型高校計算機相關專業、培訓機構的講師和學員也可選擇本書作為教材或參考書。
excel自動計算進入發燒排行的影片
Office辦公室應用軟體在使用過程，大量使用到複製、貼上功能，重複性操作，都可以利用VBA應用程式改為自動化操作。不僅可以減少重複性操作導致的人為錯誤，還可以大幅提升工作效率。
辦公室人員將每日每月產生的表格或資料，集結放在資料庫，這些資料可能經過很長時間，需要分析、整理。如何利用VBA應用程式，完成自動輸入、處理、分析，變成很重要的一件事。
VBA不難。VBA方法是將操作過程錄製後，自動轉成程式碼。所以真的沒有在寫程式碼。除非不會操作Excel，才能說VBA很難。
講師:孫在陽,[email protected]
基於多灶性穩態視覺誘發電位的青光眼功能視覺檢測評估之優化
為了解決excel自動計算 的問題，作者顏勤智 這樣論述：
本論文提出了一種透過視覺刺激設計、EEG 信號增強和特徵空間規範化來優化基於 mfSSVEP 的功能性視力喪失評估的診斷能力方法。在將經我們優化的分類器決策與標準自動視野檢查 (SAP) 等臨床測量值進行比較以區分正常和青光眼患者時，我們成功地在ROC中取得最大化ROC AUC 下的面積。這些優勢都是在減少整體檢查時間同時實現，從而使青光眼患者的測試更加舒適。共有 61 人（正常：11 [16 眼]，青光眼：50 [86 眼]）參加了 IRB 批准在杜克眼科中心的 mfSSVEP 臨床試驗。 mfSSVEP 視覺刺激在具備眼動儀的商用 VR 耳機中呈現給患者，並使用內部設計的 EEG 放大器
收集 EEG 數據。然後將全局 mfSSVEP 指標區分青光眼與健康眼睛的性能與標準自動視野檢查 (SAP) 指標（例如 MD（平均偏差）和靈敏度閾值）進行比較。分析同步的 EEG 信號、眼睛注視數據和視覺刺激開始以去除非腦波訊號的雜訊。使用典型相關分析 (CCA) 對預處理EEG數據應用信號增強階段，以取得與其引發的刺激最大程度的相關聯。然後從已增強信號中提取兩個參數集，CCA 最大相關值和基線訊噪比 (SBR)。第一個特徵參數集是從第二階段 CCA 獲得的，以提取多頻刺激模式內每個刺激頻率處的功率譜密度。同時我們也計算第二個特徵參數集，即基線訊噪比 (SBR)，以找出由於 mfSSVEP
響應和基線 VEP 響應導致的功率譜密度差異。最後計算來自其二參數集的匯總統計數據，例如平均值、中位數、四分位距、峰度和偏度，以評估它們的統計分佈特徵。我們對特徵參數應用偏最小平方迴歸，並選擇最佳數量的組件來防止過度擬合，在數據集上使用 3 折交叉驗證。結果顯示優化模型的 ROC AUC 為 91%，而 SAP MD 為 82%。
Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決excel自動計算 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
基於國教課綱英語領域建構自動化Web線上學習平台
為了解決excel自動計算 的問題，作者楊松輯 這樣論述：
因應108課綱之新政策上路，對於各學科有了新型態的學習方向及內容，然而對於新課綱學習內容，家長、教師與學生難以各自花時間閱讀幾萬字的課綱，了解與適應新課綱學習模式。本論文透過文本探勘 (Text Mining)，自動從108新課綱英文領域擷取內文，分析擷取K12學習架構與單元，以及各單元重要關鍵字。藉此整合Web Crawler技術，自動抓取YouTube相關英語文學習影片，分析出最相關影片，以對應至學習單元。基於課綱單字表與分析影片字幕，分析影片難易度，並參考Spaced repetition、Active Recall (Retrieval)、Picture Superiority Ef
fect等學習原理，製作成抽認卡 (Flash Card) 幫助學習，有效建立長期記憶，最後透過React前端開發框架，開發線上學習平台EN108。