在Web上利用水晶报表显示一段文本,用的是动态加载rpt的方法,结果出来的文本效果如下: 右边很不齐,于是回到水晶报表10程序中调rpt,很快,把文本的对齐方式设为两端对齐就好了...接着,试着直接导入rpt,结果发现居然不能设置两端对齐,——根本就没有两端对齐,在vs .net环境里面,即使强制把两端对齐按钮添上工具栏,也是灰的。 ...很难得到字段的引用,最后终于搞定,我对cr的对象结构也有了一点点的进一步了解: 水晶报表在.Net中,主要的命名空间,一个是CrystalDecisions.CrystalReports.Engine...最后,还是在命名空间CrystalDecisions.CrystalReports.Engine中乱看,看到FieldObject,顺藤摸瓜,才算找到,原来是这样的:报表由很多的ReportObject...才觉悟过来:问题并不出在报表上,而是在于网页的显示方式的限制,在两端对齐的方式下,查看显示的网页,可以看到: 原来它也只是利用CSS来进行两端对齐的。
在进行文本处理的时候,我们经常遇到要删除重复行的情况。那怎么解决呢? 下面就是三种常见方法? 第一,用sort+uniq,注意,单纯uniq是不行的。...shell> sort -k2n file | uniq 这里我做了个简单的测试,当file中的重复行不再一起的时候,uniq将服务删除所有的重复行。...经过排序后,所有相同的行都在相邻,因此unqi可以正常删除重复行。 第二,用sort+awk命令,注意,单纯awk同样不行,原因同上。...P; D' 最后附一个必须先用sort排序的文本的例子,当然,这个需要用sort排序的原因是很简单,就是后面算法设计的时候的“局部性”,相同的行可能分散出现在不同的区域,一旦有新的相同行出现,那么前面的已经出现的记录就被覆盖了...参考推荐: 删除文本中的重复行(sort+uniq/awk/sed)
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。...path=/story/textlayer--polygon-feature 首先我们来看看如何确定一个多边形的文本标注锚点,即难抵极的计算方法。...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...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
使用linux服务器,免不了和vi编辑打交道,命令行下删除数量少还好,如果删除很多,光靠删除键一点点删除真的是头痛,还好Vi有快捷的命令可以删除多行、范围。 删除行 在Vim中删除一行的命令是dd。...以下是删除行的分步说明: 1、按Esc键进入正常模式。 2、将光标放在要删除的行上。 3、键入dd并按Enter键以删除该行。 注:多次按dd将删除多行。...删除行范围 删除一系列行的语法如下: :[start],[end]d 例如,要删除从3到5的行,您可以执行以下操作: 1、按Esc键进入正常模式。 2、输入:3,5d,然后按Enter键以删除行。...删除包含模式的行 基于特定模式删除多行的语法如下: :g//d 全局命令(g)告诉删除命令(d)删除所有包含的行。 要匹配与模式不匹配的行,请在模式之前添加感叹号(!): :g!.../foo/d-删除所有不包含字符串“foo”的行。 :g/^#/d-从Bash脚本中删除所有注释,模式^#表示每行以#开头。 :g/^$/d-删除所有空白行,模式^$匹配所有空行。
Shell中如何删除文本比较长的行的实现方法 有的时候需要对文件执行删除删除操作,这个时候比较常用的会使用vi命令中的dd命令,比如先执行10G(跳转到第10行),然后再执行20dd(删除20行),但实际情况未必是这么常规...,比如说,要删除文件中,某行长度超过200个字符的行,如果文本比较小,还好,如果是几万行,几十万行的呢?...我然想到的办法就是:比如说,通过sed,awk,egrep命令来达到目的。 举个简单例子。 假如说如下文本文件,要将其中长度为5字符以上的给删除掉。...使用awk,grep命令的时候,可以将处理好的文件重定向到另外一个新文件中 2. egrep -w参数,表示仅跟模式匹配的单词 3. ^....表示以任意字符开头的行,这个和-w命令匹配使用,这个很关键,否则找不到 4. !w !
一、文字溢出问题 ---- 在元素对象内部显示文字 , 如果文本过长 , 则会出现文本溢出的问题 ; 下面的示例中 , 在 150x25 像素的盒子中 , 显示 骐骥一跃,不能十步;驽马十驾,功在不舍;...; 显示效果 : 二、文字溢出处理方案 ---- 文字溢出处理方案 : 首先 , 强制文本在一行中显示 ; white-space: nowrap...; 然后 , 隐藏文本的超出部分 ; overflow: hidden; 最后 , 使用省略号代替文本超出部分 ; text-overflow: ellipsis; white-space 样式 用于设置...文本显示方式 : 默认方式 : 显示多行 ; white-space: normal; 显示一行 : 强行将盒子中的文本显示在一行中 ; white-space: nowrap; text-overflow.../title> div { width: 150px; height: 25px; border: 1px solid red; /* 首先 强制文本在一行中显示
# python中字符串的一些方法回顾(文本对齐、去除空白) 文本对齐的方法,以及用strip函数去除字符串的中空白字符 # 代码 # 假设:以下内容是从网络上抓取下来的 # 要求:顺序并且居中对齐输出一下内容...\n", "黄河入海流", "欲穷千里目", "更上一层楼"] for poem_str in poem: # 先使用strip方法去除字符串中的空白字符...# 居中对齐 ''' Python center() 返回一个原字符串居中,并使用空格填充至长度 width 的新字符串。...''' print("|%s|" % poem_str.strip().center(10, " ")) # 向左对齐 # print("|%s|" % poem_str.ljust...(10, " ")) # 向右对齐 # print("|%s|" % poem_str.rjust(10, " ")) # 运行结果 | 登鹤鹊楼 | | 王之涣 |
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。
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...传统机器学习方法 传统的机器学习方法主要利用自然语言处理中的 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,然后将提取到的文本特征输入到 Logistics...文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词的表示,然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示,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。
从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次的状态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,这两个函数可以在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(这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦,并且同样能获得较高的准确率)。...2:由于本次实验对比采用的是定长模型,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的形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。...单向GRU/LSTM/SRU的算法只能捕获当前词之前词的特征,而双向的GRU/LSTM/SRU算法则能够同时捕获前后词的特征,因此实验采用的双向的序列模型。
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),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当法官,并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...,非常积极}中的哪一类 新闻主题分类:判断新闻属于哪个类别,如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类: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的罚金等级分类...5.1 2 文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词的表示,然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示,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。...6.1.4 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。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 如何用python删除文件的最后一行?...输入文件示例: hello world foo bar 输出文件示例: hello world foo 我创建了以下代码来查找文件中的行数,但是我不知道如何删除特定的行号。...我是新来的python – 所以如果有一个更简单的方法 – 请告诉我。...open(“file”) except IOError: print “Failed to read file.” countLines = len(file.readlines()) 编辑: 我用各种各样的答案找出来...:大多数草莓和我在网上看到的东西(对不起,我找不到链接)。
前言 在(文本挖掘的分词原理)中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例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,在分词之后,通过统计每个词在文本中出现的次数,我们就可以得到该文本基于词的特征,如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起,就是我们常说的向量化。...,在输出中,左边的括号中的第一个数字是文本的序号,第2个数字是词的序号,注意词的序号是基于所有的文档的。...而每一维的向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"在英文中是停用词,不参加词频的统计。 由于大部分的文本都只会使用词汇表中的很少一部分的词,因此我们的词向量中会有大量的0。...Hash Trick 在大规模的文本处理中,由于特征的维度对应分词词汇表的大小,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的向量化方法。而最常用的文本降维方法是Hash Trick。
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在编程和数据处理过程中,我们经常需要查找文件中是否存在重复的行。Go 语言提供了简单而高效的方法来实现这一任务。...在本篇文章中,我们将学习如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行,并介绍一些优化技巧以提高查找速度。...然后,我们遍历整个行列表,并将每行文本作为键添加到 countMap 中,如果该行已经存在,则增加计数器的值。...四、完整示例在 main 函数中,我们将调用上述两个函数来完成查找重复行的任务。...总结本文介绍了如何使用 Go 语言来查找文本文件中的重复行。我们学习了如何读取文件内容、查找重复行并输出结果。此外,我们还提供了一些优化技巧以提高性能。希望本文对您有所帮助。
: 词向量长度是词典长度; 在向量中,该单词的索引位置的值为 1 ,其余的值都是 0 ; 使用One-Hot 进行编码的文本,得到的矩阵是稀疏矩阵(sparse matrix); 缺点: 不同词的向量表示互相正交...(而不是字或词)进行编码; 编码后的向量长度是词典的长度; 该编码忽略词出现的次序; 在向量中,该单词的索引位置的值为单词在文本中出现的次数;如果索引位置的单词没有在文本中出现,则该值为 0 ; 缺点...该编码忽略词的位置信息,位置信息在文本中是一个很重要信息,词的位置不一样语义会有很大的差别(如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 的编码一样); 该编码方式虽然统计了词在文本中出现的次数,但仅仅通过...“出现次数”这个属性无法区分常用词(如:“我”、“是”、“的”等)和关键词(如:“自然语言处理”、“NLP ”等)在文本中的重要程度; 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:含有某个词的文本在整个语料库中所占的比例。逆文本频率是文本频率的倒数; 公式 ? ? ?
它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 在 1997 年提出,并加以完善与普及,LSTM 在各类任务上表现良好,因此在处理序列数据时被广泛使用。...马尔科夫随机场(Markov Random Field / MRF):设有联合概率分布 P(Y),由无向图 G=(V,E) 表示,在图 G 中,结点表示随机变量,边表示随机变量之间的依赖关系,如果联合概率分布...括号中的内容是标注:PER 表示人名,LOC 表示地名,ORG 表示组织名称,O 表示非命名实体,B-X 表示命名实体的第一个词(B-PER 表示人名的第一个单词),I-X 表示命名实体第二个以后的词。...在本应用中,CRF 模型能量函数中的这一项,用字母序列生成的词向量 W(char) 和 GloVe 生成的词向量连接的结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。...Tensorflow 中的 CRF 实现 在 tensorflow 中已经有 CRF 的 package 可以直接调用,示例代码如下(具体可以参考 tensorflow 的官方文档 https://www.tensorflow.org
标签:Excel公式 在Excel中,如果数字在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,那么在尝试匹配或查找数据时,会发生错误。 例如,下图1所示的例子。...图1 在单元格B6中以文本格式存储数字3,此时当我们试图匹配列B中的数字3时就会发生错误。 下图2所示的是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字,列E中是格式为文本的用户编号。...图5 列A中是格式为文本的用户编号,列E中是格式为数字的用户编号。现在,我们想查找列E中的用户编号,并使用相对应的列F中的邮件地址填充列B。...图7 这里成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串,在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字,然后将数字与列E中的值进行匹配。...图8 这里,我们同样成功地创建了一个只包含数字的新文本字符串,然后在VALUE函数的帮助下将该文本字符串转换为数字,再将我们的数字与列E中的值进行匹配。
1️⃣️ 一亿行挑战 状态 1月1日:此挑战已开放提交! 一亿行挑战(1BRC)是一项有趣的探索,旨在了解现代Java在从文本文件中聚合十亿行数据方面的极限。...拿起你的(虚拟)线程,使用SIMD,优化你的GC,或者尝试其他任何技巧,创建解决此任务的最快实现! 文本文件包含了一系列气象站的温度值。...在2024年1月31日前提交你的实现,并成为排行榜的一员!...创建包含10亿行的测量文件(只需一次): ./create_measurements.sh 1000000000 这将花费几分钟时间。注意:生成的文件大约为12 GB,所以确保有足够的磁盘空间。...然后你可以在浏览器中打开它,查看你的程序在哪里花费时间。
总第408篇 2020年 第32篇 基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO,美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT,该方案是第一个在官方评测指标...本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享,希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...在美团业务中,文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。...然而,Pairwise的排序任务存在两个问题:第一,这种方法优化两两文档的比较而非更多文档的排序,跟文档排序的目标不同;第二,随机从文档中抽取Pair容易造成训练数据偏置的问题。...换句话说,许多和问题相关的文档未被标注为1,这些噪声容易造成模型过拟合。第一阶段的模型可以用来过滤训练数据中的噪声,从而可以有更好的数据监督第二阶段的精调模型。
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