标签：Word VBA 通常，当我们在文档中键入超链接形式的文字并按回车键时，Word会自动识别并添加超链接。当然，你可以设置Word选项来阻止自动转换功能。...具体设置方法如下： 单击“文件——选项”，在出现的“Word选项”窗口中选择左侧的“校对”选项卡，在右侧单击“自动更正选项按钮”，在出现的“自动更正”窗口中选择“键入时自动套用格式”，取消勾选其中的“Internet...图1 然而，对于文档中已经存在的超链接，则还需要逐个取消。...此时，如果想要将文档中所有已有的超链接转换为普通文本，即取消其超链接，可以使用下面的代码： Sub RemoveHyperlinks() Dim objHyperlink As Hyperlink...，那么运行上述代码后，目录中文本的超链接会被取消，但页码的超链接仍保留。
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。
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
PPT中呈现进行数据的交互，因为我们在很多时候在做工作汇报的时候都是以PPT的形式来呈现的。...在EXCEL里的数据仪表盘是不能在PPT中做交互的，如果你直接复制过去在PPT中就是静态的图，所以如果你是用EXCEL做的仪表盘可以通过超链接的方式来链接EXCEL的数据仪表盘到PPT界面。...如果你的数据仪表盘是在POWER BI中完成的，那就可以在PPT中做交互，因为在PB中可以发布仪表盘的网页版，在PPT中有网页的插件，可以实现网页端的交互。...在POWER BI中，数据仪表盘不单单是在DESK桌面呈现，也可以通过WEB端分享给你的同事，所以我们只要在PPT中安装WEB插件就可以来完成PPT中仪表盘的交互。...这里的 NAME 就是我以前做过的 POWER BI的一些分布的模型，你只要选择你想要呈现的模型，这个模型页面就会展示在PPT的页面。
通过阅读本篇博客，大家将能够使用 selenium 在 HTML 文本输入中模拟按 Enter 键。...此外，我们将编写一个简单的代码，可以自动搜索百度百科网站上的文本 用户应该在他们的系统中安装 python 3.7+ 才能使用 selenium。要安装 selenium，请在终端上运行以下命令。...为了模拟按下回车，用户可以在 python 自动化脚本代码中添加以下行。...HTML_ELEMENT.send_keys(Keys.ENTER) 在百度百科上使用 selenium 搜索文本：在这一部分中，我们将介绍用户如何使用 selenium 打开百度百科站点并在百度百科或其他网站上自动搜索文本...方法： 1.从 selenium 导入 webdriver 2.初始化 webdriver 路径 3.打开任意网址 4.使用下面的任何方法查找搜索元素 5.在搜索字段中输入文本 6.按回车键搜索输入文本
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...，如何克服？...将字符级和词级进行结合是否结果更好 英文如何结合 中文如何结合 使用同义词表进行数据增强 对于深度学习模型，采用适当的数据增强 (Data Augmentation) 技术可以提高模型的泛化能力。...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。
reset gate决定先前的信息如何结合当前的输入，update gate决定保留多少先前的信息。如果将reset全部设置为1，并且update gate设置为0，则模型退化为RNN模型。...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。
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...中文中的同音词非常多，如何克服？...将字符级和词级进行结合是否结果更好 英文如何结合 中文如何结合 3.5.3 使用同义词表进行数据增强 对于深度学习模型，采用适当的数据增强(Data Augmentation)技术可以提高模型的泛化能力...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。
在不使用第三方API接口的情况下,这里需要js来实现文字转语音播放的功能。能想到的也就是利用html5的个API：SpeechSynthesis。...SpeechSynthesis用于将指定文字合成为对应的语音.也包含一些配置项,指定如何去阅读(语言,音量,音调)等等 SpeechSynthesis实例对象属性 lang 获取并设置话语的语言 pitch...获取并设置话语的音调(值越大越尖锐,越低越低沉) rate 获取并设置说话的速度(值越大语速越快,越小语速越慢) text 获取并设置说话时的文本 voice 获取并设置说话的声音 volume 获取并设置说话的音量...注意:必须添加在voiceschanged事件中才能生效 实例对象中的方法 onstart – 语音合成开始时候的回调。 onpause – 语音合成暂停时候的回调。...,防止播放过快,导致浏览器卡顿 如果不使用接口的方式,在项目中加入文本转语音,可以用这种方式实现,但是要注意兼容性问题,这个API是不兼容IE浏览器的
WordPress 技巧：如何快速替换日志中的文本，把下面的代码放到当前主题的 functions.php 文件中，然后在第四行需要替换的文本改成你的： function replace_text_wps
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。
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 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...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。
： 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。...例如，在序列标注的时候，如果能像知道这个词之前的词一样，知道将要来的词，这将非常有帮助。...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...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
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。...在美团的预训练MT-BERT平台[14]上，我们提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案，称之为DR-BERT（Enhancing BERT-based Document Ranking Model...通过BERT强大的语义表征能力，可以很好衡量单词在文档中的重要性。如下图4所示，颜色越深的单词，其重要性越高。其中的“stomach”在第一个文档中的重要性更高。 ?
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。...with open(r'Haiyong.txt', 'w',encoding='UTF-8') as file: # 在我们的文本文件中写入替换的数据 file.write(data) # 打印文本已替换...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。...使用替换功能替换文本 data = data.replace(search_text, replace_text) # 在文本文件中写入替换的数据 file.write_text(data)...','r+') as f: # 读取文件数据并将其存储在文件变量中 file = f.read() # 用文件数据中的字符串替换模式 file = re.sub(search_text
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。
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。
深度学习在人工智能领域已经成为热门的技术，特别是在图像和声音领域相比传统的算法大大提升了识别率。在文本智能处理中深度学习有怎样的具体实践方法？以下内容根据陈运文博士现场分享整理所得。...文本智能处理，亦即自然语言处理，试图让机器来理解人类的语言，而语言是人类认知发展过程中产生的高层次抽象实体，不像图像、语音可以直接转化为计算机可理解的对象，它的主要应用主要是在智能问答，机器翻译，文本分类...Language Model》，正式提出神经网络语言模型（NNLM），在训练模型的过程中也能得到词向量。...当然，还会在解码器中引入注意力机制，以解决在长序列摘要的生成时，个别字词重复出现的问题。 ?...如下图所示，我们有三类标签，分别是 ①单词在实体中的位置{B(begin),I(inside),E(end),S(single)}、②关系类型{CF,CP,…}和③关系角色{1(entity1),2(entity2
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