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Power BI文本大写小写自动更改现象

处理一些英文姓名时,经常会发现,excel表大小写和Power BI不一样,这篇文章简单说明一下: 如上图所示,pq处理数据时大小写是与excel完全一致,但是加载到报表中就会发现已经发生了变化...它看到第一个名称是第 1 行,ID 1:"San Zhang"。它将该值存储一个列表,用于跟踪 Name 唯一值。...然后,它将 ID 和对"San Zhang"引用存储 Names 列表,并继续执行第 2 行。 对于第 2 行,它会看到另一个名字:"Sure Liu"。...它将它与已经存储名称列表内容("San Zhang")进行比较,忽略大小写,并发现它不一样。...Power BI引擎处理过程,AaBaCcDd和aaBbCcDd完全是一回事,根本解决不了问题。 那么问题来了: 如果我们想让a和A分别按照原先大小写进行显示,该如何做呢?

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WebWorker 文本标注应用

作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 之前数据瓦片方案介绍,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地图交互(缩放、平移、旋转)。...但是本文介绍针对 Polygon 要素文本标注方案,将涉及复杂多边形难抵极运算,如果不放在 WebWorker 运算将完全卡死无法交互。...path=/story/textlayer--polygon-feature 首先我们来看看如何确定一个多边形文本标注锚点,即难抵极计算方法。...我们例子,当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含数据瓦片时,WebWorker 会计算出瓦片包含 Polygon 要素难抵极,不影响主线程交互: // https://github.com...因此 Mapbox 做法是合并多条请求,主线程维护一个简单状态机: /** * While processing `loadData`, we coalesce all further

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技术|Linux 有问必答: Linux 如何更改文本文件字符编码

问题:Linux系统中有一个编码为iso-8859-1字幕文件,其中部分字符无法正常显示,我想把文本改为utf8编码。Linux,有没有一个好工具来转换文本文件字符编码?...正如我们所知道那样,电脑只能够处理低级二进制值,并不能直接处理字符。当一个文本文件被存储时,文件每一个字符都被映射成二进制值,实际存储硬盘正是这些“二进制值”。...之后当程序打开文本文件时,所有二进制值都被读入并映射回原始可读字符。...如果不同程序使用不同编码来处理同一个文件,源文件特殊字符就无法正常显示。这里特殊字符指的是非英文字母字符,例如带重音字符(比如ñ,á,ü)。...步骤三我们我们Linux系统所支持编码里面选定了目标编码之后,运行下面的命令来完成编码转换: $iconv-fold_encoding-tnew_encodingfilename例如,把iso-

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审计对存储MySQL 8.0分类数据更改

之前博客,我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做数据更改。...特别是对于可能具有数据访问权限但通常不应查看某些数据管理员。 敏感数据可以与带有标签数据穿插在一起,例如 公开 未分类 其他 当然,您可以MySQL Audit打开常规插入/更新/选择审计。...但是在这种情况下,您将审计所有的更改。如果您只想审计敏感数据是否已更改,下面是您可以执行一种方法。 一个解决方法 本示例使用MySQL触发器来审计数据更改。...mysqld]启用启动时审计并设置选项。...在这种情况下,FOR将具有要更改其级别数据名称,而ACTION将是更新(之前和之后),插入或删除时使用名称。

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Django 获取已渲染 HTML 文本

Django,你可以通过多种方式获取已渲染HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我实际操作遇到问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景 Django ,您可能需要将已渲染 HTML 文本存储模板变量,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 HTML 文本存储模板变量:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染 HTML 文本存储 context 字典。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Django获取已渲染HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步处理或显示。

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深度学习文本分类应用

近期阅读了一些深度学习文本分类应用相关论文(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 一个文本分类问题比赛:让 AI...传统机器学习方法 传统机器学习方法主要利用自然语言处理 n-gram 概念对文本进行特征提取,并且使用 TFIDF 对 n-gram 特征权重进行调整,然后将提取到文本特征输入到 Logistics...文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词表示,然后经过最大池化层和全连接层得到文本表示,最后通过 softmax 层进行分类。具体如下: Max-pooling layer: ?...下面两篇论文提出了一些简单模型用于文本分类,并且简单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:求平均词向量前,随机使得文本某些单词 (token) 失效。

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深度学习文本分类应用

近期阅读了一些深度学习文本分类应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017一个文本分类问题比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名成绩(比赛具体思路和代码参见...,非常积极}哪一类 新闻主题分类:判断新闻属于哪个类别,如财经、体育、娱乐等 自动问答系统问句分类 社区问答系统问题分类:多标签分类,如知乎看山杯 更多应用: 让AI当法官: 基于案件事实描述文本罚金等级分类...5.1 2 文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词表示,然后经过最大池化层和全连接层得到文本表示,最后通过softmax层进行分类。...下面两篇论文提出了一些简单模型用于文本分类,并且简单模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型,论文提出一种word dropout策略:求平均词向量前,随机使得文本某些单词(token)失效。

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SRU模型文本分类应用

从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次状态s计算完成,因此作者修改网络结构为图3,类似于gru网络,只包含forget gate和reset gate,这两个函数可以循环迭代前一次计算完成,...实验之前首先对文本按单词进行分词,然后采用word2vec进行预训练(这里采用按字切词方式避免切词麻烦,并且同样能获得较高准确率)。...2:由于本次实验对比采用是定长模型,因此需要对文本进行截断(过长)或补充(过短)。 3:实验建模Input。...本次实验采用文本标签对形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。...单向GRU/LSTM/SRU算法只能捕获当前词之前词特征,而双向GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词特征,因此实验采用双向序列模型。

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我们开发需要遵循几个设计原则!

意思是一个系统或者模块,对于扩展是开放,对于修改是关闭。一个 好系统是不修改源代码情况下,可以扩展你功能。而实现开闭原则关键就是抽象化。...实现开闭原则关键就是抽象化 :"开-闭"原则,不允许修改是抽象类或者接口,允许扩展是具体实现类,抽象类和接口"开-闭"原则扮演着极其重要角色..即要预知可能变化需求.又预见所有可能已知扩展...4、例子2 某系统提供一个数据转换模块,可以将来自不同数据源数据转换成多种格式,如可以转换来自数据库数据(DatabaseSource)、也可以转换来自文本文件数据(TextSource),转换后格式可以是...2、原则分析 (1)面向对象设计,可以通过两种基本方法不同环境复用已有的设计和实现,即通过组合/聚合关系或通过继承。 继承复用:实现简单,易于扩展。...有好几个设计模式是基于开闭原则,如策略模式,如果你需要一个新策略,只需要实现接口,增加配置,不需要改变核心逻辑。

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向量化与HashTrick文本挖掘预处理体现

前言 文本挖掘分词原理),我们讲到了文本挖掘预处理关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键特征预处理步骤有向量化或向量化特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例...词袋模型首先会进行分词,分词之后,通过统计每个词文本中出现次数,我们就可以得到该文本基于词特征,如果将各个文本样本这些词与对应词频放在一起,就是我们常说向量化。...,输出,左边括号第一个数字是文本序号,第2个数字是词序号,注意词序号是基于所有的文档。...而每一维向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"英文中是停用词,不参加词频统计。 由于大部分文本都只会使用词汇表很少一部分词,因此我们词向量中会有大量0。...Hash Trick 大规模文本处理,由于特征维度对应分词词汇表大小,所以维度可能非常恐怖,此时需要进行降维,不能直接用我们上一节向量化方法。而最常用文本降维方法是Hash Trick。

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向量化与HashTrick文本挖掘预处理体现

关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 前言 文本挖掘分词原理),我们讲到了文本挖掘预处理关键一步:“分词...词袋模型首先会进行分词,分词之后,通过统计每个词文本中出现次数,我们就可以得到该文本基于词特征,如果将各个文本样本这些词与对应词频放在一起,就是我们常说向量化。...,输出,左边括号第一个数字是文本序号,第2个数字是词序号,注意词序号是基于所有的文档。...而每一维向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"英文中是停用词,不参加词频统计。 由于大部分文本都只会使用词汇表很少一部分词,因此我们词向量中会有大量0。...Hash Trick 大规模文本处理,由于特征维度对应分词词汇表大小,所以维度可能非常恐怖,此时需要进行降维,不能直接用我们上一节向量化方法。而最常用文本降维方法是Hash Trick。

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文本计算机表示方法总结

: 词向量长度是词典长度; 向量,该单词索引位置值为 1 ,其余值都是 0 ; 使用One-Hot 进行编码文本,得到矩阵是稀疏矩阵(sparse matrix); 缺点: 不同词向量表示互相正交...(而不是字或词)进行编码; 编码后向量长度是词典长度; 该编码忽略词出现次序; 向量,该单词索引位置值为单词文本中出现次数;如果索引位置单词没有文本中出现,则该值为 0 ; 缺点...该编码忽略词位置信息,位置信息文本是一个很重要信息,词位置不一样语义会有很大差别(如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 编码一样); 该编码方式虽然统计了词文本中出现次数,但仅仅通过...“出现次数”这个属性无法区分常用词(如:“我”、“是”、“”等)和关键词(如:“自然语言处理”、“NLP ”等)文本重要程度; 2.3 TF-IDF(词频-逆文档频率) 为了解决词袋模型无法区分常用词...文本频率是指:含有某个词文本整个语料库中所占比例。逆文本频率是文本频率倒数; 公式 ? ? ?

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Bi-LSTM+CRF文本序列标注应用

图 3 展示是一个沿着时间展开 Bi-LSTM。 图 3 Bi-LSTM 示意图 CRF(条件随机场) 为了理解条件随机场,需要先解释几个概念:概率图模型、马尔科夫随机场。...序列标注模型 为了让机器达到这一目标,我们可以分以下几个步骤进行: 词向量表示:用低维连续空间向量表示单个词。...以上四项也比较清楚描述了进行标注时我们考虑几个因素:当前词相关信息及该标签出现位置信息。 标注序列 y 最优解满足如下条件: 可以用 Viterbi 算法(动态规划)求解最优标注序列。...本应用,CRF 模型能量函数这一项,用字母序列生成词向量 W(char) 和 GloVe 生成词向量连接结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。...Tensorflow CRF 实现 tensorflow 已经有 CRF package 可以直接调用,示例代码如下(具体可以参考 tensorflow 官方文档 https://www.tensorflow.org

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Excel如何匹配格式化为文本数字

标签:Excel公式 Excel,如果数字一个表中被格式化为数字,而在另一个表中被格式化为文本,那么尝试匹配或查找数据时,会发生错误。 例如,下图1所示例子。...图1 单元格B6文本格式存储数字3,此时当我们试图匹配列B数字3时就会发生错误。 下图2所示是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字,列E是格式为文本用户编号。...图5 列A是格式为文本用户编号,列E是格式为数字用户编号。现在,我们想查找列E用户编号,并使用相对应列F邮件地址填充列B。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字文本字符串,VALUE函数帮助下将该文本字符串转换为数字,然后将数字与列E值进行匹配。...图8 这里,我们同样成功地创建了一个只包含数字文本字符串,然后VALUE函数帮助下将该文本字符串转换为数字,再将我们数字与列E值进行匹配。

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