最近看到复旦赵斌老师发在 B 站上的视频“新学期，我将鼓励学生用ChatGPT来完成作业”[1]，其中有用到 ChatGPT 编写VBA 代码在 Word 中实现特定目标。...我随便在新浪新闻上复制一段文字稿来测试一下，按以下步骤 打开 word 文档； 按住option+F11（windows 用户需要按住 Alt+F11）； 粘贴 ChatGPT 提供的代码，运行；...这让我想起前几天帮同学转的一个数据。他的需求是针对第4和第5列进行判断赋值 如果等于第6列的赋为A； 如果不等于第6列但等于第7列的赋为B； 不等于第6列且不等于第7列且不等于NA的赋为H。...黄色标记为我用 IFS()计算出的结果，绿色标记为我用 ChatGPT 给的函数得到的结果，完全相同！ 数据全是我瞎编的 当然以下只是简单的例子，有没有你想要的答案取决于你的提问方式。...最近有一个 ChatGPT的项目用于提升你ChatGPT的体验， Awesome ChatGPT Prompts[2]，上面提供了基于几十种不同职业的提问方式，还不快快用起来！
不过，在选项比较多的时候，当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时，你会发现这是一件很难办的事情，比如我们要看一下青岛的销售额时： ?...你可能会来回翻好几遍才会找到，这时候再让你去找济南的销售情况，你恐怕会抓狂。 那，有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢？ 答案是：有的。 如图： ?...只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器，按一下Ctrl+F即可。此时，切片器中会出现搜索框，在搜索框中输入内容点击选择即可： ?...如果想同时看青岛和济南的销售额，可以在选中青岛后，重新搜索济南，然后按住Ctrl点击鼠标左键即可： ? 发布到云端，同样也可以进行搜索： ?...其实如果不按快捷键，也是能够找到这个搜索按钮的，点击切片器-点击三个小点-点击搜索，它就出来了： ? Simple but useful，isn't it？
DNN在搜索场景中的应用潜力，也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR，GBDT，SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上，又加上了人工的一些特征，让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中，使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题，转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征，如用户域，宝贝域，query域等，各种特征的维度都能高达千万，甚至上亿级别，如何在模型中处理超高维度的特征，成为了一个亟待解决的问题...在以上的流程中，无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系，比如“红色连衣裙”，“红色鞋子”，这两个查询短语都有“红色”这个词语，但是在往常的处理中，这两者并没有任何关系，是独立的两个查询ID，如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的...Pv日志到了后不立即产出负样本，而是等点击到了后找到关联的pv，然后把正负样本一起产出，这样的话就能保证正负样本总是1:9 b.
场景 在使用PageHelper的过程中，出现了一个很奇怪的问题，假设在数据库中存放有30条Country记录，我们用下面的方法使用PageHelper进行分页查询，那么我们希望得到的page.size...countryMapper.selectAll(); PageInfo page = new PageInfo(list); assertEquals(10, list.size()); } } 原因 debug之后发现，在执行完代码...PageHelper.startPage(1, 10)之后，我们把pageSize和pageNum设置到ThreadLocal中去了，但是在执行下一行代码之前，理论上应该进入到PageInterceptor...拦截器中给sql动态的加上limit条件。...但是没有进去，原因在于Bean的PostConstruct执行的时候，Pagehelper的autoconfigure还没有初始化，故而拦截器还没有创建出来，所以导致的结果就是startPage只是把分页参数设置到了
ExcelVBA一键批量打印文件夹中的所有word文档 ================== 【问题】总公司有收到有几百个word文件，每一个都要打印5份，几W个呢！...======================= 【目标】一键完成， 【用法】把下面的代码放在一个Excel文件中，一健~选定所有文件~确定 【代码】 ========放在Excel文件中批量打印word...(filefilter:="Word文档(*.do*),*.do*",FilterIndex:=4, Title:="请选择要处理的文档(可多选)", MultiSelect:=True) If Not...其实指的就是打印的范围了。...参数介绍 下面我们给出Printout的中文语法 打印范围.PrintOut(从哪页开始打, 打到第几页, 打印份数, 打印求是否预览, 打印机名称, 是否打印到文件, 是否打印多个副本,打印到文件的名称
搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说，按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字，但是我们可以使用Solr的一些功能，使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题，人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排，无论是在文档还是查询中，有些部分都被省略了：（Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器（以及Solr中的许多其他过滤器）需要注意的是，每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...Turnbull出现的每一处（以及有David G. Turnbull的地方）！ 结合 好的，进入下一环节。现在用户在搜索框中输入“Turnbull，D.”。然后呢？...首先，如上所述，所有生成的标记在标记流中共享位置。所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着，当位置重要时（如在词组查询中）“D.
条件操作符用于比较两个表达式并从mongoDB集合中获取数据。...MongoDB中条件操作符有： (>) 大于 - $gt (<) 小于 - $lt (>=) 大于等于 - $gte (<= ) 小于等于 - $lte MongoDB 使用 $regex 操作符来设置匹配字符串的正则表达式...MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or 下面是具体一个PHP例子中的$filter数组： array(3) { ["$or"]=> array(2) { [0]=>
typora中的公式怎么在word里面正常显示，怎么问可以让chatgpt的公式在word里面正常显示 简介：本文讲解typora中的公式怎么在word里面正常显示，怎么问可以让chatgpt的公式在word...原理 想要让typora里面的公司在word里面正常显示本质用的是MathJax语法。 比如我们这个公式，双氧水分解的。...所以我们只需要在源码的基础上加上 就好了，需要注意的是需要在typora查看源码的基础上加才可以，也就是通过快捷键ctrl + \进入，在同时按一次就是退出。...然后我们的typora安装了word插件之后就可以导出对应的word了 导出结果就可以正常显示了。...Chatgpt要怎么问了 重点在于这句话你给我的公式以mathJax的代码格式发我，代码要有$$包裹，在tyopra里面可以正常显示 然后直接复制代码到typora中 可以看出可以正常显示
大家好，我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出目标值元素 想直奔主题的可直接看思路2 ##题目 整数数组 nums 按升序排列，数组中的值互不相同 在传递给函数之前，nums...： 将数组第一个元素挪到最后的操作，称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 给你 旋转后 的数组 nums 和一个整数 target 如果 nums 中存在这个目标值 target 则返回它的下标...这样思路就非常清晰了 在二分查找的时候可以很容易判断出 当前的中位数是在第一段还是第二段中 最终问题会简化为在一个增序数据中的普通二分查找 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 target...所以可以判断出 此时mid=4是处在第一段中的 而且目标值在mid=4的前边 此时，查找就简化为了在增序数据中的查找了 以此类推还有其他四种情况： mid值在第一段，且在目标值的前边 mid值在第二段...，且在目标值的前边 mid值在第二段，且在目标值的后边 mid值就是目标值 ###代码实现2 套用二分查找的通用公式 思路2的代码实现如下 public static int getIndex(int
作者：仁重 淘宝搜索事业部 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
NLP技术在搜索推荐中的应用非常广泛，例如在搜索广告的CTR预估模型中，NLP技术可以从语义角度提取一些对CTR预测有效的信息；在搜索场景中，也经常需要使用NLP技术确定展现的物料与搜索query的相关性...今天这篇文章梳理了NLP技术在搜索推荐场景中3个方面的应用，分别是NLP提升CTR预估效果、NLP解决搜索场景相关性问题、NLP信息优化基于推荐系统效果。...2 NLP解决搜索场景相关性问题 NLP在搜索场景或电商场景的一大应用，就是解决相关性问题。...4 总结 本文主要介绍了NLP技术在搜索推荐场景中的应用。...在搜索推荐中，文本信息是很常见的一种信息来源，因此如何利用文本信息提升CTR预估、推荐等模型效果，以及如何利用NLP技术解决相关性问题，都是搜推广场景中很有价值的研究点。 END
其中，采用3D 打印方法进行产品设计所包含的关键技术主要有：1、选用何种打印材料，采用何种打印机（打印原理），如何能够降低成本？2、如何进行产品结构设计，得到所需要的三维模型？...No.1 常用的打印材料 在 3D打印领域中，主要应用到的材料包括工程塑料、光敏树脂及类橡胶材料，现对他们的进行归纳总结，具体如下表所示： 名称 工艺 特点 PLA FDM 表面有颗粒感、成本低、多小型打印机...众所周知，3D打印机在打印金属、软胶等特殊材料的过程中具有较高的成本，成为限制该技术向消费者广泛推广的重要因素。...于此同时，3D打印与打印件的重量有直接的关系，因此，设计阶段采用轻量化结构设计，指导产品结构的选型，相关参数的选取，进而降低打印件的质量，提高打印件的性价比，对该技术的推广具有重要的意义。...例如：需要设计一款台灯支架，具体要求为：1、能够作为具有一定的刚度；2、台灯发光过程中具有部分热量辐射到支架上，使之温度升高（具有一定耐温性）；3、尽可能实惠。
less 和more 用于在终端中逐页查看文件内容。...文件：是要搜索的文件名。 grep 命令会在指定的文件中搜索匹配模式的行，并将匹配到的行打印到标准输出。如果不指定文件名，则 grep 将会从标准输入读取数据进行搜索。...-r, --recursive：递归搜索目录下的所有文件。 -w, --word-regexp：只匹配整个单词。 -x, --line-regexp：只匹配整行。...-T, --no-target-directory：如果目标文件是一个目录，不要将链接创建在目标目录内，而是创建在目标目录的上一级目录中。 find find 命令用于在指定目录下搜索文件和目录。...-exec：对匹配的文件执行指定命令。 wc wc（word count）命令用于统计文件中的字数、行数、字节数等信息。它是一个非常实用的工具，尤其在处理文本文件时。
文章分享了深度学习在酒店搜索NLP中的应用，并重点介绍了深度学习排序模型在美团酒店搜索的演进路线。...本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种，酒店搜索和传统的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介绍深度学习在酒店搜索NLP中的应用。...同义词：在北京搜索“一中”和搜索“北京第一中学”，其实都是同一个意思，需要挖掘同义词。 ?...随着深度学习的发展，用Word Embedding词向量作为输入，叠加神经网络单元的方法渐渐成为NLP领域新的研究方向。...同时通过控制技术节奏，整体把握不同业务的技术选型和迭代节奏，对不同阶段的业务匹配不同的技术方案，只选对的，不选贵的。 参考文献 [1] John Lafferty et al.
在这篇文章的其余部分，我将展示一些我们在实验室中所做的工作，这些工作是将一个在一个领域(ImageNet自然图像)训练过的网络用于在另一个领域(航拍图像)进行基于图像的搜索。...视觉搜索以及所需的训练数据 深度学习或其他机器学习技术可用于开发识别图像中物体的鲁棒方法。对于来自飞机的航拍图像或高分辨率卫星照片，这将使不同物体类型的匹配、计数或分割成为可能。...我们可以选择再运行一次迭代搜索，通过选择更多的我们满意的片段，并再次运行排序： ? ? 船只仍在前100名之列，这是一个好迹象。请注意，我们之前标记为满意的片段不再出现在交互式细分中。...然而，在实际中，更确切地说，是前M个片段包含船只，之后在片段M和片段N之间有一个间隔，其中一些包含船只，而不是所有都包含船只。在M之后的片段被假设不包含船，以避免误报。...然而，在我们的例子中，我们选择测试一种更简单的启发式来匹配船：我们在排序中从M之前选择了100个随机的片段(正样本)，在N之后选择了100个随机的片段(负样本)。
:9200/这个地址（该地址需要配到springboot项目中去） ---- Spring工程创建 这部分没有特殊要交代的，但有几个注意点一定要当心 注意在新建项目时记得勾选web和NoSQL中的Elasticsearch...创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖： ...数据插入效果 我们来做一下搜索的测试：例如我要搜索关键字“南京” 我们在浏览器中输入： http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下： ? 关键字“南京”的搜索结果 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了！...当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及
依赖，来张图说明一下吧： [创建工程时勾选Nosql中的es依赖选项] 项目自动生成以后pom.xml中会自动添加spring-boot-starter-data-elasticsearch的依赖：...id=5&name=中国南边好像没有叫带京字的城市了 数据插入效果如下（使用可视化插件elasticsearch-head观看）： [数据插入效果] 我们来做一下搜索的测试：例如我要搜索关键字“南京”...我们在浏览器中输入： http://localhost:6325/entityController/search?...name=南京 搜索结果如下： [关键字“南京”的搜索结果] 刚才插入的5条记录中包含关键字“南京”的四条记录均被搜索出来了！...当然这里用的是standard分词方式，将每个中文都作为了一个term，凡是包含“南”、“京”关键字的记录都被搜索了出来，只是评分不同而已，当然还有其他的一些分词方式，此时需要其他分词插件的支持，此处暂不涉及
作者简介 曹城，携程搜索部门高级研发工程师，主要负责携程搜索的个性化推荐和搜索排序等工作。...一、前言 在互联网高速发展的今天，越来越复杂的特征被应用到搜索中，对于检索模型的排序，基本的业务规则排序或者人工调参的方式已经不能满足需求了，此时由于大数据的加持，机器学习、深度学习成为了一项可以选择的方式...说起机器学习和深度学习，是个很大的话题，今天我们只来一起聊聊传统机器学习中XGBoost在大搜中的排序实践。 二、XGBoost探索与实践 聊起搜索排序，那肯定离不开L2R。...四、模型工程实践 4.1 评估指标制定 在搜索业务中，考虑的有以下两种情况： 看重用户搜索的成功率，即有没有点击； 看重页面第一屏的曝光点击率； 在文章开头提到的L2R的三种分类中，我们在XGBoost...增加这个值会使模型更加复杂，也容易出现过拟合，深度3-10是合理的； min_child_weight：正则化参数。如果树分区中的实例权重小于定义的总和，则停止树构建过程。
所以在空间设计上需要包含Transformer结构。如图1， ? 图1 每个块中的搜索空间 整个是一个块的搜索空间，左分支和右分支的搜索空间是一致的。...这种空间的设计整体上也是模仿图像领域，将搜索出的单元结构进行堆叠，但是也有人指出，这样做其实破坏了结构的多样性[6]，没有能够将结构搜索的能力完全发挥出来，同时作者在搜索的时候也将每个单元结构中的块数量进行固定...重复这个过程一直到训练到了最大的训练步数。能使用这种方法是因为作者假设了生成的模型都是没有过拟合的，所以适应度是会随着训练步数增加而增加，作者也在实验中证明了这一点。...最后三行从经验上证明PDH方法是在没有过拟合的训练步数基础上实施的。 之后文中从性能上在不同任务不同参数情况下和标准的Transformer结构进行了比较，如表2中所示， ?...虽然最后得到的结构在性能上的确是优于标准的Transformer，不过在搜索的过程中还是使用了大量的计算资源——超过200块TPU，如何更加高效的搜索出优秀的模型，依然是亟待解决的问题，同时这项工作在搜索空间的设计上也是离散的
本文会首先介绍一下酒店搜索的业务特点，作为O2O搜索的一种，酒店搜索和传统的搜索排序相比存在很大的不同。第二部分介绍深度学习在酒店搜索NLP中的应用。...同义词：在北京搜索“一中”和搜索“北京第一中学”，其实都是同一个意思，需要挖掘同义词。 [1683aac7e42e3441?...w=1974&h=1216&f=png&s=200806] 随着深度学习的发展，用Word Embedding词向量作为输入，叠加神经网络单元的方法渐渐成为NLP领域新的研究方向。...我们尝试了双向LSTM+CRF，并在实际应用中做了些改动：由于在CRF阶段已经积累了一批人工特征，实验发现把这些特征加上效果更好。加了人工特征的双向LSTM+CRF是酒店搜索NER问题的主模型。...同时通过控制技术节奏，整体把握不同业务的技术选型和迭代节奏，对不同阶段的业务匹配不同的技术方案，只选对的，不选贵的。 参考文献 1 John Lafferty et al.
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