Using Word Sequences for Text Summarization
Using Word Sequences for Text Summarization Esaú Villatoro-Tello, Luis Villase?or-Pineda and Manuel Montes-y-Gómez Language Technologies Group, Computer Science Department, National Institute of Astrophysics, Optics and Electronics (INAOE), Mexico.
{villatoroe, villasen, mmontesg}@inaoep.mx
Abstract. Traditional approaches for extractive summarization score/classify
sentences based on features such as position in the text, word frequency and
cue phrases. These features tend to produce satisfactory summaries, but have
the inconvenience of being domain dependent. In this paper, we propose to
tackle this problem representing the sentences by word sequences (n-grams), a
widely used representation in text categorization. The experiments demon-
strated that this simple representation not only diminishes the domain and lan-
guage dependency but also enhances the summarization performance.
1Introduction
Current information technologies allow the creation and storage of massive amounts of data. In this context, document summaries are becoming essential. People can explore and analyze entire document collections just by looking at their summaries (Chuang et al., 2004).
Text summarization is the task concerning the automatic generation of document summaries. It aims to reduce documents in length and complexity, while preserving some of their essential information (Kupiec et al., 1995). Despite there are different types of summaries and approaches for their generation, today the most popular summarization systems focus on the construction of extractive summaries (extracts created by selecting a set of relevant sentences of the input text) by machine-learning techniques (Hovy, 2004).
One central problem in machine-learning summarization is the representation of sentences. There have been used several surface-level features in order to represent them. Most of these features are “heuristically motivated”, since they tend to emulate the manual creation of extracts. In a pioneering work by Kupiec et al. (1995) sen-tences were represented by their position and length, the presence of cue phrases and their overlap with the document title. More recent works (Chuang et al., 2004; Neto et al., 2004) enlarged these features incorporating information such as the occurrence of proper names and the presence of anaphors.
The “heuristically motivated” features allow producing very precise extracts. Nevertheless, they have the major disadvantage of being highly related to a target domain. This condition implies that when moving from one domain to another, it may be necessary to redefine or even eliminate some features. For instance, cue phrases, which are particular for each domain, require being modified,while the overlap with the title, which has no sense in all topics, may be eliminated.
In order to increase the domain (and language) independence of machine learning summarizers, we propose eliminating all kind of “heuristically motivated” attributes and substitute them by word-based features. In particular, we consider the use of word sequences (so-called n-grams) as sentence features. Our goal is to develop a more flexible and competitive summarization method. In other words, we aim to boost the summarization flexibility without reducing the quality of the output sum-maries.
It is important to mention that simple word-based representations are common in many text-processing tasks. However, n-grams have been applied without much significant success. In this way, one relevant contribution of this work is the study of the application of word-based representations in text summarization, and the evalua-tion of the impact of using word sequences as sentence features. In our knowledge, this is the first attempt on using word sequence features for broad-spectrum text summarization.
The rest of the paper is organized as follows. Section 2 introduces the proposed feature scheme. Section 3 describes the experimental setup. Section 4 presents some experimental results on the use of word sequences as features for text summarization. Finally, section 5 depicts our conclusions and future work.
2Word-Based Features
As we mentioned, the machine-learning approach for text summarization focuses on the creation of extracts by the selection of relevant sentences from the input texts. To pursue this approach it is necessary to establish the sentence features, the classifica-tion method and a training corpus of document/extract pairs.
Traditional methods for supervised text summarization use “heuristically moti-vated” features to represent the sentences. Our proposal is to consider word-based features in order to increase the summarization flexibility by lessening the domain and language dependency. In particular, we propose using n-grams (sequences of n consecutive words) as sentence features. Thus, in our model each sentence is repre-sented by a feature vector that contains one boolean attribute for each n-gram that occurs in the training collection. Specially, we only consider sequences up to three words, i.e., from 1-grams to 3-grams.
Word-based representations have been widely used in several text-processing tasks. In particular, in text categorization the bag-of-words (1-grams) representation corresponds to the leading approach (Sebastiani, 1999). However, there are numer-ous studies on the effect of generalizing this approach by using word sequences as document features (Bekerman 2003; Canvar and Trenkle, 1994; Fürnkranz 1998). These studies indicate that the use of word n-grams does not considerably improve the performance on text categorization.
Despite of the unfavorable results in text categorization, we believe that the use of n-grams can be helpful in text summarization. This hypothesis is supported in the following two facts:
On the one hand, sentences are much smaller than documents, and consequently the classifier would require more and more detailed information to distinguish be-tween relevant and irrelevant instances. For instance, in text categorization, the merely presence of the word earthquake may indicate that the document at hand is
about this phenomenon. Nevertheless, it may not be enough to select the informative sentences. In text summarization, n-grams such as “earthquake-left” or “earthquake-of-magnitude” are more pertinent.
On the other hand, some recent works on text summarization make use of n-grams to evaluate the quality of summaries (Lin and Hovy, 2003; Banko and Vanderwende, 2004). These works have shown that the n-gram correspondences between handwrit-ten and automatically produced summaries are a good indicator of the appropriate-ness of the extracts.
Our proposal differs from these works in that it directly employs the n-grams to construct the summaries, i.e., it uses the n-grams to select the relevant sentences. Therefore, it represents the first attempt on using word sequence features in text summarization, and consequently the first evaluation on their impact in the quality of the extracts.
3Experimental Setup
3.1Corpora
We used two different corpora in our experiments, one of them in Spanish and the other in English. Both corpora consist of newspaper articles, but the first one only includes news about natural disasters, while the other considers different kinds of topics such as politics, economics and sports. Table 1 resumes some statistics about the corpora.
Table 1. Corpora Statistics
Data Set Language Domain Number of
Sentences
Relevant
Sentences
DISASTERS Spanish Natural Disasters News 2833 863 (30%) CAST English General News 4873 1316 (27%) The Disasters corpus consists of 300 news reports collected from several Mexican newspapers. Each sentence of the corpus was labeled using two basic tags: relevant and non-relevant. In order to avoid subjectivity on the tagging process, annotators were instructed to mark as relevant only the sentences containing at least one con-crete fact about the event. For instance, the date or place of the disaster occurrence, or the number of people or houses affected.
On the other hand, the CAST (Computer-Aided Summarization) corpus consists of 164 news reports. In contrast to the Disasters corpus, it includes news about different topics such as politics, economics and sports. It sentences were also annotated as relevant and non-relevant. Both corpora maintain a similar distribution of relevant sentences. More details on the CAST corpus can be found in (Hasler et al., 2003). 3.2Classifier
The Na?ve Bayes classifier has proved to be quite competitive for most text proc-essing tasks including text summarization. This fact supported our decision to use it as main classifier for our experiments. It basically computes for each sentence s its probability (i.e., a score) of been included in a summary S given the k features F j;
j=1..k . This probability can be expressed using Bayes’ rule as follows (Kupiec et al., 1995):
Assuming statistical independence of the features:
where P (s ∈S ) is a constant and P (F j |s ∈S ) and P (F j ) can be estimated directly from the training set by counting occurrences.
),...,,()()|,...,,(),...,,|(212121k k k F F F P S s P S s F F F P F F F S s P ∈∈=∈∏∏==∈∈=∈j j k j j k F P S s P S s F P F F F S s P 1121)
()()|(),...,,|(3.3 Baseline Configuration
In order to define the baseline configuration we made an exhaustive study of previ-ous supervised methods for text summarization. Particularly, we searched for com-mon features across the different methods as well as for domain independent fea-tures. The following paragraphs briefly describe our main findings.
Kupiec et al. (1995) used five different attributes, but only three of them were domain independent, namely, the position and length of the sentence, and the pres-ence of proper names.
Chuang et al. (2004) evaluated the representation of sentences by 23 different fea-tures. However, only a small subset of them were domain independent. For instance, it used the similarity with the document title and the term frequencies.
Neto et al. (2004) used 13 features in their summarization system. Only four of them were domain independent: the centroid value of the sentence, its length and position, as well as the similarity with the title and the presence of proper names. We implemented a baseline summarization method using the following features: the position and length of sentences, its centroid value and its similarity with the document title, and the presence of proper names. All these features are domain and language independent, and thus they may be applied to both corpora.
In addition, we also included the presence of numeric quantities. This feature was added because both data sets are news articles and they tend to use numeric expres-sions to explain the facts.
4 Experimental Results
In this paper, we have proposed the use of word-based features in order to develop a more flexible and competitive summarization method. This section presents the re-sults of two initial experiments. The first experiment considers the representation of sentences by simple bag-of-words. Its purpose is to demonstrate that word-based features are domain and language independent and that its performance is compara-ble to that of traditional approaches. The second experiment applies word sequences as sentence features. Its goal is to evaluate their impact on text summarization.
In both experiments, the performance of classifiers was measured by the accuracy, precision and recall, and the evaluation was based on a cross-validation strategy.
4.1First Experiment: Single Words as Features
In this experiment, single-word features represented sentences. Since the original feature space had a very high dimensionality, we needed to apply the information gain technique in order to select a subset of relevant features. Table 2 shows the number of features considered in this experiment for both data sets.
Table 2. Number of single-word features
Original Features Selected Features
DISASTERS 8958 530
CAST 10410 612 Table 3 presents the results obtained in this experiment. It is important to notice that (i) the proposed representation produced a similar performance for both data sets, indicating that it is domain and language independent, and that (ii) the proposed representation outperformed the baseline method, in both precision and recall.
Table 3. Evaluation of single-word features
Baseline Configuration Single-Word Features
accuracy precision recall accuracy precision recall DISASTERS 74.94 87.89 78.89 84.82 91.72 87.12 CAST 68.08 74.36 80.44 79.76 88.67 84.39 4.2Second Experiment: Word Sequences as Features
Here, we represented sentences by word sequences (n-grams). Specifically, we considered sequences up to three words, i.e., from 1-grams to 3-grams. Like in the previous experiment, we used the information gain technique to reduce the feature space and to select a subset of relevant features. Table 4 shows the number of fea-tures considered in this experiment for both data sets.
Table 4. Number of word sequence features
Original Features Selected Features
1-grams 2-grams 3-grams All All DISASTERS 8958 34340 53356 96654 2284 CAST 10410 52745 72953 136108 2316 Table 5 describes the results obtained in this experiment. They indicate that the use of n-gram features enhanced the classification precision, while maintaining the recall rate. This behavior is a direct cause of using features that are more detailed. This kind of features allows a better distinction between relevant and non-relevant sentences. In particular, they allow treating difficult cases.
Table 5. Evaluation of word sequence features
Single-Word Features Word Sequence Features
accuracy precision recall Accuracy precision recall DISASTERS 84.82 91.72 87.12 86.16 95.53 86.09 CAST 79.76 88.67 84.39 84.54 96.48 84.53
4.3 A Practical Example
This section illustrates the summarization based on word sequence features. In par-ticular, table 6 shows a news article from the CAST corpus and it corresponding calculated extract (in bold font).
It is important to notice that each sentence of the article has associated a manual relevance judgment (9 for relevant sentences and × for non-relevant ones), and that the summarization procedure could identify most of the relevant sentences and just misclassified three sentences (7, 10 and 15). The generated extract contains six sen-tences, achieving a compression rate of 22%, and a precision and recall of 0.83 and 0.71 respectively.
Table 6. A document and it corresponding extract
Sentence
ID
Relevance
Assessments Sentences
1 ×USA: U.S. June trade gap narrows sharply as imports drop.
2 ×U.S. June trade gap narrows sharply as imports drop.
3 ×Glenn Somerville
4 ×WASHINGTON 1996-08-20
5 9The U.S. trade gap narrowed dramatically in June as imports of merchandise
and petroleum plunged from May levels, the Commerce Department said on
Tuesday.
6 9The monthly deficit dropped 23.1 percent to $8.11 billion from a revised $10.55
billion in May much lower than the $9.4 billion shortfall that Wall Street
economists had forecast for June.
7 9June exports eased a slight 0.3 percent to $69.71 billion while imports dropped 3.3
percent to $77.82 billion.
8 9Amid the big overall improvement in June trade, China emerged for the first
time as the nation with which the United States has the largest bilateral short-
fall.
9 ×The deficit with China climbed 8.8 percent to $3.33 billion in June, surpassing the
$3.24 billion deficit with Japan that was up 3.6 percent from May.
10 ×Commerce noted that exports of American-made goods to China declined for a
fourth straight month in June, which is likely to fuel trade tensions between
the two countries.
11 9Steady improvement in shrinking the deficit with Japan was the main reason
that China became the leading deficit nation in June, Commerce officials said.
12 ×The second-quarter deficit of $10.5 billion with Japan was the smallest quarterly
deficit in five years, the department said.
13 ×Previously, the department said the overall May trade deficit was $10.88 billion but
it revised that down to a $10.55 billion gap.
14 9The United States typically runs a surplus on its trade with other countries in
services like travel and tourism that partly offsets big merchandise trade
deficits.
15 9In June, the merchandise deficit fell 13.9 percent to $14.46 billion from $16.79
billion in May.
16 ×Lower imports of new cars and parts, especially from Japan and Germany, helped
shrink the merchandise trade gap.
17 ×The surplus on services climbed 1.6 percent to $6.34 billion from $6.25 billion in
May.
18 ×Analysts said beforehand that an influx of tourists bound for the Olympic Games in
Atlanta would boost the services surplus.
19 ×The cost and volume of all types of petroleum products fell in June after a sharp
May runup.
20 ×The cost of petroleum imports declined to $5.33 billion in June from $5.93 billion
while the volume fell to 291,866 barrels from 305,171 in May.
21 ×Foreign sales of civilian aircraft declined in June by $117 million to $1.54 billion.
22 ×Exports of industrial supplies and materials were off $138 million to $12.32 billion.
23 ×Imports of autos and parts from all sources dropped sharply by $689 million to
$10.79 billion in June.
24 ×Computer imports were down $413 million to $4.24 billion and semiconductor
imports decreased $291 million to $2.87 billion in June.
25 ×In bilateral trade, the deficit with Western Europe fell 7.1 percent to $761 million
and the shortfall with Canada was down 2.2 percent to $2.42 billion.
26 ×In trade with Mexico, the U.S. deficit shrank 6.4 percent to $1.49 billion amid signs
the Mexican economy was recovering from a deep recession and grew solidly in the
second quarter this year.
27 ×The deficit with oil-producing OPEC countries dropped 26.9 percent in June to
$1.40 billion from $1.91 billion in May.
5Conclusions
This paper proposed the use of word-based features in text summarization. Specifi-cally, it considered the use of word sequence (n-gram) features. Its goal was to in-crease the domain (and language) independence of machine learning summarizers, and to develop a more flexible and competitive summarization method.
The main contributions of this paper were the following two:
On the one hand, it represented, in our knowledge, the first attempt on using word-based features for broad-spectrum text summarization. In this line, our conclu-sion was that these features are as appropriate for text summarization as they are for text categorization. In our experiments, they outperformed the baseline method, in both precision and recall. In addition, they were appropriated for both domains and both languages.
On the other hand, this paper presented an evaluation of the impact of using word sequences (n-grams) as sentence features in text summarization. In contrast to text categorization, where the application of n-grams has not improved the classification performance, our results confirmed that the n-grams are helpful in text summariza-tion. In particular, these results indicated that the n-gram features enhanced the clas-sification precision, while maintaining the recall rate. Our general conclusion in this line is that n-gram features are adequate for fine-grained classification tasks.
Acknowledgements. This work was done under partial support of CONACYT (scholarship 189943, project grants 43990 and U39957-Y). We also thank SNI-Mexico and INAOE for their assistance.
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3.Ctrl+M 按当前的股票集合进入多股界面 4.Ctrl+R 所属析块 5.Ctrl+D 系统设置 6.Ctrl+Z 加入到板块 Shift+Ctrl+Z 从板块中删除 7.在分时图或分析图界面下,Ctrl+O 叠加股票,Ctrl+G 删除叠加 8.Ctrl+J 进入主力大单,再按Ctrl+J 退回 9.Ctr+F进入公式编辑器 10.Shift+F10 进入基本权息资料界面 11.在有信息地雷的画面,按Shift+回车键进入信息地雷 12.Ctrl+1,Ctrl+2显隐功能树和辅助区 Ctrl+3,Ctrl+4显隐工具栏和状态栏 13.Ctrl+L显隐右边信息区(也可以敲 .6) 14. 快速排名点系列键 .202至.226 15. 热门板块分析点系列键 .400 15.如果有自定义的版面,使用点系列键 .001至.099 16.使用减号键"-"来启动或停止"自动换页" 17.在走势图或分析图画面,使用加号键"+"来切换右下角的内容,Shift+加号键反向切换 18.在报价界面和报表界面,使用空格键打开股票集合的菜单等,使用]或[键切换各分类 19.深证100 快捷键:100 上证180 快捷键:180 沪深300 快捷键:300 20.在财经资讯和信息地雷浏览过程中,可以连续按回车键或连续双击鼠标来快速切换标题区和内容区 21.新版本支持16(信息地雷),18(股改信息),19(投资日记) 22.画线工具:Alt+F12 23.条件选股 .905或按Ctrl+T 定制选股 .906 智能选股 .907 综合选股 .909 24.Ctrl+P 全屏和非全屏的切换全屏显示画面更清爽干净 25. 快捷键 67,87 全市场的涨幅排名和综合排名 26.Atl+数字键的用途: 在走势图画面,切换多日分时图;在分析图画面,切换子窗口个数 27.TAB的用途:在行情报价画面,切换行情信息和财务信息,在分时图画面,切换上下午半场,在分析图画面,叠加或删除叠加均线 28.中括号键"[ ""]"的用途:在行情报价画面,分类股票切换；在分析图用于轮换周期。 29.5.51版本以上支持的快捷键:30:切换关联股票 31:理财金算盘 32:个人理财 30.Ctrl+Q(新版本)支持对某只股票标记文本信息 31.Ctrl+Tab切换打开的几个窗口 通过菜单项后面的提示,键盘精灵的提示和帮助文件等,大家可以知道更多的快捷键. 市场雷达设置：?910 条件预警设置：?918 详细买卖盘快捷键：M 或点击K线右下方：盘 通达信软件有强大的排序功能,能够随意添加排序项目及指标,并对排序周期没有限定，可以更加排序周期,对实盘操作有着十分重要的参考意见!!
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excel常用函数及使用方法 一、数字处理 （一）取绝对值：=ABS(数字) （二）数字取整：=INT(数字) （三）数字四舍五入：=ROUND(数字,小数位数) 二、判断公式 （一）把公式返回的错误值显示为空： 1、公式：C2=IFERROR(A2/B2,"") 2、说明：如果是错误值则显示为空，否则正常显示。 （二）IF的多条件判断 1、公式：C2=IF(AND(A2<500,B2="未到期"),"补款","") 2、说明：两个条件同时成立用AND,任一个成立用OR函数。 三、统计公式 （一）统计两表重复 1、公式:B2=COUNTIF(Sheet15!A:A,A2) 2、说明：如果返回值大于0说明在另一个表中存在，0则不存在。 （二）统计年龄在30~40之间的员工个数 公式=FREQUENCY(D2:D8,{40,29} （三）统计不重复的总人数 1、公式：C2=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A2:A8,A2:A8)) 2、说明：用COUNTIF统计出每人的出现次数，用1除的方式把出现次数变成分母，然后相加。
（四）按多条件统计平均值 =AVERAGEIFS(D:D,B:B,"财务",C:C,"大专") （五）中国式排名公式 =SUMPRODUCT(($D$4:$D$9>=D4)*(1/COUNTIF(D$4:D$9,D$4:D$9))) 四、求和公式 （一）隔列求和 1、公式：H3=SUMIF($A$2:$G$2,H$2,A3:G3) 或=SUMPRODUCT((MOD(COLUMN(B3:G3),2)=0)*B3:G3) 2、说明：如果标题行没有规则用第2个公式 （二）单条件求和 1、公式：F2=SUMIF(A:A,E2,C:C) 2、说明：SUMIF函数的基本用法 （三）单条件模糊求和 说明：如果需要进行模糊求和，就需要掌握通配符的使用，其中星号是表示任意多个字符，如"*A*"就表示a前和后有任意多个字符，即包含A。 （四）多条求模糊求和 1、公式：=SUMIFS(C2:C7,A2:A7,A11&"*",B2:B7,B11) 2、说明：在sumifs中可以使用通配符* （五）多表相同位置求和 1、公式：=SUM(Sheet1:Sheet19!B2) 2、说明：在表中间删除或添加表后，公式结果会自动更新。
初级保健按摩试题1
保健按摩师初级试题理论知识试卷1 1.关节的辅助结构包括（）。 A.关节面、关节腔和关节囊 B.关节韧带、关节唇和关节囊 C.关节面、关节内软骨和关节囊 D.关节韧带、关节唇和关节内软骨 2.后发际正中直上（）寸是百会穴。 A.1 B.3 C.5 D.7 3.傣族多信奉（）。 A.大乘佛教 B.天主教 C.神道教 D.小乘佛教 4.足骨是由（）和5根跖骨，14节趾骨组成。 A.跗骨 B.8块跗骨 C.足骨、距骨、足舟骨 D.足跟骨、距骨、足舟骨及楔骨 5.血为气之（）。 A.余 B.帅 C.海 D.母 6.主要功能是屈肘关节的肌肉是（）。 A.冈上肌 B.大圆肌 C.肱二头肌 D.肱三头肌 7.（）组成人体的脑。 A.大脑、中脑、小脑和桥脑 B.大脑、间脑、小脑和桥脑 C.大脑、间脑、小脑和脑干 D.大脑、中脑、小脑和脑干 8.膝关节是由（）及胫骨内、外侧髁构成。 A.股骨内、外侧髁 B.股骨内、外侧髁和腓骨上端 C.股骨内、外侧髁 D.股骨内、外侧髁和髌骨 9.按摩手法有力是（）。 A.手法的功力和技巧力 B.手法用力要重 C.手法用力不宜过重 D.手法用力要轻 10.（）属阴。 A.剧烈运动着的 B.温暖着 C.上升的 D.下降的 11.主决断功能的脏腑是（）。 A.肝B心C肾D胆 12.具有贮尿排尿的脏腑是（）。 A.肾 B.膀胱 C.胆 D.三焦 13.在液为泪的脏腑是（） A.心 B.肝 C.脾 D.肺 14.（）是摇法的主要作用之一。 A.舒筋活络 B.松解粘连 C.祛风散寒 D.消肿散瘀 15.膈肌的主要功能是（）。 A.膈肌收缩引起吸气，舒张时协助呼气 B.膈肌收缩引起呼气，舒张时协助吸气 C.在胸腔与腹腔分界处与呼吸无关 D.封闭胸廓下口，收缩以利呼气，舒张以利吸气 16.腕骨、（）和指骨构成人体手骨。 A.趾骨 B.掌骨 C.髌骨 D.月骨 17.沿a）的运动是关节的内收，外展运动。 A.冠状轴 B.矢状轴 C.水平面 D.上下 18.小肠生理功能是（）。 A.收纳食物 B.腐熟食物 C.气化 D.受盛化物、分清泌浊 19.牢固地连接（）具有缓和冲击，保护椎体是椎间盘的主要生理功能。 A.椎板 B.椎弓 C.上下关节面 D.椎体
通达信公式教程(附通达信全部函数表)
通达信公式编写初中高级全套教程（附：通达信全部函数表） 公式系统(初级) 公式系统(中级) 公式系统(高级) 附录：全部指标函数表 中高级在后面 1.公式类型说明
调出公式管理器：功能→专家系统→公式管理器 公式类型分为四大类：技术指标公式、条件选股公式、交易系统公式、五彩K线公式。 1.1技术指标公式 我们在技术分析界面中见到的指标为技术指标公式，比如MA, KDJ , MACD 等；可以通过公式管理器编写技术指标公式，在公式管理器界面选择技术指标公式，点击右边的“新建”就可进入技术指标公式编辑区。如下图： 在指标公式编辑区，可以通过“引入指标公式”，在已有指标的基础上修改指标公式，也可以通过插入函数来实现指标公式的编写；编写完后测试公式，测试通过后退出，输入公式名称就可调出指标公式使用。 1.2条件选股公式 利用条件选股公式可以把符合一定技术形态的个股选出来，首先在公式管理器中建立条件选股公式，再通过“条件选股”调用条件选股公式。 条件选股调出：功能→选股器→条件选股
1.3交易系统公式 编写好交易系统公式后，可以叠加到Ｋ线上，交易系统自动列出买卖操作信号。交易系统公式调出操作如下： 在Ｋ线界面点击鼠标右键，选择交易系统指标,如下图：
选择一交易系统，点击“确定”，交易系统就会叠加在Ｋ线上面了。如下图： 1.4.五彩Ｋ线公式 编写好五彩公式后，可以叠加到Ｋ线上，会把特殊的Ｋ线形态用不同的颜色标识出来。五彩K线公式调出操作如下： 在Ｋ线界面点击鼠标右键，选择五彩Ｋ线指示,如下图：
选择一五彩Ｋ线，点击“确定”，五彩K线就会叠加在Ｋ线上面了。如下图：
通达信软件神奇功能一览
软件神奇功能一览： 1、系统—数据维护工具—恢复到系统刚安装状态【可帮助不小心删掉一些功能又找不到的客户。】 2、功能—理财金算盘31--【方便给客户演示各种理财方式的收益率】 3、功能—在线人气33--【给客户提供一种新的选股方式】 4、功能—选股器—智能选股【给客户提供一种新的选股方式】 5、功能—预警系统—市场雷达和条件预警【给客户提供一种新的选股方式】 6、主力监控精灵调出五种方式：1、Ctrl+J 2、功能—预警系统3、分析4、华彩综合屏 5、页面右下方状态栏上的黄色箭头 7、功能—江恩正方用法：起始点：选择一段行情中的转折点价位。单位值（步长）：指数价位数值为千分之二到千分之三之间。个股数值为百分之二到百分之三之间。【帮助预判支撑位和阻力位】 8、功能—板块全景图/热点星空图【给客户一种新的看股盯盘方式】 9、报价—沪深ETF基金/基金分析平台【给客户讲解基金或客户选择基金最全面清晰的的界面】 10、报价—热门板块分析. 400【适合喜欢板块研究的客户】 11、报价—大字报价【适合老年客户和视力不好的客户】 12、分析—多股同列Ctrl+M/多周期同列Ctrl+X【适合短线操作的客户】 13、港股期货—股指期货.647【通过未来几个月股指期货的价格可以帮助客户预判未来的大盘价位。】 14、资讯—公告消息—信息港资讯【可以查找当天黄金价格、外汇牌价、存款准备金率、世界主要股指等常用信息】 15、资讯—服务咨询，出来的界面与财经资讯相同，财经资讯快捷键F7，在功能里也能找到财经资讯子菜单，或者工具—功能树。但是记住快捷键F7最方便。 16、资讯—信息地雷【帮助客户了解一些即时信息】 17、工具—滚动资讯【帮助那些不小心删掉下方跑马灯的客户恢复的选项】 18、工具—自动换页【帮助那些自选股多的客户看盘、免去手动翻页的烦恼】 19、工具—系统设置—设置3—快速隐藏快捷键【帮助那些在工作单位炒股的客户隐藏界面】 20、工具—系统设置—标签【帮助客户选择出最适合的报价页面下的标签栏目】 21、工具—系统设置—快捷【帮助客户设置键盘精灵里面的快捷键、类似手机的快捷拨号】 22、工具—系统设置—首页—不显示首页【能够帮助客户直接登录到行情界面】 23、工具—系统设置—设置4—行情信息区—勾选提示买卖盘的委托量变动【在给客户装软件时可直接帮客户勾选上，能够让客户感觉很特别。】 24、工具—系统设置—设置4—行情信息区—买卖盘用柱图显示【方便客户通过图形感觉买卖盘力量】 25、工具—系统设置—设置4—行情信息区—行情等信息放左边【适合喜欢这种方式的客户】 26、工具—系统设置—设置4—提示分析图中的最新缺口【建议客户勾选】 27、工具—系统设置—设置4—分时图上部显示涨跌停价和所属行业【建议客户勾选】 28、工具—系统设置—外观—配色方案—选择（尊贵）【在报价页面内会出现分隔线，能够更加清晰、这个界面也是只有中信建投的通达信软件登陆后默认的界面。】 29、帮助—帮助说明书【有兴趣多学习的客户使用】 30、帮助—每日一帖【简洁易懂的语言让投资者树立正确的理财观念】 31、帮助—关于本系统【了解客户的华彩人生一点通版本是否为最新版型号】 32、分时图—分时重播【可以重现盘中交易时的动态效果。它将从开盘到当前盘中时间的分
excel 函数的公式语法和用法
SUMIF 函数的公式语法和用法。 说明 使用SUMIF函数可以对区域中符合指定条件的值求和。例如，假设在含有数字的某一列中，需要让大于5 的数值相加，请使用以下公式： =SUMIF(B2:B25,">5") 在本例中，应用条件的值即要求和的值。如果需要，可以将条件应用于某个单元格区域，但却对另一个单元格区域中的对应值求和。例如，使用公式=SUMIF(B2:B5, "John", C2:C5)时，该函数仅对单元格区域C2:C5 中与单元格区域B2:B5 中等于“John”的单元格对应的单元格中的值求和。注释若要根据多个条件对若干单元格求和，请参阅SUMIFS 函数。 语法 SUMIF(range, criteria, [sum_range]) SUMIF函数语法具有以下参数： range必需。用于条件计算的单元格区域。每个区域中的单元格都必须是数字或名称、数组或包含数字的引用。空值和文本值将被忽略。 criteria必需。用于确定对哪些单元格求和的条件，其形式可以为数字、表达式、单元格 引用、文本或函数。例如，条件可以表示为32、">32"、B5、32、"32"、"苹果" 或TODAY()。 要点任何文本条件或任何含有逻辑或数学符号的条件都必须使用双引号(") 括起来。如果条件为数字，则无需使用双引号。
sum_range可选。要求和的实际单元格（如果要对未在range 参数中指定的单元格求和）。 如果sum_range参数被省略，Excel 会对在range参数中指定的单元格（即应用条件的单元格）求和。 注释 sum_range 参数与range参数的大小和形状可以不同。求和的实际单元格通过以下方法确定：使用sum_range参数中左上角的单元格作为起始单元格，然后包括与range参数大小和形状相对应的单元格。例如： 如果区域是并且sum_range 是则需要求和的实际单元格是 A1:A5 B1:B5 B1:B5 A1:A5 B1:B3 B1:B5 A1:B4 C1:D4 C1:D4 A1:B4 C1:C2 C1:D4 可以在criteria参数中使用通配符（包括问号(?) 和星号(*)）。问号匹配任意单个字符； 星号匹配任意一串字符。如果要查找实际的问号或星号，请在该字符前键入波形符(~)。示例 示例1 如果将示例复制到一个空白工作表中，可能会更容易理解该示例。 如何复制示例？ 1.选择本文中的示例。
高级按摩师考试真题
高级按摩师考试真题 1、在我国第一部按摩专著为（B）黄帝岐伯按摩经 2、为下肢部保健按摩作用之一。（A）行气止痛 3、有皮肤病者按摩。（C）不可以 4、细胞的主要结构（D）细胞膜、细胞质、细胞核 5、人体的基本组织包括（A）上皮组织、结缔组织、肌组织和神经组织 6、皮肤是由（）构成的。（A）表皮层和真皮层 7、皮肤具有（）作用。（A）保护、分泌、排泄、吸收、调节体温和感受外界刺激的 8、身体直立，两眼平视，上肢下垂，下肢并拢，手掌和足尖向前是人体标准解剖学姿势。（（A）T 9、密质骨构成（C）长骨、短骨、扁骨和不规则外型 10、除关节面以外骨表面包绕着（D）骨膜 11、（）组成躯干骨。（C）胸骨、肋骨、椎骨 12、（）组成成年人的椎骨。（B）颈椎、胸椎、腰椎、骶骨和尾椎 13、人体上肢带骨包括（A）锁骨和肩胛骨 14、人体手骨是由（）组成的（B）腕骨、掌骨、指骨 15、髋骨是由（）组成的（A）髂骨、坐骨、耻骨 16、（）构成足骨。（B）跗骨、跖骨和趾骨 17、人体的肌分为平滑肌、心肌和（D）骨骼肌 18、肌在相对固定骨上的附着点称（C）起点或定点 19、肌的周围有辅助装置，其中有（A）筋膜、滑膜囊和腱鞘 20、肌筋膜分（A）深筋膜和浅筋膜 21、肌肉的物理特性包括(A)伸展性、弹性和黏滞性 22、三角肌起于（）、肩峰和肩胛冈，止于肱骨二角肌粗隆。（A）锁骨外侧段 23、臀大肌起于（），止于髂胫束和股骨臀肌粗隆（D）髂骨翼外面、骶骨前面 24、肌二头肌起端有长短二个头，起端是（），止于桡骨粗隆。（D）长头：肩胛骨关节盂上方，短头：肩胛骨喙突 25、肱三头肌有三个头，长发起自（），外侧头起自肱骨后面桡神经沟的外上方，内侧头起自肱骨后面桡神经沟的内下方，止于尺骨鹰嘴。（A）肩胛骨关节盂上方 26、起自肱骨外上髁上方，止于桡骨茎突的肌肉是（A）喙肱肌 27、股四头肌有四个头，分别是（）。 （D）股直肌、股内侧肌、股外侧肌和股薄肌 28、心血管系统是由（）构成。（A）心脏和血管 29、五脏的名称是（C）肺、心、肝、脾、肾 30、下列属于手三阳经之一（D）手阳明大肠经 31、构成足三阴经其中之一的有足少阴（C）肾经 32、四诊的名称是（A）望、闻、问、切 33、望诊是通过视觉去观察病人的（A）精神、色泽、形态和舌苔 34、人体腧穴很多大体可分为（C）经穴、奇穴、阿是穴
通达信自带画线工具的使用
通达信自带画线工具的使用 K线图的画法 支撑线和压力线 画法: 将两个或两个以上的相对低点连成一条直线即得到支撑线 将两个或两个以上的相对高点连成一条直线即得到压力线 用法: 1.支撑线和压力线的作用 支撑线又称为抵抗线。当股价跌到某个价位附近时，股价停止下跌，甚至有可能还有回升。这个起着阻止股价继续下跌或暂时阻止股价继续下跌的价格就是支撑线所在的位置。压力线又称为阻力线。当股价上涨到某价位附近时，股价会停止上涨，甚至回落。这个起着阻止或暂时阻止股价继续上升的价位就是压力线所在的位置。 支撑线和压力线的作用是阻止或暂时阻止股价向一个方向继续运动。同时，支撑线和压力线又有彻底阻止股价按原方向变动的可能。 2.支撑线与压力线相互转化 一条支撑线如果被跌破，那么这个支撑线将成为压力线;同理，一条压力线被突破，这个压力线将成为支撑线。这说明支撑线和压力线的地位不是一成不变的，而是可以改变的，条件是它被有效的足够强大的股价变动突破。 3.支撑线和压力线的确认和印正 一般来说，一条支撑线或压力线对当前影响的重要性有三个方面的考虑，一是股价在这个区域停留时间的长短;二是股价在这个区域伴随的成交量大小;三是这个支撑区域或压力区域发生的时间距离当前这个时期的远近。
趋势线 画法: 在上升趋势中，将两个低点连成一条直线，就得到上升趋势线。 在下降趋势中，将两个高点连成一条直线，就得到下降趋势线。 用法: 趋势线是衡量价格波动的方向的，由趋势线的方向可以明确地看出股价的趋势。要得到一条真正起作用的趋势线，要经多方面的验证才能最终确认。首先，必须确实有趋势存在。其次，画出直线后，还应得到第三个点的验证才能确认这条趋势线是有效的。 轨道线 画法: 轨道线又称通道线或管道线，是基于趋势线的一种方法。在已经得到了趋势线后，通过第一个峰和谷可以作出这条趋势线的平行线，这条平行线就是轨道线。 用法: 两条平行线组成一个轨道，这就是常说的上升和下降轨道。轨道的作用是限制股价的变动范围。对上面的或下面的直线的突破将意味着有一个大的变化。与突破趋势线不同，对轨道线的突破并不是趋势反向的开始，而是趋势加速的开始。轨道线的另一个作用是提出趋势转向的警报。 黄金分割线 画法: 将鼠标从一个相对低点拖曳到一个相对高点即得到黄金分割线。 用法: 黄金分割线有若干个特殊的数字，这些数字中0.382、0.618、1.382和1.618最为重要，股价极为容易在由这四个数产生的黄金分割线处产生支撑和压力。
通达信函数大全使用说明书
软件简介： 通达信全部函数及其用法(2011年最新版) （一）行情函数 1）HIGH（H）最高价返回该周期最高价.2）LOW（L）最低价返回该周期最低价.3）CLOSE（C）收盘价返回该周期收盘价.4）VOL（V）成交量（手）返回该周期成交量.5）OPEN（O）开盘价返回该周期开盘价.6）ADVANCE 上涨家数返回该周期上涨家数. (本函数仅对大盘有效)7）DECLINE 下跌家数返回该周期下跌家数. (本函数仅对大盘有效)8）AMOUNT 成交额（元）返回该周期成交额.9）VOLINSTK 持仓量返回期货该周期持仓量.10）QHJSJ 期货结算价返回期货该周期结算价. 11）BUYVOL 外盘（手）返回外盘，即时行情数据 12）SELVOL 外盘（手）返回外盘 13）ISBUYORDER 主动性买单返回当前成交是否为主动性买单.用法: ISBUYORDER，当本笔成交为主动性买盘时,返回1,否则为0 14）DHIGH 不定周期最高价返回该不定周期最高价.15）DOPEN 不定周期开盘价返回该不定周期开盘价.16） DLOW 不定周期最低价返回该不定周期最低价.17）DCLOSE 不定周期收盘价返回该不定周期收盘价.18） DVOL 不定周期成交量价返回该不定周期成交量价.19）NAMELIKE 模糊股票名称返回股票名称是否以参数开头. 用法: if(NAMELIKE('ST'),x,y);
20）CODELIKE 模糊股票代码返回股票代码是否以参数开头. 用法: if(CODELIKE('600'),x,y); 21）INBLOCK 属于某板块返回股票是否属于某板块. 用法: if(INBLOCK('沪深300'),x,y); （二）时间函数 1）PERIOD 周期取得周期类型. 结果从0到11,依次分别是1/5/15/30/60分钟,日/周/月,多分钟,多日,季,年. 2）DATE 日期取得该周期从1900以来的的年月日. 用法: DATE 例如函数返回1000101,表示2000年1月1日,DATE+19000000后才是真正的日期值 3）TIME 时间取得该周期的时分秒.用法: TIME 函数返回有效值范围为(000000-235959) 4）YEAR 年份取得该周期的年份.5）MONTH 月份取得该周期的月份.用法: 函数返回有效值范围为(1-12) 6）WEEKDAY 星期取得该周期的星期数.用法: WEEKDAY 函数返回有效值范围为(1-7) 7）DAY 日取得该周期的日期.用法: DAY 函数返回有效值范围为(1-31) 8）HOUR 小时取得该周期的小时数.用法: HOUR 函数返回有效值范围为(0-23),对于日线及更长的分析周期值为0 9）MINUTE 分钟取得该周期的分钟数.用法: MINUTE 函数返回
推拿学知识点专业试题及答案
推拿学知识点专业试题及答案（A） 一、名词解释：（5 分） 1 、伤筋 2 、扳机指 3 、水底捞明月 4 、三关 5 、腕管综合征 二、填空题：（每空0.5分，共15分） 1、推拿古称________ 、________ 、________ 等，而推拿这一名称首见于我国____ 代。 2、祖国医学“通则不痛”的理论，在伤筋的推拿治疗中可具体化为____ 、____ 、____ 三个方面。 3、在推拿临床中，更须注意因人制宜。一般情况下，如患者体质强，操作部位在________ 病变部位在________ 等，手法刺激量大。 4、施行推拿手法时，对风寒外感，用________ 的强刺激，步步深入，使全身汗透，达到祛风散寒的目的。 5、握拳尺偏试验阳示提示________ ；屈腕试验阳性提示________ ；臂丛神经牵拉试验阳性提示。 6、成人推拿挤压类手法包括________ 、________ 、________ 、________ 、________ 等。 7、髂胫束劳损又可称为________ ，推拿治则是________ 。常选用________ 、________ 、________ 等手法治疗。 8、颈椎病的推拿治则是________ 、________ ，被动运动颈部可选用________ 手法。 9、小儿推拿常用腧穴天门的位置在，天柱骨位置在________ ，小天心位置在________ 。 10、踝关节扭伤以________ 位置常见。 三、判断题：（10 分，正确者“√”号，错误者打“×”号） 1、肱骨内上髁炎与肱骨外上髁炎推拿治则不同，手法操作方法也不一样。（） 2、上肢被动后扳法治疗肩周炎的作用是松解粘连，滑利关节。（） 3、痛经的推拿治疗应在行经腹痛时操作，缓解痛疼症状，效果明显。（） 4、膝关节创伤性滑膜炎手法治疗应配合膝关节屈伸与股四头肌功能锻炼。（） 5、斜扳法治疗腰椎间盘突出症，可拉宽椎间隙，降低椎间盘内压力。（） 6、推拿治疗腰肌劳损，可横擦腰骶部，拍击两侧骶棘肌，以皮肤微红为度。（） 7、胃脘疼痛剧烈者可选缓解疼痛后辨证施治。（） 8、失眠的推拿的总则是镇惊安神。（） 9、捏脊法操作时捏起皮肤多，用力轻则易于操作。（） 10、小儿推拿穴位不仅有“点”状，还有“线”状及“面”状穴位。（） 四、单选题：（20 分） 1 、直腿抬高试验阳性可见于：（） A 、增生性膝关节炎 B 、髂胫束劳损 C 、腰肌劳损 D 、腰肌扭伤 E 、以上都不是 2 、“一旦临证，机触于外，巧生于内，手随心转，法从手出”见于：（） A 、《医宗金鉴》 B 、《黄帝岐伯按摩十卷》 C 、《肘后方》 D 、《医林改错》 E 、《黄帝内经》 3 、下列哪一种病可用捻法治疗：（） A 、高血压病 B 、痛经 C 、癃闭 D 、痹证 E 、胃脘痛
最全通达信公式教程大全(函数-指标-实例)
简介 TDX的公式系统是一套功能强大、使用简单的计算机描述系统。用户可以通过对每日深沪两地交易所和历史上发送的行情数据按照简单的运算法则进行分析、选股、测试，在TDX当中一共提供了四大类公式编辑器： 1 技术指标公式编辑器 技术指标公式即通常所说画线指标，此类公式的主要目的是通过对数据采取一定的运算，将输出结果直观的显现在分析图上，为投资者提供研判行情的基本依据。此类指标至少要有一条输出线，本系统允许最多6条的输出线。 技术指标公式编辑器实现对技术图表分析中各类技术指标和自我定义的技术分析指标的编写，并且通过TDX的分析界面形成图表、曲线，以方便和寻找有意义的技术图形和技术特征。 2 条件选股公式编辑器 也就是通常意义上解释的智能选股。但我们的目的在于建立一个完全开放、自由的选股平台，可以通过对该平台的熟练使用，借助计算机的高速和准确的检索功能寻找满足您的理解的股票形态和技术特征，作到先知先觉，快人一步！并且提供相应的同样开放式的结果检测报告。 3 五彩K线公式编辑器 准确讲，该编辑器的功能是附属于条件选股功能之上的，我们可以通过该功能将满足条件的连续K线形态赋予颜色，区别了其它的K线。 条件选股公式与五彩K线公式的区别： 条件选股公式和五彩K线公式都有且仅有一个输出，其目的都是为投资者提供买入或卖出点的指示，不同之处在于：条件选股公式仅对最近数据提示买入或卖出，而五彩K线公式则对输入的所有历史数据进行提示。另外，五彩K线公式的输出是在K线图上，通过各种颜色对提示数据进行标识，条件选股公式的输出是找出符合最近条件的所有股票。 4 交易系统公式编辑器 交易系统公式是通过设定买入和卖出点(有且仅有这两个输出)，由计算机进行模拟操作。以此为依据，系统一方面可以进行五彩K线公式的功能，同时提示买入和卖出；另一方面可以通过模拟操作，对指标买卖的收益、指标的最佳参数及最佳指标等各情形进行测试。 交易系统是在条件选股功能上的一次大的延伸，旨在建立一套完整的交易规则体系，通过该编辑器对各个相关的交易环节，包
[分享]通达信看盘软件的使用小技巧
[分享]通达信看盘软件的使用小技巧通达信看盘软件的使用小技巧 通达信看盘软件的使用小技巧 一个简单易学的小技巧，不需要会看K线，也不需要会看什么MACD、KDJ、RSI，你只需要看完这篇文章，我相信你就能具备研判一只股票未来趋势的基本能力。 利用“获利比例”指标研判个股走势(由于我一直是使用通达信看股软件，这里就只讲通达信的版本。) 市面上有很多收费软件，里面有很多公式指标，有的是挺好用。但是在免费的通达信软件里就已经有一个很实用的研判个股走势的指标了，那就是显示筹码分布的获利比例指标。获利比例指标显示的是一只股票在所在价位的获利情况，由于它不受未来参数的影响，所以用它来研判个股未来的趋势的可信度十分的高。 那么具体怎么用呢, 大家具体要记住以下的几个阶段 1、获利比例在0%——6%， 2、获利比例在6%——20%， 3、获利比例在20%——50%， 4、获利比例在50%——80%， 5、获利比例在80%——100%， 【1】 当一只股票当天的收盘股价的获利比例在0%——6%时，那么就是一个股票的超跌区。一只股票的获利比例在6%以下的时候，那么就是一个买入点。只要你在这个时候买入，就可以安心持股了。就算它第二天继续下跌，获利比例从5%变成4%
也不用怕，因为它已经是超跌了，你现在要做的只是持股等待反弹。当然了，假如你买到一只股票的获利比例是接近0%时，那就几乎是完美了。那么反弹到什么时候可以出货呢,别急，我们继续讲下去。【2】 当一只股票当天的收盘股价的获利比例在6%——20%时，那么就是一只股票的反弹区。一只股票当下跌到一定程度，获利比例在20%之下时，那么这只股票就会有反弹的动能。这个时候，我们可以做出两种选择:1、少量筹码试盘。轻仓介入，假如这只股票在接下来的一个交易日获利比例上升，那么十有八九这只股票就会向上反弹，尤其是一些备受市场推崇的的题材股票，这个时候我们再正式进攻不迟。 2、继续观望。因为在反弹区间下方还有一个超跌区，一些积弱已久的股票，尤其是大盘股，就算到了反弹区也不会反弹继续下移到超跌区，就算有反弹也不牢靠，往往是一天行情。【3】 当一只股票当天的收盘股价的获利比例在20%——50%时，那么这就是一只股票的弱势区。这是我们做股票必须要避免去碰的。一只股票，无论市场多么看好它，它的前景有多美好，只要你发现它的股价的获利比例一直是在20%——50%徘徊，这样的股票我们绝对不能碰，就算它在期间某一日突然拉个涨停板，而获利比例却没有走出这个区间，也很可能只是一日行情，我们绝对不能参与。此外，当一只股票下跌，使我们被套的时候，到底什么时候应该止损卖出还是持股等待反弹解套呢，这也可以利用获利比例来操作，当它的获利比例从90%之上急速下跌，没有跌出50%这个临界点时，我们都可以持股观望，当跌出了50%的时候，我们就应该果断卖出。【4】 当一只股票当天的收盘股价的获利比例在50%——80%时，那么这就是一只股票的强势区，也可以叫做持股区。一只股票，假如股价上升，获利比例从50%之下上升到50%之上，这个时候我们也可以安心持股，就算中途有调整下跌，只要它一直维持在获利比例50%之上，我们都无需惊慌，这有可能是市场短期获利盘的消化整
高级按摩师按摩套路
头面部按摩套路 ①全掌抹前发际、前额、全面 ②揉印堂穴，分推印堂至太阳穴；印堂至神庭穴；揉按太阳穴。 ③轻抚前额 ④大鱼际揉前额 ⑤捏眼眶 ⑥点按眼睛周围穴位（攒竹、鱼腰、丝竹空、瞳子髎、承泣、四百等） ⑦推抹鼻翼至颧髎穴，推抹水沟至地仓穴 ⑧梳头、揉颞侧 ⑨揉耳廓、振耳 ⑩扫散、叩前发际 仰卧位颈部按摩套路 ①一手托住枕骨部，另一只手三只从上至下揉项侧 ②拿捏项部 ③食指与拇指顶颈部夹脊穴 ④双手同时点揉风池穴 ⑤双手托住头，摇颈椎；一手托住颈部，另一只手托住下巴，拔伸颈部。 俯卧位颈肩部按摩套路 ①一手托住头部，另一只手三只从上至下揉项侧至肩部 ②拿捏项部与肩部 ③食指与拇指顶颈部夹脊穴 ④双手同时点揉风池穴 ⑤掌跟肩胛骨肌肉群（也可拇指操作） ⑥点压肩井穴、秉风穴、天宗穴 ⑦滚肩部 ⑧叩击、拍打肩部 背腰部按摩套路 ①按揉背腰部、骶骨 ②直推背腰部 ③按压膀胱经 ④揉拨夹脊穴与膀胱经第一侧线 ⑤滚脊柱两侧及背腰肌 ⑥捏脊 ⑦按揉、擦命门，点按肾腧穴，按揉八髎穴 ⑧拍打、叩击背腰部
俯卧位下支部按摩套路 ①分推、揉按下肢 ②按揉臀部及下肢后侧 ③滚臀部及下肢后侧 ④叩击臀部及下肢后侧 ⑤按压下肢穴位 ⑥搓揉下肢部 ⑦报揉下肢后侧 ⑧点按昆仑、太溪 ⑨拔伸趾跖关节 ⑩叩足跟 11搓揉足底 上支部按摩套路 ①推上肢，抹上肢 ②拿揉上肢（从肩关节开始），按揉前肢，小鱼际滚前臂 ③按揉腕关节 ④点按手三里、曲池、内关、神门、合谷、劳宫 ⑤推揉掌心 ⑥摇腕关节 ⑦拔伸指关节 ⑧抖动上肢、搓上肢 ⑨摇肩关节 ⑩拍、叩上肢 下肢部按摩套路 ①直推下肢前侧、内侧、外侧 ②滚下肢前侧、内侧、外侧 ③拿揉下肢前侧、内侧、外侧 ④按揉下肢 ⑤拨膝眼 ⑥抱揉膝关节 ⑦拨足阳明胃经 ⑧叩、拍下肢前侧、内侧、外侧 ⑨推抹足背 ⑩活动踝关节
通达信软件使用秘笈
股市操盘技术是当今金融领域的顶尖技术之一, 成功的操盘技术其小可致富一个企业家庭，大可轰动一个国家地区。股票投资是立杆见影的生意，它周期短，见效快，深受广大投资者的青睐，在这个市场赚钱不难，难的是月月赚钱。在这个充满压力和淘汰率极高的行业里,每一个参与者都希望在这个钱生钱的行业里赚取高额的投资回报,然而炒股票是一门艺术,需要专业的知识和技术,只有进行系统的学习和严格的实战训练,才能使投资者在波澜诡秘的证券市场立于不败之地,本人经多年的潜心研究，自创一套股票操作秘籍和和投资理念，在这里你可以学到独特的股票操作技巧，它可以让你在今后的证券投资过程中轻松炒股，快乐赚钱。决定把这套技术传与有缘人，共同驰骋在资本市场上。有想投身股海却担心不懂技术不会操作的朋友，本人可以传授技术与经验，你想早日洞悉股市运行的本质吗？你想少走八到十年的弯路吗？你想彻底摆脱亏损，实现稳健盈利吗？请联系我QQ 1017051666(职业投资家)，邮箱1017051666@https://www.wendangku.net/doc/ba15318936.html,。注：本人有淘宝账号，可以通过淘宝交易，店铺地址是：https://www.wendangku.net/doc/ba15318936.html,/，交易前请先通过QQ交流了解，我会为我的所有朋友建一个高手交流群，互相学习对方的宝贵经验，保守说来，一笔交易就能赚回学费，诚信做事，非诚勿扰。 用通达信软件必须知道一些方法!!!!!!!使用窍门 通达信的打造秘籍，增加港股期货行情等6个方法。 通达信是一个可以自己DIY的好软件，免费，速度快，历史数据全面完整，这是很多软件不具备的，版面舒服。就是对公式的支持还不够，内置公式不能删除修改。 一、使用窍门： (一)T0002\\\\\\\\PriGS.dat把这个删除，所有的自编公式都不存在了！ (二)T0002\\\\\\\\blocknew 这是自选股目录，有ZXG.blk等文件，复制或删除就可以变动你的自选股了。 (三)打开通达信系列软件的安装目录，里面有一个connect.cfg文件，用记事本打开它，在[Other]下面加入以下一行： GPGrade=1 再进入通达信软件后就会有“机构评测”功能了。 (四)“趋势导航”功能：打开connect.cfg文件，在[Other]下面加入以下一行： Tend=1 (如果没有的话,可能需要用自带的数据处理工具清除一下缓存的数据,再重新进入) 股票相关信息快速定位 Ctrl+R，这个功能挺不错的！ (五)通达信的好功能:跳空缺口提示功能
sumifs函数多条件求和实例
s u m i f s函数多条件求和实 例 Prepared on 22 November 2020
sumifs函数多条件求和实例 内容提要：文章首先介绍sumifs函数基本用法，然后以一个综合的实例来剖析sumifs函数的详细深入使用。 第一部分，sumifs函数用法介绍 excel中sumifs函数是2007以后版本新增的多条件求和函数。 sumifs函数的语法是：SUMIFS(求和区域,条件区域1,条件1,[条件区域2,条件2],...) 说明：[]以内的条件区域2、条件2为可选参数。最多允许127个区域/条件对。 第二部分，sumifs函数实例介绍 项目一：客户A的销售额 =SUMIFS(C2:C10,A2:A10,A2) 项目二：客户A的1月份销售额 =SUMIFS(C2:C10,A2:A10,A2,B2:B10,B2) 项目三：客户A的1月份和3月份销售额 =SUM(SUMIFS(C2:C10,A2:A10,A2,B2:B10,{1,3})) 项目四：客户A和C的销售额 =SUM(SUMIFS(C2:C10,A2:A10,{"A","C"})) 项目五：客户A和C的1月份销售额合计 =SUM(SUMIFS(C2:C10,A2:A10,{"A","C"},B2:B10,B2)) 项目六：客户A的1月份和客户C的3月份销售额合计 =SUM(SUMIFS(C2:C10,A2:A10,{"A","C"},B2:B10,{1,3})) 项目七：客户A和客户C的1月份\3月份\4月份销售额合计 =SUM(SUMIFS(C2:C10,A2:A10,{"A","C"},B2:B10,{1;3;4}))
初级按摩师模拟试卷(一)
初级按摩师模拟试卷（一）附答案 一、填空题（共20分，每空1分）选择正确的答案填在横线空白处 1、古代称按摩为-------。 2、人体常用的切面有---- 、----- 、------。 3、肋骨分为-----、------- 和------三部分。 4、按摩可使---- 纤维被动活动，使被牵拉的--- 放松。 5、手太阳小肠经起于-----穴，止于------ 穴，左右各 -----个穴位。 6、全身按摩施术顺序，一般从------ 做起，然后按 ---- 的顺序依次排列。 7、肩周炎常发生于---- 岁左右的人。 二、判断题（共20分，每空2分）下列判断正确的请打“对” ，错的打“x” 1、按摩方法适用于任何病症。（） 2、足骨分跗骨、跖骨、趾骨。（） 3、任脉属阳。（） 4、足太阳膀胱经是最长的经，穴位也是最多的。（） 5、揉太阳法是在揉时用力宜重，摩动时用力宜轻。（） 6、电动按摩器不能准确对准按摩点。（） 7、抹双柳是用双手拇指自印堂穴沿眉弓至丝竹空穴止。（） 8、拳顶合揉法在大腿部施轻手法，小腿部施重手法。（） 9、指腹着力为拿，指端着力为推。（） 10、拇指揉法着力均匀，旋而不滞，转而不乱，揉而浮悬，动作深沉。（） 三、选择题（共20分每题2分）请将正确答案的代号填人括号中 1、在（）年前，我们的祖先就为按摩术奠定了基础。 a、 200 b、500 c、几千 d、一万 2、髌骨是人体内最大的（）。 a、扁骨 b、短骨 c、籽骨 d、不规则骨 3、五脏六腑的功能各有不同，五脏的生理功能是（）。 a、主持消化 b、主持吸收 c、主持排泄 d、贮藏精气 4、用两轮八轴远红外线按摩床，在浴后（）进行效果最佳。 a、1小时以后 b、2小时以后 c、2小时以内 d、30分钟以内 5、有调和脾胃，理气活血，平衡阴阳，扶助正气作用的推法是（）。 a、平推法 b、直推法 c、分推法 d、合推法 6、多指拨法多用于（）按摩。 a、腰部 b、腹部 c、头部 d、大腿部 7、指摩法宜快，约每分钟（）。 a、 60次 b、 100次 c、120次 d、 150次
看盘软件通达信的简要使用说明
看盘软件【通达信】的简要使用说明 看盘软件【通达信】的简要使用说明既然要炒股，当然要使用炒股软件，本人使用通达信比较顺手，就以它为例子。本帖大多数文字都是面向小白的，大神们不喜请轻喷.1、通达信的版本。通达信有很多版本，大部分券商直接的行情交易软件就是通达信的。为统一起见，本帖以通达信官方下载版为例。通达信官方下载地址是：请点击。券商版本会有细微差别，但是使用方法都是一样的。2、通达信的界面下载、安装之后，首次打开是这么个整体A股的界面。包括了上方的工具栏、下方的板块栏目和状态栏、右边的快捷工具栏。个人倾向于这种清爽的风格，没有乱七八糟的新闻啊广告啊所谓的专家提示啊之类的。3、一般使用-- 在早盘和尾盘，用81、83（直接在键盘输入，回车即可）锁定当下的一些排行对短线操作是极为有帮助的。-- 可以用Alt z快捷键把你喜欢的股票加入自选股中，或用Ctrl z快捷键加入你自定义、命名的板块中。-- 行情中，可以在下方的板块栏目中切换你想即时了解的一些行情。例：假设用Alt z添加了三个自选股：上证指数、深证成指、000001。切换到“自选股”选项卡中查看自己的自选股。4、个股界面的一般观察用鼠标双击进入我要查看的000001平安银行。整体上看，软件界面除了最基础的上面工具栏、右边工具栏、下面状态栏，中间被隔为了三个部分：1、2、3标记。1是分时图线区间。白
线表示了当下的股价和今天已经发生的股价曲线，黄线是每时每刻当下的成交均价连成的曲线。下方的黄色参差不齐的竖线是当下每分钟的成交量（有些软件中是以红蓝竖线表示）。2是分时图的指标区间。可以在红色框内的不同指标之间切换你需要参考的内容。对我个人来说比较习惯用MACD 指标放在这个位置，或者干脆用成交量大图。竞价图在开盘前有时候会参考，竞价图的看法和思路在以后的帖子中慢慢分享心得。买卖力道和量比基本不用，个人习惯而已。3是信息区，在下面的篇幅单独讲解。5、回车键可以在K线图和分时图之间切换这个界面就很熟悉了，我通常的截图都是从这个界面里提取的。1区是前面的小白技术入门贴全方位讲解的K线、MA指标、VOL指标、MACD指标。系统的学习后就能拼接在一起了。2是信息区，在下面单独讲解。小技巧：①、在这个界面上可以用Alt 数字来决定1区的窗口个数，比如你只要K线和VOL区域，那么就Alt 2，MACD 区域就自动消失了。②、可以用鼠标单击vol指标区间或MACD指标区间来指定切换该位置出现的指标。比如鼠标单击VOL指标区间，然后输入KDJ，那么该区域就出现了KDJ 指标。6、右边信息区容易忽略的细节经典通达信的信息区是由3个小部分组成的：通常很多文章中说的“盘口”就是指这上部分区域。一般软件显示的是“5档成交”，也就是上方5档卖单、下方5档买单（有些软件交费后可以观看买卖