Word2007实用技巧大汇集

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"该资源是一份关于Word 2007使用技巧的综合指南,涵盖了从基础操作到高级应用的各种技巧,旨在帮助用户提高在Word 2007中的工作效率和文档质量。" 1. 关闭Word默认设置轻松调整汉字与英文间距: 默认情况下,Word可能会自动设置汉字和英文之间的间距,用户可以关闭这项默认设置,根据需要自定义间距,以达到更美观的排版效果。 2. Office2007中快速输入各种特殊符号: Word 2007提供了多种方式快速输入特殊符号,如通过“插入”菜单、特殊字符面板或使用快捷键,这大大简化了对特殊符号的需求。 3. Word2003命令在Word2007中的对应位置: 对于习惯使用Word 2003的用户,了解新版本中命令的位置变化至关重要,可以通过查找对照表来快速适应新界面。 4. 用Word“预览”视图快速预览文档内容: 利用“预览”视图,用户可以在不完全打开文档的情况下快速查看其主要内容,节省时间。 5. 编写简单宏代码快速打开Word文档: 宏是VBA编程的一部分,能创建自定义命令,例如,通过编写宏可以一键打开特定文档,提高工作效率。 6. 抢救提示“无法保存”的Word文档: 当遇到无法保存的问题时,可以尝试使用Word的自动恢复功能或手动从临时文件中恢复未保存的数据。 7. 轻松将Word页面设置添加进右键菜单: 自定义右键菜单,将常用的页面设置操作添加其中,使得快速调整页面布局更加方便。 8. 巧用Word文本框进行排版的四个方法: 文本框可用于创建复杂的布局,如浮动文本、对齐方式、链接文本框和调整边框样式。 9. 用Word2007为文档添加文字和图片水印: 水印功能可增强文档的视觉效果,增加版权保护,同时不影响阅读。 10. 用更新域让Word文档图片编号自动修改: 更新域功能确保每次插入或删除图片时,图片编号都会自动更新,保持顺序。 11. 让Word长文档图片编号自动更新: 在长篇文档中,自动图片编号可以帮助读者跟踪和引用图片,避免手动调整编号的繁琐。 12. 在Word2007中快速生成指定段落的文字: 利用查找替换功能或宏,可以快速复制和粘贴特定段落,提高文档编辑速度。 13. 为Word自定义常用命令菜单集合: 用户可以根据个人需求定制工具栏和快捷菜单,使常用功能触手可及。 14. 用Office自带功能有效保护办公文档: Word 2007提供了加密、权限设置等功能,保护文档不被未经授权的访问或修改。 15. 用Word查找替换指定颜色的文字: 查找替换功能不仅可以替换文字,还能针对特定颜色的文本进行操作,方便统一文档风格。 16. 用Word的查找替换功能快速给文档分页: 利用查找替换的特殊功能,可以实现文档的快速分页,便于组织和格式化内容。 17. Word2007“邮件合并”自动生成成绩单: 邮件合并功能适合批量生成类似但具有个性化信息的文档,如信函、证书或成绩单。 18. 如何在Word2007文档中去掉修改标记: 当文档审阅完成,可以清除所有修改标记,呈现最终版。 19. Word2007制作论文的保护与破解技巧: 学术论文常需设置保护措施防止抄袭,同时学习如何解除他人设定的保护,以便合法使用和编辑。 20. Word2007打印预览的多页预览设置: 打印预览允许用户在多个页面视图下检查文档,确保打印效果符合预期。 21. Word2007技巧:分别设置不同章节页眉: 不同章节使用不同的页眉,有助于区分和导航,提高阅读体验。 22. 在Word2007长文档中快速定位: 使用书签、大纲视图或查找功能,能在长文档中迅速找到所需内容。 23. 用“宏”给Word2007文档自动加上统一密码: 宏可以实现批量设置密码,保护大量文档的安全。 24. 让Word2007教你生僻汉字的正确读音: Word 2007的拼音指南功能可以帮助用户识别和学习生僻汉字的发音。 25. Word2007文本中的页码设置方法和技巧: 页码设置涉及页眉、页脚、连续或独立计数等多种方式,可根据需要灵活选择。 26. Word软件中不同类型下划线代表的含义: 下划线有多种类型,如单线下划线、双线下划线、波浪线等,用于不同用途。 27. 六个小技巧帮你为Word文件瘦身: 包括压缩图片、删除隐藏内容、减少版式复杂性等方式,减小文件大小,便于存储和传输。 28. 将Word文件快速转换为Powerpoint文稿: 可以利用Office的内置转换功能,将Word文档转化为PPT,方便演示。 29. 运行winword命令加不同参数启动Word: 命令行参数能实现特定启动选项,如最小化启动、打开特定文档等。 30. Word2007查找替换功能批量设图片位置: 通过查找替换功能,可以一次性调整大量图片的位置,保持文档的统一布局。 31. Word2007语言支持轻松解决语言障碍: 支持多种语言的输入和拼写检查,方便多语种用户使用。 32. Word2007使用技巧:直观比较文档内容: “比较”功能可以显示两个文档的差异,便于审阅和合并。 33. 鼠标无滚轮也在Word2007中自动卷动: 设置快捷键或使用键盘操作,即使鼠标无滚轮也能实现文档滚动。 34. 灵活调整Word2007表格列宽: 直接拖动列边界可以快速调整列宽,适应不同数据展示需求。 35. 巧妙为Word文档添加背景音乐: 通过插入音频对象,为文档添加背景音乐,增加阅读氛围。 36. Word2007中空格变点的解决办法: 当空格显示为点时,可能是因为设置了特殊字符显示,调整设置即可恢复正常。 37. Word“通配符”批量替换日期格式: 通配符在查找替换中能实现复杂规则的匹配和替换,包括日期格式的统一。 38. Word2007与2003工具栏位置对应表:图片: 图片对照表有助于用户快速熟悉新旧版本工具栏的差异。 39. 巧用隐藏图片方法加快Word运行速度: 隐藏不必要的图片可以提高Word的运行速度,尤其在处理大型文档时。 40. Word2007中快速绘制分割线: 分割线用于划分文档区域,通过“插入”菜单中的选项可快速添加。 41. 去掉Word2007页眉上的横线: 如果不需要页眉的分隔线,可以通过取消页眉和页脚的“边框和底纹”设置来去除。

把这段代码import math from collections import defaultdict corpus =["二价 二价 二价 四价 预约", "四价 四价 四价 九价 预约", "九价 九价 九价 九价 预约"] words = [] for sentence in corpus: words.append(sentence.strip().split()) # 进行词频统计 def Counter(words): word_count = [] for sentence in words: word_dict = defaultdict(int) for word in sentence: word_dict[word] += 1 word_count.append(word_dict) return word_count word_count = Counter(words) # 计算TF(word代表被计算的单词,word_dict是被计算单词所在句子分词统计词频后的字典) def tf(word, word_dict): return word_dict[word] / sum(word_dict.values()) # 统计含有该单词的句子数 def count_sentence(word, word_count): return sum([1 for i in word_count if i.get(word)]) # i[word] >= 1 # 计算IDF def idf(word, word_count): return math.log((len(word_count) / (count_sentence(word, word_count) + 1)),10) # 计算TF-IDF def tfidf(word, word_dict, word_count): return tf(word, word_dict) * idf(word, word_count) p = 1 for word_dict in word_count: print("part:{}".format(p)) p += 1 for word, cnt in word_dict.items(): print("word: {} ---- TF-IDF:{}".format(word, tfidf(word, word_dict, word_count))) print("word: {} ---- TF:{}".format(word, tf(word, word_dict))) print("word: {} ---- IDF:{}".format(word, idf(word, word_count))) print("word: {} ---- count_sentence:{}".format(word, count_sentence(word, word_count)))中计算idf的def idf(word, word_count)部分改成自定义输入权重[1,2,3]得到最终的改进后的TF-IDF值,请帮我改进一下代码

2023-06-06 上传

存在4种类型的sram(sram1,sram2,sram3,sram4),其中sram1和sram2属于SPSRAM类型,sram3和sram4属于DPSRAM类型,每种类型的sram对应3个mux值(4,8,16),每个mux值对应一个word_depth列表和一个io列表。 具体如下: SPSRAM_sram1_word_depth_list_4.append(list(range(32, 1025, 16)) + list(range(1056, 8193, 16))) SPSRAM_sram1_word_depth_list_8.append(list(range(64, 2048, 32)) + list(range(2112, 16385, 32))) SPSRAM_sram1_word_depth_list_16.append(list(range(4096, 4097, 1)) + list(range(4224, 32769, 64))) SPSRAM_sram1_io_list_4.append(list(range(16, 145, 1))) SPSRAM_sram1_io_list_8.append(list(range(8, 73, 1))) SPSRAM_sram1_io_list_16.append(list(range(4, 40, 1))) SPSRAM_sram2_word_depth_list_4.append(list(range(32, 1025, 16))) SPSRAM_sram2_word_depth_list_8.append(list(range(64, 2048, 32))) SPSRAM_sram2_word_depth_list_16.append(list(range(4096, 4097, 1))) SPSRAM_sram2_io_list_4.append(list(range(16, 45, 1))) SPSRAM_sram2_io_list_8.append(list(range(8, 83, 1))) SPSRAM_sram2_io_list_16.append(list(range(4, 45, 1))) DPSRAM_sram3_word_depth_list_4.append(list(range(32, 756, 16))) DPSRAM_sram3_word_depth_list_8.append(list(range(64, 8754, 32))) DPSRAM_sram3_word_depth_list_16.append(list(range(4096, 3543, 1))) DPSRAM_sram3_io_list_4.append(list(range(16, 145, 1))) DPSRAM_sram3_io_list_8.append(list(range(8, 73, 1))) DPSRAM_sram3_io_list_16.append(list(range(4, 40, 1))) DPSRAM_sram4_word_depth_list_4.append(list(range(32, 1046, 16))) DPSRAM_sram4_word_depth_list_8.append(list(range(64, 2087, 32))) DPSRAM_sram4_word_depth_list_16.append(list(range(4096, 4046, 1))) DPSRAM_sram4_io_list_4.append(list(range(16, 87, 1))) DPSRAM_sram4_io_list_8.append(list(range(8, 35, 1))) DPSRAM_sram4_io_list_16.append(list(range(4, 27, 1))) 建立一个函数,当用户输入sram类型时,函数返回每个sram的每个mux对应word_depth_list最大值和io_list最大值。 示例: 当用户输入SPSRAM时,函数返回sram1和sram2中每个mux对应的word_depth_list最大值和io_list的最大值。

2023-03-08 上传

from transformers import pipeline, BertTokenizer, BertModel import numpy as np import torch import jieba tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') ner_pipeline = pipeline('ner', model='bert-base-chinese') with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: data = f.readlines() def cosine_similarity(v1, v2): return np.dot(v1, v2) / (np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)) def get_word_embedding(word): input_ids = tokenizer.encode(word, add_special_tokens=True) inputs = torch.tensor([input_ids]) outputs = model(inputs)[0][0][1:-1] word_embedding = np.mean(outputs.detach().numpy(), axis=0) return word_embedding def get_privacy_word(seed_word, data): privacy_word_list = [] seed_words = jieba.lcut(seed_word) jieba.load_userdict('data/userdict.txt') for line in data: words = jieba.lcut(line.strip()) ner_results = ner_pipeline(''.join(words)) for seed_word in seed_words: seed_word_embedding = get_word_embedding(seed_word) for ner_result in ner_results: if ner_result['word'] == seed_word and ner_result['entity'] == 'O': continue if ner_result['entity'] != seed_word: continue word = ner_result['word'] if len(word) < 3: continue word_embedding = get_word_embedding(word) similarity = cosine_similarity(seed_word_embedding, word_embedding) print(similarity, word) if similarity >= 0.6: privacy_word_list.append(word) privacy_word_set = set(privacy_word_list) return privacy_word_set 上述代码运行之后,结果为空集合,哪里出问题了,帮我修改一下

2023-05-30 上传