为什么我自制的andriod词典一输入就退出

package com.aaaa.aaaa;

import java.io.File;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.InputStream;

import android.os.Bundle;
import android.text.Editable;
import android.text.TextWatcher;
import android.view.LayoutInflater;
import android.view.View;
import android.view.View.OnClickListener;
import android.view.ViewGroup;
import android.widget.AutoCompleteTextView;
import android.widget.Button;
import android.widget.CursorAdapter;
import android.widget.TextView;
import android.app.Activity;
import android.content.Context;
import android.database.Cursor;
import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;

public class MainActivity extends Activity implements OnClickListener,
TextWatcher {
// 定义数据库的存放路径
private final String DATABASE_PATH = android.os.Environment
.getExternalStorageDirectory().getAbsolutePath() + "/dictionary";
// 用户输入文本框
private AutoCompleteTextView word;
// 定义数据库的名字
private final String DATABASE_FILENAME = "dictionary.db";
private SQLiteDatabase database;
private Button searchWord;
// 用户显示查询结果
private TextView showResult;

@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
    super.onCreate(savedInstanceState);
    setContentView(R.layout.activity_main);
    // 打开数据库
    database = openDatabase();
    searchWord = (Button) findViewById(R.id.searchWord);
    word = (AutoCompleteTextView) findViewById(R.id.word);
    // 绑定监听器
    searchWord.setOnClickListener(this);
    word.addTextChangedListener(this);
    showResult = (TextView) findViewById(R.id.result);
}

public class DictionaryAdapter extends CursorAdapter {
    private LayoutInflater layoutInflater;

    public DictionaryAdapter(Context context, Cursor c, boolean flags) {
        super(context, c, flags);
        layoutInflater = (LayoutInflater) context
                .getSystemService(Context.LAYOUT_INFLATER_SERVICE);
    }

    @Override
    public CharSequence convertToString(Cursor cursor) {
        return cursor == null ? "" : cursor.getString(cursor
                .getColumnIndex("_id"));
    }

    // 生成新的选项
    @Override
    public View newView(Context context, Cursor cursor, ViewGroup parent) {
        View view = layoutInflater.inflate(R.layout.word_list_item, null);
        setView(view, cursor);
        return view;
    }

    // 绑定选项到列表中
    @Override
    public void bindView(View view, Context context, Cursor cursor) {
        setView(view, cursor);
    }

    // 将单词信息显示到列表中
    private void setView(View view, Cursor cursor) {
        TextView tvWordItem = (TextView) view;
        tvWordItem.setText(cursor.getString(cursor.getColumnIndex("_id")));
    }

}

// 打开数据库
private SQLiteDatabase openDatabase() {
    try {
        // 获得dictionary.db文件的绝对路径
        String databaseFilename = DATABASE_PATH + "/" + DATABASE_FILENAME;
        File dir = new File(DATABASE_PATH);
        // 如果目录不存在,则创建这个目录
        if (!dir.exists()) {
            dir.mkdir();
        }
        // 如果在/sdcard/dictionary目录中不存在
        // dictionary.db文件,则从res\raw目录中复制这个文件到
        // SD卡的目录(/sdcard/dictionary)
        if (!(new File(databaseFilename)).exists()) {
            // 获得封装dictionary.db文件的InputStream对象
            InputStream is = getResources().openRawResource(
                    R.raw.dictionary);
            FileOutputStream fos = new FileOutputStream(databaseFilename);
            byte[] buffer = new byte[8192];
            int count = 0;
            // 开始复制dictionary.db文件
            while ((count = is.read(buffer)) > 0) {
                fos.write(buffer, 0, count);
            }
            // 关闭文件流
            fos.close();
            is.close();
        }
        // 打开/sdcard/dictionary目录中的dictionary.db文件
        SQLiteDatabase database = SQLiteDatabase.openOrCreateDatabase(
                databaseFilename, null);
        return database;
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
    return null;
}

@Override
public void onClick(View v) {
    // 查询指定的单词
    String sql = "select chinese from t_words where english=?";
    Cursor cursor = database.rawQuery(sql, new String[] { word.getText()
            .toString() });
    String result = "未找到该单词.";
    // 如果查找单词,显示其中文的意思
    if (cursor.getCount() > 0) {
        // 必须使用moveToFirst方法将记录指针移动到第1条记录的位置
        cursor.moveToFirst();
        result = cursor.getString(cursor.getColumnIndex("chinese"))
                .replace("&", "&");
    }
    // 将结果显示到TextView中
    showResult.setText(word.getText() + "\n" + result.toString());
}

@Override
public void beforeTextChanged(CharSequence s, int start, int count,
                              int after) {

}

@Override
public void onTextChanged(CharSequence s, int start, int before, int count) {

}

@Override
public void afterTextChanged(Editable s) {
    // 必须将english字段的别名设为_id
    Cursor cursor = database.rawQuery(
            "select english as _id from t_words where english like ?",
            new String[] { s.toString() + "%" });
    // 新建新的Adapter
    DictionaryAdapter dictionaryAdapter = new DictionaryAdapter(this,
            cursor, true);
    // 绑定适配器
    word.setAdapter(dictionaryAdapter);
}

}

1个回答

把退出的日志放出来,放代码一般没人看出来

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抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
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真的灰常小白了,代码是根据网上大神的代码做了微调,算出来分数都为零,呜呜,太难了。。。 ``` import jieba import numpy as np posdict = open('C:/.../中文情感词典/正面.txt', encoding = 'utf-8').readlines() negdict = open('C:/.../中文情感词典/负面.txt', encoding = 'utf-8').readlines() deny_word = open('C:/.../中文情感词典/否定词.txt', encoding = 'utf-8').readlines() mostdict = open("C:/.../中文情感词典/extreme.txt", encoding="utf-8").readlines() verydict = open("C:/.../中文情感词典/very.txt", encoding = 'utf-8').readlines() moredict = open("C:/.../中文情感词典/more.txt", encoding = 'utf-8').readlines() ishdict = open("C:/.../中文情感词典/ish.txt", encoding = 'utf-8').readlines() insufficientdict = open("C:/.../中文情感词典/insufficiently.txt", encoding = 'utf-8').readlines() inversedict = open("C:/.../中文情感词典/over.txt", encoding = 'utf-8').readlines() degree_word = open("C:/.../中文情感词典/程度级别词语.txt", encoding = 'utf-8').readlines() def match(word, sentiment_value): if word in mostdict: sentiment_value *= 2.0 elif word in verydict: sentiment_value *= 1.5 elif word in moredict: sentiment_value *= 1.25 elif word in ishdict: sentiment_value *= 1.2 elif word in insufficientdict: sentiment_value *= 0.8 elif word in inversedict: sentiment_value *= -1 return sentiment_value def sentiment_score_list(dataset): seg_sentence = dataset.split('。') count1 = [] count2 = [] for sen in seg_sentence: # 循环遍历每一个评论 segtmp = jieba.lcut(sen, cut_all=False) # 把句子进行分词,以列表的形式返回 print(segtmp) i = 0 # 记录扫描到的词的位置 a = 0 # 记录情感词的位置 poscount = 0 # 积极词的第一次分值 poscount2 = 0 # 积极词反转后的分值 poscount3 = 0 # 积极词的最后分值(包括叹号的分值) negcount = 0 # 消极词的第一分值 negcount2 = 0 # 消极词反转后的分值 negcount3 = 0 # 消极词的最后分值 (包括叹号的分值) for word in segtmp: if word in posdict: # 判断词语是否是情感词 poscount += 1 c = 0 for w in segtmp[a:i]: # 扫描情感词前的程度词 if w in mostdict: poscount *= 2.0 elif w in verydict: poscount *= 1.5 elif w in moredict: poscount *= 1.25 elif w in ishdict: poscount *= 1.2 elif word in insufficientdict: poscount *= 0.8 elif word in inversedict: poscount *= -1 elif w in deny_word: c += 1 if judgeodd(c) == 'odd': # 扫描情感词前的否定词数 poscount *= -1.0 poscount2 += poscount poscount = 0 poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3 poscount2 = 0 else: poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3 poscount = 0 a = i + 1 # 情感词的位置变化 elif word in negdict: # 消极情感的分析,与上面一致 negcount += -1 d = 0 for w in segtmp[a:i]: if w in mostdict: negcount *= -2.0 elif w in verydict: negcount *= -1.5 elif w in moredict: negcount *= -1.25 elif w in ishdict: negcount *= -1.2 elif word in insufficientdict: poscount *= -0.8 elif w in degree_word: d += 1 if judgeodd(d) == 'odd': negcount *= -1.0 negcount2 += negcount negcount = 0 negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3 negcount2 = 0 else: negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3 negcount = 0 a = i + 1 elif word == '!' or word == '!': ## 判断句子是否有感叹号 for w2 in segtmp[::-1]: # 扫描感叹号前的情感词,发现后权值+2,然后退出循环 if w2 in posdict or negdict: poscount3 += 2 negcount3 += 2 break i += 1 # 扫描词位置前移 # 以下是防止出现负数的情况 pos_count = 0 neg_count = 0 if poscount3 < 0 and negcount3 > 0: neg_count += negcount3 - poscount3 pos_count = 0 elif negcount3 < 0 and poscount3 > 0: pos_count = poscount3 - negcount3 neg_count = 0 elif poscount3 < 0 and negcount3 < 0: neg_count = -poscount3 pos_count = -negcount3 else: pos_count = poscount3 neg_count = negcount3 count1.append([pos_count, neg_count]) count2.append(count1) count1 = [] return count2 def sentiment_score(senti_score_list): score = [] for review in senti_score_list: score_array = np.array(review) Pos = np.sum(score_array[:, 0]) # 积极 Neg = np.sum(score_array[:, 1]) # 消极 AvgPos = np.mean(score_array[:, 0]) AvgPos = float('%.1f'%AvgPos) AvgNeg = np.mean(score_array[:, 1]) AvgNeg = float('%.1f'%AvgNeg) StdPos = np.std(score_array[:, 0]) StdPos = float('%.1f'%StdPos) StdNeg = np.std(score_array[:, 1]) StdNeg = float('%.1f'%StdNeg) score.append([Pos, Neg, AvgPos, AvgNeg, StdPos, StdNeg]) return score data = '...' data1= '...' print(sentiment_score(sentiment_score_list(data))) print(sentiment_score(sentiment_score_list(data1))) ```
魔咒词典是怎么采用的C语言的代码的编写来做的
Problem Description 哈利波特在魔法学校的必修课之一就是学习魔咒。据说魔法世界有100000种不同的魔咒,哈利很难全部记住,但是为了对抗强敌,他必须在危急时刻能够调用任何一个需要的魔咒,所以他需要你的帮助。 给你一部魔咒词典。当哈利听到一个魔咒时,你的程序必须告诉他那个魔咒的功能;当哈利需要某个功能但不知道该用什么魔咒时,你的程序要替他找到相应的魔咒。如果他要的魔咒不在词典中,就输出“what?” Input 首先列出词典中不超过100000条不同的魔咒词条,每条格式为: [魔咒] 对应功能 其中“魔咒”和“对应功能”分别为长度不超过20和80的字符串,字符串中保证不包含字符“[”和“]”,且“]”和后面的字符串之间有且仅有一个空格。词典最后一行以“@END@”结束,这一行不属于词典中的词条。 词典之后的一行包含正整数N(<=1000),随后是N个测试用例。每个测试用例占一行,或者给出“[魔咒]”,或者给出“对应功能”。 Output 每个测试用例的输出占一行,输出魔咒对应的功能,或者功能对应的魔咒。如果魔咒不在词典中,就输出“what?” Sample Input [expelliarmus] the disarming charm [rictusempra] send a jet of silver light to hit the enemy [tarantallegra] control the movement of one's legs [serpensortia] shoot a snake out of the end of one's wand [lumos] light the wand [obliviate] the memory charm [expecto patronum] send a Patronus to the dementors [accio] the summoning charm @END@ 4 [lumos] the summoning charm [arha] take me to the sky Sample Output light the wand accio what? what?
运用书上的朴素贝叶斯分类代码,但代码出错,怎么解决,大佬求解。。。
``` import numpy as np class Naive_bayes(object): def __init__(self,p0_vector,p1_vector,p_absolute,vocab_set): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,p0_vector表示类别c0的单词词频P(X|c0) p1_vector 表示类别c1的单词词频P(X|c1),p_absolute 表示类别c1的概率 P(c1),单词字典vocab_set 输出:无 描述:朴素贝叶斯构造函数 """ self.p0_vector = p0_vector self.p1_vector = p1_vector self.p_absolute = p_absolute self.vocab_set = vocab_set super(Naive_bayes,self).__init__() def create_vocab_list(self,dataset): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,训练数据集 dataset 输出: 无 描述:根据测试样本构建你单词字典 """ vocab_set = set([]) for doucument in dataset: vocab_set = vocab_set|set(doucument) self.vocab_set = list(vocab_set) def wordset2vector(self,inputset): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,单条文本inputset 输出:文本向量 return_vec 描述:将每条文本转换为数字向量,建立于字典同等大小的文本向量,若语句中的词典在字典表中出现则标记为1,否则为0 """ return_vec = [0]*len(self.vocab_set) for word in inputset: if word in self.vocab_set: return_vec[self.vocab_set.index(word)] += 1 return return_vec def computer_conditon_probablility(self,words_vec,labels): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,训练文本向量集合words——vec,文本标签labels 输出:无 描述:根据文本向量集合计算类别c(i)的单词词频P(X|ci)和概率P(ci) """ num_train_docs = len(words_vec) num_words = len(words_vec[0]) p0_num = np.ones(num_words) p1_num = np.ones(num_words) for i in range(num_train_docs): if labels[i] == 1: p1_num += words_vec[i] else: p0_num += words_vec[i] self.p0_vector = np.log(p0_num/sum(p0_num)) self.p1_vector = np.log(p1_num / sum(p1_num)) self.p_absolute = sum(labels)/float(num_train_docs) def fit(self,dataset,labels): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,训练文本向量集合dataset,文本标签labels 输出:无 描述:根据训练样本集训练朴素贝叶斯分类器 """ self.create_vocab_list(dataset) # 构建样本单词字典 words_vec = [] for inputset in dataset: words_vec.append(self.wordset2vec(inputset)) # 构建文本向量 self.compute_condition_probability(words_vec,labels) # 计算条件概率P(X|ci)和类别c1的概率P(c1) def predict(self,word_vec): """ 输入:朴素贝叶斯实例self,测试文本向量word__vec 输出:word_vec所属类别 描述:利用朴素贝叶斯分类器预测文本类别 """ p0 = sum(word_vec*self.p0V) + np.log(1.0-self.p_absolute) p1 = sum(word_vec*self.p1V) + np.log(self.p_absolute) return 1 if p1 > p0 else 0 def load_dataset(filename,delimiter=" "): """ 输入:数据文件路径,分隔符 输出:数据集 描述:读取数据文件生成np.nArry类型的数据集 """ dataset = [] labels = [] with open(filename,'r') as fp: # 数据文件内容格式“Daily English Learning” while True: lines = fp.readline().strip() # lines="Daily English Learning" if not lines: break feature = lines.split(delimiter) # feature= ['daily','english','learning','1'] key = int(feature[-1]) values = [v.lower() for v in feature[0:-1]] labels.append(key) dataset.append(values) return dataset,labels if __name__ == "__main__": filename = "bayes.data" dataset,labels = load_dataset(filename) naive_bayes = Naive_bayes() naive_bayes.fit(dataset,labels) testset = ['Learning','English'] test_vec = naive_bayes.wordset2vec(testset) estimate =naive_bayes.predict(test_vec) print('[{0},{1} estimate is:{2}'.format(testset[0],testset[1],estimate)) ``` ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/202001/18/1579333779_71473.png)
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将代码部署服务器,每日早上定时获取到天气数据,并发送到邮箱。 也可以说是一个小人工智障。 思路可以运用在不同地方,主要介绍的是思路。
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
阿里面试官问我:如何设计秒杀系统?我的回答让他比起大拇指
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图和个人联系方式,欢迎Star和指教 前言 Redis在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在Redis的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸,打败了...
C语言魔塔游戏
很早就很想写这个,今天终于写完了。 游戏截图: 编译环境: VS2017 游戏需要一些图片,如果有想要的或者对游戏有什么看法的可以加我的QQ 2985486630 讨论,如果暂时没有回应,可以在博客下方留言,到时候我会看到。 下面我来介绍一下游戏的主要功能和实现方式 首先是玩家的定义,使用结构体,这个名字是可以自己改变的 struct gamerole { char n...
面试官问我:什么是消息队列?什么场景需要他?用了会出现什么问题?
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和人才交流群,欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸...
Android性能优化(4):UI渲染机制以及优化
文章目录1. 渲染机制分析1.1 渲染机制1.2 卡顿现象1.3 内存抖动2. 渲染优化方式2.1 过度绘制优化2.1.1 Show GPU overdraw2.1.2 Profile GPU Rendering2.2 卡顿优化2.2.1 SysTrace2.2.2 TraceView 在从Android 6.0源码的角度剖析View的绘制原理一文中,我们了解到View的绘制流程有三个步骤,即m...
微服务中的Kafka与Micronaut
今天,我们将通过Apache Kafka主题构建一些彼此异步通信的微服务。我们使用Micronaut框架,它为与Kafka集成提供专门的库。让我们简要介绍一下示例系统的体系结构。我们有四个微型服务:订单服务,行程服务,司机服务和乘客服务。这些应用程序的实现非常简单。它们都有内存存储,并连接到同一个Kafka实例。 我们系统的主要目标是为客户安排行程。订单服务应用程序还充当网关。它接收来自客户的请求...
致 Python 初学者们!
作者| 许向武 责编 | 屠敏 出品 | CSDN 博客 前言 在 Python 进阶的过程中,相信很多同学应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,也正在努力成长。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 Python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 Python 应对所有的开发工作,直至今...
究竟你适不适合买Mac?
我清晰的记得,刚买的macbook pro回到家,开机后第一件事情,就是上了淘宝网,花了500元钱,找了一个上门维修电脑的师傅,上门给我装了一个windows系统。。。。。。 表砍我。。。 当时买mac的初衷,只是想要个固态硬盘的笔记本,用来运行一些复杂的扑克软件。而看了当时所有的SSD笔记本后,最终决定,还是买个好(xiong)看(da)的。 已经有好几个朋友问我mba怎么样了,所以今天尽量客观...
程序员一般通过什么途径接私活?
二哥,你好,我想知道一般程序猿都如何接私活,我也想接,能告诉我一些方法吗? 上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”,还有很多读者问过我类似这样的问题。 我接的私活不算多,挣到的钱也没有多少,加起来不到 20W。说实话,这个数目说出来我是有点心虚的,毕竟太少了,大家轻喷。但我想,恰好配得上“一般程序员”这个称号啊。毕竟苍蝇再小也是肉,我也算是有经验的人了。 唾弃接私活、做外...
字节跳动面试官这样问消息队列:分布式事务、重复消费、顺序消费,我整理了一下
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯 GitHub上已经开源 https://github.com/JavaFamily 有一线大厂面试点脑图、个人联系方式和人才交流群,欢迎Star和完善 前言 消息队列在互联网技术存储方面使用如此广泛,几乎所有的后端技术面试官都要在消息队列的使用和原理方面对小伙伴们进行360°的刁难。 作为一个在互联网公司面一次拿一次Offer的面霸...
Python爬虫爬取淘宝,京东商品信息
小编是一个理科生,不善长说一些废话。简单介绍下原理然后直接上代码。 使用的工具(Python+pycharm2019.3+selenium+xpath+chromedriver)其中要使用pycharm也可以私聊我selenium是一个框架可以通过pip下载 pip installselenium -ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ ...
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
Java工作4年来应聘要16K最后没要,细节如下。。。
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...
SpringBoot2.x系列教程(三十六)SpringBoot之Tomcat配置
Spring Boot默认内嵌的Tomcat为Servlet容器,关于Tomcat的所有属性都在ServerProperties配置类中。同时,也可以实现一些接口来自定义内嵌Servlet容器和内嵌Tomcat等的配置。 关于此配置,网络上有大量的资料,但都是基于SpringBoot1.5.x版本,并不适合当前最新版本。本文将带大家了解一下最新版本的使用。 ServerProperties的部分源...
Python绘图,圣诞树,花,爱心 | Turtle篇
每周每日,分享Python实战代码,入门资料,进阶资料,基础语法,爬虫,数据分析,web网站,机器学习,深度学习等等。 公众号回复【进群】沟通交流吧,QQ扫码进群学习吧 微信群 QQ群 1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle()...
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...
听说想当黑客的都玩过这个Monyer游戏(1~14攻略)
第零关 进入传送门开始第0关(游戏链接) 请点击链接进入第1关: 连接在左边→ ←连接在右边 看不到啊。。。。(只能看到一堆大佬做完的留名,也能看到菜鸡的我,在后面~~) 直接fn+f12吧 &lt;span&gt;连接在左边→&lt;/span&gt; &lt;a href="first.php"&gt;&lt;/a&gt; &lt;span&gt;←连接在右边&lt;/span&gt; o...
在家远程办公效率低?那你一定要收好这个「在家办公」神器!
相信大家都已经收到国务院延长春节假期的消息,接下来,在家远程办公可能将会持续一段时间。 但是问题来了。远程办公不是人在电脑前就当坐班了,相反,对于沟通效率,文件协作,以及信息安全都有着极高的要求。有着非常多的挑战,比如: 1在异地互相不见面的会议上,如何提高沟通效率? 2文件之间的来往反馈如何做到及时性?如何保证信息安全? 3如何规划安排每天工作,以及如何进行成果验收? ...... ...
作为一个程序员,内存和磁盘的这些事情,你不得不知道啊!!!
截止目前,我已经分享了如下几篇文章: 一个程序在计算机中是如何运行的?超级干货!!! 作为一个程序员,CPU的这些硬核知识你必须会! 作为一个程序员,内存的这些硬核知识你必须懂! 这些知识可以说是我们之前都不太重视的基础知识,可能大家在上大学的时候都学习过了,但是嘞,当时由于老师讲解的没那么有趣,又加上这些知识本身就比较枯燥,所以嘞,大家当初几乎等于没学。 再说啦,学习这些,也看不出来有什么用啊!...
这个世界上人真的分三六九等,你信吗?
偶然间,在知乎上看到一个问题 一时间,勾起了我深深的回忆。 以前在厂里打过两次工,做过家教,干过辅导班,做过中介。零下几度的晚上,贴过广告,满脸、满手地长冻疮。 再回首那段岁月,虽然苦,但让我学会了坚持和忍耐。让我明白了,在这个世界上,无论环境多么的恶劣,只要心存希望,星星之火,亦可燎原。 下文是原回答,希望能对你能有所启发。 如果我说,这个世界上人真的分三六九等,...
2020年全新Java学习路线图,含配套视频,学完即为中级Java程序员!!
新的一年来临,突如其来的疫情打破了平静的生活! 在家的你是否很无聊,如果无聊就来学习吧! 世上只有一种投资只赚不赔,那就是学习!!! 传智播客于2020年升级了Java学习线路图,硬核升级,免费放送! 学完你就是中级程序员,能更快一步找到工作! 一、Java基础 JavaSE基础是Java中级程序员的起点,是帮助你从小白到懂得编程的必经之路。 在Java基础板块中有6个子模块的学...
B 站上有哪些很好的学习资源?
哇说起B站,在小九眼里就是宝藏般的存在,放年假宅在家时一天刷6、7个小时不在话下,更别提今年的跨年晚会,我简直是跪着看完的!! 最早大家聚在在B站是为了追番,再后来我在上面刷欧美新歌和漂亮小姐姐的舞蹈视频,最近两年我和周围的朋友们已经把B站当作学习教室了,而且学习成本还免费,真是个励志的好平台ヽ(.◕ฺˇд ˇ◕ฺ;)ノ 下面我们就来盘点一下B站上优质的学习资源: 综合类 Oeasy: 综合...
爬取薅羊毛网站百度云资源
这是疫情期间无聊做的爬虫, 去获取暂时用不上的教程 import threading import time import pandas as pd import requests import re from threading import Thread, Lock # import urllib.request as request # req=urllib.request.Requ...
如何优雅地打印一个Java对象?
你好呀,我是沉默王二,一个和黄家驹一样身高,和刘德华一样颜值的程序员。虽然已经写了十多年的 Java 代码,但仍然觉得自己是个菜鸟(请允许我惭愧一下)。 在一个月黑风高的夜晚,我思前想后,觉得再也不能这么蹉跎下去了。于是痛下决心,准备通过输出的方式倒逼输入,以此来修炼自己的内功,从而进阶成为一名真正意义上的大神。与此同时,希望这些文章能够帮助到更多的读者,让大家在学习的路上不再寂寞、空虚和冷。 ...
雷火神山直播超两亿,Web播放器事件监听是怎么实现的?
Web播放器解决了在手机浏览器和PC浏览器上播放音视频数据的问题,让视音频内容可以不依赖用户安装App,就能进行播放以及在社交平台进行传播。在视频业务大数据平台中,播放数据的统计分析非常重要,所以Web播放器在使用过程中,需要对其内部的数据进行收集并上报至服务端,此时,就需要对发生在其内部的一些播放行为进行事件监听。 那么Web播放器事件监听是怎么实现的呢? 01 监听事件明细表 名...
3万字总结,Mysql优化之精髓
本文知识点较多,篇幅较长,请耐心学习 MySQL已经成为时下关系型数据库产品的中坚力量,备受互联网大厂的青睐,出门面试想进BAT,想拿高工资,不会点MySQL优化知识,拿offer的成功率会大大下降。 为什么要优化 系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行,数据库的中的数据会越来越多,处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的,读写速度无法和内存相比 如何优化 设计...
HTML5适合的情人节礼物有纪念日期功能
前言 利用HTML5,css,js实现爱心树 以及 纪念日期的功能 网页有播放音乐功能 以及打字倾诉感情的画面,非常适合情人节送给女朋友 具体的HTML代码 具体只要修改代码里面的男某某和女某某 文字段也可自行修改,还有代码下半部分的JS代码需要修改一下起始日期 注意月份为0~11月 也就是月份需要减一。 当然只有一部分HTML和JS代码不够运行的,文章最下面还附加了完整代码的下载地址 &lt;!...
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