我们在使用表格控件时，经常需要动态生成表格的列，并且某些列要求特殊的样式（如右对齐） 表格样式---------------- 可以用cell-class-name 实现右对齐 表格头根据空格换行 ...--- 使用render-header addPullRightClass和renderheader都是methods中的函数 el-table模板 <el-table :data="filterData2...-05-03", name: "王小虎", address: "上海市普陀区金沙江路 1516 弄" } ], 样式右对齐函数（返回的是
有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。...Luhn博士认为，文章的信息都包含在句子中，有些句子包含的信息多，有些句子包含的信息少。"自动摘要"就是要找出那些包含信息最多的句子。 句子的信息量用"关键词"来衡量。...上图就是Luhn原始论文的插图，被框起来的部分就是一个"簇"。只要关键词之间的距离小于"门槛值"，它们就被认为处于同一个簇之中。Luhn建议的门槛值是4或5。...也就是说，如果两个关键词之间有5个以上的其他词，就可以把这两个关键词分在两个簇。 下一步，对于每个簇，都计算它的重要性分值。 ? 以前图为例，其中的簇一共有7个词，其中4个是关键词。...因此，它的重要性分值等于 ( 4 x 4 ) / 7 = 2.3。 然后，找出包含分值最高的簇的句子（比如5句），把它们合在一起，就构成了这篇文章的自动摘要。
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org
为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。 为了简单起见，我们先从句子着手。 ...我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。...使用这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。 ? 余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。...（为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频）； （3）生成两篇文章各自的词频向量； （4）计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。..."余弦相似度"是一种非常有用的算法，只要是计算两个向量的相似程度，都可以采用它。 下一次，我想谈谈如何在词频统计的基础上，自动生成一篇文章的摘要。 （完）
比较序列相似性（sequence similarity）可以考虑用biopython或者emboss的几种比对方法。 1....Bio.pairwise2 主要用到SeqIO.parse读取，然后用Bio.pairwise2.align.globalxx比对并输出两个序列一样的比例。...first_fasta),'fasta')) # 直接转为字典格式 second_dict = SeqIO.to_dict(SeqIO.parse(open(second_fasta),'fasta')) # 两个...fasta文件中的序列两两比较： for t in first_dict: t_len = len(first_dict[t].seq) for t2 in correspond[t]:...不过都是python写的，又是基于DP，都不算很快。
当比较 TypeScript 和 JavaScript 时，我们需要牢记所有合适的 JavaScript 代码同样也是合法的 TypeScript 代码。...类型系统：JavaScript：动态类型 在 JavaScript 中，变量是动态类型的，意味着变量的类型是在运行时确定的。...由于其额外的特性，对于从 JavaScript 过渡的开发者来说，学习 TypeScript 的学习曲线可能会更陡峭。...JavaScript 仍然是 Web 开发的基本语言，而 TypeScript 则是一个强大的替代方案，提供了静态类型、早期错误检测和先进的工具支持。...了解这两种语言之间的差异可以帮助开发者根据特定要求和偏好选择适合其项目的工具。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
遍历数据有以下三种方法： 简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df = pd.DataFrame..., ‘name’) for row in df.itertuples(): print(getattr(row, ‘c1’), getattr(row, ‘c2’)) # 输出每一行 1 2 按列遍历
将DataFrame写入同个表格的不同sheetname 在实际工作中总会遇到这样的需求：将类型的数据放在一个excel表格中，但是位置在不同的sheetname。...本文介绍使用pandas来实现这样的需求。...方法 通过pandas的ExcelWriter方法来实现，比如现在有3个不同的DataFrame，我们通过如下的代码来实现数据写入： 实例化一个ExcelWriter对象 通过对象的to_excel方法来分批写入...import pandas as px # 1、准备好3个DataFrame # 2、写入数据 writer = pd.ExcelWriter("学生成绩.xlsx") # 设置表名 df1....to_excel(writer,"语文",index=False) # 第一个sheetname，同时去掉DataFrame中的行索引 df2.to_excel(writer,"数学",index=False
最常见的词（"的"、"是"、"在"）给予最小的权重，较常见的词（"中国"）给予较小的权重，较少见的词（"蜜蜂"、"养殖"）给予较大的权重。...知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章的关键词。 下面就是这个算法的细节。 第一步，计算词频。 ? 考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行"词频"标准化。 ? 或者 ?...而且，这种算法无法体现词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为重要性相同，这是不正确的。（一种解决方法是，对全文的第一段和每一段的第一句话，给予较大的权重。）...下一次，我将用TF-IDF结合余弦相似性，衡量文档之间的相似程度。 （完）
重要的是，对于文档术语矩阵中的每个单词，如果用TF-IDF分数替换单词计数，可以在检查字符串相似性时更有效地权衡单词。 N元 最后将解决这个问题： Burger King是两个字。...步骤二：使用余弦相似度计算字符串之间的接近度 余弦相似度是0和1之间的度量，用于确定类似字符串的长度，而不管它们的长度如何。 它测量多维空间中字符串之间角度的余弦。...因此字符串1和字符串2之间的余弦相似性将比字符串1和字符串3之间的余弦相似性更高（更接近1）。 这是一个更深入的解释。...awesome_cossim_topn( tf_idf_matrix, tf_idf_matrix.transpose(), vals.size, 0.8 ) 现在有一个CSR矩阵，表示所有字符串之间的余弦相似性...在第39-43行，遍历坐标矩阵，为非零值拉出行和列索引 - 记住它们都具有超过0.8的余弦相似性 - 然后将它们转换为它们的字符串值。 为了澄清，通过一个简单的示例进一步解开第39-43行。
深度学习自然语言处理 分享 整理：pp 摘要：余弦相似度是两个向量之间角度的余弦值，或者说是两个向量归一化之间的点积。...一种流行的应用是通过将余弦相似度应用于学习到的低维特征嵌入来量化高维对象之间的语义相似性。在实践中，这可能比嵌入向量之间的非归一化点积效果更好，但有时也会更糟。...低秩嵌入学习：作者使用线性矩阵分解（MF）模型，根据模拟数据学习了低秩的用户和物品嵌入。这些嵌入是通过应用两种不同的正则化方案（对应于论文中提到的两个训练目标）得到的。...余弦相似性度量：在得到嵌入后，作者计算了物品-物品之间的余弦相似性，以评估学习到的嵌入在恢复物品簇结构方面的效果。...多模态数据的相似性度量：在处理多模态数据（如文本、图像、音频等）时，如何有效地度量不同模态之间的相似性，是一个具有挑战性的问题。
TF-IDF与余弦相似性应用之自动提取关键词 引言 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。...最常见的词（"的"、"是"、"在"）给予最小的权重，较常见的词（"中国"）给予较小的权重，较少见的词（"蜜蜂"、"养殖"）给予较大的权重。...知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...所以，排在最前面的几个词，就是这篇文章的关键词。 算法的细节 第一步，计算词频。 ? 考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行"词频"标准化。 ? 或者 ?...而且，这种算法无法体现词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为重要性相同，这是不正确的。（一种解决方法是，对全文的第一段和每一段的第一句话，给予较大的权重。）
这里介绍一个简单而又经典的算法:TF-IDF。 举个例子：假定现在有一篇长文《中国的蜜蜂养殖》,我们准备用计算机提取它的关键词。 一个容易想到的思路，就是找到出现次数最多的词。...最常见的词（"的"、"是"、"在"）给予最小的权重，较常见的词（"中国"）给予较小的权重，较少见的词（"蜜蜂"、"养殖"）给予较大的权重。...知道了"词频"（TF）和"逆文档频率"（IDF）以后，将这两个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。...第一步，计算词频 词频(TF) = 某个词在文章中出现的次数 考虑到文章有长短之分，为了便于不同文章的比较，进行"词频"标准化。...而且，这种算法无法体现词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为重要性相同，这是不正确的。（一种解决方法是，对全文的第一段和每一段的第一句话，给予较大的权重。）
案例模拟文件下载 http://gofile.me/4KHV7/SUo5ywXxC 我们来分享下不同思路的处理方式。 先展示一下网友蜗牛给的答案。 (一) 通过分组后逆透视后再用透视还原来完成。...增加列判断归属，并向下填充。...Table.AddColumn(源, "自定义", each if Text.Contains([列1],"班") then [列1] else null) Table.FillDown(已添加自定义,...通过转换得到错误的值并用错误值替换的方式来命名日期列的标题。...提升标题 Table.PromoteHeaders([判断日期列并重命名]) ? E.
余弦相似性是一种用于计算两个向量之间相似度的方法，常被用于文本分类和信息检索领域。...具体来说，假设有两个向量A和B，它们的余弦相似度可以通过以下公式计算： 其中，dot_product(A, B)表示向量A和B的点积，norm(A)和norm(B)分别表示向量A和B的范数。...余弦相似度算法 这段代码使用训练数据集来计算类之间的余弦相似度。...result_df = result_df.drop('join_col', axis=1) 现在我们对交叉连接DF的左侧和右侧进行余弦相似性比较。...总结 余弦相似性本身并不能直接解决类别不平衡的问题，因为它只是一种计算相似度的方法，而不是一个分类器。但是，余弦相似性可以作为特征表示方法，来提高类别不平衡数据集的分类性能。
新建一个activity，继承Activity 清单文件中进行配置，添加节点 设置名称 android:name=”.类名” 点 代表的是当前包名，也可以不写 新建一个布局文件，线性布局...，竖直排列 添加控件，设置控件内容水平居中，android:gravity=”center_horizontal” 添加一个控件，我想让他占据剩余空间的中央，添加一个...的布局， 给设置在父控件的中央center_inParent 第一个界面里面： 获取到EditText对象的值 获取Intent对象，调用new出来，...： 获取Intent对象，调用getIntent()方法，获取到传递过来的Intent对象 调用Intent对象的getStringExtra(name)方法，获取传递的String，参数：键 获取Random...对象，new出来随机数对象 调用Random对象的nextInt(n)，获取随机值，参数：int类型的最大值，0开始要减一 显示进度条，布局文件增加，设置最大值android
不过在我看来，有一件事是逐渐清晰的，那就是从本质而言，这是两个完全不同的公司，在未来战略和实现路线上都有着根本的差异，包括他们看待个人计算的未来前景也有着明显的区别，这也会对整个PC市场和移动互联网带来巨大而深远的影响...这种说法并没有任何贬低微软的意思，我想强调的是，这两个企业在科技领域都是非常伟大的公司，微软习惯于自上而下去完成市场目标，这仅仅是出于公司的发展策略以及企业文化，而且是多年以来自然而然形成的，并非一朝一夕就能改变...2009年9月，Gizmodo网站首次曝光了Courier的造型与功能，它不同于消费者今天习以为常的单屏平板电脑，而是拥有两个7寸显示屏，可以像书本一样折叠起来，既支持触控也支持手写笔——看起来十分诱人...实际上，这也是微软与苹果之间真正的不同，微软专注于生产力，苹果则想给予人们更多的空闲时间，让他们繁忙的工作中间解放出来，获得更多的乐趣，让科技去做更多很酷的事情。...对Windows电脑将是一个严重的威胁，这三个巨头之间的竞争，也必将对未来的个人计算市场带来深远的影响。
标签：VBA，Evaluate方法 假设我们只想复制工作表中指定列的数据，例如第1、2、5列的数据，有多种实现方法，这里介绍使用数组的VBA代码实现。...1、2、5列的数据输出到工作表Sheet2中。...数组和行都是固定的。如何针对不同的行使其成为动态的？为了涵盖数据集，假设在声明lRow变量后，数组（ar）可以是： ar=Range(“A1:F”& lRow） 但如何对行执行此操作？...，但有一个优点，即灵活地基于列的长度。...你可以根据实际数据范围和要复制的列，稍微修改上述代码，以满足你的需要。
在 Spark SQL 中有两种方式可以在 DataFrame 和 RDD 中进行转换： ① 利用反射机制，推导包含某种类型的 RDD，通过反射将其转换为指定类型的 DataFrame，适用于提前知道...② 通过编程借口与 RDD 进行交互获取 Schema，并动态创建 DataFrame，在运行时决定列及其类型。...这种 RDD 可以高效的转换为 DataFrame 并注册为表。...其次，如果需要 RDD 与 DFS 或者 DS 之间互相操作，那么需要引入 import sqlContext.implicits._ 这里的 sqlContext 不是包名，而是创建的 SparkSession...这种方法的好处是，在运行时才知道数据的列以及列的类型的情况下，可以动态生成 Schema。
spark 计算两个dataframe 的差集、交集、合集，只选择某一列来对比比较好。新建两个 dataframe ： import org.apache.spark.
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