一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。...请教问题：友信平台因为系统提取的部分数据存在异常，导出的数据经常缺失客户名，但是客户账号是准确的，如果实现客户名自动填充？解决思路：1单独生成客户账号和客户名的表格，两个表格进行比对合并。...二、实现过程 后来【瑜亮老师】给了一个思路，如下所示： 可以单独做个账号和客户名的表格，然后二者merge一下，按照账号列合并。另外的话，也可以在excel表格中直接VLOOKUP。...方法还是蛮多的，顺利地解决了粉丝的问题。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【wen】提问，感谢【瑜亮老师】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
下面开始： 一：购买腾讯云： 首先进入腾讯云的官网：https://cloud.tencent.com/?...大家可按照自己的需要进行选择。我这里的话选择的是Windows 2008便于操作。 如果大家只是想着弄来玩两天的话,腾讯有一个新用户15天的服务器体验活动，只需认证后就可以领取。如下： ?...二：连接云服务器： 第一步、点击开始菜单>>Run，输入“mstsc”命令，打开远程桌面对话框 ?...好的，恭喜你已经连接上你的服务器了。 三：环境配置： 在连接上服务器后我们要对我们的环境进行配置，我们可以在本地的电脑里事先准备一下软件 如：JDK,tomcat 。 ?...进入我们的服务器界面： 打开点击我的电脑,桌面上没有的话 WIN+E ? ?
当我们安装一款软件的时候，这款软件的一些快捷方式可能被设置到开始菜单的“常用应用”区域。但是，如果是“卸载”快捷方式被“钉”到该区域，就会造成非常不好的体验。...一种解决方案就是，不将“卸载”快捷方式放到开始菜单的“普通区域”。很多应用都是使用这种方式。 另一种就是如何将该项从“常用应用”区域删除。...从后缀rkr可以想象，这个可能是exe的加密结果。后来我做了下计算，发现字符间存在13的差值。后来才知道这个就是所谓的ROT13置换转换码。...，该键对应的快捷方式在开始菜单的”常用应用“区域。...如果想将方案移植到XP上，使用相同的方法应该可以得出注册表路径。
最近遇到从财务凭证摘要里提取信息的情况比较多，一是学员的提问，还有就是最近的项目上也多次涉及到这样的需求，比如下面这个，要求从摘要里把人名提取出来： 又如这种：...这里还是从比较乱的角度先探讨比较通用的方法，后面再说一说根据实际情况可以进行优化的一些思路。...，具体如下： - 方法1 - 引用通讯录表（初学者习惯引用表的比较多），对其中的姓名是否被包含（Text.Contains）在当前的摘要中，不（not）包含则跳过（Table.Skip），在最后剩下的表内容中取姓名列的第一个...2 - 或者更简单一点，直接用通讯录的姓名列做判断，List.Skip函数的使用跟Table.Skip函数的用法类似，公式如下： List.First( List.Skip(...- 优化思路 - 使用上面的方法，对于每个摘要，都得从通讯录表里搂一遍，如果凭证的数据量很大且通讯录上的人名也很多的话，那效率可能会比较低，对此，可以通过Table.Buffer或List.Buffer
01 作者：湃森 回答这个问题，笔者认为可以从方法提出的动机来剖析比较合适，即为什么我们需要它；而不是简单的“存在即合理”，大家皆用我也用的风向标。 Why CNN？...机器学习较传统方法的一个显著优势就是，可以避免人为进行纯手动设计特征，它能够学习出一组从输入的数据表示到输出的映射这一套规则。...在此基础上，我们可以继续优化它，把它推广到更一般的表示——CNN，MLP其实是CNN的一种特例。 3. 基于深度学习的方法在图像识别领域最典型的应用便是CNN。...这种连接主义 （connectionism）本质上是一种解决问题很好的思路，每一层都学习各自简单的表示，但最后通过连接起来，却形成了强大的（powerful）的特征表征能力！...这里来谈一下自己几点粗鄙的认识： （1）CNN是通过不断地堆积卷积层来完成对图像从局部信息到全局信息的提取，不断堆积的卷积层慢慢地扩大了感受野直至覆盖整个图像；但是transformer并不假定从局部信息开始
数组索引是从零开始的。这意味着数组的第一项存储在索引 0，而不是 1，第二项存储在索引 1，依此类推。数组索引从 0 开始，直到元素数减 1。因此，由五个元素组成的数组的索引从 0 到 4。...fruits.length; i++) { document.write(fruits[i] + ""); // Print array element } ECMAScript 6 引入了一种更简单的方法来迭代数组元素...该方法需要三个参数：第一个参数是开始拼接数组的索引，它是必需的；第二个参数是要移除的元素数量（0如果您不想移除任何元素，请使用），它是可选的；第三个参数是一组替换元素，也是可选的。...此方法采用 2 个参数：开始索引（开始提取的索引）和可选的结束索引（结束提取的索引），例如arr.slice(startIndex, endIndex)....您还可以指定负索引或偏移量——在这种情况下，该slice()方法从数组的末尾而不是开头提取元素。
神经网络的预测函数predict() 函数和函数的区别相信很容易从名字看出来，那就是输入一个样本得到一个输出和输出一组样本得到一组输出的区别，显然应该是循环调用实现的。...前向传播得到最后一层输出层layerout，然后从layerout中提取最大值的位置，最后输出位置的y坐标。...由于编程中一般都是从0开始作为第一位的，所以位置与0-9的数字正好一一对应。我们到时候只需要找到输出最大值所在的位置，也就知道了输出是几。 当然上面说的是激活函数是sigmoid的情况。...在opencv中xml的读写非常方便，如下代码是写入数据： 而读取代码的一样简单明了： 我写了一个函数从xml文件中从指定的列开始提取一定数目的样本和标签。...默认从第0列开始读取，只是上面函数的简单封装： 至此其实已经可以开始实践，训练神经网络识别手写数字了。只有一部分还没有提到，那就是模型的保存和加载。
有的时候进行复杂的匹配，可以通过先对模式进行编译来加快匹配速度 re.finditer(string, pos, endpos)： 从string任意位置开始匹配， 返回一个迭代器。...' 首次匹配：match and search（） re.match(string, pos, endpos)： 从string的开头开始匹配。...匹配输出，分组group（）和groups() 除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。...贪婪匹配 最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。...举例如下，匹配出数字后面的0： >>> re.match(r'^(\d+)(0*)$', '102300').groups() ('102300', '') 由于\d+采用贪婪匹配，直接把后面的0全部匹配了
/免责声明> 说到这里，后面的我负责了。 我们从哪里开始？ 从整体上看这个项目可能会比实际上更困难。所幸的是，我们能够把它划分成更小的部分，当这些部分合并在一起时，我们就可以使增强现实应用程序工作了。...识别目标表面 从对象识别的许多可能的技术中，我决定用基于特征的识别方法来解决这个问题。这种方法不深入细节，包括三个主要步骤：特征检测或提取、特征描述和特征匹配。...最简单的方法是取第一个组中每个特征的描述符，计算第二组中所有描述符的距离，并返回最接近的一个作为最佳匹配 (在这里我要指出，选择一种与使用的描述符相匹配的距离测量方法很重要。...因为我们的描述符是二进制字符串，所以我们将使用明汉距离）。这是一种暴力方法，而且存在更先进的方法。 例如，我们将使用的，我们可以检查，前面解释过的匹配从第二组向第一组方向来计算匹配时也是最好的匹配。...最后要说明的是，在进入这个过程的下一步之前，我必须指出，因为我们想要一个实时的应用程序，所以最好是实现一个跟踪技术，而不仅仅是简单的识别。
/免责声明> 说到这里，后面的我负责了。 我们从哪里开始？ 从整体上看这个项目可能会比实际上更困难。所幸的是，我们能够把它划分成更小的部分，当这些部分合并在一起时，我们就可以使增强现实应用程序工作了。...识别目标表面 从对象识别的许多可能的技术中，我决定用基于特征的识别方法来解决这个问题。这种方法不深入细节，包括三个主要步骤：特征检测或提取、特征描述和特征匹配。...最简单的方法是取第一个组中每个特征的描述符，计算第二组中所有描述符的距离，并返回最接近的一个作为最佳匹配 (在这里我要指出，选择一种与使用的描述符相匹配的距离测量方法很重要。...因为我们的描述符是二进制字符串，所以我们将使用明汉距离）。这是一种暴力方法，而且存在更先进的方法。 例如，我们将使用的，我们可以检查，前面解释过的匹配从第二组向第一组方向来计算匹配时也是最好的匹配。...运行上述算法的一个可能的结果可以在图15中看到。注意，该算法的前3个步骤只显示第一次迭代（由右下角的数字表示），并且只显示评分步骤。 图15：使用RANSAC将一条线代入一组点。来源：F.
比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。 正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。...所以我们需要更复杂的匹配方式。...11.4 分组 除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。...比如： ^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码： >>> m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010...11.5 贪婪匹配 最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。
，判断结果是否为目标值； 然后用第2个数字依次与其后面数字相加，判断结果是否为目标值; 依此类推，用第n个数，与其后的数字相加，这样就做到了任意2个数字(不重复)的叠加求和 代码如下：...，深度为字符串列表的长度 for j in range(i + 1, len(nums)): # 内嵌一个for循环，从第二个数字开始，深度为字符串列表长度，...原题链接： https://leetcode-cn.com/problems/palindrome-number/ 解决思路： 把输入的数字先转换成列表，反向取出来，也就是从最后一个开始提取， 然后依次追加到一个新的列表并组合成一个新的字符串...：把输入字符串转换成列表，反向取出来，也就是从最后一个开始提取，然后依次追加到一个新的列表并组合成一个新的字符串，然后与原字符串判断是否相等 :type x: int :...return False 另一种写法更简单些，把输入数字转换成字符串后，直接通过切片的方法，反向输出得到一个新的字符串 def isPalindrome_2(self, x): string =
正则表达式是对字符串操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。...PS.分组往往伴随着分隔符出现，但是请不要把二者的真正含义搞混了。 分组所提取出来的值可能不止一组，正则会把他们自动编号，从0（0表示所有匹配）开始，group1是第一个分组，以此类推。...\[\/\1]匹配，最后的\1意思是第一个分组，用来闭合标签，但是发现只能得到前面几个简单的标签，因为我们没有考虑到有些标签是有属性的。 我们修改了刚才的表达式，再用\[([a-z]+)=?...下面我们来分析一下：([a-z]+)用于tag，注意等于号的出现次数，等号后面就是属性，(.*)提取到了标签里的内容，最后引用第一分组使标签闭合!...即在原本的条件左边附加(?<=expression)。 现在需要找出字母a后面是一个字母d或者是数字的词，我们使用a(?=(\d|d))，即可达到效果。即在原本的条件右边附加(?
当然，除此之外还有其它的算法，但希望这里的介绍能给你一个良好的开始！ 在本文中，我将给出每种聚类算法的概述、工作方式的简单介绍和一个更细节的逐步实现的案例。我相信这能帮助你理解这些算法。 ?...这会导致最初的均值可能会彼此接近，这会增加后面的步骤。 另一种选择种子聚类的方法是每组仅一位运动员，然后开始将其他运动员分配到与其最接近的组。...另外一种（更高计算量）的方法从巨型聚类开始，然后将数据分解为更小的聚类，直到独立数据点。...而另外一些算法基于图中的随机游动，还有谱聚类（spectral clustering）算法：从邻接矩阵及派生矩阵的特征分解开始。这些方法被应用于特征提取任务，如计算机视觉。...给出每个算法的深入应用实例超出了本介绍的探究范围。从数据中提取可用信息的有效方法在数十年前还是难以触及的事物，但现在已经成为了非常活跃的研究领域。
当然，除此之外还有其它的算法，但希望这里的介绍能给你一个良好的开始！ 在本文中，我将给出每种聚类算法的概述、工作方式的简单介绍和一个更细节的逐步实现的案例。我相信这能帮助你理解这些算法。...这会导致最初的均值可能会彼此接近，这会增加后面的步骤。 另一种选择种子聚类的方法是每组仅一位运动员，然后开始将其他运动员分配到与其最接近的组。...另外一种（更高计算量）的方法从巨型聚类开始，然后将数据分解为更小的聚类，直到独立数据点。...而另外一些算法基于图中的随机游动，还有谱聚类（spectral clustering）算法：从邻接矩阵及派生矩阵的特征分解开始。这些方法被应用于特征提取任务，如计算机视觉。...给出每个算法的深入应用实例超出了本介绍的探究范围。从数据中提取可用信息的有效方法在数十年前还是难以触及的事物，但现在已经成为了非常活跃的研究领域。
比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。 正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。...所以我们需要更复杂的匹配方式。...分组 除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（Group）。...比如： ^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码： m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010...贪婪匹配 最后需要特别指出的是，正则匹配默认是贪婪匹配，也就是匹配尽可能多的字符。
他提到虽然研发工作还处于早期阶段，但现在已找到一种方法使当前的软件变得更加高级，使之具备类似人类的推理逻辑能力。他表示，该软件将具备基本常识。...一位在斯坦福工作的人工智能科学家开发了一个叫NaSent的程序。他用从美国著名影评网站烂番茄中提取到的1.2万句评论，训练NaSent去认知人类的情感。...尽管这些方法可以翻译出粗略的意思，但也容易翻译出废话和存疑的语法。通过提取更接近实际意义的元素，认知向量可提高翻译水平。...认知向量可将每个单词在它自身的位置上归结定义为一组数字（或向量），理论上称为“感性词汇语意空间”或者云。一个句子可以被看作为连接这些单词的路径，接下来单词又可以细分成一组数字，或者认知向量。...因为语言是可以转换成法文版本的意义空间，并被解码成为一种新的语言，认知可以作为两种语言之间的桥梁。 技术的关键点是在一种语言中找出每个单词指派的那些数字，这需要使用深度学习。
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