坑爹的word

最新推荐文章于 2022-03-15 08:49:59 发布
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写word文档时，一定要不停的保存，但是如果用ctrl+z时，一定要慎重慎重，极有可能把你之前的工作撤销
poi 顺序解析word_利用POI读取word、Excel文件的最佳实践教程
weixin_39667652的博客
02-09 748
前言POI是 Apache 旗下一款读写微软家文档声名显赫的类库。应该很多人在做报表的导出，或者创建 word 文档以及读取之类的都是用过 POI。POI 也的确对于这些操作带来很大的便利性。我最近做的一个工具就是读取计算机中的 word 以及 excel 文件。POI结构说明包名称说明HSSF提供读写Microsoft Excel XLS格式档案的功能。XSSF提供读写Microsoft Exc...
vba 保存word里面的图片_1分钟批量处理100张图片，有Word在
weixin_39625747的博客
12-11 2108
天下苦Word久矣！Word不仅是个码字工具，还是个排版工具，而Word在排版方面经常遇到的问题，恐怕说个三天三夜都说不完！好不容易做完了100页的活动方案，交到处女座上司那里，他告诉我：“Word里面的图片要统一尺寸，还有…必须居中！”。这不是逼人辞职吗？你早不说，现在文件做完了，你要我近百张Word图片一个个改尺寸、居中，咋不上天呢？类似上面这种坑爹的事情，已经不是第一次发生了，在加...
坑爹的Word技巧
lala515的专栏
02-14 557
Q1:插入公式后出现高低行如何是好？   A:方法一：页面左侧空白处双击鼠标等弹出‘页面设置’后，选择文档网格选项卡，然后选“无网格”；       如若对于中文方法一不奏效，还可进行方法二操作：       1）全选；2）段落-->中文版式-->文本对齐方式-->居中；3）字体-->高级-->位置-->标准。4）最后保存。 如果还是不行那就放弃算了........
Word标题前出现黑块怎么删除？或者说要删除吗？（真坑爹）
TypicalSpider的博客
11-16 1686
先说结论！不用管。打印的时候不会出现，它只是表示该点后面的文字内容是标题，仅此。 在Word 「开始」菜单栏里的标题样式有很多。 但是用完之后大家会发现在每个标题的开头会有一个黑点，但是这个黑点不属于段落标记，也不属于符号项目。说白了就是只要选择的是上面的一种标题，就会不可避免的出现黑点。 研究了好久发现，Word这样加黑点的目的是方便我们“字体、字号”等设置用的。虽然在编辑的时候黑点影响美观，但是我们将文章打印出来时就没了，通过预览就可以看到黑点会消失。打印预览效果如下： 果然消失了！
【基操】word插入的表格无法修改列宽
binqiang2wang
03-15 8359
这个很坑爹。 按照理论，插入表格之后，通过右键修改表格属性中的固定列宽选项就可以，这是我百度了好几个之后得到的共性方案。 但是我依然没有办法通过鼠标单独操作改变某一列的宽度 可是，我自己一顿操作之后，表格属性就是改不了，重启office试过了，重启电脑也试过了，就差把文档发给别人了。 这个时候，知乎救了我 word中的表格总是调整不好？用这9个方法都能一键搞定！ - 小科虫的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/309214775 其实特别简单，不用管表格属性，只要调
word生成目录导出到PDF出现删除线
小醇仔的专栏
08-22 1128
今天小醇仔在编辑文档目录的时候正常编辑，但是导出到pdf时出现了删除线。 很奇怪，有旁友遇上过类似的问题么？ 如图： word版页面 导出的PDF界面 简直崩溃，头一次碰上这么坑爹的错误 ...
java通过framer生成word,freemaker生成word
weixin_39573136的博客
03-16 291
最近使用freemaker通过ftl模板生成word，这种方案较其他方式相对简便。普通字符替换模板导出1.使用${value}替换要修改个内容，如：2.将该word文件另存为xml格式3.将xml文件的扩展名直接改为ftl4.用java代码完成导出(需要导入freemarker.jar),其中jar包的选择为org.freemarkerfreemarker2.3.23基础代码为/** 初始化配置文...
关于在word中使用分栏符 出现左边没有填完就开始了右边 然后再是左边 然后再右边的解决
immense的博客
03-30 1万+
首先手动鄙视一把坑爹的微软和跪舔一下万能的网络 1.这种情况一般都是本页可能存在一个分页符导致的，找出该页的分页符，选中，按delete键即可。 ​2.怎么让分页符显示出来呢？ 显示分节符的方法：在word左上角点击开始菜单，点击选中右下角的word选项。在弹出的word选项窗口中，单击显示标签，单击选中显示所有段落标记复选框，确定退出。如图所示。​​ ​ http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d1511ee0102wvmy.html ...
word2vec
leiting_imecas的博客
07-25 930
参考 http://www.mamicode.com/info-detail-859790.html 起源：One-hot Representation、PCA 序：为什么NLP在模式识别里面比较难？ Licstar的文章开头这么提到：语言（词、句子、篇章等）属于人类认知过程中产生的高层认知抽象实体，而语音和图像属于较为底层的原始输入信号。 语音、图像数据表达不需要特殊的编码，而
Word2013如何添加参考文献
qq_32125199的博客
04-11 2612
自己倒腾了很久，被坑爹的“尾注”给坑了，走了一些弯路，最后还是“交叉引用”好用，大概的把步骤记录下。“尾注”就是文章的最后添加参考文献条目，结果不是自己想要的位置，删不了，也“剪切”不了，只能在正文中引用的编号“删除”了，“尾注”部分才会跟着被“删除”。   1、首先将光标在需要放参考文献的位置， 图1 直接点击图1右侧黑色倒三角下的图2中“第一种方法”部分，就会看到光标处自动弹出
VC++实现Word文档读写及表格输出教程
6. 可靠性和验证：在描述中提到的“VC6.0下绝对能运行，绝不坑爹”，这暗示了开发者在VC6.0环境下进行了充分测试，并保证了程序代码的可靠性。在实际操作中，由于开发环境的差异，代码在不同版本的VC或者其他开发...
import os import re from collections import defaultdict # ======================== # 配置路径 # ======================== SEGMENTED_DANMU_FILE = "segmented_danmu.txt" # 分好词的弹幕文件 SENTIMENT_DICT_FILE = "merged_sentiment_dict.txt" # 情感词典 OUTPUT_FILE = "extracted_sentiment_words.txt" # 输出文件 # ======================== # Bilibili自定义词典示例 # ======================== """ # Bilibili弹幕自定义词典 (极性词典) # 格式: 词语\t极性 (POS=正向, NEG=负向) # 正面情感词 yyds\tPOS 泪目\tPOS 绝绝子\tPOS 排面\tPOS awsl\tPOS 宝藏\tPOS 种草\tPOS 神仙\tPOS 吹爆\tPOS 慕了\tPOS 爱了\tPOS 稳了\tPOS 冲冲冲\tPOS 好活\tPOS 排面\tPOS 三连\tPOS # 负面情感词 下头\tNEG 栓Q\tNEG 芭比Q\tNEG 避雷\tNEG 拔草\tNEG 踩坑\tNEG 劝退\tNEG 翻车\tNEG 坑爹\tNEG 无语\tNEG 离谱\tNEG 裂开\tNEG 寄了\tNEG 抬走\tNEG 摆烂\tNEG # 表情符号 😂\tPOS 🤣\tPOS 😭\tPOS 😍\tPOS 👍\tPOS 🤮\tNEG 👎\tNEG 💔\tNEG 😤\tNEG """ # ======================== # 词典加载函数 # ======================== def load_sentiment_dict(file_path): """ 加载情感词典 格式: 词语\t极性 (如: 高兴\tPOS) """ sentiment_dict = {} with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: # 跳过注释行和空行 if line.startswith("#") or not line.strip(): continue parts = line.strip().split("\t") if len(parts) >= 2: word = parts[0].strip() polarity = parts[1].strip().upper() # 确保大写 # 只保留POS和NEG极性 if polarity in ["POS", "NEG"]: sentiment_dict[word] = polarity else: print(f"警告: 忽略无效极性 '{polarity}' 对于词 '{word}'") print(f"加载情感词典: 共 {len(sentiment_dict)} 个情感词 (仅POS/NEG)") return sentiment_dict # ======================== # 情感词提取函数 # ======================== def extract_sentiment_words(danmu_file, sentiment_dict): """ 从分好词的弹幕中提取情感词 """ # 统计结果 results = [] word_stats = defaultdict(lambda: {"count": 0, "polarity": ""}) # 处理弹幕文件 with open(danmu_file, "r", encoding="utf-8") as f: for line_num, line in enumerate(f, 1): # 清洗和分割 cleaned_line = line.strip() if not cleaned_line: continue words = cleaned_line.split() danmu_sentiment_words = [] # 检查每个词 for word in words: # 检查是否是情感词 if word in sentiment_dict: polarity = sentiment_dict[word] # 添加到当前弹幕的情感词列表 danmu_sentiment_words.append((word, polarity)) # 更新统计信息 word_stats[word]["count"] += 1 word_stats[word]["polarity"] = polarity # 记录有情感词的弹幕 if danmu_sentiment_words: results.append({ "line": line_num, "text": cleaned_line, "sentiment_words": danmu_sentiment_words }) print(f"处理弹幕: 共 {len(results)} 条弹幕包含情感词") return results, word_stats # ======================== # 结果保存函数 # ======================== def save_results(results, word_stats, output_file): """ 保存提取结果和统计信息 """ # 保存详细结果 with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f: # 写入标题 f.write("弹幕行号\t弹幕内容\t情感词列表\n") # 写入每条弹幕的情感词 for item in results: # 格式化情感词列表: 词[极性] word_list = ", ".join([f"{word}[{pol}]" for word, pol in item["sentiment_words"]]) f.write(f"{item['line']}\t{item['text']}\t{word_list}\n") # 添加分隔线 f.write("\n" + "=" * 80 + "\n\n") # 写入情感词统计 f.write("情感词统计 (按出现频率排序):\n") f.write("词语\t出现次数\t极性\n") # 按出现次数排序 sorted_words = sorted(word_stats.items(), key=lambda x: x[1]["count"], reverse=True) for word, stats in sorted_words: f.write(f"{word}\t{stats['count']}\t{stats['polarity']}\n") print(f"结果已保存至: {output_file}") # ======================== # 极性分析报告 # ======================== def generate_polarity_report(word_stats, report_file="polarity_report.txt"): """生成极性分析报告""" # 按极性分组 pos_words = [] neg_words = [] for word, stats in word_stats.items(): if stats["polarity"] == "POS": pos_words.append((word, stats["count"])) elif stats["polarity"] == "NEG": neg_words.append((word, stats["count"])) # 排序 pos_words.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) neg_words.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True) # 计算总体极性比例 total_count = sum(stats["count"] for stats in word_stats.values()) pos_count = sum(count for _, count in pos_words) neg_count = sum(count for _, count in neg_words) # 生成报告 with open(report_file, "w", encoding="utf-8") as f: f.write("=== 弹幕情感极性分析报告 ===\n\n") f.write(f"总情感词出现次数: {total_count}\n") f.write(f"正向情感词: {pos_count}次 ({pos_count/total_count*100:.1f}%)\n") f.write(f"负向情感词: {neg_count}次 ({neg_count/total_count*100:.1f}%)\n") f.write("\n=== 高频正向情感词 TOP20 ===\n") for i, (word, count) in enumerate(pos_words[:20], 1): f.write(f"{i}. {word}: {count}次\n") f.write("\n=== 高频负向情感词 TOP20 ===\n") for i, (word, count) in enumerate(neg_words[:20], 1): f.write(f"{i}. {word}: {count}次\n") print(f"极性分析报告已保存至: {report_file}") # ======================== # 主函数 # ======================== def main(): # 1. 加载词典 sentiment_dict = load_sentiment_dict(SENTIMENT_DICT_FILE) # 2. 提取情感词 results, word_stats = extract_sentiment_words(SEGMENTED_DANMU_FILE, sentiment_dict) # 3. 保存结果 save_results(results, word_stats, OUTPUT_FILE) # 4. 生成极性报告 generate_polarity_report(word_stats) # 5. 打印摘要统计 total_words = sum(stats["count"] for stats in word_stats.values()) unique_words = len(word_stats) print("\n=== 摘要统计 ===") print(f"总情感词出现次数: {total_words}") print(f"独特情感词数量: {unique_words}") # 按极性统计 pos_count = sum(stats["count"] for stats in word_stats.values() if stats["polarity"] == "POS") neg_count = sum(stats["count"] for stats in word_stats.values() if stats["polarity"] == "NEG") print(f"\n正向情感词比例: {pos_count}次 ({pos_count/total_words*100:.1f}%)") print(f"负向情感词比例: {neg_count}次 ({neg_count/total_words*100:.1f}%)") # 打印TOP10情感词 sorted_words = sorted(word_stats.items(), key=lambda x: x[1]["count"], reverse=True)[:10] print("\nTOP10高频情感词:") for i, (word, stats) in enumerate(sorted_words, 1): print(f"{i}. {word}: {stats['count']}次 ({stats['polarity']})") # ======================== # 执行程序 # ======================== if __name__ == "__main__": main() 我自定义词典里面放了”哈哈哈“”啊啊啊“这样的情感词，为什么没有统计出来呢
08-15
print(f"行 {line_num}: 匹配到特殊词 '{word}'，极性: {sentiment_dict[word]}") # ... 其余代码 ... ``` 如果运行后没有打印，说明这些词在分词文件中没有以独立的形式出现，或者词典没有正确加载这些词。 ...
java 处理word文档-POI包
野生码农
10-18 1298
一， 简介 Apache POI 是用Java编写的免费开源的跨平台的 Java API，Apache POI提供API给Java程序对Microsoft Office（Excel、WORD、PowerPoint、Visio等）格式档案读和写的功能。POI为“Poor Obfuscation Implementation”的首字母缩写，意为“可怜的模糊实现”。（这么牛逼的类库，为啥起个这样的名字...
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http://jingyan.baidu.com/article/ca41422feb912e1eae99ede4.html 怎样设置笔记本电脑锁屏后不断网，研究了一下，在这里和大家分享 打开网络和共享中心，可以在系统右下角的网络连接处进行操作，也可以通过控制面板点击打开网络和共享中心 在左侧上部分，点击更改适配器设置 进入到本地连接，在
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合并a和b列到c列 =a1&"|||"&b1 //|||是自定义的分隔符 如果表很长，下拉是件很恐怖的事情，这时候可以双击填充柄就可以(左列或右列必须有不间断的数据) 其实有空学习下宏或者VBA更灵活
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“史上最坑爹的游戏”中第三关“让坦克过桥”的开发逻辑涉及到物理引擎的使用，可能包括碰撞检测、重力、摩擦力等物理属性的应用。玩家需要控制坦克按照指定的路径通过桥面，这要求开发者在游戏逻辑中处理坦克的位置...
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