如果需要将特定格式恢复成常规数字，具体方法取决于格式的类型和具体情况。以下是一些常见的转换方法：

1. **将文本数字转换为数值格式**：

* 在Excel中，选中需要转换的单元格或列。

* 点击“数据”选项卡中的“文本转列”按钮。

* 在“文本向列向导”中，选择“分隔符”并单击“下一步”。

* 在“列数据格式”中选择“常规”并单击“完成”。

2. **将货币或百分比格式转换为常规数字**：

* 选中需要转换的单元格或列。

* 点击“开始”选项卡中的“数字格式”下拉菜单。

* 选择“常规”格式。

3. **在Word中恢复文本格式为普通文本**：

* 选中需要转换的格式化文本。

* 点击鼠标右键，选择“切换域代码”。

4. **在Python中，将格式化字符串转换为数字**：

* 使用内置的`int()`或`float()`函数。例如，`int('123')`或`float('123.45')`。

5. **在数据库中，将格式化数据转换为数字**：

* 取决于所使用的数据库系统，可以使用特定的函数或查询来实现。例如，在SQL中，可以使用`CAST`或`CONVERT`函数。

6. **在R中，将格式化数据转换为数字**：

* 使用`as.numeric()`函数。例如，`as.numeric("123")`。

7. **在Power BI中，将格式化数据转换为数字**：

* 选中需要转换的列。

* 点击“数据”视图中的“更改数据类型”按钮。

* 在下拉菜单中选择“常规”或“整数”。

8. **在Access中，将格式化数据转换为数字**：

* 选中需要转换的字段。

* 在“设计视图”中，选择相应的数据类型如“长整型”或“单精度型”。

9. **在MATLAB中，将格式化数据转换为数字**：

* 使用`str2double`函数。例如，`str2double('123')`。

10. **在编程中处理特定格式到数字的转换**：通常需要根据特定格式的特点编写解析代码。例如，对于解析CSV文件中的数字字段，需要识别数字的格式并用相应的方法将其转换为数字类型。

11. **手动输入或重新输入数据**：在一些情况下，最简单的方法可能是手动编辑数据或重新输入数据以消除特定格式的影响。

12. **检查数据源和数据导入过程**：如果特定格式是由于从外部源导入数据而产生的，确保在导入过程中数据被正确地解析和处理。可能需要调整数据导入设置或修复源数据的格式问题。

13. **使用脚本或自动化工具**：对于大量数据的转换，可以使用脚本语言（如Python、JavaScript等）或数据库查询语言来自动执行转换过程。这样可以提高效率和准确性。

14. **确保转换的一致性和准确性**：在进行任何转换操作之前，都应该备份原始数据，并仔细验证转换后的结果是否符合预期和需求。确保所有相关的操作都经过充分的测试和验证。

15. **查找特定的转换工具或软件**：根据所处理的具体格式和工具，可能有专门设计用于此类转换的工具或软件可用。查找并使用这些工具可以简化转换过程并提高准确性。