过匹配造句

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例如：要通过匹配表格首列中的值来查找表格中的值，请使用VLOOKUP 函数。
确定表之间的关系关系通过匹配键字段中的数据来实现，键字段通常在两张表中具有相同的名称。
通过匹配捕获的实际子字符串。
在这种情况下，您可能希望通过匹配class来改写元素的处理。
读卡距离远，可以通过匹配天线到达最远15cm
读卡距离远，可以通过匹配天线到达最远8cm
关系通过匹配键列（通常是两个表中同名的列）中的数据来发挥作用。
Service broker通过匹配服务名称和service broker标识符查找一组可能的路由。
例如：要通过匹配表格首列中的值来查找表格中的值，请使用vlookup函数。
通过匹配追踪算法寻找与回波信号最匹配的基函数来确定脱靶量参数。
用过匹配造句挺难的，這是一个万能造句的方法
在现有的代表性的对准算法中，都是把距离图像看成3d点集，通过匹配不同距离图像之间的点对，估计运动参数。
一旦我确定了客户列表中的客户元素（例如通过匹配客户标识或名称），就能方便地复制该元素以及其所有子元素，并将它复制到我的发票文档中。
选择左边的某个特性文件，试图通过匹配相同的部分文件规范（从目录路径中最后出现“ eclipse ”的地方开始）在右边自动选择其相应的目标文件。
然后选出18名有心理症状的贫困大学生，通过匹配分成两组，一组为实验组1 ，一组为控制组，再在非贫困大学生中选出有心理症状的8名同学作为实验组2 。
在提取深度重建场景方面，提出了两种不同的重建方法：利用几何信息直接获得场景模型和通过匹配对应点得到深度信息。因为前一方法不具有通用性，所以主要对后一方法深入研究。
本论文从理性主义自然语言处理出发,根据概念依存理论和复杂特征集提出了概念的动态特征集表示方法,简单的分析了利用合一运算构建动态特征征集的过程,提出了一种将概念特征集应用于信息检索的匹配理论,初步探讨了基于该理论的信息检索的实现,通过匹配过程的深入分析得出文档与查询语句相匹配的充要条件是文档必须蕴含查询语句所包含所有概念基并且必须与查询语句中的概念基之间关联关系相匹配的结论。
在第三章中讨论并实现了基于子块划分的分形图象压缩方法，这种方法将原始图象划分为不重叠的正方形值域块集和四倍大小的正方形定义块集，对于每一个值域块，在定义块集中通过最佳匹配找出最相似的定义块，通过匹配得到值域块的最佳自相似变换，对所在值域块的最佳自相似变换参数编码实现图象压缩。
利用少量图像和一定的人工辅助，获得摄像机的内外参数，再对场景进行重建，最后使用warping方法完成新视点图像的绘制。整个过程可分为三部分：利用自定标计算摄像机内外参数，通过匹配图像对应点提取深度信息，使用warping进行图像绘制。