Wordclouds进去了。
如何使用wordCounts:=map[string]int{"important":42,"noteworthy":30,"meh":3}w:=wordclouds.NewWordcloud( wordCounts, wordclouds.FontFile("fonts/myfont.ttf"), wordclouds.Height(2048), wordclouds.Width(2048),)img:=w.Draw()选件输出高度和宽度字体：必须是无效的TTF文件。
字体最大，最小大小色彩背景颜色放置：随机或圆形掩蔽掩蔽可以提供算法无法放置单词的边界框列表。
可以使用“Mask功能在给定文件和遮罩颜色的情况下创建此类遮罩。
boxes:=wordclouds.Mask( conf.Mask.File, conf.Width, conf.Height, conf.Mask.Co
如何使用wordCounts:=map[string]int{"important":42,"noteworthy":30,"meh":3}w:=wordclouds.NewWordcloud( wordCounts, wordclouds.FontFile("fonts/myfont.ttf"), wordclouds.Height(2048), wordclouds.Width(2048),)img:=w.Draw()选件输出高度和宽度字体：必须是无效的TTF文件。
字体最大，最小大小色彩背景颜色放置：随机或圆形掩蔽掩蔽可以提供算法无法放置单词的边界框列表。
可以使用“Mask功能在给定文件和遮罩颜色的情况下创建此类遮罩。
boxes:=wordclouds.Mask( conf.Mask.File, conf.Width, conf.Height, conf.Mask.Co
2021/7/1 3:16:04
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Wordclouds进去了。
如何使用wordCounts:=map[string]int{"important":42,"noteworthy":30,"meh":3}w:=wordclouds.NewWordcloud( wordCounts, wordclouds.FontFile("fonts/myfont.ttf"), wordclouds.Height(2048), wordclouds.Width(2048),)img:=w.Draw()选件输出高度和宽度字体：必须是无效的TTF文件。
字体最大，最小大小色彩背景颜色放置：随机或圆形掩蔽掩蔽可以提供算法无法放置单词的边界框列表。
可以使用“Mask功能在给定文件和遮罩颜色的情况下创建此类遮罩。
boxes:=wordclouds.Mask( conf.Mask.File, conf.Width, conf.Height, conf.Mask.Co
如何使用wordCounts:=map[string]int{"important":42,"noteworthy":30,"meh":3}w:=wordclouds.NewWordcloud( wordCounts, wordclouds.FontFile("fonts/myfont.ttf"), wordclouds.Height(2048), wordclouds.Width(2048),)img:=w.Draw()选件输出高度和宽度字体：必须是无效的TTF文件。
字体最大，最小大小色彩背景颜色放置：随机或圆形掩蔽掩蔽可以提供算法无法放置单词的边界框列表。
可以使用“Mask功能在给定文件和遮罩颜色的情况下创建此类遮罩。
boxes:=wordclouds.Mask( conf.Mask.File, conf.Width, conf.Height, conf.Mask.Co
2021/7/1 3:16:04
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线性回归餐厅情感分析目录表描述线性回归机器学习模型可预测评论是肯定的还能否定的。
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
它以86％的准确度正确预测正确的标签。
技术领域使用以下项目创建项目：python版本：3.9.1NumPy库版本：1.20.0熊猫库版本：1.2.2数据集制作数据集后，每个功能都是代表餐厅评论中所使用单词的存在或不存在的分类特征（0、1）。
常见词（例如“the”，“a”等）未分类。
每行代表一个点（餐厅评论），每列代表其特征（评论中能否使用单词）。
除了评论是肯定的（1）还能否定的（0），每列都是除包含标签的最后一列之外的单独功能。
设置下载.py文件，training_dataset，validation_dataset和权重文件。
将它们放在单个文件或项目文件中。
运行代码将以下内容添加到类文件中：x=logistic_regression("train_d
2021/7/1 3:16:04
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您的GitHub学习实验室存储库，用于介绍GitHub欢迎你的资料库为您的GitHub学习实验室课程。
我将指导您完成各种活动，以使用此存储库。
看到一个你不懂的单词？我们加入了表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
单击它以查看其定义。
哦！我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以协助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我会在那儿见你，等不及要开始！本课程正在使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。
我将指导您完成各种活动，以使用此存储库。
看到一个你不懂的单词？我们加入了表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
单击它以查看其定义。
哦！我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以协助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我会在那儿见你，等不及要开始！本课程正在使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。
2016/2/13 10:49:16
1.84MB
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您的GitHub学习实验室存储库，用于介绍GitHub欢迎你的资料库为您的GitHub学习实验室课程。
我将指导您完成各种活动，以使用此存储库。
看到一个你不懂的单词？我们加入了表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
单击它以查看其定义。
哦！我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以协助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我会在那儿见你，等不及要开始！本课程正在使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。
我将指导您完成各种活动，以使用此存储库。
看到一个你不懂的单词？我们加入了表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
单击它以查看其定义。
哦！我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以协助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我会在那儿见你，等不及要开始！本课程正在使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。
2016/2/13 10:49:16
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猜字游戏(一)程序设计要求(1)功能要求①玩家每次只能猜一个字母；
不得多次猜测同一个字母；
玩家只能猜错有限次，否则游戏失败；
②猜错的字母将被记录下来；
每次猜测后，游戏应显示出当前猜出的残缺单词，以及当前猜错的所有字母，和剩下的猜错的机会；
③假设玩家猜的字母在单词中，单词中所有的该字母将被视为已猜出，例如：如果原单词是apple，我们猜出了p，则程序应显示当前猜出的残缺单词为-pp--；
④在实现上述功能的基础上，考虑增加时间的限制或者积分方式。
(2)界面友好可操作性强，输入信息符合要求。
(二)程序设计建议(1)数据结构可使用字符串数组存储每次猜对的单词模式，如：char*wordAfterGuess[];可使用字符数组存储猜错的字母，如：charwrongGuess[255];(2)程序模块及功能①初始化模块：设定单词内容、允许猜错次数等；
②判断模块：判断用户能否猜对，记录成功/失败信息；
③显示模块：显示残缺单词；
④输入/定时模块：读入用户输入的字母，控制用户剩余可用时间；
(3)额外要求：如果学有余力，可将备猜单词事先存入一个文件，在初始化模块从文件中随机抽取一个单词给用户猜测。
(三)需要掌握的知识(1)字符串的操作(2)文件的读写方法
不得多次猜测同一个字母；
玩家只能猜错有限次，否则游戏失败；
②猜错的字母将被记录下来；
每次猜测后，游戏应显示出当前猜出的残缺单词，以及当前猜错的所有字母，和剩下的猜错的机会；
③假设玩家猜的字母在单词中，单词中所有的该字母将被视为已猜出，例如：如果原单词是apple，我们猜出了p，则程序应显示当前猜出的残缺单词为-pp--；
④在实现上述功能的基础上，考虑增加时间的限制或者积分方式。
(2)界面友好可操作性强，输入信息符合要求。
(二)程序设计建议(1)数据结构可使用字符串数组存储每次猜对的单词模式，如：char*wordAfterGuess[];可使用字符数组存储猜错的字母，如：charwrongGuess[255];(2)程序模块及功能①初始化模块：设定单词内容、允许猜错次数等；
②判断模块：判断用户能否猜对，记录成功/失败信息；
③显示模块：显示残缺单词；
④输入/定时模块：读入用户输入的字母，控制用户剩余可用时间；
(3)额外要求：如果学有余力，可将备猜单词事先存入一个文件，在初始化模块从文件中随机抽取一个单词给用户猜测。
(三)需要掌握的知识(1)字符串的操作(2)文件的读写方法
2017/9/13 13:04:33
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实现了一个可用的C++语法分析器，从文件读取源代码，从左到右扫描每行该语言源程序的符号，拼成单词，换成统一的内部表示（token）。
识别标识符、数字、特殊字符、关键字等类别，删除注释行和空白符，打印出每行包含的记号的二元方式到目标文件中去
识别标识符、数字、特殊字符、关键字等类别，删除注释行和空白符，打印出每行包含的记号的二元方式到目标文件中去
2018/9/3 12:50:44
246KB
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您的GitHub学习实验室存储库，用于介绍GitHub欢迎你的资料库为您的GitHub学习实验室课程。
我将指导您完成各种活动，以使用此存储库。
看到一个你不懂的单词？我们加入了表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
单击它以查看其定义。
哦！我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以协助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我将在那儿见你，等不及要开始！本课程使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。
我将指导您完成各种活动，以使用此存储库。
看到一个你不懂的单词？我们加入了表情符号:open_book:在一些关键术语旁边。
单击它以查看其定义。
哦！我还没有自我介绍...我是GitHubLearningLab机器人，我在这里可以协助指导您学习和掌握本课程涵盖的各个主题。
我将使用“问题”和“拉取请求”注释与您交流。
实际上，我已经添加了一个问题供您结帐。
我将在那儿见你，等不及要开始！本课程使用:sparkles:开源项目。
在某些情况下，我们对历史记录进行了更改，以便在上课时表现良好，因此请转到原始项目存储库，以了解有关该项目背后的好人的更多信息。
2017/9/2 22:37:16
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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。
2024-04-09 15:03
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