揭秘Notepad++的隐藏神技：列编辑模式，让文本处理效率飙升！你是否厌倦了逐行编辑文本的繁琐？是否渴望一种能够让你同时操作多列、多行的魔法工具？...那么，恭喜你，今天我们将带你走进Notepad++的秘境——列编辑模式，一个让文本编辑效率瞬间爆表的神奇功能！...解锁Notepad++的列编辑神器列编辑模式：超越传统的行编辑想象一下，普通编辑器如同一位按部就班的工匠，一行一行地雕琢文本。...基础操作：轻松上手，效率倍增一键进入列模式：只需简单按住Alt键，你的鼠标就变成了列模式的导航器，上下滑动间，即可选中任意多列。无论是批量输入相同内容，还是同步删除特定字符，都变得易如反掌。...在列模式下，这不过是几秒钟的工夫。选中对应列，输入“//”，瞬间完成，是不是超级炫酷？高级玩法：解锁列编辑的无限可能复制粘贴新境界：传统的复制粘贴只能逐行进行？No！
房间管理由于多人协同的需要，相比普通的 Web 页面，还多了房间和用户的管理。在同一个文档中的用户，可视作在同一个房间。...+ 事件监听维护一套编辑器状态对于contenteditable属性，要对选中的文本进行操作（如斜体、颜色），需要先判断光标的位置，用 Range 判断选中的文本在哪里，然后判断这段文本是不是已经被处理过...表格渲染涉及合并单元格、选区、缩放、冻结、富文本与自动换行等各种各样的场景，我们来看看其中到底有多复杂。自动换行一般来说，一个单元格自动换行体现在数据存储上，只包括：单元格内容+换行属性。...但这样一个数据需要渲染出来的时候，则面临着自动换行的一些计算：我们需要找到该列的列宽，然后根据该单元格内容情况来进行渲染层的分行。如图，这样一串文本会根据分行逻辑的计算分成了三行。...除此之外，当某列格子被隐藏的时候，溢出的逻辑可能还需要进行调整和更新。
房间管理 由于多人协同的需要，相比普通的 Web 页面，还多了房间和用户的管理。在同一个文档中的用户，可视作在同一个房间。...） textarea + 事件监听维护一套编辑器状态 对于 contenteditable属性，要对选中的文本进行操作（如斜体、颜色），需要先判断光标的位置，用 Range 判断选中的文本在哪里，然后判断这段文本是不是已经被处理过...表格渲染涉及合并单元格、选区、缩放、冻结、富文本与自动换行等各种各样的场景，我们来看看其中到底有多复杂。 自动换行 一般来说，一个单元格自动换行体现在数据存储上，只包括：单元格内容+换行属性。...但这样一个数据需要渲染出来的时候，则面临着自动换行的一些计算： 我们需要找到该列的列宽，然后根据该单元格内容情况来进行渲染层的分行。如图，这样一串文本会根据分行逻辑的计算分成了三行。...除此之外，当某列格子被隐藏的时候，溢出的逻辑可能还需要进行调整和更新。
高效的 IO 经常依赖于专门优化的存储方案，但遗憾的是，Python 没有应用较广泛的高效存储方案，一般会使用文本文件或数据库存储数据，IO 性能都很差。...如果数据源本身就是文本或数据库，这没办法改变，忍受低速 IO 也就罢了，但很多复杂运算（比如大数据排序）过程中需要中间结果落地，理论上这些读写性能应该是可控的，却因为 Python 缺少高效存储方案，也只能选择低效的文本或数据库...，导致整体性能低下；还有些运算需要用到大量历史数据，如果都从文本或数据库读取，往往会出现 IO 时间远远高于计算时间的尴尬局面。...SPL 提供不依赖数据库的计算能力，数据库更换不需要更改 SPL 计算脚本，解决存储过程的移植性问题；简洁易用的 IDE 环境编辑调试功能齐全，算法实现更加简单；SPL 体系更加开放，可以直接使用多样数据源计算...组表支持列式存储，在参与计算的列数（字段）较少时会有巨大优势。组表上还实现了索引，同时也支持倍增分段，这样不仅能享受到列存的优势，也更容易并行提升计算性能。
高效的IO经常依赖于专门优化的存储方案，但遗憾的是，Python没有应用较广泛的高效存储方案，一般会使用文本文件或数据库存储数据，IO性能都很差。...如果数据源本身就是文本或数据库，这没办法改变，忍受低速IO也就罢了，但很多复杂运算（比如大数据排序）过程中需要中间结果落地，理论上这些读写性能应该是可控的，却因为Python缺少高效存储方案，也只能选择低效的文本或数据库...，导致整体性能低下；还有些运算需要用到大量历史数据，如果都从文本或数据库读取，往往会出现IO时间远远高于计算时间的尴尬局面。...SPL提供不依赖数据库的计算能力，数据库更换不需要更改 SPL 计算脚本，解决存储过程的移植性问题；简洁易用的 IDE 环境编辑调试功能齐全，算法实现更加简单；SPL 体系更加开放，可以直接使用多样数据源计算...组表支持列式存储，在参与计算的列数（字段）较少时会有巨大优势。组表上还实现了索引，同时也支持倍增分段，这样不仅能享受到列存的优势，也更容易并行提升计算性能。
count，即统计文本中词的数量。...迭代执行：对于要进行基数统计的集合，用一个哈希函数处理集合中的每一个元素。通过哈希函数处理后，元素就可以放置到一个房间中。收尾：统计m个房间中空房间的数量U。...这里涉及到概率论与数理统计知识，简单来说就是分布、期望、方差、最大似然估计。数学相关的知识比较初级，陈希孺的《概率论与数理统计》基本能覆盖这个公式的数学原理。 这个算法的精确度怎么样？...略过数学知识，关键的问题在于，我们如何将待基数统计问题跟上面的伯努利实验建立联系？这两个点之间的桥梁就是Hash函数。第一次见识到Hash函数还能这样用，确实大开眼界。...图片对于相同的数，通过hash函数生成的散列值是相同的，这就进行了排重。当然不排除不同的数据生成同样的hash值，形成冲突。由于选取的hash函数例如MurmurHash3冲突率低，可以忽略这个因素。
如果让文件也拥有与数据库等同的能力，那将中间表存储在数据库外的文件系统中就可以解决数据库中间表的各种问题，数据库也可以因此解脱（减负）。 开源SPL可以实现这个目标。...组表是SPL提供列存、索引机制的文件存储格式，在参与计算的列数（字段）较少时列存会有巨大优势。...组表除了支持列存，实现了minmax索引外，还支持倍增分段机制，这样不仅能享受到列存的优势，也更容易并行提升计算性能。...SPL存储的使用很方便，与文本使用基本一致，比如读取集文件并计算： A B 1 =T("/data/scores.btx") 读入集文件 2 =A1.select(CLASS==10) 过滤 3 =A1...中间表改用文件存储后要与数据库中的实时数据进行全量查询就涉及跨源计算，使用SPL完成这类T+0查询就很方便。
编辑：桃子 乔杨 【新智元导读】最近，德国研究科学家发表的PANS论文揭示了一个令人担忧的现象：LLM已经涌现出「欺骗能力」，它们可以理解并诱导欺骗策。...同样，专门研究欺骗机器行为的实证研究也很稀缺，而且往往依赖于文本故事游戏中预定义的欺骗行为。 德国科学家最新研究，为测试LLM是否可以自主进行欺骗行为，填补了空白。...最新的研究表明，随着LLM迭代更加复杂，其表现出全新属性和能力，背后开发者根本无法预测到。 除了从例子中学习、自我反思，进行CoT推理等能力之外，LLM还能够解决一些列基本心理理论的任务。...这似乎证明了第一点：最先进的LLM对其他智能体的错误信念具有概念性的理解。 那么，模型如何将这种错误信念与欺骗行为联系在一起？ 为了回答这个问题，研究者对上述的一阶和二阶任务进行了改进。...「提示不是指令，而是生成文本的种子。」「试图用人类意图来解释模型行为，是一种范畴误用。」
主持人创建房间后，跟嘉宾聊天，观众可旁听，三种身份经主持人同意后还可转换，主播也可邀请观众上麦互动。他们以语音的形式进行交流，听后即焚。这便是典型的实时语音语聊房场景。 那么它的创新点在哪？...1、内容与玩法的创新：KOL 红人 VS....的实时连麦产品加持下，通过易用的房间创建逻辑建立意见领袖的话题房间，在其他意见领袖的房间加入后，意见领袖们通过线上的连麦房间进行实时的语音互动，并且针对预设话题进行沟通交流。...因为语音审核除了基础的文本分类技术外，还有三大基础技术难题，即： 语音识别：互联网语音场景常伴有强背景音、语速快、咬字不清、口音严重等情况，相比普通场景，语音识别难度倍增； NLP：涉政、色情、辱骂等违规音频表达变化多端...音频社交的快速发展得益于语音与文字等传统社交介质的不同优势，对于情绪恰到好处的传达，七牛云作为国内领先一站式云平台即服务（PaaS）提供商，为此类产品提供一整套成熟的音频技术体系与合规技术解决方案，有效助力客户专注业务创新获得快速增长
Sir Trevor Sir Trevor 是一个开源的网站富文本编辑器，需要去想象内容会如何显示，他只用了 JSON 和 Markdown 并且不用 HTML 存储任何东西，这个编辑器用块进行内容存储...，并且有多个默认的块级元素，例如：文本，图形，引用，列，视频等。...此应用程序会创建一个单独的聊天房间界面，社区成员可以通过它互相通信。...Sixpack Sixpack 是一个开源A/B测试工具，具有独特的特点：与语言无关。...Pico Pico 是一个非常简单，快速，易用的内容管理系统。Picos 使制作网站像编辑文本一样，Pico 是一个”扁平化文件“的内容管理系统，也就是没有数据库，没有 MySQL 查询语句。
关系模型 2.关系数据库 它由数据表和数据表之间的关联组成。每个具有相同属性的数据独立的存在与一个表中。 键码（key） 关系模型中的一个重要概念，在关系中用来标识行的一列或多列。...关系数据库中有6种范式：第一范式（1NF）第二范式（2NF）第三范式（3NF）Boyce-Codd范式（BCNF）第四范式（4NF）第五范式（5NF） 第一范式 数据库的每一列都是不可分割的基本数据项...对于 Analysis Services来说，数据库引擎是一个重要的数据源，而如何将数据源中的数据经过适当的处理并加载到Analysis Services中以便进行各种分析处理。...可以处理XML文档，文本文件等 ? 4.安装IIS服务 2010自带了IIS，只是没有启动。。 ? ? ? ? 5.安装数据库 点击下载 ?...它提供了一个单一的综合效用，结合大量图形工具和丰富的脚本编辑器提供给开发者和所有技能水平的数据库管理员SQL服务器。 ? SSMS
迈克尔·佩里：我认为这是使这种架构发挥作用的基石之一。通常，如果我们使用的是关系数据库，我们将有一个自动递增的ID作为列之一。因此，我们将使用插入时生成的ID作为存储的记录的标识。...因此，使用与某个位置相关的身份是给我们带来麻烦的原因之一。这让我们陷入了一个糟糕的境地。所以我在书中探讨的是一组我们可以选择的独立于位置的身份。他们不关心数据存储在哪里。一个很好的例子是散列。...因此，在核实这些信息的同时，其他执法人员看到的案件中没有这些新信息。因此，他们可以进行自己的编辑，从而生成有关案例更改的新的不变事实。...现在看到这个形状，管理员可以看到，“哦，好吧，这里有一个并发编辑”，他们可以选择批准一个，拒绝另一个，或者他们可以选择合并这两个信息本身，从而产生第三个编辑事实，现在与前两个有因果关系。...你可以通过这一点进行推理，并意识到没有一个通用的解决方案来预订房间，并保证只有一个人在那个特定的时间预订了房间。在这一点上，你可以说，“好的，在这一点上，我需要引入一个拓扑解决方案来解决这个问题。”
，并以NumPy数组的格式进行预测。...该数组具有10列的单行数据。我们希望将这些数据作为单行数据保存到CSV文件中。...10列匹配。...您不能直接使用文本编辑器检查此文件的内容，因为它是二进制格式。 2.2从NPY文件加载NumPy数组的示例 您可以稍后使用load（）函数将此文件作为NumPy数组加载。下面列出了完整的示例。...与.npy格式一样，我们无法使用文本编辑器检查已保存文件的内容，因为文件格式为二进制。 3.2从NPZ文件加载NumPy数组的示例 我们可以使用load（）函数来加载此文件。
Ctrl-Room" 甚至允许用户对生成的 3D 房间进行灵活编辑，包括调整家具大小、位置和语义类别等操作，以及替换或修改家具。...Ctrl-Room 谭平团队和南开大学共同合作的 Ctrl-Room 重点解决文本生成 3D 室内场景中的多视角不一致性问题，通过解耦布局和外观，可以用文字提示实现逼真的 3D 室内场景生成，而且还可以对室内物品进行灵活编辑...与以往的文本生成全景图方法不同，这一方法明确遵循了室内布局约束，能够确保各个不同视角图像之间的一致性，确保了 3D 房间结构和家具排列的合理性。...最重要的是，由于布局与外观分离的设计，"Ctrl-Room" 允许对生成的 3D 房间进行灵活编辑。用户可以轻松地调整家具物品的大小、语义类别和位置。...这个过程能够将文本输入转化为具体的场景布局，为后续的场景生成和编辑提供了基础。
上思路 方法有很多，本文讲解基于拼音 思路： 1首先：本地得有一个正确字词的数据库 。命名 数据库.txt 格式：第一列正确字词，第二列 词频 ，第三列 词性 本文只用词和词频。考虑词性太难啦。 ?...编辑距离需要比对 数据库.txt 的单词,计算距离 然后对错误单词进行删除字，增加字，修改字，替换字。增加删除替换哪些字呀，肯定得从 编辑距离.txt 文档里选取字插入或替换到错误单词里。...最后生成编辑距离词集 5 生成的编辑距离词集 肯定含有一些错误单词，找出同时在编辑距离词集和数据库.txt 的单词 ，即为我们候选正确词集 6. 对候选正确词进行分级。...我们根据候选词的拼音对其重要性进行排序 如果候选词的拼音与错误词完全匹配，则将候选词放入一级数组 #如果候选词的第一个词的拼音与错误词的第一个词匹配，我们将其按二级数组。...计算错误单词与数据库.txt里的单词的编辑距离 ? 5.找到候选正确词集 。即编辑距离生成的词同时又在数据库.txt里的词 ? 6.计算拼音，得到一级数组，二级数组，三级数据。
问题1：如何将文本型数字转换为数值格式？ 下面是淘宝婴儿数据，“购买数量”虽然看上去是数字，但其实是文本格式。 文本格式用于计算会发上什么情况呢？...下面图片中对“购买数量”这一列求和，结果就是错误的。 再比如，直接用对文本格式的列做“描述统计分析”，就会报下面的错误 这是因为只有数值格式才能进行计算，而这一列是文本格式，无法进行计算。...选中D列数字区域，然后点击鼠标右键：“选择性粘贴”-“乘”；单击“确定” 问题2：如何将数字格式转为文本格式？...比如，工作中经常遇到输入的是18位的身份证号码，Excel却显示的是指数形式，当再次双击查看编辑单元格时，后3位数字已经显示为000。...日期的本质是数字，标准格式的“真”日期，能够和数字进行加减运算，也可以通过右键单元格来改变日期显示形式，但”假日期”做不到。
语言是模棱两可的，指向同一事物的文本稍有不同，或者拼写错误。假设导航去机场，无论说“双流机场”还是“双流国际机场”，应该都指向“成都双流国际机场”这个官方正式名称。...也就是说，如果要做一个价格比较程序，要解决的关键问题之一就是自动找出两个酒店房间是否是同一事物（标准间，豪华套房）。 Why not use FuzzyWuzzy?...FuzzyWuzzy库基于Levenshtein距离方法，广泛用于计算字符串的相似度（距离）分数。但为什么不应该使用它呢？答案很简单：太慢了。原因是将每个记录与数据中的所有其他记录进行比较。...随着数据大小的增加，执行模糊字符串匹配所需的时间将成倍增加。这种现象被称为二次时间复杂度。...基于个人理解，TF-IDF是一种word embedding技术，将文本条目映射到多维空间，而KNN使用基于KDTree或者BallTree的优化搜索树。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 有一个带有三列数据框的CSV格式文件。 第三栏文字较长。...但是用打开文件没有问题 with open(‘file.csv’, ‘r’, encoding=’utf-8′, errors = “ignore”) as csvfile: 我不知道如何将这些数据转换为数据帧...参考方案 试试这个： 在文本编辑器中打开cvs文件，并确保将其保存为utf-8格式。...7], [‘A’, ‘Y…R’relaimpo’软件包的Python端口 – python 我需要计算Lindeman-Merenda-Gold(LMG)分数，以进行回归分析。...我正在开发一个使用数据库存储联系人的小型应用程序。
学习目标 了解文本数据分析的作用 掌握常用的几种文本数据分析方法 文件数据分析介绍 文本数据分析的作用: 文本数据分析能够有效帮助我们理解数据语料, 快速检查出语料可能存在的问题,...常用的几种文本数据分析方法: 标签数量分布 句子长度分布 词频统计与关键词词云 数据集说明 我们将基于真实的中文酒店评论语料来讲解常用的几种文本数据分析方法....总的来说比较满意，以后还会住 1 交通很方便，房间小了一点，但是干净整洁，很有香港的特色，性价比较高，推荐一下哦 1 酒店的装修比较陈旧，房间的隔音，主要是卫生间的隔音非常差，只能算是一般的...0 train.tsv数据样式说明: train.tsv中的数据内容共分为2列, 第一列数据代表具有感情色彩的评论文本; 第二列数据, 0或1, 代表每条文本数据是积极或者消极的评论, 0代表消极...学习了常用的几种文本数据分析方法: 标签数量分布 句子长度分布 词频统计与关键词词云 学习了基于真实的中文酒店评论语料进行几种文本数据分析方法.
本文将带您走进Power BI的世界，一步步进行数据分析与可视化的实战操作，为您展示其魅力与实用性。 数据准备与导入 在开始任何数据分析项目之前，首先需要准备好数据源。...Power BI支持从各种数据源导入数据，包括Excel、CSV、数据库等。本例中，我们以一个销售数据的CSV文件为例进行演示。...Power BI内置了强大的数据转换工具，如数据筛选、列合并、数据格式调整等。在数据转换过程中，可以使用Power Query编辑器对数据进行逐步处理，确保数据的质量和准确性。...以下代码演示了如何将文本日期转换为日期类型： let #"Changed Type" = Table.TransformColumnTypes(#"Previous Step",{{"DateColumn...数据模型是Power BI分析的核心，它将不同表之间的关系进行定义，并且可以进行计算列、度量等的定义。通过Power BI的“数据模型视图”，您可以轻松地建立各种关系，使数据之间的联系更加清晰明了。
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