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文本关键词函数在线播放_vlookup数字匹配文本(2024年12月免费观看)

内容来源:天哥SEO所属栏目:导读更新日期:2024-12-01

文本关键词函数

掌握这些Excel函数,工作效率翻倍! 最近接手了一个让人头疼的任务:要审计一堆国企的数据,工作量巨大。每次面对一堆Excel文件,我都觉得头皮发麻。 不过,好消息是,Excel有很多强大的函数,能大大提高我们的工作效率。今天我就来分享一些我最常用的函数,希望能帮到大家: TRIM:去空格 这个函数简直是神器,特别是当你需要清理数据中的多余空格时。 IF:条件函数 这个函数可以根据不同的条件返回不同的结果,简直是数据处理的万能工具。 TEXT:文本函数 你可以用这个函数来指定文本的格式,比如把日期格式统一改成“YYYY-MM-DD”。 VLOOKUP:垂直查找函数 这个函数非常有用,特别是当你需要在多个表格中查找数据时。 MID:提取字符 从字符串中提取指定位置的字符,比如你需要从身份证号码中提取出生日期。 LEN:计算长度 这个函数可以帮你计算字符串的长度,比如你需要统计某个列中数据的数量。 CONCATENATE:连接字符串 这个函数可以把多个字符串连接在一起,比如你需要把多个列的数据合并成一个。 FIND:查找子字符串位置 这个函数可以帮你找到某个子字符串在字符串中的位置,比如你需要查找某个关键词的出现位置。 SUBSTITUTE:替换字符串 这个函数可以帮你把一个字符串中的某个部分替换成另一个,比如你需要把所有的“男”替换成“男性”。 Excel是我们日常工作中常用的办公软件,掌握这些函数可以让你的数据处理效率大大提升。希望这些小技巧能帮到你们!赶紧试试吧,让你的工作效率飞起来!𐟚€

Python实现百度翻译接口调用 𐟓– 机器翻译的魅力:以百度翻译为例,探索Python的接口调用能力。 𐟌 接口介绍:百度翻译,一个强大的在线翻译工具,通过Python的requests库,我们可以轻松地发送POST请求,获取翻译结果。 𐟒𛠥‡†备工作:首先,我们需要导入必要的库,包括requests和json。 𐟔 发送请求:创建一个无限循环,让用户可以不断输入翻译内容。使用requests.post方法,将用户输入的内容发送到百度翻译的接口。 𐟔 解析响应:收到响应后,使用json.loads解析JSON格式的响应文本,从中提取出翻译结果。 𐟓š 展示结果:从解析后的数据中获取翻译列表,并遍历该列表,打印出每个翻译的关键词和对应的译文。 𐟖‹️ 交互体验:通过input函数,我们可以在控制台中与用户进行交互,获取用户输入的翻译内容。 𐟔砤𛣧 示例: python import requests import json while True: x = input("请输入要翻译的内容: ") url = '' header = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/125.0.0.0 Safari/537.36 Edg/125.0.0.0' } data = {'kw': x} response = requests.post(url, data=data, headers=header) data_dict = json.loads(response.text) data_list = data_dict['data'] for item in data_list: print(item['k'] + ":\n" + item['v']) 𐟓 笔记: 以上代码是一个简单的Python程序,用于通过百度翻译接口进行文本翻译。通过requests库发送POST请求,并使用json库解析响应。 𐟓š 扩展: 这个例子展示了如何使用Python调用外部API进行翻译。你可以根据自己的需求,进一步扩展这个程序,例如添加更多功能、优化用户体验等。 𐟌 探索更多: Python的requests库和json库是非常强大的工具,它们可以帮助你轻松地与外部API进行交互。不妨探索更多类似的接口,例如天气预报、股票信息等,让你的Python程序更加智能和实用。

AI工具在手,Excel无忧! 你是不是也觉得用Excel做报表、处理数据简直是个噩梦?别担心,现在有了这些AI工具,做Excel的时间大大缩短,效率提升不止一点点!𐟘𑊃hat Excel:自动生成Excel图表 Chat Excel是一个超级方便的AI工具,不需要注册,打开网页就能用。它可以自动生成Excel图表,简直是懒人福音!再也不用记那些复杂的函数和公式了,直接聊天就能搞定。𐟘Ž Excel Labs:关键词自动生成公式 微软官方推出的Excel Labs插件,简直是Excel界的万能钥匙。只要输入关键词,它就能自动生成你需要的Excel公式。而且完全免费,下载配置好API Key就能使用。𐟆“ AI Excel bot:指令生成公式 AI Excel bot也是一个非常强大的工具。你可以输入简单的文本指令,它就能帮你生成复杂的Excel公式。比如“当单元格B10等于单词hello时对列A求和”,它就会自动生成对应的公式。𐟓ˆ Ajelix:文本翻译成VBA脚本 Ajelix不仅能识别关键词并生成Excel公式,还能将文本翻译成VBA脚本。这样你就可以编写Excel程序,与同事一起协作完成复杂任务。简直是Excel编程小能手!𐟒𜊆ormula Bot:智能分析公式 Formula Bot也是一个非常智能的工具。它会自动分析你提供的文本描述指令,并将其转换为Excel公式。使用起来非常方便,效果和AI Excel bot类似。𐟔 总结 这些AI工具真的是Excel用户的救星!再也不用为复杂的公式和操作烦恼了,直接用这些工具就能轻松搞定。赶紧试试吧!𐟚€

VLOOKUP高级用法,提效必备! 𐟔 VLOOKUP函数,Excel中的查找匹配神器!从基础到高级,16种经典用法让你轻松应对各种查找需求,提升工作效率! 𐟓Œ 基础用法: 精确匹配:使用0进行精确查找。 近似匹配:使用1进行近似查找。 反向查找:利用辅助列实现反向查找。 多条件查找:通过辅助列实现多条件查找。 𐟓ˆ 进阶用法: 屏蔽错误值:使用IFERROR函数屏蔽错误值。 关键字查找:利用通配符*进行关键字查找。 文本数值混合查找:通过连接符&实现文本和数值的混合查找。 去除空格查找:使用SUBSTITUTE函数去除空格。 去除不可见字符:利用CLEAN函数去除不可见字符。 多列批量查找:通过COLUMN函数实现多列批量查找。 多列定位批量查找:利用MATCH函数进行多列定位批量查找。 一对多查找:使用COUNTIF函数实现一对多查找。 多表混合查找:通过F函数实现多表混合查找。 跨多表查找:利用INDIRECT函数进行跨多表查找。 𐟒ᠦ𓨦„事项: 输入公式时,必须以等于号“=”开头。 每个函数都需要完整的括号。 所有标点符号必须使用英文状态输入。 输入完整公式后按回车键Enter确认结果。 如果公式引用位置错误或编辑时出现问题,按ESC取消退出,重新输入函数公式。 𐟓š 掌握这些技巧,VLOOKUP函数将成为你的职场秘密武器,让你的数据处理和办公效率飞速提升!

外企实习神器!Excel必备𐟓Š 在外企实习的这段时间里,Excel简直是我的贴心小助手!为了方便以后复习,我决定总结一下那些我常用的Excel公式和功能。𐟓š 查找神器:VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP 这三个函数简直是查找的三大法宝!VLOOKUP和HLOOKUP的逻辑差不多,都是根据关键词查找对应值。而XLOOKUP更加强大,支持反向查找和一对多查找,简直是为复杂数据量身定做的。 条件判断:IF、IFERROR IF函数可以根据条件判断并返回不同的值,而IFERROR函数则是把错误值显示为我们指定的内容,比如0或者一个小短线,让表格看起来更整洁。 求和达人:SUM、SUMIF、SUMIFS SUM函数就不用多说了,简单的求和。SUMIF是单条件求和,而SUMIFS则是多条件求和,适合复杂的数据分析。 逻辑判断:AND、OR AND函数判断是否所有条件都满足,OR函数则判断是否至少有一个条件满足。这两个函数经常和IF或IFERROR嵌套使用,让复杂的逻辑判断变得简单。 文本转换:TEXT函数 TEXT函数可以把数值转换为想要的文本格式,比如添加货币符号或者自定义格式。 排名游戏:RANK、dense_rank、row_number RANK函数有重复和跳跃排名,比如1-1-2-4。dense_rank则不会有跳跃,比如1-1-2-3。而row_number则是连续排名,比如1-2-3-4。 计数达人:COUNTA、COUNTBLANK、COUNT、COUNTIF COUNTA计数非空单元格,COUNTBLANK计数空单元格,COUNT计数数值型单元格,而COUNTIF则是计数满足条件的单元格。 对于Excel基础薄弱的同学,建议系统学习一下Excel。我最近接触到百职帮Excel,里面有各种VLOOKUP函数、INDEX函数等,非常适合日常学习和实际操作。加油呀,冲呀!𐟒ꀀ

如何用Python生成简单词云 最近很多同学都在忙着毕业论文,真是让人头疼啊!不过,我有个小妙招,可以给论文加点料——生成一个词云!这样不仅能让你的论文看起来更酷炫,还能直观地展示关键词。下面我就分享一下用Python生成词云的小代码,绝对简单易懂,赶紧拿走不谢! 准备工作 𐟓„ 首先,你需要准备好一段文本。比如,你可以从论文的某个部分提取关键词,或者干脆写一段总结性的文字。然后,把这个文本保存到一个txt文件中。 代码实现 𐟒𛊦Ž夸‹来,我们来看看具体的代码吧: 导入需要的库 首先,你需要导入几个库:jieba(用于分词)、Wordcloud(用于生成词云)和matplotlib(用于显示词云)。 读取文本 打开你刚才保存的txt文件,读取里面的内容。这里我们用open函数,指定路径和编码方式。 分词 用jieba库对文本进行分词,然后把分词结果用空格连接起来。这样我们就能得到一个没有空格的文本串。 设置停用词 停用词就是那些对我们分析没有帮助的词,比如“的”、“在”之类的。你可以从网上找一个停用词列表,或者自己定义一些。把这些停用词保存到一个txt文件中,然后读取这个文件。 生成词云 最后一步就是生成词云啦!用Wordcloud库创建一个Wordcloud对象,设置一些基本参数,比如字体、最大词汇量、宽度和高度等。然后调用generate方法生成词云。 显示和保存 用matplotlib库显示生成的词云,并保存为一个图片文件。这里我们指定保存路径和分辨率(dpi),这样生成的图片会更清晰。 小结 𐟎‰ 就这么简单!几步操作就能生成一个酷炫的词云,是不是很方便?赶紧试试吧,让你的毕业论文在众多论文中脱颖而出! 希望这个小技巧能帮到你们,祝大家毕业顺利!如果需要更多帮助,欢迎留言哦!

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵(Kullback-Leibler Divergence) 相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应,熵越大,函数越分散。如果相对熵等于0,说明两个函数完全相同。 应用场景 相对熵可以用于衡量两个常用词(在语法和语义上)在不同文本中的概率分布,查看它们是否同义。 词频率_逆向文档频率(TF-IDF) TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型,应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差(即词在不同语境下意思不同的二义性),需要采用相对熵。 语言模型复杂度 贾里尼克从条件熵和相对熵出发,提出了语言模型复杂度(perplexity)来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上,句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小,每个位置的词就越确定,模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法,用于最大化纠错编码的后验概率,主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要,包括Turbo码和低密度部分检错编码。 布尔代数和搜索引擎 搜索引擎可以类比之前的图书索引,每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡,而信息时代我们采用SQL语句进行查询。 搜索引擎的原理 搜索引擎的原理是下载足够多的网页,建立索引,对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎,我们输入关键词,由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式,通过逻辑运算的结果来进行核对。 思考 我们平常在使用计算机时,为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西,访问对应的页面,提交一些信息就可以解决一些问题,游戏中的操作等等……我们作为用户,在操作的时候易于上手,觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现,以我现在的程度的理解,觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问,一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤,结合强大的算力缩短时间,最后呈现在我们的面前,即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础 《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍,涵盖了信息论的基础知识。 总结 第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

C++代码优化:让你的程序飞起来! 𐟚€ 还在为C++程序的蜗牛速度头疼吗?掌握这些代码优化技巧,让你的程序性能瞬间起飞! 1⃣ 算法与数据结构,高效之选 𐟓Š 告别冒泡,拥抱快速排序!算法选对,效率翻倍。 数据结构量身定制,哈希表查找快如闪电,向量访问流畅无阻。 2⃣ 精简函数调用,轻盈如风 𐟍ƒ inline关键词,小函数秒变代码块,减少开销无压力。 拒绝循环内无谓调用,每一行代码都为性能加分。 3⃣ 循环优化,极致提速 𐟏ƒ‍♂ 循环展开,减少控制开销,计算量飙升。 智避重复计算,让每一圈循环都充满价值。 4⃣ 内存管理,精打细算 𐟒𐊦‹’绝频繁分配释放,对象池、内存池来帮忙。 数据对齐不可忘,访问速度再提升。 5⃣ 编译器优化,智能助力 𐟧  -O2、-O3开启,编译器变身性能魔术师。 链接时优化(LTO),跨文件协作,性能更上一层楼。 6⃣ 多线程并行,多核齐飞 𐟌ˆ std::thread、TBB、OpenMP,多核处理器不再闲置。 SIMD向量化,数据并行处理,计算效率MAX! 7⃣ IO优化,减少等待 ⏳ 合并IO,缓冲加持,减少调用次数。 异步IO,让IO不再拖后腿,主线程自由飞翔。 8⃣ 细节决定成败 𐟔 慎用虚函数,避免不必要开销。 数据类型精挑细选,存储布局合理布局,缓存利用率飙升。 定期重构,让代码既快又美。

Java语言基础:从零开始到进阶指南 𐟚€ Java语言基础是每个Java编程者的起点,涵盖了多个关键概念,包括语法、数据类型、运算符、控制结构、函数和数组等。以下是这些基础知识的详细介绍: Java语法 𐟓œ Java语法是编写Java程序的基本规则,包括关键字、标识符和注释等。 关键字:如class、interface、byte、short、int、long、float、double、char、boolean、void等,用于定义数据类型、流程控制和访问权限修饰符。 标识符:用于自定义的名称,如变量名、函数名、类名等。命名规则包括只能包含字母、数字、下划线和美元符号,不能以数字开头,不能使用关键字,且严格区分大小写。 注释:用于在代码中添加解释性文本,不影响程序的执行。Java中的注释包括单行注释()、多行注释(/*/)和文档注释(*)。 数据类型 𐟓Š Java是一种强类型语言,每种数据都有其固定类型。Java的基本数据类型包括整型、浮点型、字符型和布尔型。 整型:包括byte(8位)、short(16位)、int(32位)和long(64位),分别表示不同大小的整数。 浮点型:包括float(32位)和double(64位),用于表示小数。 字符型:char(16位),用于表示单个字符,采用Unicode编码。 布尔型:boolean,只有两个值true和false,用于表示逻辑条件。 此外,Java还有引用类型,如类、接口和数组,它们存储的是对象的引用而不是对象本身。 运算符 𐟧🐧즧”褺Ž表示数据的运算、赋值和比较等。Java中的运算符包括算术运算符、赋值运算符、比较运算符、逻辑运算符、位运算符和三元运算符等。 算术运算符:如加(+)、减(-)、乘(*)、除(/)、取模(%)等。 赋值运算符:如=、+=、*=、/=、%=等,用于给变量赋值。 比较运算符:如>、<、>=、<=、=、!=等,用于比较两个值的大小或是否相等。 逻辑运算符:如&&(与)、||(或)、!(非)等,用于表示逻辑条件。 位运算符:如左移(<<)、右移(>>)、无符号右移(>>>)、按位与(&)、按位或(|)、按位异或(^)、按位取反(~)等,用于对二进制位进行操作。 三元运算符:格式为(条件表达式)?表达式1:表达式2,根据条件表达式的值选择执行表达式1或表达式2。 控制结构 𐟏 控制结构用于控制程序的执行流程,包括顺序结构、选择结构和循环结构。 顺序结构:按照代码的书写顺序依次执行。 选择结构:根据条件表达式的值选择执行不同的代码块,如if语句、if-else语句、switch语句等。 循环结构:重复执行某段代码直到满足特定条件为止,如while循环、do-while循环、for循环等。 函数 𐟓报‡𝦕𐯼ˆ也称为方法)是定义在类中的具有特定功能的小程序。函数包括修饰符、返回值类型、函数名和参数列表等部分。当函数运算后没有具体返回值时,使用void关键字表示。函数只能调用函数,不能在函数内定义函数。定义函数时,函数的结果应该返回给调用者处理。 数组 𐟓‘ 数组是同一种类型数据的集合,可以看作是一个容器。数组包括一维数组和多维数组(如二维数组、三维数组等)。数组的声明和初始化包括指定数组的类型、数组名和数组长度(或初始化值)。 综上所述,Java语言基础涵盖了多个关键方面,包括Java语法、数据类型、运算符、控制结构、函数和数组等。掌握这些基础知识是学习Java编程的重要前提。

数据分析必备Excel技巧,轻松掌握! 𐟌Ÿ大家好!今天继续分享一些数据分析的学习笔记,希望对大家有所帮助。Excel在数据分析中是不可或缺的工具,无论是清洗数据、制作图表还是数据透视表,都离不开它。下面我来分享几个我们在数据分析中需要掌握的Excel小知识! 𐟍€一. 简单的数据分析 𐟌𑥭椹 目标: 学会对数据进行排序 掌握max和min函数的使用 𐟦‹关键词: 数据排序 数据排序是指将数据按照一定的顺序进行排列,比如按数字大小排序、按单元格颜色排序等。 max函数 max函数用于找出最大值。 min函数 与max相反,min函数用于查找最小值。 𐟍€二. 用数据分析进行预算 𐟌𑥭椹 目标: 认识数据分析 如何利用数据分析进行预算 𐟦‹关键词: 数据分析 Excel中名为Data的Type里有一个用于数据分析的键,有多种方式可选,可以便捷地进行数据分析。 道琼斯指数 道琼斯工业平均指数(Dow Jones Industrial Average),亦称$US30,是世界上最有影响、使用最广的股价指数。计算方法为:股票价格平均数=入选股票的价格之和/道指除数。 𐟌🥐„位小伙伴们,今天的学习笔记分享就到这里啦!即使是没有深入学习数据分析的小伙伴也可以掌握这些实用性技能,对工作帮助很大哦。感兴趣的小伙伴们记得点赞收藏❤️~

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