excel一组数据怎么计算加减乘除【推荐20篇】

excel理日期数据怎么计算?有时我们在处理数据时遇到日期类型的数据需要处理时，有一些常见的麻烦，如果带有具体时间点的日期只想要前面的日期，想要两个日期进行相减，利用日期进行作图等问题，下面就几个常见的问题及解决方法进行讲解。

1、带有时间点的日期数据去掉后面的时间点。这里主要介绍两种方法

2、 第一种方法是采用text函数 ，具体写法见下图

3、 第二种方法是采用数字进行中转 ，首先将日期数据变为数字。

4、因为带有时间点，将日期转化为数字时我们会发现数字是小数，去掉后面的小数就相当于去掉了后面的时间点，这是这种方法的思路。首先将日期复制到空的表格列中，选中，右键----设置单元格格式----数值---确定。

5、 注意，上面一步的数值不要把小数位数去掉 ，因为数字会自动四舍五入，就不会是当天，而可能是第二天。如果想把数字后面的小数去掉，需要采用rounddown函数，具体写法见下图.

6、将取整后的数字按第4步的操作转化为日期就可以了，或者用上面的快捷栏直接转化。可以自由选择日期的格式

7、这里额外简单介绍一下三个取整函数，round函数是就近取整，rounddown函数是去掉后面的小数取整，roundup函数是自动入一个数，具体效果见下图。

二、区别

1、看到这里，大家应该有一个疑问，这两种方法有什么区别吗?当然有，采用text转换的日期，是文本格式的，是无法转变为数字的，而采用数字转化方法转化的日期则是可以转化为数字的。用作图的方法来对比这两种方法的区别。

2、横坐标是日期，纵坐标是个数，分别采用转化后的日期作图。从图上应该能非常清晰的看到两种方法转化的区别，大家可以根据需要自由选择啦。

3、最后再介绍一个日期相减的函数， 如果想你知道两个日期之间间隔了几天，就可以用DATEDIT(开始日期，结束日期，“d”)这个函数 ，具体用法见图。

Excel是办公室自动化中非常重要的一款软件，今天小编就为大家介绍在EXCEL2007中怎么利用原始的单元格数据进行计算方法，有需要的朋友快快来学习吧。

方法/步骤

1、运行EXCEL2007，新建一个EXCEL文件，然后根据原始材料进行表格设计，并把数据填入表格中

2、现在需要计算的是容性电流值一列和乘以系数一列，如果徒手计算会非常麻烦，而且还可能计算错误，如单纯的计算器，输入并誊写结果效率也不高，现在我们利用EXCEL的插入公式自动计算功能进行计算，在编辑区域输入公式，并输入具体数值

3、然后把结果放在所在的列就可以，回车计算结果自动填入，因为公式中有引用电缆截面的数据，所以我插入一列，单摘出电缆截面面积数据，公式为：[(95+1.44S)/(2200+0.13S)]Un*L其中的S可直接引用单元格数据，L也是直接引用，这样就方便多了

4、此列第一个数据出来后，下面的就直接拖动就可以了。把鼠标放在单元格右下角小黑点处，左手按住CTRL键，右手按鼠标左键向此列的下面拖动，数据就都填充上了，公式自动引用相应单元格的数据

5、这个是向下拖动后的表格，我们任意点一个，双击，可以看到引用的公式中单元格数据已经自动改变，非常智能，省却我们不少时间，只要原始数据正确，公式 正确，那么最终的数据就都交给EXCEL了，只是点鼠标的事儿，是不是非常的方便

6、同样紧挨着的一列只是单纯的乘法关系，相对来说就简单多了，用自带的函数PRODUCT()可以计算，当然也可以直接用=A*B得到

7、这个就是最终得到的一张数据表格，打出来就可以清楚结果了，不用一个一个去计算，小数点的位数是可设的，保留几位只是对数值设置一下的事情 ，总之大大提高了工作效率，所以我们在工作中学会使用办公软件

有些时候我们在编辑word的时候需要临时对某几个数字进行加减乘除运算，一般我们有两个办法实现：一是打开系统自带的计算器，二是打开一个Excel表格，通过这两种办法得到计算结果，但很多人不知道简单的计算在Word里面其实也是可以实现的，下面说一下在Word里面如何实现计算。

1、首先，打开任何一个Word或新建一个Word，点击左上角的【 Office 】按钮

2、在弹出的界面中，右下角找到【 Word选项 】并点击

3、在弹出的【 Word选项 】窗口中，左边一栏找到【 自定义 】选项并点击

4、在中间从下列位置选择命令下拉框中选择【 不在功能区中命令】

5、之后在下面的滚动列表，一直往下拉，找到其中有一个【 计算 】功能的选项，选中它点击中间的添加按钮，当【 计算】 功能从左边跑到右边之后，再点击右下角的确定按钮

6、这个时候在顶部的【 自定义快捷访问工具栏 】会多出一个球形按钮，但这个时候灰色的不能点击

7、下面我在Word中随便输入一个运算演示：1+2*3/2-1，根据数学中的四则混合运算，结果应为：3，首先我先选中这个运算，然后点击 【自定义快捷访问工具栏 】中的【 计算 】功能命令按钮，这个时候默认会把计算结果粘贴到 “剪切板”中，同时在左下角的状态栏上也会显示计算结果，同时你在需要填写计算结果的地方粘贴一下就能看到结果，是不是很神奇!

注意事项：

通过这个方法在Word里面就可以简单的运算，方便又快捷。

我们在进行数据统计的时候经常会用数据透视表来进行数据的提取，简单的求和、求平均值我们可以依靠数据透视表中进行计算出来。如果我们需要对提取的数据进行计算的时候应该怎么操作呢？

1.我们通过数据透视表得到如下数据：

2.在数据透视表中，我们希望通过数量及金额两列数据得出平均值，按照平时的操作，我们可以通过Q列除以P列得出平均值，但是对于数据透视表中的数据我们并不能按照这样进行计算得出正确的结论。

3.我们将光标确定在数据透视表中，点击数据透视表中【选项】下面的【域、项目和集】这个选项卡上，选择【计算字段】这一项。

4.在弹出的对话框中，在公式这一项中，在等号后面将‘0’去掉后，双击字段下面方框中的‘金额’输入‘/’后双击‘数量’。这样我们就能得出我们想要的数据。

以上是我们对数据透视表中的数据进行计算的一种方法，如果有其他更好的方式，大家可以一起提出来学习一下啊。

房屋贷款计算器计算器怎么计算贷款数据？随着时代的进步，我们可以预知很多的事情，比如你可以通过天气预报知道明天的天气如何，还可以通过一些软件知道投资某种商品的风险有多大，最终能够直接影响到你的个人决策上，当然，如果你想要申请贷款，小编建议你，先使用贷款计算器好好计算一下有关的贷款数据，做好一个预算准备，有助于你更好地管理自己的资产，所以今天小编将为你介绍房屋贷款计算器计算器怎么计算贷款数据。

房贷计算器

首先，我们既然要用到贷款计算器，就要通过助贷网官网首页的右下方中找到常用计算工具，选择一种类型的计算器点击进入贷款计算页面。要清楚如何正确使用贷款计算器准确计算贷款数据，我们首先要知道贷款计算器包括以下这几种：购房能力评估、等额本息还款法、等额本金还款法、提前还款计算器、税费计算器、2016年最新公积金贷款计算器。当然，这几种计算器各有不同，我们一起来看一看他们的区别在哪里？这将有利于我们正确使用贷款计算器准确计算贷款数据。购房能力评估中您可以获悉可购买的房屋总价、可购买的房屋单价、购房相关税费和银行贷款需支付的费用，对您的购房能力进行客观地评估。等额本息还款方式是在还款期内，每月偿还同等数额的贷款(包括本金和利息)，这样由于每月的还款额固定，可以有计划地控制家庭收入的支出，也便于每个家庭根据自己的收入情况,确定还贷能力.在等额本息还款法中您可获悉房款总额、贷款总额、还款总额、支付利息款、首期付款、贷款月数、月均还款额。等额本金还款方式是将本金每月等额偿还，然后根据剩余本金计算利息，所以初期由于本金较多，将支付较多的利息，从而使还款额在初期较多，而在随后的时间每月递减，这种方式的好处是，由于在初期偿还较大款项而减少利息的支出，比较适合还款能力较强的家庭。在等额本金还款法中您可获悉房款总额、贷款总额、还款总额、支付利息款、首期付款、贷款月数、月还金额。提前还款计算器中您可获悉原月还款额、原最后还款期、已还款总额、已还利息额、该月一次还款额、下月起月还款额、节省利息支出、新的最后还款期。税费计算器中您可获悉房款总价、印花税、公证费、契税、委托办理产权手续费、房屋买卖手续费。以上给大家介绍的这几种房贷计算器的不用用处，小编也相信你能够从中选择一个最适合自己的贷款计算器来对自己的贷款进行预算，从而做到正确使用贷款计算器准确计算贷款数据。

Excel2003 里的求和功能特别简单，下面就说说Excel2003 如何快速计算数据总和。

操作方法

首先，点击桌面上的Excel2003的图标。

在打开的空白文档上，我们输入1~6六个数字，我们假设要计算这六个数字的总和。

把光标放在6旁边的单元格中，然后点击上方快捷工具中的∑图标，这就是求和功能的图标。

点击∑图标后，我们就会发现，从1至6的单元格全被虚线框住了，并且6旁边的单元格中也出现了求和公式。

我们只需打一下回车，单元格中就自动求和了，求和的单元格中就出现了21。

操作方法

以下图数据为例，把光标放在c11处，然后点击“公式”，选择“插入函数”。

点击“插入函数”后，会出现如图所示的对话框。选择“STDEV”（标准偏差），点击“确定”。

之后会出现下图所示的对话框，这个对话框是为了选定处理参数的范围。点击范围框后面的小标志，然后对范围进行框选，选好之后点击确定就得出了标准偏差。

之后就是算平均值了。还是“插入函数”，选择“AVERAGE”，然后选定范围，点击确定平均值就出来了。

之后在c13处输入公式“=C11/C12”,按一下enter键，相对标准偏差就出来了。

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。

对于喜欢炒股的朋友来说，买的股票能上涨，而且能连续上涨，是件很高兴的事，但如果想知道自己买的股票五个涨停板时或十个涨停板时的价位，用手工计算也可以，但比较麻烦，若用Excel表来计算就很容易。

1、打开Microsoft Excel表，在B1单元格中输入股票价格，比如13.55元，用手工计算可知第一个涨停板的价格为14.91元

2、将鼠标点击B2单元格，在编辑栏中输入“ 等于号 =”

3、在编辑栏的等于号后点击B1单元格， 在键盘上输入乘以*0.1，键盘输入加号+ ，再点击B1单元格，编辑的内容是 ：=B1单元格*0.1+B1单元格 ，意思是： B1单元格中的数字乘以0.1(0.1是10%的涨停板)再加上B1单元格中的数字

4、此时B2单元格显示的数字为14.9050，选择B2单元格， 点击鼠标右键， 在弹出的对话框中选择设置单元格格式

5、在数字标签下选择数值选项，选择保留2位小数位数，单元格显示数字为14.91

6、把鼠标放在B2单元格的右下角，当鼠标变成十字星时，向下拉出十个的单格，这就是该股票十个涨停板的价位

7、我们手工计算第二、第三个涨停板的价位，第一个涨停板是14.91元，第二个是14.91+1.49=16.40元，第三个涨停板是16.4+1.64=18.04元，和我们手工计算的一样，是不是很快呀

从越来越多的数据产生自网络边缘的那一刻起，意味着就近提供边缘智能服务的边缘计算将发挥巨大的作用。简单地理解边缘计算的涵义，就是将集中式的数据存储、处理模式下沉到网络边缘，它和云计算的概念相对，当然并不是取代关系。

近两年来，边缘计算这个词频繁被提及，得益于前期ETSI、3GPP等国际标准组织的推动，2016年在国内成立的边缘计算产业联盟(ECC)也致力于推动边缘计算在行业数字化转型中发挥作用，近期OpenStack基金会甚至也成立了专门的工作组以关注OpenStack对边缘计算平台的支持。

当然，除了标准组织和机构对边缘计算的推动，包括全球各大通信服务提供商、ICT设备提供商、芯片厂商、解决方案提供商、内容提供商等都加入了对边缘计算的探索，甚至推出了相应的产品解决方案以及试点案例。

产业各方都在提边缘计算，但你知道它该如何进行部署，又该需要一个什么样的“芯”?要知道边缘计算部署并不是将云计算挪个位置那么简单。

“边缘”的限制

在边缘计算产业发展进程中，通信服务提供商无疑是比较积极的，以其对边缘DC的改造来说就面临诸多瓶颈。和核心机房不同，一般来说边缘DC部署的位置、空间、供电都有其特有的限制，所以硬件设备架构上就需要个性化的开发和配置来适配边缘计算平台的需求。

以刀片式服务器举例，动辄10U的起步安装高度以及超过5kw的功耗需求，这往往是大多边缘侧机房不能满足的，尤其是散热和承重方面，对边缘DC改造挑战巨大。

当然，支撑边缘业务的基础平台还有很多，例如存储、边缘计算网关、特定边缘应用设备等。以功能来说，数据面的下沉意味着它需要流量的快速卸载能力、图像快速识别能力、易扩展能力、甚至人工智能等。所以，整体看来，边缘计算平台所要求的硬件设备架构，如本地计算、存储、平衡I/O、硬件加速、高集成度、设备能效比都会成为需要考虑的关键因素之一。

所以，从芯片的角度，它也要适用于边缘设备在性能、能耗与尺寸之间进行平衡。

一颗将智能扩展至边缘应用的“芯”

如果观察边缘计算的发展进程，可以发现英特尔一直是其技术创新和产业协作的重要参与者和推动者。1个月前，英特尔推出了全新的至强D-2100处理器，它是一个专用于传统数据中心之外进行计算的新型芯片系列。

英特尔至强D-2100处理器是首个可满足低功耗、高密度边缘计算需求的处理器产品。该系统芯片(SoC)处理器旨在满足受限于空间和功率的边缘应用、其他数据中心或网络应用的需求。

如上提到，边缘计算设备在性能、能耗、集成度、硬件加速等方面提出特别需求，毫无疑问，至强D-2100满足了这一需求。在拥有4到18个核心、多至512GB的可寻址内存的同时，此系统芯片还拥有集成的平台控制器中心(PCH)、集成高速I/O、最多4个集成10 Gb英特尔以太网端口，以及一个60-100瓦的热功耗设计点(TDP)。它与英特尔至强可扩展处理器运行着相同的指令集，提供软件运行的一致性并可其从数据中心扩展至边缘。

英特尔至强D-2100处理器的集成功能还包括：硬件增强的虚拟化技术、16个SATA接口、英特尔高级矢量扩展指令集512(英特尔AVX-512)，以及可实现高达100 Gbps的编码、加密和解密加速的增强版英特尔 QuickAssist技术(英特尔QAT)等。

与上一代英特尔至强D-1500处理器相比，至强D-2100提供高达1.6倍的通用计算性能、高达2.9倍的网络性能，和高达2.8倍的存储性能。毫无疑问，在边缘计算受限于运行空间和更低的低功率需求时，至强D-2100所具备的可扩展、紧凑、节能的特性是那些寻求最高每瓦特性能的设备制造商的理想解决方案。

英特尔至强D-2100加速边缘应用

英特尔至强D-2100处理器将英特尔至强可扩展平台架构级别的创新带入了单个可用于低功耗、高密度解决方案的系统芯片，并整合了网络、安全和加速能力。如果问它适用的使用场景有哪些?面对通信服务提供商加速网络变革的迫切需求，至强D-2100首先满足了通信服务提供商对于边缘DC改造的需求，即其能 够在一个功耗和空间限制的商用服务器中满足具有增强分析功能的多接入边缘计算(MEC)的低延迟和高带宽应用需求，例如VR/AR和自动驾驶等。

除了支持通信服务提供商提供强大的边缘计算能力，它还非常适合其它功率和空间受限的使用场景，例如：

• 存储：英特尔至强D-2100处理器可用于针对密度优化的、轻型超大规模云工作负载任务，例如动态Web服务、内存缓存、专用主机和温存储。

• 内容分发网络：该处理器可以为网络边缘的内容分发提供更高的性能，这对于确保视频直播以及处理大规模媒体文件时实现低延迟至关重要。

• 企业网络：该处理器系列还适用于入门级企业SAN和NAS存储、中端路由器、网络设备、安全设备、无线基站和中端嵌入式物联网等应用。

总结起来说，业界虽然已经出现了一些边缘计算相关部署的案例，但大多是POC和试点，产业界各方仍然在积极探索其成熟的商用部署模式。英特尔至强D-2100处理器的面世毫无疑问提供了一个适用于边缘计算应用的最佳平台，从而加速其商用进程。

前言

安全多方计算一直以来被视为解决数据隐私保护问题的优选方案。万向区块链与生态合作伙伴矩阵元联合打造的基于隐私计算的新一代联盟区块链平台PlatONE就引入了安全多方计算，并结合态加密、零知识证明等密码学算法，实现数据多方安全共享。

安全多方计算如何在技术上帮助多方安全共享数据？这一技术方案具体在哪些场景拥有应用前景？本期万向区块链行业研究报告将从技术和应用两方面为大家解读安全多方计算。

本文作者为万向区块链首席经济学家办公室，在本微信公众号回复“行业研究”，可获取往期文章。

摘要

本文对安全多方计算做出技术及应用分析。结论是，安全多方计算能够解决互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题。安全多方计算拓展了传统分布式计算的边界以及信息安全范畴，对解决网络环境下的信息安全具有重要价值。安全多方计算能够结合多行业领域进行数据融合，对数据市场的发展十分重要。

关键词: 安全多方计算、数据、隐私

数据是一个复杂概念，有多种类型和丰富特征。随着时代从互联网转变至区块链，数据即将成为可产生经济价值的资产。但是，大多数企业考虑到数据安全和个人隐私等问题，对数据共享都非常谨慎。对个人数据而言，控制权和隐私保护的重要性超过所有权。因此，企业在面临数据输入的隐私及输出的结果上常常遇到平衡上的困难。举例来说: 医院需要与保险公司分享病患数据，但是又不能泄露病患的个人隐私。安全多方计算（Secure Muti-party Computation）提供了一种技术上的解决方案，能够在无可信第三方的情况下安全地进行多方协同的计算。本文分为三个部分: 第一部分探讨安全多方计算的架构。第二部分研究安全多方计算的技术实现方式。第三部分分析安全多方计算应用及未来发展。

一、

安全多方计算

(一) 定义

安全多方计算可以定义为在一个分布式网络且不存在可信第三方的情况下，多个参与实体各自持有秘密输入，并希望共同完成对某函数的计算并得到结果，前提是要求每个参与实体均不能得知除自身外其他参与实体任何输入信息。

以下为安全多方计算的数学表述:有n个参与实体

，要以一种隐私保护的方式共同计算一个函数，所谓的隐私保护是指输出结果的正确性和输入信息、输出信息的保密性。每个参与实体

，有一个自己的秘密输入信息

，n 个参与实体要共同计算一个函数

，

为参与实体分别得知的运算结果。计算结束时，每个参与实体

只能得知

, 不能获得其他参与实体的任何信息。

(二) 安全多方计算架构

安全多方计算主要分为两个参与方:参与节点及枢纽节点。各个参与节点地位相同，可以发起协同计算任务，也可以选择参与其他方发起的计算任务。枢纽节点不参与实际协同计算，主要用于控制传输网络、路由寻址及计算逻辑传输。此外，在去中心化的网络拓扑里，枢纽节点是可以删减的，参与节点可以与其他参与节点进行点到点连接，直接完成协同计算。

安全多方计算过程中，每个数据持有方可发起协同计算任务，并通过枢纽节点进行路由寻址，选择相似数据类型的其余数据持有方进行安全的协同计算。参与协同计算的多个数据持有方的参与节点会根据计算逻辑，从本地数据库中查询所需数据，共同就安全多方计算任务在密态数据流间进行协同计算。整个过程各方的明文数据全部在本地存储，并不会提供给其他节点。在保证数据隐私的情况下，枢纽节点将计算结果输出至整个计算任务系统, 从而各方得到正确的数据结果。

安全多方计算主要有三个特性: 第一是隐私性。安全多方计算首要的目的是各参与方在协作计算时如何对隐私数据进行保护，即在计算过程中必须保证各方私密输入独立，计算时不泄露任何本地数据。第二是正确性。多方计算参与各方通过约定安全多方计算协议发起计算任务并进行协同计算，运算数据结果具备正确性。第三是去中心化。安全多方计算中，各参与方地位平等，不存在任何有特权的参与方或第三方，提供一种去中心化的计算模式。

图1:安全多方计算技术框架图 来源: 链闻

(三) 安全多方计算信任环境

安全多方计算的信任环境或者说整体安全定义通常由真实-理想模型(Real-Ideal Paradigm)来表达。在真实-理想模型中，存在一个虚拟的“理想”环境，与真实环境进行比较。在理想环境里，所有参与方都会将各自的秘密数据发送给一个可信第三方，由可信第三方完成计算。而在真实环境下，不存在这样的可信第三方，所有参与方通过互相交换信息，完成协同计算，并且会存在敌手进行控制其中部分参与方的情况。一个安全多方计算系统满足在真实-理想模型下的安全性，是指真实环境下的敌手无法产生比理想环境下的攻击者更多的危害；换言之，如果存在敌手可以对真实环境造成危害，那么也存在敌手可以对理想环境造成同等效果的危害。由逆否命题可知，事实上，不存在敌手能对理想环境造成危害，从而可以得出结论：不存在真实环境下的成功的敌手。

一般而言，在安全多方计算中，根据攻击者的能力差异可以定义两种不同的攻击者相关的安全模型。第一，半诚实模型(Semi-Honest Adversaries’ Security)。在半诚实行为模型中，假设敌手会诚实地参与安全多方计算的具体协议，遵照协议的每一步进行，但是会试图通过从协议执行过程中获取的内容来推测他方的隐私。第二，恶意行为模型(Malicious Adversaries’ Security)。在恶意行为模型中，恶意节点可能会不遵循协议，采取任意的行为（例如伪造消息或者拒绝响应）获取他方的隐私。

目前有许多安全多方计算的改进方案，可以达到恶意行为模型下的安全性，但是都需要付出很大的性能代价，大规模的安全多方计算产品，基本上通常只考虑半诚实模型，恶意行为模型的解决方案会严重影响效率和实用性。

二、

安全多方计算的实现形式

(一) 秘密共享

秘密共享是在一个常被应用在多方安全签名的技术，它主要用于保护重要信息被丢失、或篡改。通过秘密共享机制，秘密信息会被拆分，每个参与者仅持有该秘密的一部分，个人持有部分碎片无法用于恢复秘密，需要凑齐预定数量 (或门限) 的碎片。假设多方安全签名中存在一个秘密 S作为签名的私钥，将秘密S进行特定运算，得到w个秘密碎片

,交给 w个人保存，当至少t个人同时拿出自己所拥有的秘密碎片

时，即可还原出最初的秘密S，t则为秘密共享设定的预订门限，少于t个参与者则无人能够得到秘密S。

(二) 不经意传输(Oblivious Transfer)

不经意传输是一种密码学协议，被广泛应用于安全多方计算领域，它解决了以下问题: 假设 Alice 有两个数值

和

，Bob 想知道其中的一个数值

。通过不经意传输Bob可以知道

，但不知道

，同时Alice不知道i。举例来说，Alice 手上有两组密封的密码组合，Bob只能获得一组密码且Bob希望Alice不知道他选择哪一组密码。这时候就能利用不经意传输来完成交易。

图2: 不经意传输示意图 来源: 链闻

不经意传输存在双方角色，发送者与接收者。一个可行的具体实现过程，分为四个步骤：条件假设接收者希望知道结果

，但不希望发送人知道他想要的是

。第一，发送者生成两对不同的公私钥，并公开两个公钥

及

。第二，接收者会生成一个随机数k，再用

对k进行加密，传给发送者。第三，发送者用他的两个私钥及对这个加密后的进行解密，用

解密得到随机数

，用

解密得到随机数

。

和

相等，而

则为一无关的随机数。但发送者不知道接收人加密时用的哪个公钥，因此他不知道他算出来的哪个k正确。第四，发送者把

和

及

和

分别进行异或，把两个异或值传给接收者。接收者只能算出

而无法推测出

，同时发送人也无法知道他能算出哪一个结果。

(三) 混淆电路(Garbled Circuit)

混淆电路是姚期智教授在80年代提出的安全多方计算概念。混淆电路是一种密码学协议，遵照这个协议，两个参与方能在互相不知晓对方数据的情况下计算某一函数。举姚氏百万富翁问题（Yaos Millionaires Problem） 为例，两个百万富翁 Alice和 Bob 想在不知道对方精准财富值的情况下比较谁的财富值更高。比如 Alice 的财富值是 20，Bob 的财富值是 15。藉由混淆电路，Alice和 Bob 都可以知道谁更富有，但是 Alice 和 Bob 都不知道对方的财富值。混淆电路的核心逻辑是先将计算问题转换为由与门、或门、非门所组成的布尔逻辑电路，再通过公钥加密、不经意传输等技术来扰乱这些电路值以掩盖信息，在整个过程双方传输的都是密码或随机数，不会有任何有效信息泄露。因此双方在得到计算结果的同时，达到了对隐私数据数据保护的目的。

假设存在双方Alice及Bob进行混淆电路协议。混淆电路实现过程分为四个步骤: 第一，Alice生成混淆电路。由图4可知，Alice生成的混淆电路中间会连接许多逻辑门，每个逻辑门都有输入线及输出线，且都有一组真值表(Truth table)。第二，Alice与Bob通信。Alice将逻辑门的真值表对称加密并将真值表的行列打乱成混淆表(Garbled table)传送至Bob。第三，Bob在接收到加密真值表后，对加密真值表的每一行进行解密，最终只有一行能解密成功，并提取相关的加密信息。其中，Bob 通过不经意传输协议从 Alice 获得对应的解密字符串。不经意传输能够保证Bob获得对应的解密字符串，且Alce无法得知Bob获得哪一个。最后，Bob将计算结果返回给Alice，双方共享计算结果。由于双方需对电路中每个逻辑门进行几个对称密钥操作，因此使用混淆电路的方案的计算复杂度相对也较高，并且当扩展到参与方较多的计算场景时会更加复杂。

图3: 一般电路、门及真值表 来源: 安全计算与密码学

(四) 零知识证明

零知识证明指的是示证者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。零知识证明存在双方或多方角色: 示证者(prover)与验证者(verifier)。示证者宣称某一命题为真，而验证者确认该命题是否为真。

经典的零知识证明（Sigma协议）通常包含三个步骤: 第一，示证者先根据命题内容向验证者发送命题论述，这个论述必需经过处理转换成密态论述（一般称为“承诺”），且命题内容无法在后续的某一时刻进行篡改和抵赖。第二，验证者随机生成一个挑战并发给示证者。第三，示证者根据挑战和命题论述生成证明信息发给验证者。验证者利用证明信息判断示证者是否通过了该次挑战。重复多次这三个步骤，可以降低示证者是因为运气的成份通过挑战的概率。示证者提供的密态命题论述有两个作用，一来可以防止示证方对命题内容临时造假，二来可以让验证者无法得知全部信息，保持隐私性。

零知识证明具备三个属性: 第一，完备性。如果论述命题确实为真，那么诚实的验证者一定会被诚实的示证者说服。第二，可靠性，如果论述命题为假，那么示证者只能以很小的机率欺骗诚实的验证者。第三，零知识。验证者只能知道论述命题是否为真这一结果，而无法从整个交互式证明过程里获得其它任何有用的讯息。安全多方计算通常会利用零知识证明作为辅助手段，举例来说，验证恶意节点发送虚假数据或是做节点身份证明等等。

三、

安全多方计算应用与困难

目前来说，安全多方计算主要是通过混淆电路及秘密共享两个方式实现。基于混淆电路的协议更适用于两方逻辑运算，通讯负担较低，但拓展性较差。而基于秘密分享的安全多方计算其拓展性较强，支持无限多方参与计算，计算效率高，但通讯负载较大。目前安全多方计算的应用可以分为两个部分: 数据融合及数据资产化。

(一) 数据融合

让双方或多方数据融合并合作是目前安全多方计算能够发挥最大价值之处。举例来说，联合征信。银行拥有用户金融行为相关数据，而互联网公司一般拥有用户网络的使用数据，如何让两方的数据合作，共同建立一个信用模型，是数据协作的一个关键的问题。利用安全多方计算，可以在双方保留隐私的情况下找到共用的数据集，并且在多方数据基础上训练出的信用模型将更加准确，从而对未知情形提供更加合理的预测，减少数据融合的外部性。除此之外，数据安全存储也是一大应用。企业可使用秘密共享技术将数据以秘密的方式存储，有效防止内部人员非法盗用数据的情况发生。同时，存储的数据无需解密即可进行其他计算，既保证了安全性，又提升了计算效率。

(二) 数据资产化

安全多方计算有机会能够促进未来数据资产化及数据市场的发展。由于安全多方计算能够在数据传输的过程中从技术层面保证数据确权的问题，使数据的所有权与使用权划清界线，因此企业或个人将可以通过安全多方计算将有价值的数据视为资产，并在市场上流动或进行交易。数据提供方可以规定数据的用途、用量、有效期等使用属性，数据的使用者在拿到数据后只能在授权范围内合理地使用数据，并能将剩余数据的使用权量化或做进一步流通。安全多方计算可以将数据市场的本质由数据所有权转向数据使用权，保障原始数据所有者的权益，有效遏制原始数据泄漏，降低数据泄漏引起的数据流通风险，促进数据的大规模应用。

(三) 未来挑战

随着区块链和大数据等技术的逐渐发展，我们对数据及计算的要求相对更高。比如：区块链要求匿名性，数据计算需要隐私保护等等。因此类似安全多方计算等密码学技术在实际使用过程中，就会出现解释成本非常高，且效率低的问题。

安全多方计算会涉及庞大的计算量及通信量，尤其是涉及公钥运算。目前安全多方计算单个运算可以达到毫秒级，也就是说每秒钟最多能做几百次计算。但是在大数据的场景下，一个数据应用或模型训练往往涉及数十万单位的数据样本及特征量，运算效率会是一个问题。除此之外，对于某些在线或需要实时计算并且计算任务较复杂的应用场景，安全多方计算目前可能难以负担。示

首先，大数据(big

data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。他俩们的关系可以这样理解，云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

excel求和时如何让隐藏数据不参与计算，用sum函数无论是不是隐藏都会让数据参与求和，如果用subtotal函数求和可以对非隐藏区域求和。下面就为大家介绍一下，一起来看看吧!

方法/步骤

如图所示在a1到啊10和b1到b10单元格中存放的数据都是数值1。在a11中输入函数=sum(a1:a10)，求和函数的返回值是10。

鼠标点按1行标签向下拖动到5行标签，然后点击右键，选择隐藏。

隐藏5行之后sum函数的返回值依然是10。

b11单元格中的函数是这样设置的=subtotal(109，B1:B10)，它的作用是对第二个参数区域中除了隐藏区域求和。

此时将1到9行全部隐藏，此时输入subtotal函数的b11单元格返回值变成了1，此时只对B1到B10中未被隐藏的B10求和。

取消全部隐藏之后查看b11单元格，现在b11单元格变成了10，因为在B1到B10中已经没有隐藏单元格了。

注意事项：记得第一个参数是109，才可以对非隐藏单元格区域求和

妊娠的前3个月，主要是透过测量胎儿头部至臀部的距离来计算胎儿的身长(cm)。而随着胎儿渐渐发育之后，从妊娠第15周开始则分别测量胎儿的头围(HC)或两顶骨间之直径(BPD)、腹围(AC)及股骨长(FL)的长度来判定胎儿的大小，再以此来推估胎儿的体重(g)，那么通过B超数据怎样计算出胎儿体重呢？

由于测量胎儿的身长结果误差较大，例如胎儿卷曲的姿势、骨架的大小都可能造成结果的误判，因此，医学上会以体重而非身长作为评估胎儿成长的依据。

测量公式搜罗：

1、胎儿体重(g)=1.07×BPD×BPD×BPD+0.3×AC×AC×FL(单位：cm)

2、胎儿体重(g)=260.69×HC-4973.72(单位：cm)

3、胎儿体重(g)=171.48×AC-2686.60(单位：cm)

4、胎儿体重(g)=747.42×FL-2232.56(单位：cm)

小编为大家整理的关于通过B超数据怎样计算出胎儿体重的常识都了解了吧，另外本网还有很多关于儿童疾病预防方面的知识，感兴趣的可以继续关注，让孩子可以健康的成长。

使用WPS表格处理数据会遇到通过公式计算获得的数据。对于这些数据，传统的复制和粘贴方法不能复制数据的值。本文介绍了复制公式计算数据的数值方法

材料/工具

WPS电子表格

方法

首先选择要复制的数据

然后右键点击选中复制

单击目标单元格中的粘贴值

所以粘贴过去是原值

在大家的印象中，数据计算是Excel的专利，其实在word中同样能用函数进行表格数据的计算。

这是一个体育测试成绩表，要计算每个人的均分和总分。

将光标置于总分一列下第一人的单元格中，选择“ 表格工具 ”下的“ 布局→公式 ”项。

在公式一栏中输入“ =SUM(B2:D2) ”公式，确定之后即可计算出第一个人的总分。

同理，将光标置于第一个人的“ 均分 ”单元格中，输入公式“ =AVERAGE(B2:D2) ”，确定即可计算出第一个人的均分。

其他每个人的成绩均按此方法计算即可。

除此此外，我们还可以用“=SUM(LEFT)”函数计算光标左侧的数据之和，=SUM(RIGHT)函数计算右边数据，=SUM(ABOVE)函数计算上方数据，=SUM(BELOW)函数计算下方数据。

区块链百科No.35：安全多方计算

从百万富翁问题说起

两个百万富翁在街头邂逅，他们都想比比看谁更有钱。但是出于隐私，谁都不想让对方知道自己到底拥有多少财富。在不借助第三方的情况下，如何得出谁的财富更多呢？

这就是著名的“姚式百万富翁问题”。1980年代，姚期智院士在其论文中提出：Alice有一个私人数字a， Bob有一个私人数字b，双方的目标是解不等式a是否≤b。或者更严格来说，除了得到不等式了a≤b或a>b外，不会得出任何与a或b相关的其他信息。

姚期智

计算机学者，2000年图灵奖获得者（唯一获得该奖的华人学者），研究方向包括计算理论及其在密码学和量子计算中的应用。

在这个经典问题之下，诞生了「安全多方计算」（Secure Multiparty Computation,以下简称MPC）这门密码学分支。MPC技术能够在不泄露数据的情况下，联合多方数据进行计算并得到明文结果，最终实现数据的所有权和数据使用权的分离。

在此之后，该领域出现了一系列基础结果，用来解决分布式计算问题，同时保证输入信息的隐私性和安全性。

什么是MPC?

安全多方计算(MPC)可以理解为一种加密协议，它将计算分布在多方之间，使得任何一方在看不到其他方输入数据的情况下，开展安全且私密的联合计算。

值得注意的是，隐私和安全是有区别的。

安全问题，就像是信用卡出现安全漏洞被盗了钱，人们可以通过一些措施来阻止它并要求退款。而隐私问题，在于当个人隐私受到侵犯时，我们无法采取同样的措施。隐私信息一旦被公开，就无法再次收回。因此，需要设计一种安全协议，在不泄露隐私的前提实现共享数据的价值。

通过MPC协议，各方数据可经由编码后发送至多个服务器进行联合计算，并保证数据的隐私性。简而言之，MPC可以应用于任何涉及多方机密数据的问题。

MPC是如何工作的?

为了说明这个概念，我们以计算平均工资来举例。某公司的A、B、C三位员工想计算一下他们的平均工资，但在这个过程中，每个人都不想让其他员工知道自己的薪资信息。

假设A的工资是10万元，可通过加密方式将其随机分为三部分：2万、3万和5万，A自己保留一部分（2万），并将其他信息提供给B(3万)和C(4万)。B和C的工资也按照同样的流程完成秘密分享(见下表)。这样的秘密分享完成后，每个人都持有三份工资份额。

当三个工资份额在参与者之间秘密共享时，他们对彼此的工资一无所知，毕竟每个数据片段本身不提供任何有用的信息。然而，当这些数字被加起来时，秘密共享提供了有价值的信息。每个部分结果经过重新集合相加再除以总人数时，便实现了在不披露员工各自薪资信息的情况下，得出平均收入水平。

实际上，安全多方计算已不再是数据科学家的梦想，而是一个被证明的事实。人们由此可对加密数据进行计算，从而更好地检测金融欺诈，解决交通拥堵，预测疾病以及更多……

用多重合并计算数据区域透视表可以汇总结构相同、行列数及行列顺序(还需测试)不同的多工作表的汇总工作，结构相同指的是列字段均相同，在使用多重合并计算数据区域透视表时，要求各个区域首列为文本，其他列均为数值，也就是要求各个区域为常说的二维表。

1、如下图所示工作薄中包含12个月的工作表，每个工作表中显示的是当月的各种车型的销售额和销售量的数据，

2、点按命令栏数据命令，在弹出的菜单中点按数据透视表和数据透视图命令，在弹出的数据透视表和数据透视图向导3步骤之1中点选多重合并计算数据区域，然后点选数据透视表，然后点按下一步，在下一个对话框中点选创建单页字段，然后继续点按下一步

3、在接下来弹出的数据透视表和数据透视图3步骤之2b中点按一月工作表标签然后选择该表中如图所示的数据区域，然后点按添加按钮，将所有的12个工作表中的数据区域均添加完成后检查一下添加区域的顺序，然后点按下一步，然后在数据透视表和数据透视图向导3步骤之3中点选新建工作表，然后点按完成。

4、这是新建好的数据透视表，首先将行字段拖走，然后将页字段拖动到行字段的位置，通过拖动单元格边缘将项1到项12重新按顺序排列，通过双击页字段所在单元格调出数据透视表字段对话框，将该字段名改为月份，然后将月份字段下的每个项目改为相应的月份，然后通过拖动单元格边框将月份从1月排到12月。

5、然后鼠标左键按住月份字段拖动到列字段然后松开鼠标， 注意在松开鼠标时候的位置如果在箭头指向的列的左侧箭头指向的红色框内 ，月份将位于列的左侧，如果松开鼠标时的位置位于列的带有下拉三角标志的位置，月份将位于列的右侧，位于左侧的是上级字段，位于右侧的是下级字段，这里应该让月份在左侧作为上级字段。

6、此时需要将行字段添加到行区域，可以直接在数据透视表字段列表中点选行，然后点按添加到按钮将其添加到行区域，后者直接通过拖动行行区域然后松开鼠标，注意数据透视表字段中已经添加到数据表中的字段是黑体的加粗显示的，没有添加的字段是正常的还未加粗的字体显示的。

7、然后将列字段拖动到行字段车型的右侧作为车型的下级字段，下面的第二个截图是拖动后的效果，将列对应的字段名通过双击更改为项目。

8、通过双击车型字段，在弹出的数据透视表字段对话框中点选分类汇总下的无，然后点按确定，将该字段的分类汇总删除掉，下面的第二个截图是删除了该字段分类汇总后的显示效果，

9、车型下的各个车型对应着下级字段销售量和销售额，需要将车型居中显示这样看起来会美观一些，右键点按车型字段，在弹出的菜单中点按数据透视表选项，在弹出的菜单中勾选合并标志，然后点按确定，下面第二个截图是设置完后的效果，可以看到对应的车型已经居中显示了。

10、通过拖动单元格边缘将销售额拖动至销售量的下方，只要拖动一个其他的销售量和销售额的位置也会同步变化，多重合并计算数据计算区域数据透视表可以汇总结构相同行列顺序不一样(每个月的表中除了首列位置不允许变化，其他列的顺序可以变化，对行有同样的要求)

注意事项：

1、数据透视表的多重合并计算区域要求数据表第一列是文本，其他列是数据(每个添加区域的行列数可以不一致)，页字段代表不同添加到多重合并计算区域的表，可以将其拖至行字段重新布局。

2、将月份从行字段转移到列字段时候注意与原来列字段的左右位置。

3、数据透视表选项中的合并标志的作用是将行或者列中的上级字段居中显示。

在WPS表格中复制有公式的数据时，如何不带公式只复制数值？下面，我给大家演示下操作方法。

操作方法

以下图中的表格数据为例。C1:C8这区域的数据由公式产生的。

假设，要复制C1:C8这区域的数值，注意是数值，不带公式的。那么，我们可以这样操作。先选中C1:C8这区域的单元格。

鼠标右击选区，弹出菜单再点：复制。

这里C1:C8呈蚂蚁线。鼠标再在需要粘贴的单元格这里点击一下，再右击，弹出菜单再点：粘贴为数值；那么，这些数值即是不带公式的。

操作方法

当我们的单元格被设置为文本格式时，我们输入的公式就不会自动计算，数据也不变化。

处理办法：

将光标定位在该单元格或该行或列，单击右键，选择“设置单元格格式”，然后将其“文本”格式改为“数值”即可

操作方法2

还有可能是设置了“显示公式”，单元格就只显示公式

处理办法：

打开“公式“选项卡，再次点击”显示公式“即可关闭显示公式

操作方法3

还有一种可能是你的”计算方式“设置成了”手动，计算机会计算第一个公式，但是下拉填充句柄时，并不能正确计算

处理办法：

打开“公式“选项卡，点击”计算方式“将其改为自动，填充的数据就会自动更正