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背景最近公司项目不多，比较清闲，划水摸鱼混迹于各大技术博客平台，瞬间又GET了好多前端技能，一些属于技巧，一些则是闻所未闻的冷知识，一时间还消化不过来，不由的发出一声感叹！前端可真是博大精深于是突发奇想，现分类整理出来分享给大家，也补充了一些平时的积累和扩展了一些内容，俗话说，独乐乐不如众乐乐，大家一起来接受前端的洗礼吧！！！论被玩坏了的前端HT

在Windows操作系统中，记事本是一个小的应用程序，采用一个简单的文本编辑器进行文字信息的记录和存储。请仿照Windows的记事本，开发一个属于自己的记事本（Notepad）功能记事本的应该具备的功能，基本要求如下：（1）菜单栏中包含文件、编辑、查看和帮助菜单，具体如下图所示。（2）文件菜单中具有新建、打开、保存、另存为、打印和退出功能，具体如

大家好，我是小五🐶Excel是我们经常来处理数据的工具，也是最便捷的可视化武器。但如果直接给别人展示处理后的表格数字，往往显得单调又无聊，一眼难以看出个所以然。所以今天我将带大家用三种不同的方式，来美化我们的表格，轻松玩转Excel可视化。REPT函数REPT函数是重复函数，可根据指定次数重复文本，具体语法结构如下：REPT (重复字符串，重复次数)可以

什么是线性表？所谓线性，即一条线，这条线可以是直线，也可以是曲线。所谓表，肯定都不陌生，生活中有各种各样的表或者表格。我们在表格中填写各种各样的信息，通过表格，能够很好地对信息进行分类储存和分析。表的特点有：表由若干单元格组成单元格之间有顺序除特殊位置的单元格（首起和结尾）有一个“邻居”外，其他单元格都有两个“邻居”。那么什么是线性表呢？简单来说，就是

导读：随着电商平台对图像信息的大量引入，通过图像分析来进行广告点击率判断就成了新的趋势。本次分享的主题为CSCNN：新一代京东电商广告排序模型，主要介绍视觉信息在CTR排序模型中的应用。一方面，我们将介绍在工业场景下使用CNN将图像加入CTR模型联合建模的方法；另一方面，我们指出传统用于分类任务的CNN并不适合电商场景。将电商场景中丰富的、具有强视觉先验的"

随着大数据和AI业务的不断融合，大数据分析和处理过程中，通过深度学习技术对非结构化数据（如图片、音频、文本）进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作，在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。Spark介绍Spark是大规模数据处理的事实标准，包括机器学习的操

　　最近工作中需要将一些数据写入CSV文件中，并要使用Excel打开进行查看。测试时发现，导出的CSV文件用Excel打开后，中文字符全部是乱码。写入CSV文件的是UTF8编码的数据，文件在Linux中查看是没有问题的，在Windows上用Excel打开却有乱码。在查阅资料后发现，windows系统中文本文档的编码格式用BOM来指定，在文件的开头要写入字符

自然语言表征模型最近受到非常多的关注，很多研究者将其视为NLP最重要的研究方向之一。例如在大规模语料库上预训练的BERT，它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式，经过微调后可以持续改善不同NLP任务的性能。因此，我们获取BERT隐藏层表征后，可用于提升自己任务的性能。但是，已有的预训练语言模型很少考虑知识信息，具体而言即知识图谱(ht

　　学习编程，可以使用很多种的方式进行，比如命令行方式（早期的程序员就是这种方式编程的），比如计算机自带的文本文件工具：记事本等，在比如高级的编程语言开发工具（IDE）：Pycharm、Inteill等。不管使用哪种方式，学习编程的捷径就是不断的写代码，优化思路。1、使用命令行编写第一个Python程序　　安装好Python的开发环境后，就可以使用计