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。
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
以下是 Flutter 文本解读 系列的其他文章： 《Flutter 文本解读 1 | 从源码认识 Text 组件》 《Flutter 文本解读 2 | Text 是如何画出来的》 《Flutter 文本解读...3 | Text 组件使用介绍 》 《Flutter 文本解读 4 | TextStyle 文字样式解读 》 《Flutter 文本解读 5 | RichText 富文本的使用 (上)》 ---- 一...这样便可以实现下面的将文本中的链接高亮。...override String text(String src) { return src.substring(start+1, end-1); } } 复制代码 通过本篇，你应该对富文本的使用多了些了解...本文就到这里，下一篇来看一下，在 Flutter 中如何实现一个代码高亮显示的富文本。
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...如何使用特征选择方法来挑选用户实际感兴趣的特性呢： 将物品的结构化内容看成一个特征列表 将用户对物品的消费情况看成目标类别 使用特征选择算法筛选出用户关心的特征 选择特征时，从以下两个角度考虑问题： 特征是否发散...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。
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。
TEXT ：一个BLOB或TEXT列，最大长度为65535(2^16-1)个字符。
在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明...有了gpu下面就是要安装包： diffusers==0.2.4 — 这是我们主要的包 transformers — 这个是抱脸的成名的基础包 scipy — 科学计算的 ftfy — 处理一些文本编码问题...v1-4 模型，然后将其放入GPU中（还有很多其他模型，可以随意使用） pipe = pipe.to("cuda") 使用 Pytorch 的 autocast 运行推理 from torch import
来源：DeepHub IMBA本文约1400字，建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。...在这篇文章中，将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像，还有就一个一个不好的消息，因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。...从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现，它可以让我们从文本中创建高质量的图像。...使用diffusers 从文本生成图像 首先，使用扩散器包从文本生成图像我们首先要有一个GPU，这里就是用google 的colab，但是可能colab以后会对这样的应用进行限制了，这个我们在最后加以说明...v1-4 模型，然后将其放入GPU中（还有很多其他模型，可以随意使用） pipe = pipe.to("cuda") 使用 Pytorch 的 autocast 运行推理 from torch
本文实例讲述了PHP操作MySQL中BLOB字段的方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 1、M/【参考文章的时候，并不建议直接复制，应该尽量地读懂】/ySQL中BLOB字段类型 BLOB类型的字段用于存储二进制数据。...MySQL中，BLOB是个类型系列，包括：TinyBlob、Blob、MediumBlob、LongBlob，这几个类型之间的唯一区别是在存储文件的最大大小上不同。...$result=mysql_query( "insert into news (content) value ('$COMPRESS_CONTENT')");//数据插入到数据库test表中 //展示：...where filename=$filename"; $result = mysql_query($query); echo $result["C/【本文中一些MYSQL版本可能是以前的，MYSQL建议使用
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，
在Web上利用水晶报表显示一段文本，用的是动态加载rpt的方法，结果出来的文本效果如下： 右边很不齐，于是回到水晶报表10程序中调rpt，很快，把文本的对齐方式设为两端对齐就好了...于是，我便打算在动态加载时，即在将ReportDocument对象赋给报表对象前，对该文本字段用程序方式控制对齐方式。...很难得到字段的引用，最后终于搞定，我对cr的对象结构也有了一点点的进一步了解： 水晶报表在.Net中，主要的命名空间，一个是CrystalDecisions.CrystalReports.Engine...ReportDocument的主要成员，一个是Tables集合，就是这个报表相关的表的集合，顺着它可以找到字段，以及每个字段被引用的次数。...这个对我来说没有用，我只想控制已经加入到报表中的字段。
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。...在无监督学习中，模型通过学习语言的统计结构和潜在语义来生成文本。1. 有监督学习有监督学习中，通常使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或变压器（Transformer）等模型。...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。...我们将使用GPT-2模型和Python中的Transformers库进行演示。3.1 数据准备首先，我们需要一些文本数据来训练我们的文本生成模型。以生成器为例，我们可以使用包含大量文本的语料库。...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。
npm install --save @arcgis/core 报错： 源文本中存在无法识别的标记。...ParserError: (:) [], ParentContainsErrorRecordException + FullyQualifiedErrorId : UnrecognizedToken 解决：使用双引号或者单引号包住依赖名
虽然图像分类和涉及到一定程度计算机视觉的任务可能需要大量的代码和扎实的理解，但是从格式良好的图像中读取文本在Python中却是简单的，并且可以应用于许多现实生活中的问题。...OpenCV的目的是为计算机视觉应用提供一个通用的基础结构，并加速机器感知在商业产品中的使用。...OpenCV是bsd许可的产品，OpenCV使企业可以轻松地使用和修改代码 简而言之，你可以使用OpenCV来做任何类型的图像转换，这是一个相当简单的库。...根据我自己的经验，该库应该能够从任何图像中读取文本，但前提是该字体不会使你连连看都看不懂。 如果无法从你的图像中读取文字，花更多的时间使用OpenCV，应用各种过滤器使文本高亮。...如果文本与背景混合，OpenCV技能在这里可能是至关重要的。 在你离开之前 对计算机来说，从图像中读取文本是一项相当困难的任务。想想看，电脑不知道字母是什么，它只对数字有效。
阅读文本 任何典型的机器学习OCR管道都遵循以下步骤: ? 预处理 从图像中去除噪声 从图像中删除复杂的背景 处理图像中不同的亮度情况 ? 这些是在计算机视觉任务中预处理图像的标准方法。...在本博客中，我们不会关注预处理步骤。 文本检测 ? 文本检测技术需要检测图像中的文本，并在具有文本的图像部分周围创建和包围框。标准的目标检测技术也可以使用。...这种神经网络结构将特征提取、序列建模和转录集成到一个统一的框架中。该模型不需要字符分割。卷积神经网络从输入图像(文本检测区域)中提取特征。...这个版本在非结构化文本上也更加精确。 我们将使用一些图像来展示EAST方法的文本检测和Tesseract 4的文本识别。让我们看看下面代码中的文本检测和识别。...但是有些文本在边界框中不能正确识别。数字1根本无法检测到。这里有一个不一致的背景，也许生成一个统一的背景会有助于这个案例。同样，24没有被正确识别。在这种情况下，填充边界框可能会有所帮助。 ?
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。
本文中，云朵君将和大家一起学习如何使用 TFIDF，并以一种流畅而简单的方式从文本文档中提取关键字。 关键词提取是从简明概括长文本内容的文档中，自动提取一组代表性短语。...Python 中的 TFIDF 我们可以使用 sklearn 库轻松执行 TFIDF 向量化。...orginal_kw_clean orginal_kw= clean_orginal_kw(dtf['goldkeys']) orginal_kw[0:1] TFIDF关键词提取 生成 n-gram 并对其进行加权 首先，从文本特征提取包中导入...[image-20220410140031935](使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词.assets/image-20220410140031935.png) 第一个文档的字典内容...首先使用精确匹配进行评估，从文档中自动提取的关键短语必须与文档的黄金标准关键字完全匹配。
无处不在的“文本检索” “文本检索”这个词大家或许会感到陌生，但它或许是我们每天和数字世界打交道最频繁的交互模式之一： 从在文档中使用 “CTRL+F” 快捷键查找某个关键词（在文本中使用文本字词、短句进行检索...，再对文本进行检索和匹配； 甚至，我们从出生到告别世界需要在各种信息系统中登记、查询，也都离不开这个技术......并且，在实际业务中，我们需要进行需求可能是“某个文本在一大堆数据中的查找”、“许多文本在一大堆数据中的查找”。这个时候，上面朴素的算法显然无法满足我们的需求。 至于关于如何实现语义检索，我们等会聊。...cat files/pure.csv | wc -l 618135 在准备好数据之后，我们来将这个数据导入 MySQL 容器中，先在容器中创建相关的“库表结构”，并设置为添加到表中的文本字段进行索引建立...是不是很神奇，许多结果中并没有包含“天气”这个关键词，但是从文本描述中，我们可以比较清晰的看到，这些结果确实都在聊“天气相关的事情”。这就是基于向量的文本检索的强大之处。
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