1.京剧脸谱付与不合色调来展现人物的不同脾性特色，其中血色用来展现()。
A.忠勇侠义B.顽强正直C.粗豪焦躁D.阴险俏皮2.浮光掠影是指蜻蜓在水面翱翔时轻触水面的行为，其主若是为了()。
A.求偶B.饮水C.产卵D.呼吸3.如下征兆属于化学反映的是()。
A.春江水暖鸭先知B.蜡炬成灰泪始干C.玉不琢不可器D.绳锯木断、星火燎原

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案例三：纸坊村樱桃大王（一）案例介绍：长清万亩樱桃园纸坊村有樱桃种植户百余户，这里每年都会召开樱桃王大赛，评选能培育出最可口、最高产的农户，并赐予其“樱桃王”的称号。
农村之光社会实践团队便采访了本届樱桃采摘节的樱桃王刘女士。
刘女士是个性情爽朗的农村妇女，据她介绍，她当时是第一批响应号召种植樱桃的农户，如今种植樱桃已有三十余年，属于长清樱桃界的元老级人物。
刘女士爱摸索，细心肯干，总在琢磨如何能把樱桃种植地更好、产量更高。
幸运的是，纸坊村作为大樱桃种植基地，政府为其提供了很多的政

HoneySelect的人物模型普通都放在游戏根目录下的UserData\chara\female下，都是png格式，我这个解压后是一个完整的female文件夹，建议你直接把内容拷贝进去，不要直接覆盖，当然也可以直接覆盖，我觉得我的角色模型还是比较好看的那种

3dDirectX(粒子零碎改)有雪花效果,有建筑模型和人物，场景

2000个随机头像（真实人物头像）合用于app测试的头像，合用于服务端生成批量用户头像

时至今日，广告教父DavidOgilvy的言论与作品仍然是无数广告人心中不朽的经典与学习典范。
本文作者从其著作《一个广告人的自白》以及他广告生涯中最为传奇的一系列案例，总结了8点可为F2P游戏所用的经验。
经典美剧《广告狂人（MadMen）》中的主角DonDraper的原型即是DavidOgilvy——被誉为“广告教父（FatherofAdvertising）”的他是20世纪叱咤广告界的传奇人物，其著作《一个广告人的自白》则是无数同行心中当之无愧的经典。
此书于1963年初次出版，内容围绕纸媒广告展开（电视广告只是一笔带过），细数广告行业的运行规律和运营广告公司并兼顾创意和管理的种种金规戒律，是广

MFC背景位图，可以用键盘上的上下左右节制人物的走动，不出现闪烁效果

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

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。