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  • word封面下划线长度固定

    千次阅读 2021-02-23 16:36:54
    二、需求:word中的下划线/横线,长度固定,随着内容增减而变化 三、思路:通过表格来实现 四、实现 1、在word中插入所需规格的表格 2、在横线上(表格中)填写所需的内容 3、去除(隐藏)表格中多余的...

    一、背景:word中下划线/横线会随着内容的增减而变化,不美观

    二、需求:word中的下划线/横线,长度固定,不随着内容增减而变化

    三、场景:word封面、Java语言中制作word模板

    四、思路:通过表格来实现

    五、实现

    1、在word中插入所需规格的表格

    2、在横线上(表格中)填写所需的内容

    3、去除(隐藏)表格中多余的线条

    (1)选中表格,右键选择“表格属性(R)...

    (2)选择“边框和底纹(B)...

    (3)左边选择“自定义”,右边选择如图所示的边框线,然后确定即可

    (4)看初步效果

    (5)只选择左半部分的表格,选择“表格属性(R)...

    (6)因为左边是不需要边框的,所以直接选择“”即可,点击“确定

    (7)看此时效果图:此时一个大致模样的效果已经出来了,可直接使用

    (8)如果有小伙伴追求完美,我们还可以再适当的调整一下表格的属性

    I、左右边框的位置大小调一调:选中表格就会出现表格可拖拉的线;左移,看效果

                                 
    II、调整行高:选中表格,右键选择“表格属性(R)...”,选择“行”,调整里面的值,如图所示

                               

    III、调整行间距

                               

    使得文字刚好贴近横线

    到此,一个相对完美的制作就完成了,以上的所有数据都是自定义的,可根据实际需求进行调整

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  • 您可以使用 text-align:justify 和 word-break:keep-all 使除最后一之外的所有都占据容器的整个长度 .根据文本,最终线的长度可以或可以接近容器的长度 .使用可调整大小的容器来显示相同的内容 .$(function() ...

    这不是一个确切的解决方案 . 但这可能是您单独使用CSS时最接近的 .

    您可以使用 text-align:justify 和 word-break:keep-all 使除最后一行之外的所有行都占据容器的整个长度 .

    根据文本,最终线的长度可以或可以不接近容器的长度 .

    使用可调整大小的容器来显示相同的内容 .

    $(function() {

    $("#container").resizable();

    });

    #container {

    width: 350px;

    height: 200px;

    border: 2px solid #ccc;

    text-align:justify;

    word-break:keep-all;

    }

    Etiam sollicitudin, ipsum eu pulvinar rutrum, tellus ipsum laoreet sapien, quis venenatis ante odio sit amet eros. Nullam vel sem. Aenean commodo ligula eget dolor. Phasellus nec sem in justo pellentesque facilisis. Praesent turpis. Cras varius. Proin magna. Mauris sollicitudin fermentum libero. Donec vitae sapien ut libero venenatis faucibus. Cras dapibus.

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  • 数据长度不一致 用pytorch做rnn的时候,如果输入数据不一样长,可以用两种方式解决。 一种是自定义collate方法, #自定义collate_fn dataloader.DataLoader(dataset,4,True,collate_fn=my_collate) 然后里面写数据...

    数据长度不一致

    用pytorch做rnn的时候,如果输入数据不一样长,可以用两种方式解决。
    一种是自定义collate方法,

    #自定义collate_fn
    dataloader.DataLoader(dataset,4,True,collate_fn=my_collate)
    

    然后里面写数据和标签载入方式即可

    def my_collate(batch):
        data = [item[0] for item in batch]
        target = [item[1] for item in batch]
        return [data, target]
    

    第二种方式使用

    压缩:nn.utils.rnn.pack_padded_sequence
    解压是 这个pad_packed_sequence

    核心思想是对padding补充过的数据进行压缩,这种方式可以加速运算在大数据集中效果较好
    (原理是把数据中为0的padding给压缩掉,进入RNN计算的时候直接跳过输出0)

    当你拿到长短不一致的数据的时候
    第一步自然是PADDING,无论什么框架都一样,自己手写一个就行了

    def custompad(X,max_len=10):
        X = torch.Tensor(X)
        m=X.shape[0]
        pad = torch.zeros(1,50)
        for i in range(max_len-m):
            X = torch.cat([X,pad],dim=0)
        return X
    

    这样比如我的数据是[a,b,c][d,e] 输出来就是[a,b,c,0…][d,e,0…]
    这样保持固定步长序列的数据
    这时候可以直接丢rnn跑了
    但是如果我的神经网络要求的是输入最后一层的数据,怎么办?
    直接进行压缩!

    from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence as pack, pad_packed_sequence as unpack
    ## 这里我把压缩写进了collate方法里,这样dataloader取的时候就直接拿压缩数据了
    def my_collate(batch):
        data = torch.stack([item[0] for item in batch])
        lens = [item[1] for item in batch]
        ## 重点,压缩! 如果不排序enforce要false
        res = pack(data,lens,batch_first=True,enforce_sorted=False)
        target = [item[2] for item in batch]
        target = torch.LongTensor(target)
        return [res, target]
    #我的dataset 可以作为参考
    class traindata(Dataset):
        def __init__(self) -> None:
            super().__init__()
            X, self.Y = read_csv('data/train_emoji.csv')
            self.X,self.lens=sentence_to_avg(X,word_to_vec_map)
            
        def __getitem__(self, index):
            return self.X[index],self.lens[index],self.Y[index]
    
        def __len__(self):
            return self.X.shape[0]
    

    这样写完 我每次拿数据就是取的压缩数据
    注意压缩数据是2维的 第二维是lenth(重要**) 因为这个length可以帮我们取最后一层计算数据
    举个例子:
    我的输入是[a,b],padding完是[a,b,0,0]
    压缩后进入lstm,再解压出来
    这时候的输出可能是[1,2,0,0]
    也就是说,padding为0的地方是没有进入rnn循环的,也就是只循环了2次
    所以这里需要拿到最后一个输出的数据2
    就要用到上面那个方法了

    直接看代码比较快:

    class Net(nn.Module):
        def __init__(self):
            super().__init__()
            self.lstm = nn.LSTM(50,64,1)
            self.dense = nn.Linear(64,256)
            self.fc = nn.Linear(256,5)
    
        def forward(self,x,h=None,c=None):
            hp=(h,c) if h!=None and c!=None else None
            x,hid = self.lstm(x,hp)
            x = unpack(x,batch_first=True)
            ## 注意看这里 进入全连接层之前 我要取得压缩数据,并且是最后一维的输出
            ##所以要过滤掉0的输出
            seq_len_indices = [length - 1 for length in x[1]]
            batch_indices = [i for i in range(x[0].shape[0])]
            final_output = x[0][batch_indices, seq_len_indices, :]
            x = F.relu(self.dense(final_output))
            return self.fc(x)
    
    
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  • 2.words平均长度

    2021-10-26 22:32:59
    words平均长度

    每个句子由多个单词组成,句子中的每个单词的长度都可能不一样,给出整个句子的单词平均长度

    package com;
    
    import java.math.BigDecimal;
    import java.util.Scanner;
    
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            Scanner s = new Scanner(System.in);
            System.out.println(avg(s.nextLine()));
        }
    
        public static String avg(String words){
            String[] arr = words.split(" ");
            int sum = 0;
            for(int i=0;i<arr.length;i++){
                sum += arr[i].length();
            }
    
            return (new BigDecimal(String.valueOf(sum))).divide(new BigDecimal(String.valueOf(arr.length)), 2, BigDecimal.ROUND_HALF_UP).toPlainString();
        }
    }
    

    如:

    输入:Who Love Solo
    输出:3.67

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空空如也

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