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PQ-综合实战:根据关键词匹配查找对应内容

Step-7:添加自定义列,判断待分类内容是否包含关键词 输入公式:Text.Contains([物料名称],[NewColumn.关键词]) 即用于判断当前行的“物料名称”中的内容是否包含“NewColumn....关键词”中的内容。...Step-8:先对物料名称升序排序,再对判断列降序排序,为删除重复项(剔除不包含关键字)做准备 通过该步骤,将相同物料名称包含所有关键词的情况排在一起,并且使得包含关键词的情况排在前面,而不包含的情况往后排...Step-9:添加索引列,避免后续删重复行时可能出现的错位 Step-10:基于物料名称列删除重复项,即对每个物料仅保留第一行,如果该物料包含关键词,则保留了关键词行,如果没有包含关键词,也将保留一行...因为现在没有学自定义的函数部分,而且又要处理不包含关键词的情况,所以操作步骤比较多,不过这个方法的适用性其实是很强的,比如当出现一项内容中包含多个关键词的情况时,通过这种方法灵活处理也能实现。

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    Elasticsearch对应MySQL的对应关系

    对应关系表 根据表格对应,来理解Elasticsearch Elasticsearch MySQL 索引库(indices) Database 数据库 类型(type) Table 数据表 文档(Document...) Row 行 域字段(Field) Columns 列 映射配置(mappings) 每个列的约束(类型、长度) 对Elasticsearch相关概念说明 概念 说明 索引库(indices) indices...是index的复数,代表许多的索引 类型(type) 类型是模拟mysql中的table概念,一个索引库下可以有不同类型的索引(目前6.X以后的版本只能有一个类型),类似数据库中的表概念。...数据库表中有表结构,也就是表中每个字段的约束信息;索引库的类型中对应表结构的叫做映射(mapping),用来定义每个字段的约束。 文档(document) 存入索引库原始的数据。...比如每一条商品信息,就是一个文档 字段(field) 文档中的属性 映射配置(mappings) 字段的数据类型、属性、是否索引、是否存储等特性

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    hadoop(2):对应的环境

    ---- 安装过程 这里自己也没有对应的服务器 自己通过VBox(用 VMware也一样) 创建多个linux的虚拟机 这里用的CentOS7 可以创建带界面的,也可以创建没有界面的 区别可能就是没有界面的...,配置环境麻烦一点 自己vbox,网络居然桥接不了...原来搭建hadoop从来没有遇到过这种情况 (还好win10,自己查到可以手动桥接, 在适配器-网络连接中,自己选择联网的以太网 和 vbox的以太网..., 桥接,就可以了) 配置完2个centos7后, 设置网络 达到 2个虚拟机, 和 真正主机, 3台机器, 互相能ping通即可 (免密码登录,后期再配置) 下载一个用于登录的工具 自己这里用的...,就不需要密码) 输入 ssh-keygen -t rsa 一直回车(后面其实是让你输入存储的地方,直接回车,会存放到默认的地方) ssh-copy-id 192.168.xxx.xxx 赋值对应的id...这样,对应的ip就可以免密码登录了 (这里也可以手动去配置添加对应的指纹,效果和命令一样,之前一直是手动copy去设置的,会了ssh-copy-id命令的确很方便,手动方式这里略)

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    对比excel,用python根据对应内容,向excel插入对应的图片!

    今天分享一份小案例,这里有一份excel姓名名单,想要根据姓名在旁边插入对应的图片图片都是命名好的,如果自己一个一个插入需要很久,所以跟大家分享python和excel批量插入图片的方法,下面就让我们来一起操作下吧...需要插入的图片: ? EXCEL excel关于插入对应的内容图片的方法有挺多的,这里讲解我认为最简单的一种,无需VBA代码和工具,只需要一点数据排序技巧即可,下面开始实战。...根据自己的喜好,设置好存放图片单元格的行高和列宽。 ? 插入图片,这步可能与其它软件版本不同,但最终结果是插入对应的图片即可:点击插入选项卡,在插图组中选择图片下拉箭头,再选择此设备: ?...Python 在实现之前,我们需要明确知道具体的任务目标,是利用python根据对应内容,向excel插入对应的图片;而在材料中我们得知,excel表格A列为对应内容,B列为需要插入对应的图片列,图片具有特定名称...① 取得excel表格中A列的对应内容 ② 根据内容取出图片 ③ 根据A列对应内容,向B列写入图片 所以本文用python向excel插入图片,使用的库是openpyxl和os,这两个都是老熟人了,安装可用

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    Day 24|我研究了1000个关键词,真正能用上的不到20个

    关键词研究不是找「搜索量最大的词」,是做减法——找到你能排上去的那17个。 我做关键词研究做的第一件事,跟所有人一样。打开 Ahrefs,输入「calculator」,看搜索量。几十万。眼睛发光。...不是 Ahrefs 的问题。是我的问题。我以为关键词研究就是「找搜索量最大的词」。真正的关键词研究是「找到你能排上去的词」。 今天这篇不教你怎么用关键词工具——那个五分钟就能学会。今天教你怎么做减法。...这就是第二层翻转:关键词研究不再是找「搜索量大的词」,是找「你能提供信息增量的词」。 道理说完了。具体怎么做?我用的流程就四步。 第一步:种子词——从你的产品出发,不是从工具出发。...最后说一个容易被忽略的事。 关键词研究不是一次性的。 第一个月的二十个词写完了、排上去了。第二个月,再做一次。你的域名权重涨了,能抢的词变多了。第三步「竞争过滤」的门槛可以稍微放宽一点。 滚雪球。...但雪球的核心不是「找更多词」。是「每个词都赢」。 回到开头那句话。 关键词研究不是找「搜索量最大的词」。 关键词研究是找到——此时此刻,你这个站,能赢的那些词。 可能是 20 个。

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    AI 提示词:提示词大赛冠军是怎么写提示词的?

    一个新加坡女孩,在第一次 GPT-4 提示词大赛中获得冠军,我们来看看她的提示词是怎么写的。 提示词女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示词,从而获得大赛冠军的。...内容结构上:我们可以要求大模型以常见的行文结构进行输出,比如金字塔结构、列表结构等。 一句话提示词 写一篇知乎回答,回答这个问题:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词?...知乎的问题是:为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? OBJECTIVE(目标) 帮我创建一个知乎问题答案,目的是吸引对 AI 提示词感兴趣的人进行点击、阅读、点在、收藏、关注。...最后,举一个使用 CO-STAR 进行知乎问答的例子。 使用 CO-STAR 框架提示词生成的内容如下,我们看到回答的开头有秀肌肉,吸引读者继续往下读的部分。...最后,还有引导读者进行点赞、关注等互动的内容。 整体上比一句话的提示词好上很多。

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    SEO、SEM与核心品类词、长尾关键词、品牌关键词、场景词、功能词、问题词、比较词、交易词等关键词生态:搜索流量的全景战略地图

    关键词分类:意图解码的七层图谱 关键词是用户意图的语言外壳,不同类型对应不同商业价值与优化策略: 类型 定义 搜索量特征 商业意图 转化潜力 竞争程度 典型示例 核心品类词 行业通用、需求明确的大类词汇...中 场景解决方案寻找 高 中高 “约会用什么口红”、“旅游拍照手机” 功能词 强调产品功能或性能的词 中 功能对比/决策辅助 高 高 “防水手表”、“大容量冰箱” 长尾关键词 具体、细分、搜索量较低的组合词...竞品可能购买你的品牌词抢夺流量 确保你的广告出现在最显眼位置 控制搜索结果的品牌叙事 3....关键洞察:长尾关键词的聚合价值远超核心词: 更低的竞争成本 更高的意图明确性 更强的用户信任 更可持续的流量来源 计算模型: 长尾SEO总价值 = Σ(单个长尾词月搜索量...结语:搜索作为商业对话的艺术 SEO、SEM与关键词体系的终极意义,在于它们构成了品牌与潜在客户在需求产生瞬间的对话系统。这个对话发生在用户输入搜索词的那一刻,决定了品牌是否被看见、被理解、被选择。

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    Python进阶04 函数的参数对应

    我们已经接触过函数(function)的参数(arguments)传递。当时我们根据位置,传递对应的参数。我们将接触更多的参数传递方式。...关键字(keyword)传递是根据每个参数的名字传递参数。关键字并不用遵守位置的对应关系。...第二次调用函数的时候,c被赋值为1,不再使用默认值。 包裹传递 在定义函数时,我们有时候并不知道调用的时候会传递多少个参数。...) 在这个例子中,所谓的解包裹,就是在传递tuple时,让tuple的每一个元素对应一个位置参数。...相应的,也存在对词典的解包裹,使用相同的func定义,然后: dict = {'a':1,'b':2,'c':3} func(**dict) 在传递词典dict时,让词典的每个键值对作为一个关键字传递给

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