TextGrad优化效果

全新自动标注工具，颠覆计算机视觉。这个工具具有高度自动化、高精度标注、多模态支持、交互式标注和解释性标注、自定义模型导入、完善的文档和社区支持以及持续更新与优化等优势。根据官方说法，还是为了帮助用户更高效的为图像和视频数据及进行标注， 是计算机视觉和机器学习项目中不可或缺的工具之一。对于许多计算机视觉任务，如目标检测、图像分类和行为识别等，标注数据集是模型训练和评估的基础。但是大家都知道，手动标注数据集是一项记号时又耗力的任务，特别是在大规模数据集上。有了这个宝贝工具，我们终于！

作品用的越多， dex three， 看下题目啊，通过引用这本书啊，这样这样的一个案例，而这作者他想表达什么？ ok 啊，在他的这个书中啊，这个人啊，他讨论了这样的一个社会的一个传播啊，一个大流行，这样的一个啊，他是被什么驱动的啊？他是很大程度上被一些极少数的这个特殊的这个个体所驱动的 啊，然后经常把他们叫做这个，嗯，就是影响边的人，这个就是一届领袖啊， 看这个叫 buff 低价哈。然后呢，这些人呢，他们是一个就是非常的啊，有学识的，学识渊博的，然后见解特别独到的啊，有着很好的一 个社交网络了啊，这样的一个一些人是意见领袖吗？啊，然后呢， 这个观点他是一个直观上感觉很合理的啊，但是呢，他并没有解释，就是这个 想法是如何被在真实状态下是如何传播的啊？听说他觉得这个东西不完不完善，他还要啊，在后面再进行一个延伸看一下 啊，然后他是分析这个社会，这个社会传播的一个结果，他不是要结果啊， 他说这个不完善啊，在实习当中是如何做的啊？讨论这个一些领袖啊，他们在这个传播这个观点的时候的一个一个功能，保留意见，然后我们他说一局地论证，然后人们 这样的一个直觉的一个反应，在这个社交的这个传播当中一直反应不是，他有点像是用用这个单词愣做了一个这个选项，然后是描述这个 啊，一个基础的一个特征，这个一键修修词，不是，他应该是想说整个中间的一个动态是如何走的？那就是 b ok 啊，然后呢？这个作者啊，他认为这个是，这应该是氧气传播理论啊，这玩意什么理论？是 啊，学习房还是有 buff 好。呃，所谓的这个重要性，所谓异界领袖的重要性，这个异界领袖呢？它是来源于这样的一个，呃，听起来很合理的，但是 大部分啊，他都没有被验证过的，这样的一个理论叫做两级传播，那这样听起来他对这个东西就是非常的不认可，他觉得他就没有什么啊，被测试过。然后呢？也是听起来好， 能够为这个销售的啊，能够解决一些销售成的问题。这没没有看到 啊，然后能够帮助去解释一些这个某些这些传播的一个趋势， 您的时候再读一下啊，然后呢啊，被一些人所支持，看一下你传播后面，后面。嗯，然后这个你传播是什么呢？是这个信息流啊，从这个媒体到这个一届领袖，然后从一届领袖到所有人 啊，剩下的所有人。然后这个是例子啊，这个销售的人，销售人员吧啊，他们拥抱非常能够接受这个人。什么理论？因为这个理论啊，他认为如果他们能够找到这个并且影响这个传播这一一届领袖的话啊，然后这些被挑选出来的人，就这些一届领袖啊， 然后他就会这个把剩下的事都给他们做了，就是会传传递给金雅的人，把这个信息 啊，然后这个理论也可以看作是借势啊，突然，然后毫无预料的这样的一个流行 啊，一个爆火啊，关于这些啊，某些这个 looks 可能是那个什么服装搭配，然后或者说品牌啊，或者说一些街区，就关于这些街区的一个忽然的爆火，可能能用这个东西来解释啊，在一些案例当中啊，一个大呃 粗略的这样的一个统计，一个调查啊，关于这个原因啊啊，他们发现很多小众有一小撮人啊，他们会创，然后会促进啊，或者说推广，然后会发布 啊，一些东西啊，然后呢？在很多人都没有注意这一发布，就他们就是一届领袖，然后发布这些东西呢？都会带动这些什么啊？穿搭或者品牌这些东西都爆火还是案例？ 然后后面就是说啊，这个就是英语二里面的那个气温意识吗？啊？这气温意识他证明了啊，这个东西是特别契合这个观点的，就是他证明了一个契合什么观点，就仅仅只有这个啊，某些特殊的人才能驱动这个趋势。 ok， 他总结一下他后面说的什么来，他认为那人穿布是什么，就还是说 说，哎，有有一些东西看看啊，然后是说缺乏一些这个证据啊，或者说缺爱心论证在他这有效性的。缺爱心论证这个有点靠谱，因为这个的统一替换引导是 哒哒哒哒哒在哪里？这个应该在这里 啊，他能够解决他的问题，他没有烦恼，他是一个案例，然后帮助些趋势，他们两个人家都是一个案例，局部的东西 哦，然后呢？他被支持也没有提到，所以说我们可以确定是 d。 嗯，然后呢？有这些研究研究人员啊，他们近期的研究发现表明了一个什么事情， 他们最近做了什么发现，然后只有一个词儿在是指谁？ ok， 然后这个词在这里， 嗯，在他们最近的一个研究表明，研究中啊，然而那他跟上可能要有一个反差啊，很多这个研究者啊，他们端言说那个事啊，就是这个意见领袖，嗯，他愿没有这样的影响力，就是他是修饰这个的表示特别特别。 第一嘛，啊，也没有这个影响力，在这个社会传播当中，第一我们普遍认识的啊，就是说这个意见领袖，他没有我们想象的那么厉害，这样的一个意思啊，然后事实上啊，他们根本就没有看起来那么被需要，根本不需要，他们就是不需要这些领袖， 嗯，就是说这个 伴随着社会互动的一个巨大的影响力，人际关系可以通过媒体 到一个架桥看。这个架桥没有提到啊，要说这个一届领袖，他们有更多的渠道能够跟公众进行一个交流，这个不是他要说他不好啊，就是他没有那么大的一个 公明星会没有没有那么厉害，然后很多这个，哎，明星或者艺人出名的名人啊，他们很享受这个，每写一个关注证明就是在说他不好，然后看一下他没有读到那个位置正常， 真棒。嗯，是这个研究者们啊，他们这个，他们的这个观点或他们讨论这个东西，他基于啊，一个简单的 这样的一个观察啊，关于这个社会的一个，这不重要啊，跟社会传播，除了这样的一个少数 的名人啊，就是他啊，然后呢？他呢？他这些他这些关注呢，大部分啊，都是一个 这个媒媒体的一个影响，而不是说就是基于这些人际交流的影响，然后更 啊，他里面就最具影响力的这些成员，他的比如他的粉丝们，然后呢，他其实基本不会跟其他的成员有一个完全的交流，就是不能说通过他传播给他的这些大粉啊，大粉完全传播给虾的这些粉丝们，他中间肯定是通过食疗平台进行了一个 啊，然后，然而呢啊啊，根据这个乃级传播理论来说啊，恰恰是这些就是非名人的这些人士啊，他们通过呢影响他们的这个朋友或者说同事，直接影响，然后来去都没 传播的这个意思啊，然后后面再看一下啊，这后面应该就是下一题， 他是说到了一个 这个社会交往的一个强影响力，应该是 a 啊啊，这个是他们两个之间的一个交互，这个没有提到，你看 ok 啊，这些人指什么好？那再看一下 啊，然而啊，根据一个社交，这个啊，根据一个社会传播了，又发现啊，很多人啊，被影响的这些人，他们会继续影响他们或者他们的一个熟人，然后呢，这些这些被影响熟人，他又会继续去影响他们的熟人，然后等等等。 ok， 那就应该是这里面，哦，这里面应该在讲这，这是他啊，他是在讲这些啊， 受伤这些传播的一个重要事，就熟人影响熟人，影响熟人这样的一个情况， ok， 然后这些人是指谁？ 然后这些人他就是最后会获得多少人的关注，他是很小会跟这个一开始的意见领袖有关的啊，就跟意见领袖没什么关系，他还是在说这件事情啊， 如果这些人啊，和这个一届领袖当中啊，只隔了两级的这些人，他们对一届领袖的这些信息啊，持一个这个否定态度的话啊，那么这个信息流的这样的一个变化也不能够传播的非常 远，也就是说就说你只是靠这个一届领袖传达给一一错也是不够的，这样的两级是不够的，他需要很多很多级啊才够，这样的意思 好。然后呢，这些人的话，是啊，站在这个传播系统外的时间，那肯定不是他在里面就是，而且还有一级一级传下去的这种啊，然后他有很少的交流，跟这个跟这个影响员有很少的交流，也不是， 然后，然后他要是被影响，然后再影响别人的话， you see 呀？一一点一点传，还是刚才这个传给自己的熟人，自己的瞬间传给自己的熟人啊，然后被这个意见影秀啊所影响，这不是他后面意思，他否定时候不行， ok， 然后 这样的一个基础要素啊，在整个社会传播当中这样的一个基础要素是什么 啊？以这个关于这个人际影响的这样的一个基本事实为一个基础啊？那这这个研究者呢？他们这个研究啊，这个社会 啊影响的啊，他怎么研究呢？这终点来了，这才是终点啊，他通过对人群进行这个 数以数以千次计算机的一个模拟啊，然后呢？他会这个调整，或者说他会改变这个参数啊，啊？什么参数呢？就是， 嗯，这些人这个影响他人的能力和他们这个被影响的能力降了参数，他通过调整这两个让他做一个大量的一个计算机，一个预演啊，让他们发现了啊，有这样的一个啊，要素点和要素，他其实应该记住后呢，我刚刚说呢同 款啊，然后咱们发现这个被称为这个全球的啊，这个数数数据流广泛传播的这样的一个在互相广泛传播的一个某种影响，他是等于这个数这个数据流的意思啊， 他这个形成的一个条件不是一个这个少数的一个异见领袖，而是，呃，重点的后面，而是这个某些大量的非常容易被影响的人。就他认为什么不是说异见领袖一个人来形象，他只说很多容易被影响的人，再去影响那些容易被影响的人啊，这样才形成一个趋势， 还就是容易被影响的人获得接纳的这样的一个渴望啊，没关系啊，就是非常乐于影响别人的人啊，这不是这恰恰相反嘛， 他是否能够被人所影响啊，这靠谱啊，然后啊，他是否就依赖他人？哎，没关系，他主要说就是容易被影响的人才是这个重要。 ok， 这花挺好看的。

这样就可以实现我们的调试信息输出的时候有一些不同的颜色和效果。 那大家的复文本的话，如果颜色还有这个忘记的话，可以点击我们的场景里面的这个 test， 然后点击这个小问号，可以打开官方的文档去看一下 rich text 副文本，跟网页的标签类似哈，它可以实现在一个文本里面去添加一些样式效果，但它不是严格的 html， 那 这里的话，比如说这是一个重要的信息，我们可以给它去添加一些效果，比如说给这个， 呃，给它加出自体这中间这两个字给它加出，那加出之后我们还可以给它加一个颜色啊，比如说 color 啊，等于 red 啊，加了颜色之后，我们还可以把它的字体变大，还可以给它加一个斜体，那复文本的话支持加出啊，加颜色还有斜体，还有我们的字体大小啊，我们给它加大一下 啊，比如这里的字体是二十三，那我们给他需要，比如说变大变成五十啊，然后我们在编写的过程中要注意哈，一定要头尾包在一起，如果没包，像这里的代码没有包全的情况下，他会变成一串代码啊，你给他包全，包全就会有效果 啊，这样就可以实现这是一个重要的信息。那这个复文本的话，同样的它可以在代码中啊，我们在 debug 的 时候可以给到我们一些好的效果啊，方便我们在调试的时候去看一些效果。像 unity 自带的话，像呃我们的 debug 啊，点 log 我 们的调试信息， 那我们的调试信息像 log 也是白色的，然后 warning log， warning 是 黄色的， 然后 debug 点 log error 啊，是红色的。 好，那同样的我们可以用 rich text 复文本的方式给我们自己去添加一些简单的，然后这里的话，我们可以比如说这里的调试信息，我们给它调成红色的，那就 color 等于 red 啊，或者说 color 等于 green 吧。 好，这样就可以实现我们的调试信息输出的时候，有一些不同的颜色和效果。那大家的复文本的话，如果颜色还有这个忘记的话，可以点击我们的场景里面的这个 text， 然后点击这个小问号，可以打开官方的文档去看一下。 好，官方文档，这个是打开了 text 的 组建的文本，然后这里有个 rich text， 点进去 啊，就可以看到它有些支持的效果。加粗的斜体啊，还有颜色啊，颜色的话底下还有不同的，这是名称啊，你可以用啊，加减号用这个设置去代替啊，也可以直接写名称。

作品阅读一年的 text 算看一下题目啊，我们可以从这个第一段当中学到这个小 g 呢，它的一个任命到一个任职是一倍，怎么样？看一下 啊，有这样的一个决定啊，关于这么一个，他他他他他他认命，这个小 g 是下一个这个音乐的一个导演，音乐的一个总监啊，这样的一个角色，然后他有这么一个引起一些争论吧，然后是 是因为他有一个突然的这样的一个宣布，这些都是背景，不重要，突然宣布了这个任命。然后呢，在这个啊里面的大部分，可能是这个谈论的大部分 这个反应啊，都是一个好的啊，说一个向上的喜爱的啊，至少来说都是一个向上的好，然后就是说好，是吧，然后终于选他了啊，然后这个小替说 他是一个评论家，那就是说，对于这个任命来说，大家的一个反应，还是一个良好的状态啊。嗯 啊，招来了这样的一些批评，不是啊，然后引起了一些怀疑哈，别自傲， 这个收获了，有一些称赞， ok 啊，啊，引起了一些的好奇，这个非常 ok 啊，这个小 t 啊，他认为这个小 g 是一个什么样子的一个音乐家，这是一个 特征啊，特别好。嗯啊，这里有一个原因，就是为什么这个 认命会变得让人意想不到，而是这个小 g， 他是一个不为人知的，这样的一个相对来说不为人知哈，不是说一点都没有迷信，相对来说不为人知 啊，甚至这个小 t 啊，就是得，得得啊，就是在这个称赞过这个小 g 的人啊，他在这报刊称赞过他，他说他是一个一个谦逊的这个音乐家，哈， 就来了吗？这是一个定性的词汇，清脆的音乐家，然后没有了那么些大的这个音乐家的，这样的一个指挥家的，这样的一个气场啊，在他的身上，周围这一髓， you 唱功，这是一个谦虚，比较谦逊，还是看他， 嗯，这个是一个影响影响力的，谦虚的、受人尊重的，天才的，都是好词。 ok， 这个作者认为这个是非常忠实，非常热爱的这些 啊，这个剧院的这些粉丝们啊，认不认为他们怎么样 啊？就这些剧剧院的这些粉丝们，他也可能喜欢看现场的这些人啊，他们是什么样的呢？他们是说这个录影带他不能够替代这个现场，然后，然后， 然后啊，作者说这个事情是有点错过重点的，就是说这个作者的观点跟他们的观点截然相反不同啊，他俩是反着来 啊，然后为了是谁，这个古典的这些演奏家，他是为了这个时间啊，追力 钱，为了谁的钱？为了这个喜欢艺术的这种公众的钱，砸韭菜啊，然后呢？他必须要跟这些人竞争啊， 有这个谁啊？这个剧院，然后这个就是舞蹈院，是跳舞的，然后这也是就是话剧院呐，然后和这个博物馆啊，而且他不但和这些，还和这 个录影带啊，这个特别好的古典艺术家，那就是那可能他们已经嘎了这些录影带哈，还要有一个 battle 啊，那总体来说就是他要有一个这么一个，总是要竞争 啊，然后呢？这些论贷是便宜的，他刚刚说了，现场先说论贷了，然后四，然后每个地方都容易获得的啊，而且他还经常会啊，有一个更高的这个艺术质量，相较于 现在的现场来说，因为万一隔壁唱歌呢，是吧？卖了这个现场票多好啊啊，而且他们还就是这些录影带哈，他们还能够消费在这个时间和地点啊，都是这个听众可以选择的时间地点，令你自由一点啊。 而这个广泛的可获得的这些录影带，他们致使了 啊，这样的一个危机啊，就是说这个传统的这个话剧院的一个危机啊，那就是说这个以前的这些东西，他要跟很多东西 battle， 然后现在这个东西呢？是吧？他又便宜，然后又好，然后还自由啊，这个意思三分钟给 啊，这个作者啊，他认为他们怎么样，他们忽视了这个现场的一个花费，不是这个要是 应该站在这个剧迷的粉丝粉丝的这个角度看，然后说他拒绝了很多各种各样的这个论带，没提到，然后这个说他夸大了这个现场的一些 变那些种类，这也没提到啊，就是 deem， 然后他说这个是嗯，高估了这个现场的一个质，一个价值。 deem， 他觉得这个现场的质量没有那个论带质量好啊。 然后从文章当中啊，那一个是正确的啊，他这个关于录影带的也是正确的，差，差一点没有看到他啊，这个录影带通常要赐予这个现场，在这个质量上恰恰相反， 然后呢，他们很容易获得，在这个大众的一个公众的一个地方很容易获得啊，让他们帮助这个能够提升一些质量，录成啥样就啥样，他帮助不了啊，然后他们只就收录一些名人的东西，不是谢谢 你，谁有钱就可以发吗？虽然他没说好，但我想啊，然后这个一个认认为这个小 g 的这个角色在复兴这个小屁，他应该是一个就是实体的这样的一个 音乐厅吧？这个作者的观念是什么？关于他复兴的这个实际情况啊？观念是什么 啊？一个可能的一个这个反应，当关于这个古典的演奏家 啊，就是去演奏这个一些新的音乐。是啊啊，还没有被发在这个录影带上的音乐，就是没发在这个没有录过的，哪要新的，这样的话还有有兴趣去现场看，然后这个小 j 呢？他自己是非常对这个新音乐有兴趣的啊， 然后这广为人知。然后这个小 a 呢？他是一个音乐评论家，然后他写道，啊啊，他认为这个小 g 是一个有能力去扭转这个小屁的这样的一个人，就是他认为他能够复兴啊，是这个小 a 的一个观点啊， 啊，能够把它转变为这样的一个就明显不同，然后更更具有这个活力的这样的一个组织，就是他是一个 up 的观点， ok， 他觉得这个能行啊，但是就是作者，但我可能不这么想啊， 但是这个本质上的不同在哪里？ meta 明白他要出什么 啊？仅仅是扩充这个啊，剧团的这样的一个曲目，就是扩充他的歌单是不够的， ok， 就是说你只用这个新的音乐还不够啊？如果这个像这个和这个他所在的这个实体的这个音乐厅，是吧？想，想要成功的话， 他们就必须要先改变这样的一个关系啊，这个美国佬的这个歌剧迷和这个新的观众啊所期待的之间的一个关系，他觉得这东西不太行。这个是啊，这个小 a 觉得可以，作者觉得 八号就是说怀疑的靠谱，这个是不靠谱，这正向的自信也不靠谱，这个就不想他。嘿，对，小达， ok， 这花挺好看的。

我为什么不推荐大家用豆包或者是 deepsea 去写开题报告呢？一个是因为现在用这两个工具写开题报告的人越来越多，导致他们写的这些内容 ai 率和查重率就非常高。还有一个原因就是他们底下给的这些参考文献的内容啊，全部都是假的，根本不能用。 今天教各位用织网上面的这些专业文献，在半个小时左右呢，就去搞定我们一万多字的开题报告，而且像开题报告里面相对应的这些图片表格，都在一分钟教你们怎么样去复制好。第一个就是在织网找文献的时候， 千万不要在首页这里直接输入关键词就去检测，我们要来到后面的高级检测这里，在高级检测的主题这里把我们的题目提供给他之后，然后下面的文献发表时间，我们一定要筛选好近五年的参考文献，这样他帮我们检测到这些参考文献比较精准。我们还可以在后面找到这个田字格， 就能看到这些参考文献的详细作者以及摘要信息，就方便我们进一步的去筛选参考文献。我们就在这里去勾选几个需要的参考文献。勾选好了之后呢，回到最上面这里他有一个导出与分析， 我们需要找到这些参考文献的查询引文格式，然后就可以在查询引文这里把这些参考文献的信息全部给它复制起来，复制了之后我们就直接在写作工具这里把我们的题目提供给之后，选这个开题报告。 因为开题报告当中一般都是需要这种技术路线图或者流程图的，所以我们在他第二步这里就需要去勾选一下这个字数和参考文献，然后下面的模型这里我们就需要选择后面这个， 接下来这一我们就可以直接在手动添加这里把我们刚刚从支网复制的一些参考文献全部给它粘贴进来，粘贴好之后这里会全部的识别到， 你直接使用就行。最后他就会结合刚刚提供给他的那些织网文献，帮我们来列一个文章的写作框架，在这些框架后面就需要去选择哪个章节需要添加图标了，比如说我要给研究方案这里添加一个流程图，接下来再给时间进度安排这里添加一个思维导图， 添加好了之后我们就可以直接提交了，他会直接根据提供的那些参考性信息，然后在半个小时左右发给我们一个文档，文档里面的所有内容都是根据最后一步的那个写作框架以及参考文件写的，以及最后时间进度安排。 而且这些内容呢就全部是用纸网的刚刚那些真实文件写的，所以大家完全不用担心线造假的问题，只需要去在这个基础上修改一下格式就没什么问题了。

ok， 兄弟们，现在已经是凌晨两点三十六了，然后对，我们来查一下这个重复率啊， a i 率，先来查一下这个 a i 率，这个是我写的部分，我来查一下，看看是多少 检查出来。哎？还没出来吗？出来了。卧槽，无情。

期末期末考 essay problem， 还有一个让人头皮发麻的点就是考试现场的 in text citation， 到底该怎么办呢？拼式写论文简单啊，电脑一开， google 一 搜， citation 呢，自动生成。但是考试的时候呢， 没电脑没网，没参考文献列表，那这个引用到底从哪来呢？给你一个现实版的操作思路。首先啊，教材的作者一定要认识， 毕竟你这一整门课理论模型定义基本啊，都来自那一本书。那考试的时候怎么写呢？很简单，当你写到这一门课里，学到的理论需要引用的时候啊，你就引用教材作者，意思呢，就是这个观点是在某某教材里面系统描述的，合不合理。 但是啊，光引用教材作者呢，未免有一点单调。如果说你的目标是七十加，想要引用来源更加丰富的话，那就一定要留意教授推荐你课后读的那一些文章， reading list 呀， extended， reading， generational 之类的，不用全背。但是啊，至少要看几篇，每一篇呢，抓住一个核心的观点， 把作者名字加这个人啊，主要说了啥的配对呢？记住，考试的时候呢， e p i c 里面啊，放进去四五个 intexitation， 而且来源呢，还不只是教材这个分数啊，老师心里呢，是有数的。 最后呢，传授给大家一个邪修大法，解决 i c 零引用的问题，那就是把你这一门课教授的名字记牢。考试里面呢，只要有需要引用的地方，你就说这是教授在课堂上提到过的观点，他跟谢娜讲了那么多内容，你写的这句话呀，大概率在某一节课里面会出现过类似的意思。 这样呢，至少整篇 essay 啊就不会是光秃秃的。而且呢，还顺手表达了一下我有听课我有在记的学习态度。所以呢，别再问考试没电脑 citation 怎么编了？不是编，是你考前啊，有没有提前准备好了。那说到这书该翻哪几页的内容，你心里应该有数了吧，赶紧去看书吧。

filter 函数加 text join 函数，实现多条件多结果匹配，我们一起来看一下，这里呢有姓名，有月份，有出差城市，那每个人呢？可能每个月份不仅出差了去了一个城市，现在呢我们要给他汇总出来， 然后赵静儿一月去了哪些城市，二月去了哪些城市，那这是一个很典型的多条件匹配。 filter 函数加上 text join 函数呢，可以很好地解决这个问题。我们来看怎么写 等于，首先呢，我们先写 filter f i l t e r 固定用法，首先我们要的结果呢是在这一列，然后两个条件，第一个是姓名，第二个月份，所以 两个括号括住，括号里呢，那就是姓名列呢等于姓名， 月份列的等于月份。那在这里涉及到我们要填充，因为不是像之前讲的用 map 循环一样，所以要填充的话，你就要考虑到相对于绝对引用，首先这里你要给它绝对引用 f 四，这里也同样 这里。至于姓名和月份呢，首先来看姓名，姓名你往下拉的时候要变化，而往后拉的时候不能变化，也就是它的列要锁定，所以我们在 f 就 在列前面加个倒立， 同理的月份它往后可以变化，但是往下不可以变化，行，要锁定，就在一前面给它加个倒立，这样呢我们就 得到了你，比方往后拉会发现二月照镜而去了三个城市，现在呢，我们需要用 text join 把这三个城市给它放一块，那怎么放呢？就是在这个基础上 t e x t textjoin 分 格符呢？比方我们用逗号 第一参数，那第二参数是否忽略空档严格，那当然是 t r u 竖，然后呢就是要和平的字母串，最后括号补齐，回车这样的你往后一拉， 哎，就给它合并到一块，同理呢，往下填充就得到了全部的结果。那我们这里它也同样可以用 map 函数加上 number 函数来实现。我们来看，稍微改装一下，其实也很简单， m a p map， 首先呢数值还是这个月份 i f 九点零，然后呢 lamb， 还有 a m b a lamb 的 也是一个 x 运算呢，就是这一坨是吧？我们把这一块呢直接给它剪切过来，这先写个一，然后把 lamb 的 补齐， map 补齐，这一呢， 这个旧案给它补上。那我们来看这里头怎么改里头呢？姓名不用动，月份这里呢，还是把它直接改成 x 就可以了。然后这几个 dollar 其实因为你循环的时候就不用考虑相对绝对引用，所以即便这里你搞不清楚什么时候相对，什么时候绝对，你把这个 dollar 都给它去掉，它同样也不会出错。回车 为什么会移除呢？因为后面有东西啊，把后面的删掉啊，这就是相当于这一个公式，得到的是这一堆的结果。 同理呢，把下面删掉，你往下一拉，填充，跟刚才的效果是一样的，学会了吗？点个赞吧！

优化 lastics 的性能设计多个方面，包括锁影设计、查询优化硬件和集群配置等。以下是一些建议用于提高 lastics 的性能。合理设计锁影易分片和副本设置，确保设置合理的分片和副本数。 考虑数据量、节点数和集群大小。二、使用合适的数据类型，选择适当的自断数据类型，减少缩影大小和提高搜索性能。 映射优化一、禁用不必要的 source 字段，如果不需要检索文档原始内容，可以禁用 source 字段，已减小缩影大小。二、使用 keyword 类型，对于不需要分词的字段，使用 keyword 类型，而不是 text 类型。性能 调优易调整 j v m 堆大小，根据硬件配置和数据量适当调整 last day 设置进程的 j v m 堆大小。二、使用 s s d 存储。在可能的情况下，使用 s s d 存储可以提高磁盘 i o 性能。 三、优化文件系统，确保文件系统支持骂吧，并且文件描述服的限制足够高。查询优化易使用批量操作， 将多个操作组合成批量请求，减少网络开销。二、合理使用缓存。利用了 last dick search 的缓存功能，例如自断数据缓存、过滤器缓存等。 集群配置，易调整副本数，考虑数据的可用性和读取性能，合理配置分 片的副本数。二、合理配置分片大小，避免分片过大，以确保更好的性能和均衡的负载。三、监控集群状态，使用监控工具监测集群状态，检查节点健康和性能指标。 使用锁影别名，使用锁影别名进行锁影切换。在进行锁影维护时，使用锁影别名来实现无缝的锁影切换。使用冷热分离将冷热数据分离。对于不经常访问的数据， 可以将其放在较慢但成本较低的存储上。定期优化锁引定期执行优化定期执行锁引优化操作，以减少碎片和释放磁盘空间。升级至最新版本，保持 lastic search 版本更 新，使用最新版本的 last dick search 以获取性能和安全性方面的改进。以上建议只是一些通用的优化策略，实际优化应根据具体的使用场景和需求进行调整。 在进行优化前，建议先进行性能测试，以便更好的了解系统瓶颈和需要优化的方向。此外， elastics 官方文档也提供了更详细的性能优化建议和技巧。