开始编辑和修改内容。请问您需要了解哪方面的知识和技术来帮助您回答这个问题呢？
Microsoft Office现在已经是我们每天必须使用的软件之一，而Python可用于编写Office脚本（也称为自动化），使用户更容易使用。这可能不像录制宏那么容易，但也不是很复杂。在本文中，将介绍如何使用PyWin32模块访问一些Office程序，并使用Python操作它们。
PGL图学习之图游走类metapath2vec模型[系列五] 本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5009827?contr
PGL图学习之图游走类metapath2vec模型系列五 本项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5009827?contrib
作者：Zipporah Polinsky-Nagel, Gregory Brucchieri, Marissa Joy, William Kye, Nan Liu, Ansel Andro Santos and Merle Strahlendorf
关于推荐系统，如果在忘掉所有的公式和代码，忘记所有的语言描述，脑海里就剩下几张图景，会是什么？一张二维表格，一个拓扑图，一条时间线。这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。
[去掉文档保护] 方法一（简单有效）：启动word文档，新建一个空白文档，执行“插入文件”命令，打开“插入文件”对话框，定位到需要解除保护的文档所在的文件夹，选中该文档，单击“插入”按钮，将加密保护的文档插入到新文档中，文档保护会被自动撤销。 方法二：打开文档后，将其另存为XML文件，然后用UltaEdit这个编辑软件打开刚刚存储的XLM文件，查找 ,这个“******”是可变的。只需要找到这段文字，，然后删掉这一段，保存退出，即可解除文档的密码保护。:) 如果您有一定的电脑基础，您可以试一下以下方法：
方法一（简单有效）：启动word文档，新建一个空白文档，执行“插入文件”命令，打开“插入文件”对话框，定位到需要解除保护的文档所在的文件夹，选中该文档，单击“插入”按钮，将加密保护的文档插入到新文档中，文档保护会被自动撤销。
日本计算机应急响应团队（JPCERT）分享了在2023年7月检测到的一种新的“PDF中的MalDoc”攻击，该攻击通过将恶意Word文件嵌入PDF中来绕过检测。多数工具识别该文件为PDF，但办公软件程序可以将其作为常规Word文档打开，若文件具有配置的宏，并且Microsoft Office上没有禁用自动执行宏的安全设置，则将运行宏代码。
跨平台用户体验统一正处于增长趋势：早些时候 iOS 和安卓有着不同的体验，但是最近在应用设计以及交互方面变得越来越接近。从安卓 Nougat 的底部导航到分屏特性，两个平台间有了许多相同之处。对设计师而言，我们可以将主流功能设计成两个平台一致（过去需要单独设计）。对开发者而言，这是一个提高、改进开发技巧的好机会。所以我们决定开发一个安卓气泡选择的组件库 —— 灵感来自于苹果音乐的气泡选择。
A、在镜像前，输入MIRRTEXT指令B、输入新值0 代表不转动 ；输入新值1代表转动C、MIRRTEXT指令完成后，输入MI镜像指令就OK了。
打开文件的时候花了较长时间，并且显示了乱码，并且老师使用WPS自带的文档修复功能也无法修复。
一、忘记除SYS、SYSTEM用户之外的用户的登录密码。 用SYS (或SYSTEM)用户登录: CONN SYS/PASS_WORD AS SYSDBA; 使用如下语句修改用户的密码: ALTER USER user_name IDENTIFIED BY "newpass"; 注意：密码不能全是数字。并且不能是数字开头。否则会出现：ORA-00988: 口令缺失或无效 二、忘记SYS用户，或者是SYSTEM用户的密码。 如果是忘记SYSTEM用户的密码，可以用SYS用户登录。然后用ALTER US
序 最近公司一个客户大大购买了一堆医疗健康方面的科普文章，希望能放到我们正在开发的健康档案管理软件上。客户大大说，要智能推送！要掌握节奏！要深度学习！要让用户留恋网站无法自拔！ 话说符合以上特点的我也只能联想到某榴了。 当然，万里长征的第一步是把文章导入我们的数据库。项目使用的是AWS的dynamoDB，是非关系型数据库，所有内容都是以json的形式储存的。而客户大大购买来的文章，一共600多篇，要么是word要么是Adobe indesign的indd。找了一圈，没有发现合适的应用可以把word或ind
图的广度优先搜索（Breadth-First Search，简称BFS）是一种用于遍历和搜索图的算法。它从图中的一个顶点开始，逐层地遍历其相邻顶点，并保持一个队列来存储待访问的顶点。BFS算法的核心思想是先访问离起始顶点最近的顶点，在此基础上逐层向外扩展，直到遍历完所有的顶点。
这是渲染系列的第二篇文章，第一篇讲述的是矩阵，这次我们会写我们的第一个Shader并且导入一张纹理。
问题： 今天用office word 2019输入一个矩阵的时候，突然卡死了。强制关闭了word。再打开就变成这样了。
典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数据点v（i）的特征确定，还可以由其他数据点v（j）的特征确定。j）给出。例如，期刊论文的主题（例如计算机科学，物理学或生物学）可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面，在预测论文主题时，论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中，我们不仅知道每个单独数据点的特征（词频），而且还知道数据点之间的关系（引文关系）。那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？
Office作为我们的常用办公软件，也能实现离线发布Wordpress博客的功能，既方便又快捷，还能解决了Wordpress本身编辑器不够强大的问题，利用Office word2013的编辑功能让文章更具有用户体验。
科技论文写作的最后一部分就是参考文献，引用的文献正确与否，一方面，从一定程度上反映了作者的学术态度，而另一方面，编辑和审稿人也喜欢从这部分挑刺儿。目前参考文献管理软件有多种，EndNote是Thomson Reuters 公司开发的SCI 数据库采用的官方软件，也是最受科研工作者青睐的参考文献管理软件。EndNote的功能十分强大，支持近4000种国际期刊的参考文献格式，拥有几百种写作模板，可在word中快速插入参考文献。除此之外，EndNote 还可以轻松管理成千上万条参考文献，对所有文献进行快速分类保存、查看和引用。因此，今天小编重点介绍下Endnote的主要功能以及在科技论文写作过程中可能出现的问题，希望能帮助到同在科研一线奋斗的小伙伴们。
在接下来的几个练习中，我们将返回到网页搜索引擎的构建。为了回顾，搜索引擎的组件是：
文首先对GLSurfaceView相关知识进行讲解，然后介绍Android系统如何获取摄像头数据并利用GLSurfaceView渲染到屏幕上。
作者：浪子花梦，一个有趣的程序员 ~ . Win32API 相关文章如下： Win32利用CreateEvent 实现简单的 —— 线程同步 Win32消息处理机制与窗口制作 Win32远程线程注入 .dll 文件 Win32删除目录下的所有文件 —— 递归遍历 （一）Win32服务程序编写 —— 使用SC命令创建与删除 （二）Win32服务程序编写 —— 使用命令行参数创建与删除 Win32使用快照、psapi.dll、wtsapi32.dll、ntdll.dll 四种方式实现 —— 枚举进程 （一）Win32进程通信 —— 自定义消息实现 （二）Win32进程通信 —— 内存映射文件 （三）Win32进程通信 —— 数据复制消息 （四）Win32进程通信 —— 剪贴板的使用 （五）Win32进程通信 —— 匿名管道 （六）Win32进程通信 —— 邮槽的使用
通用搜索引擎的处理对象是互联网网页，目前网页数量以百亿计，搜索引擎的网络爬虫能够高效地将海量的网页数据传下载到本地，在本地 形成互联网网页的镜像备份。它是搜索引擎系统中很关键也很基础的构件。
图是一种非线性数据结构，它由节点（也称为顶点）和连接这些节点的边组成。图可以用来表示各种关系和连接，比如网络拓扑、社交网络、地图等等。图的节点可以包含任意类型的数据，而边则表示节点之间的关系。图有两种常见的表示方法：邻接矩阵和邻接表。
关于这个标题的内容是面试笔试中比较常见的考题，大家跟随我的博客一起来学习下这个过程。
随着词嵌入的兴起，其他领域的嵌入技术也随之发展，尤其是图嵌入 (Graph Embedding)，所以本篇给大家分享3个经典的图嵌入算法以及简单分析其与词嵌入的异同。
图结构是计算机科学中的一项重要内容，它能够模拟各种实际问题，并在网络、社交媒体、地图等领域中具有广泛的应用。本文将引导你深入了解图的基本概念、遍历算法以及最短路径算法的实际应用。
回答：1、打开 HTML 文件，点击菜单栏 文件→使用 Microsoft Office Word 编辑，之后系统会自动打开 Word 并显示HTML文件的内容，这是保存即可。
Doxygen是一个代码文档生成工具。它从代码文件中提取注释并可生成多种文档形式。如：网页文档HTML，RTF (MS-Word)，PDF等等。同时也可生成函数之间的调用和文件的依赖关系图表。
师兄：按照惯例，我还是先说说图优化的背景吧。SLAM的后端一般分为两种处理方法，一种是以扩展卡尔曼滤波（EKF）为代表的滤波方法，一种是以图优化为代表的非线性优化方法。不过，目前SLAM研究的主流热点几乎都是基于图优化的。
QBot也称为QakBot，已经活跃了很多年。它最初被称为金融恶意软件，旨在窃取用户凭据和键盘记录来对政府和企业进行金融欺诈。近期在野捕获的Office Word文档中发现QBot变体，但未发现其传播方式。本文将分析它在受害者机器上的工作方式及其使用的技术。
色彩分类（Color Classification）用于根据样本的颜色信息对其进行分类识别。与单色目标的分类识别类似，色彩分类过程也包括训练和分类两个阶段。
这里的图数据特指布局后的图数据，主要包括顶点信息（ID和坐标等）以及边信息，先前已经写过如何使用Gephi来进行数据的可视化，具体文章见：
Titan是一个高度可扩展的开源图形数据库。图形数据库是一种NoSQL数据库，其中所有数据都存储为节点（nodes）和边（edges）。图形数据库适用于高度连接数据的应用程序，其中数据之间的关系是应用程序功能的重要部分，如社交网站。Titan用于存储和查询分布在多台机器上的大量数据。它可以使用各种存储后端，如Apache Cassandra，HBase和BerkeleyDB。在本教程中，您将安装Titan 1.0，然后配置Titan以使用Cassandra和ElasticSearch。Cassandra充当保存底层数据的数据存储区，而ElasticSearch是一个自由文本搜索引擎，可用于在数据库中执行一些复杂的搜索操作。您还将使用Gremlin从数据库创建和查询数据。
断断续续的学习安卓也有一段时间了。因为之前是搞iOS开发的, 之前有关iOS的博客请看《我的iOS开发系列博文》、《我的Objective-C系列文章》和《窥探Swift系列博客说明及其Swift版本间更新》,《设计模式系列文章》，《重构系列文章》，在搞安卓期间好多都是类比着iOS来学的，安卓开发和iOS开发还是有许多相似之处的，控件的使用也都是大同小异，因为之前接触过过JavaEE的东西，所以搞搞安卓还是比较顺利的。 还是由浅入深，本篇博客先简单讲解了在Mac下如何搭建Android开发环境(Window
2017 年 12 月底，清华大学张钹院士做了一场题为《AI 科学突破的前夜，教授们应当看到什么？》的精彩特邀报告。他认为，处理知识是人类所擅长的，而处理数据是计算机所擅长的，如果能够将二者结合起来，一定能够构建出比人类更加智能的系统。因此他提出，AI 未来的科学突破是建立一种同时基于知识和数据的 AI 系统。 我完全赞同张钹老师的学术观点。最近一年里，我们在这方面也做了一些尝试，将语言知识库 HowNet 中的义原标注信息融入面向NLP的深度学习模型中，取得了一些有意思的结果，在这里整理与大家分享一下。
前面我们介绍了树这种数据结构，树是由n（n>0）个有限节点通过连接它们的边组成一个具有层次关系的集合，把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，包括二叉树、红黑树、2-3-4树、堆等各种不同的树，有对这几种树不了解的可以参考我前面几篇博客。而本篇博客我们将介绍另外一种数据结构——图，图也是计算机程序设计中最常用的数据结构之一，从数学意义上讲，树是图的一种，大家可以对比着学习。 1、图的定义 我们知道，前面讨论的数据结构都有一个框架，而这个框架是由相应的算法实现的，比如二叉树搜索树，左子树上所有结点
Python 中的文件处理是一种功能强大且用途广泛的工具，可用于执行各种操作。但是，在编写 Python 程序时，我们需要考虑文件处理的优缺点，以确保代码安全、可靠且性能良好。
1，在R中将图片保存为pdf格式 2，通过在线网站，将pdf转为png 3，将png粘贴到word中即可
机器之心专栏 作者：刘知远 2017 年 12 月底，清华大学张钹院士做了一场题为《AI 科学突破的前夜，教授们应当看到什么？》的精彩特邀报告。他认为，处理知识是人类所擅长的，而处理数据是计算机所擅长的，如果能够将二者结合起来，一定能够构建出比人类更加智能的系统。因此他提出，AI 未来的科学突破是建立一种同时基于知识和数据的 AI 系统。 我完全赞同张钹老师的学术观点。最近一年里，我们在这方面也做了一些尝试，将语言知识库 HowNet 中的义原标注信息融入面向 NLP 的深度学习模型中，取得了一些有意思的结
我进军B站了提到我正在做一个很纯净的机器学习的学习网站，技术实现上其实很简单，用了之前我提到过的Bookdown+github.io。还没有完全做好，但是先把过程简单介绍一下。
作者曾在《矩阵分解推荐算法》这篇文章中提到，矩阵分解算法是一类嵌入方法，通过将用户行为矩阵分解为用户特征矩阵和标的物特征矩阵的乘积，最终将用户和标的物嵌入到低维空间中，通过用户特征向量和标的物特征向量的内积来计算用户对标的物的偏好。
小白：师兄师兄，最近我在看SLAM的优化算法，有种方法叫“图优化”，以前学习算法的时候还有一个优化方法叫“凸优化”，这两个不是一个东西吧？
Pipeline： 开始绘制图形之前，我们必须先给OpenGL输入一些顶点数据,OpenGL不是简单地把所有的3D坐标变换为屏幕上的2D像素；OpenGL仅当3D坐标在3个轴（x、y和z）上都为-1.0到1.0的范围内时才处理它。所有在所谓的标准化设备坐标(Normalized Device Coordinates)范围内的坐标才会最终呈现在屏幕上. 定义这样的顶点数据以后，我们会把它作为输入发送给图形渲染管线的第一个处理阶段：顶点着色器。它会在GPU上创建内存用于储存我们的顶点数据，还要配置OpenGL如何解释这些内存，并且指定其如何发送给显卡。顶点着色器接着会处理我们在内存中指定数量的顶点。 通过顶点缓冲对象(Vertex Buffer Objects, VBO)管理这个内存，它会在GPU内存（通常被称为显存）中储存大量顶点。使用这些缓冲对象的好处是我们可以一次性的发送一大批数据到显卡上，而不是每个顶点发送一次。从CPU把数据发送到显卡相对较慢，所以只要可能我们都要尝试尽量一次性发送尽可能多的数据。 顶点缓冲对象是我们在[OpenGL]教程中第一个出现的OpenGL对象。就像OpenGL中的其它对象一样，这个缓冲有一个独一无二的ID，所以我们可以使用glGenBuffers函数和一个缓冲ID生成一个VBO对象：
最近这段时间一直在做图网络相关，也差不多收尾了，有空整体复盘了下，大致以下几个主题，不过没整理完全哈哈（下次一定
一位日本的安全研究者MalwareMustDie发现一种基于Poison Ivy的新型APT攻击，经过他的逆向分析，发现了一些关于攻击厂商的有趣发现。 本文将介绍他是如何发现这种隐匿极深的APT攻击回
景禹： 图的遍历方法包括 深度优先遍历（搜索） 和 广度优先遍历（搜索） 两种方式。小禹禹能给我说一下树的四种遍历方式吗？
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