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5步搭建素材库,速搜! 你是否每次写作时都需要上网搜索半天才能开始动笔?明明看到好的标题、好的内容都收藏了,但为什么要用的时候却怎么也找不到? 今天这篇文章主要分享如何搭建素材库以及如何快速搜索素材库的内容。以下是我整理了博主们分享的,并结合实际运用的经验方法,最后一招超实用,看完用起来,立马提升写作效率。 如何搭建素材库 1️⃣ 确定分类 灵感库 爆文/标题/选题库 案例/故事库 金句/梗库 图片/封面库 2️⃣ 收集素材 随身携带本子,随时记录灵感。 手机备忘录、各类笔记APP,看到有用的素材就丢进相应分类里。 电脑建立文件夹、Excel表格,文件夹层级清晰,Excel记录筛选方便。 给素材添加关键词和标签,便于快速查找运用。 快速搜索素材库内容 关键词搜索:在标题中根据分类或者自定的某一类别添加关键词。 添加标签:与标题的关键词互补,标题放不下的关键词可以添加多个标签,方便搜索。 超链接:建立Excel表格,写好标题右键点击方格超链接,可以直接链接到文章的文件夹或者文章本身。这个表格就是超级索引,再也不用满盘翻找。 ᦜ素材库也不用担心没东西写。阅读和写作都是一个长期积累的过程,让我们每天都进步一点点!
[开心]北京档案宝:助力企业轻松实现无纸化办公的文档管理系统 1、全面的文档存储与整合 档案宝系统能够将企业内各种类型的文档进行统一存储,无论是 Word、Excel、PPT 等办公文档,还是 PDF、图片、音频、视频等其他格式的文件,都可以纳入其中。它就像一个无限容量的数字文件柜,打破了传统文件夹的物理限制。通过简单的上传操作,员工可以将文档存储到系统指定的位置,系统会自动对文档进行分类和索引,方便后续的查找和使用。 2、高效的检索与查询功能 在无纸化办公环境下,快速准确地找到所需文档至关重要。档案宝系统具备强大的检索功能,支持多种检索方式。用户可以通过关键词、文件名、作者、创建时间等关键信息进行搜索。即使只记得文档中的部分内容,也可以通过全文检索功能找到目标文档。这种高效的检索机制大大节省了员工查找文档的时间,提高了工作效率。 3、严格的权限管理与安全保障 企业文档往往包含着重要的商业机密,档案宝系统充分考虑到这一点。它可以根据企业的组织架构和岗位需求,为不同用户设置不同的权限。例如,普通员工只能查看和下载与自己工作相关的文档,而部门经理可以对本部门的文档进行编辑和管理,高级管理人员则拥有更高的权限。同时,系统采用了先进的加密技术,在数据传输和存储过程中保障文档的安全,防止数据泄露。 4、便捷的协作与共享功能 档案宝系统促进了企业内部的协作办公。员工可以在系统内共享文档,多人可以同时对一份文档进行在线编辑和评论,实时沟通想法和意见。这不仅提高了团队协作的效率,还减少了因版本不一致而产生的问题。此外,系统还可以记录文档的修改历史和操作记录,方便追溯和审计。 总之,档案宝企业文档管理系统以其全面的功能、高效的检索、严格的权限管理和便捷的协作共享功能,让企业轻松迈向无纸化办公管理,提升企业的竞争力和运营效率。 #动态连更挑战#
Python导入Excel,行列任选! 1. 导入指定行列数据 DataFrame是一个二维数据结构,具有行索引和列索引。在导入Excel数据时,行索引会自动生成,例如0、1、2,而列索引则默认将第0行作为列索引。 指定行索引导入Excel数据 通过指定行索引导入Excel数据时,需要设置index_col参数。例如:index_col=0。 指定列索引导入Excel数据 要指定列索引导入Excel数据,需要设置header参数。例如:header=1。如果将数字作为列索引,可以设置header参数为None,例如:header=None。 导入指定列数据 一个Excel表中可能包含多列数据,如果只需要其中几列,可以通过usecols参数指定需要的列。从0开始表示第一列,依次类推。 例如: usecols=[0] # 导入第一列数据 usecols=[0,3] # 导入第一列和第四列数据 usecols=['中华','中国'] # 导入列名称为中华与中国的数据 通过这些参数,你可以灵活地导入Excel中的特定行列数据,方便进行后续的数据处理和分析。
everything软件 你是否曾在工作和生活中遇到过这样的困扰:需要找到一份很久之前保存的PPT或Excel文件,却怎么也想不起它存在哪里?别担心,今天给你推荐一款超级好用的文件搜索工具——Everything! ️ 为什么选择Everything? 1️⃣ 体积小巧:安装包不到2M,界面简洁,没有捆绑软件和广告,简直清爽到不行! 2️⃣ 搜索速度快:在搜索框中输入文件夹或文件名,结果立刻呈现,效率杠杠的! 3️⃣ 资源占用低:一个刚安装完的Windows 10系统(约120,000份文件)只需要占用14mb内存和不到9mb的硬盘空间,简直是内存杀手! 4️⃣ 实时更新:当文件名称变化时,检索结果也会马上同步,保证你随时都能找到最新文件。 ᠤ襰技巧: 1️⃣ 固定到任务栏:选择固定到任务栏,不用每次再去缩略图标里找它了,点击开直接就可以用。 2️⃣ 随系统启动:选择工具→选项→常规勾选随系统启动,以管理员身份运行,这样每次重启之后就会自动构建文件索引,想用时直接使用即可。 3️⃣ 搜索关键词:在搜索栏中输入“读书”,就可以找到文件或文件夹中包含读书两个字的内容了。 4️⃣ 多关键字搜索:如搜索win app就会展示出包含win和app的文件或文件夹;搜索*win*app*就会按字母顺序展示出来;多个关键字任何一个都可以则用|(在|两侧有空格),如搜索 win | app。 5️⃣ 通配符使用:*可以匹配任意多个字符,如搜索a开头z结尾的文件或文件夹使用az;?可以匹配任意单个字符,比如a?b。 如果你需要安装包或者有其他问题,欢迎在评论区留言哦~退
造价数据对比的五大方法,简单又高效! 在造价工作中,我们经常会遇到预算和概算的对比,或者同一工程两份预算的对比。由于编制人或单位不同,格式和数据口径也会有所不同。如何快速进行数据对比呢?下面我来分享五种方法,希望能帮到你。 工料机取费对比 这种方法是按费用要素进行对比的。你可以通过工料机汇总表和取费汇总表,对各费用的总数进行对比。这样能从大方向上找出对比对象的差异。 单位(单项)工程对比 ️ 这是另一种对比方法,按单位(或单项)工程进行费用对比。比如一个房建项目,可以分为基础工程、土建工程、装修工程、强电工程、弱电工程、暖通工程、给排水消防工程等。通过对大项的数据对比,找出存在的差距,再有针对性地对细项进行比较。 主要材料价格对比 材料费一般占比较高,材料单价可以按信息价取定,也可以通过市场询价或调查取定。如果同一种材料单价相差较大,就要分析取定的原则、询价的渠道、所包括的内容、标准、档次是否相同。 10种材料(或分部分项)的对比 通过Excel索引的方式,按费用金额对全部材料进行由高到低的排序,找出影响造价前10的材料(或更多一些)。同样,对分部分项工程也建议采取Excel索引排序的方式,找出影响造价比重较大的分部分项,进行重点的对比和分析。 材料单价换用法(或工程量换算法) 同一个项目,咨询单位和施工单位分别编制了预算,咨询单位对这两份预算进行对比的时候,可以将施工单位预算中的材料单价代入到自己编制的预算中,以便得出这两份预算的量差。同样,咨询单位把施工单位预算中的工程数量代入到自己编制的预算中,可以找出价差。咨询单位同时把施工单位预算中的工程数量和材料单价同时代入到自己编制的预算中,找出套定额和取费的不同。 这几种方法可以同时使用,不管是咨询单位还是施工单位,都可以快速、准确地对比、分析数据。前提是思路清晰、计算准确,不能出现低级错误。 希望这些方法能帮你在造价工作中更好地进行数据对比和分析!ꀀ
6个阅读小技巧,让你的阅读写作更高效! 大家好,我是爱阅读的蔷薇花心瑜。你有没有过这样的烦恼:读完一本书后,内容很快就忘记了?或者想写一篇关于自律的笔记,却找不到合适的金句?别担心,今天我来分享一些实用的小技巧,帮你轻松应对阅读和写作的难题。 首先,我准备了一些工具:荧光笔、索引条、便签、Doc文档、Excel表格和文件夹。这些工具是我常用的,虽然有些人可能会用印象笔记、有道云等专业的软件,但我更喜欢用自己熟悉的工具,阅读应该是一件轻松愉快的事。 接下来,在阅读之前,你需要做好以下准备工作: 确定便签和索引条的颜色,贴在书的扉页。每本书的颜色分配可以不同。 用荧光笔根据索引条的颜色划出金句或重点,并贴上同色的索引条。 对于有想法或疑问的内容,用便签写下自己的想法,然后贴在书的页面上。 整本书读完后,把金句按分类输入Excel表格中。前期需要设计好金句收集表格。 在Doc文档中写下完整的笔记,并做好编号。 最后,把所有笔记分类归档,保存在文件夹里。 以上就是我阅读做笔记的小方法,希望对你有帮助。无论用什么方法,最终的目的都是为了方便自己。当然,我也在不断学习和改进笔记方法,欢迎大家在评论区分享你的妙招,我们一起讨论进步!
数据分析师的日常:你了解多少? 嘿,大家好! 最近我翻看了自己的成长记录,从一个数据分析的新手成长为现在这个水平,真是感慨万千。今天我想和大家聊聊数据分析师的日常工作,分享一些实用的技能和经验。 SQL 几乎90%以上的工作都离不开SQL,不会SQL简直就像缺了灵魂一样!𑠤𖥏数据的需求经常有,这时候就需要你用SQL分析出业务需要的数据,然后导出到Excel里。 你需要熟悉基本的增删改查语句及函数,包括select、where、group by、having、order by、delete、insert、join、update等。 同时,了解如何优化SQL语句,以达到最高查询效率。 还需要掌握事务、锁、索引、约束、视图、元数据等概念,并且学会使用Hive SQL、Spark SQL、pymysql等工具。 ️ Python Python是数据分析的得力助手,要重点掌握Pandas数据结构、Matplotlib库、Pyecharts库及Numpy数组。 为了做一个相关业务的报表需求,你需要写Python实现自动化处理。 另外,因为业务需求,可能需要跨库连接两个表,也是需要用Python来完成的。 我的一些日常 数据采集: 首先,要确定完成分析工作所需的数据是否存在。如果之前未采集,可以通过数据埋点、市场调研等方式进行采集。 数据清洗: 🙤𘀦时候会是整个分析工作中耗时最多的,但它是至关重要的。因为数据的质量最终也决定了分析的准确性。数据清洗通常会对数据的缺失值、异常值以及重复值进行处理,也会对数据的格式内容进行清洗。ꊦ𐦍析: 数据清洗好后就可以进行分析工作。根据我们的分析需求及目的进行分析方案的确定及分析方法的选择。常见的分析方法有:漏斗分析、相关性分析、5w2h分析、逻辑树分析法、用户画像分析、RFM用户分群、对比分析等。 数据可视化: 对于数据分析的结果,我们通常会选择可视化的方式来呈现。相比起数字表格,图像会更加直观。可视化可以选择Excel、Tableau、Power BI等工具。 这就是我的一些日常,希望对正在努力的同学有积极效果~
一天20篇?高效读研文献! 第一步:初筛论文 首先,我们要快速浏览论文的标题和关键词,这通常是吸引我们注意力的关键。摘要部分会告诉我们这篇文章的主要研究方法和成果。接着,跳到结论部分,如果结论与你的课题高度相关,那么这篇文章值得继续读下去;否则,从时间和效率的角度考虑,可以略过。 第二步:阅读文章 这一步的目的是确定这篇文章是否值得精读。建议先快速浏览图表及其标题和图注,对文章的数据内容有一个初步的判断。然后,回到引言部分,了解研究背景和为什么作者要开展这项研究。通过这两部分的阅读,你可以进一步了解研究的内容和目标,并决定是否继续精读。 第三步:精读文献 这一步的目的是深入了解文章的细节信息,包括实验步骤等,这对自身科研项目的开展设计有重要参考价值。重点挖掘文章的结果和讨论部分,尤其是实验部分。通过对细节信息的研读,你可以了解作者是如何开展实验、获取初始数据、进行数据分析和解读数据内涵的。 第四步:做笔记 最后一步是梳理对文章的理解,列出对自己有价值的核心信息,方便在后面的科研工作中快速定位相关文献。不推荐在纸质文献或PDF文档上做笔记,因为后期阅读文献多了之后会造成索引困难。可以选择一个顺手的文献管理软件(如Endnote、Mendeley)或使用Excel模板来完成笔记工作,这样整理、引用和复读文献都会更高效。 通过以上四个步骤,你可以高效地阅读研究生文献,一天读20篇也不是梦!
如何建立个人工作知识库? 在工作中,建立自己的知识库可以帮助你更好地应对各种挑战。以下是一些实用的方法,帮助你构建自己的工作知识库: 文档索引 - 系统化重要资料 在日常工作中,你会接触到大量的文档,包括项目文档、收藏的好文和重要数据。为了方便查找,你可以创建一个Excel表格,通过分类、使用场景和标签来记录和归档。将同一个项目的文档放在一起,使用时直接在Excel表搜索即可。此外,还可以用Excel记录日程、情绪波动和日常小事的经验总结。 Quick note - 记录零碎知识 利用办公软件和微信给自己发消息,将日常零碎的事情记录下来,并配上关键字方便检索。这些零碎的事情包括会议记录、沟通的话术、跑数的链接和一些灵感。只要任何你觉得之后可能还会用到的,都可以记录下来发给自己。重点是记录,所以也不用在乎格式或者工具,怎么方便怎么来。 SOP - 流程化重复工作 通过记录,你会发现有一些事情在重复做,这时候就可以把做这些事情的步骤和需要的资料、跳转的链接等都详细的写下来,写的标准是给到一个完全不了解的人也能按步骤完成。我一般会写的:周期性的工作(比如每次周报需要展示的数据结论等),日常要走的流程,新的工作内容中遇到的一些问题或者可能会复用的流程,工作思路的总结等等。 项目复盘 - 积累工作经验 每当一个项目结束后,进行详细的复盘记录。目的是将项目经验沉淀下来,记录之前的问题是怎么解决的,需要有哪些人协作,把之前踩的坑记录下来,防止后续再踩坑。反思之前没有做好的地方,如果下次再遇到有没有更好的解决方案。将项目的全流程详细记录后,有一个整体的视角,再站在更高的角度来看这个项目对于团队或者公司的意义和价值,简单来说就是以老板的视角来看这个项目,培养自己的全局观。 通过这些方法,你可以建立自己的工作知识库,更好地应对各种挑战,提升工作效率和准确性。
算法变迁:从胸有成竹到生死难测 算法与程序的区别:算法不仅仅是程序,它也不等同于计算方式。程序的编制往往无法超越算法的设计。 特点:可行性、确定性、有穷性,以及拥有足够的信息是算法的四大要素。 ⏰ 时间复杂度:指执行算法所需的运算次数,而空间复杂度则指的是算法所需的内存空间。 数据结构:包括数据的逻辑结构和存储结构,其中存储结构有顺序、链接、索引等。 算法效率与数据结构:算法的执行效率与数据的存储结构紧密相关,常见的线性结构有线性表、栈、队列和线性链表等。 栈的特性:栈是一种限定在一端进行插入与删除运算的线性表。 选择题与死记硬背:选择题并非纯靠死记硬背,而是需要理解其内在逻辑。通过不断练习,可以逐步掌握其精髓。 ꠥ䇨计算机二级:在备考计算机二级时,操作题占据了主要时间,尤其是Excel部分,难度较大,需要不断练习和掌握技巧。
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