表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
gt包所做的一切都是为了更简单地生成好看的展示表格。展示表格？是的，我们正在尝试将数据表格（如tibbles、data.frame）和你在网页、期刊文章或者杂志中的表格区分开来。后面这种表格可以称为展示表格、汇总表格或者真实的表格。下面是一些网站上的例子：
在Excel中，有一组基于判断条件执行计算的数据库函数，共12个，也称之为D-函数，例如DMIN、DMAX和DSUM函数。当执行单独的计算且数据集具有字段名称（列标签）时，这些函数非常强大。
在表格识别领域，数据集规模一直是一个有待解决的问题。此前在表格识别或版面分析领域中，规模较大的数据集包括Marmot和ICDAR2017 POD竞赛数据集，也仅仅包含数千张文档页面图像而已，这对于数据驱动的深度学习方法来说是不够的，导致训练出的模型并没有有足够说服力的泛化能力和鲁棒性。所以在最近的工作中，也有不少学者针对表格识别领域发布了一些数据集，此次ICDAR2019会议中也不例外。
下图总结了主要程序包，希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时，能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。（限于篇幅，本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容，如果你有兴趣，可以继续关注大数据后续文章。）
单细胞代码解析-妇科癌症单细胞转录组及染色质可及性分析1：https://cloud.tencent.com/developer/article/2055573
真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。
1.创建数据集/矩阵【data.frame数据框、matrix矩阵、array数组】
是用于清洗数据的工具，如dplyr一样，其中每一列都是变量，每一行都是观察值，并且每个单元格都包含一个值。 “ tidyr”包含用于更改数据集的形状（旋转）和层次结构（嵌套和“取消嵌套”），将深度嵌套的列表转换为矩形数据框（“矩形”）以及从字符串列中提取值的工具。它还包括用于处理缺失值（隐式和显式）的工具。
今天说一下帆软的弊端，优势什么的请自己去发现，使用了这么久帆软了，唯一感觉的是赶紧找一台服务器安装上，本机跑太消耗内存了。
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展，促进了NLP领域各种任务上的进步，例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的，在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上（如Text-to-SQL、Table-to-Text），需要同时对结构化的表格数据进行编码，如果直接采用现有的BERT等模型，就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
视频监控边缘分析盒通过计算机视觉深度学习+边缘计算视频监控分析技术，共同构成了基于边缘计算分析的视频图像识别技术。视频监控边缘分析盒通过对现场多路监控视频图像进行预处理，提高视频分析的速度。视频监控边缘分析盒可以应用于加油站智能视频分析、明厨亮灶视频监控智能分析、工地监控分析、城管视频监控分析、工厂视频监控智能分析、煤矿监控视频分析等场景。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
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。
自定义列和区域的数据绑定 当表单被绑定到一个数据集时，表单中的列就会相继的被分配到数据集的区域上。例如，第一个数据域分配给列A，第二个数据区域分配给列B，等等。你也可以改变分配顺序，将任意域分配给任意列。 默认情况下，绑定的表单继承数据库中列的宽度。如果你想要设置你自己的列宽，你可以在绑定Spread控件之后设置列宽，或者将DataAutoSizeColumns属性设置为false并设置列宽。 如果你将多个Spread控件绑定到了一个单一的数据集，你可以将每一个Spread控件中表单的AutoGenerat
## 0、Rstudio界面介绍及快捷键 # 运行当前/选中行 ctrl+enter # 中止运行 esc # 插入 <- Alt+- # 插入 %>% Ctrl+Shift+M # 快捷注释（支持多行选中）ctrl+shift+c 快捷注释后，如取消注释ctrl+shift+c # Rstudio自动补全 tab x <- 5 ## 1、生成数据 set.seed(0) set.seed(1) c() seq() #生成等差数据 rep() #重复生成数据 rep(1:10,
这是在chandoo.org学到的技巧。如下图1所示，在使用柱形图制作图表时，如果有些柱形表示的数字很大，可以截断该柱形，使图表看起来更美观。
在4月份结束的 ICDAR2021 科学文献解析表格Table2HTML 赛道，平安财产保险视觉计算团队基于文本识别算法MASTER，提出了适用于表格识别的TableMASTER算法，并取得了该赛道的亚军。目前，作者团队基于开源工具箱mmocr，复现了该解决方案，代码已开源！
随便扯扯 PRML例举了一个人工合成的数据集，这个数据集中表示一个管道中石油，水，天然气各自所占的比例。这三种物质在管道中的几何形状有三种不同的配饰，被称为“同质状”、“环状”和“薄片状”。 输入有1
作者 CDA 数据分析师 我一直很欣赏 EXCEL 蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算，还能使用它对数据进行分析。EXCEL 被广泛运用到很多领域，例如：金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL 可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前，对于新入门的小白来说，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 Medium - 3D body recognition using VGG16 like network
介绍 我一直很欣赏EXCEL蕴藏的巨大能量。这款软件不仅具备基本的数据运算，还能使用它对数据进行分析。EXCEL被广泛运用到很多领域，例如：金融建模和商业预测。对于刚进入数据分析行业新手来说，EXCEL可以被当做一款入门的软件。 甚至在学习R或Python前，对于新入门的小白来说，事先掌握一定的EXCEL知识是百利而无一害。EXCEL凭借其功能强大的函数、可视化图表、以及整齐排列的电子表格功能，使你能够快速而深入的洞察到数据不轻易为人所知的一面。 但与此同时，EXCEL也有它的一些不足之处，即它无法非常有
数据集函数包含sum(求和)、average(求平均值)、max(求最大值)、min(求最小值)及基础运算符（+-*/）
本文由「图普科技」（微信公众号 tuputech）编译，原作者 Vladimir Tsyshnatiy，链接：https://medium.com/@vtsyshnatiy
这个设计器，只能用FineReport搞。没关系的，FineBI里面可以兼容展示FineReport报表。
连接运算符是：&，可以将两个或多个项目连接成一个项目，这些项目可以是数字、文本（使用引号括起来）、公式结果，等等。
背景：一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右
Seurat软件学习1-多个模型得数据进行整合：https://cloud.tencent.com/developer/article/2130078
动态单元格区域是指当添加或删除源数据时，或者随着包含单元格区域的公式被向下复制时根据某条件更改，可以自动扩展或收缩的单元格区域，可以用于公式、图表、数据透视表和其他位置。
原文：https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
背景 一个会员服务的企业，有近1年约1200个会员客户的收银数据。由于公司想针对不同类别不活跃客户进行激活促销；同时，为回馈重点客户，也计划推出一系列针对重点客户的优惠活动，希望保留这些客户，维持其活跃度。因此希望利用该数据进行客户分类研究。 根据客户的需求，RFM模型相对简单并且直接，按照R(Recency-近度）、F(Frequency-频度）和M（Monetary-额度）三个维度进行细分客户群体。由于该客户的数量较少（约1200个），所以，采用3x3x3=27个魔方（1200/27=44左右）较为合适
不能以偏概全哈，就我个人而言，在日常编程中一般都会用到两个编译器——Pycharm和Jupyter，在刷算法、写爬虫时会用到前者，因为我习惯用Pycharm里的Debug功能调试，很容易找出代码中的Bug。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
本章主要介绍文档分析技术的理论知识，包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习，你可以掌握：1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的分类和典型思想。
数据分析模式也可以查看报表，但是其可以对报表结果进行不分页预览及在线分析：排序、二次过滤等。
对于一个报表检验，性能就是其检验方向之一，皕杰报表之初就把性能摆到了第一位，但当面对超量的数据，服务器硬件毕竟有限，因而在设计报表时，性能优化也是需要考虑的问题。
工地人员作业安全带穿戴识别检测算法通过yolov5网络模型分析技术，工地人员安全带穿戴识别检测算法可以自动识别现场人员高空作业未佩戴安全带行为，通过AI技术推动现场安全作业智能化。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。
在Excel中，使用Power Pivot搭建的模型通常用透视表展现结果，如下图所示。
本文主要探讨什么时候使用SUMPRODUCT函数更有效，而什么时候应该使用SUMIFS函数代替SUMPRODUCT函数。
以基于线性SVM的人体检测为例，研究了鲁棒视觉目标识别的特征集问题。在回顾了现有的基于边缘和梯度的描述符之后，我们通过实验证明了方向梯度(HOG)描述符的直方图网格在人类检测方面明显优于现有的特征集。我们研究了计算的各个阶段对性能的影响，得出结论:在重叠描述符块中，细尺度梯度、细方向边距、相对粗的空间边距和高质量的局部对比度归一化都是获得良好结果的重要因素。新方法在原有MIT行人数据库的基础上实现了近乎完美的分离，因此我们引入了一个更具挑战性的数据集，其中包含1800多张带注释的人类图像，具有大范围的姿态变化和背景。
在诸如基于条件查找最小值或最大值、计算标准偏差等情形时，Excel没有提供相应的内置函数，必须编写数组公式，其中往往涉及到在数组中使用比较运算符。
在皕杰报表文本单元格属性中，有“数据值”，“显示值”和下“显示格式”三个属性，数据值是单元格的真实值，当单元格被引用时，引用的就是单元格的真实值；显示值是在报表展现时所显示的内容，仅仅用来显示；显示格式是当报表展现时的所展现的格式。通常我们在数据表里取出的某个字段的值是一个代号，但我们展现出来的报表，并不希望显示代号，希望显示的是每个代号代表的具体值，这时就要用到显示值的属性。
了解动物对环境的反应对于了解如何管理这些物种至关重要。虽然动物被迫做出选择以满足其基本需求，但它们的选择很可能也受到当地天气条件等动态因素的影响。除了直接观察之外，很难将动物行为与天气条件联系起来。在这个单元中，我们将从美洲狮收集的 GPS 项圈数据与通过 GEE 访问的 Daymet 气候数据集的每日温度估计值集成。
TableBank 开源地址：https://github.com/doc-analysis/TableBank
这个并不是书籍里的章节，因为书籍中的 pandas 节奏太快了，基本都是涉及很多中高级的操作，好容易把小伙伴给劝退。我这里先出几期入门的教程，然后再回到书籍里的教程。这几章节作为入门，书籍作为进阶。
最近接了一个新需求，需要获取一些信用黑名单数据，但是找了很多数据源，都是同样的几张图片，目测是excel表格的截图，就像下面这样：
导语：本文为《精通Excel数组公式14：使用INDEX函数和OFFSET函数创建动态单元格区域》的后半部分。
AI工衣工服智能识别系统通过yolov7网络模型深度学习算法，AI工衣工服智能识别系统对场人员穿戴进行实时不间断监测，AI工衣工服智能识别系统发现现场人员未按要求穿戴时，AI工衣工服智能识别系统立即抓拍告警。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，利用整张图作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。You Only Look Once说的是只需要一次CNN运算，Unified指的是这是一个统一的框架，提供end-to-end的预测，而Real-Time体现是Yolo算法速度快。
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