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    这 10 个超好用的表格功能,值得收藏(内容来源于wps)

    WPS君 WPS办公助手 3月18日

    使用办公软件,少不了表格文档,可表格的操作也较复杂,很少有人精通。

    作为拥有 31 年历史的办公软件,WPS 一直在不断优化使用体验,力求让用户使用表格这件事变得更简单。

    今天,就来给大家推荐 10 个 WPS 实用的表格细节提升。

    01

    遇到函数问题

    1~3 分钟就能解决 1 个

    学习表格上手时,很容易被各种各样的函数难倒。即便有时候学会了,也会因为不常用而忘记,到头来还是需百度。

    在 WPS 2019 中,只要你在表格点击函数窗口就会显示操作技巧,点击则能观看该函数的视频教程。

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    每个视频都会针对使用场景而制作,不啰嗦不重复,只需1-3分钟,就能让你掌握指定函数。

    如果你想系统学习表格函数,可点击下方图片访问「WPS学院」,目前已有 344 篇函数视频教程,常见的表格函数基本都有。

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    02

    表格备份云端

    在家也能及时处理

    工作中的表格文档常保存在公司电脑,在家临时办公时,便无法及时查阅。即便有时会先发到微信,也会因为非同一个文件,造成反复存储的现象。

    在 WPS 2019 中,点击首页的「文档—最近」,点击下图红框+箭头的位置,开启「文档云同步」,每次文档保存便会自动保存至云端。

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    即便回家换成自己的电脑、手机,仅需登录 WPS 账号,就能直接打开工作中的表格文档,在家编辑保存,第二天在公司电脑打开时,就能看到昨天在家编辑的新内容。

    03

    高亮模式

    数据轻松找寻

    利用表格办公时,经常需要查看某单元格同一行或同一列的数据。可一旦表格数据繁琐,查看起来往往会看错单元格。

    在 WPS 2019 中,打开表格文件后,可以点击界面下方的「阅读模式」,选中单元格后便会出现聚焦的效果,让你更方便查看同一行或同一列的数据。

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    04

    金额大写

    数字切换更快速

    涉及财务方面的小伙伴,使用表格时少不了与金额数字打交道。那么如何快速将金额转换成中文大写呢?

    在 WPS 2019 中,可以选中单元格,按下快捷键「Ctrl+1」,选择「特殊—中文大写」即可快速切换。

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    除了金额大写之外,WPS 表格还支持切换为人民大写、带单位转换呢~无论文件哪种金额要求,都能轻松将数字转换。

    05

    生日、性别提取

    不需要公式也能搞定

    无论在职场还是学校,表格总会用来记录员工/ 学生的电子档案。但是如果数据中只有身份证号码,那么该如何快速提取出生日期(生日)和性别呢?

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    在 WPS 2019 中,不需要复杂的公式,你仅需选择选项卡中的「公式-插入-函数」,点击常用公式-提取身份证性别或生日,接着选中身份证号码单元格即可提取。

    06

    相同单元格

    轻轻一点就能合并

    我们在工作中经常会遇到需要合并相同值的单元格,但是对于表格有大量需要合并单元格的时候,你确定要一个一个手动合并吗?其实通过 WPS 一键就能搞定。

    举一个例子,如下图所示,A列是公司部门字段,需要将相同的部门单元格修改为合并单元格。

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    在 WPS 2019 中,选中单元格列表 A 列的内容,选择「合并居中——合并相同单元格」即可一键合并相同字段的单元格,不需要手动逐个合并。

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    07

    取消隐藏

    批量处理更快速

    表格中的有些工作表,总会因为各种原因,有需要隐藏的时候。但一直隐藏一直爽,想批量取消隐藏该咋整?

    在 WPS 2019 中,右键单击工作表,选择「取消隐藏」,按住 Ctrl 或者 Shift 便能批量选择多个工作表,一键取消隐藏。

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    08

    插入指定行和列

    想要多少就有多少

    在表格中常需要插入行和列新增内容,但其他办公软件的插入功能相对不好上手,比如只能逐个新增,或者增加多少行不够明确。

    在 WPS 2019 中,选中并单击单元格列表,可在插入栏中输入想要的数量后,按下回车键即可插入。

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    09

    表格目录

    支持一键生成

    在处理数据较多的表格文档时,为了区分,总需要新建多个工作表。但这样一来,想要找到想要的工作表就要逐个点击,操作起来十分麻烦。

    在 WPS 2019 中,可以在表格页面,右键单击工作表,选择「创建表格目录」,即可在第一个工作表中创建表格目录。

    用户只需点击目录的工作表名称,就能直接显示工作表的页面。即便工作表再多,在目录轻轻一点就能直接跳转。

    10

    智能工具箱

    WPS表格的集大成者

    在 WPS 2019 中,表格选项卡中的「智能工具箱」是众多高效功能的集成者,拥有多达 60 项。

    da4acf2407994b6da34db07b1fbbfef0.png

    举 2 个常见的例子:

    表格拆分合并

    工作中常需要将表格中的工作表进行拆分或合并,比如说将 2019 年每个月的工作报表合并成一个表格文件。那么如何快速合并?

    点击选项卡中的「智能工具箱」,选择拆分或者合并即可快速完成。

    9a233c7afdbbd3a7acaaad4ff50a1967.png

    表格表头斜线

    就算经常让人困扰的「表头斜线」问题,也能够在这里快速添加。

    点击选项卡中的「智能工具箱—热门功能」,选择插入斜线表头即可完成。

    7eb030f86ba4480fe1da90d8a2b5f296.gif

    以上就是本期内容啦~希望 WPS 表格这些基础的功能提升,能帮助你更高效地处理表格数据。

    内容来源于wps。

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    Pytorch学习笔记——优化器的使用

    如何建立优化器

    torch中优化器在torch.optim中实现。从库中导入对应的优化器即可,此处需要注意的是,如果模型是在cuda上运行的,则优化器需要在模型移动到GPU上后再建立。
    建立优化器的方式如下:

    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)
    optimizer = torch.optim.Adam([var1, var2], lr=0.0001)
    
    一些特殊用法

    当需要对模型的不同地方用不同的学习率训练时,给优化器传入的不再是模型的参数,而是传入一个可迭代对象(列表)。该列表中的元素为字典,字典必须包含一个一个params的键,对应的值为模型的一部分参数,其他的键值则应该匹配该优化器可以接受的参数,例如:

    optim.SGD([
                    {'params': model.base.parameters()},
                    {'params': model.classifier.parameters(), 'lr': 1e-3}
                ], lr=1e-2, momentum=0.9)
    
    用法

    所有的优化器都实现了.step()方法,调用该方法将会更新参数。该方法有两种用法,在此介绍最为常用的一种用法:optimizer.step()
    这是大多数优化器均支持的一个简化版本,当计算梯度后,可调用该方法。例如:

    for input, target in dataset:
        optimizer.zero_grad() # 梯度清零
        output = model(input)
        loss = loss_fn(output, target)
        loss.backward() # 反向传播
        optimizer.step()
    
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  • go服务内存优化总结go内存分配方式新改变功能快捷键合理创建标题,有助于目录生成如何改变文本样式插入链接与图片如何插入一段漂亮代码片生成一个适合你列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右...

    go的内存分配方式

    1. 一个全局对空间用来动态分配内存;堆分配内存要求:运行时进行动态分配,垃圾回收期扫描堆空间寻找不再被使用的对象回收内存。
    2. 每个goroutine自身的栈空间,最小栈大小位2KB~8KB左右;栈分配内存要求:编译期确定变量的生命周期和内存足迹。

    注:内存足迹:代表和一个变量相关的所有内存块。比如一个 struct 中含有成员 *int, 那么这个 *int 所指向的内存块属于该 struct 的足迹。

    go编译器逃逸机制

    编译器使用逃逸分析的技术对变量内存分配做选择。基本的思路就是在编译时做垃圾回收的工作。
    编译器会追踪变量在代码块上的作用域。变量会携带有一组校验数据,用来证明它的整个生命周期是否在运行时完全可知。如果变量通过了这些校验,它就可以在栈上分配。否则就说它 逃逸 了,必须在堆上分配

    编译命令 go build -gcflags ‘-m’ 会让编译器在编译时输出逃逸分析的结果。

    逃逸机制

    什么是逃逸

    package main
    
    import "fmt"
    
    func main() {
            x := 42
            fmt.Println(x)
    }
    
    
    $go build -gcflags '-m' main.go
    # command-line-arguments
    ./main.go:5:6: can inline main
    ./main.go:7:13: inlining call to fmt.Println
    ./main.go:7:13: x escapes to heap
    ./main.go:7:13: io.Writer(os.Stdout) escapes to heap
    ./main.go:7:13: main []interface {} literal does not escape
    <autogenerated>:1: os.(*File).close .this does not escape
    

    看到x escapes to heap,表示它会在运行时在堆空间上动态分配。直觉上x并没有逃出main()函数外。为什么x会逃逸?
    多传几个-m参数给编译,打印更详细的内容。

    go build -gcflags '-m -m' main.go
    # command-line-arguments
    ./main.go:5:6: can inline main as: func() { x := 100; fmt.Println(x) }
    ./main.go:7:13: inlining call to fmt.Println func(...interface {}) (int, error) { return fmt.Fprintln(io.Writer(os.Stdout), fmt.a...) }
    ./main.go:7:13: x escapes to heap
    ./main.go:7:13: 	from ~arg0 (assign-pair) at ./main.go:7:13
    ./main.go:7:13: io.Writer(os.Stdout) escapes to heap
    ./main.go:7:13: 	from io.Writer(os.Stdout) (passed to call[argument escapes]) at ./main.go:7:13
    ./main.go:7:13: main []interface {} literal does not escape
    <autogenerated>:1: os.(*File).close .this does not escape
    

    上面显示变量x之所以逃逸,是因为它被传入了一个逃逸函数内!!!

    什么能引起逃逸

    • 发送指针或带有指针的值到 channel 中。在编译时,是没有办法知道哪个 goroutine 会在 channel 上接收数据。所以编译器没法知道变量什么时候才会被释放。
    • 在一个切片上存储指针或带指针的值。一个典型的例子就是 []*string。这会导致切片的内容逃逸。尽管其后面的数组可能是在栈上分配的,但其引用的值一定是在堆上。
    • slice 的背后数组被重新分配了,因为 append 时可能会超出其容量(cap)。slice 初始化的地方在编译时是可以知道的,它最开始会在栈上分配。如果切片背后的存储要基于运行时的数据进行扩充,就会在堆上分配。
    • 在interface类型上调用方法。在interface类型上调用方法都是动态调度的----方法的真正实现只能再运行时知道。例如io.Reader类型的变量r,调用r.Read(b)使得r的切片b的背后存储都逃逸调,所以会在对上分配。

    总结

    以上四点是Go程序中最常见的导致堆分配的原因。如何定位线上系统的内存性能问题?

    定位内存性能问题

    关于指针

    经验

    • 指针指向的数据都是在堆上分配的。因此,在程序中减少指针的运用可以减少堆分配。这不是绝对的,但最常见。
    • 值的拷贝是昂贵的,所以用一个指针来代替。但在很多情况下,直接的值拷贝要比使用指针廉价。

    为什么值拷贝要比指针廉价

    • 编译器会在接触指针时做检查。目的是在指针是nil的情况下直接panic()以避免内存泄漏。这就必须在运行时执行更多的代码。如果数据时值按值传递的,那就不需要做这些了,它不可能是nil。
    • 指针通常有糟糕的拒不引用。一个函数内部的所有值都会在栈空间上分配。局部引用是编写搞笑代码的重要环节。它会使得数据在CPU Cache(cpu的一级二级缓存)中热度更高,进而减少指令预取时Cache不命中的几率。
    • 在Cache层拷贝一堆对象,可粗略地认为和拷贝一个指针效率是一样的。CPU在各Cache层和主内存中以固定大小的cache进行内存移动。x86机器上是64字节。而且Go使用了Duff’s device技术使得常规内存操作变得更高效。

    减少使用指针的好处

    • 指针应该主要被用来做映射数据的所有权和可变性的。实际项目中用指针来避免拷贝的方式应该尽量少用。
    • 不要掉进过早优化的陷阱。养成一个按值传递的习惯,只在需要的时候用指针传递。另个一个好处就是可以减少nil带来的安全问题。
    • 如果可以证明变量里面没有指针,垃圾回收期会直接越过这块内存。例如,一块座位[]byte背后存储的堆上内存,是不需要进行扫描的。对于那些包含指针的数组和struct数据类型也是一样的。

    注:垃圾回收器回收一个变量时,要检查该类型里寿司否有指针。如果有,要检查指针所指向的内存是否可被回收,进而才能决定这个变量能否被会回收。如此递归下去。如果被回收的变量里没有指针,就不需要进行递归扫描了,直接回收掉就行。

    减少指针的使用不仅可以降低垃圾回收的工作量,也会对cache生成更加友好代码避免cache抖动

    总结

    1. 不要过早优化,用数据驱动优化工作
    2. 占空间分配是廉价的,堆空间分配是昂贵的
    3. 了解逃逸机制可以让我们写出更高效的代码
    4. 指针的使用会导致栈分配更不可行
    5. 找到在第小代码块中提供分配控制的API
    6. 在调用频繁的地方慎用interface

    原文链接

    高性能Go服务的内存优化(译)

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    2.闭合磁芯的高压脉冲变压器设计方法

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