语法格式： grep [参数] 常用参数： -i 搜索时，忽略大小写 -c 只输出匹配行的数量 -l 只列出符合匹配的文件名，不列出具体的匹配行 -n 列出所有的匹配行，显示行号 -h 查询多文件时不显示文件名...-s 不显示不存在、没有匹配文本的错误信息 -v 显示不包含匹配文本的所有行 -w 匹配整词 -x 匹配整行 -r 递归搜索 -q 禁止输出任何结果，已退出状态表示搜索是否成功 -b 打印匹配行距文件头部的偏移量...，以字节为单位 -o 与-b结合使用，打印匹配的词据文件头部的偏移量，以字节为单位 参考实例 支持多文件查询并支持使用通配符： [root@linux ~]# grep zwx file_* /etc...，不列出具体匹配的行： [root@linux ~]# grep -l zwx file_* file_1 file_2 file_4 不显示不存在或无匹配的文本信息： [root@linux ~...，不仅搜索当前目录，还搜索子目录： [root@linux ~]# grep -r zwx file_2 * file_2:zwx anaconda-ks.cfg:user --name=zwx -
在工作中我们,肯定会遇到一些长文本的使用方式,在以前我讲过用过使用READ_TEXT的方式通过调用函数来实现长文本的数据读取.但是也讲了他的问题所在,就是会相对较慢,比较卡....今天我们来讲另外的一种方式,获取长文本数据, 通过读取底表的方式 ....为什么要读取底表 我们不是已经有了READ_TEXT 的方式了么,为什么还要读取底表呢...额 其实我也想过,在日常工作中其实他们的区别非常小.因为我也讲过了就是我们基本上不会在ALV中通过循环的方式讲数据进行拼接早字符串内容使用...一般都是使用OLE,打印这种进行数据下发展示单个单号的长文本备注. 但是古语怎么说技多不压身.我们一起学学用法吧. 技术解析. 我们主要是通过调用底表 STXH 和 STXL 这两个表进行数据调取....结果 如图,我们将对应的长文本数据内容装入到内表中,在通过循环拼接的方式进行操作,从而使数据存在字符串中的目的 .
以下是递归神经网络的概念： 它们利用顺序信息。 他们有一个记忆，可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即我=最后讲的内容将影响我=接下来要讲的内容。 RNN是文本和语音分析的理想选择。...RNN通过传递来自最后一个输出的输入，能够保留信息，并能够在最后利用所有信息进行预测。 这对于短句子非常有效，当处理长篇文章时，将存在长期依赖问题。 因此，通常不使用普通RNN，而使用长短期记忆。...在新闻文章示例的文件分类中，具有这种多对一的关系。输入是单词序列，输出是单个类或标签。 现在，将使用TensorFlow 2.0和Keras使用LSTM解决BBC新闻文档分类问题。...在标记化文章中，将使用5,000个最常用的词。oov_token当遇到看不见的单词时，要赋予特殊的值。这意味着要用于不在中的单词word_index。...因为标签是文本，所以将标记它们，在训练时，标签应该是numpy数组。
标签：VBA 自Excel 2010发布以来，已经具备删除工作表中重复行的功能，如下图1所示，即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA，可以自动执行这样的操作，删除工作表所有数据列中的重复行，或者指定列的重复行。 下面的Excel VBA代码，用于删除特定工作表所有列中的所有重复行。...Cols(i) = i + 1 Next i rng.RemoveDuplicates Columns:=(Cols), Header:=xlYes End Sub 这里使用了当前区域...如果只想删除指定列（例如第1、2、3列）中的重复项，那么可以使用下面的代码： Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列的数字，以删除你想要的列中的重复行。
ShardingCore的时候问过我是否可以利用ShardingCore的分库功能实现多租户呢，我的回答是可以的，但是需要针对分库对象进行路由的编写，相当于我一个项目需要实现多租户所有的表都需要实现分库才可以...，那么这个在实际应用中将是不切实际的，所以虽然分库可以用来进行多租户但是一般没人会真的这样操作，那么就没有办法在ShardingCore使用合理的多租户外加分表分库了吗，针对这个问题ShardingCore...，支持多配置下每个配置都可以拥有自己的数据库来进行分表分库读写分离 动态多配置，支持动态添加多配置(目前不支持动态删减多配置,后续会支持如果有需要) 场景 假设我们有这么一个多租户系统，这个系统在我们创建好账号后会分配给我们一个单独的数据库和对应的表信息...UpdateOrder GetOrders 总结 通过上述功能的演示相信很多小伙伴应该已经知道他具体的运作流程了,通过配置多个租户信息,在ShardingCore上实现多配置,动态配置,来保证在多租户模式下的分表分库读写分离依然可以使用...如果你需要开发一个大型程序,领导上来就是分库分表,那么在以前大概率是会花费非常多的精力在处理分片这件事情上,而最终项目是否可以做完并且使用还是一个巨大的问题,但是现在不一样了,毕竟ShardingCore
本文处理的场景如下，hive表中的数据，对其中的多列进行判重deduplicate。...1、先解决依赖，spark相关的所有包，pom.xml spark-hive是我们进行hive表spark处理的关键。
p=8640 介绍 在本文中，我们将看到如何开发具有多个输出的文本分类模型。我们将开发一个文本分类模型，该模型可分析文本注释并预测与该注释关联的多个标签。多标签分类问题实际上是多个输出模型的子集。...输出： 您可以看到，“有毒”评论的出现频率最高，其次分别是 “侮辱”。 创建多标签文本分类模型 创建多标签分类模型的方法有两种：使用单个密集输出层和多个密集输出层。...具有单输出层的多标签文本分类模型 在本节中，我们将创建具有单个输出层的多标签文本分类模型。 在下一步中，我们将创建输入和输出集。输入是来自该comment_text列的注释。 ...具有多个输出层的多标签文本分类模型 在本节中，我们将创建一个多标签文本分类模型，其中每个输出标签将具有一个 输出密集层。...结论 多标签文本分类是最常见的文本分类问题之一。在本文中，我们研究了两种用于多标签文本分类的深度学习方法。在第一种方法中，我们使用具有多个神经元的单个密集输出层，其中每个神经元代表一个标签。
我们使用自己的理解、反复试验以及最重要的用户反馈来找到最佳组合。 最近，我们一直在探索引入一种无需基于文本的语义向量即可执行的语义搜索的方法。...我们相信学习不是一个静态的过程因此研究也不应该是，使用 Keenious每一个文档都可以变为搜索查询。我们的插件会在撰写文本的同时分析的文本并在每一步为你找到最相关的研究。...就像倒排索引如何改变我们进行全文搜索的方式一样，像 Weaviate 这样的矢量搜索引擎正在推动下一代对文本、图像和知识图谱中的非结构化数据的搜索。...我认为选择花时间设计一个可以适应未来任何向量索引的API是一个非常好的选择。太多的文本搜索引擎使用20多年前的检索方法，这种检索方法早就被超越了，但因为代码耦合太紧密，无法被取代。...选择 Weaviate 使我们能够完全专注于为我们的搜索引擎开发出色的功能，这些功能涉及我们存储在 Weaviate 中的 60 多万个知识图谱嵌入。
Excel表的多维表数据结构转换为一维表的数据结构，以供更进一步对数据进行加工整理，生成另外格式的汇总表，这是Excel数据处理的一大刚需，几乎每个Excel表哥、表姐都会遇到这样的使用场景。...类型三：一行表头，标准的二维表（一般是经过透视后的数据结构） 此类数据类型，主流的Excel二维表转一维表的功能，以下截图故意把透视保留列分开存放，可能部分Excel插件未对其有通用性考虑致使没法使用。...列组字段名称 在多级表头中，如上图的年份、季度列数据中，需要逆透视把多列数据合并到一列时，需要重新命名的列名称，对应于拉透视表时的多个列字段的列名称。...选择多列的数据（选列标题即可，按住Ctrl可选多个间隔开的列），此时区域会出现逗号(,)或冒号(:)，此时程序识别为人工已经选择了所有同一类型的数据列，无需使用后两项再进行逻辑加工出所有同一类型的数据列...催化剂数据导出风格，可导出覆盖现有的智能表或新建一个工作表存放，多多使用Excel智能表，可让你数据处理能力得到极大的提升！
还是上面根据身份证号查名字的例子，如果我们用二叉搜索树来实现的话，示意图如下所示： 图 3 二叉搜索树示意图 二叉搜索树的特点是：每个节点的左儿子小于父节点，父节点又小于右儿子。...多叉树就是每个节点有多个儿子，儿子之间的大小保证从左到右递增。二叉树是搜索效率最高的，但是实际上大多数的数据库存储却并不使用二叉树。其原因是，索引不止存在内存中，还要写到磁盘上。...也就是说，对于一个 100 万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要 20 个 10 ms 的时间，这个查询可真够慢的。...，则需要先搜索 k 索引树，得到 ID 的值为 500，再到 ID 索引树搜索一次。...这个过程称为回表。 也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。 来源：《MySQL实战45讲-林晓斌》
图：GPT-4生成的论文架构 2 UltraChat多模态数据集是如何构建的？ 构建设计：UltraChat的总体思路是使用单独的LLM来生成开场白、模拟用户和响应查询。...收集这部分数据的方法有两个角度：一个是围绕主题和概念，另一个是围绕现实世界的实体。...最后对200k个特定问题和250k个一般问题以及50k个元问题进行采样，并迭代地生成多轮的对话。 2.2 写作和创作 这部分的目的是根据用户的指示，自动生成不同类型的写作文本。...表：20种类型的用于案例2和3的聊天生成的文本材料 构建过程： 对于每种类型的写作，生成200条不同的prompt，让AI助手生成文本材料，其中80%的指令被进一步扩展和细化。...表：手动设计用于连接现有材料和生成的说明的模板 2.4 数据集评价 UltraChat数据集是一个大规模的多模态对话数据集，它包含了超过100万个对话，每个对话平均包含8轮对话。
目录前言算法设计具体实现结束语前言作为开发者想必都知道在实际开发过程中，使用搜索引擎在索引网页时，去除重复的URL是一个关键步骤，因为这可以显著提高索引的效率和准确性，同时减少存储空间的消耗。...为了解决这个比较常见的问题，其实可以设计一个算法，可以先使用哈希表来快速检测重复的URL，并进一步使用布隆过滤器来优化存储需求。...具体的算法设计核心步骤如下所示：第一步：使用哈希表快速检测重复URL这一步主要是使用哈希表快速检测重复URL，也就是检测为主，具体步骤如下所示：遍历所有待处理的URL；对于每个URL，计算其哈希值；使用哈希值作为键...，URL作为值（或简单地使用哈希值作为键，表示URL的存在），在哈希表中查找；如果找到，则跳过该URL（因为它是重复的）；如果没有找到，则将URL及其哈希值添加到哈希表中。...结束语经过上文的分享介绍，想必大家都知道通过使用哈希表和布隆过滤器，可以有效地去除搜索引擎中的重复URL，并提高索引的效率和存储空间的利用率。
“没有告诉任何有关材料科学的知识，它就学会了周期表和金属晶体结构等概念，”Jain说，“这暗示了该技术的潜力。...“该文件确定科学文献的文本挖掘可以发现隐藏的知识，纯文本提取可以建立基本的科学知识，”Ceder说，他还在加州大学伯克利分校的材料科学与工程系任命。...“重要的不是每个数字，而是用数字来看看单词是如何相互关联的，例如，你可以使用标准向量数学来减去向量。...当每个化学元素的向量投影到两个维度时，Word2vec甚至能够学习元素周期表中元素之间的关系。 提前预测发现 因此，如果Word2vec如此智能，它能预测新型热电材料吗？...随着研究，研究人员正在发布该算法预测的前50种热电材料。如果他们想要搜索更好的拓扑绝缘体材料，他们还将发布人们制作自己应用所需的嵌入词。
所以尽可能使用WebP或类似格式左对齐居中对齐右对齐无阴影有阴影标注删除更多添加描述保证材料质量。...不要使用大量的库存图像，尝试引入尽可能多的拍摄精美的产品图像，没有像素化，没有模糊，良好的质量会在搜索引擎中得到更好的推荐，更高的排名。...所以尽可能使用WebP或类似格式保证材料质量。不要使用大量的库存图像，尝试引入尽可能多的拍摄精美的产品图像，没有像素化，没有模糊，良好的质量会在搜索引擎中得到更好的推荐，更高的排名。注意照片的大小。...电子商务网站将通过构建产品描述和图像彼此非常接近的结构来做好事。不要忘记文本内容。搜索引擎是一个内容搜索引擎。确保您的文本和视觉内容具有高质量。巧妙地编写SEO建议，并使用相关图像说明您的良好文本。...搜索引擎会突出显示特殊格式的内容，例如烹饪食谱，简短的传记，产品表等。如果您将网站设计为明确列为结构化数据（包括图像）的格式内容，则可以从搜索结果列表中的公开位置中受益。
2.减少查找过程中磁盘I/O的存取次数。 局部性原理：当一个数据被用到时，其附近的数据也通常会马上被使用。...4.9 图 存储： ①、邻接矩阵 ②、邻接表 DFS（Deep First Search）深度优先搜索算法 BFS（Breath First Search）广度优先搜索算法 飞机航线 电子线路...②、网页质量分析 去掉低质量的垃圾网页 ③、反作弊 避免一些作弊网页来干扰搜索结果 ④、分词创建临时索引 抽取到网页文本信息之后，对文本信息进行分词，并创建临时索引文件。...①、当用户在搜索框中，输入某个查询文本的时候，我们先对用户输入的文本进行分词处理。假设分词之后，我们得到 k 个单词。...出现次数越多，说明包含越多的用户查询单词（用户输入的搜索文本，经过分词之后的单词）。 经过这一系列查询，我们就得到了一组排好序的网页编号。
而谷歌大脑这篇论文考虑的是多文档摘要的任务，输入是提炼过摘要的相关文档的集合。之前的研究主要是提取摘要（从输入中选择句子或词组来形成摘要），而不是生成新文本。...用于提取摘要的原始材料可以是网上或书中各种有良好声誉的文件，然而，为了使问题更加容易处理，研究者考虑所有文档的以下子集 D： 1....网页搜索结果：为了扩展参考文档的集合，研究者使用文章标题作为搜索内容，在谷歌搜索引擎中搜索结果。每次查询收集 10 个结果页面。...研究者将文章 a_i 精炼后的搜索结果表示为 S_i（S_i ⊂ D）。类似于 C_i，研究者仅提取文本作为输入。 表 2 描述了 WikiSum 数据集的整体属性。...许多文章的引用资料很少，因此研究者使用网页搜索结果作为源文档的补充。不过，引用资料往往质量更高。统计数据集中的总单词数时，我们会发现它比之前的摘要数据集大一个数量集。
导语｜从三年搜索数据产品实践角度浅谈下数据产品岗位的能力模型、进阶难点和技巧。...理解业务才能制定完善的数据体系，指明大方向。理解数据链路包含字段上报逻辑、底表ETL规则、指标技术口径，都能极大地保障规划执行的程度和数据的可解释性。...除了要建设一个能用、好用、爱用的平台，还要想方设法的去推广平台，扩大平台服务边界。 如果是业务的数据产品，更多是站在使用方的角度，推动平台的优化。...产品SKU多，意味着产品类型多，例如一个产品有图文、视频、直播、搜索等品类，不同产品类型对应的业务逻辑和业务目标通常不一样，有利于数据产品延展对业务理解的广度，同时也能较快找到不同产品的数据规划的异同点...回想我两次答辩多轮材料修改惨痛的经历，收获感最大的是准备阶段。 一是集中精力对过往工作做了大量的归纳和提炼，点状经历串联成线，对岗位和能力模型有更深的理解。
所谓的蓝思值可以简单认为是综合多项指标构建的一套英文材料阅读能力的分级制度。...此外个人实际使用之后发现阅读英语材料提升有帮助的，至少可以给自己一个坚持的理由，根据自己的水平调高或者调低目标要求，我们可以把自己想要看的书用蓝思值进行标记，然后再进行分类，按照书的难易程度进行划分阅读...还有一种方法是直接根据搜索条件进行搜索。 比如我找到 100 - 200蓝思值的动物分类的书籍。 就会出现一些幼儿园的小朋友都可以看懂的书，还挺有意思的。...因为我说的是美国成人的水平，人家从出生到成年用了20年，可以用生活和环境自动学习很多东西，这些在国内几乎是没法实现的，你也没有那么多20年。...此外时蓝思值要活学活用，比如网站中的搜索条件中的K1,12345并不是指的英语级别，而是美国本土学院的年龄段和蓝思值对应表，用数字划分区间更简洁一些。
该模型是由面向不同金融场景的 4 个模组：金融咨询、金融文本分析、金融计算、金融知识检索问答构成的多专家智慧金融系统。...4.2 评测 我们建立了一个全面的评估框架，从各个角度严格评估我们的模型。该评估框架包括四个不同的组成部分，即：金融 NLP 任务、人类试题、资料分析和时事分析。...表4 BBT-FIN基准上的实验结果 表 4 中展示的是，使用我们的金融任务指令数据微调不同基线模型前后的评测结果。...这些测评问题改编自中国行政职业能力测验中的材料分析计算题，包括计算同比增长率和产值比例等。我们根据模型给出计算公式和计算结果的正确率来评估模型的表现。...我们构建了一个金融问题数据集，其中的问题需要模型使用最新信息来获得准确答案。然后我们在谷歌等搜索引擎中手动搜索与每个问题相关的多个参考文段。
另一方面，getFont 方法负责返回与给定字体文件路径对应的字体流。当用户使用 FontProvider 类时，GcExcel 将专门在字体流中搜索字体路径。...自定义排序顺序和多列排序 GcExcel 模板长期以来一直支持使用语法定义模板单元格中的排序方向来对模板数据进行排序。...DrawRotatedText 有助于在指定矩形内以一定角度绘制文本，而 MeasureRotatedText 则计算文本的边界，以便准确放置文本。...以下代码使用以下参数在未旋转的矩形边界内以负角度绘制旋转文本： 旋转角度：-45°，文本对齐：Leading，旋转文本对齐：BottomLeft，是否垂直堆叠：False var doc = new GcPdfDocument...SlantedTextAlignment.CenterInsideOutside 枚举选项使文本在以相同角度旋转的矩形边界中间显示。文本上方的边界向内旋转到矩形内部。
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