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关键词 like匹配下载_seo关键词匹配方式(2024年12月最新版)

内容来源:天哥SEO所属栏目:新闻更新日期:2024-12-02

关键词 like匹配

Excel中基于多个关键词的模糊匹配技巧 如何在Excel中根据多个关键词模糊匹配多行数据?以下是一个详细的VBA代码示例,帮助你实现这一目标。 首先,我们需要设置工作表: vba Set sht1 = ThisWorkbook.Sheets("基础信息") Set sht2 = ThisWorkbook.Sheets("姓名关键字") Set sht3 = ThisWorkbook.Sheets("结果") 接下来,获取每个工作表中的最大行数: vba maxRow1 = sht1.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row '基础信息表 行数 maxRow2 = sht2.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row '姓名关键字表 行数 maxRow3 = sht3.Cells(Rows.Count, 1).End(xlUp).Row '结果表 行数 然后,清空结果表中的上次留存结果,只保留抬头行: vba sht3.Rows("2:" & maxRow3).ClearContents 接下来,进行模糊匹配: vba k = 2 For i = 2 To maxRow1 userName = sht1.Cells(i, 2).Value For j = 2 To maxRow2 keyWord = sht2.Cells(j, 1).Value If userName Like "*" & keyWord & "*" Then '判断某个姓名是否包含某个关键字 sht3.Range("A" & k & ":C" & k).Value = sht1.Range("A" & i & ":C" & i).Value k = k + 1 Exit For End If Next Next 这段代码首先在“基础信息”表中找到每个用户名,然后在“姓名关键字”表中找到每个关键词。如果用户名包含某个关键词,就将该行的数据复制到“结果”表中。 通过这种方式,你可以轻松地从大量数据中找到包含特定关键词的行,并将它们整理到一个新的工作表中。

中考英语听口备考攻略:轻松拿高分! 𐟌Ÿ 听后选择 在备考过程中,首先要熟悉近三年北京中考听口题目的常见话题。这些话题涵盖了个人基本信息、家庭、朋友和周围的人、日常活动、学校、个人兴趣、情绪情感、计划与安排、节假日活动、购物、饮食、卫生与健康、天气、旅游与交通、通信、语言学习等多个方面。 𐟓 听后回答 对于【听后回答】部分,同学们需要重点关注答语中的关键词,并与问题中的关键词进行匹配。常见的问题类型包括: 具体事实和信息:如时间、地点、人物、价钱、数量、原因、目的、结果等。有时还需要对听到的信息进行加工处理,如数字运算、时间顺序、比较筛选、同义转换、因果关系等。例如: Where has sb been? What time will they meet? What will the weather be like tomorrow? Who will be in the sports meeting? What is wrong with...? Why can't...? How long will she keep the book? How far is it from here to the bookshop? How many people are mentioned in the passage? How much are all the things? 推测谈话背景,判断人物身份:要求同学们理解对话地点、背景和对话者之间的关系。例如: Who are the two speakers? What is the relationship between the two speakers? Which sport will the boy maybe win? Where are the two speakers? Where are they? Where are they talking? 𐟎™️ 听后转述 在口语考试时,同学们要注意以下几点: 不要抢答,一定要在听到提示、看到麦克风和录音进度条后再开始。 语速要适中,太快会听不清,得分会低,太慢了可能时间不够。 口语考试要像平时说话一样,音量大小要适中,要有停顿,有节奏感,同时要注意语法和语义。 通过以上策略,同学们可以在中考英语听口考试中取得满分的好成绩!𐟒ꀀ

SQL基础查询与去重技巧总结 在处理数据表查询时,掌握基本的SQL操作至关重要。以下是五种基础的查询操作,帮助你轻松处理数据: 四则运算 𐟧 你可以在SELECT语句中使用加、减、乘、除等四则运算。例如: ```sql SELECT 列1 + 1000, 列2 * 12 FROM 表1; ``` 排序 𐟓Š 使用ORDER BY语句可以按升序(ASC)或降序(DESC)对结果进行排序。例如: ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC; ``` 筛选 𐟎 通过LIMIT语句可以筛选特定行数的数据。例如,要筛选第1行到第5行的数据,可以这样写: ```sql SELECT column1, column2 FROM table1 ORDER BY column2 DESC LIMIT 0,5; ``` 去重 𐟔„ 使用DISTINCT关键词可以去除重复的行。例如: ```sql SELECT DISTINCT column FROM table1; ``` 字集连接组合 𐟌 使用CONCAT或CONCAT_WS函数可以将多个列的值连接成一个字符串。例如: ```sql SELECT CONCAT_WS(“,“, 列1, 列2, ...) FROM 表1; ``` 条件查询 𐟔 通过WHERE语句可以进行各种条件的查询: 比较逻辑运算 𐟓 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 > x; ``` 逻辑运算 𐟧銠 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE NOT (column1 > x AND column2 <> y); ``` 范围查询 𐟓 例如: ```sql SELECT DISTINCT column2 FROM 表1 WHERE column2 BETWEEN x AND y; ``` 空值查询 𐟌€ 例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 IS NULL; ``` 模糊查询 𐟔 使用LIKE关键词可以进行模糊匹配。例如: ```sql SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘%x%’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘x_’; SELECT * FROM 表1 WHERE column1 LIKE ‘__’; ``` 通过这些基础的SQL查询操作,你可以轻松处理各种数据表查询需求。

SQL必备基础语句清单,效率翻倍! 掌握这些SQL基础语句,你将能够更高效地管理数据库和执行复杂的数据分析任务。快来学习吧! SELECT 语句:用于从数据库表中检索数据。 INSERT 语句:用于向数据库表中插入新数据。 UPDATE 语句:用于修改数据库表中的现有数据。 DELETE 语句:用于从数据库表中删除数据。 CREATE 语句:用于创建新的数据库表。 ALTER 语句:用于修改现有数据库表的结构。 DROP 语句:用于删除数据库表。 JOIN 语句:用于将多个表中的数据组合在一起。 WHERE 语句:用于过滤查询结果。 ORDER BY 语句:用于对查询结果进行排序。 GROUP BY 语句:用于将查询结果按指定列进行分组。 HAVING 语句:用于对分组后的数据进行过滤。 LIMIT 语句:用于限制查询结果的数量。 OFFSET 语句:用于跳过指定数量的查询结果。 COUNT 函数:用于计算查询结果中的行数。 SUM 函数:用于计算数值列的总和。 AVG 函数:用于计算数值列的平均值。 MAX 函数:用于找到数值列中的最大值。 MIN 函数:用于找到数值列中的最小值。 LIKE 操作符:用于在查询中进行模糊匹配。 DISTINCT 关键词:用于返回唯一不同的值。 NULL 关键词:用于匹配空值或缺失数据。 IN 关键词:用于匹配多个值中的一个。 BETWEEN 关键词:用于匹配在指定范围内的值。

雅思阅读关键词分类,快速提升分数! 𐟌Ÿ 烤鸭们注意啦!在雅思阅读中,找到关键词可是快速得分的关键哦!今天就来给大家分享一些常见的关键词类型,帮助你们更好地应对雅思阅读。 1️⃣ 顺接与递进 这类关键词表示前后文之间的逻辑关系是顺承的,比如“and”、“then”等。 2️⃣ 对比与转折 这些词通常用来表示对比或者转折,比如“but”、“however”等。 3️⃣ 相似 当你看到“similar”、“like”等词时,就知道前后文之间有相似之处。 4️⃣ 排列次序 这类词如“first”、“second”等,用来表示事物的排列顺序。 5️⃣ 强调作用 强调词如“really”、“very”等,用来强调某个观点或事实。 𐟒ᠥ𘌦œ›这些关键词分类能帮助你们在雅思阅读中更快更准确地找到答案,一举上岸,拿下高分!

2002年英语一阅读理解Texe 2详解 田静老师的阅读理解灵魂三问⁉️ 1️⃣ 选项中的关键词是否在原文中出现? 2️⃣ 选项中的信息是否在短文中全部包含? 3️⃣ 选项是否与题干问题匹配? ⚠️ 通俗一点就是: 选项中的关键词在原文中是否有?信息全不全,跟题干匹配不匹配? --- 𐟓Œ 文章解读: 这篇文章主要讨论了科技发展的预测和人类未来的挑战。文章首先提到了人类对未来几十到几百年发展的预测,并指出这些预测可能并不准确。接着,文章列举了人类在面对未来变化时可能遇到的挑战,包括环境、社会和技术方面的挑战。最后,文章强调了人类需要更加关注这些挑战,并采取行动来应对它们。 --- 𐟓Œ 题目解析: 27. The word "program" in the context of the passage probably refers to: A) a set of instructions B) an experiment C) a device D) a creature 答案:A) 一套指令 解释:文章中提到“program”是指一组指令或程序,用于控制机器或系统的操作。 28. Which of the following statements is true? A) People have little common sense. B) People respond independently to changing world. C) People make decisions for themselves. D) People improve factory environments. 答案:B) 人们独立应对变化的世界。 解释:文章提到人们独立地应对变化的世界,而不是依赖别人或外界的力量。 29. Which of the following is an example of a robot that is designed to compete with human brain in certain tasks? A) A monkey-like robot that is capable of performing tasks similar to a human brain. B) A robot that is capable of performing tasks similar to a human brain in certain tasks. C) A robot that is designed to perform tasks similar to a human brain in all tasks. D) A robot that is capable of performing tasks better than a human brain in certain tasks. 答案:B) 一个能够在某些任务中模拟人类大脑的机器人。 解释:文章中提到的例子是一个能够在某些任务中模拟人类大脑的机器人,而不是一个能够完全替代人类大脑的机器人。 --- 通过这些问题的解答,我们可以更好地理解文章的主旨和细节,提高阅读理解的能力。

四六级阅读理解提分秘籍! 阅读理解是四六级考试中的重头戏,想要在这部分拿到高分,以下技巧你一定要掌握! Section C:仔细阅读,确保正确率 𐟓– 每题的分值最高,所以一定要仔细阅读,保证时间和正确率。 阅读速度:快速阅读至少达到120词/分钟,仔细阅读至少达到70词/分钟。 阅读词汇量:文中未用括号标明的词都属于考纲词汇,练习时不要查词。 40分钟计时专项训练:可以采用C-B-A顺序答题,找到适合自己的做题节奏,注意时间分配。 Section A:选词填空 𐟧銊答题前快速标注词性,利用句子所缺成分和词性缩小范围。 不认识的单词根据词缀/词根猜可能的词性,提高做题正确率。 形容词:-able,-ful,-al,-ly,-ive,-ous,-like 副词:-ly,-wise,-ward 名词:-tion,-ence,-ee,-ism,-ship 动词:-ed,-ing,-en,-ize,-ate Section B:匹配阅读 𐟔 找信息,无需全部读懂理解! 先看概括句,圈关键词:每一句描述的是什么人/什么事/观点,关键词精准利于定位。 再看段落,重点关注首句(具有概括性)和尾句(得出小结论)。 跳读:此时脑海中已经有关键词印象,读段落时重点是看这句话描述的是什么主体/事件/时间/观点,有需要再看细节。 以快速方式先进行一遍对应,难以确定的最后使用排除法小范围对应。 Section C:仔细阅读 𐟔 原文细节:先看题目(不必看选项),利用问题与原文顺序的一致性,重点信息出现时细读。 推理判断:大多数正确选项为转述(换近义词/描述方式),注意与原文相似度高选项可能为干扰项。 作者态度:识别态度词,积极态度supportive, defensive(辩护的),approval(赞成),favorable...中立态度objective, neutral,impartial(不偏不倚的),unbiased, rational...消极态度critical, contempt(轻视),skeptical,indignant(愤慨的)。 作者主旨/目的:结合上下文总结归纳,把握主要结构和主要论点,勿把论据举例中的细节当作主要信息。 掌握这些技巧,相信你在四六级阅读部分一定能拿到高分!加油!𐟒ꀀ

小菲老师独家口语话题延展技巧 𐟎‰ 今天为大家带来小菲老师的独家【口语话题延展大法】,帮助大家轻松应对各种口语话题,提升口语表达能力! 𐟔 小菲老师的延展方法分为三个步骤: 1️⃣ 关键词分类:选择核心论点后,找到关键词(通常是两个),按照逻辑进行分类,推荐使用三个排比样式的分类,并用“/”隔开。 2️⃣ 回归主题:将关键词进行三分法拆解后,通过使用“which”词,将发散性的具体内容回归到另一个关键词上,保持话题的聚焦。 3️⃣ 快速反应连词成句:将并列例证和“which”后的叙述句连接起来,形成完整的回答。 𐟓š 以下是具体操作步骤: 假设选择论点 | 选择多样化的课程来获得广泛的教育 找关键词 | 多样化课程 + 广泛教育 三分法拆解 | 多样化课程 -> 生物学/化学/物理(任意举三个学科例子即可) -> 理论/思维方式/核心问题(只说学科会太空,需要更细化一点,落到学科的具体内容层上) 用which拉回主题 | which offer me fresh perspectives/ cultivate my logical and critical thinking skills(回归到教育这个关键词上,拉回主旨) 连词成句形成论点 | I prefer【论点】. Because certain subjects like biology, chemistry and physics, all have their distinctive theories, thinking modes, and core problems, which will definitely offer me fresh perspectives and cultivate my logical and critical thinking skills. 𐟒ꠦŽŒ握这个小技巧,大家在口语表达中就能更加自如地延展话题,提升口语水平!

女孩漫画头像,萌翻你! 女孩坐在画板上,大眼睛,可爱梦幻的风格,卡通形象,浅棕色和白色,漫画般的质感,柔软浪漫的场景,优雅感性的脸,娃娃艺术,卡哇伊艺术的风格,漫画脸,高清,32k。 关键词分享 anime girl sitting at a drawing board with big eyes, in the style of cute and dreamy, cartoon, animated gifs, light brown and white, caricature-like, soft, romantic scenes, elegant, emotive faces, doll art, in the style of kawaii art, caricature faces, hd, 32k

𐟚€MSSQL性能优化全攻略𐟒ꊰŸŒŸ想要提升MSSQL的性能?这里有一份超全的优化指南等你来拿! 1️⃣ 𐟔说一说你对数据库优化的理解 数据库优化不仅仅是减少系统瓶颈和资源占用,更是增加系统反应速度的关键。通过优化文件系统、操作系统调度策略以及表结构、索引等,我们可以让查询响应更快,插入数据更高效。 2️⃣ 𐟒ᨯ奦‚何优化MySQL的查询? 使用索引是提高查询速度的关键。确保查询条件与索引匹配,避免使用LIKE关键字的模糊查询,这样可以大大提高查询效率。同时,优化子查询,使用连接代替子查询,可以进一步提升性能。 3️⃣ 𐟚€怎样插入数据才能更高效? 禁用索引、唯一性校验等可以加快插入速度。对于大量数据的插入,可以考虑使用批量插入或LOAD DATAINFILE语句来提高效率。 4️⃣ 𐟘𒨡褸�…含几千万条数据该怎么办? 面对海量数据,优化SQL和索引是首要任务。增加缓存、读写分离以及使用分区表等技术手段,都是有效的解决方案。 5️⃣ 𐟔卹SQL的慢查询优化有了解吗? 开启慢查询日志,分析日志中的慢查询语句,利用EXPLAIN语句模拟优化器执行SQL查询,可以找到优化瓶颈并进行针对性优化。 6️⃣ 𐟤”explain关注什么? 在EXPLAIN语句中,要重点关注type、key、key_len、rows和Extra等列。这些列可以揭示查询的效率以及是否需要进一步的优化。 𐟒妌‰照这份攻略,你的MSSQL性能一定能够得到显著提升!快来试试吧!𐟒倀

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