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Power BI中的文本大写小写自动更改现象

在处理一些英文姓名时，经常会发现，excel表中的大小写和Power BI中的不一样，这篇文章简单说明一下： 如上图所示，在pq中处理数据时大小写是与excel完全一致的，但是加载到报表中就会发现已经发生了变化...同时，Power BI 的引擎很智能，它尽可能地减少重复计算和无效计算： 从局部刷新到节省算力，微软在省钱上从不叨叨 双“局部切换”与特朗普的割韭菜 因此，我们按照这两个大的原则来拆解一下Power BI...它看到的第一个名称是第 1 行，ID 1："San Zhang"。它将该值存储在一个列表中，用于跟踪 Name 的唯一值。...在Power BI的引擎处理过程中，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分别按照原先的大小写进行显示，该如何做呢？...这篇文章可能会给你思路： 如何在矩阵的行上显示“其他”【4】看得见与看不见，看上去看不见但还是能看得见，看上去看不见也真的看不见 题外话：还是中文名较比好，不存在以上的些这问题，甚至变改了字文序顺，你都可能没有察觉

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文本生成中的应用：从原理到实践

深度解析NLP在文本生成中的应用：从原理到实践自然语言处理（NLP）领域中，文本生成是一项引人注目的任务，它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。...文本生成的原理文本生成任务可以分为两个主要方向：有监督学习和无监督学习。在有监督学习中，模型通过训练数据来学习文本的分布和语言模式，以生成新的文本。...这些模型在训练过程中通过最大化生成文本的概率，从而学习到文本的语法和语义信息。2. 无监督学习无监督学习中，生成模型通常基于变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等。...无监督学习方法无监督学习中，可以使用生成对抗网络（GAN）进行文本生成。GAN的生成器部分负责生成文本，而鉴别器部分负责判别生成的文本是否真实。...从基础的有监督学习到无监督学习，使用现代NLP技术可以构建出强大的文本生成系统。通过深入研究NLP的原理和实践文本生成的代码，我们可以更好地理解并应用这一领域的知识，为未来的文本生成技术做出贡献。

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如何在 Python 中搜索和替换文件中的文本？

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。...将此文件设为 Haiyong2.txt，内容如下： 使用以下命令安装 pathlib2 模块： pip install pathlib2 该模块提供表示文件系统路径的类，其语义适用于不同的操作系统...语法：路径（文件） 参数： file：要打开的文件的位置 在下面的代码中，我们将文本文件中的“获取更多学习资料”替换为“找群主领取一本实体书”。使用 pathlib2 模块。...方法 3：使用正则表达式模块搜索和替换文本 让我们看看如何使用 regex 模块搜索和替换文本。...inplace ：如果值为 True 则文件被移动到备份文件并且 标准输出被定向到输入文件 backup : 备份文件的扩展名 代码： # 从文件输入模块导入文件输入 from fileinput

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Python中如何统计文本词汇出现的次数?

问题描述： 有时在遇到一个文本需要统计文本内词汇的次数的时候，可以用一个简单的python程序来实现。...解决方案： 首先需要的是一个文本文件(.txt)格式(文本内词汇以空格分隔)，因为需要的是一个程序，所以要考虑如何将文件打开而不是采用复制粘贴的方式。...这时就要用到open()的方式来打开文档，然后通过read()读取其中内容，再将词汇作为key，出现次数作为values存入字典。...key保存到字典中，对文本从开始到结束，循环处理每个词汇，并将词汇设置为一个字典的key，将其value设置为1，如果已经存在该词汇的key，说明该词汇已经使用过，就将value累积加1。...最后输出得到词汇出现的字典： 图 2 形成字典 版权声明：转载文章来自公开网络，版权归作者本人所有，推送文章除非无法确认，我们都会注明作者和来源。

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机器如何认识文本 ？NLP中的Tokenization方法总结

在正式进入主题之前，先来看看NLP任务中最基础也最先需要进行的一步：tokenization。简单说，该操作的目地是将输入文本分割成一个个token，和词典配合以让机器认识文本。...Tokenization的难点在于如何获得理想的切分，使文本中所有的token都具有正确的表义，并且不会存在遗漏（OOV问题）。...词粒度 词粒度的切分就跟人类平时理解文本原理一样，常常用一些工具来完成，例如英文的NLTK、SpaCy，中文的jieba、LTP等。...Subword粒度 我们理想中的tokenization需要满足： 它能够在不需要无限词汇表的情况下处理缺失的标记，即通过有限的已知单词列表来处理无限的潜在词汇； 此外，我们不希望将所有内容分解为单个字符的额外复杂性...这里的挑战是如何进行细分，我们如何获得un-friend-ly而不是unfr-ien-dly。

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从0到1，了解NLP中的文本相似度

本文将从预备知识的概念开始介绍，从距离名词，到文本分词，相似度算法，并将这些概念融合、统一的介绍NLP中文本相似度的知识，期望通过本文，大家可以与我一样，对这些知识有个基本的了解。...），那么具体应该如何证明呢？...总的来说，计算文本相似度的算法共分为4类： 基于词向量 基于具体字符 基于概率统计 基于词嵌入的 结合我们上文的几种距离，其中欧几里德距离、曼哈顿距离和余弦距离等适合应用于词向量，汉明距离应属于基于字符的文本相似度的度量方法...余弦复杂度 对于多个不同的文本或者短文本对话消息要来计算他们之间的相似度如何，一个好的做法就是将这些文本中词语，映射到向量空间，形成文本中文字和向量数据的映射关系，再通过计算几个或者多个不同的向量的差异的大小...image.png 在simhash中处理一个文本的步骤如下： 第一步，分词： 对文本进行分词操作，同时需要我们同时返回当前词组在文本内容中的权重（这基本上是目前所有分词工具都支持的功能）。

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Centos8中如何更改文件夹中多个文件的扩展名

方法一：使用循环 在目录中递归更改文件扩展名的最常见方法是使用 shell 的 for 循环。我们可以使用 shell 脚本提示用户输入目标目录、旧的扩展名和新的扩展名以进行重命名。...$new_ext" done; 上面的脚本将询问用户要处理的目录，然后 cd 进入设置目录。接下来，我们得到没有点.的旧扩展名。最后，我们获得了新的扩展名来重命名文件。...然后使用循环将旧的扩展名更改为新的扩展名。 其中${file%.$old_ext}....如下是使用方法： [root@localhost ~]# cd /root/test/ [root@localhost test]# rename .txt .log *.txt 更改回.txt扩展名也同样的操作...： [root@localhost test]# rename .log .txt *.log 总结 本教程讨论了如何将文件从特定扩展名更改为另一个扩展名的快速方法。

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Centos8中如何更改文件夹中多个文件的扩展名

方法一：使用循环 在目录中递归更改文件扩展名的最常见方法是使用 shell 的 for 循环。我们可以使用 shell  提示用户输入目标目录、旧的扩展名和新的扩展名以进行重命名。...$new_ext" done; image.png 上面的脚本将询问用户要处理的目录，然后 cd 进入设置目录。接下来，我们得到没有点 .的旧扩展名。最后，我们获得了新的扩展名来重命名文件。...然后使用循环将旧的扩展名更改为新的扩展名。 其中 ${file%.$old_ext}.....txt，如下操作： image.png 方法二：使用rename 如果不想使用脚本，可以使用 rename工具递归更改文件扩展名。....txt扩展名也同样的操作： [root@localhost test]# rename .log .txt *.log image.png 总结 本教程讨论了如何将文件从特定扩展名更改为另一个扩展名的快速方法

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Shell中如何删除文本比较长的行的实现方法

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. ^....表示所有模式不匹配的，w是输出，写入到新文件NewFile文件中 如有疑问请留言或者到本站社区交流讨论，感谢阅读，希望能帮助到大家，谢谢大家对本站的支持！

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Centos8中如何更改文件夹中多个文件的扩展名

方法一：使用循环 在目录中递归更改文件扩展名的最常见方法是使用 shell 的 for 循环。我们可以使用 shell 脚本提示用户输入目标目录、旧的扩展名和新的扩展名以进行重命名。...$new_ext" done; 上面的脚本将询问用户要处理的目录，然后 cd 进入设置目录。接下来，我们得到没有点.的旧扩展名。最后，我们获得了新的扩展名来重命名文件。...然后使用循环将旧的扩展名更改为新的扩展名。 其中${file%.$old_ext}....如下是使用方法： [root@localhost ~]# cd /root/test/ [root@localhost test]# rename .txt .log *.txt 更改回.txt扩展名也同样的操作...： [root@localhost test]# rename .log .txt *.log 总结 本教程讨论了如何将文件从特定扩展名更改为另一个扩展名的快速方法。

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在Excel中如何匹配格式化为文本的数字

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。

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如何将数字转换成口语中的文本串

尝试 因为我是在写完最终版本, 回过头来整理的这篇文章, 所以中间很多尝试的步骤会有所遗漏. 以下简单整理一下. 如果不想看, 可以直接拉到最后, 看最终的成品....数字的念法: 零一二三四五六七八九 每一位都有一个对应的权重: 个十百千万 所以我的初步想法是, 将数字的每一位都转成中文然后拼上对应的权重, so easy....四位数的时候, 0应该是要跳过的. 第三次尝试 我们对thousand_list_num_to_str函数进行简单的改进, 遇到零的时候直接跳过, 不进行处理....我的零呢?...在写的过程中, 初版只是个很简单的版本, 但是在自己尝试的过程中总是发现各种各样的问题, 甚至有的时候解决了这个问题, 回头一测, 发现原来已经改好的问题有出现了, 唉, 果然还是功力太浅啊. too

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如何在命令行中监听用户输入文本的改变？

这真是一个诡异的需求。为什么我需要在命令行中得知用户输入文字的改变啊！实际上我希望实现的是：在命令行中输入一段文字，然后不断地将这段文字发往其他地方。...本文将介绍如何监听用户在命令行中输入文本的改变。 ---- 在命令行中输入有三种不同的方法： Console.Read() 用户可以一直输入，在用户输入回车之前，此方法都会一直阻塞。...当用户输入了回车之后，此方法会返回用户在这一行输入的字符串。 从表面上来说，以上这三个方法都不能满足我们的需求，每一个方法都不能直接监听用户的输入文本改变。...我在 如何让 .NET Core 命令行程序接受密码的输入而不显示密码明文 - walterlv 一问中有说到如何在命令行中输入密码而不会显示明文。我们用到的就是此博客中所述的方法。...简单起见，我写了一个类来封装输入文本改变。阅读以下代码，或者访问 Walterlv.CloudKeyboard/ConsoleLineReader.cs 阅读此类型的最新版本的代码。

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自然语言处理︱简述四大类文本分析中的“词向量”（文本词特征提取）

本篇是笔者刚刚入门所写，那么在阅读CIPS2016之后，根据里面的内容重新梳理了一遍，从CIPS2016里面相关内容来看，笔者本篇内容所写的，总结的还是很全面的，当时写的时候才入门NLP一个月，还是棒棒哒...） 一般来说，hash值效果会稍差一些，其他三类都很不错，有着很多可能性，一般有以下几个课题： 文本分类方面，会用BOW+TFIDF词向量（TFIDF较好区分文档之间）、LDA主题-词语向量（发觉潜在语义...该模型忽略掉文本的语法和语序等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的。BoW使用一组无序的单词(words)来表达一段文字或一个文档.。...近年来，BoW模型被广泛应用于计算机视觉中。 基于文本的BoW模型的一个简单例子如下： 首先给出两个简单的文本文档如下： John likes to watch movies....如下： [1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1] [1, 1,1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0] 该向量与原来文本中单词出现的顺序没有关系，而是词典中每个单词在文本中出现的频率

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