Excel是职场上非常常用的办公软件，用于数据的记录和展示。我们经常会遇到在Excel里制作下拉菜单选择数据的使用场景。Excel的数据下拉框主要主要是通过数据有效性功能来实现的，本篇将介绍在Excel里制作数据下拉框的操作方法。
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邻居之间传递的LSA报文，在OSPF一共有11种类型的LSA 再来，目前学习的是OSPFv2【针对IPv4】后续将学习OSPFv3【针对IPv6】其中OSPFv2只需要掌握6种即可
像素级别的文本检测方法通常借鉴物体语义分割和实例分割的思想，利用全卷积神经网络(fully convolution network，FCN)(Long 等人，2015)对图像中的每个像素点进行文本和非文本分类，从而得到文本区域掩码图(Mask)。然后通过一些像素聚合的后处理方式将属于同一文本的文本像素点聚合在一起得到最后的文本实例边界框。
表格作为一种有效的数据组织与展现方法被广泛应用，也成为各类文档中常见的页面对象。随着文档数目的爆炸性增长，如何高效地从文档中找到表格并获取内容与结构信息即表格识别，成为了一个亟待解决的问题。ICDAR是一个专注于文档分析与识别问题的国际学术会议，已经连续多届设置了表格识别专题。在今年的ICDAR 2019会议上，有不少研究者在表格检测与结构识别等领域做出了新的贡献，使其有了新的进展。本课题组梳理了该会议中有关表格识别的16篇论文，总结该领域当前的研究进展与挑战。同时，值得注意的是，该会议也举办了关于表格检测与结构识别的比赛，我们对参赛队伍使用的方法与结果进行了一些讨论。
为了保证到自治系统外的路由可达，由该区域的ABR发布Type3缺省路由传播到区域内，所有到自治系统外部的路由都必须通过ABR才能发布。
目前的主流算法也可以分成单阶段和两阶段两大类两阶段的方法都是基于目标检测和实例分割中常用的算法Faster R-CNN 和Mask R-CNN。Li 等人(2017a)提出了第1个基于深度学习的端到端自然场景文本检测和识别算法，该方法基于Faster R-CNN 进行检测，将通过RoI-Pooling 提取的共享特征送入基于注意力机制(Attention)的识别器进行文本识别，但该方法只能检测识别水平方向的文本。Lyu 等人(2018b) 基于Mask R-CNN 提出了MaskTextSpotter，该方法在RoI-Align 之后额外增加了一个单字实例分割的分支，对文本的识别也是依赖于该分支的单字符分类。
不知道大家有没有了解过，对于数字格式来说，西方国家会以三位为一个进位，使用逗号来分隔。比如，12345678，用标准的格式来表示的话就是 12,345,678 。不过我们中文其实并不会有这样的分隔符，另外像某些地区则是以空格为分隔的，这个我们马上通过代码就可以看到。其实在之前的文章中我们就已经接触过一点这方面的知识，学习PHP中的国际化功能来查看货币及日期信息，今天就来详细的学习一遍。至于为什么要格式化数字、货币这些内容呢？我们将在文章讲解中逐一说明。
Django的格式化系统可以在模板中使用当前地区特定的格式，来展示日期、时间和数字。也可以处理表单中输入的本地化。
在Excel中使用单元格区域是最基础的操作，似乎一切都自然而然，不需要教，例如，选择一些单元格，开始单元格和结束单元格之间会有一个：（冒号）符号，也许可以加入几个$（美元符号）来固定单元格引用的位置。
今天就以最近频繁看到的一个大家都在讨论的数据处理需求为例，简单介绍一下我的解决方案吧！
前者使用文本的字符、位置和掩码图像等输入来为文本生成或编辑生成潜在特征。后者采用OCR模型将笔划数据编码为嵌入，与来自分词器的图像描述嵌入相结合，以生成与背景无缝融合的文本。作者在训练中采用了文本控制扩散损失和文本感知损失，以进一步提高写作准确性。据作者所知，AnyText是第一个解决多语言视觉文本生成的工作。 值得一提的是，AnyText可以与社区现有的扩散模型相结合，用于准确地渲染或编辑文本。经过广泛的评估实验，作者的方法在明显程度上优于其他所有方法。 此外，作者还贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，该数据集包含300万个图像-文本对，并带有多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，作者提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成准确性和质量。 代码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
在文本检测任务中，较少出现字符重合的情况（重合的字符人也认不出来啊），所以基于分割思想的文本检测算法也能得到很好的效果。
感谢基友们的招待，让我感受到站在龙海的桥上眺望厦门这座金光闪闪的城市！也感谢可怜的附一妹子，等我们这么久,不是有意要放你鸽子的！23333~ 还是忍着困意看完了钢铁侠，借最后的独白鼓励自己--- you can take my house，my equipment or toys，but you can't take that I am Ironman！nighty night，every body. 00x1.DNS服务的原理 一、DNS服务的概述：主机名与IP地址的映射需求 DNS是指：域名系统(D
为什么需要提取文本图像中的表格区域？如果你做过OCR或者有一定了解，那么考虑这样一个场景：一张论文截图，有图有表还有公式，如果直接做OCR，首先纯文本区域应该是没问题的，对于表格区域如果你用的ocr接口效果不错那么应该可以识别出表格中的文字并且保留它们的相对位置，但是表格的结构肯定是被抛弃了的。虽然乍一看去没什么不对，但是没有线的表格是没有灵魂的。。。。
曾经我们测试组有几十条甚至近百条的测试脚本，每次测试都在茫茫脚本海中寻求自己所需的那一个……
xilinx 的 FPGA 时钟结构，7 系列 FPGA 的时钟结构和前面几个系列的时钟结构有了很大的区别，7系列的时钟结构如下图所示。
文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。光学字符识别（OCR）相信大家都不陌生，就是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。
在当今高度互联的网络环境中，开放最短路径优先（OSPF）已成为一种广泛应用于企业和互联网服务提供商网络的内部网关协议（IGP）。OSPF的成功离不开其灵活性、可扩展性和快速收敛等特点。而OSPF的核心组成部分之一就是链路状态广告（Link State Advertisement，LSA）类型，它为路由器提供了潜在的路由信息，使网络中的所有路由器能够建立起一致的拓扑视图，从而实现高效的路由计算。
>>> tuple1 = (1,2,3,4,5,6,7,8) #使用()括起来，用,逗号隔开
读取 XLS、XLSX、XLSM、XLTX 和 XLTM 电子表格文件。 【注】xlsread 仅读取 7 位 ASCII 字符，不支持非相邻范围。
OSPF开放式最短路径优先。工作在IP层之上，协议号为89，OSPF以组播方式发送协议包，使用SPF最短路径优先算法计算和选择路由。
本文简要介绍了发表于ECCV 2022的论文“Don’t Forget Me: Accurate Background Recovery for Text Removal via Modeling Local-Global Context”的相关工作。该论文针对文本擦除中存在的复杂背景修复的问题，提出了CTRNet，它利用局部和全局的语义建模提升模型的背景还原能力，它设计了Low-level Contextual Guidance（LCG）和High-level Contextual Guidance（HCG）去挖掘不同的语义表征，然后通过Local-Global Content Modeling（LGCM）进行局部与全局的特征建模，从而提升文本擦除的能力。
STUB区域是一种可选的配置属性，但并不是每个区域都符合配置的条件。通常来说，STUB区域位于自治系统的边界，是那些只有一个ABR的非骨干区域。
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对于想深入学好数通的朋友，这几类LSA就不用我我说了，很重要！！！一定要理解 可以结合小编上一篇的OSPF协议的介绍来理解 还有，我想如果真的想深入学习ospf一定要细心的，静下心来慢慢的一步步的去琢磨，也是作为一个过来人的体验，你会发现这个协议真的很高级，很聪明，可能我已经爱上它了-.- 1 、路由器LSA（Router LSA ） 每台OSPF路由器都会产生，描述了路由器所有OSPF直连接 口的状态和Cost值等信息。只能在所属区域内泛洪。 2 、网络LSA（Network LSA ） 由DR产生，描述在MA网络中DR连接的所有路由器的 RouterID，其中包含DR自己的RouterID。该类LSA只能在所 属区域内泛洪。 3 、网络汇总LSA（Network Summary LSA ） 由ABR产生，描述一个区域内特定网段的路由。该类LSA将用 于OSPF区域间路由的计算。 4 、ASBR汇总LSA（ASBR summary LSA ） 由ABR产生，是一条主机LSA，用于描述ASBR。 5 、AS外部LSA（AS External LSA ） 由ASBR产生，用于描述本AS之外的外部路由。 7 、NSSA LSA （这里的七类就是起到优化的作用） 由ASBR产生，内容几乎和LSA5是相同的，但NSSA LSA仅仅 在始发这个LSA的NSSA内泛洪，不能直接进入骨干区域。 NSSA的ABR会将7类LSA转换成5类LSA注入到骨干区域。
dirsearch是一种高级的命令行工具，旨在对web服务器中的目录和文件进行暴力激活成功教程。
OSPF（Open Shortest Path First ，开放最短路径优先）是IEEE开发的一个基于链路状态的内部网关协议，目前在互联网上大量的使用。
在Excel工作表中执行操作，我们都要使用单元格区域，例如，我们在开始单元格和结束单元格之间使用冒号（:）来选择单元格区域，可能会附加美元符号（$）来固定单元格引用。然而，你真正了解使用单元格区域的所有基本方法吗？本文将为你逐一讲解。
我个人主要是做一些后端的工作，比如php、python、c之类的，c比较少，最主要的是php，不过我非常喜欢js，所以经常会愿意去写一些小玩意自娱自乐。
上篇《Web内容的无障碍性(2):实现WAI-ARIA无障碍网页及注意实现》，知识讲解ARIA相关的知识及使用，但是ARIA角色值与属性值都非常多，除了几个简单，基本是处于懵逼状态。本文对几年前张鑫旭老师的《WAI-ARIA无障碍网页应用属性完全展》的属性表的简化增补版本
dirsearch是一个基于python3的命令行工具，常用于暴力扫描页面结构，包括网页中的目录和文件。相比其他扫描工具disearch的特点是：
OSPF（开放最短路径优先），是一种动态路由协议。属于内部网关协议-IGP的一种，用于AS（自治系统）内的互联互通。
收到一个数据包，拆掉帧头，拆开ip包头，提取目的ip地址，查找自己的路由表，有路由，转发，没有路由，丢弃。
awk 是处理文本文件的一个应用程序，几乎所有的Linux以及MacOS都自带这个程序。
对文本进行OCR前，必须分析和定义文档的逻辑结构。例如文本块、段落、行的位置；是否有应该重建的表格；是否有“图像”“条形码等”。
6、如标准、规范与本规范书的条文有明显的冲突，则供方应在制造设备前，用书面形式将冲突和解决办法告知需方，并经需方确认后，才能进行设备制造。
春季是繁忙的播种季，学生党迎来了开学季和紧张的研究生复试，职场人士也需要处理新签业务带来的大量不同类型的文件，比如合同、发票、档案等。这些文件在被拍照、扫描成电子文档的过程中，时常存在漏字、错位现象。究其原因，有个看似“冷门”却关键的技术点极大地影响了文字识别效果，这个技术便是“版面分析”。
OSPF 多区域的主要作用是缩小链路状态数据库和路由表的规模，减少路由更新的频率，提高网络的可扩展性，实现路由过滤和路由汇总，从而提高网络的性能、稳定性、安全性和可管理性。
OSPF：开放式最短路径优先协议 无类别链路状态路由协议，组播更新224.0.0.5/6；跨层封装到三层，协议号89； 基于拓扑工作，故更新量大—–需要结构化部署–区域划分、地址规划 触发更新、每30min周期更新
一个用Coffeescript编写的通用PSD解析器。它基于PSD.rb，可以让用户以可管理的树形结构处理Photoshop文档，并找出重要的数据，例如文档结构、文档大小、图层/文件夹大小和定位、图层/文件夹名称、图层/文件夹可见性和不透明度、字体数据（通过psd-enginedata）、文本区域内容、字体名称、大小和颜色、颜色模式和位深度、矢量掩模数据、扁平化图像数据和图层组合。它可以在NodeJS和浏览器（使用browserify）中运行。目前还有一些缺失的功能，例如图层组合过滤、内置渲染器和许多图层信息块，但最终目标是与PSD.rb具有完全的功能平衡。其中使用的技术术语包括Coffeescript、PSD、NodeJS、浏览器ify和图层组合。
文本文件中，一般需要指定导出数据的行记录分隔符，不同的数据需求，有些不一样，但因为它也是非常自由的，没有像Excel或数据库或xml、json这些结构化的数据。
上几章学习了OSPF路由协议的基本概念、工作过程及单域的配置，但是在使用OSPF构建大型 网络时，仅有单域是远远不够的。在大型网络中，网络结构的变化是时常发生的，而且随着多条网 络路径的增加，路由表将变得越来越庞大。为了解决这个问题，OSPF允许把大型区域划分成多个更易管理的小型区域。本章主要介绍OSPF多区域的原理及配置。
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编辑框EditText算是Android的一个基础控件了，表面上看，EditText只负责接收用户手工输入的文本；可实际上，要把这看似简单的文本输入做得方便易用，并不是一个简单的事情。因为用户可能希望App会更加智能一些，比如用户希望编辑框提供关键词联想功能，又比如用户希望编辑框能够自我纠错等等；所以，Android从设计之初就努力尝试解决这些问题，先是自带了自动完成编辑框AutoCompleteTextView，后来又在Android5.0以后提供了文本输入布局TextInputLayout。 然而，计划赶不上变化，开发工作中总有一些现有控件无法直接实现的需求，就像支付宝的支付密码输入框，在一排方格区域内输入并显示密文密码，每个密文字符之间又有竖线分隔。为直观理解支付密码输入框的业务需求，下面还是先看看该输入框的最终效果图。
文本是人类最重要的信息来源之一，自然场景中充满了形形色色的文字符号。在过去的十几年中，研究人员一直在探索如何能够快速准确的从图像中读取文本信息，也就是现在OCR技术。
前面两期分享了Vlookup函数最高阶用法和模糊匹配，但是工作中却发现最简单的精确匹配都不成功！ 接下来小编根据自己百折不挠，百败百战，从哪里跌倒就休息一会再爬起来的精神！总结出了Vlookup常见
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