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水晶报表文本web无法两端对齐

Web上利用水晶报表显示一段文本,用是动态加载rpt方法,结果出来文本效果如下:         右边很不齐,于是回到水晶报表10程序调rpt,很快,把文本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,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。        ...很难得到字段引用,最后终于搞定,我对cr对象结构也有了一点点进一步了解:         水晶报表.Net,主要命名空间,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字段。        ...最后,还是命名空间CrystalDecisions.CrystalReports.Engine乱看,看到FieldObject,顺藤摸瓜,才算找到,原来是这样:报表由很多ReportObject

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WebWorker 文本标注应用

作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 之前数据瓦片方案介绍,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地图交互(缩放、平移、旋转)。...但是本文介绍针对 Polygon 要素文本标注方案,将涉及复杂多边形难抵极运算,如果不放在 WebWorker 运算将完全卡死无法交互。...我们例子,当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含数据瓦片时,WebWorker 会计算出瓦片包含 Polygon 要素难抵极,不影响主线程交互: // https://github.com...最简单办法就是 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 做法是合并多条请求,主线程维护一个简单状态机: /** * While processing `loadData`, we coalesce all further

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Django 获取已渲染 HTML 文本

Django,你可以通过多种方式获取已渲染HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我实际操作遇到问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景 Django ,您可能需要将已渲染 HTML 文本存储模板变量,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 HTML 文本存储模板变量:def loginfrm(request): """ 登录表单视图 """ # 渲染登录表单 HTML...然后,我们将已渲染 HTML 文本存储 context 字典。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Django获取已渲染HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步处理或显示。

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深度学习文本分类应用

近期阅读了一些深度学习文本分类应用相关论文(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 一个文本分类问题比赛:让 AI...,让r向量值为 0 位置对应z向量元素值失效(梯度无法更新)。...每次使用一种类型 filter 进行实验,表明 filter 窗口大小设置 1 到 10 之间是一个比较合理选择。...这样是为了当前词同义词列表距离较远 (ss较大) 同义词被选概率更小。 论文实验设置:p=0.5,q=0.5。...将 kernel size 设置为 1 是因为 已经包含 左右上下文信息,无需再使用窗口大于 1 filter 进行特征提取。

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SRU模型文本分类应用

reset gate决定先前信息如何结合当前输入,update gate决定保留多少先前信息。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(这里采用按字切词方式避免切词麻烦,并且同样能获得较高准确率)。...2:由于本次实验对比采用是定长模型,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形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。

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深度学习文本分类应用

近期阅读了一些深度学习文本分类应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017一个文本分类问题比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名成绩(比赛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位置对应\(z\)向量元素值失效(梯度无法更新)。.../ GloVe representations)更好,不同任务结果不同,应该对于你当前任务进行实验; filter窗口大小、数量 每次使用一种类型filter进行实验,表明filter窗口大小设置...这样是为了当前词同义词列表距离较远(\(s\)较大)同义词被选概率更小。 论文实验设置: \(p=0.5, q=0.5\)。 4....^{(2)}) $ 将kernel size设置为1是因为\(x_i\)已经包含\(w_i\)左右上下文信息,无需再使用窗口大于1filter进行特征提取。

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nano 使用教程 - Linux 适合新手文本编辑

网上大部分 Linux 相关教程涉及文本编辑操作时都是选择 Vim 编辑器,对于新手来说如何退出成了最大难题。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简单操作,nano 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 这取决于你用是什么 SSH 软件。...Putty 要复制文本是选择要复制文本点击鼠标左键即可。 Xshell 要复制文本则是选择要复制文本按下 Ctrl+INSERT 键。 粘贴文本 这取决于你用是什么 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

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内容分栏设置:如何将PPT文本文字设置分栏

当提到将PPT文字进行分栏时,大家都是比较陌生,通常情况下,我们都是word中将文字内容进行分栏,并且实现文本内容进行排序排版是很简单,但是如果是PPT,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文本内容文档; 1.jpg 进入文档后,我们编辑文本文本内容...,然后选择文本框并单击鼠标右键弹出右键菜单; 2.jpg 弹出菜单栏中选择“设置形状格式”以打开“设置形状格式”弹出窗口,然后弹出窗口顶部菜单栏中选择“文本选项”菜单; 3.jpg 接下来...,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。...弹出窗口中,我们将“数量”设置成自己需要设置好分栏“间距”,最后点击“确定”即可; 5.jpg 确认并返回到ppt文档后,我们可以看到所选文本文本内容就自动按设置进行了分栏;

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Excel如何匹配格式化为文本数字

标签:Excel公式 Excel,如果数字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,那么尝试匹配或查找数据时,会发生错误。 例如,下图1所示例子。...图1 单元格B6文本格式存储数字3,此时当我们试图匹配列B数字3时就会发生错误。 下图2所示是另一个例子。 图2 列A中用户编号是数字,列E是格式为文本用户编号。...图5 列A是格式为文本用户编号,列E是格式为数字用户编号。现在,我们想查找列E用户编号,并使用相对应列F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文本字符串,VALUE函数帮助下将该文本字符串转换为数字,然后将数字与列E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文本字符串,然后VALUE函数帮助下将该文本字符串转换为数字,再将我们数字与列E值进行匹配。

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文本计算机表示方法总结

无法衡量不同词之间关系; 该编码只能反映某个词是否句中出现,无法衡量不同词重要程度; 使用One-Hot 对文本进行编码后得到是高维稀疏矩阵,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; 编码后向量长度是词典长度; 该编码忽略词出现次序; 向量,该单词索引位置值为单词文本中出现次数;如果索引位置单词没有文本中出现,则该值为 0 ; 缺点...该编码忽略词位置信息,位置信息文本是一个很重要信息,词位置不一样语义会有很大差别(如 “猫爱吃老鼠” 和 “老鼠爱吃猫” 编码一样); 该编码方式虽然统计了词文本中出现次数,但仅仅通过...“出现次数”这个属性无法区分常用词(如:“我”、“是”、“”等)和关键词(如:“自然语言处理”、“NLP ”等)文本重要程度; 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:含有某个词文本整个语料库中所占比例。逆文本频率是文本频率倒数; 公式 ? ? ?

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Bi-LSTM+CRF文本序列标注应用

它由 Sepp Hochreiter 和 Jürgen Schmidhuber 1997 年提出,并加以完善与普及,LSTM 各类任务上表现良好,因此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,图 G ,结点表示随机变量,边表示随机变量之间依赖关系,如果联合概率分布...解决命名实体标注问题一个简单方法是将所有的这些命名实体都预先存在一个列表里面,然后将序列中出现每个子序列从列表匹配即可。这种方法一个最大问题是对于列表没有的命名实体就无法进行识别。...本应用,CRF 模型能量函数这一项,用字母序列生成词向量 W(char) 和 GloVe 生成词向量连接结果 W=[W(glove), W(char)] 替换即可。...Tensorflow CRF 实现 tensorflow 已经有 CRF package 可以直接调用,示例代码如下(具体可以参考 tensorflow 官方文档 https://www.tensorflow.org

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MT-BERT文本检索任务实践

总第408篇 2020年 第32篇 基于微软大规模真实场景数据阅读理解数据集MS MARCO,美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务BERT算法方案DR-BERT,该方案是第一个官方评测指标...本文系DR-BERT算法文本检索任务实践分享,希望对从事检索、排序相关研究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18万人工编辑答案。...美团业务,文档检索和排序算法搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛应用。...此外,直接在所有候选文档上进行QA任务时间消耗是无法接受,QA任务必须依靠排序任务筛选出排名靠前文档,而排序算法性能直接影响到QA任务表现。

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向量化与HashTrick文本挖掘预处理体现

前言 文本挖掘分词原理),我们讲到了文本挖掘预处理关键一步:“分词”,而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键特征预处理步骤有向量化或向量化特例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,分词之后,通过统计每个词文本中出现次数,我们就可以得到该文本基于词特征,如果将各个文本样本这些词与对应词频放在一起,就是我们常说向量化。...,输出,左边括号第一个数字是文本序号,第2个数字是词序号,注意词序号是基于所有的文档。...而每一维向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"英文中是停用词,不参加词频统计。 由于大部分文本都只会使用词汇表很少一部分词,因此我们词向量中会有大量0。...Hash Trick 大规模文本处理,由于特征维度对应分词词汇表大小,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向量化方法。而最常用文本降维方法是Hash Trick。

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向量化与HashTrick文本挖掘预处理体现

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 文本挖掘分词原理),我们讲到了文本挖掘预处理关键一步:“分词...词袋模型首先会进行分词,分词之后,通过统计每个词文本中出现次数,我们就可以得到该文本基于词特征,如果将各个文本样本这些词与对应词频放在一起,就是我们常说向量化。...,输出,左边括号第一个数字是文本序号,第2个数字是词序号,注意词序号是基于所有的文档。...而每一维向量依次对应了下面的19个词。另外由于词"I"英文中是停用词,不参加词频统计。 由于大部分文本都只会使用词汇表很少一部分词,因此我们词向量中会有大量0。...Hash Trick 大规模文本处理,由于特征维度对应分词词汇表大小,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向量化方法。而最常用文本降维方法是Hash Trick。

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