作为一个Excel用户,我有时候很难回忆起公式的名称以及他们的工作原理,所以最终我浪费时间在百度或谷歌上搜索。
报表对象中有很多属性,可以使用脚本,如文本对象的变量属性,超链接属性,打印样式属性等,数据集节点对象的sql属性。这些使用脚本的属性大致可以分为两类,一类是公式,一类是宏。
BODY标签表示文档的内容,document.body属性提供了可以轻松访问文档的BODY元素的脚本。简单地说,BODY标签是网页主要文本内容,这是搜索引擎优化中最重要的部分,即使页面基础优化其它因素做得非常出色,如果创建的正文内容质量不高不是唯一的,内容中不包括搜索关键词,将永远不会获得排名。
FL 工作室 21 引入更快、更精确的音频编辑、改进的内容发现、对 DAW 情绪的控制以及更多鼓舞人心的创意工具。现有客户全部免费,因为我们喜欢您的终身免费更新!FL Studio是一款功能非常强大的音乐创作编辑软件它就是FL Studio(水果软件)。使用FL Studio中文版可以轻松帮我们制作自己的音乐唱片,拥有强大且专业的编曲混音创作工具,有需要的朋友不要错过了。
水果具有独特的底层逻辑,其开创了编曲“块”的思维。用FL Studio编曲的流程是在把一个样式编辑好,然后将编辑好的样式当做音频块,在播放列表中像“搭积木”一样任意编排,形成一首歌,这种模式非常利于电子音乐编曲。
coze-discord-proxy 是一款代理Discord-Bot对话Coze-Bot,实现API形式请求GPT4对话模型/微调模型工具。
机器之心报道 机器之心编辑部 只需要把公式图片用鼠标拖动到工具内,就能一键转成 LaTex 公式。 写论文、做研究时,最让你头疼的是什么?想必公式编辑会榜上有名。那么有没有便捷的方法进行公式编辑呢?这里推荐一款神器,它使用 PyTorch Lightning 可将 LaTeX 数学方程的图像映射到 LaTeX 代码。 它的效果是这样的,输入一张带公式的图片,它能转换成 LaTeX 代码形式: 而它的名字也是很直接的,就叫做「Image to LaTex Converter」,把产品功能写在了明面上。 项
万众期待的 FL Studio 21 版本将于正式发布上线,目前在紧锣密鼓的安排上线中,届时所有购买正版 FL Studio 的用户,都可以免费升级到21版!按照惯例,本次新版也会增加全新插件,来帮助大家更好地创作。今天先给大家分享一下,介绍全部功能讲解,后续会有专门的解说功能视频发布。
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安妮薇,《摩登原始人》是一部首播于1960年的喜剧动画片。第一季在豆瓣上被2.2万用户打出8.7分的评价。
语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服,都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用,通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前,目标是通过对话的上下文信息,去匹配最佳的回复。因而,让聊天机器人完美回复问题,是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队,百度在NLP领域积极创新、锐意进取,在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上,提出了效果最优的深度注意力匹配神经网络DAM,并开源了基于PaddlePaddle的模型实现。本文对该模型的相关原理和应用加以介绍。
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FL Studio最新发布21版本,也是一次重要的版本更新,让使用FL Studio软件的音乐制作人们进入到了全新的AI编曲时代,并改进了80多操作页面包括用户页面、项目文件夹、常规设置、导出导入等等,使用起来更加的简洁。本期给大家带来的是FL Studio 21版本的全方位解析,喜欢的小伙伴们赶紧来学习一下吧。大家辛苦啦!希望可以帮助各位更全面了解21新版的全部功能!
Excel 基本操作会吧?上网搜索公式会吧?基本的数学理解能力有吧?OK,如果以上你都能做到,你也能上手计算机视觉项目了。
之前,我们介绍了一位神奇的本科生,他在数学课上用Vim+LaTeX,全程手打出1700页课堂笔记,速度直追老师的板书。
以小组为单元进行实验,每小组5人,小组自协商选一位组长,由组长安排和分配实验任务,具体参加实验内容中实验过程。
昨天为大家展示了 FL STUDIO21 新增的插件,今天让我们看一看还有哪些新变化?稍后我们会放出介绍视频,更动态的展示,请持续关注!FL水果软件自从2018年更新出之后,直到2022年,一直深受国内外众多DJ制作人的喜欢,那么,长达近5年的时间里,FL水果20版本,即将成为过去式,新版本FL Studio 21已经上线,下面是软件的效果演示。我希望在音乐的路上和你手牵手让DJ成为你我的红。FL Studio 21 加入了更快、更精确的音频编辑,改进了内容搜索,DAW“情绪主题”控制,甚至还有更多的灵感、创意工具。
距离蘑菇博客上个版本更新已隔 4 月,最近在蘑菇稳定运行后提交了蘑菇博客 v6.1 ,主要有以下方面的更新
在最近被ECCV2020接收的论文AutoSTR中,第四范式的研究人员提出了使用网络结构搜索(NAS)技术来自动化设计文本识别网络中的特征序列提取器,以提升文本识别任务的性能。
TabularEditor是一款使用dotNET语言开发的工具,笔者最喜欢它的地方在于,其类似Excel这样,预留了我们可以使用C#语言通过简单的脚本调用,实现一些批量化操作的功能,批量化操作不限于批量增删改查度量值、计算列、修改属性信息如数字格式、显示文件夹等,亦可以批量筛选出指定符合条件的内容。
Anaconda安装后,可以从菜单中看到它包含几个应用程序,其中Anaconda Navigator是这几个程序的导航入口。
linux 有很多工具可以做文本处理,例如:sort, cut, split, join, paste, comm, uniq, column, rev, tac, tr, nl, pr, head, tail.....,学习 linux 文本处理的懒惰方式(不是最好的方法)可能是:只学习grep,sed和awk。
搜索即找到跟搜索词句很相似的文本,例如在百度中搜索"人的名",结果如下 那么怎么评价两个文本之间的相似度呢? 余弦相似度 (cosine similiarity) 本文介绍基于VSM (Vector
如果您需要组织任务、记笔记、项目等等,Notion 是一个优秀的选择。本指南将向您展示如何使用 Notion 管理日常活动。Notion是一个非常有用的工具,可以帮助提高您的生产力。
近些天在学校静心复习功课与梳理思路(找工作的事情暂缓),趁闲暇之际,常看有关搜索引擎相关技术类的文章,接触到不少此前未曾触碰到的诸多概念与技术,如爬虫,网页抓取,分词,索引,查询,排序等等,更惊叹于每一幅精彩的架构图,特此,便有记录下来的冲动,以作备忘。
官网地址:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-function-score-query.html
最近吴恩达教授在红杉资本的人工智能峰会(AI Ascent)上做了一次演讲,主要介绍了agent工作流。使用代理工作流可以显著提高AI的回复质量。好的agent工作流可以让3.5模型效果高于4.0的回复。
引言:在《Excel公式练习87:返回字符串中第一块数字之后的所有内容》和《Excel公式练习88:返回字符串中第一块数字之后的所有内容(续1)》中,我们分别给出了解决这个问题的两个公式,本文中,再次尝试着使用另一个公式来解决这个问题。正如之前已提到过的,尝试多种方法解决问题,能够帮助我们快速提高。
第二部分笔记 核心结构包括以下4部分 查找和替换,word 转ppt WORD批量操作邮件合并与发布 宏的自动化操作 论文排版 查找和替换 通配符,在office 里面是相同的 图片 如何找到文档中的所有手机号,然后把中间4为变成星号 图片 图片 查找替换注意事项 图片 word 如何转为ppt, 要注意标题的级别,使用发送到powerpoint 的功能,如果找不到,去option menu里面配置 图片 WORD批量操作 邮件合并与发布,去邮件插入需要的域,源数据在excel 如何制作工资条,源数据在ex
科学知识主要存储在书籍和科学期刊中,通常是 PDF 格式。然而,PDF 格式会导致语义信息丢失,尤其是数学表达式。为此,MetaAI 最新提出了 Nougat (Neural Optical Understanding for Academic Documents),这是一个 Visual Transformer,可执行光学字符识别(OCR)任务,将科学文档处理成标记语言。
前言 随着互联网的深入发展,人类已然进入大数据时代。如何在浩瀚的数据海洋里高速有效的获取有价值的信息,正是促使大数据技术具备走向众多企业的潜力。搜索引擎作为获取信息的有效入口,已然经历了20多年的发展,并一直试图理解用户搜索意图以及提升搜索的精准性。 Google是全球性的搜索引擎,看似简单的搜索框背后隐藏的是极其复杂的系统架构和搜索算法,其中排序(以下统称Ranking)的架构和算法更是关键部分。Google正是通过PageRank算法深刻改变搜索排序而一举击败众多竞争对手。 Ranking是搜索引擎的核
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 2011 年 10 月,在 iPhone 4S 的发布会,Siri 作为首款语音助手,惊艳亮相,然而 6 年过后,Siri 却依旧不温不火,为此,苹果在最新的 iOS 11 中为 Siri 增加了更多的新功能,而且 Siri 合成的声音也更加自然流畅。 近日,苹果在自家的“Apple Machine Learning Journal”的博客上发表了三篇论文,详细解释了 Siri 声音背后有关深度学习的技术细节。其中,《Deep Learning for
目的 给定一个或多个搜索词,如“高血压 患者”,从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。 理论知识 文本检索(text retrieve)的常用策略是:用一个ranking function根据
在去年cosbeta曾经发布了一个网页计算工具,这个作用就是根据地球上两点之间的经纬度计算两点之间的直线距离。经纬度到距离的计算在通信工程中应用比较广泛,所以cosbeta通过搜索找到了一个js的计算脚本(其实是google map的计算脚本,应该算是比较准确了),做成了这个经纬度算距离的工具。
我们平时在阅读论文或者科学文献时,见到的文件格式基本上是 PDF(Portable Document Format)。据了解,PDF 成为互联网上第二重要的数据格式,占总访问量的 2.4%。
Microsoft Office现在已经是我们每天必须使用的软件之一,而Python可用于编写Office脚本(也称为自动化),使用户更容易使用。这可能不像录制宏那么容易,但也不是很复杂。在本文中,将介绍如何使用PyWin32模块访问一些Office程序,并使用Python操作它们。
本文介绍的是 ACL 2020 论文《Learning Robust Models for e-Commerce Product Search》,论文作者来自爱荷华州立大学、亚马逊。
Markdown 是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。
作者简介 孙咸伟,后端开发一枚,在携程技术中心市场营销研发部负责“携程运动”项目的开发和维护。 携程运动是携程旗下新业务,主要给用户提供羽毛球、游泳等运动项目的场馆预定。最近我们在做场馆搜索的功能时,接触到elasticsearch(简称es)搜索引擎。 我们展示给用户的运动场馆,在匹配到用户关键词的情况下,还会综合考虑多种因素,比如价格,库存,评分,销量,经纬度等。 如果单纯按场馆距离、价格排序时,排序过于绝对,比如有时会想让库存数量多的场馆排名靠前,有时会想让评分过低的排名靠后。有时在有多家价格相同的
发布于 2018-05-26 02:20 更新于 2018-08-12 06:51
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Shell 脚本作为数据处理的得力助手,在文本清洗、数据格式转换等领域扮演着重要角色。本文将带您深入探索 Shell 脚本在数据处理中的实际运用。我们将介绍几个实用的例子,展示如何利用简单的脚本命令处理文本文件和数据,清洗格式、提取信息。让我们一起来揭开这个充满实用技巧的数据处理世界。
Microsoft Office 2019 Mac是微软在Mac发行的Office办公软件套件。包含了新版本的Word、Excel、PowerPoint以及现有的OneNote和Outlook等组件组成,Office 2019 Mac 激活版作为微软的一个庞大的办公软件集合,是一款最好用,功能最全面的办公软件。
在一项最新的研究中,来自 UW 和 Meta 的研究者提出了一种新的解码算法,将 AlphaGo 采用的蒙特卡洛树搜索算法(Monte-Carlo Tree Search, MCTS)应用到经过近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)训练的 RLHF 语言模型上,大幅提高了模型生成文本的质量。
我之前在做业务需求的时候,很多的个性化需求并不能快速响应,实现后有时也很难保证系统的可阅读性。不过好消息是,我今年在做京东内容领域的组件化改造和能力输出,之前的问题或许会得到根本性的解决。那么,接下来我将分享一些个人对于组件化的认知,希望能帮助到你。
我们在网上搜东西时,搜索引擎总是会把相关性高的内容显示在前面,相关性低的内容显示在后面。那么,搜索引擎是如何计算关键字和内容的相关性呢?这里介绍2种重要的权重度量方法:TF-IDF和BM25。
本文主要由以下四部分组成:文本基本处理,文本语义分析,图片语义分析,语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法,这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法,值得注意的是,虽说分为两节,但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用,并展望一下未来的语义分析方法
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