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  • 思路是这样的:在线程中使用threading.timer,1ms执行次,使GLO_TICK++。Calculate_Interval 用来计算间隔时间。 实际上TimerTask不是1ms执行次,这是为什么? ``` Module Module1 Class StateObjClass ' ...
  • 这里就举一个例子来说,例如一个公司,公司下面有好几个部门,每个部门,都有独立的站点需求来管理不同的数据,以及独立给部门用户授权访问,那么就需要给每一个部门,单独创建一个子网站。这样的好处是,每个部门...

    这里就举一个例子来说,例如一个公司,公司下面有好几个部门,每个部门,都有独立的站点需求来管理不同的数据,以及独立给部门用户授权访问,那么就需要给每一个部门,单独创建一个子网站。这样做的好处是,每个部门的网站,在之后,都可以独立设置样式版面,可以个性化每个部门的站点信息和功能模块.

    例如

    人力资源部:http://192.168.1.73:7003/HR

    财务部:http://192.168.1.73:7003/Finiance

    IT部:http://192.168.1.73:7003/IT

    以上给每个部门创建站点的方式,在sharepoint上,是一个很方便而且不复杂的操作,能够在sharepoint平台下,很快就能实现这样的需求。

     

    下面介绍下创建的操作方式.

    点击右上方的设置图标,点击Site settings (网站设置)

    点击New Sub Site (创建子网站)链接

    填写Title (网站标题),URL Name (网址),选择Publishing Site (发布网站)模版类型,点击Create 创建。

    其它两个站点,也都是一样的方式创建。

    接下来,将三个子网站的地址,添加到主网站中。点击EDIT LINKS (编辑链接)

    点击link ,添加网站链接。

    填写网站的Text to display (文本显示),以及Address (网址),点击OK按钮。

    其它两个链接,也是一样创建的方式,最后的效果是下图:

    这样就完成了子网站的创建,以及顶部导航的子网站链接。

     

     

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  • 最近需要筛选Excel的数据 看到网上有大神出来的Demo 但是在mac上...Sub 如何一个Excel工作表的数据拆分成多个工作表() Dim Arr, Rng As Range, Sht As Worksheet, Dic As Object Dim k, t, Str As String, i A

    最近需要筛选Excel的数据 看到网上有大神做出来的Demo 但是在mac上需要Xactive环境 在windows上是可以运行的


    VBA代码

    Sub 如何将一个Excel工作表的数据拆分成多个工作表()
        Dim Arr, Rng As Range, Sht As Worksheet, Dic As Object
        Dim k, t, Str As String, i As Long, lc As Long
        Application.ScreenUpdating = False '关闭屏幕更新
        Arr = Range("A1").CurrentRegion.Value
        lc = UBound(Arr, 2) '求取最后一列的列号
        Set Rng = Rows(1) '标题行
        Set Dic = CreateObject("Scripting.Dictionary") '创建字典
        For i = 2 To UBound(Arr)
            Str = Arr(i, 3) '订单号,关键字
            If Not Dic.Exists(Str) Then '如果字典没有关键字
                Set Dic(Str) = Cells(i, 1).Resize(, lc) '把当前行装入到字典中
            Else '否则(字典中存在关键字)
                Set Dic(Str) = Union(Dic(Str), Cells(i, 1).Resize(, lc)) '把行连合起来
            End If
        Next
        k = Dic.Keys '字典关键字集合
        t = Dic.Items '字典项目集合
        On Error Resume Next
        With Sheets
            For i = 0 To Dic.Count - 1 '循环关键字的个数
                Set Sht = .Item(k(i)) '给变量赋值(工作表名为关键字)
                If Sht Is Nothing Then '该工作表不存在则插入一个空工作表
                    .Add(After:=.Item(.Count)).Name = k(i) '新建的工作表将置于所有工作表之后,并命名为关键字
                    Set Sht = ActiveSheet '活动工作表给变量
                Else '否则
                    Sht.Cells.Clear '清除工作中所有内容和格式
                End If
                Rng.Copy Sht.Range("A1") '把标题写入第一行
                t(i).Copy Sht.Range("A2") '写入其他内容
                Sht.Cells.EntireColumn.AutoFit '自动调整全工作表单元格的列宽
                Set Sht = Nothing '变量处于初始状态
            Next
        End With
        Sheets(1).Activate '第1个工作表处于激活状态
        Application.ScreenUpdating = True '打开屏幕更新
    End Sub

    其中需要改动的就是第一列就是1 第二列就是2 以此类推

    Str = Arr(i, 3) '订单号,关键字

    参考文档

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_43f0c1290101rdyc.html





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  • 代码详解:1.Sub main()——其中Sub 跟括号是固定的,main是宏名,可以随便更改(其实完全没有必要多此一举,这里可以不任何修改)2.For Each sh In Sheets——这是遍历全部的工作表,这里就要注意,如果你的工作表...

    代码详解:

    1.Sub main()——其中Sub 跟括号是固定的,main是宏名,可以随便更改(其实完全没有必要多此一举,这里可以不做任何修改)

    2.For Each sh In Sheets——这是遍历全部的工作表,这里就要注意,如果你的工作表中包含一些,不需要汇总数据的工作表,那么就需要将源数据表备份一份,然后将不需要汇总数据的工作表都删除掉,只剩下总表以及需要汇总数据的工作表(当然,还有其他办法,这里只讲解最简单地做法)

    3.If sh.Name <> "总表" Then——这里是判断工作表的名字是不是”总表“,如果是总表,就不汇总数据,本例中总表的名字就是”总表“,如果你的工作表中,总表名字是其他的,就将这里的”总表“改为你的工作总表明细;

    4.i = sh.Range("D65536").End(3).Row——这里要注意了"D65536",是为了获得最后一个不为空的行的行号,这里用了D列,因为本例中的D列是有数据的,在实际的使用过程中,一定要选择一个最后一行有数据的列,否则不能获得最大行号(假如只有2列,那么这里的D可以改为B或者A)

    5.k = Range("A65536").End(3).Row——这里是获得总表的最大行号,以便复制的数据,能够依次往下粘贴;(这里的A65536跟上面提到的是一个道理,总表中的A列最后一行不是空的)

    6.sh.Range("A2:D" & i).Copy Range("A" & k + 1)——这里要注意“A2:D”&i是要复制的区域,因为本例中只有A-D列,而且数据是从第2行开始的,所以这里是A2:D,那假如是从E列第10行开始,到Z列结束的区域,就应该改为E10:Z;

    Range("A" & k + 1)——这里是从总表的A列开始粘贴,假如是从D列开始,那么这里的A改为D即可

    7.End If   Next   End Sub——这些是结束判断、继续循环和程序结束,都不需要更改。

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  • 因为格式非常多样,从一个数据到另一个数据,所以将这些数据预处理为计算机可读的格式是非常必要的。在本文中,将展示如何使用Python预处理文本数据,我们需要用到 NLTK 和 re-library 库。过程1.文本小写在我们开始...

    不是所有数据格式都会采用表格格式。随着我们进入大数据时代,数据的格式非常多样化,包括图像、文本、图形等等。

    因为格式非常多样,从一个数据到另一个数据,所以将这些数据预处理为计算机可读的格式是非常必要的。

    在本文中,将展示如何使用Python预处理文本数据,我们需要用到 NLTK 和 re-library 库。

    8398845ac62925b72ff08efee6843c83.png

    过程

    1.文本小写

    在我们开始处理文本之前,最好先将所有字符都小写。我们这样做的原因是为了避免区分大小写的过程。

    假设我们想从字符串中删除停止词,正常操作是将非停止词合并成一个句子。如果不使用小写,则无法检测到停止词,并将导致相同的字符串。这就是为什么降低文本大小写这么重要了。

    用Python实现这一点很容易。代码是这样的:

    # 样例x = "Watch This Airport Get Swallowed Up By A Sandstorm In Under A Minute http://t.co/TvYQczGJdy"# 将文本小写x = x.lower()print(x)>>> watch this airport get swallowed up by a sandstorm in under a minute http://t.co/tvyqczgjdy

    2.删除 Unicode 字符

    一些文章中可能包含 Unicode 字符,当我们在 ASCII 格式上看到它时,它是不可读的。大多数情况下,这些字符用于表情符号和非 ASCII 字符。要删除该字符,我们可以使用这样的代码:

    # 示例x = "Reddit Will Now QuarantineÛ_ http://t.co/pkUAMXw6pm #onlinecommunities #reddit #amageddon #freespeech #Business http://t.co/PAWvNJ4sAP"# 删除 unicode 字符x = x.encode('ascii', 'ignore').decode()print(x)>>> Reddit Will Now Quarantine_ http://t.co/pkUAMXw6pm #onlinecommunities #reddit #amageddon #freespeech #Business http://t.co/PAWvNJ4sAP

    3.删除停止词

    停止词是一种对文本意义没有显著贡献的词。因此,我们可以删除这些词。为了检索停止词,我们可以从 NLTK 库中下载一个资料库。以下为实现代码:

    import nltknltk.download()# 只需下载所有nltkstop_words = stopwords.words("english")# 示例x = "America like South Africa is a traumatised sick country - in different ways of course - but still messed up."# 删除停止词x = ' '.join([word for word in x.split(' ') if word not in stop_words])print(x)>>> America like South Africa traumatised sick country - different ways course - still messed up.

    4.删除诸如提及、标签、链接等术语。

    除了删除 Unicode 和停止词外,还有几个术语需要删除,包括提及、哈希标记、链接、标点符号等。

    要去除这些,如果我们仅依赖于已经定义的字符,很难做到这些操作。因此,我们需要通过使用正则表达式(Regex)来匹配我们想要的术语的模式。

    Regex 是一个特殊的字符串,它包含一个可以匹配与该模式相关联的单词的模式。通过使用名为 re. 的 Python 库搜索或删除这些模式。以下为实现代码:

    import re# 删除提及x = "@DDNewsLive @NitishKumar  and @ArvindKejriwal can't survive without referring @@narendramodi . Without Mr Modi they are BIG ZEROS"x = re.sub("@S+", " ", x)print(x)>>>      and   can't survive without referring   . Without Mr Modi they are BIG ZEROS# 删除 URL 链接x = "Severe Thunderstorm pictures from across the Mid-South http://t.co/UZWLgJQzNS"x = re.sub("https*S+", " ", x)print(x)>>> Severe Thunderstorm pictures from across the Mid-South# 删除标签x = "Are people not concerned that after #SLAB's obliteration in Scotland #Labour UK is ripping itself apart over #Labourleadership contest?"x = re.sub("#S+", " ", x)print(x)>>> Are people not concerned that after   obliteration in Scotland   UK is ripping itself apart over   contest?# 删除记号和下一个字符x = "Notley's tactful yet very direct response to Harper's attack on Alberta's gov't. Hell YEAH Premier! http://t.co/rzSUlzMOkX #ableg #cdnpoli"x = re.sub("'w+", '', x)print(x)>>> Notley tactful yet very direct response to Harper attack on Alberta gov. Hell YEAH Premier! http://t.co/rzSUlzMOkX #ableg #cdnpoli# 删除标点符号x = "In 2014 I will only smoke crqck if I becyme a mayor. This includes Foursquare."x = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), ' ', x)print(x)>>> In 2014 I will only smoke crqck if I becyme a mayor. This includes Foursquare.# 删除数字x = "C-130 specially modified to land in a stadium and rescue hostages in Iran in 1980... http://t.co/tNI92fea3u http://t.co/czBaMzq3gL"x = re.sub(r'w*d+w*', '', x)print(x)>>> C- specially modified to land in a stadium and rescue hostages in Iran in ... http://t.co/ http://t.co/#替换空格x = "     and   can't survive without referring   . Without Mr Modi they are BIG ZEROS"x = re.sub('s{2,}', " ", x)print(x)>>>  and can't survive without referring . Without Mr Modi they are BIG ZEROS

    5.功能组合

    在我们了解了文本预处理的每个步骤之后,让我们将其应用于列表。如果仔细看这些步骤,你会发现其实每个方法都是相互关联的。因此,必须将其应用于函数,以便我们可以按顺序同时处理所有问题。在应用预处理步骤之前,以下是文本示例:

    Our Deeds are the Reason of this #earthquake May ALLAH Forgive us allForest fire near La Ronge Sask. CanadaAll residents asked to 'shelter in place' are being notified by officers. No other evacuation or shelter in place orders are expected13,000 people receive #wildfires evacuation orders in California Just got sent this photo from Ruby #Alaska as smoke from #wildfires pours into a school

    在预处理文本列表时,我们应先执行几个步骤:

    • 创建包含所有预处理步骤的函数,并返回预处理的字符串
    • 使用名为"apply"的方法应用函数,并使用该方法将列表链接在一起。

    代码如下:

    # 导入错误的情况下# ! pip install nltk# ! pip install textblobimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport reimport nltkimport stringfrom nltk.corpus import stopwords# # 如果缺少语料库# 下载 all-nltknltk.download()df = pd.read_csv('train.csv')stop_words = stopwords.words("english")wordnet = WordNetLemmatizer()def text_preproc(x):  x = x.lower()  x = ' '.join([word for word in x.split(' ') if word not in stop_words])  x = x.encode('ascii', 'ignore').decode()  x = re.sub(r'https*S+', ' ', x)  x = re.sub(r'@S+', ' ', x)  x = re.sub(r'#S+', ' ', x)  x = re.sub(r''w+', '', x)  x = re.sub('[%s]' % re.escape(string.punctuation), ' ', x)  x = re.sub(r'w*d+w*', '', x)  x = re.sub(r's{2,}', ' ', x)  return xdf['clean_text'] = df.text.apply(text_preproc)

    上面的文本预处理结果如下:

    deeds reason may allah forgive usforest fire near la ronge sask canadaresidents asked place notified officers evacuation shelter place orders expected people receive evacuation orders california got sent photo ruby smoke pours school

    最后

    以上内容就是使用 Python 进行文本预处理的具体步骤,希望能够帮助大家用它来解决与文本数据相关的问题,提高文本数据的规范性以及模型的准确度。

    --END--

    本文作者:Irfan Alghani Khalid

    原文链接:https://towardsdatascience.com/cleaning-text-data-with-python-b69b47b97b76

    翻译:未艾信息(www.weainfo.net)

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空空如也

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如何做一个sub