47911

Заполните базу необходимым кол-вом фейковых данных и поймёте.

Вариант с html или работа с open document форматом, который все в zip и текстовые xml - наилучшие.

Есть мышевозекательный вариант, использовать autoit и его утилита recorder (ее удалили из последних релизов, ищи на форуме), где ты генерируешь автоматически скрипт из действий мышкой и клавиатурой, затем минимально его редактирует чтобы был цикл, а там копируешь картинку через буфера паинт, затем копируешь имя из ячейки, сохраняешь картинку в паинт, снова Эксель переход на следующую строчку, и зациклить

В мире не так много мультимодальных языковых моделей, проявляющих новые свойства, похожих на интеллект.

Самая мощная только одна - chatgpt4 и даже с ней нужно правильно составлять запросы чтобы она работала более менее верно. И даже она будет галлюцинировать, такова природа языковой модели и с этим можно бороться, создавая ансамбль контекстов (каждый контекст - новый чат с ИИ, можно начать с разными запросами, скармливая одну и ту же информацию разными способами) и сравнивая итоговые их ответы, если они одинаковые - значит вероятность верного ответа выше.

Бессмысленно спрашивать нейросеть напрямую, как минимум нужно формировать OneShot запрос, в котором в начале приводится пример ситуации, которую ты у модели запрашиваешь с ответами, плюс нужно выдать ей в контекст обновленную информацию по делу, по текущим изменениям законодательства и кучи других моментов... и контекст не резиновый. На текущий момент он 8 тысяч токенов, это очень мало (у llama, лучшей нейросети из доступных локально, и ее использование без разрешения meta нелегально, контекст в 2к токенов и ее уровень сравним с прошлой версии chatgpt35).

В интерфейсе chatgpt этой функции нет, но если вызывать модели из api то контекст там создается простым помещением всего диалога начиная с самого начала в тело запроса, это значит можно 'откатывать контекст' на любой момент, в результате вместо попытки подсунуть сети сразу всю информацию, сеть можно спрашивать, что ей не хватает, получать ответ, откатывать контекст на момент до этого вопроса и добавлять нужну информацию, повторяя до тех пор пока сеть не даст добро.

Наверное, можно. Но потом вам захочется "без скрипта" восстановить 300 баз из разных файлов. Или ещё что-нибудь "без скрипта".

Потратьте 20 минут, загуглите синтаксис циклов и переменных в баше.

Ключевым показателем будет расстояние от магнита до магнитящей поверхности.
Сила магнита будет убывать с квадратом расстояния.
На 40 мм может не хватить никакого неодимового магнита, чтобы удерживать даже свой вес.

Есть неодимивые магниты с усилием отрыва 100кг, они по экспериментам начинают влиять на другие магниты на расстоянии десяток-другой сантиметров.

Считать через размер магнита, его толщину, на 1 толщине магнита сила X, на двух - в 2^2=4 раза меньше, на 3-ех в 9 раз меньше, при размере в 2см на расстоянии в 4см он будет притягивать с усилием в 20кг

На самом деле считать надо сложнее, зависит от того, как именно намагничен магнит и какой он формы и как взаимонаправлены (например два прямоугольных магнита направленные противоположными полюсами попарно друг к другу, будут притягиваться почти в два раза сильнее чем если их повернуть одним из их полюсов, так как второй полюс такого магнита работать будет хуже, в 4 раза хуже, а если магниты длиннее то в квадрат разницы их расстояния, т.е. будет работать только половина магнита)

Я настоятельно рекомендую купить маленький магнит и провести эксперименты в меньшем масштабе. Результаты будут масштабироваться, если считать в размерах магнитов.

p.s. Я так понимаю тебе нужно не просто удерживать но еще и возекать туда сюда, устроив мытье стекла, вот тут все будет зависеть от силы трения. Без экспериментов теории будет недостаточно

Разберитесь в том, как хранится в УТ информация о контрагентах, хотя бы примерно (полазить по справочникам/регистрам, обдумать увиденное) а потом переложить то что увидели на то, в каком виде у вас исходные данные по контрагентам - может их надо будет доработать/разделить или наоборот собрать в кучу.

1С - это не одна какая-то программа, а название разработчика, в арсенале которого множество продуктов и способы работы с несколькими еденицами измерения в каждой из них могут очень сильно различаться.

Например, в "1С:Бухгалтерии" нет нескольких ед.изм. для одной номенклатуры и задача решается через создание некольких одинаковых элементов справочника номенклатуры с разными ед. изм. и перевод из одной ед. в другую осуществляется через комплектацию.

В конфигурации "1С:Управление нашей фирмой" есть возможность добавить несколько ед.изм., но учет ведется только в базовой еденице, а для других ед.изм. задается коэффициент пересчета.

В конфигурации "1С:Управление торговлей" можно вести полноценный параллельный учет в нескольких еденицах.

Полноценно никак. Но можно создать рейтинг похожести:
1. Найти все слова длиннее 2 букв и все цифры в первой ячейке с адресом.
2. Проверить наличие каждого из этих слов и цифр в последующих ячейках.
3. За каждое совпадение повышать паре строк некий рейтинг похожести. Для этого надо иметь некий массив со всеми возможными парами строк.
4. Потом всё тоже самое повторить со второй и всеми последующими ячейками с адресами.
5. Потом как-то выдать этот рейтинг похожести пар (он будет не маленький с кучей ложных срабатываний) и пусть человек его вручную просматривает.

И это ещё не будет учитывать опечаток. Если хочется ул.Радонежского и раднежского считать одной улицей, то придётся ещё внедрять поиск похожих слов с точностью до 1-2 букв.

https://aws.amazon.com/ru/ses/
До 50000 писем в сутки. Стоит копейки.

Да, для этого есть стандартная обработка ЗагрузкаДанныхИзТабличногоДокумента.epf

Просто они при первоначальном запуске роутера на клиенте забивают на параметры из адреса. Это не фича, а баг.