C# 编写一个获得单词翻译的程序，思路是用在线词典，请问怎么写比较好？

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找能翻译java和android的专业词典

找能翻译java和android的专业词典，要能用的，地址就行。我自己下载。谢谢啦。

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?

求C#编写的英文词典排版系统

本人C#刚入门，好多都不懂，请多帮助，现在急找一份C#程序编写的源代码，内容是一种简单的英文词典排版系统，要求1运行结果以文本形式储存，要提供文件的输入输出操作 2检查重复单词要提供查找操作。 3按A-Z的顺序排版提供排序操作 4添加新单词并重新排版要提供插入操作 5通过键盘式菜单实现功能选择

用C编写一个电子词典。。。

学习了几周嵌入式系统开发的课程，现在正在学C课程，然后有一个阶段性项目，要求编写一个电子词典。自学者，真的不知道该如何先下手！求教各位啦：怎么下手？

古诗词典的安卓app怎么做这个在线功能

要求是在线的，不能全本地，要有查询，一个安卓的应用程序，这个在线怎么实现，还有这个查询，用什么数据库实现这个在线的功能呢，，主要就是能在线更新数据，还有和本地的实现区别在哪，这要求有点不理解啊

用情感词典进行中文情感分析，但算出来的分数都是零，python小白，还请大神支招！？

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))) ```

hanlp分词，如何改变自定义词典的优先级？

我使用hanlp分词，使用了自定义词典，但是我希望我的自定义词典一定出现在关键词中，请问如何修改自定义词典的优先级呢？

java词典开发，使用数据库

想用java编写一个词典，实现查询和发音的功能，但写了半天，能运行，缺无法查询和发音，可能是数据库的问题，请各位多多指教！谢谢！

如何使用C#设计类似词典软件的提醒文本框

在金山、有道等词典中，你查询“a”，在文本框里会出现几条“a”开头的单词，这是怎么做到的？

初学者 用visual studio中的C#编写一个简单的电子词典 在线等 求帮助

求大神用visual studio2010帮忙编一个简单电子词典的程序，在线等 新人初学者求帮助

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)) ``` 

uni-app怎么选中一段文本并弹出一个自己定义的搜索、复制悬浮框，并给选中文字划线。

在安卓和ios端显示的一段文本，当手指长按时会出现“复制、划重点、笔记、讨论、提问、词典”等文字的弹框。然后手指按住选中文字两端的水滴图标，左右上下滑动可以改变选中区域的大小。当点击"划重点"或者“笔记”时就会出现被选中文本的背景色改变。

c# 用CefSharp写的浏览器，划取词时候，有道词典获取不到，无法翻译

需要如何设置，能在网页中划取出现有道图标点击显示翻译结果？？？ 第一张图是想要的效果 第二张是我用CefSharp写的浏览器划取网页中内容没反应。 第三张是我用CefSharp写的浏览器划取网址栏可以弹出有道图标。  AAAAAAAAAA AAAAAAAAAA  AAAAAAAAAA AAAAAAAAAA 

请中文分词建立词典的问题

我是要实现一个基于Lucene的简易的垂直搜索引擎，都知道Lucene建立索引和检索的时候需要用到分词器，这个分词器很重要，目前我的思路是按照字符串匹配的方法基于词典分词，这个词典包含了该领域的一些专有名词，那么这个词典要如何得来呢？一个领域这么多专有名词，难道要手工输入吗？

hanlp的customdictionary.txt词典加入新词，标准分词没显示我所标注的词

用户自定义词典没法用，该词典加入内存到可以识别分词出来，直接加入txt为啥不能用。不知道为啥，求大神指教。

我的三星i9082手机内植的牛津英汉词典DioDict3语音功能没有了怎么恢复正常

我的三星i9082手机内植的牛津英汉词典DioDict3语音功能不小心删除了怎么恢复正常

用Java编写一个简易的英汉词典 大神们可以给我注释一下吗

import java.awt.*; import javax.swing.*; import java.awt.event.*; import java.io.*; import java.util.*; public class Test extends JFrame{ private JTextField input; private JButton search; private JTextArea output; public EC_Dictionary(){ super("英汉词典"); input = new JTextField(14); search = new JButton("查询"); search.setFont(new Font("宋体", Font.PLAIN, 15)); search.addActionListener(new ActionListener(){ public void actionPerformed(ActionEvent e){ searchWords(); } }); output = new JTextArea(10,18); output.setEditable(false); output.setFont(new Font("宋体", Font.PLAIN, 18)); output.setForeground(Color.RED); setLayout(new FlowLayout(FlowLayout.CENTER, 5, 20)); getContentPane().add(input); getContentPane().add(search); getContentPane().add(output); setSize(300,320); setResizable(false); setLocationRelativeTo(null); setDefaultCloseOperation(3); setVisible(true); } //查询单词 public void searchWords(){ try { BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader("dictionary.txt")); String line, inputWord; boolean isFound = false; inputWord = input.getText(); if(inputWord.equals("")){ return; } while((line = br.readLine()) != null){ Scanner in = new Scanner(line); if(in.next().equals(inputWord)){ int offset = inputWord.length(); output.setText("\n\n\n\n"+line.substring(offset)); isFound = true; break; } } if(!isFound){ output.setText("没找到相应项>..<"); } } catch (Exception ex) { ex.printStackTrace(); } } public static void main (String[] args) { new EC_Dictionary(); } }

Java中文分词，判断一个词语是否存在词典里？

如题，词典使用arraylist数组 求问如何判断？ ```java public boolean isInDictionary(String temp){ InsertString a=new InsertString(); if(a.x.contains(temp)){ return true; } return false; } ``` x是我的字典数组 但是不可行 求问其他解决方法？ 全部代码在这 ```java import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileReader; import java.util.ArrayList; public class InsertString { public static ArrayList x = new ArrayList(); public static String[] s =null; public static void main(String[] args) { try { //String encoding="GBK"; File file = new File("F:\\dictionary.txt"); BufferedReader input = new BufferedReader(new FileReader(file)); String ss = new String(); int i = 0; while ((ss = input.readLine()) != null) { String[] s = ss.split(",,"); x.add(s[i]); i = i + 1; } //System.out.println(x); //System.out.println(x); input.close(); } catch (Exception e) { // TODO: handle exception System.out.println("read fail"); } String input = "你好"; // 要匹配的字符串 new Split(input).start(); } } class Split { private String input=null; public Split (String input) { this.input = input; } public void start(){ String temp=null; for(int i=0;i<this.input.length();i++){ temp=this.input.substring(i);//每次从字符串的首位截取一个字，并保存在temp if(this.isInDictionary(temp)){ System.out.print(temp); this.input=this.input.replace(temp,""); } } if(null != this.input && !"".equals(this.input)) { this.input = this.input.substring(0,this.input.length()-1); this.start(); } } //判断当前词是否在字典中 public boolean isInDictionary(String temp){ InsertString a=new InsertString(); if(a.x.contains(temp)){ return true; } return false; } } ``` 在stackoverflow上有回答说要重写equals和hashcode方法 不是很懂怎么写。。。 debug到判断这一步会自动返回false

终于明白阿里百度这样的大公司，为什么面试经常拿ThreadLocal考验求职者了

点击上面↑「爱开发」关注我们每晚10点，捕获技术思考和创业资源洞察什么是ThreadLocalThreadLocal是一个本地线程副本变量工具类，各个线程都拥有一份线程私有的数

《奇巧淫技》系列-python！！每天早上八点自动发送天气预报邮件到QQ邮箱

此博客仅为我业余记录文章所用，发布到此，仅供网友阅读参考，如有侵权，请通知我，我会删掉。 补充 有不少读者留言说本文章没有用，因为天气预报直接打开手机就可以收到了，为何要多此一举发送到邮箱呢！！！那我在这里只能说：因为你没用，所以你没用！！！ 这里主要介绍的是思路，不是天气预报！不是天气预报！！不是天气预报！！！天气预报只是用于举例。请各位不要再刚了！！！ 下面是我会用到的两个场景： 每日下

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，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，打败了无数

8年经验面试官详解 Java 面试秘诀

    作者 | 胡书敏 责编 | 刘静 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 本人目前在一家知名外企担任架构师，而且最近八年来，在多家外企和互联网公司担任Java技术面试官，前后累计面试了有两三百位候选人。在本文里，就将结合本人的面试经验，针对Java初学者、Java初级开发和Java开发，给出若干准备简历和准备面试的建议。   Java程序员准备和投递简历的实

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

MyBatis研习录(01)——MyBatis概述与入门

C语言自学完备手册(33篇) Android多分辨率适配框架 JavaWeb核心技术系列教程 HTML5前端开发实战系列教程 MySQL数据库实操教程(35篇图文版) 推翻自己和过往——自定义View系列教程(10篇) 走出思维困境，踏上精进之路——Android开发进阶精华录 讲给Android程序员看的前端系列教程(40集免费视频教程+源码) 版权声明 本文原创作者：谷哥的小弟 作者博客

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

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 install selenium -i https://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。

你知道的越多，你不知道的越多 点赞再看，养成习惯 本文 GitHub https://github.com/JavaFamily 已收录，有一线大厂面试点思维导图，也整理了很多我的文档，欢迎Star和完善，大家面试可以参照考点复习，希望我们一起有点东西。 前前言 为啥今天有个前前言呢？ 因为你们的丙丙啊，昨天有牌面了哟，直接被微信官方推荐，知乎推荐，也就仅仅是还行吧（心里乐开花）

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

Python爬虫精简步骤1 获取数据

爬虫的工作分为四步： 1.获取数据。爬虫程序会根据我们提供的网址，向服务器发起请求，然后返回数据。 2.解析数据。爬虫程序会把服务器返回的数据解析成我们能读懂的格式。 3.提取数据。爬虫程序再从中提取出我们需要的数据。 4.储存数据。爬虫程序把这些有用的数据保存起来，便于你日后的使用和分析。 这一篇的内容就是：获取数据。 首先，我们将会利用一个强大的库——requests来获取数据。 在电脑上安装

Python绘图，圣诞树，花，爱心 | Turtle篇

1.画圣诞树 import turtle screen = turtle.Screen() screen.setup(800,600) circle = turtle.Turtle() circle.shape('circle') circle.color('red') circle.speed('fastest') circle.up() square = 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！

2020年1月17日，国家统计局发布了2019年国民经济报告，报告中指出我国人口突破14亿。 猪哥的朋友圈被14亿人口刷屏，但是很多人并没有看到我国复杂的人口问题：老龄化、男女比例失衡、生育率下降、人口红利下降等。 今天我们就来分析一下我们国家的人口数据吧！ 更多有趣分析教程，扫描下方二维码关注vx公号「裸睡的猪」 即可查看！ 一、背景 1.人口突破14亿 2020年1月17日，国家统计局发布

web前端javascript+jquery知识点总结

Javascript javascript 在前端网页中占有非常重要的地位，可以用于验证表单，制作特效等功能，它是一种描述语言，也是一种基于对象（Object）和事件驱动并具有安全性的脚本语言 ，语法同java类似，是一种解释性语言，边执行边解释。 JavaScript的组成： ECMAScipt 用于描述: 语法，变量和数据类型，运算符，逻辑控制语句，关键字保留字，对象。 浏览器对象模型（Br

Python实战：抓肺炎疫情实时数据，画2019-nCoV疫情地图

文章目录1. 前言2. 数据下载3. 数据处理4. 数据可视化 1. 前言 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。 2月6日追记：本文发布后，腾讯的数据源多次变更u

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！

渗透测试-灰鸽子远控木马

木马概述 灰鸽子（ Huigezi），原本该软件适用于公司和家庭管理，其功能十分强大，不但能监视摄像头、键盘记录、监控桌面、文件操作等。还提供了黑客专用功能，如：伪装系统图标、随意更换启动项名称和表述、随意更换端口、运行后自删除、毫无提示安装等，并采用反弹链接这种缺陷设计，使得使用者拥有最高权限，一经破解即无法控制。最终导致被黑客恶意使用。原作者的灰鸽子被定义为是一款集多种控制方式于一体的木马程序

Python：爬取疫情每日数据

前言 有部分同学留言说为什么412，这是因为我代码里全国的cookies需要你自己打开浏览器更新好后替换，而且这个cookies大概只能持续20秒左右！ 另外全国卫健委的数据格式一直在变，也有可能会导致爬取失败！ 我现在已根据2月14日最新通报稿的格式修正了！ 目前每天各大平台，如腾讯、今日头条都会更新疫情每日数据，他们的数据源都是一样的，主要都是通过各地的卫健委官网通报。 为什么已经有大量平台做

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，

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

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

Python新型冠状病毒疫情数据自动爬取+统计+发送报告+数据屏幕（三）发送篇

今天介绍的项目是使用 Itchat 发送统计报告 项目功能设计： 定时爬取疫情数据存入Mysql 进行数据分析制作疫情报告 使用itchat给亲人朋友发送分析报告（本文） 基于Django做数据屏幕 使用Tableau做数据分析 来看看最终效果 目前已经完成，预计2月12日前更新 使用 itchat 发送数据统计报告 itchat 是一个基于 web微信的一个框架，但微信官方并不允

作为程序员的我，大学四年一直自学，全靠这些实用工具和学习网站！

我本人因为高中沉迷于爱情，导致学业荒废，后来高考，毫无疑问进入了一所普普通通的大学，实在惭愧...... 我又是那么好强，现在学历不行，没办法改变的事情了，所以，进入大学开始，我就下定决心，一定要让自己掌握更多的技能，尤其选择了计算机这个行业，一定要多学习技术。 在进入大学学习不久后，我就认清了一个现实：我这个大学的整体教学质量和学习风气，真的一言难尽，懂的人自然知道怎么回事？ 怎么办？我该如何更好的提升

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教你如何编写第一个简单的爬虫

很多人知道爬虫，也很想利用爬虫去爬取自己想要的数据，那么爬虫到底怎么用呢？今天就教大家编写一个简单的爬虫。 下面以爬取笔者的个人博客网站为例获取第一篇文章的标题名称，教大家学会一个简单的爬虫。 第一步：获取页面 #!/usr/bin/python # coding: utf-8 import requests #引入包requests link = "http://www.santostang.

前端JS初级面试题二 (｡•ˇ‸ˇ•｡)老铁们！快来瞧瞧自己都会了么

1. 传统事件绑定和符合W3C标准的事件绑定有什么区别？ 传统事件绑定 &lt;div onclick=""&gt;123&lt;/div&gt; div1.onclick = function(){}; &lt;button onmouseover=""&gt;&lt;/button&gt; 注意： 如果给同一个元素绑定了两次或多次相同类型的事件，那么后面的绑定会覆盖前面的绑定 （不支持DOM事...

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