小勤：按字符分列文本时会自动插入“更改类型”的步骤将数字进行转换： 但是，如果我想用Text.Split函数拆分的话，怎么能直接转换为数字呢？...大海：Text.Split函数返回的结果都是文本类型，所以如果要转换为文本的话，需要将拆分出来的结果再进行转换，用List.Tranform函数来实现即可： 小勤：第2个参数直接用Number.From...大海：对的。你也可以写成 each Number.From(_)，但是，当你针对列表中的每个数据应用某个函数进行简单直接的引用时，可以直接写上函数即可。 小勤：好的。
本文介绍一个简单的技巧。 如下图1所示，在列A中有一列数据，我们需要将其拆成两部分并分别输入到列B和列C中。 ? 图1 可以使用Excel内置的快速填充功能来实现。...在原数据右侧第一行的单元格中，输入想要提取的文本数据，如下图2所示。 ?...图2 在刚刚输入的数据下方的单元格中，再次输入想要提取的文本数据，Excel会自动应用快速填充功能，给出推荐要提取的数据，如下图3所示。 ?...图3 按下Tab键或回车键，接受Excel给出的推荐，结果如下图4所示。 ? 图4 接着，在列C的任意行，输入要提取的文本，如下图5所示。 ?...实际上，本文使用了两种方式实现快速填充，在本文的示例中，任意一种方式都可以实现上述效果。 2. 快速填充返回静态值，因此，如果源数据改变，需要重新执行快速填充操作。 3.
在 Python 中拆分文本文件可以通过多种方式完成，具体取决于文件的大小和所需的输出格式。在本文中，我们将讨论使用 Python 拆分文本文件的最快方法，同时考虑代码的性能和可读性。...拆分（） 方法 拆分文本文件最直接的方法之一是使用 Python 中内置的 split（） 函数。基于指定的分隔符，此函数将字符串拆分为子字符串列表。...（） 函数通过换行符拆分文本文件并返回行列表。...接下来，在文件对象上使用 read（） 方法将文件的全部内容作为单个字符串读入内存。 然后在此字符串上调用 split（） 函数，换行符 \n 作为分隔符传递。...这会将字符串拆分为子字符串列表，其中每个子字符串对应于原始文件中的一行。最后，结果存储在变量行中。 结论 总之，使用 Python 拆分文本文件的最快方法取决于文件的大小。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在Excel中，我们可以使用“分列”功能（即“文本到列”），很容易地将单元格中带有特定分隔符的文本拆分到不同的列中。...但是，对于使用组合键换行的文本，不能够使用这个功能。例如，下图1所示的单元格中的数据，想要将其拆分到不同的列中，“分列”功能对其无效。...下面的VBA代码将当前单元格中以换行符分隔的文本拆分到其相邻单元格中，如下图2所示。...图2 代码如下： Sub SplitText() '拆分当前单元格中使用换行符分隔的文本 Dim varSplit As Variant Dim lngTotal As Long...然后，将拆分的值放置到当前单元格相邻的单元格区域中。
今天的这篇文章，我将给大家推荐另一个可选方案，一款专业的Web动画库GSAP，通过这款工具你能做出绚丽复杂的动画效果，通过本篇文章的学习，你将会学习到什么是GSAP，以及相关的入门基础知识。...）的欢迎，学AS的人，没有一个说是不知道、没使用过GSAP的。...GSAP JS顾名思义是指GSAP的js版本，GSAP JS是GreenSock公司新出的一个2D动画引擎，可以说是AS版本的移植版，虽然功能还不够AS版本的完善，但是一样是非常强大、高效、好用的，据说它的运行速度是...有兴趣的可以访问官网，查看更多相关资料：https://greensock.com/ 二、 GSAP的特点 运行速度快，GSAP专注优化动画的性能，尽量接近与CSS一致的高性能。 轻量与模块化。...将功能进行拆分，让核心框架保持轻量，TweenLite包非常小，同时提供了TweenLite, TimelineLite, TimelineMax 和 TweenMax不同功能的动画模块，可以按需使用，
上一篇就简单说了下GSAP2和GSAP3的区别，也简单说了gsap.to()的使用方法，这篇主要说如何创建一个Tween。...1 创建Tween的三个方法 gsap有三个方法可以快速创建一个Tween: gsap.to(targets, vars ) 从原本属性变化到 vars 中定义的属性 gsap.from(targets...中定义的属性 参数 targets：这可以是选择器文本，如".class"， "#id"等(GSAP内部使用document.querySelectorAll())，或者它可以是对元素的直接引用，通用对象...2. gsap.from() gsap.from('#box', { duration: 5, x: 500 }) id为box的元素，从500像素的位置5秒钟平移到初始位置， ?...3. gsap.fromto() gsap.fromTo('#box', {x:-100} , { duration: 5, x: 500 }) id为box的元素，从x轴-100像素的位置，5秒钟移动到
4、业务隐患：为了完成 DB 高可用部署，我们的业务上云之后，采取了一主多从的部署架构。因此 DDL 变更期间，由于强同步配置，难免造成从库的数据延迟问题。...3、大表的垂直拆分 数据库拆分原则：就是指通过某种特定的条件，按照某个维度，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面以达到分散单库（主机）负载的效果。...数据库拆分，分为水平和垂直拆分两种； 水平拆分的典型场景就是大家熟知的分库分表； 垂直拆分则倾向于表重构，按照业务维度进行数据切割。...上文讲了大表背景下导致的种种问题，基于上述原因，我们团队决定趁着重构的机会，进行一次大表垂直拆分：大字段迁移。...我们最终选择垂直拆分的方案。 图片 原因是这个大字段，本身就是一个结构化的对象数据，结构化对象最终可以抽象成一张表。通过将这个大字段拆分到一个新表，随后完成旧表的数据迁移和清理。
Linux 上的文本编辑器 vimVim 编辑器：大多数Linux都会自带的文本编辑器。功能强大：代码补全、编译及错误跳转等方便编程的功能特别丰富，在程序员中被广泛使用。...功能强大到其官方现在对自己的定位是“程序开发工具”Vim 编辑器：三种模式 • 命令模式 • 编辑模式 • 末行模式命令模式• 用vim FILENAME进入之后的默认模式 • 可以“上下左右”移动光标...上下翻页（forward/back）• gg：快速回到文档的第一行的第一个字符• G:快速到文件底部 （或者用 [ 和 ]）剪切、复制与粘贴：• x：剪切一个字符• 10x：连续剪切10个字符（numberx...-- INSERT --提示) • 其实有多种进入的模式（i/a/o/I/A/O），但是记住一种即可 • 按esc键退出该模式 • 在编辑模式下即可正常的编辑、修改文本内容末行模式在命令模式下输入一个:...进入这一模式 • 注意需要是英文的冒号，中文的冒号（全角）输入不进来 • 按esc键退出该模式 • 在该模式下可以设置、查询、替换、保存并退出保存与退出• :wq 保存并退出• :q 直接退出• :q!
grep > grep -rnw '/path/to/somewhere/' -e 'pattern' -r或者-R是递归的， -n 是行号，并且 -w 代表匹配整个单词。...-l (小写 L) 可以添加只给出匹配文件的文件名。...-e 是搜索过程中使用的模式 除了这些, --exclude, --include,--exclude-dir标志可用于高效搜索： 只搜索那些具有 .c 或 .h 扩展名的文件 > grep --include...{c,h} -rnw '/path/to/somewhere/' -e "pattern" 排除搜索所有以 .o 扩展名结尾的文件： > grep --exclude=\*.o -rnw '/path...例如，这将排除目录dir1/、dir2/ 以及所有与*.dst/ 匹配的目录 > grep --exclude-dir={dir1,dir2,*.dst} -rnw '/path/to/somewhere
grep > grep -rnw '/path/to/somewhere/' -e 'pattern' -r或者-R是递归的， -n 是行号，并且 -w 代表匹配整个单词。...-l (小写 L) 可以添加只给出匹配文件的文件名。...-e 是搜索过程中使用的模式 除了这些, --exclude, --include,--exclude-dir标志可用于高效搜索： 只搜索那些具有 .c 或 .h 扩展名的文件 > grep --include...{c,h} -rnw '/path/to/somewhere/' -e "pattern" 排除搜索所有以 .o 扩展名结尾的文件： > grep --exclude=\*.o -rnw '/path/...例如，这将排除目录dir1/、dir2/ 以及所有与*.dst/ 匹配的目录 > grep --exclude-dir={dir1,dir2,*.dst} -rnw '/path/to/somewhere
这个系列文章【文本信息抽取与结构化】，在自然语言处理中是非常有用和有难度的技术，是文本处理与知识提取不可或缺的技术。 本篇介绍如何从非结构的文档中，提取想要的信息，进而结构化文本。...总的来说，文本的结构化通过快速实现文本的理解和信息提取，大量的减少人工负荷。在线上化、无纸化流程作业的今天，具有很广泛的应用空间。...2 文本如何结构化 文本的结构化是一个相当复杂的工程问题，通常情况下，办公或者生产过程中出现的文本为word、PDF等有一定段落结构和篇幅的文档。...我这里提到的文本结构化，通常是基于某一个场景的某一些需求，例如，求职招聘场景中的简历筛选与匹配需求。所以，要对文本结构化，首先需要了解的是，要从源文本中获取哪些信息？也就是定义需求。...出于篇幅，“文本的结构化【上】”部分就先讲到这里，后续的部分，在我们下集部分继续给大家介绍，感兴趣的同学敬请关注。
通过官方解释，在 typography.dart 源码中可以看到， Flutter 默认在 Android 上使用的是 Roboto 字体； 在 iOS 上使用的是 .SF UI Display 或者..._(black, white, englishLike, dense, tall); } 为了搞清不同系统上字体的区别，在查阅了资料后可知： 默认在 iOS 上： 中文字体：PingFang...上除了 .SF 相关的字体外，还有 PingFang 字体的存在，这时候我突然想起在之前的 《Flutter完整开发实战详解(十七、 实用技巧与填坑二)》 中，因为国际化多语言在 .SF 会出现显示异常...按照网络上的说法是： SF Text 的字距及字母的半封闭空间，比如 "a"! 上半部分会更大，因其可读性更好，适用于更小的字体; SF Display 则适用于偏大的字体。...最后再补充下，在官方的 architecture 中有提到，在 Flutter 中的文本呈现逻辑是有分层的，其中： 衍生自 Minikin 的 libtxt 库用于字体选择，分隔行等； HartBuzz
VSM概念非常直观——把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂。...但是在本质上IDF是一种试图抑制噪音的加权，并且单纯地认为文本频数小的单词就越重要，文本频数大的单词就越无用，显然这并不是完全正确的。...文本实际上可以看作是由众多的特征词条构成的多维空间，而特征向量的选择就是多维空间中的寻优过程，因此在文本特征提取研究中可以使用高效寻优算法。...基于评估函数的特征提取方法是建立在特征独立的假设基础上，但在实际中这个假设是很难成立的，因此需要考虑特征相关条件下的文本特征提取方法。 4....所有这些向量构成一个词向量空间，每个向量是该空间中的一个点，在这个空间上引入距离，就可以根据词之间的距离来判断它们之间的（词法、语义上的）相似性了。
通过 Text.rich 我们也可以方便地构建富文本组件，在第三篇中介绍了一下 Text.rich，本篇就来详细地介绍一下富文本的使用。本篇和之前的几篇关系不大，可单独食用。...到这里，我们就简单地认识完了 InlineSpan 实现富文本的用法。...---- 二、局部文字高亮 文字很少的时候我们用 InlineSpan 来一个个拼，但是对于大段文本的展示，自己拼装是不切实际的。...---- 首先我们需要找到被反引号包住的字符串，下面通过写一个 StringParser 类负责文本的解析。...本篇就介绍这些，在之后的文章中，将会继续拓展文本解析，比如链接的解析、Markdown 的一些基本语法等。这样 Text 就不仅是文本那么简单，还涉及着字符串的解析、正则的使用等更高阶的技能。
1 简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战 2 论文1《Convolutional Neural...2.5 训练方案 在倒数第二层的全连接部分上使用Dropout技术，Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来...同时对全连接层上的权值参数给予L2正则化的限制。这样做的好处是防止隐藏层单元自适应（或者对称），从而减轻过拟合的程度。...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
1、简介 原先写过两篇文章，分别介绍了传统机器学习方法在文本分类上的应用以及CNN原理，然后本篇文章结合两篇论文展开，主要讲述下CNN在文本分类上的应用。...前面两部分内容主要是来自两位博主的文章（文章中已经给出原文链接），是对两篇论文的解读以及总结，基本上阐释了CNN文本分类模型；后半部分讲一个实例和项目实战。...2.5.训练方案 在倒数第二层的全连接部分上使用Dropout技术，Dropout是指在模型训练时随机让网络某些隐含层节点的权重不工作，不工作的那些节点可以暂时认为不是网络结构的一部分，但是它的权重得保留下来...同时对全连接层上的权值参数给予L2正则化的限制。这样做的好处是防止隐藏层单元自适应（或者对称），从而减轻过拟合的程度。...（经典方法和CNN） - 简书 文本分类(上)- 基于传统机器学习方法进行文本分类 - 简书 CNN在中文文本分类的应用 - 代码王子 - 博客园 卷积神经网络(CNN)在句子建模上的应用 | Jey
基于文本挖掘的网络运营主要包括两类应用：第一种，是通过文本分析技术和传统统计分析技术的结合了解用户行为，一般称为在线文本分析的管理类应用；另一种，是将文本分析技术用于文本信息处理，将处理过的文本内容直接作为在线服务的输出结果推送给用户...，也称为在线文本分析的内容类应用。...可以通过用户在线产生的文本内容中对用户对于特定内容的偏好进行分析，确定某件商品的市场潜力，以进行科学合理的定价。...这些情感信息在宏观上可有效反映用户对证券产品的市场预期，从而影响公司股票的供需关系及相应股价的未来走势。...通过对在线口碑的文本进行挖掘，可获得用户对产品或服务的主观情感态度。
问： 我有一个大（按行数）纯文本文件，我想把它分成更小的文件，也是按行数。...所以，如果我的文件有大约2M行，我想把它分成10个包含20万行的文件，或者100个包含2万行的文件（加上剩余行产生的一个文件，能否被整除无关紧要）。...另一个选项，按输出文件的大小(比如 20M 字节)拆分： split -C 20m --numeric-suffixes input_filename output_prefix 方法二 使用 awk
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