Access数据库的三个教学案例设计

针对初学者在学习Access数据库中遇到的困难,设计了三个教学案例,介绍报表中计算控件的使用、if语句的语法格式和通配符“？”和“’,的使用．对于提高Access数据库的教学效果有一定的参考价值。     

Word 2003中通配符在查找与替换中的使用技巧

在Word中进行“查找”和“替换”时,如果使用通配符进行相关操纵可以大大提高工作效率,下面就是一些常用的通配符查找的例子：     

没有规矩不成方圆 不懂规则不“喝咖啡”

现在不少朋友都在电脑中安装了McAfee(麦咖啡),人们都说它功能非常强大,为什么自己的McAfee却并没那么强劲呢?其实,除了你没有及时更新病毒库外,McAfee最强大的规则设置你没有用好。下面就来看看两个规则设置实例,帮助你掌握它的规则设置方法。     

日期数据也得守点规矩

最近河北省要对学校基本情况进行检查,采用电子档案记录学生的基本情况。很多教师参与了录入,数据汇总后发现出生、毕业日期这类数据的格式不符合上级要求的标准格式:19××年×月×日。但是要一一修改工作量可想而知,怎样能快速完成这个任务呢?其实使用Word的"查找、替换"功能可以批量完成这个要求。     

妙用“查找替换”快速添加书名号

同事拿过来一份论文目录,要求为这些论文添加"《》"(如图1),如果通过纯手工的方法进行操作,那么既麻烦而且也容易出错,Word的通配符替换也无法实现批量添加的要求。其实,选择EmEditor的正则表达式,只需要一个步骤即可实现:     

浅析Java泛型的使用

泛型是Java SE 1.5的新特性,泛型的参数化类型是Java语言中类型安全的一次重要改进。但是,对于初次使用泛型的用户来说,泛型的某些方面看起来可能不容易明白,也不容易掌握,因此本文开始简单的介绍了泛型,然后从协变性、类型擦除和通配符三个角度来让大家快速理解泛型。     

字符分布特征对带有通配符串匹配问题的影响

近年来,字符串匹配问题被不断扩展。其中,具有代表性的是在模式中引入可变长度的通配符,本文称之为PMWL问题。针对此问题,已有工作分析了在不同的模式特征下,匹配数Ω随文本长度增加呈指数级增长。本文同时考虑文本分布特征和模式特征,建立了期望模型E(Ω)＝n*D*π(P),其中n为文本长度,D为模式中各通配符跨度的乘积,π(P)为基于字符分布的模式出现概率。实验部分,在人工随机数据和DNA真实数据上验证了E(Ω)的准确性,得到预测误差率分别为1.8%~3.2%和4.7%~7.8%;在不同字符分布中,分析了模式模长和通配符跨度对匹配数Ω的影响。E(Ω)模型揭示了Ω的增长趋势不一定呈指数级,而取决于π(P)和D的共同影响。此外,E(Ω)模型能够在线性时间内得到近似完备解。     

求解近似模式匹配的启发式算法

研究了带有灵活通配符和长度约束的近似模式匹配问题(approximate pattern matching with wildcards and length constraint,APMWL);为避免文本字符重复使用造成解的指数级增长,引入了一次性使用原则one_off条件,提出了一种后向构造编辑距离矩阵的BAPM(backward approximate pattern matching)算法。该算法在one_off条件、灵活通配符和长度约束条件的基础上,可同时处理插入、替换和删除三种编辑操作。与同类算法Sail_Approx进行实验对比,结果表明BAPM算法获取解的平均增长率可达18.99%,具备良好的解优势。     

触类旁通 玩转特殊替换

办公类文章(特别是Word)中,经常涉及到特殊类型的替换,但都是就事论事,似乎从没有系统地说明。有读者在评刊时建议能结合案例做一个比较系统的介绍。Word的特殊替换由于涉及一些特殊控制符号,许多朋友知其然不知其所以然,若要触类旁通就比较困难。特殊替换博大精深、灵活多变,由它可以滋生出的实际应用恐怕连Office作者们也始料不及。但如果我们能选择一     

巧替换 按答案整理考题

老板最近正忙着要考驾照,从网上找到了大量的模拟考题准备学习。网上找到的题目大多数都是选择题,都是在题目最下面以"正确的答案为:A"这样的方式显示答案。为了阅读方便,他只需要在下划线处填写正确答案内容的题目,不需要那些无关选项(如图1)。老板把这项任务交给办公室的小陈帮忙完成。当然如果逐一手动复制粘贴答案,几百道题下来可不轻松。不过这对小陈来说就是小菜一碟,他只用了Word的查找替换功能就轻松完成了这一复杂任务。来看看他是怎么做到的吧。