办公软件看似简单，其实花样很多，尤其Excel表格。真心后悔当初大学没好好学计算机，只顾着用电脑玩LOL，看美国大片，工作后才知道office的重要性，不夸张的说，只要玩转了office在哪个城市都不会失业。
上一期我们详细演示了laravel生成的命令行的参数和选项的区别。然而数据获取的方式有很多，还有一些命令行应用程序，需要我们在程序执行的过程中，实时地获取用户的输入值。
在本章教程中，我们将使用游戏对象来构建一个图形，这样我们就可以把数学公式用图像展示出来。然后再把函数和时间关联起来，从而产生一个运动的图像。
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提起Markdown，对我来说是毕设、是项目、是不可多得的助手。 Markdown 是一种轻量级的”标记语言”，优点在于 （1）可以更加专注文章内容而不是排版样式。 （2）轻松的导出 HTML 和本身的 .md 文件。 （3）纯文本内容，兼容所有的文本编辑器与字处理软件。 （4）可读，直观。适合所有人的写作语言。 查资料了解到，Hexo下使用的MarkDown为Github的 GFM ，风格很漂亮，简洁美观大方。但是GFM 的MarkDown语法和标准的MarkDown稍有不同，使用过程中需要注意一些，在下面的介绍中我会进行说明的请放心。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第二篇。这次，我们将使用游戏对象来构建视图，从而可以显示数学公式。我们还将让函数与时间相关，从而创建动画视图。
话不多说直接上干货！ 001 自定义格式概述 01 调出单元格格式对话框 选中需要设置格式的单元格，按「CTRL+1」快捷键打开「设置单元格格式」对话框。 在对话框的第一个分区「数字」中，左侧的「分类」列表中有常规、数值、货币等项目，这些项目时预设的格式，根据提示很容易掌握。 我们重点要学习的就是最后一项「自定义」格式，选择「自定义」格式后，在右侧的「类型」编辑框，可以输入自定义格式代码。同时，可以看到下面有很多系统预设的代码。 我们可以直接使用这些预设的代码，也可以根据代码的规则，写出更加符合实际需求的代
分别是Bashplotlib、tqdm、PrettyTable、Colorama。
这部分是html细节知识的学习。 示例代码:https://github.com/wanliwang/Bjork.Demo htmlDemo 最近胡乱删除坑了自己一把吗，永远记得windows的卸载
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第七篇。在其中我们会调整分形，使其最终看起来比数字化的结果更自然。
图已经成为一种强大的建模和捕获真实场景中的数据的手段，比如社交媒体网络、网页和链接，以及GPS中的位置和路线。如果您有一组相互关联的对象，那么您可以使用图来表示它们。
Soulver mac版是一款Mac计算器软件，支持数字运算，还支持用户输入文字，进行文字解读，然后进行运算，运行速度也特别的快，使用起来很方便。
十六进制颜色代码和样式化链接是从零开始创建 WordPress 主题系列教程的第十篇。这篇继续昨天介绍 CSS 的课程，我们今天将介绍如何着色和十六进制颜色代码。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
>>>使用PythonXlsxwriter创建Excel电子表格（第2部分：公式，链接与命名区域）
现金流量表（Cash Flow Statement），是指反映企业在一定会计期间现金和现金等价物流入和流出的报表。现金流量表是企业财务报表的三个基本报告之一（另外两个是资产负债表和损益表）。 为了全面系统地揭示企业一定时期的财务状况、经营成果和现金流量，财务报表需按财政部会计准则的标准格式设计，因此，财务报表的典型特征是数据更新频繁、分析维度多、数据来源复杂，常规的报表工具很难同时满足上述所有需求 本博客将带大家了解如何使用类Excel 的 JavaScript 电子表格在前端创建现金流日历。此日历将广泛使用以下强大功能：
瀑布图已经出现有很长一段时间了，然而要对图表着色有点麻烦。下面制作一个有3种不同颜色的图表，红色代表下降趋势，绿色代表上升趋势，无色来帮助强调变化。
作者：Zolzaya Luvsandorj翻译：陈之炎校对：赵茹萱 本文约2400字，建议阅读5分钟本文为你介绍助力工作流文档化的几个实用技巧。
PHP是一种广泛应用于Web开发的编程语言。它拥有灵活的特性和强大的库函数，其中包括对数组的操作。PHP的数组是一种有序的、可重复的数据集合。它们可以用来存储一组相关数据并进行各种操作。在PHP中，数组pop方法是一个常用的函数之一。本文将从不同角度对PHP数组pop方法进行详解。
用过 Excel 的数据分析师，对 Excel 的『条件选择』与『格式呈现』功能大都印象深刻。下方动图演示了 Excel『数据选择&底色填充高亮』功能。如果我们需要『选择大于100的所有产品取值并对单元格填充红色』，直接如下图所示，在『条件格式』中选择『突出显示单元格规则』即可进行设置。
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假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890"，我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
cmd就是在运行在windows系统下的一个命令行窗口，可以通过Win+R打开运行框，输入cmd后回车即可打开。
■第一章 域基础 一、域的作用 微软的文字处理软件Microsoft Word系列，其方便和自动化程度是其他任何文字处理软件所望尘莫及的。究其原因，其一，微软有强大的软件开发技术人员队伍。其二，Word与其本公司的操作系统 Windows的密切结合。微软至今也没有公布Windows 操作系统和Word 文字处理软件的源代码，就是为了保住自己的垄断地位。其三，在 Word 中引入了域和宏，将某些特殊的处理方法用函数或编程的的形式交给用户，大大提高了文字处理的灵活性、适应性和自动化程度。 由于域和宏的引入，Word 文档易受病毒的攻击。此外，要灵活使用域和宏，要求用户学习一定的编程基础知识。一提到编程，有的人就感到头痛。其实，Word中的域和宏所包含的知识是非常基础的，也是比较容易学会的。 域相当于文档中可能发生变化的数据或邮件合并文档中套用信函、标签的占位符。 通过域，可以调用宏 命令；也可以通过宏的语句在文档中插入域。 现在我们通过举例来简单了解一下Word 中的域能干些什么： 1. 给段落自动编号，如：1. 2. 3. ，一、二、三、，1.1.1，1.1.2，等等。 2. 插入用常规方法无法实现的字符，如：
LEfse分析定义 LEfse分析即LDA Effect Size分析，可以实现多个分组之间的比较，还进行分组比较的内部进行亚组比较分析，从而找到组间在丰度上有显著差异的物种（即biomaker）；
1、打印文件夹列表时可以包含其他列。 2、打印文件列表时，可以包含标准文件信息，如文件名，扩展名，类型，所有者和属性以及可执行文件信息（EXE，DLL，OCX），如文件版本，描述，公司等。 3、此外，还可列出音轨，标题，艺术家，专辑，流派，视频格式，每像素位数，每秒帧数，音频格式，每通道位数等多媒体属性（MP3，AVI，WAV，JPG，GIF，BMP）。 4、您可以打印的另一组列是 Microsoft Office 文件（DOC，XLS，PPT），因此您可以查看文档标题，作者，关键字等，而无需逐一打开这些文件。 5、对于每个文件和文件夹，还可以获取其CRC32，MD5，SHA-1和Whirlpool哈希码，以便您可以验证该文件未被修改。 6、打印文件夹中的文件进一步自定义。 7、大量的选项允许您完全自定义输出的外观。您可以设置文件和文件夹的排序方式，以便随时显示它们。您可以定义列顺序，以便最重要的列立即可见。国际显示格式选项允许您根据当地需要调整输出。列表可以包含指向实际文件和目录的链接，这样您就可以将列表放在具有可点击内容的网页上。 8、HTML显示样式完全自定义 – 您可以更改背景颜色，标题，目录行，奇数和偶数文件行以及周围框架的单独样式。 9、您可以通过对文件名，日期，大小或属性应用过滤器来限制文件列表。 10、目录Lister Pro也可以集成到Windows资源管理器的上下文菜单中，因此您甚至不需要打开应用程序即可生成列表。 11、命令行界面支持可以从 Windows任 务计划程序运行的自动化列表。 12、检查文件夹大小或查找大文件夹 13、使用 Directory Lister Pro，您还可以找出给定的目录大小，按文件夹大小进行分类，并检查哪些文件夹占用了磁盘上的最多空间。您还可以使用尺寸过滤器选项在PC上找到最大的文件。
不同的公式可以达到同样的效果，所以观察产生结果的公式就很重要，别把公式栏给隐藏了，需要打开它，如图1所示。例如：删除列和删除其他列可能得到的效果是一样的，但是如果数据有变动刷新后得到的结果却有可能不同。
1 字典字典和列表类似，同样是可变序列，不过与列表不同，字典是无序的。主要特征解释通过键而不是通过索引来读取元素字典类型有时也称为关联数组或者散列表（hash）。它是通过键将一系列的值联系起来的，这样就可以通过键从字典中获取指定项，但不能通过索引来获取。字典是任意数据类型的无序集合和列表、元组不同，通常会将索引值 0 对应的元素称为第一个元素，而字典中的元素是无序的。字典是可变的，并且可以任意嵌套字典可以在原处增长或者缩短（无需生成一个副本），并且它支持任意深度的嵌套，即字典存储的值也可以是列表或其它的字典
今天我们来入门 WebGPU，来写一个图形版本的 Hello World，即绘制一个三角形。
对于这个pandas对象，如果我们需要将其保存为excel，有那些操作方式呢？首先，最简单的，直接保存：
180多个Web应用程序测试示例测试用例 假设：假设您的应用程序支持以下功能 各种领域的表格 儿童窗户 应用程序与数据库进行交互 各种搜索过滤条件和显示结果 图片上传 发送电子邮件功能 数据导出功能 通用测试方案 1.所有必填字段均应经过验证，并以星号（*）表示。 2.验证错误消息应正确显示在正确的位置。 3.所有错误消息应以相同的CSS样式显示（例如，使用红色） 4.常规确认消息应使用CSS样式而不是错误消息样式（例如，使用绿色）显示 5.工具提示文本应有意义。 6.下拉字段的第一项应为空白或诸如“选择”
在 CSS 中，颜色无处不在，它可以作为文字、背景、阴影、表格、边框、链接等属性。我们在 CSS 中使用的大多数颜色都是 hex 和 RGB，其实表示颜色的方式有很多，下面就来看看CSS中的颜色体系。
深度学习确实在机器学习领域，尤其是图像识别任务中重新调整了东西。2012年，Alex-net发起了一项（仍然远未结束）的竞赛，以解决或至少显着改善计算机视觉任务。虽然主要思想非常稳定（对所有事物都使用深度神经网络），但研究人员却采用了不同的方法：
Excelize 是 Go 语言编写的用于操作电子表格办公文档的开源基础库，基于 ISO/IEC 29500、ECMA-376 国际标准。可以使用它来读取、写入由 Microsoft Excel、WPS、Apache OpenOffice、LibreOffice 等办公软件创建的电子表格文档。支持 XLAM / XLSM / XLSX / XLTM / XLTX 等多种文档格式，高度兼容带有样式、图片(表)、透视表、切片器等复杂组件的文档，并提供流式读写支持，用于处理包含大规模数据的工作簿。可应用于各类报表平台、云计算、边缘计算等系统。
每个切片的颜色显示在图表左侧的工作表单元格区域内。根据单元格包含的字母“R”、“Y”或“G”将它们填充为红色、黄色和绿色。这在工作表中很容易做到，但在图表中没有像这样更改颜色的机制。
SQL编程语言是对关系型数据库操作的一套统一标准的语言，全程：Structed Query Language,结构化查询语言
在Metal / OpenGL ES 框架,只有3种基本图元. 点,线,三角形. 所以在显示一个矩形图片时. 实际在显示本质是由2个三角形组成.
原文首发：https://bornforthis.cn/column/pyauto/
0写在前面 JavaScript 最基础的 debug 工具之一就是console.log()。console也自带其他一些其他有用的方法，可以丰富开发者的 debug 工具包。 你可以用console来完成下面这些任务： 输出一个定时器帮助进行简单基准测试； 输出一个表格，用易于阅读的格式展示一个数组或对象； 应用 CSS 颜色和其他样式输出内容。 1Console 对象 console对象赋予了你访问浏览器控制台的权限。它允许输出字符串，数组和对象，这对调试代码很有帮助。console对象是window
Stephen Wolfram在他的博客中宣布了Mathematica 12.1版本的正式发行，提到了Dataset相关的更新，以便我们更便捷地研究、理解和演示你的数据。下面是如何使用更新后的Dataset，以及你可以如何利用这个函数更深入地了解你的数据的方法。
写在前面。 前端知识真的还是比较有用的。一直要把前端的学习提上日程，因为各种事情各种拖延，写爬虫的时候也是捎带学习前端的东西，还是需要系统的了解下。 All from W3school.
如今，上色都是人手工用Photoshop做的，一张图片要花好几个月才能完成，需要进行大量调查研究，光是其中的一张脸就需要多达20层图层。但是，基于深度神经网络的自动着色机器人，可以几秒钟就实现PS几个月的效果，而且成效越来越惊人。 下面，我们将分三个步骤展示如何打造你自己的着色神经网络。第一部分讲解核心逻辑。我们将构建一个40行代码的神经网络，作为“Alpha”着色机器人，这个代码片段实际上没有太多的魔法，但可以让你熟悉基本操作。 然后，我们将创建一个可以泛化的神经网络——“Beta”版本。Beta机器人能
例如在咱们之前介绍过的《贷还是不贷：如何用 Python 和机器学习帮你决策？》和《如何用 Python 和深度神经网络锁定即将流失的客户？》中，你都看到了，机器模型更喜欢被结构化的表格信息来喂养。
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