记录 在 Window 上编辑的脚本，上传到 Linux 上执行时一直报错，报错里有个 “\r”，每行后面都加了 “\r”，导致无法执行。...Copyright: 采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可 Links: https://lixj.fun/archives/linux去除rwindow中编辑的文本
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...接着，试着直接导入rpt，结果发现居然不能设置两端对齐，——根本就没有两端对齐，在vs .net环境里面，即使强制把两端对齐按钮添上工具栏，也是灰的。 ...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...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。 ...最后，还是在命名空间CrystalDecisions.CrystalReports.Engine中乱看，看到FieldObject，顺藤摸瓜，才算找到，原来是这样的：报表由很多的ReportObject
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。...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...最简单的办法就是 throttle 节流，但缺点是阈值无法根据数据量动态设定，有可能 Worker 海量数据还没有处理完，下一条更新请求已经到了。...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
在编写VS Code扩展的过程中，我们有时会需要获取编辑框中的文本。...准备工作 在获取编辑框中文本之前，我们需要创建一个编辑框的实例： const vscode = require("vscode") ... let editor = vscode.window.activeEditor...//获取当前激活的编辑框的实例 获取文本 获取整段文本 我们可以通过以下的代码获取到编辑框中的文本： let editorText = editor.document.getText() console.log...(editorText) getText()函数会返回一段文本，其为编辑框中的内容。...获取分行文本 我们可以通过以下代码获取到分行的文本： let textArray = editor._documentData.
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...，让r向量值为 0 的位置对应的z向量中的元素值失效（梯度无法更新）。...每次使用一种类型的 filter 进行实验，表明 filter 的窗口大小设置在 1 到 10 之间是一个比较合理的选择。...这样是为了当前词的同义词列表中的距离较远 (ss较大) 的同义词被选的概率更小。 论文实验设置:p=0.5,q=0.5。...将 kernel size 设置为 1 是因为 中已经包含 左右上下文的信息，无需再使用窗口大于 1 的 filter 进行特征提取。
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...（每个维度值非0即1，可以通过伯努利分布随机生成），和向量\(z\)进行元素与元素对应相乘，让\(r\)向量值为0的位置对应的\(z\)向量中的元素值失效（梯度无法更新）。.../ GloVe representations)更好，不同的任务结果不同，应该对于你当前的任务进行实验； filter窗口大小、数量 每次使用一种类型的filter进行实验，表明filter的窗口大小设置在...这样是为了当前词的同义词列表中的距离较远(\(s\)较大)的同义词被选的概率更小。 论文实验设置: \(p=0.5, q=0.5\)。 4....^{(2)}) $ 将kernel size设置为1是因为\(x_i\)中已经包含\(w_i\)左右上下文的信息，无需再使用窗口大于1的filter进行特征提取。
//首先讲富文本编辑器： //这个是个导包语句 //这个是富文本编辑器...value="提交"> //测试类 String str = request.getParameter("str");//需要接收一下 //效果图如下（我是将它添加到新闻系统中评论为例...File file = null; //设置允许上传的文件类型 su.setAllowedFilesList("jpg,png,gif,"); //设置不允许上传的文件类型...//获取文件集合中的第一个文件 file = su.getFiles().getFile(0); String filePath = ""; if(!
1、点击[数据] 2、点击[文本] 3、点击[分列] 4、点击[固定宽度] 4、点击[下一步] 5、点击[数据预览] 6、点击[下一步] 7、点击[日期] 8、点击[完成]
网上大部分 Linux 相关教程在涉及文本编辑操作时都是选择的 Vim 编辑器，对于新手来说如何退出成了最大的难题。其实除了 Vim 之外还有别的选择，那就是 nano 。...上手 nano 几乎是零学习成本，而且对于只改几行配置文件这样的简单操作，nano 的用户体验完全吊打 Vim。 安装 一般系统都内置了 nano 编辑器，如果没有，可以自己安装。...打开文件后，就可以直接编辑了。 光标控制 移动光标：使用用方向键移动。 选择文字：按住鼠标左键拖动（然后就可以复制了）。 复制文本 这取决于你用的是什么 SSH 软件。...Putty 要复制文本是选择要复制的文本点击鼠标左键即可。 Xshell 要复制文本则是选择要复制的文本按下 Ctrl+INSERT 键。 粘贴文本 这取决于你用的是什么 SSH 软件。...set tabsize 4 # 设置制表符宽度 set autoindent # 允许自动缩进 set cut # 设置 CTRL-K 可以剪贴到行末 set
当提到将PPT中的文字进行分栏时，大家都是比较陌生的，通常情况下，我们都是在word中将文字内容进行分栏的，并且实现文本内容进行排序排版是很简单的，但是如果是在PPT中，我们想对文本内容实现分栏效果，应该如何进行操作呢...https://www.pptbest.com/jiaocheng/2019-09-27/268.html 首先，进入到需要拆分为幻灯片中文本框的文本内容的文档中; 1.jpg 进入文档后，我们编辑文本框中的文本内容...，然后选择文本框并单击鼠标右键弹出右键菜单; 2.jpg 在弹出的菜单栏中选择“设置形状格式”以打开“设置形状格式”弹出窗口，然后在弹出窗口顶部的菜单栏中选择“文本选项”菜单; 3.jpg 接下来...，在“文本选项”菜单下，选择“文本框”选项卡，并在“打开设置”选项底部找到“分栏”按钮; 4.jpg 我们点击“分栏”按钮打开“栏”选项弹出窗口。...在弹出的窗口中，我们将“数量”设置成自己需要的，在设置好分栏的“间距”，最后点击“确定”即可; 5.jpg 在确认并返回到ppt文档后，我们可以看到所选文本框中的文本内容就自动按设置进行了分栏;
作为初学Linux的我们，相信很多人可能和我一样，用的Xshell连接云服务器来搭建Linux的环境，不过有一点用着有些不习惯，就是它的那个光标，是块状的，这对于习惯了竖线的我来说有时在修改指令时容易弄错...2、选择外观，然后就可以在右边的窗口进行修改，最后点击确定即可。 最后假如觉得里面的字体比较小，不容易观察的话，可以按住Ctrl+鼠标滚轮，就可以随意修改了，直到找到一个舒适的大小。
使用tinymce富文本编辑实现上传图片功能: 第一步：使用jquery.form.js插件； 自己去百度下载这个插件。...第二步：在angular2的目录中引入，如何引入： 在assets中建一个js文件夹，将jquery.form.js引入， 然后到.angular-cli.json 中添加代码 "scripts": [...添加插件功能 imageupload，在toolbar1中添加imageupload， imageupload_url: 'http://rapapi.org/mockjsdata/20823/upload.../images', 在最后添加editor.addButton等内容。...第三步：上传之后后端会返回展示的image 的url，到node_modules/tinymce/plugins/imageupload/plugin.min.js中修改img的src.
，无法衡量不同词之间的关系； 该编码只能反映某个词是否在句中出现，无法衡量不同词的重要程度； 使用One-Hot 对文本进行编码后得到的是高维稀疏矩阵，会浪费计算和存储资源； 2.2 词袋模型（...（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。...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...解决命名实体标注问题的一个简单的方法是将所有的这些命名实体都预先存在一个列表里面，然后将序列中出现的每个子序列从列表中匹配即可。这种方法的一个最大的问题是对于列表中没有的命名实体就无法进行识别。...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
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。
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。...该数据集基于Bing搜索引擎和Cortana智能助手中的真实搜索查询产生，包含100万查询，800万文档和18万人工编辑的答案。...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。...此外，直接在所有候选文档上进行QA任务的时间消耗是无法接受的，QA任务必须依靠排序任务筛选出排名靠前的文档，而排序算法的性能直接影响到QA任务的表现。
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。
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