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怎样编写求均及格人数EXCEL函数公式
可以用以下方案解决: 方案一: 用数组公式 假设语文成绩在A1:A100里, 数学成绩在B1:B100里面. 在C1 中输入 =SUM(IF((A1:A100>=60)*(B1:B100>=60),1,0)) 输完后不要按 enter 键, 要按 ctrl + shift + enter , 公式会自动加入{}成数组公式, 即可统计出符合要求的人数个数. 方案二:Nvidia A100 硬件软件结构分析
Nvidia A100 架构分析 Nvidia A100 硬件架构 1 GA100 的架构图 A100 GPU的架构名称为GA100，一个完整的GA100架构实现包括以下单元： 基于GA100架构的A100 GPU 包括以下单元： a. 7 GPCs, 7 or 8 TPCs/GPC, 2 SMs/TPC, up to 16 SMs/GPC, 108 SMs b. 64 FP32 CUDA Cores/SM, 6912CUDA 11功能清单
CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃。A100 GPU具有革命性的硬件功能，CUDA 11与A100一起发布。 CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC，基因组学，5G，渲染，深度学习，数据分析，数据科学，机器人技术以及更多不同的工作负载NVIDIA数据中心深度学习产品性能
NVIDIA数据中心深度学习产品性能 在现实世界的应用程序中部署AI，需要训练网络以指定的精度融合。这是测试AI系统的最佳方法-准备将其部署在现场，因为网络随后可以提供有意义的结果（例如，对视频流正确执行图像识别）。不收敛的训练是对指定AI网络上硬件吞吐能力的衡量，但不能代表实际应用双精度张量内核加快了高性能计算
双精度张量内核加快了高性能计算 通过NVIDIA Ampere架构，仿真和迭代求解器可将FP64数学提高多达2.5倍。 模拟可以帮助了解黑洞的奥秘，并了解冠状病毒上的蛋白质尖峰如何导致COVID-19。还可以让设计师创建从时尚汽车到喷气发动机的所有东西。 但是仿真也是地球上最苛刻的计算机NVIDIA深度架构
NVIDIA深度架构 今天，在2020年NVIDIA GTC主题演讲中，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新NVIDIA Ampere GPU架构的新NVIDIA A100 GPU。本文介绍新的A100 GPU，并介绍了NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能。 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GP在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据
在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据 如今，最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像（3840×2160图像），原始数据超过25 MB。即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率（1280×720），原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间。存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用Excel/WPS表格中求一组数据中去掉最大最小值的平均数和标准差
问题 采集到一组数据后，用Excel/WPS表格处理。考虑到数据有波动，想去掉最大最小的K个数后，再计算剩下数据的平均数和标准差。 如果是计算去掉最大最小数的平均值，那么很容易想到用SUM对所有数据求和，再减去MAX和MIN，最后除以总数-2即可。不过计算标准差则不那么容易了。如果考虑最大最小使用NVIDIA A100 TF32获得即时加速
使用NVIDIA A100 TF32获得即时加速 NVIDIA A100带来了我们公司历史上最大的单代性能增长。这是一个新的结构创新，这是一个多功能的支持，这是一个多功能的结构支持。TF32是用于深度学习训练的绝佳精度，因为它结合了FP32的范围和FP16的精度，与上一代的FP32精度相比，可提供高达5倍的加速。