虽然在excel文件中检索的vba代码不知道写了多少遍了,每次需要的时候,都是从网上找,然后写。实在是低效的做法。从网上找了一段代码,放在此处,以后需要的时候可以随手拿来。
总第408篇 2020年 第32篇 基于微软大规模真实场景数据的阅读理解数据集MS MARCO,美团搜索与NLP中心提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案DR-BERT,该方案是第一个在官方评测指标...本文系DR-BERT算法在文本检索任务中的实践分享,希望对从事检索、排序相关研究的同学能够有所启发和帮助。...在美团业务中,文档检索和排序算法在搜索、广告、推荐等场景中都有着广泛的应用。...在美团的预训练MT-BERT平台[14]上,我们提出了一种针对该文本检索任务的BERT算法方案,称之为DR-BERT(Enhancing BERT-based Document Ranking Model...图6 BERT WordPiece处理前/后的文本 为了解决这个问题,我们提出了一种是对原始词(WordPiece切词之前)做精准匹配的特征。所谓“精确匹配”,指的是某个词在文档和问题中同时出现。
如图4(c)所示,基于模板的报告生成方法可分为检索和混合检索-生成两大类。在仅检索的方法中,一些研究直接从数据库中选择句子[64]或对其进行修改以提高准确性[65, 66]。...传统医学检索方法主要关注图像检索,但缺乏与文本信息的整合,导致效果不佳,尤其是在多标签医学数据中,文本对于精确分类至关重要。...然后,在检索阶段,发生一个离线的索引阶段,其中训练好的编码器提取表示并将其存储在一个共享的特征数据库中。...在线搜索阶段, Query 数据实时得到其表示,并基于各自表示的相似度分数进行数据检索和排序[184]。具体而言,双编码器在医学图像文本检索中得到了广泛应用。...特别地,表示学习对于在图像文本检索中弥合不同模态至关重要。它通过捕获图像和文本数据的互补信息,同时最小化冗余,将它们映射到共同的特征空间。
(1) 水平文本滑动器(1A) HTML 剧集是围绕什么?...(2) 垂直文本滑动器(2A) HTML 剧集是围绕什么?... (2B) CSS/* (A) 外部包裹器和幻灯片具有相同尺寸 *//* 确保足够的高度空间来显示文本!...*/.vwrap,.vslide { width: 100%; height: 100px; }.vwrap { overflow: hidden; }/* (B) 居中文本 */.vslide {...(B) 类似可选,但居中文本会使其看起来更好。(C1 & C2) 使用相同的相对位置技巧旋转幻灯片,但锚定到底部。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第四期有奖征文,快来和我瓜分大奖!
你希望降低在 Confluence 和客户端直接的传输数据量。 如果你是使用本地局域网,或者你的 WAN 的带宽足够,速度也比较快的话。你就可以考虑关闭 Confluence 的 GZip 编码了。...如果网络带宽已经足够快,并且在 Confluence 和客户端之间并不存在显著的带宽问题,你就没有必要打开这个功能了,因为对数据进行压缩需要额外的 CPU 资源,并且还有可能降低每次 Confluence...请求的响应。
在本教程中,我们将学习如何使用 JS 进行AJAX调用。 1.AJAX 术语AJAX 表示 异步的 JavaScript 和 XML。 AJAX 在 JS 中用于发出异步网络请求来获取资源。...现在,它也可以用来检索JSON, HTML或纯文本。...来自服务器的响应存储在responseText变量中,该变量使用JSON.parse()转换为JavaScript 对象。...如果存在网络错误,则将拒绝,这会在.catch()块中处理。 如果来自服务器的响应带有任何状态码(如200、404、500),则promise将被解析。响应对象可以在.then()块中处理。...将响应代码(例如404、500)视为可以在catch()块中处理的错误,因此我们无需显式处理这些错误。
作者:潘与其 - 蚂蚁金服前端工程师 - 喜欢图形学、可视化 在之前数据瓦片方案的介绍中,我们提到过希望将瓦片裁剪放入 WebWorker 中进行,以保证主线程中用户流畅的地图交互(缩放、平移、旋转)。...但是本文介绍的针对 Polygon 要素的文本标注方案,将涉及复杂的多边形难抵极运算,如果不放在 WebWorker 中运算将完全卡死无法交互。...在我们的例子中,当主线程请求 WebWorker 返回当前视口包含的数据瓦片时,WebWorker 会计算出瓦片包含的 Polygon 要素的难抵极,不影响主线程的交互: // https://github.com...事实上 Mapbox 也是这么做的,另外为了加快线程间数据传输速度,数据格式在设计上也需要考虑 Transferable[6],由于线程上下文转移时不需要拷贝操作,在大数据量传输时将获得较大的效率提升。...因此 Mapbox 的做法是合并多条请求,在主线程中维护一个简单的状态机: /** * While processing `loadData`, we coalesce all further
rem在响应式布局中的应用 最近做了一些响应式的页面,遇到了一些问题,想了些解决方法,在这里总结一下。目前响应式的主流实现方式是百分比布局,加上媒体查询@media screen。...关于媒体查询还有媒体查询的一些兼容性问题,网上介绍的很多 其实响应式布局中主要困扰我们的问题还是元素的等比缩放。目前的元素的等比缩放主要有以下两种解决方案。 实现等比缩放的一些方案 1....这也是我们在响应式界面中遇到的最主要的场景。基本上如果是图片都会下意识的用img来引入,即使是背景图片也常用这种方式来撑开父元素然后用img做背景。...rem在h5开发中用的比较多,为了适配不同的手机尺寸。...使用rem的优点 刚开始是为了解决元素等比缩放的问题,才用上rem的,但是在试用过程中发现rem的响应式布局方案拥有以下一些优点。 1.
需求:出现意外报错响应内容可读性差,不利于排查与定位,需要自定义错误响应。 在web中可以使用@ControllerAdvice即可编写统一异常响应,在webFlux下则是另一种编写方式。...@RequestMapping("/error") public Object getError(String Str) { return 1/0; } 原生错误响应..."error": "Internal Server Error", "message": "/ by zero", "requestId": "af25e175-1" } 自定义错误响应
介绍: 这篇文章是我写的"如何把图片存入sqlServer中"的后续。我建议你在读这篇文章之前先看看那篇。 和存储图片相比,读取图片就要简单多了。...在这篇文章中,我们将讨论如何从SqlServer中检索图片。 并将学习以下几个方面的知识. ·如何设置图片的格式? ·如何使用BinaryWrite方法。...我们已经在Person表中存储了数据,那么我们就写些代码来从表中读取数据。 下面的代码检索了所有的值从Person表中。 从sqlserver中读取图片的代码....在显示图片之前,我们先设置了图片的contentType,然后我们使用BinaryWrite方法把图片输出到浏览器。
stars:>4000 vimrc 检索星星数量超4000的vimrc相关的项目! Tags: None Archives QR Code
C# 程序在 Docker 中响应 Unix 信号 在 Docker Entry Script 详解中介绍了如何在 shell 脚本中响应 Unix 信号量来实现 Docker 应用优雅的关闭退出, 本文介绍...C# 程序如何在 Docker 中响应 Unix 信号实现优雅的关闭退出。...因为用 Mono 编译出来的程序可以完美的在 Linux/Docker 下运行, 所本文以 Mono 5.4 做为开发环境, 对应的 .Net Framework 版本为 4.6.1 。...在 Linux 下面, Mono 提供了 Mono.Unix.UnixSignal 来解决这中问题, 我们的程序需要监听两个 Unix 信号, 分别是: Mono.Unix.Native.Signum.SIGINT...通常应用程序都会有自己的状态, 在程序结束时, 保存应用程序的状态是非常重要的, 因此应许能够感知结束, 并保存状态是非常重要的。
响应式表单 FormControl 的 valueChanges 属性和 statusChanges 属性包含了会发出变更事件的可观察对象。...比如这里在结果里追加上次更新时间,字段名为lastTime this.form.valueChanges .pipe( filter(() => this.form.valid
问题 在Oracle中,响应文件在什么位置?...答案 可以在root用户下执行以下命令,获取所有的响应文件的位置: find -name *.rsp / 1、创建数据库的响应文件:$ORACLE_HOME/assistants/dbca/dbca.rsp...例如:/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/assistants/dbca/dbca.rsp 2、创建监听的响应文件:$ORACLE_HOME/assistants.../netca/netca.rsp 例如:/u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/assistants/netca/netca.rsp 3、安装数据库软件的响应文件...解压后的文件夹/response/db_install.rsp ③18c安装之前:$ORACLE_HOME/install/response/db_install.rsp 4、安装GRID软件的响应文件
在当今数字化的时代,AI 模型的应用越来越广泛,而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章,深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...它通常将知识库拆分为小的文本块,进行嵌入编码后存储在向量数据库中。在运行时,根据用户查询的语义相似性查找最相关的块,并添加到提示中。然而,传统的 RAG 方法存在一些问题。...例如,有些模型在处理自然语言文本时表现出色,而有些模型则更适合处理特定领域的知识。在选择嵌入模型时,需要根据具体的应用场景进行评估和选择。 3....五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍,我们可以看出,这些方法可以结合使用,以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...总之,改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新,我们相信可以找到更加有效的方法,为 AI 技术的发展做出更大的贡献。
在本文中,我们全面回顾了将RAG技术集成到AIGC场景中的现有工作。我们首先根据检索器如何增强生成器对RAG基础进行分类。我们提炼了各种检索器和生成器的增强方法论的基本抽象。...虽然RAG的概念最初出现在文本到文本的生成中[32],但它也已被适应到各种领域,包括代码[38]-[40]、音频[41]、[42]、图像[43]-[45]、视频[46]、[47]、3D[48]、[49]...虽然大多数研究兴趣,特别是在LLM研究人员中,集中在文本生成任务中基于查询的RAG上,但认识到其他RAG基础范式也是有效的技术,并具有显著的使用和进一步发展潜力是至关重要的。...尽管文本生成通常被视为RAG的主要应用,我们强调RAG在其他模态的发展也在早期阶段开始,并已取得了有希望的进展。某些模态与检索技术有着丰富的历史联系,为RAG注入了独特的特征。...尽管检索器和生成器在不同的模态和任务中展现出变化,我们提炼了RAG基础的基本抽象,将应用视为源自这些抽象的适应。
在Django中,你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作中遇到的问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django 中,您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量中,以便在其他模板中使用。例如,您可能有一个主模板,其中包含内容部分和侧边栏。...然后,我们将已渲染的 HTML 文本存储在 context 字典中。最后,我们使用 render() 函数渲染主模板,并传入 context 字典作为参数。...此类将模板字符串或模板对象作为参数,并返回一个 HTTP 响应对象。HTTP 响应对象包含渲染后的 HTML 文本。...这些方法可以帮助我们在Django中获取已渲染的HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记:http://t.cn/RHea2Rs ),同时也参加了 CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017 的一个文本分类问题的比赛:让 AI...上图为模型架构示例,在示例中,句长n=9n=9,词向量维度k=6k=6,filter 有两种窗口大小(或者说 kernel size),每种有 2 个,因此 filter 总个数m=4m=4,其中: 一种的窗口大小...文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词的表示,然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示,最后通过 softmax 层进行分类。具体如下: Max-pooling layer: ?...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...Word Dropout Improves Robustness 针对 DAN 模型,论文提出一种 word dropout 策略:在求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词 (token) 失效。
从图1和图2可以看出,一次计算需要依赖于上一次的状态s计算完成,因此作者修改网络结构为图3,类似于gru网络,只包含forget gate和reset gate,这两个函数可以在循环迭代前一次计算完成,...实验之前首先对文本按单词进行分词,然后采用word2vec进行预训练(这里采用按字切词的方式避免的切词的麻烦,并且同样能获得较高的准确率)。...2:由于本次实验对比采用的是定长模型,因此需要对文本进行截断(过长)或补充(过短)。 3:实验建模Input。...本次实验采用文本标签对的形式进行建模(text,label),text代表问题,label代表正负情绪标签。
近期阅读了一些深度学习在文本分类中的应用相关论文(论文笔记),同时也参加了CCF 大数据与计算智能大赛(BDCI)2017的一个文本分类问题的比赛:让AI当法官,并取得了最终评测第四名的成绩(比赛的具体思路和代码参见...,非常积极}中的哪一类 新闻主题分类:判断新闻属于哪个类别,如财经、体育、娱乐等 自动问答系统中的问句分类 社区问答系统中的问题分类:多标签分类,如知乎看山杯 更多应用: 让AI当法官: 基于案件事实描述文本的罚金等级分类...5.1 2 文本表示学习 经过卷积层后,获得了所有词的表示,然后在经过最大池化层和全连接层得到文本的表示,最后通过softmax层进行分类。...下面两篇论文提出了一些简单的模型用于文本分类,并且在简单的模型上采用了一些优化策略。...6.1.4 Word Dropout Improves Robustness 针对DAN模型,论文提出一种word dropout策略:在求平均词向量前,随机使得文本中的某些单词(token)失效。