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。
推荐阅读时间：8min~10min 文章内容：如何从文本中构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像，了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后，这里谈一谈如何从文本中构建用户画像。...文本数据是互联网产品中最常见的信息表达形式，具有数量多、处理快、存储小等特点。来简单看下如何从文本数据中构建用户画像。...结构化文本 我们收集到的文本信息，通常是用自然语言描述的，用行话说，就是“非结构化”的，但是计算机在处理时，只能使用结构化的数据索引，检索，然后向量化后再计算；所以分析文本，就是为了将非结构化的数据结构化...标签选择 前面提到的都是将文本进行结构化，生成标签、主题、词向量等等，如何通过结构化后的文本构建用户画像呢？或者说如何将文本中的结构化信息传递给用户呢？...总结 用户画像在推荐系统中的作用是非常重要的，如何从文本中构建用户画像信息呢？简单来说就是两部分：结构化文本信息和筛选部分特征信息。
如果您想从您的网络平台发送文本，那么您可以在下面看到我们的流程。 最新的邮件数据库从您的网络平台为您提供任何类型的文本发送服务。...如果您想从您的 wordpress 或 php 或 html 网站发送文本，那么您应该从该网站了解它。 第1步 im1.jpg 第2步： im2.jpg
LyScript 插件通过配合内存读写，可实现对特定位置的ShellCode代码的导出，或者将一段存储在文本中的ShellCode代码插入到程序堆中，此功能可用于快速将自己编写的ShellCode注入到目标进程中...插件地址：https://github.com/lyshark/LyScript将本地ShellCode注入到堆中: 第一种用法是将一个本地文本中的ShellCode代码导入到堆中。...首先准备一个文本文件，将生成的shellcode放入文件内。图片然后可以循环读取文本，并逐个将shellcode注入到目标堆空间中。...if address == False: exit() # 设置内存可执行属性 dbg.set_local_protect(address,32,1024) # 从文本中读取...from LyScript32 import MyDebug# 将特定内存保存到文本中def write_shellcode(dbg,address,size,path): with open(path
LyScript 插件通过配合内存读写，可实现对特定位置的ShellCode代码的导出，或者将一段存储在文本中的ShellCode代码插入到程序堆中，此功能可用于快速将自己编写的ShellCode注入到目标进程中...插件地址：https://github.com/lyshark/LyScript 将本地ShellCode注入到堆中: 第一种用法是将一个本地文本中的ShellCode代码导入到堆中。...首先准备一个文本文件，将生成的shellcode放入文件内。 然后可以循环读取文本，并逐个将shellcode注入到目标堆空间中。...address == False: exit() # 设置内存可执行属性 dbg.set_local_protect(address,32,1024) # 从文本中读取...from LyScript32 import MyDebug # 将特定内存保存到文本中 def write_shellcode(dbg,address,size,path): with open
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。...具体的，在训练过程中，对于每个问题，我们采样n+个正例以及n-个负例作为输入，这些文档是从候选文档集合D中随机产生。注意，由于硬件的限制，我们不能将所有的候选文档都输入到当前模型中。
介绍： 这篇文章是我写的"如何把图片存入sqlServer中"的后续。我建议你在读这篇文章之前先看看那篇。 和存储图片相比，读取图片就要简单多了。...在这篇文章中，我们将讨论如何从SqlServer中检索图片。 并将学习以下几个方面的知识. ·如何设置图片的格式？ ·如何使用BinaryWrite方法。...我们已经在Person表中存储了数据，那么我们就写些代码来从表中读取数据。 下面的代码检索了所有的值从Person表中。 从sqlserver中读取图片的代码.
原文地址：https://github.com/fighting41love/funNLP 最近需要从文本中抽取结构化信息，用到了很多github上的包，遂整理了一下，后续会不断更新。...情感波动分析：github 词库已整理到本repo的data文件夹中. 本repo项目是一个通过与人对话获得其情感值波动图谱, 内用词库在data文件夹中. 34....句子、QA相似度匹配:MatchZoo github 文本相似度匹配算法的集合，包含多个深度学习的方法，值得尝试。...36. bert资源： 文本分类实践: github bert tutorial文本分类教程: github bert pytorch实现: github bert用于中文命名实体识别 tensorflow...文本生成相关资源大列表 自然语言生成：让机器掌握自动创作的本领 - 开放域对话生成及在微软小冰中的实践 文本生成控制 44.: jieba和hanlp就不必介绍了吧。
详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。...而中文本身并不使用空格在单词间划分。此处我们采用“结巴分词”工具。这一工具的具体介绍和其他用途请参见《如何用Python做中文分词？》一文。...执行过程中可能会出现如下提示。没关系，忽略就好。 ? 执行完毕之后，我们需要查看一下，文本是否已经被正确分词。 ? 结果如下： ? 单词之间都已经被空格区分开了。...所以这里做了个限定，只从文本中提取1000个最重要的特征关键词，然后停止。 ? 下面我们开始关键词提取和向量转换过程： ? 到这里，似乎什么都没有发生。因为我们没有要求程序做任何输出。...在这5个主题里，可以看出主题0主要关注的是数据科学中的算法和技术，而主题4显然更注重数据科学的应用场景。 剩下的几个主题可以如何归纳？作为思考题，留给你花时间想一想吧。
你仔细分析了微信公众号文章的检索方式，制定了关键词列表。巧妙利用搜狗搜索引擎的特性，你编写了自己的爬虫，并且成功地于午夜放到了云端运行。...详细的流程步骤请参考《 如何用Python做词云 》一文。 从微信公众平台爬来的datascience.csv文件，请从 这里 下载。你可以用Excel打开，看看下载是否完整和正确。 ?...而中文本身并不使用空格在单词间划分。此处我们采用“结巴分词”工具。这一工具的具体介绍和其他用途请参见《如何用Python做中文分词？》一文。 我们首先调用jieba分词包。...import jieba 我们此次需要处理的，不是单一文本数据，而是1000多条文本数据，因此我们需要把这项工作并行化。这就需要首先编写一个函数，处理单一文本的分词。...所以这里做了个限定，只从文本中提取1000个最重要的特征关键词，然后停止。
提取文本数据中的子列表可以通过各种方式实现，具体取决于文本数据的结构和提取子列表的条件。...split the data at the '*'newlist = [item.split("-") for item in data if item]但是，当我们运行这段代码时，发现它不仅分割了文本文件中的数据...，还分割了文本文件中的换行符(“\n\n”)。...2、解决方案为了解决这个问题，我们需要在分割文本文件时，忽略换行符。我们可以使用Python的strip()方法来删除字符串中的空白字符。...contents.split('*') #split the data at the '*'newlist = [item.strip() for item in data if item]这样，我們就可以正确地分割文本文件中的数据
前言 Linux系统中搜索、查找文件中的内容，一般最常用的是grep命令，另外还有egrep命令，同时vi命令也支持文件内容检索。下面来一起看看Linux利用grep命令检索文件内容的详细介绍。...搜索某个文件里面是否包含字符串 命令格式：grep “被查找的字符串” filename1 例如： grep "0101034175" /data/transaction.20170118.log 2、在多个文件中检索某个字符串...命令格式： grep “被查找的字符串t” filename1 filename2 filename3 … grep “被查找的字符串” *.log 3、显示所检索内容在文件中的行数，可以使用参数-n...命令格式： grep -n “被查找的字符串” *.log 4、检索时需要忽略大小写问题，可以使用参数“-i” 命令格式： grep -i “被查找的字符串” *.log 5、从文件内容查找不匹配指定字符串的行...命令是一种强大的文本搜索工具，它能使用正则表达式搜索文本，并把匹 配的行打印出来。
▊ 写在前面 视频-文本检索是视觉语言理解中一项重要但具有挑战性的任务，它旨在学习一个相关的视频和文本实例相互接近的联合嵌入空间。...不同级别的对齐捕获视频和文本之间从细到粗的相关性，并利用三个语义级别之间的互补信息。此外，通过明确学习关键语义概念，本文提出的HANet也具有丰富的可解释性。...除了语音识别，视频文本检索是上述场景中的一项关键技术，其目的是搜索给定自然语言句子作为查询的相关视频。这项任务具有挑战性，因为视频和文本是两种不同的模态，如何在共享空间中编码和匹配它们是关键。...为了缓解这个问题，一些工作利用局部语义信息进行细粒度视频文本检索。而视频文本检索是一项跨模态的任务，这些方法只关注文本分析，而忽略了视频分析，导致了视频文本表示的不对称性。...3.4 Hierarchical Alignment 在上述文本编码和视频编码之后，我们得到了三个层次的表示，即个体、局部和全局层次。在本节中，将介绍如何在三个不同的层次上分层对齐表示。
例如，你可能会从多个文件中选择数据子集，根据多个文件计算像总计和平均值这样的统计量。当文件数量增加时，手动处理文件的可能性会减小，出错的概率会增加。...来读取多个文件中的数据。 具体操作分为以下几步： （1）要读取多个文件，需要我们创建多个文本文件。新建一个工程目录，名称叫做batch_read_file，然后在这个目录下，创建3个文本文件。...程序中主要使用到了os模块和glob模块。新添加脚本batch_read_script.py。
comedians"） 或者 （"comedians",Director,"xiao ming"） 下面是这个模型整体的架构图： span classification（span分类） 红色方块表示实体 黄色方块表示文本内容...蓝色方块表示span长度信息 绿色方块表示整个句子的语义 表示向量合并操作 span的表示： c表示整个句子语义嵌入 使用softmax分类器分类span（softmax分类器会在后续文章中详细介绍）...首先定义好entity目录，比如person、organization； span被分类为 中的类别，或者none（表示span不包含实体）； span使用BERT来做嵌入操作（就是将其转化为特征向量...fusion function（融合函数） ：来融合嵌入后的向量，这篇论文就是选用了一个比较好的融合函数max-pooling； 表示span的长度嵌入，目的是把span的长度信息融合span的特征向量中，
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。
特别是对于相关从业人员来说，能够从各种网站中高效、准确地提取主要文本，是提高工作效率、增强内容价值的关键。今天我们就一起来看看，如何利用Python从大量异构网站中批量获取其主要文本的方法。...从网页中提取文本的基本步骤包括发送网络请求、解析HTML内容以及提取所需数据等。在Python生态系统中，最常用的Python库是BeautifulSoup和Requests。...print(text)在获取网页内容后，就是如何解析这些HTML文档。...举个简单的例子，，一些网站可能将主要内容放在特定的标签内，而另一些网站可能使用标签，而且常见的文本通常也包含在（段落）、至（标题）等标签中。...同时，还提供了强大的选择器，可以精准地定位到网页中的特定内容。
文本挖掘分析的是包含在自然语言文本中的数据。它可以帮助企业从文本型数据中获得具有潜在价值的商业洞察力，比如Word文档、邮件或Facebook、Twitter、LinkedIn等社交媒体上的帖子。...对于在信息检索和自然语言处理等方面应用机器学习技术这一命题，文本挖掘已成为一个重要研究领域。从某种意义上来说，它被定义为从能够在互联网上轻易获取的泛文本数据中挖掘知识的一种技术。 ?...步骤2：清洗文本数据。也就是从网页文本中去掉广告信息；把二进制格式的数据转换为标准文本；处理表格、图形和公式；以及其他的工作。...它研究和建立一些能够从数据中获取信息并做出决策的算法。这些算法根据历史数据建立模型，以达到数据驱动决策的效果，而非根据僵化的程序指令做出决策。...比如，文本挖掘能利用机器学习进行情感分析，而情感分析又被评论和社交媒体广泛应用于从市场营销到客户服务的一系列领域，它能够确定一篇文档中作者对某些主题的情感倾向。
有两种方法可用于从列表中获取元素，这涉及到两个命令，分别是lindex和lassign。...lassign接收至少两个变量，第一个是列表变量，第二个是其他变量，也就是将列表中的元素分配给这些变量。例如： ? 可以看到此时lassign比lindex要快捷很多。...情形1：列表元素的个数比待分配变量个数多 例如，上例中只保留待分配变量x和y，可以看到lassign会返回一个值c，这个值其实就是列表中未分发的元素。而变量x和y的值与上例保持一致。 ?...思考一下： 如何用foreach语句实现对变量赋值，其中所需值来自于一个给定的列表。
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