Karen110 Karen110
3年前
用Python写几行代码,一分钟搞定一天工作量,同事直呼:好家伙!
前几天有一个读者说最近要整理几千份文件,头都要整秃了,不知道能不能用Python解决,我们来看一下,你也可以思考一下。由于涉及文件私密所以具体内容已做脱敏处理。大概是这样,一个文件夹下有多份会议通知信息(本文以7份文件为例)每一份通知打开格式基本类似,如下所示👇现在需要将每份会议文档中的学习时间、学习内容、学习形式、主持人四项关键信息提取出来,整理
Easter79 Easter79
3年前
Vue 3 组合式API介绍
组合式API介绍通过创建Vue组件,我们可以将接口的可重复部分及其功能提取到可重用的代码段中。仅此一项就可以使我们的应用程序在可维护性和灵活性方面走得更远。然而,我们的经验已经证明,光靠这一点可能是不够的,尤其是当你的应用程序变得非常大的时候——想想几百个组件。在处理如此大的应用程序时,共享和重用代码变得尤为重要。假设在
浪人 浪人
4年前
一文弄懂正则表达式
前言如果说什么是我学习编程来最好用,最常用的知识点,那应该就是正则表达式了。严谨的说,正则表达式并不是一门编程语言,也不是为了一种编程语言而服务的知识。但他确实足够好用,应用也足够广泛。例如可以在文本中提取规则的电话号码,电子邮箱。在office中的通配符也是正则表达式哦,这样在office中做规则的搜索和替换,也是能极高的提升工作效率。正则表达
CuterCorley CuterCorley
4年前
Python 爬取留言板留言(三):多进程版+selenium模拟
一、项目概述本项目主要是对领导留言板内的所有留言的具体内容进行抓取,对留言详情、回复详情和评价详情进行提取保存,并用于之后的数据分析和进一步处理,可以对政府的决策和电子政务的实施提供依据。具体项目说明和环境配置可参考本系列的第一篇。本篇在第二篇的基础上做了一个主要改进:从多线程改变为多进程,设定同时运行的进程的数量为3,数量适中,这样在保证在同一
Stella981 Stella981
3年前
LayoutLM——文本与布局的预训练用于文档图像理解
摘要:预训练技术近年来在多种NPL任务中取得了广泛的成功。尽管广泛的NPL应用的预训练模型,其大多聚焦于文本级别的操作,而忽略了布局与风格信息,这对文档图像的理解至关重要。该篇论文提出了LayoutLM来联合建模扫描文档图像的文本与布局信息关系,这将有益于真实世界中大量的图像理解任务,如文档图像的信息提取。此外,可以利用图像特征合并文字的视觉信息到
Wesley13 Wesley13
3年前
C语言位运算
一、掩码运算1.什么是掩码?计算机中最小的单位是字节,一个字节代表8个二进制位。在实际的应用中许多信息并不需要使用一个字节来表示。例如表示当前系统运行是否正常,这种标志的取值只有0和1两种。因此使用是个完整的字节保存该标志就很浪费了。这些标志为是以位的形式存储的,因此当需要提取这些标志位的时候就需要使用掩码。掩码是人为生成的整数值,
Stella981 Stella981
3年前
Heapsort 和 priority queue
一、二叉堆含义及属性:堆(heap)亦被称为:优先队列(priorityqueue),是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。堆通常是一个可以被看做一棵完全二叉树的数组对象。在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权。堆即为解
Wesley13 Wesley13
3年前
APP数据分析总结:2个分析模型及6种数据展现形式
数据运营分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。什么是数据分析?数据分析是指用适当的统计分析对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出
Stella981 Stella981
3年前
JavaScript中的正则表达式详解
摘要:javascript中的正则表达式作为相当重要的知识,本文将介绍正则表达式的相关知识和用法。正则表达式(RegularExpression)是一门简单语言的语法规范,是强大、便捷、高效的文本处理工具,它应用在一些方法中,对字符串中的信息实现查找、替换和提取操作。正则表达式在人们的印象中可能是一堆无法理解的字符,但就是这些符号却实现
卷积神经网络表征可视化研究综述
卷积神经网络表征可视化研究综述(1)转载自:人工智能技术与咨询源自:自动化学报作者:司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,