Android仿联系人菜单，带字母索引，顶部挤压动画，recyclerview完成联系人页面，附源码及apk

利用MFC开发工具，在对话框模式下，完成多张位图连续动画显示，涉及到多张位图的加入，动画循环显示的方法等知识点。

车载安卓导航公共汽车LOGO开机动画，动画是logo一亮一暗喜欢的拿去。

欢迎使用ICPC工具！ICPC工具是用于支持正在进行的编程竞赛的一组工具。
有关最新下载，请访问。
每个ICPC工具都可以单独使用，也可以组合使用。
它们都旨在支持竞争学习计划（CLI）定义的基于REST的。
这些工具旨在支持世界总决赛，并且已经在世界上使用了很多年，但目的是它们也可用于本地和区域竞赛。
ICPC工具工具描述气球工具管理和打印授予气球的团队竞赛数据服务器（CDS）单点URL服务，用于访问所有比赛数据引见记分板或其他比赛数据的动画显示简报管理员远程管理多个演示文稿（需要CDS）解析器最终比赛结果的动画展示教练视图能够远程查看团队的网络摄像头和桌面问题集编辑器生成/编辑问题集的YAML描述，以输入到与CLICS兼容的竞赛控制系统。
比赛实用程序各种有用的与比赛相关的实用程序：事件供稿验证，记分板比较，楼层地图生成器等！竞赛控制

一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

cocos2dx3.17写的2048游戏，开发语言是C++，使用windows10+VS2017开发，楼主测试可以编译安卓apk，只上传了class和resource文件夹，大家本人新建个项目添加进去吧。
已知bug：连续快速移动方块数字会变大，正常使用不会，应该是动画没做判断

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该存储库旨在使用简单的硬件上的免费，自由和开源软件（FLOSS）来简化基本STEM实验室的设置，并提供一些脚本和建议以简化针对教育者或志愿者的设置。
该项目的目的是允许K-12学校和教育环境创建计算机实验室，价格便宜（旧的或废弃的pentium或具有至少1GBRAM的更好的硬件通常就足够了）不需要始终保持互联网连接即可工作并不是向教育者和未来的消费者推销硬件和软件处理方案的公司工具允许编码，仿真，建模，动画，图形设计，CAD/CAM，PCB设计和游戏开发为此，由于以下原因，选择了lubuntulinux发行版轻巧的桌面窗口环境，使其能够在低端硬件上运行利用debian/ubuntu软件生态系统的能力可为debian/ubuntu派生操作系统提供出色的支持关键动机是允许学生免费进行编码，创建和探索，赠送硬件和FLOSS软件允许计算机实验室在没有云托

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。