王者荣耀的火爆就不用说了，但是一局中总会有那么几个挂机的，总能看到有些人在骂人，我们发现，当你输入一些常见的辱骂性词汇时，系统会自动将该词变成“*”,作为python初学者，就想用python来实现这一功能。 步骤很简单所以就用交互式演示 首先我们要知道王者荣耀有哪些敏感词汇，然后放到一个元组， 第二步用户接收输入的消息 第三步处理敏感词汇 最后输出处理后的消息。 >>> words=('金币', '挂', '傻逼', '猪', '你妈') #创建一个敏感词汇库 >>> user_text = input()存 #接收用户要发送的消息 没有金币，我要挂机。 >>> for word

springboot技术中单文件和多文件上传示例，有完整项目工程、pom.xml和所有代码类，启动springboot即可测试使用。

深度学习工具箱的额外层，包括： 1. sigmoid 激活层2. 回归输出的softmax激活层3.输入层支持多输入 几个例子来说明如何使用深度学习工具箱和额外的层。

在工厂和工作场所，有很多情况下，人们可以通过视觉读取仪表值，但越是连续执行，工人的负担就越大，并且可能会发生人为错误。有许多基于规则的图像处理工作，但要创建可在任何环境中使用的稳健算法并不容易。 在此示例代码中，相机获取的仪表值是使用深度学习来预测的。这是自定义用于回归图像判断的训练过的 CNN (AlexNet) 并将仪表值（连续值）应用于读数的示例。 AlexNet 的训练网络可在此处获得。 https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network [Keyward]图像处理、计算机视觉、深度学习、机器学习、CNN、IPCV演示、深度学习、机器学习、回归、回归、迁移学习

打开移动API样本 使用OMAPI的示例应用

Websocket 和 URL 这是一个参考： : 基本上，一个 websocket 服务器可以根据客户端尝试连接到服务器时使用的 URL 来区分客户端。 所以一个客户端可以在ws://blah.com/giraffe上连接，另一个客户端可以在ws://blah.com/giraffe上ws://blah.com/elephant 。 服务器可以选择对他们一视同仁，或者选择将他们分成不同的聊天室（如果我们正在制作聊天应用程序）。 server.js是一个服务器的例子， client.js使用唯一的 URL 连接。

本篇文章主要介绍了three.js实现3D模型展示的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

Java日志全面示例，可以下载运行，简洁易懂，能说明问题。 用maven构建，Java中普通加载log4j，普通web项目加载log4j，Spring项目加载log4j，让你彻底清除Java日志的配置和集成

上面的代码执行以下操作:从Excel文件加载数据并将其保存在变量data中。分别使用平均值、中位数、std和var函数计算数据的平均值、中位数、标准偏差和方差。使用直方图函数绘制数据的直方图，该函数显示数据的分布。使用偏度和峰度函数计算数据的偏度和峰度。这两个值描述了数据分布的形状。使用disp函数将结果打印到命令窗口。对各部分结果的解释如下:均值:这是数据的平均值。它表示数据的集中趋势。中位数:当数据按升序或降序排序时，数据的中间值。它是集中趋势的稳健度量，不受异常值的影响。标准偏差:这是对数据分布的衡量。它表示数据值与平均值之间的距离。标准差越小，数据就越紧密地聚集在平均值附近。方差:这是标准偏差的平方。它给出了数据值与平均值之差的平方的平均值。偏度:这是对数据分布的不对称性的度量。正偏度表示分布尾部在正侧较长，而负偏度表示分布尾部在负侧较长。峰度:这是数据分布峰度的度量。峰度高的分布具有较多的峰值。

纯手工打造Emit实现AOP private static void OverrideMethods(TypeBuilder tb, MethodInfo method) { if (!method.IsPublic|| !method.IsVirtual || IsObjectMethod(method)) return; Type[] paramTypes = GetParameterTypes(method); MethodAttributes attr = MethodAttributes.Public | MethodAttributes.Family | MethodAttributes.HideBySig | MethodAttributes.Virtual; MethodBuilder mb = tb.DefineMethod(method.Name, attr, method.ReturnType, paramTypes); LocalBuilder result = null; ILGenerator il = mb.GetILGenerator(); bool is_void = method.ReturnType != typeof(void); if (is_void == false) result = il.DeclareLocal(method.ReturnType); object[] attrs = method.GetCustomAttributes(typeof(AspectAttribute), false); if (attrs != null) { //初始化所有当前方法用到的参数object[] CreateLocalParameterArr(il, paramTypes); //初始化AspectContext Type ctxType = typeof(AspectContext); ConstructorInfo info = ctxType.GetConstructor(Type.EmptyTypes); var ctx = il.DeclareLocal(ctxType); il.Emit(OpCodes.Newobj, info); il.Emit(OpCodes.Stloc, ctx); //给AspectContext的参数值属性ParameterArgs赋值 var propMethod = ctxType.GetMethod("set_ParameterArgs"); il.Emit(OpCodes.Ldloc, ctx); il.Emit(OpCodes.Ldloc_0); il.Emit(OpCodes.Call, propMethod); int m = attrs.Length; LocalBuilder[] lbs = new LocalBuilder[m]; MethodInfo[] endInvokeMethods = new MethodInfo[m]; //初始化标记的横切对象，并调用横切对象的BeforeInvoke方法 for (int i = 0; i < m; i++) { var tmpType = attrs[i].GetType(); var aspect = il.DeclareLocal(tmpType); ConstructorInfo tmpInfo = tmpType.GetConstructor(Type.EmptyTypes); il.Emit(OpCodes.Newobj, tmpInfo); il.Emit(OpCodes.Stloc, aspect); var before_invoke_method = tmpType.GetMethod("BeforeInvoke"); endInvokeMethods[i] = tmpType.GetMethod("AfterInvoke"); il.Emit(OpCodes.Ldloc, aspect); il.Emit(OpCodes.Ldloc, ctx); il.Emit(OpCodes.Callvirt, before_invoke_method); il.Emit(OpCodes.Nop); lbs[i] = aspect; } //类对象，参数值依次入栈 for (int i = 0; i <= paramTypes.Length; i++) il.Emit(OpCodes.Ldarg, i); //调用基类的方法 il.Emit(OpCodes.Call, method); //如果有返回值，保存返回值到局部变量 if (is_void == false) il.Emit(OpCodes.Stloc, result); //调用横切对象的AfterInvoke方法 for (int i = 0; i < m; i++) { il.Emit(OpCodes.Ldloc, lbs[i]); il.Emit(OpCodes.Ldloc, ctx); il.Emit(OpCodes.Callvirt, endInvokeMethods[i]); il.Emit(OpCodes.Nop); } //如果有返回值，则把返回值压栈 if (is_void == false) il.Emit(OpCodes.Ldloc, result); //返回 il.Emit(OpCodes.Ret); } }