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  • 原标题:Office智慧丨“点亮未来” 活动的目的和意义丰富大学生的课余生活,培养同学们对计算机学习的兴趣,提高学生在计算机应用发面的能力,让广大学生领略到电脑办公的简约、快捷、激情、效率。与时俱进使大学生...

    原标题:Office智慧丨“点亮未来”

    20a20cd02635b4d4d665d12bd896edf8.png

    活动的目的和意义

    丰富大学生的课余生活,培养同学们对计算机学习的兴趣,提高学生在计算机应用发面的能力,让广大学生领略到电脑办公的简约、快捷、激情、效率。与时俱进使大学生能早日适应当前信息时代的发展。更为自己在未来的学习及日后激烈的人才竞争中增加有力的砝码。

    0 1

    竞赛内容

    本次竞赛使用的操作系统为Windows 7,应用软件为Office2010办公软件。

    (1)文字录入;

    (2)计算机基础知识;

    (3)Word操作;

    (4)Excel电子表格操作;

    (5)PowerPoint演示文稿操作,其中电子小报50分,演示文稿50分。

    02

    竞赛涉及的知识点

    (1)键盘的应用;

    (2)计算机基础知识;

    (3)Word文档的基本格式、添加版面、版面设计、分栏显示、艺术字效果设置、图片和自选图形效果设置、边框和底纹、文字效果等;Word表格的设置等;

    (4)Excel电子表格的设置、函数应用、数据管理等;

    (5)演示文稿方面:添加幻灯片、幻灯片版式、主题、动画、切换效果、声音、视频等。

    03

    竞赛地点

    实训A楼公共机房

    04

    竞赛时间

    第一阶段:11.1~11.7 动员

    第二阶段:11.8~11.16 组织报名

    第三阶段:11.17或11.24 现场竞赛

    05

    技术平台

    每位参赛选手一台配备有win7+office2010的计算机。

    06

    其它事项

    1.成绩评定

    (1)文字录入

    10分

    (2)计算机基础知识

    20分

    (3)Word操作

    30分

    (4)Excel电子表格操作

    20分

    (5)PowerPoint演示文稿操作

    20分

    2.奖项设定

    竞赛一、二、三等奖获奖比例分别按参赛人数的5%、10%、20%设定。

    07

    初赛与决赛规则

    初赛:按照积分制进行评选。

    决赛:进入决赛的三支队伍,采用两两对决的方式进行三场比赛,决出冠亚季军。

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    审核:王峰

    编辑:韩涛 郝雪山

    狭路相逢勇者胜

    Office技能大赛等你来挑战返回搜狐,查看更多

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  • 2021年4月-6月理工学院第十四届科技文化月期间,理工学院团总支联合公共计算机基础教研部顺利举办了计算机设计大赛——MS Office文档设计比赛。MS Office文档设计比赛是理工学院科技文化月中首次举办的子活动,分为...

    2021年4月-6月理工学院第十四届科技文化月期间,理工学院团总支联合公共计算机基础教研部顺利举办了计算机设计大赛——MS Office文档设计比赛。

    MS Office文档设计比赛是理工学院科技文化月中首次举办的子活动,分为个人赛和团体赛,个人赛面向全校学生收集作品,团体赛以本学期开设计算机应用基础课程的22个班级为参赛单位。历时一个多月的比赛,各参赛学生及团队在计算机应用基础任课教师的指导下认真打磨文档设计作品,经过严格的交叉评审及现场决赛答辩,最终评选出个人作品一等奖3项、二等奖3项及三等奖4项,评选出团队作品一等奖1项、二等奖2项、三等奖3项及优秀奖6项,其他参赛团队获成功参赛奖。

    作为理工学院科技文化月的又一新增特色活动,本次MS Office文档设计比赛也是计算机应用基础课程融入学生第二课堂活动的有益尝试。活动既丰富了学生的校园课余生活,进一步促进了校园精神文明建设,又拉近了学生与计算机应用基础课程的距离,让学生进一步明确了课程学习的目的与意义,同时也让学生在实践知识应用的过程中感受到了计算机技术的趣味与魅力,达到了本次比赛活动开展的目的。

    09ebe227b031614f654f87ab9311009d.png

    图:决赛现场

    d63c432864906be89b513c94e79caba6.png

    图:选手展示作品及答辩环节

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    图:评委打分

    45a50908c951c77b4f3b6cca69fa4e1e.png

    图:合影留念

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  • Office软件比赛宣传片

    2013-11-17 16:34:40
    Office软件比赛宣传片 PPT
  • 教育部教育管理信息中心《关于举办“第七届全国信息技术应用水平大赛”的通知》(信息技术比赛office模拟试题)
  • 这个项目让办公室或任何一群人有机会在大型体育赛事(如世界杯、欧洲杯)或国内联赛... 此外,比赛结果可以使用自动在线 API 收集或手动输入。 还存在许多其他功能,请使用 readme.txt 文件获取安装和设置详细信息。
  • ITAT比赛——office模块历年试题,我自己弄的ITAT试题集锦
  • 第四届全国ITAT教育工程就业技能大赛模拟试题比赛科目Office办公自动化高级应用 第四届全国ITAT教育工程就业技能大赛模拟试题 比赛科目Office办公自动化高级应用 该试卷只用于测试考试环境非预赛模拟题仅供参考 一...
  • Kaggle TMDB Box Office Prediction 报告一.问题定义:二.获取数据:三.研究数据:四.准备数据五.模型研究六.模型微调和模型融合 一.问题定义: 该问题来源于kaggle,在这个世界上,2018年电影收入估计达到...

    一.问题定义:

    该问题来源于kaggle,在这个世界上,2018年电影收入估计达到417亿美元,电影业比以往任何时候都更受欢迎。但是什么电影票房收入最高?一个导演有多重要?还是预算?

    本题将通过电影数据库中7000多部电影的数据,以尝试预测它们在全球的总票房收入。提供的数据点包括演员、剧组、剧情关键词、预算、海报、发行日期、语言、制作公司和国家。该问题实际上还是一道回归问题。

    从kaggle上获取数据后,为了更好的训练,每个样本的特征属性和标签需要进行相关处理(包括取出异常值,填充缺省值,特征转换,数据转换等),然后构建多种误差较小的模型(SVR,Ridge,Lasso,ElasticNet,Xgboost,ExtraTree,Lightbgm,AdaBoost,KernelRidge,BayesianRidge,LogisticRegression,RandomForestRegressor),找到最佳参数后将模型Averaging融合,获取更小的误差,达到更好的预测效果,然后将模型保存起来。本次题目使用MSE根均方误差作为衡量模型的标准,最终降到2左右。

    二.获取数据:

    TMDB票房预测中提供了两组数据:train.csv和test.csv,分别是训练集和测试集。Sample_submission.csv为提交样本示例。本实验为练手项目,所以数据就直接给了,不过有缺失的数据,需要我们来处理一下。

    打开kaggle对应项目的数据栏

    在这里插入图片描述

    下载数据

    在这里插入图片描述Train.csv
    在这里插入图片描述
    Test.csv

    在这里插入图片描述
    sample_submission.csv

    导入numpy,pandas,matplotlib,seaborn包
    在这里插入图片描述
    导入train.csv和test.csv,并显示两个数据文件的尺寸
    在这里插入图片描述
    显示两个数据文件的相关信息

    在这里插入图片描述

    训练数据

    在这里插入图片描述

    测试数据

    在这里插入图片描述
    预览训练集
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    了解数据特征含义:

    Index([‘id’,‘belong_to_collection’,‘budget’,‘genres’,‘homepage’,‘imdb_id’,‘original_language’,‘original_title’,‘overview’,‘popularity’,‘poster_path’,‘production_companies’,‘production_countries’,‘release_date’,‘runtime’,‘spoken_languages’,‘status’,‘tagline’,‘title’,‘Keywords’,‘cast’,‘crew’, ‘revenue’],dtype=‘object’)

    id:序号

    belong_to_collection:系列电影

    budget:预算

    genres:题材

    homepage:主页

    imdb_id:IMDB序号

    original_language:原语言

    original_title:原片名

    overview:剧情简介

    popularity:流行系数

    poster_path:海报

    production_companies:制作公司

    production_countries:制作国家

    release_date:发布日期

    runtime:电影时长

    spoken_languages:翻译成的语言

    status:电影是否已上映

    tagline:宣传标语

    title:电影名

    Keywords:关键词

    cast:演员

    crew:剧组

    revenue:票房

    其中revenue为预测目标值。

    三.研究数据:

    1. 了解数据基本情况

    经过观察我们可知,特征belongs_to_collection,generes, homepage, overview,poster_path,production_companies,production_countries,runtime,spoken_language,tagline,Keyword,cast,crew缺少数据;cast、crew是json的格式,需要将演员、导演读取出来,以字符串格式显示。数据中genres、keywords、production_companies也是json格式,需要转化成字符串。

    这了使用ast.literal_eval将字符串型的json数据转化成字典列表。

    在这里插入图片描述

    再将这些不规则数据转化成特征,分为标签与编码,如关键演员、题材、分类、系列、发行方等,以及标签数量统计,如分类数量、演员数量、主题长度等。这里需要注意,因为数据集不多,为避免模型过拟合,应仅对TOP的标签进行编码:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    预览一下处理之后的效果(这里只截取了部分)

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    达到预期的效果,但是日期还是字符串格式,再转化一下日期为标准格式

    在这里插入图片描述

    再看一下处理日期之后的效果

    在这里插入图片描述

    1. 可视化分析

    ①观察预算的分布情况,发现现大部分值比较小,数据不平衡,应做log处理,增加数值较小时的区分度,顺便将票房也一样的处理:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    ②是否有主页对票房票房的影响

    这里把homepage转换成布尔值

    有主页可以作为电影实力的象征,我们可以观察到票房高的电影一般都有主页。
    在这里插入图片描述

    ③各个语言的电影票房票房情况

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    我们知道由于英文的使用范围更广,所以市场上的英文电影最多,导致高票房和低票房的英文电影都很多。由图可知票房最高的电影通常使用英语,但也有其他语言的高票房电影。

    ④展示电影标题中的常见词

    在这里插入图片描述

    绘制一个矩形词云图,可以看到电影标题中最常见的词为Man、Love、Last等。

    ⑤展示电影剧情摘要中的常见词

    在这里插入图片描述

    绘制一个矩形词云图,可以看到电影剧情摘要中最常见的词为Life、Find、Love、One等。

    ⑥预算对票房的影响

    在这里插入图片描述

    从上图可以看出预算和票房有一定的正相关性。通常预算越高的电影票房也越高。

    ⑦流行系数对票房的影响

    在这里插入图片描述
    从上图可以看出流行系数和电影票房的相关度较低。

    ⑧电影时长对票房的影响

    在这里插入图片描述

    从上图可以看出大部分电影的时长都是一个半小时到两个小时左右,而票房收入高的电影时长也集中在这个区域。这可能是由于在此区间内电影基数大,并不能说明它们之间有强相关性。

    ⑨剧组人数对票房的影响

    在这里插入图片描述

    由上图可以看出剧组人数和电影票房之间关系不是很大。小剧组高票房的电影和大剧组高票房的电影都有很多。

    ⑩演员人数对票房的影响

    在这里插入图片描述

    由上图可以看出演员人数和电影票房之间关系不是很大。

    我们可以建立一个相关矩阵,来观察时长、流行度、预算、剧组人数、演员人数之间的相关性。

    在这里插入图片描述

    可以观察到在这几项中,对票房影响最大是预算和流行度

    ⑾是否是系列电影对票房的影响

    在这里插入图片描述

    发现系列电影的平均票房更高,可能是由于系列电影能积累粉丝,拥有更大的粉丝基础。

    ⑿电影题材数量对票房的影响

    在这里插入图片描述

    可以发现电影题材数量为三个时往往有更高的票房,多了或者少了都会使票房降低。

    ⒀电影上映日期对票房的影响

    在这里插入图片描述

    用箱线图看一下:
    在这里插入图片描述

    可以观察到周一到周三发行的电影很多是高票房的,而周五到周日发行的低票房的电影多。

    四.准备数据

    1. 删除一些相关性低的特征

    在这里插入图片描述

    1. 删除特征值唯一的特征

    在这里插入图片描述

    1. 对分类标签进行编码,LabelEncoder会给每个标签分配一个0—n_classes-1之间的编码
      在这里插入图片描述

    2. 对文本变量构造新变量:总共有多少字符,有多少个单词

    在这里插入图片描述

    1. 修正一些有错误的数据
      在这里插入图片描述

    五.模型研究

    5.1 验证方法我们采用k-折交叉验证, k = 5

    5.2 评价标准是根均方误差(mean_squared_error)

    5.3 可能的模型有如下16个:SVC,SVR, LinearRegression, Ridge, Lasso, ElasticNet, ExtraTree, AdaBoost, KernelRidge, BayesianRidge, LogisticRegression, DecisionTreeRegressor, RandomForestRegressor, LGBMRegressor, BaggingClassifer, KNeighborsClassifier。

    5.4 分别测试了它们在训练集上的均分误差,5-折交叉验证集上的均方误差的平均值和方差。得到的数据如下图所示。

    在这里插入图片描述

    关键代码如下所示(以LinearRegression模型举例):
    在这里插入图片描述

    5.5 最终结合这三种数据(训练集上的RMSE, 验证集上的RMSE, 验证集上的方差)我们最终选则了4种模型,分别是LinearRegression, Ridge, BayesianRidge, LGBMRegressor。

    六.模型微调和模型融合

    6.1 选择最佳超参数,找到最好的模型

    我们发现需要调节超参数的模型有LGBMRegressor,我们最初的模型参数为{learning_rate=0.01, max_depth=5,num_leaves=20}和训练结果分别如下图所示:
    在这里插入图片描述

    用网格搜索最佳超参数,关键代码如下所示:

    在这里插入图片描述

    不同参数组合得到结果如下所示:
    在这里插入图片描述

    得到的最佳参数为:{‘learning_rate’: 0.05, ‘max_depth’: 5, ‘num_leaves’: 30}

    结论:可以看出模型微调后训练损失值从2.3577降到了2.1375。得到了超参数参数最佳的模型。

    6.2 集成模型:将表现最好的模型组合起来

    采用平均法将模型融合。关键代码如下:

    在这里插入图片描述

    结论:融合得到的训练损失可以看到降到了2.0264。

    6.3 分析最佳模型和它们的误差

    最佳模型的误差已经降到了2.0264, 可以看出比选出的4种模型(分别是LinearRegression, Ridge, BayesianRidge, LGBMRegressor)中最好的模型表现还要好。因此最佳模型已经达到了理想的效果。

    6.4 用测试集评估系统

    用测试集来评估我们的最佳模型,可以看出这个模型的根均方误差是要差一点。但是在预期之内,因为测试集上的评估结果通常要比训练集上的效果差一点。总体来说效果是令人满意的。

    关键代码如下所示:
    在这里插入图片描述

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     wps和office经常被大家混淆为一款软件,其实这个说法并不准确,其实这两者还是存在一些区别的,那么wps和office的区别是什么?今天小编就为大家带来了wps和office有什么区别的教程,下面一起来看看吧。

    86b642b940ed2b5d4140631ca5b9d545.png

    1、两者特点

    WPS是新兴的一款国内OFFICE软件,以其美观大方,界面清晰,软件小巧,操作适合国人习惯而风靡。微软OFFICE则秉承微软软件的强大,办公处理能力强大而著称。

    2、差别

    对于差别我只提大家最关心的,那就是他们在“办公功能”上基本无差,所以选择这两款软件的原因不在于它的功能,而在于其他细节方面,那么细节包含哪些呢?

    一、大小

    WPS只有几十M,微软office是WPS的十几倍大小,快近一个G,但是对于一般的电脑都不差这点存储空间,所以这方面不是大问题。

    二、外观

    WPS是国内OFFICE软件,所以外观设计,UI设计都针对与国人习惯,所以使用起来确实比微软OFFICE好操作,微软OFFICE则采用统一风格,使用习惯后其实也是差不多的,这个就看你使用频率了。

    三、性能

    WPS是一款实用性小软件,所以性能上是其最薄弱的地方,类如你在WPS的PPT或者WORD中放入十张单反照片,估计你的电脑差不多就得歇菜许久,而微软OFFICE在性能是确实是无法超越的

    四、实用

    WPS对于普通用途,家庭使用等来说是非常好的一款OFFICE软件,微软OFFICE则适合工作使用,竞赛使用等有相关规定,文件表述较大较复杂的时候

    3、使用建议

    一、WPS适用

    作为学生,作为居家者等,OFFICE只限于做点文字记录,图文表述,平时基本用用小文档(比策划书计划书小的),使用WPS是不错的选择

    (这也是为何国内WPS这么风靡:国内拥有非常多的小青年个人电脑,电脑用途基本都是上上网,看看电视电影,做点学习工作,存点东西做点小事等)

    二、微软OFFICE

    作为商务人工作者,参与比赛竞赛等,微软OFFICE是你最好的选择,WPS实用但是细节上处理不够、文件大小上支持能力太差,相比于此微软OFFICE真的完美不止一个档次,这方面的体味只有在你使用OFFICE做大事件的时候,会有非常深刻的体味,而且很多场合的标准要求就是微软OFFICE。

    (相信很多人看过PPT动画吧,微软OFFICE会给你带来更好的动画制作感觉)

    看完这篇教程相信你也对这两款软件有了清楚的认识,究竟哪一款适合你,还是要你自己去选择。

    以上就是小编给大家带来的wps和office有什么区别的教程了,更多软件教程,请关注系统圣地。

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  • office竞赛试题(word、excel、ppt)

    热门讨论 2011-03-07 12:06:09
    office竞赛试题(word、excel、ppt),有一定难度,不过还是很不错的!希望对你有帮助!

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