现在有一大堆英文参考文献，要将其中的图书和杂志分开，在deepseek中输入提示词： 你是一个Python编程专家，要完成一个Python脚本，完成任务如下： 读取文件："D:\参考文献.xlsx"工作簿中的工作表...", "Vol."] # 创建一个空的DataFrame用于存储符合条件的行 filtered_df = pd.DataFrame(columns=df.columns) print("正在检测第一列中的字符串...的单元格内容。")...# 将匹配的行写入Sheet2 with pd.ExcelWriter(file_path, mode='a', engine='openpyxl', if_sheet_exists='replace'...", index=False) # 写入Sheet2 filtered_df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet2", index=False) print("已成功将匹配的单元格内容移动到
在deepseek中输入提示词： 一步步的思考，单元格C2的内容是中英文混合的，现在要写一个Excel公式，将英文内容提取出来。...deepseek的回复：非常抱歉，之前的公式确实存在问题。我们需要确保只提取英文字符和点（.），而不提取中文字符。我们可以通过进一步细化条件来解决这个问题。...步骤1：确定英文字符和点的范围 英文字符包括大写字母（A-Z）、小写字母（a-z）和点（.）。我们需要识别这些字符并将其提取出来。...步骤3：连接符合条件的字符 使用TEXTJOIN函数将符合条件的字符连接起来。...：将所有符合条件的字符连接起来。 示例 假设C2的内容是“电脑软件提供商MSFT.O”，公式将提取出“MSFT.O”。
C++程序的内存格局通常分为四个区： 全局数据区(data area)，代码区(code area)，栈区(stack area)，堆区(heap area)(即自由存储区)。...全局数据区存放全局变量，静态数据和常量； 所有类成员函数和非成员函数代码存放在代码区； 为运行函数而分配的局部变量、函数参数、返回数据、返回地址等存放在栈区；余下的空间都被称为堆区。...根据这个解释，我们可以得知在类的定义时，类成员函数是被放在代码区，而类的静态成员变量在类定义时就已经在全局数据区分配了内存，因而它是属于类的。...对于非静态成员变量，我们是在类的实例化过程中(构造对象)才在栈区或者堆区为其分配内存，是为每个对象生成一个拷贝，所以它是属于对象的。
reactnative可以编辑iOS程序也可以编辑Android程序, 而且80%的代码都可以重用. 及有些文件是两个系统通用的, 相信大家也都清楚了....但是也许大家会遇到一些屏幕布局的问题, 最常遇到的就是Android的状态栏我们是无法涉及的而iOS的就可以....所以当一个component设置了marginTop时, 两个系统需要设置的数值是不一样的. ...我们没必要为了一个style而创建两个文件(***.ios.js和***.android.js)当然这肯定能解决问题, 但是每次都这样做的花, 会很浪费, 而且代码冗余, 也导致重用代码率也低了. ...然后在需要分别设置两个系统样式的地方导入该类, 而不需要再从'react-native'里导入了 const StyleSheet = require('.
题外话 咋眼一看这道题目和104.二叉树的最大深度很像，其实有很大区别。 这里强调一波概念： 二叉树节点的深度：指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数。...但leetcode中强调的深度和高度很明显是按照节点来计算的，如图： 关于根节点的深度究竟是1 还是 0，不同的地方有不一样的标准，leetcode的题目中都是以节点为一度，即根节点深度是1。...递归三步曲分析： 明确递归函数的参数和返回值 参数的话为传入的节点指针，就没有其他参数需要传递了，返回值要返回传入节点为根节点树的深度。 那么如何标记左右子树是否差值大于1呢。...0，表示当前节点为根节点的树高度为0 代码如下： if (node == NULL) { return 0; } 明确单层递归的逻辑 如何判断当前传入节点为根节点的二叉树是否是平衡二叉树呢，当然是左子树高度和右子树高度相差...false : true; } }; 迭代 在104.二叉树的最大深度中我们可以使用层序遍历来求深度，但是就不能直接用层序遍历来求高度了，这就体现出求高度和求深度的不同。
将一个数组中的奇元素全部移到数组的前半部分，即将奇偶元素分开？ 需要调整元素的顺序。先判断数组中的一个元素的奇偶性，如为奇数就往后移。 如何判断一个元素的奇偶性？...//判断元素的奇偶性 bool isEven(int data) { return((data & 1) == 0 ? ...true : false); } 测试如下： #include //判断元素的奇偶性 bool isEven(int data) { return((data...is not odd"); return 0; } 实现代码如下： #include using namespace std; //判断元素的奇偶性
本文经过作者亲自测试，如有问题或者更好的解决方案，还望各位指出纠正。 原因： 因为word有自动检查错误的功能，就算关闭了自动检查的功能，只要稍微改动就有报上边的错误。...最佳解决方案： 在记事本上写好对应的模板字段再粘贴到模板文件中对应的位置上 例子： 我的模板文件中有个要替换的字段{proName} 如果你直接在word上写这个字段，就会出现上边的错误。...在记事本或者纯英文软件上写好{proName}再粘贴到对应的位置就不会报错。 又解决一个问题，巴适，喜欢的朋友留个赞吧。
开发人员日常游走于各个环境，进行开发、测试、操作；我想每个技术人员多多少少都有过把正式环境当成测试环境操作的窘境；如果是不严重的失误，可能你就偷偷的加加班把失误的操作给恢复回去了；如果是严重的事故，估计现在也看不到这篇文章了...（已祭天） 下面推荐一款前端区分开发、QA 和生产环境的指示器插件；配置之后，如下图效果，在页面的左上角会根据当前的环境，显示一个比较醒目的角标，便于我们快速知道当前所处的环境； 下载 代码仓库地址...一个合法访问google的浏览器插件---集装箱 添加代理访问google插件库进行下载 配置 配置非常的简单 第一步；打开插件配置 第二步；配置环境 支持4种匹配规则：域名包含规则值、域名以规则值开头...、域名以规则值结尾、域名符合正则表达式 下面以个人博客(https://lupf.cn)和百度(https://baidu.com)作为两个环境来进行测试 第三步；测试效果 有了这么醒目的提醒，是不是一下就安心多了...这只是多了一个风险提醒的方式，让你的环境更加醒目；也只能治标，不能治本；治本最终还是得靠自己胆大心细。祝好！
2021 07/15基因日签 tRNA剪接切割和重连是分开的两步反应 .壹. 关键概念 RNA聚合酶Ⅲ终止转录于poly(U)4序列中，而它镶嵌于GC富集区。 .贰....关键概念 tRNA剪接经历连续的切割和连接反应。 .叁. 关键概念 内切核酸酶切割前tRNA的内含子的两个末端。 .肆....关键概念 内含子的释放产生两个半-tRNA，它含有不寻常的末端，即5‘-羟基与2’,3‘-环磷酸。 .伍.
前言 假设: 程序员：mos 下班写了一个库 --- 可以完成一个加法操作 要卖出去，挣钱，源代码肯定不可以卖出去 这个时候，怎么能把这个东西卖给别人，别人又不知道他怎么写的 ---- 一、先创建....c 文件 ---- 二.在创建一个 .h 头文件 ---- 三.区分.h 和 .c 文件 ---- 四.右击项目名称，找到属性 ---- 五.属性页 – 常规 – 配置类型 – 选中 - 静态库...生成静态库 ---- 七.售卖 .lib 文件 买家就会说这是什么玩意，也用不了，这时我们可以把 . h 文件也卖掉 .h 里面只是有一些对函数的描述 拿到 .h 和 .lib 之后就可以用了...8.2.将买的 .h .lib 文件导入test.c文件路径里 8.3. 测试 这里面需要加入导入静态库的代码 #pragma comment(lib,)
新加坡国立大学和 Facebook AI 的研究者提出了一种新型解决方案：将表征学习和分类器学习分开，从而寻找合适的表征来最小化长尾样本分类的负面影响。该论文已被 ICLR 2020 接收。 ?...：在学习分类任务的过程中，将通常默认为联合起来学习的类别特征表征与分类器解耦（decoupling），寻求合适的表征来最小化长尾样本分类的负面影响。...该研究将表征学习和分类器学习分离开来，分别进行了延伸探究。 表征学习 对于表征学习来说，理想情况下好的类别表征能够准确识别出各种待分类类别。...平方根采样（Square-root sampling）：本质上是之前两种采样方式的变种，通常是将概率公式中的 q 定值为 0.5。...实验结果 通过以上观察和学习拆分，该研究在几个公开的长尾分类数据集上重新修改了头部类别和尾部类别的分类决策边界，并且搭配不同的采样策略进行交叉训练实验。
Slack和Workday正在通过集成使其共同用户可以在Slack界面使用Workday人力资源工具。...随着时间的推移，双方将扩大集成范围，使IT团队能够更容易地根据部门分配团队成员到适当的Slack渠道。Slack中定制化的Workday通知也在未来规划中。...对于Workday而言，这样的合作是将HR软件纳入Slack生态系统的一种方式。 “创新一直是Workday的核心价值之一，并在开放的理念和协作的基础上为客户的利益着想。”...至于Slack，团队协作领域的的宠儿，每周活跃用户数量超过900万，每日活跃用户数量超过600万，它还拥有占总数55％的国际客户群。Slack每年的经常性收入超过2亿美元，有200万付费用户。...Slack还与Oracle，SAP，Google，Salesforce和ServiceNow建立了合作伙伴关系，旨在使其平台成为枢纽似的业务工具中心，并为用户简化工作流程。
其实思想很简单，就是我们能不能通过引脚的状态和功耗联系在一起，能不能在点上或者更大的时间跨度上面来完成控制。 提取与功耗变化密切相关的事件，如引脚状态的翻转、中断的发生等。...功耗数据和引脚状态数据都基于同一个高精度时钟，确保两者的时间戳是一致的。通过时间戳的对应关系，可以将每个时刻的功耗值与对应的引脚状态关联起来。...聚类分析： 将具有相似功耗特征的数据点聚成簇，分析不同簇的引脚状态特征。...将功耗变化与其他相关信（如中断请求信号、CPU状态等）进行关联分析。 通过单步调试，查看中断服务程序的执行过程，了解中断对系统状态的影响。...也就是说，可以对比不同代码的指令数量和消耗的功耗来优化 中断响应延迟过长会导致系统无法及时处理事件，可能引起额外的功耗。中断嵌套会增加中断处理的复杂度，从而增加功耗。
在疫情的特殊形势和国家政策的大力支持下，传统学习机会、教育直播平台、互联网巨头、各类平台纷纷上线免费远程教育直播和录播课；AI技术公司为教育机构提供直播技术支持......机遇 1、市场接受度提升 在线教育企业通过免费赠课，以低成本获得大量用户；疫情期间的体验有望提升用户线上学习的自主意识和使用习惯。...在线教育不是将线下教育的模式照搬到县上，除了之前已经适应大规模线上授课的大型教育机构，那些短时间从线下转型到线上的企业，面临着技术跟不上、教学体验差、课程编排缺乏打磨的多种问题。...2、流量质量不高 在免费和疫情所迫的情况下获得的用户没有进过以往付费模式的层层筛选，付费意愿不高，疫情过后有多少用户会实际转化有待市场验证， 3、现金流压力大 免费赠课模式对某些企业的现金流带来了非常大的压力...疫情带来的流量红利变现钱，如何维持资金链不断裂是个巨大的挑战。 以上就是未来教育直播平台发展所面临的机遇和挑战。 注：本文部分资料来源自艾瑞咨询。
假设现在有图像数据imgs和对应标签targets。...数据维度分别如下 imgs.shape = (num, channel, width, height) targets.shape = (num, class) 因为通常我们需要将数据打散，这样的好处是可以让模型训练更具鲁棒性...，那么如何同时打散data和target，而且还需要保持对应顺序不变呢？...方法如下 # 得到打乱后的index from random import shuffle index = [i for i in range(len(imgs))] shuffle(index) imgs...= imgs[index, :, :, :] targets = targets[index, :] 要注意的是数据的维度要保持正确，也就是上面的:数量要正确，假如在mnist数据集上，target的维度是
百度搜了下全都是不知道哪年的一篇博客被疯狂转载，删除缓存文件的。但是根本不顶用。直接上我的解决方案吧（来自stackoverflow）。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
将数组和减半的最少操作次数 - 力扣（LeetCode） 给你一个正整数数组 nums 。每一次操作中，你可以从 nums 中选择 任意 一个数并将它减小到 恰好 一半。...（注意，在后续操作中你可以对减半过的数继续执行操作） 请你返回将 nums 数组和 至少 减少一半的 最少 操作数。...以下是将数组和减少至少一半的一种方法： 选择数字 19 并减小为 9.5 。 选择数字 9.5 并减小为 4.75 。 选择数字 8 并减小为 4 。...nums 的和减小了 33 - 14.75 = 18.25 ，减小的部分超过了初始数组和的一半，18.25 >= 33/2 = 16.5 。 我们需要 3 个操作实现题目要求，所以返回 3 。...以下是将数组和减少至少一半的一种方法： 选择数字 20 并减小为 10 。 选择数字 10 并减小为 5 。 选择数字 3 并减小为 1.5 。
导读 生成式检索用于序列推荐是将候选item检索视为一个自回归序列生成问题。但现有方法只关注item信息的行为或语义方面，忽略了它们的互补性。...本文提出一种新的生成式推荐框架EAGER，集成行为和语义信息。...（1）EAGER是一种双流生成结构，利用共享编码器和两个独立的解码器，以基于置信度的排序策略对行为token和语义token进行解码； （2） 构建摘要token的全局对比任务，实现对每种类型的信息的区分性解码...； （3）语义引导的迁移任务，通过重构和识别两类任务，增强语义信息对行为表征的引导。...3 实验 消融实验和一些度量损失的验证
finecms上手还算比较快吧，对seo关注的朋友会想着将它的url改造了，里面多了-list-和-show-，可以直接去掉，下面就随着ytkah一起来进行设置吧。 ...首先到后台的url规则，将列表和列表的-list去掉，将内容和内容分页的-show去掉，如下图所示 ? 第二步：修改伪静态规则文件。...更新全站缓存和更新文章URL 这样，finecms的URL改造就算完成了。 ...20170817优化一下：分页的分隔符换成下横线的“_”，栏目页改成这样{dirname}_{page}.html，因为栏目页的page值有可能跟{dirname}-{id}_{page}.html的id...值一样 有朋友反映finecms设置伪静态后分享到微信不能访问的处理方法
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