为什么我的微软账户被暂时停用

图片说明求解:如图 我今天想登账户看看 结果发现成这样了 我也没干什么事

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点继续,验证手机,并且重新设置密码。

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// 对文本进行分词:读入文本,输出文本,是否标注词性(0为不标注,1为标注) public boolean NLPIR_FileProcess(String txt_input, String txt_output, int i); // 添加用户词汇 public int NLPIR_AddUserWord(String sWord); // 删除用户词汇 public int NLPIR_DelUsrWord(String sWord); // 保存用户词汇到用户词典 public int NLPIR_SaveTheUsrDic(); // 导入用户自定义词典:自定义词典路径,bOverwrite=true表示替代当前的自定义词典,false表示添加到当前自定义词典后 public int NLPIR_ImportUserDict(String sFilename, boolean bOverwrite); //获取关键字 public String NLPIR_GetKeyWords(String sLine,int nMaxKeyLimit,boolean bWeightOut); // 词频统计功能,sText为字符串文本 public String NLPIR_WordFreqStat(String sText); public String NLPIR_GetLastErrorMsg(); public void NLPIR_Exit(); } private static String[] stopWords=new String[769];//停用词个数 private static void loadStop() throws IOException { //ArrayList stopwords=new ArrayList();//存放词语 BufferedReader fr = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream("E:\\自己工作用\\中文算法\\哈工大停用词表\\StopWordTable.txt"),"utf-8")); String word=null; int count=0; word=fr.readLine(); while(word!=null){ //stopwords.add(word); stopWords[count]=word; count++; word=fr.readLine(); }//省去每次加载停用词 } private static String removeAll(String str){//去除停用等,同时去除词性标注 String RAll=""; String[] allWords = str.split(" "); for (String allWord : allWords) { int pos = allWord.lastIndexOf("/"); String temp = ""; if (pos > 0) temp = allWord.substring(0, pos).trim(); if (!temp.equals(" ") && !temp.equals(" ") && !temp.equals("")) { RAll = RAll + temp + " "; } } return RAll; } private static String removeW(String str){//去除标点符号 String removeW=""; String[] allWords = str.split(" "); for (String allWord : allWords) { int pos = allWord.lastIndexOf("/"); if (pos > 0) { String temp2 = allWord.substring(pos + 1, pos + 2);//词性标注 if ( !temp2.equals("w") && !temp2.equals("") ) { removeW = removeW + allWord + " ";//w标点 或者为空 } } } return removeW; } private static String removeStop(String str){//去除停用等,但是保留词性标注 String afterStop=""; boolean flag=true; String[] allWords = str.split(" "); for (String allWord : allWords) { int pos = allWord.lastIndexOf("/"); int n; if (pos > 0) { String temp1 = allWord.substring(0, pos);//中文不包括词性标注 String temp2 = allWord.substring(pos + 1, pos + 2);//词性标注 flag = true; if (temp2.equals(" ") || temp2.equals("t") || temp1.equals("") || temp1.equals(" ") || temp2.equals("s") || temp2.equals("z") || temp2.equals("d") || temp2.equals("p") || temp2.equals("c") || temp2.equals("u") || temp2.equals("e") || temp2.equals("y") || temp2.equals("o") || temp2.equals("h") || temp2.equals("k") || temp2.equals("m") || temp2.equals("x") || temp2.equals("q")) { //t时间词,s处所词,z状态词,d副词,p介词,c连词,u助词,e叹词,y语气词,o拟声词,h前缀,k后缀,m数词,q量词,x英语等字符串 flag = false; } else for (n = 0; n < stopWords.length; n++) { if (temp1.equals(stopWords[n])) {//去除停用词 flag = false; break; } } if (flag) afterStop = afterStop + allWord + " "; } } return afterStop; } public static void testICTCLAS_FileProcess(String inDirectory,String OutDirectory) { try { //分词所需库的路径 String argu = "D:\\program\\CWordSeg[maven]\\file"; int charset_type = 1; int init_flag = CWordSeg.CLibrary.Instance.NLPIR_Init(nlpirDataFolder, charset_type, "0"); String nativeBytes; //初始化 if (0 == init_flag) { nativeBytes = CWordSeg.CLibrary.Instance.NLPIR_GetLastErrorMsg(); System.err.println("初始化失败!原因:"+nativeBytes); } int nCount = CWordSeg.CLibrary.Instance.NLPIR_ImportUserDict("E:\\自己工作用\\国务院公文主题词表txt\\国务院公文主题词表.txt",true); System.out.println(nCount+"个自定义词…………"); File dirIn= new File(inDirectory); File dirOut = new File(OutDirectory); if(dirOut.exists()){ dirOut.mkdirs(); } File fileIn[] = dirIn.listFiles(); for (int i = 0; i < fileIn.length; i++) { if (fileIn[i].isDirectory()){ testICTCLAS_FileProcess(fileIn[i].getPath(),OutDirectory); } String Inputfilename=fileIn[i].getPath(); //分词处理后输出文件名 String Outputfilename =OutDirectory+fileIn[i].getName(); //文件分词(第一个参数为输入文件的名,第二个参数为文件编码类型,第三个参数为是否标记词性集1 yes,0 no,第四个参数为输出文件名) if((CLibrary.Instance.NLPIR_FileProcess(Inputfilename,Outputfilename,1))==false){ System.out.print(fileIn[i].getPath()+"分词失败"); }else { System.out.println(fileIn[i].getPath() + "分词成功,这是第" + i + "个文档"); } } //保存用户词典 CWordSeg.CLibrary.Instance.NLPIR_SaveTheUsrDic(); CWordSeg.CLibrary.Instance.NLPIR_Exit(); // 退出 } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } private static HashMap<String, Integer> termUnitFreq(String str){ String out=""; HashMap<String, Integer> wordMap= new HashMap<String, Integer>(); String[] words=str.split(" "); int count=words.length; System.out.println(count); String[] strStatistics=new String[count];//词 int[] strTimes=new int[count];//词频 for(int k=0;k<count;k++){//初始化 strTimes[k]=0; strStatistics[k]=""; } for (String word : words) {// if ( !word.equals("") && !word.equals(" ") && !word.equals(" ") ) { for (int j = 0; j < count; j++) {//存储着最终的统计词 if (strStatistics[j].equals("")) {//如果最终统计词表为空则添加进去 strStatistics[j] = word; //System.out.println(words[i]); strTimes[j]++; break; } else { if (word.equals(strStatistics[j])) {//终统计词表中存在这个表里就词频数加1 strTimes[j]++; break; } } } } } for(int n=0;n<count;n++){ if(!strStatistics[n].equals("")&&strTimes[n]!=0) wordMap.put(strStatistics[n],strTimes[n]); else break; } return wordMap; } public static void computeTermFrequency(String InDirectory,String OutDirectory) throws IOException{ loadStop(); BufferedWriter bw = null; File dirIn= new File(InDirectory); File fileIn[] = dirIn.listFiles(); for (File aFileIn : fileIn) { bw = new BufferedWriter(new FileWriter(new File(OutDirectory + aFileIn.getName())));//文件名称 String str = ""; BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(InDirectory + aFileIn.getName()));//读取页数大于1的文件内容 String line; line = reader.readLine(); while (line != null) { line = removeW(line); line = removeStop(line); String temp = removeAll(line); str = str + " " + temp; line = reader.readLine(); } reader.close();// }
ikanalyser分词及停用词问题。
package IkLucene; import java.io.StringReader; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.TokenStream; import org.apache.lucene.analysis.tokenattributes.CharTermAttribute; import org.wltea.analyzer.lucene.IKAnalyzer; public class IKAnalyzerTest { public static void main(String[] args) { String keyWord = "自动化物流系统,规划,管理流程,效益"; //创建IKAnalyzer中文分词对象 IKAnalyzer analyzer = new IKAnalyzer(); // 使用智能分词 analyzer.setUseSmart(true); // 打印分词结果 try { printAnalysisResult(analyzer, keyWord); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } /** * 打印出给定分词器的分词结果 * * @param analyzer * 分词器 * @param keyWord * 关键词 * @throws Exception */ private static void printAnalysisResult(Analyzer analyzer, String keyWord) throws Exception { System.out.println("["+keyWord+"]分词效果如下"); TokenStream tokenStream = analyzer.tokenStream("content", new StringReader(keyWord)); tokenStream.addAttribute(CharTermAttribute.class); tokenStream.reset(); //新版中需要有这么个reset,不可遗漏! while (tokenStream.incrementToken()) { CharTermAttribute charTermAttribute = tokenStream .getAttribute(CharTermAttribute.class); System.out.println(charTermAttribute.toString()); } } } 上面代码中keyword不管怎么变,结果却都是一样的。求帮忙看看错哪了?
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前奏: 今天2B哥和大家分享一位前几天面试的一位应聘者,工作4年26岁,统招本科。 以下就是他的简历和面试情况。 基本情况: 专业技能: 1、&nbsp;熟悉Sping了解SpringMVC、SpringBoot、Mybatis等框架、了解SpringCloud微服务 2、&nbsp;熟悉常用项目管理工具:SVN、GIT、MAVEN、Jenkins 3、&nbsp;熟悉Nginx、tomca...
深度学习笔记------卷积神经网络
深度学习笔记------卷积神经网络
一文带你入门Linux
文章目录1.1 Linux的概述:1.1.1 什么是Linux:1.1.1.1 学习Linux之前先了解Unix1.1.1.2 Linux的概述:1.1.1.3 Linux的历史:1.1.1.4 Linux系统的应用:1.1.1.5 Linux的版本1.1.1.6 Linux的主流版本1.2 Linux的安装:1.2.1 虚拟机安装:1.2.1.1 什么是虚拟机1.2.1.2 安装VmWare1....
普通三本毕业,我怎么一路艰辛进入阿里的
英雄不问出处? 自古以来就有这样一句话,真的英雄不问出处吗?这句话太挫了。普通三本院校的我,大四的时候居然都不知道什么是校招,所以出处太重要了。这也是没有机会参加阿里校招的原因,毕竟校招门槛比社招还是要低的,最重要的是校招进入阿里能让你的起点比别人更高。 有幸可以社招进入阿里,了解了校招的思路,赶紧介绍给学弟们,现在我们三本院校的小学弟今年居然有 3 个人通过了阿里的校招。下面我也把这份宝贵的经...
作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会!
CPU对每个程序员来说,是个既熟悉又陌生的东西? 如果你只知道CPU是中央处理器的话,那可能对你并没有什么用,那么作为程序员的我们,必须要搞懂的就是CPU这家伙是如何运行的,尤其要搞懂它里面的寄存器是怎么一回事,因为这将让你从底层明白程序的运行机制。 随我一起,来好好认识下CPU这货吧 把CPU掰开来看 对于CPU来说,我们首先就要搞明白它是怎么回事,也就是它的内部构造,当然,CPU那么牛的一个东...
破14亿,Python分析我国存在哪些人口危机!
一、背景 二、爬取数据 三、数据分析 1、总人口 2、男女人口比例 3、人口城镇化 4、人口增长率 5、人口老化(抚养比) 6、各省人口 7、世界人口 四、遇到的问题 遇到的问题 1、数据分页,需要获取从1949-2018年数据,观察到有近20年参数:LAST20,由此推测获取近70年的参数可设置为:LAST70 2、2019年数据没有放上去,可以手动添加上去 3、将数据进行 行列转换 4、列名...
强烈推荐10本程序员在家读的书
很遗憾,这个春节注定是刻骨铭心的,新型冠状病毒让每个人的神经都是紧绷的。那些处在武汉的白衣天使们,尤其值得我们的尊敬。而我们这些窝在家里的程序员,能不外出就不外出,就是对社会做出的最大的贡献。 有些读者私下问我,窝了几天,有点颓丧,能否推荐几本书在家里看看。我花了一天的时间,挑选了 10 本我最喜欢的书,你可以挑选感兴趣的来读一读。读书不仅可以平复恐惧的压力,还可以对未来充满希望,毕竟苦难终将会...
Python实战:抓肺炎疫情实时数据,画2019-nCoV疫情地图
今天,群里白垩老师问如何用python画武汉肺炎疫情地图。白垩老师是研究海洋生态与地球生物的学者,国家重点实验室成员,于不惑之年学习python,实为我等学习楷模。先前我并没有关注武汉肺炎的具体数据,也没有画过类似的数据分布图。于是就拿了两个小时,专门研究了一下,遂成此文。
疫情数据接口api
返回json示例 { "errcode":0,//0标识接口正常 "data":{ "date":"2020-01-30 07:47:23",//实时更新时间 "diagnosed":7736,//确诊人数 "suspect":12167,//疑是病例人数 "death":170,//死亡人数 "cur...
智力题(程序员面试经典)
NO.1  有20瓶药丸,其中19瓶装有1克/粒的药丸,余下一瓶装有1.1克/粒的药丸。给你一台称重精准的天平,怎么找出比较重的那瓶药丸?天平只能用一次。 解法 有时候,严格的限制条件有可能反倒是解题的线索。在这个问题中,限制条件是天平只能用一次。 因为天平只能用一次,我们也得以知道一个有趣的事实:一次必须同时称很多药丸,其实更准确地说,是必须从19瓶拿出药丸进行称重。否则,如果跳过两瓶或更多瓶药...
疫情防控,开发者集结出战!
作者 | 屠敏出品 | CSDN(ID:CSDNnews)2020 年伊始,病毒肆虐,人心惶惶。截止北京时间 1 月 31 日 15 时 30 分,全国确诊新型冠状病毒肺炎的数字已达到了...
如果孔子是个程序员,一定是P14
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 近日,研读《史记》,读到孔子跟师襄子学弹琴这一段,颇受启发,整理出来与大家分享,故事讲述了孔子如何学习弹琴,达到登峰造极的地步。仔细想想,其修炼方法,放在学习编程上,乃至学习任何一门技能上,都是相通的。 01 孔子年轻的时候,对音乐产生了极大的兴趣,找到了当时弹琴弹得最牛的师襄子,要拜师学艺,孔子比...
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