最近写网页经常需要将div在屏幕中居中显示，遂记录下几个常用的方法，都比较简单。...水平居中直接加上标签即可，或者设置margin:auto;当然也可以用下面的方法 下面说两种在屏幕正中（水平居中+垂直居中）的方法 放上示范的html代码： MAIN 方法一： div使用绝对布局，设置margin:auto;并设置top、left、right、bottom的值相等即可....main{ text-align: center; /*让div内部文字居中*/ background-color: #fff; border-radius: 20px; width: 300px...: absolute; top: 0; left: 0; right: 0; bottom: 0; } 效果如图： 方法二： 仍然是绝对布局，让left和top都是50%，这在水平方向上让div
虽然在excel文件中检索的vba代码不知道写了多少遍了，每次需要的时候，都是从网上找，然后写。实在是低效的做法。从网上找了一段代码，放在此处，以后需要的时候可以随手拿来。
} standard[j]='\0'; strcpy(cans,standard); } int main() { char cc[500][501]; //存储 原版文本...char Standard_File[500][501]; //存储标准化后的文本，用于查找字符串 Mystr ans[1000];//存储字符串 char tem[50];...))==NULL) { printf("cannot open file\n"); return 0; } int fcount=0;//记录文本的行数...feof(fp))//100个字符为一行存入cc中 { fgets(cc[fcount],500,fp); char ctem[501];
在HTML里面，光标是一个对象，光标对象是只有当你选中某个元素的时候才会出现的。...DOCTYPE html> 在可编辑div中定位和设置光标...width: 500px; border: 1px solid red; } ...= '#text') { // 创建表情文本节点进行插入 var emojiText = document.createTextNode(
作者：潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中，我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行，以保证主线程中用户流畅的地图交互（缩放、平移、旋转）。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案，将涉及复杂的多边形难抵极运算，如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中，当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时，WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极，不影响主线程的交互： // https://github.com...事实上 Mapbox 也是这么做的，另外为了加快线程间数据传输速度，数据格式在设计上也需要考虑 Transferable[6]，由于线程上下文转移时不需要拷贝操作，在大数据量传输时将获得较大的效率提升。...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求，在主线程中维护一个简单的状态机： /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
在本文中，我将给大家演示如何在 python 中使用四种方法替换文件中的文本。 方法一：不使用任何外部模块搜索和替换文本 让我们看看如何在文本文件中搜索和替换文本。...首先，我们创建一个文本文件，我们要在其中搜索和替换文本。将此文件设为 Haiyong.txt，内容如下： 要替换文件中的文本，我们将使用 open() 函数以只读方式打开文件。...with open(r'Haiyong.txt', 'w',encoding='UTF-8') as file: # 在我们的文本文件中写入替换的数据 file.write(data) # 打印文本已替换...使用替换功能替换文本 data = data.replace(search_text, replace_text) # 在文本文件中写入替换的数据 file.write_text(data)...','r+') as f: # 读取文件数据并将其存储在文件变量中 file = f.read() # 用文件数据中的字符串替换模式 file = re.sub(search_text
在制作PowerBI报告时，一般来说，我们都会创建一些切片器。为了节省空间，一般情况下尤其是类目比较多的时候，大多采用下拉式的： ?...不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？ 答案是：有的。 如图： ? 只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。...此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ? 如果想同时看青岛和济南的销售额，可以在选中青岛后，重新搜索济南，然后按住Ctrl点击鼠标左键即可： ?...发布到云端，同样也可以进行搜索： ? 其实如果不按快捷键，也是能够找到这个搜索按钮的，点击切片器-点击三个小点-点击搜索，它就出来了： ? Simple but useful，isn't it？
在1975年时，苹果公司的联合创始人斯蒂夫·沃兹尼亚克以及乔布斯向当时的项目主管Al Alcorn提出了这项提议；同年，Al Alcorn接受了这个打砖块的项目，并要求二人在四天内设计出原型。...最终二人连夜赶工，在四天之内设计完成，并且只使用了45个芯片。但乔布斯却向沃兹尼亚克隐瞒了额外奖金的事情，在平分350美元之后，自己独吞了余下的额外奖金。...在今天，Google将这款打砖块的游戏放在了图片搜索中，只需要搜索Atari Breakout或者直接点击链接，就可以开始游戏。每次游戏一共五个球，用完则游戏结束，给出最后得分。...这里为大家提供几个其他的Google彩蛋： 在Google搜索”tilt”或者”askew”，搜索结果将会倾斜； 搜索”Do a barrel roll”，搜索结果将会旋转一周 在Google...地图搜索任意一个国内到美国西海岸的步行路线，将会提示“横渡太平洋”。
演示 单击我进行编辑 body部分 单击我进行编辑 JS var titleEditing = false function edit(
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...在普适的CTR场景中，用户、商品、查询等若干个域的特征维度合计高达几十亿，假设在输入层后直接连接100个输出神经元的全连接层，那么这个模型的参数规模将达到千亿规模。...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的
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？...文本向量化 使用词袋one-hot的方式，就是形成一个词的字典集，然后将文本中的词投射到词袋中，对应的位置用出现的频次填充，没有的填充零，例如有这么个词袋： 0 苹果 1 手机 2 魅族 3 非常 4...-- 还是百度百科 TF： 一个词在文档中出现的频率 = 该词出现次数/文档中总词数 IDF：log((文档库中总文档数+1)/(出现该词的文档数 + 1)) TF描述的是一个词跟文档的相关度，一个文档中出现某个词越多说明该文档的主题跟该词有很大的关系...； IDF描述一个词的个性度（重要性），如果一个词在很多文档中出现说明该词是个“大众面”，如一大堆词都是一些公司名称，这时你说出两个字能非常好地定位到你需要的公司名字，那么你就要挑那个公司名字中核心的、...余弦相似度在实际使用时可以加入些优化使得计算更快，譬如预先计算好各个文档的 |d|，因为该值在文档形成时就已经确定，向量点乘计算时直接将两个向量的非零项相乘然后求和，不用挨个计算，因为实际中绝大多数项是零而且项数非常大
前言grep 是一个常用的文本搜索工具，通常用于在文本文件中查找特定模式或字符串。它的名字是 "global regular expression print" 的缩写。...可以帮助你在文本文件中查找特定的内容，无论是简单的字符串还是复杂的正则表达式模式。基本用法grep pattern filenamepattern：要搜索的正则表达式模式或字符串。...filename：要在其上执行搜索的文件名。...pattern" filename.txt-r：递归搜索目录中的文件grep -r pattern directory递归搜索目录中的文件：grep -r "pattern" directory/-n：...()：捕获组，用于捕获一个子表达式中的匹配文本，以便后续引用。例如，(abc)+ 匹配 "abc"、"abcabc"、"abcabcabc" 等。^：匹配字符串的开头（或行的开头，如果使用多行模式）。
会有很多原来是0的变成有数据，通常采用的措施是保留高权重的 它可以用在 relevance feedback和persudo feedback【relevance的beta要大于persudo】;在使用的时候注意不要过度依赖...通过加入另外的一个集合【背景文档】，混合两个模型，并通过概率来选择哪个集合的结果，这个时候，所有的反馈文档集合由混合模型来决定，那么对于在背景文档中很少的词频，但是在反馈文档中很频繁的，必定是来源于反馈文档集合
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题，人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排，无论是在文档还是查询中，有些部分都被省略了：（Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器（以及Solr中的许多其他过滤器）需要注意的是，每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...现在用户在搜索框中输入“Turnbull，D.”。然后呢？只需重复之前的操作，而不是重新搜索： AuthorsPre：“Turnbull，D.”...所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着，当位置重要时（如在词组查询中）“D.
图片本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要：要创建应用程序环境，然后导入 NLP 模型，最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单！...Eland 是一个 Python Elasticsearch 客户端，可用来在 Elasticsearch 中探索和分析数据，并且能够同时处理文本和图像。...图像数量太少会导致结果达不到您的期望，因为您将要搜索的空间会特别狭小，而且到搜索向量的距离会特别接近。在文件夹 image_embeddings 中，运行脚本并针对变量使用您的值。...您将搜索字符串输入到搜索框中之后，应用程序将会使用 Machine Learning _infer 终端对文本进行矢量化。...您的应用程序现在应该已经配置完毕并运行了，可通过互联网浏览器在 http://127.0.0.1:5001 上访问。导航至图像搜索选项卡并输入能够最确切地描述您的图像的文本。
条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。...MongoDB中条件操作符有： (>) 大于 - $gt (<) 小于 - $lt (>=) 大于等于 - $gte (<= ) 小于等于 - $lte MongoDB 使用 $regex 操作符来设置匹配字符串的正则表达式...MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or 下面是具体一个PHP例子中的$filter数组： array(3) { ["$or"]=> array(2) { [0]=>
在ROBOTS TXT文本设置XML网站地图路径很重要，这将有利于谷歌轻松地找到你的网站地图，并加快搜索引擎编制索引网站的速度。...这讲将介绍如何把sitemap.xm文本映射到robots.txt文件，再把网站地图信息PING到搜索引擎。...在ROBOTS设置SITEMAP路径最常用的写法 User-agent: * Allow: / Sitemap: https://www.linyongmin.com/sitemap_index.xml...将上述代码添加位于网站根目录中的robots.txt文件。...下面介绍使用PING的方法提交网站地图到搜索引擎，告诉搜索引擎我的网站地图已经改变。
在Django中，你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题，并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中，您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中，以便在其他模板中使用。例如，您可能有一个主模板，其中包含内容部分和侧边栏。...以下是一个示例代码，展示了如何在视图中将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中：def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后，我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后，我们使用 render() 函数渲染主模板，并传入 context 字典作为参数。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本，然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
$match$match函数用于对文本进行匹配搜索，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database" } } }..., { $group: { _id: "$author", count: { $sum: 1 } } }])这个命令将在articles集合中搜索包含关键词“database”的文章，然后按照作者进行分组...$project$project函数用于将搜索结果中的字段进行投影，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database...$text$text函数用于指定需要搜索的文本字段和搜索条件，例如：db.articles.aggregate([ { $match: { $text: { $search: "database"...“database”的文章，然后按照作者进行分组，并按照文章数量进行排序，最后投影出作者和文章数量字段，然后再在搜索结果中搜索包含关键词“relational”的文章。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文（论文笔记：http://t.cn/RHea2Rs )，同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛（BDCI）2017 的一个文本分类问题的比赛：让 AI...100 到 600 是一个比较合理的搜索空间。...首先在一种类型的 filter 大小上执行搜索，以找到当前数据集的 “最佳” 大小，然后探索这个最佳大小附近的多种 filter 大小的组合。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类，并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型，论文提出一种 word dropout 策略：在求平均词向量前，随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
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