1. 分子生物学中英文.csv,输入文件,两列,以tab键分隔的txt文本,没有列名 2. 错误的名解.csv, 如果在测试中拼写错误,会写出到这个文件,可用这个容易犯错的名词进行新的测试 3. 注意加载data.table包,因为R语言readline函数,使用脚本不能很好交互,暂时只能在R交互模式下(终端输入R)运行 4. 这里使用write写出文件或者标准输出,readline读入键盘输入,value进行得分统计 library(data.table) dt <- fread("分子

代码如下:(介于着色 代码在文末下载) 功能简介: 自动识别英汉输入 返回结果 对于词数小于20的会保存在当前目录下temp_table.txt词文件 大于20的会被识别为句子进行互译 不会存于词文件 自动识别重复词汇 保存不重复 使用show命令查看词文件 quit命令退出 演示视频: 代码下载:

前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理.作者:OSinooO 本人属于python新手,刚学习的 python爬虫基础迫不及待地想试一试,看了论坛里大佬们写的在线翻译爬虫程序,想着自己把它写出来,以下是我爬微软翻译的过程,作为笔记记录下来: 1.获取信息 要实现在线翻译过程,首先要获得目标网站的信息,我们先打开微软必应翻译的官网(https://cn.bing.com/translator): 我们需要获得它的翻译

感谢RoyFans 他的博客地址http://www.cnblogs.com/royfans/p/7417914.html import requests def py(): url = 'http://fanyi.baidu.com/v2transapi/' while True: print('感谢百度翻译,禁止用于商业用途') print('----------------------------') content=input("中译英请输入1,英译中请输入2,退出请输入Q\n"

今天有一段代码,先是用程序实现. 闲来无聊,又用存储过程实现了一次. 程序中实现. /// <summary> /// 根据区域和用户名获取可访问的国家 /// </summary> public DataTable GetCountry(string area,string user) { try { NHibernate.Engine.ISessionImplementor FactoryImpl = FrameWork.Repository.NHb.SessionBuilde

#!/usr/local/bin/python#-*- coding:utf-8 -*-import http.clientimport urllibimport random host = "106.ihuyi.com"sms_send_uri = "/webservice/sms.php?method=Submit" #查看用户名 登录用户中心->验证码通知短信>产品总览->API接口信息->APIIDaccount = "C2

原文的传送:I don’t want to see another “using namespace xxx;” in a header file ever again 转自  http://blog.csdn.net/pleasecallmewhy/article/details/8528702     在这里,我毫不回避地说了这句话. 作为一个开发者/团队领导者,我经常会去招聘新的项目成员,有时候也帮助其他组的人来面试应聘者.作为应聘流程之一,我经常要求应聘者写一些代码,因此我检查过相当多的

1.如果是一篇英文文档且是pdf格式,可以用word2016打开直接转化成了word,就算不是会员也可以的,在此附上16版的光盘安装包,可以百度自行下载 (链接:https://pan.baidu.com/s/1X1jg3MXPCck3NmtgBQY_Rw 密码:3mjv) 2 .翻译时点击审阅---语言---翻译---翻译文档(不同版本可能有小差异) 3 .然后等一会就会跳转到网页自行翻译了 4 .不过由于我的文档太长可能,没有全文翻译出来

大家一起来找茬(BUG) ----------目录---------- 一.上手体验 1.主界面 2.功能 二.程序的 BUG 三.必应词典的 BUG 1."每日一句"里的句子不能完美翻译 2.不能翻译网页 3.一个不算 BUG 的 BUG 四.采访模块 1.使用背景 2.评价 3.问答环节 五.分析必应词典 1.功能对比 2.产品优劣 3.我对产品的建议 4.我的评价 六.建议和规划 1.如果你是项目经理,如何提高从而在竞争中胜出? 2.目前市面上有什么样的产品? 3.你要设计什么样

一.引言   今天我们开始讲"行为型"设计模式的第十一个模式,也是面向对象设计模式的最后一个模式,先要说明一下,其实这个模式不是最后一个模式(按Gof的排序来讲),为什么把它放在最后呢?因为我们在业务系统中写一个解释器的机会并不是很多,实践比较少,理解和应用该模式就有些困难,所以就放在最后来说.该模式就是[解释器模式],英文名称是:Interpreter Pattern.按老规矩,先从名称上来看看这个模式,个人的最初理解"解释器"和Google的中英翻译功能类似.如

                                                                     基于Android应用<玩转英语>   摘  要 英语作为全球应用最广泛的语种,广泛的应用与社会中的各个方面.近年来,随着移动互联网的崛起和智能移动设备的普及,让更多的人们热衷于开发英语单词学习类的应用软件.而Android系统以其优秀的UI设计,良好的用户体验以及成熟的开发技术,成为开发的最佳选择.本文首先介绍了项目背景及国内发展状况,然后阐述了在Andr

1.  装逼插件 1.1  activate-power-mode   其设置在菜单栏window——active-power-mode下设置颜色是否显示,窗口是否晃动等等 1.2  Background Image Plus 其设置是在菜单栏view——Set Background Image下只能设置单张图片    若需设置多张图片定时切换背景图 ctrl+alt+s   搜索background  设置就可以了 1.3 Stack Overflow   编码中几乎所有遇到的错误,都可以在S

xl_echo编辑整理,欢迎转载,转载请声明文章来源.欢迎添加echo微信(微信号:t2421499075)交流学习. 百战不败,依不自称常胜,百败不颓,依能奋力前行.--这才是真正的堪称强大!! 插件一:lombok 一款能够提升Java开发速度的插件,能以简单的注解形式来简化java代码.Lombok能通过注解的方式,在编译时自动为属性生成构造器.getter/setter.equals.hashcode.toString方法.底层是通过ASM字节码实现的 插件二:Background Im

本笔记摘抄自:https://www.cnblogs.com/PatrickLiu/p/8242238.html,记录一下学习过程以备后续查用. 一.引言 今天我们要讲行为型设计模式的第十一个模式--解释器模式,也是面向对象设计模式的最后一个模式.先要说明一下,其实这个模式不是最后一个模 式(按Gof的排序来讲),为什么把它放在最后呢?因为我们在业务系统中写一个解释器的机会并不是很多,实践比较少,理解和应用该模式就有些困 难,所以就放在最后来说,先从名称上来看这个模式.“解释器”和Google的

小组讨论照片 设想和目标 1.我们的团队项目为英语单词学习助手,名为“我爱记单词”.主要提供服务包括:单词查询,单词测试,单词记忆和中英互译.目前开发的是单机版本,用户可以根据自己的需求灵活的使用相应功能.该版本主打单词记忆功能,通过有效的规划与方法帮助用户更有效地记忆单词.要解决的问题已经有了明确的定义,即实现辅助用户单词记忆的功能,面向的主要用户为备战英语四六级.GRE.TOEFL的广大考生,还包括一些出于其他目的或爱好的英语学习者. 2.根据所处的开发阶段,我们团队留出充足的时间做出了相应

1.How do you expect different personas to use your software? What’s their need and their goals,  how your features works together to solve their needs? 作为学习软件,面向的群体大多局限于校园中的莘莘学子.我们的软件是一款英语单词记忆和管理辅助软件,软件所具备的单词发音功能和词汇背诵功能可帮助广大考生在短期内攻克四六级/GRE.托福等英语考试的词汇

——发布地址(baidu网盘) http://pan.baidu.com/s/15omtB ——简介  <我爱背单词>是一款英语单词记忆和管理辅助软件,旨在帮助广大考生在短期内攻克GRE.托福等英语考试的词汇大关.具有以下基本功能: 单词发音功能 词汇背诵功能 简易词典功能 中英文互译功能 ——运行环境说明 绿色软件无需安装,直接使用,若想删除,一键删除,不留痕迹.完美硬盘版. 需Access的支持. ——系统问题说明 各个功能界面间切换不够流畅,略有卡顿 Access数据库速度较慢,查询时反

下载地址 如何制作分发工具呢 setuppy 源码包 其他文件 制作过程 首先上场的肯定是setuppy了如下 然后是LICENCE 注册 测试 总结 自从接触Python以来也有几个月了,虽然主要的开发语言还是Java,但对Python也算是情有独钟了.大家也都知道Python为什么会这么火,很大的一个原因就是其有丰富而且强大的库支持,一直以来都是在用别人的库,这次博主也尝试着自己做了一个分发版. 下载地址 制作的是一个命令行下的翻译工具,可以实现英汉中单词,句子的互译.当然了,也是借助了第三

程序的github地址:https://github.com/fanbrightup/fanyi 使用起来非常简单,同时支持中英文互译甚至是整句. 步骤一:首先你需要安装node,参见我的node安装 步骤二:sudo  npm install fanyi -g  安装选项-g全局安装,便于在任何终端目录打开 步骤三:命令行输入  fanyi  thank you(要查的单词)即可搜索,得到从有道和爱词霸网上拉下来的翻译,支持汉语和英语查询

IDEA日常开发中,整理一些用到的插件,以便后续使用起来方便. 点击File-Settings->Plugins. 1.进度条-彩虹,搜索Nyan字样,如图所示(本人已安装),点击Installed 安装后效果  2.阿里java规范,搜索Alibaba,如图所示(本人已安装),点击Installed 安装后效果 右键,点击[编码规范约束]  3.中英文互译,搜索Translation,如图所示(本人已安装),点击Installed 安装后效果图 英文->中文:选中内容,右键点击Transla