SnagIt for Mac是款适合Mac平台中使用的屏幕捕捉工具。SnagIt for Mac不仅能够截取mac屏幕上的静态图片，还能够截取mac屏幕上的动态图片。并且SnagIt for Mac也可以对电脑屏幕进行录像，再配合音频的捕获，可以帮助用户轻松创作各种教学视频。
Snagit for mac是款适合Mac平台中使用的屏幕捕捉工具。SnagIt for Mac不仅能够截取mac屏幕上的静态图片，还能够截取mac屏幕上的动态图片。并且SnagIt for Mac也可以对电脑屏幕进行录像，再配合音频的捕获，可以帮助用户轻松创作各种教学视频。
今天师兄扔给我一个txt，说：“来，小郭，你把这个文本处理一下，按照指定字符分割成多个文本。”这下可难倒我了，不过好在功夫不负有心人，几经周折之后把它完成了。
带条件爬取：Java(?=8|11|17)：？表示左括号前的数据Java，=表示数据Java后拼接的数据，8或11或17，?=在find()记录时，只记录前半部分数据的索引,而?:则获取全部数据。
受限在网页上右击查看网页源代码，按Ctrl+F搜索form表单，找到post的网址（或者自身就是post的网址），然后找到账号和密码的name，用来做VBA里Send的Data，这样登录完就可以直接post数据获取网址获取网页数据了，这里举例代码最后是返回文本，可以用left和right配合instr、invinstr、len等反复截取文本，或者直接用正则表达式。 Set http = CreateObject("Msxml2.ServerXMLHTTP") http.Open "post", "登录网址
① setTimeout() 方法用于在指定的毫秒数后调用函数或计算表达式。setTimeout()方法接收两个参数，第一个参数是将要推迟执行的函数名或者一段代码，第二个参数是推迟执行的毫秒数。
【导读】本文是Oguejiofor Chibueze于1月25日发布的一篇实用向博文，详细介绍了如何将主题模型应用于法律部门。文章中，作者分析了律师在浏览大量的法律文件的时候可以通过文档摘要进行快速了
1.绘制图片 绘制有两种方法，drawPicture(矢量图) 和 drawBitmap(位图) (1)drawPicture 使用Picture前请关闭硬件加速，以免引起不必要的问题！ 在AndroidMenifest文件中application节点下添上 android:hardwareAccelerated=”false”以关闭整个应用的硬件加速。
最近 next6 折腾了一段时间，最后还是回到了 next5，但是添加阅读全文按钮以后，默认的摘要生成不太方便，于是就把注意打到了 js 上。
Sed（Stream Editor）是一个流编辑器，用于文本转换。它可以从标准输入、文件或管道中读取文本，并将其输出到标准输出。Sed主要用于文件处理、文本替换、数据处理和格式化等方面。在本文中，我们将介绍 Sed 命令的一些常见用法和示例。
win+tab 选择界面 win+E 打开文件资源管理器 win+PrtSc 全屏截图并保存到系统图片的”屏幕截图“文件夹，并放到剪贴板 win+shift+S 截取选中区域并放到剪贴板 win+G打开屏幕录制工具 win+Alt+R直接开始录制 win+D显示桌面 win+R 运行程序 Ctrl+Alt+Delete 打开安全操作界面，可选任务管理器 ctl+shift+Esc 打开任务管理器 ctr+shift+N 新建一个新文件夹 alt+tab 切换界面 alt+PrtSc 截某应用的全屏并放到剪贴板
构造一个爬虫需要以下四个步骤：分析目标、下载页面、解析页面、存储内容，其中存储内容暂且不提。（因为我还没学） ◆ 分析目标：我的目标是抓取糗事百科24小时热门笑料的第一页的所有笑料内容，不包括图片信息
etree.parse()第一个参数为html的路径，第二（etree.HTMLParser()）和上面etree.HTML()的性质是一样的，为了方便，接下里我使用对本地文件进行解析。
听到正则表达式，大家一定不会陌生。工作项目中也经常使用正则表达式来校验文本的是否匹配规则。通常都会直接上网找寻各种格式输入的正则匹配式。比如电话/邮件等等。
爬虫很多，可以试着自己整一个。 三言两语，走出第一步。 首先浏览器打开某吧登录页面 http://www.******.com/member.php?mod=logging&action=login
一个页面最基本组成单元是元素，想要定位一个元素，我们需要特定的信息来说明这个元素的唯一特征。
Linux文本内容管理和文件查找 1、文本内容管理命令 1.1文本内容排序 sort //默认升序排序，不是按数值大小排序的 -n //根据数值大小进行排序 -r //逆序排序 -t //字段分隔符 -k //以哪个字段为关键字进行排序 -u //去重，排序后相同的行只显示一次 -f //排序时忽略字符大小写 uniq
linux中存在着管道，它是一个固定大小的缓冲区，缓冲区大小通常为1页，也就是4K字节。
此处只摘录我不熟悉的命令。 1.检查远程端口是否对bash开放： echo >/dev/tcp/8.8.8.8/53 && echo "open" 2.产生随机的十六进制数，其中n是字符数： openssl rand -hex n 3.截取前5个字符： ${variable:0:5} 4.SSH debug 模式: ssh -vvv user@ip_address 5.SSH with pem key: ssh user@ip_address -i key.pem 6.用wget抓取完整的网站目录结构，存放
随着网络新闻服务的飞速发展，网络上产生了大量的新闻文本信息，探索新闻文本背后的情绪表达，可以为政府和企业提供潜在价值。本题给定互联网新闻文本标题及新闻文本内容，要求判断新闻的情感极性（包括正面极性，中性极性和负面极性），是自然语言处理领域的典型分类任务。针对该任务，本文采用了RoBERTa模型，并改造了多个上层模型并通过投票融合的方式取得了较好的结果。在CCF BDCI的新闻情感分析的评测任务上，该方法在最终的B榜评测数据上，F1分值达到了0.81697最高分。
Qt文件操作有两种方式，第一种使用QFile类的IODevice读写功能直接读写，第二种是利用 QFile和QTextStream结合起来，用流的方式进行文件读写。
本文的初衷是想让更多的同学知道并了解vue模版编译，所以文中主要以阶段流程为主，不会涉及过多的底层代码逻辑，请耐心观看。
上篇文章我们介绍了selenium自动化测试-浏览器的一些基本操作，这次我们要分享的是对元素的定位，在一个页面中有很多不同的策略来定位一个元素，我们选择最合适的方法即可。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实，Power BI中的Power Query和Power P
抱歉也开始用了这么“标题党”的标题。事情起源于前几天需要把个人资料的pdf文档一页一页的拆出来，好传到相关的网站上。直接截图到word再转pdf比较麻烦，所以想用工具直接转换。结果找了几个pdf阅读器，这类操作都需要会员或收费。作为一名程序员，这么简单的操作还要收费显然是一种羞耻（当然我是不会承认主要是因为qiong的），几分钟就可以代码解决的问题为啥要花钱呢？废话不多说，开搞。
1． 加载页面[image.png]PhantomJS 截取的是网页的完整页面，包括下拉进度条的内容
又称单词查找树，Trie 树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。它的优点是：利用字符串的公共前缀来减少查询时间，最大限度地减少无谓的字符串比较，能在常数时间 O(len)内实现插入和查询操作，是一种以空间换取时间的数据结构，广泛用于词频统计和输入统计领域。
一、首先建一个单个书签的类WebFavorite 1 Public Name As String '定义书签类属性--名称 2 Public Url As String '定义书签类属性--网址 3 Public Sub Load()Sub Load(ByVal filename As String) '书签类Load方法 参数表示书签文件名如:书签名.url 4 5 Dim strData As String 6 Dim strLines()
试用后发现，pdfplumber提取对这种存在旋转文字的pdf文字提取效果非常糟糕，即使是正常顺序的位置，也出现了交错现象。
很久之前写过一个Vue组件，可以匹配文本内容中的关键词高亮，类似浏览器ctrl+f搜索结果。实现方案是，将文本字符串中的关键字搜索出来，然后使用特殊的标签（比如font标签）包裹关键词替换匹配内容，最后得到一个HTML字符串，渲染该字符串并在font标签上使用CSS样式即可实现高亮的效果。
前几天在做应标方案，少不了从各种合同、验收文档中截取一下案例图片，试了半天也没找到合适的工具，从网上找python相关方案，最后选中了PyMuPDF，主要是好用，而且功能也听过，目前只实现了pdf转图片，pdf抽取文本两种功能，后续的有待再学习。
之前推荐过很多优秀的 Web 自动化工具，比如：Selenium、Helium、Cypress、Pyppeteer 等
接上一篇《Tcpdump流量自动化测试上篇》讲到通过自动化的方式获取到Pcap文件，今天来讲讲怎么用Wireshark来自动分析统计Pcap包中指定的流量。
把游戏角色的 体力、血值、内力、经验通过进度条组件动态读取显示出来，并且通过api函数SendMessage来实现进度条颜色的变化，这里我们设置了血，体力，内力，经验的不同颜色，会根据游戏时时变化百分比例，调用大漠的OCR先把数值读出来，然后换算成进度调的百分比。
博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 Django Admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。 复写 save 方法 第一种方法是通过复写模型的 save 方法，从正文字段摘取前 N 个字符保存到摘要字段。回顾一下我们的博客文章模型代码： blog/models.
目前在移动端开发的展示界面中，如果一段文本的数量过长，受限于屏幕的宽高等因素，有可能不能完全显示，这个时候就会把溢出的文本显示成省略号。
随着内容时代的来临，多媒体信息，特别是视频信息的分析和理解需求，如图像分类、图像打标签、视频处理等等，变得越发迫切。目前图像分类已经发展了多年，在一定条件下已经取得了很好的效果。本文因实际产品需求，主要探讨一下视频打标签的问题。 查阅了部分资料，笔者拙见，打标签问题无论是文本、图像和视频，涉及到较多对内容的“理解”，目前没有解决得很好。主要原因有以下一些方面，标签具有多样性，有背景内容标签，细节内容标签，内容属性标签，风格标签等等；一些标签的样本的实际表现方式多种多样，样本的规律不明显则不利于模型学习；标
php，基础，流程控制，函数，字符串，数组，web交互，mysql数据库，PHP数据库编程，cookie与session，日期和时间，图形图形处理，文件和目录处理，面向对象，pdo数据库抽象层，smarty模板。
最近要实现一个滚动条字幕,但是搜到的系列文章都是利用定时器QTimer，在固定的时间截取文本并显示,这样滚动的时候其实是断断续续的,因为实际上是一个个字符位移实现的,不过实现方便.
ocrs 是一个 Rust 库和 CLI 工具，用于从图像中提取文本，也称为 OCR（光学字符识别）。 ocrs 目标是创建一个现代 OCR 引擎：
那么，想要先获取文本字符串中的第6个字符、再获取第5个字符，如何使用公式呢？很简单，将上面数组公式中的5和6颠倒即可：
博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 django admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。
JavaScript正变得越来越流行，它已经成为前端开发的第一选择，并且利用基于JavaScript语言的NodeJS，我们也可以开发出高性能的后端服务，甚至我还看到在硬件编程领域也出现了JavaScript的身影。JavaScript正在逐渐进化为一门全能的开发语言。 但用好JavaScript并不容易，你除了需要掌握它的语法并知道如何写出高质量的代码之外，还需要了解如何解决那些几乎在每个项目中都会遇到的需求场景，比如：判断日期，高亮文本，限制字符数等等，有很多第三方库可以解决这些问题，但这些库可
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自然语言处理的目的是让机器试图理解和处理人类的文字。通常来说，人的语言是冗余的，含有歧义的，而机器是准确的，无歧义的，要让机器理解，这之间存在一个转换的问题。 通常做法的逻辑思路是，文本处理-->特征提取-->建立模型 文本处理是为了让数据干净，便于输入数学模型做处理。 文本处理的常见流程： 文本获取：下载数据集；通过爬虫程序从网上收集；通过SQL语句从数据库读取等等； 文本提取：从多种数据来源提取文本（如从网页、txt、pdf文件、OCR纸张的复印件、甚至语音识别），如用正则表达式提取文本，网页则用CS
本上，OCR（光学字符识别）引擎可以让你从图片或文件（PDF）中扫描文本。默认情况下，它可以检测几种语言，还支持通过 Unicode 字符扫描。
在有些场景中，需要上传文件，而 Selenium 无法定位到弹出的文件框，以及网页弹出的提醒。这些都是需要特殊的方式来处理。
使用FileInputStream 读取本地文件(图片、视频、音乐、文档资料） 二进制文件、文本文件 1.在物理存储上上没有什么区别，存在硬盘上都是以二进制方式存储 2.解释数据的逻辑不同，程序读取文本文件，可以以字符方式读取，也可以以字节读取，将读取的数据解释为ASCII或者unicode编码；当程序读取二进制文件，以字节方式读取，对读取数据的解释由读取数据而定 ，如读取图片时，需要了解文件的结构，并解释读取的数据，如果不了解图片文件的结构，读取图片文件会失败，图片就会失败。
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