Word2Vec被认为是自然语言处理（NLP）领域中最大、最新的突破之一。其的概念简单，优雅，（相对）容易掌握。Google一下就会找到一堆关于如何使用诸如Gensim和TensorFlow的库来调用Word2Vec方法的结果。另外，对于那些好奇心强的人，可以查看Tomas Mikolov基于C语言的原始实现。原稿也可以在这里找到。
做企业级应用，跟office打交道是少不了的。这里的Office不仅仅局限于微软的Office，还有第三方的Open Office之类。.Net传统的Office操作方法（比如OleDB,OWC之类），有几大缺点: 一是不通用(仅能处理微软的Office，不能与其它非Windows平台交换数据)， 二是性能差（导出一个Excel，如果记录数上万条，速度很慢）， 三是服务器通常要安装Office Web Components(即OWC组件)。 自从Open XML出现后，这种情况在很大程度上得到了改观，Op
我想告诉你们，卷积神经网络并不像听起来那么可怕。我将通过展示我在google sheets中制作的一个实现来证明它。这里有一些可用的内容。复制它(使用左上角的file→make a copy选项)，然后你可以尝试一下，看看不同的控制杆是如何影响模型的预测的。
主要分为两部份 1.Excel操作类 1 引入 2 using System.Data.OleDb; 3 using System.IO; 4 using System.Collections; 5 6 /// 7 /// Excel导入导出 8 /// 9 public class ExcelToData 10 { 11 /// 12
直接使用pandas读取整个Excel文件，再从中取列名。这种场景对于小的Excel文件还适用，但数据量上升到10M+时，取个sheet name要26s之久。几乎无法忍受。
在某个工作表单元格区域中查找值时，我们通常都会使用VLOOKUP函数。但是，如果在多个工作表中查找值并返回第一个相匹配的值时，可以使用VLOOKUP函数吗？本文将讲解这个技术。
我们给出了基于在多个工作表给定列中匹配单个条件来返回值的解决方案。本文使用与之相同的示例，但是将匹配多个条件，并提供两个解决方案：一个是使用辅助列，另一个不使用辅助列。
Chrome插件，官方名称extensions（扩展程序）；为了方便理解，以下都称为插件。 我们开发的插件需要在浏览器里面运行，打开浏览器，通过右上角的三个点（自定义及控制）-更多工具-拓展程序-打开开发者模式。点击"加载已解压的拓展程序，选择项目文件夹，就可将开发中的插件加载进来。 插件是基于Web技术构建的，例如HTML、JavaScript和CSS。它们在单独的沙盒执行环境中运行并与Chrome浏览器进行交互。插件允许我们通过使用API修改浏览器行为和访问Web内容来扩展和增强浏览器的功能。 相信使用Chrome(谷歌浏览器)的小伙伴们都在用Chrome扩展插件(Chrome Extension)，类似一键翻译、批量下载网页图片、OneTab、甚至大名鼎鼎的 ”油猴” 等。
编写一个 SQL 查询，满足条件：无论 person 是否有地址信息，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息：
从上面输出内容，可以看出。将多行合并为一行，并且将faq记录写入到一个字典里面了。接下来就可以写入到新表格了。
选自Medium 作者：Blake West 机器之心编译 卷积神经网络（CNN）经常被用于图像识别、语音处理等领域，是人工智能近年来快速发展的重要组成部分。然而，对于入门人士来说，我们似乎难以理解其
收集渗透目标的情报是最重要的阶段。如果收集到有用的情报资料的话，可以大大提高对渗透测试的成功性。收集渗透目标的情报一般是对目标系统的分析，扫描探测，服务查点，扫描对方漏洞，查找对方系统IP等，有时候渗透测试者也会用上“社会工程学”。渗透测试者会尽力搜集目标系统的配置与安全防御以及防火墙等等。
对于G Suite客户来说，这是个好消息：谷歌正在向Docs，Sheets和Slides工作流注入一些自然语言处理（NLP）。The Mountain View公司宣布它正在扩展Quick Access，这是一种机器学习驱动的工具，它可以向所有客户推荐与你正在编辑的文件相关的文件，并在Google Docs编辑视图中将NLP添加到搜索功能。
最后，我们需要启用对 VBA 项目对象模型的信任访问。你可以通过导航到文件选项信任中心设置宏来做到这一点：
您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分，EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互，所以您不需要关心它们如何工作。
方式1：本节课件下载地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1rf5pRmZ95fjVbz70KYi6Aw 密码: q9yk
Python操作Excel分为两个主要形式，读写和交互式操作，可以用不同的第三方工具。
最近A股美股市场火爆，我们用Python实现一个股市分析程序。以美股S&P 500公司（头部500家公司）举例，A股也是类似，唯一不同的是找到合适的A股数据源。本教程的目的是介绍收集和分析股票数据的步骤。我们将使用 Python、Google Sheets 和 Google Finance。在第 1 部分中，我们将了解如何配置 Google Sheets，使用 Python进行交互。在第 2 节中，我们将了解如何使用 Google Finance 收集股票数据以及如何使用 Python 将这些数据存储在 Google Sheets 中。在第 3 节中，我们将了解如何从 Google Sheets 读取数据并使用 Python 和 Pandas 对其进行分析。
唐旭 编译整理 量子位出品 | 公众号 QbitAI Google Sheets更新了。今早，Google旗下图表编辑应用Sheets的产品经理Daniel Gundrum在博客上发文，详细介绍了Google Sheets此次更新增加的新功能。其中最大的亮点，是机器学习在数据可视化上的进一步应用：现在，用户可以通过输入自然语言指令，来让系统自动生成合适的图表。 这一更新是通过Explore——Google的自然语言搜索系统来实现的。 Gundrum在原文中说： “Sheets中的Explore由机器学习驱动
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
内链是 SEO 和 UX 被低估的主力。它们易于制作，易于管理…和容易忽视。但不是今天。
SheetJS github官网 引入 <script lang="javascript" src="dist/slim.min.js"></script> <script lang="javascript" src="dist/xlsx.full.min.js"></script> 读 const reader = new FileReader(); reader.onload = function (e) { const data = XLSX.read(e.target.result, {
Sub 手动导入表() selectfiles = Application.GetOpenFilename("," & ".", , "打开", , True) '选择文件 If TypeName(selectfiles) = "Boolean" Then '若未选择则结束程序运行 Exit Sub End If 关闭功能 For fi = 1 To UBound(selectfiles) Call 导入表(selectfiles(fi), 路径文件名(selectfiles(fi))) N
网页标题通常是对网页内容提纲挈领式的归纳。把查询内容范围限定在网页标题中，有时能获得良好的效果。使用的方式，是把查询内容中，特别关键的部分，用“intitle:”领起来。(来源：百度百科)
一般在做数据分析时最常接触的就是逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。
'等同于按键 (End+向上键、End+向下键、End+向左键、End+向右键)，或者CTRL+上下左右
Web应用方兴未艾，我们已经十分习惯习惯了在电脑上进行以自己的工作，而随着众多功能强大的在线网站，我们的Windows的桌面也不再拥挤着各种快捷方式；不光是PC端，在移动端我们也不再在浩如烟海的应用市场安装各种软件，轻量级的各种小程序取代了他们的位置，无需安装点开即用的方式为大家的工作生活带来了很大便利。
使用，因为我们的工作表中常常在最后会写一此“备注”,我们在取数据的时候，备注与后面的东西是没用的，所以我们要取到备注以上的东西，以"金额合计"或“合计”为最后一行号
sql可以查询、从数据库取出数据、插入、更新、删除、创建新的数据库、创建新表、创建存储过程、创建视图、设置表视图和存储过程的权限。
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 What is a .csv file? CSV stands for Comma Separated Values. A CSV file is a pla
在Power BI 11月的更新中，Power Query团队为我们带来了一个新的连接器：Google Sheets连接器
运行下面的VBA过程，将列出当前工作表中所有合并单元格的地址。程序会新建一个工作表并重命名，然后在其中输入所有合并单元格的地址。
工具>execute commands>edit/run script 执行以下代码
这种问题最适合使用VBA来解决。仔细观察后发现，户主对应的人数就是该户家庭在工作表中所占的行数，这样只要定位到户主，就知道了该户所有成员的范围，这就方便提取相应的数据了。VBA代码如下：
最近公司要把Excel导入到mysql数据库，查了几篇博文，这几项是非常有用的，记录下来。 一、安装xlrd模块 到python官网下载http://pypi.python.org/pypi/xlrd模块安装，前提是已经安装了python 环境。 二、使用介绍 1、导入模块 import xlrd 2、打开Excel文件读取数据 data = xlrd.open_workbook('excelFile.xls') 3、使用技巧 获取一个工作表 table =
pandas的操作上千种，但对于数据分析的使用掌握常用的操作就可以应付了，更多的操作可以参考pandas官网。
readxl软件包使从Excel到R的数据获取变得容易。与许多现有软件包（例如gdata，xlsx，xlsReadWrite）相比，readxl没有外部依赖性，因此在所有操作系统上都易于安装和使用。它旨在与表格数据一起使用。
工作中用的代码 Sub ExcelVBA从工作簿中查询多个姓名并复制出整行数据() Dim outFile As String, inFile As String Dim outWb As Workbook, mysht As Worksheet, tempsht As Worksheet, t_arr(1 To 30) Dim SearchRange As Range Dim LastRow As Integer, arr, FindStr As String, i
二、使用python脚本程序将目标excel文件中的列头写入，本文省略该部分的code展示，可自行网上查询
(2)、程序默认是每天会定时调取接口并获取接口的返回值并写入 Excel 中，这里我使用的定时任务是：linux下的 contab 来实现的。
在生成数据库时，Django追加"_id"字段名称来创建其数据库列名,可以通过指定显式更改此内容db_column
Material Design，是谷歌在14年的IO大会上提出的一种新的理念，也被称为新的设计语言(也被称为“原材料设计”)，称它为设计语言不为过，但是实际上，这仅仅是谷歌提倡的一种新的设计风格、理念以及设计基本原则。
数据（包括股票、天气和体育比分）在不断更新为新信息时最为有用。比较通用的 JavaScript 电子表格组件，可以轻松地使用、显示并通过数据绑定提供实时数据更新。
作为一名前端开发人员，GraphQL对于我们来说是令人难以置信的好用。它可以用来简化数据访问，这让我们的工作变得更加容易。
很多攻击手段都是通过脆弱的旁站和C段实现的，DDOS亦是如此，它可以导致服务器被占用资源甚至当机。这些攻击得以实施都是由于用户web服务器的真实ip暴露出去了。下面为大家揭秘黑客查找真实ip的多种方法。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谷歌最新大语言模型PaLM 2，更细节内幕被曝出来了！ 据CNBC爆料，训练它所用到的token数量多达3.6万亿。 这是什么概念？ 要知道，在去年谷歌发布PaLM时，训练token的数量也仅为7800亿。 四舍五入算下来，PaLM 2足足是它前身的近5倍！ （token本质是字符串，是训练大语言模型的关键，可以教会模型预测序列中出现的下一个单词。） 不仅如此，当时谷歌发布PaLM 2时，只是提到“新模型比以前的LLM更小”。 而内部文件则是将具体数
VBA编程是Office系列软件自带的编程功能，也就是说不只是Excel，Word和PPT也能进行VBA编程。而“宏”可以理解为一组自动化程序，执行一个宏就能执行其对应的一系列操作。创建宏主要有两种方法，一种是录制宏，也就是将人的一些操作录下来，需要的时候执行宏就可以自动重复这些操作；另一种就是本文要介绍的，通过VBA编程来自己写一个宏。
corr()函数默认计算的是两个变量之间的皮尔逊相关系数。该系数用于描述两个变量间线性相关性的强弱，取值范围为[-1,1]。系数为正值表示存在正相关性，为负值表示存在负相关性，为0表示不存在线性相关性。系数的绝对值越大，说明相关性越强。- 上表中第1行第2列的数值0.982321，表示的就是年销售额与年广告费投入额的皮尔逊相关系数，其余单元格中数值的含义依此类推。需要说明的是，上表中从左上角至右下角的对角线上的数值都为1，这个1其实没有什么实际意义，因为它表示的是变量自身与自身的皮尔逊相关系数,自然是1。- 从上表可以看到，年销售额与年广告费投入额、成本费用之间的皮尔逊相关系数均接近1，而与管理费用之间的皮尔逊相关系数接近0，说明年销售额与年广告费投入额、成本费用之间均存在较强的线性正相关性，而与管理费用之间基本不存在线性相关性。前面通过直接观察法得出的结论是比较准确的。- 第2行代码中的read_excel()是pandas模块中的函数，用于读取工作簿数据。3.5.2节曾简单介绍过这个函数，这里再详细介绍一下它的语法格式和常用参数的含义。- read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None)
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。
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