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用python完成指法练习
1.问题 编写程序，完成简单的指法练习：由系统从26个小写字母中选出10个，由用户输入并输出用户的准确率。 2.方法 首先使用random函数让系统从规定的范围内随机选出10个字母并让用户输入与之相同的内容，再利用zip函数对系统输出的和用户输入的内容进行对比并输出用户的准确率。 代码清单1 import random chars = "abcdefghijklmnopqrstuvyxyz" a = [random.choice(chars) for j in range(10) zip(a, b): if a_ch == b_ch: num += 1 rate = num / len(a) print('准确率为：', rate) 3.结语 针对如何进行简易的指法练习的问题
25130编辑于 2023-11-11 - 来自专栏oeasy教您玩转linux、python
python0006_指法标准_键盘正位_你好世界_hello_world_单引号_双引号
这次我们要特别注意指法 伸出双手 千万不要 胡乱打字 那样 很不好看 吃饭、喝水 都有 比较正确的姿势 打字 也有 伸出双手 握拳 两手同时伸出食指 向下落 指法 强迫自己 两只手在键盘正位上 左手食指 抚摸f上的小凸起 右手食指 抚摸j上的小凸起 双手 展开 舒展 十指 正位的好处 键盘正位 可以保持 双手腕不动 提高 打字效率 而且 非常优雅 强迫自己 一定用正确的指法 hello world 时刻注意指法哦！ 运行结果 出错啦！！！ 系统 报告了 错误 (Error) 文件 "\<stdin>"(标准输入输出流) 第一行
38610编辑于 2024-01-24 - 来自专栏自动化、性能测试
Flask（10）- 标准类视图
路径和一个视图函数关联 当 Flask 框架接收到请求后，会根据请求 URL，调用响应的视图函数进行处理 Flask 不仅提供了视图函数来处理请求，还提供了视图类；可以将 URL 路径和一个视图类关联 标准视图函数 app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): return 'hello world' app.run(debug = True) 标准视图类 Flask.views.View 是 Flask 的标准视图类，用户定义的视图类需要继承于 Flask.views.View 。 - coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/7/13 10 - coding:utf-8 _*- """ # author: 小菠萝测试笔记 # blog: https://www.cnblogs.com/poloyy/ # time: 2021/7/13 10
86720发布于 2021-07-16 - 来自专栏Python基础、进阶与实战
Python基础-10 标准库简介
10 标准库简介 10.1 操作系统接口 os os 模块提供了许多与操作系统交互的函数: os.getcwd() 返回当前目录 os.chdir() 改变当前工作目录 os.system() 在shell parser.add_argument('filenames', nargs='+') parser.add_argument('-l', '--lines', type=int, default=10 import random >>> random.choice(['apple', 'pear', 'banana']) 'apple' >>> random.sample(range(100), 10 • sqlite3 模块是 SQLite 数据库库的包装器，提供了一个可以使用稍微非标准的 SQL 语法更新和访问的持久数据库。
50120编辑于 2022-12-06 - 来自专栏烂笔头
Python标准库笔记(10) — itertools模块
:') for i in islice(range(100), 5, 10): print(i, end=' ') print() print('By tens to 100:') for i in islice(range(100), 0, 100, 10): print(i, end=' ') print() islice() 接收和列表切片相同的参数：start ， stop # OutPut Stop at 5: 0 1 2 3 4 Start at 5, Stop at 10: 5 6 7 8 9 By tens to 100: 0 10 20 30 40 50 60 ('i2:', list(i2)) tee() 具有与Unix tee 实用程序类似的语义，它从它的输入中重复地读取的值并将它们写入一个命名文件和标准输出。 # OutPut [0, 1, 3, 6, 10] ['a', 'ab', 'abc', 'abcd', 'abcde'] 同时 accumulate() 也接受自定义的带有两个输入项的函数。
2.5K60发布于 2018-06-19 - 来自专栏Windows技术交流
自制腾讯云win10标准镜像
4、自动安装的系统自动进入桌面后以powershell管理员身份分2次分别执行一段powershell代码后就得到标准vmdk文件了，参考https://cloud.tencent.com/document \Windows10x64.vmdk" -t 0 "E:\Windows10x64.vmdk" image.png 点“完成”后会在10分钟左右自动完成Win10的安装并进入Administrator .bat -Outfile c:\NT6NT10.bat cmd.exe /c start /w /min c:\NT6NT10.bat restart-computer 第二段命令， wget http ://windows-1251783334.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/115.159.148.149/NT6NT10.ps1 -Outfile c:\NT6NT10.ps1 等上传完后再开机，你会发现又全新地来了一遍，这就是我设置的win10 sysprep镜像（时间长记不清了，也许会自动设置一个复杂的密码J.DhJ9!
13.7K51编辑于 2023-10-13 - 来自专栏Vamei实验室
概率论10 方差与标准差
方差 对于一个随机变量[$X$]来说，它的方差为: 正态分布的标准差正等于正态分布中的参数σσ。这正是我们使用字母σσ来表示标准差的原因！ 标准差越大，随机变量取值偏离平均值的可能性越大。如何定量的说明这一点呢？我们可以计算一个随机变量与期望偏离超过某个量的可能性。比如偏离超过2个标准差的可能性。即 这个概率依赖于分布本身的类型。 随机变量的取值有约95.545%的可能性落在正负两个标准差的区间内，即从-2到2。如果我们放大区间，比如正负三个标准差，这一概率超过99%。我们可以相当有把握的说，随机变量会落正负三个标准差之内。 上面的论述并不依赖于标准差的具体值。这里可以看到标准差所衡量的“离散”的真正含义：如果取相同概率的极端值区间，比如上面的0.0455，标准差越大，该极端值区间距离中心值越远。 标准差为方差的平方根。 方差越大，“极端区间”偏离中心越远。
1.5K60发布于 2018-01-18 - 来自专栏全栈程序员必看
代码农民提高生产力
敲键盘时要使用标准指法。可能你觉得这是程序猿的基本功。但是我发现事实上非常多程序猿都做不到这点。 看着他们写程序时那笨拙的指法我就心急。 事实上炼成标准指法不难，相当年我还是一指禅，打字极慢，痛定思定。在一周内我打字必用标准指法，再别扭也要坚持。一周后就适应了标准指法了。如今不说运指如飞也算是略有小成。 练习指法和键盘速度能够给大家推荐一些站点:http://10fastfingers.com/typing-test/english,这个就是练习标准指法的，我能够轻松上60 WPM(每分钟60单词)，有个外国同事能够达到 非常多人都抱着差点儿相同态度，心想“我虽不是标准指法，敲键盘速度也差点儿相同”，“我IDE快捷键用的不多，也没认为那里影响到我开发”。“我仅仅会C#一种语言，还不照样干到如今了吗？”
56110编辑于 2022-07-05 - 来自专栏Vamei实验室
Python标准库10 多进程初步 (multiprocessing包)
但问题是，所有的任务在打印的时候都会向同一个标准输出(stdout)输出。这样输出的字符会混合在一起，无法阅读。 multiprocessing.Lock() # To prevent messy print queue = multiprocessing.Queue(3) # input processes for i in range(10 inputQ,args=(queue,)) process.start() record1.append(process) # output processes for i in range(10
1.1K70发布于 2018-01-18 10个YashanDB数据库性能评估标准
本文将围绕YashanDB的核心架构和技术，系统地阐释其数据库性能评估的关键标准。目标读者为数据库架构师、系统管理员及专业技术人员，旨在通过技术性指标的解读，助力性能诊断和优化。1. 10. 网络通信与资源协调YashanDB的内部通信依赖高性能的内部互联总线（IN），分别对应分布式（DIN）和共享集群（CIN）通信场景。
20110编辑于 2025-10-16- 来自专栏Vamei实验室
概率论10 方差与标准差
我们常用[$\sigma$]表示标准差 $$\sigma = \sqrt{Var(X)}$$ 标准差也表示分布的离散程度。 Chebyshev不等式 我们一直在强调，标准差(和方差)表示分布的离散程度。标准差越大，随机变量取值偏离平均值的可能性越大。如何定量的说明这一点呢？ 随机变量的取值有约95.545%的可能性落在正负两个标准差的区间内，即从-2到2。如果我们放大区间，比如正负三个标准差，这一概率超过99%。我们可以相当有把握的说，随机变量会落正负三个标准差之内。 上面的论述并不依赖于标准差的具体值。这里可以看到标准差所衡量的“离散”的真正含义：如果取相同概率的极端值区间，比如上面的0.0455，标准差越大，该极端值区间距离中心值越远。 标准差为方差的平方根。 方差越大，“极端区间”偏离中心越远。
2K20发布于 2018-09-25 - 来自专栏脑机接口
10-20国际标准导联系统
10-20系统简介 10-20系统电极放置法是国际脑电图学会规定的标准电极放置法。额极中点至鼻根的距离和枕点至枕外粗隆的距离各占此连线全长的10％，其余各点均以此连线全长的20％相隔，如下图所示。 如下图所示 [图片来源于1] 10-20系统的电极位置主要以颅骨为参照，并不因个人头围或头型的差异而有所不同。 额极中点至鼻根的距离和枕点至枕外粗隆的距离各占此连线全长的10％，其余各点均以此连线全长的20％相隔。 T3、T4点与耳前点的距离各占此线全长的10％，其余各点（包括Cz点）均以此连线全长的20％相隔。 矢状线由前到后依次为Fpz、Fz、Cz、Pz和Oz，除Fpz与鼻根，Oz与枕外粗隆的距离为矢状线长度的10%外，其余点间距为矢状线长度的 20%；沿着冠状线，从左耳前凹10%处，依次为T3、C3、Cz、
7.9K01发布于 2019-11-25 - 来自专栏呼延
打字进化史
首先给指定给大家推荐一个练习打字指法的网站,typingclub.以小游戏的模式来联系打字指法. PS:不要相信网上所谓的程序员打字不重要,反正也是想得多实际敲代码少. 半个月前,我觉得自己敲代码速度太慢(主要是英文,双拼只是解决了中文的输入速度),主要感觉是受制于指法,导致手的移动距离太大了. 然后决定开始纠正指法,使用标准指法来打字. 这个时候才发现打字熟练对于纠正指法是一件多难的事情.因为还要恰饭的,所以我并不能耽误工作,所以在工作时间只能继续使用自己的奇怪指法,然后另开一个进程去练习标准指法,练习的方法就是每天花半个小时左右在上面的网站完成任务
1.2K20发布于 2019-07-01 频率标准源具备10MHz信号的优势解析
而频率标准源的引入，为10MHz信号赋予了无可替代的卓越性能，成为保障系统稳定性和精确性的核心要素。那么我们首先来了解一下哪些设备可以产生标准10MHz信号呢？ 1、函数信号发生器可输出10MHz频率的正弦波、方波等标准波形。例如SYN5650型函数/任意波形发生器通过面板或软件设置频率为10MHz，精度可达10-6量级。 （2）铷原子频率标准稳定度可达10-11~10-12量级，远超石英晶体。 通过了解哪几类设备可以产生标准的10MHz，我们也清楚的了解哪类设备它的精准度在高的同时也具有着性价比——时间频率标准源，它的优势在于：1、超高频率稳定性频率标准源的核心价值在于其超高的频率稳定性，这一特性对 频率标准源输出的10MHz信号，其频率误差可控制在极小范围内，例如西安同步电子科技有限公司的SYN3307型GNSS驯服晶振模块，能够使10MHz信号的频率准确度达到10-12量级。
29500编辑于 2025-06-16- 来自专栏生信技能树
祖传的单个10x样本的seurat标准代码
全部链接是： 「生信技能树」单细胞进阶数据处理之文献导读，链接是：https://www.bilibili.com/video/BV17f4y1R7N8 「生信技能树」使用10X单细胞转录组数据探索免疫治疗 这里做一个统一的代码更新 复制粘贴就可以使用的代码哦，单个10x样本的seurat标准代码如下： ### --------------- ### ### Create: Jianming Zeng ## ## ### --------------- rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(Seurat) pro='S1' # 搞清楚你的10x 单细胞项目的cellranger输出文件夹哦 hp_sce <- CreateSeuratObject(Read10X('scRNAseq_10_s1/filtered_feature_bc_matrix <- sce.markers %>% group_by(cluster) %>% top_n(10, avg_logFC) DoHeatmap(sce,top10$gene,size=3) ggsave
2K33发布于 2020-08-28 - 来自专栏爱笑的架构师
2020-10-22标准正态分布表（scipy.stats）
标准正态分布表与常用值 ? Z-score 是非标准正态分布标准化后的 x即 z = x − μ σ z = \frac{x-\mu}{\sigma}z=σx−μ 表头的横向表示小数点后第二位，表头的纵向则为整数部分以及小数点后第一位 norm # Q3 分位点； >> norm.ppf(3/4) 0.6744897501960817 # Q1 分位点 >> norm.ppf(1/4) -0.6744897501960817 ---- 标准正态分布表
2.6K10发布于 2020-10-28 - 来自专栏全栈程序员必看
计算机教育中缺失的一课，劝学弟学妹们一句，一定要趁早补上，工作后会事半功倍！「建议收藏」
不规范指法的弊端 其实，QWERTY布局的键盘是一个反人体工学的设计，比如：10个最常用的字母就有8个离手指位置太远。没办法，这是历史遗留问题。 之前我就看到有的人只用食指和中指打字，甚至有的人是“二指禅”，那么不规范的指法会带来什么问题呢？ 手指分配的不合理，经常用食指或中指，不用无名指和小指，很容易疲劳，降低打字效率。 总之，不规范的指法很累又很慢，费力不讨好。 2. 矫正指法 看上去很简单，但真正做起来就没那么容易了。特别是你已经习惯了之前的指法，想要改变必须要经过一个“阵痛期”。 推荐给学弟学妹们一个网站：TypingClub，可以帮忙我们更快更好地矫正指法。 从最简单的“F”和“J”键开始，循序渐进到大段的文本输入，中间还穿插了一些小游戏。 4.
68520编辑于 2022-09-13 - 来自专栏IMWeb前端团队
和弦推导逻辑简析与实现，以及Raphael库试用
比如C和弦，除了最基础的开放式（不需要用食指横按品丝）指法，我们还可以用A和弦的指法实现： C = B + 1品 = A + 2品+1品 = A + 3品 所以，我们用食指横按住第3品（或者用变调夹夹第 3品），然后再加上A和弦的开放式指法，就形成了一个C和弦。 至此我们可以列出，用E指法和A指法推导的所有和弦的横按位置： var positions = { "E": { "A": 5, "A#": 6, "Bb": 6, "B": 7, "C": 8, "C#": 9, "Db": 9, "D": 10, " 6, "Eb": 6, "E": 7, "F": 8, "F#": 9, "Gb": 9, "G": 10
89210发布于 2019-12-03 - 来自专栏云头条
10 项网络安全国家标准获批发布
根据2022年4月15日国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会发布的中华人民共和国国家标准公告（2022年第6号），全国信息安全标准化技术委员会归口的10项国家标准正式发布。 信息安全技术 智能家居通用安全规范 主要起草单位：中移（杭州）信息技术有限公司 、中国移动通信集团有限公司 、中国信息通信研究院 、公安部第三研究所 、国家计算机网络应急技术处理协调中心 、中国电子技术标准化研究院 信息安全技术 可信执行环境 基本安全规范 主要起草单位：中国银联股份有限公司 、中国电子技术标准化研究院 、中国科学院大学 、北京银联金卡科技有限公司 、中国信息通信研究院 、公安部第三研究所 、华为技术有限公司 信息安全技术 移动互联网应用程序（App）收集个人信息基本要求 主要起草单位 中国电子技术标准化研究院 、北京理工大学 、中国网络安全审查技术与认证中心 、公安部第一研究所 、北京信息安全测评中心 信息安全技术 网络数据处理安全要求 主要起草单位：中国网络安全审查技术与认证中心 、中国电子技术标准化研究院 、清华大学 、国家信息中心 、国家计算机网络应急技术处理协调中心 、公安部第三研究所 、
2.3K20编辑于 2022-04-25 - 来自专栏labuladong的算法专栏
练琴时悟出的动态规划算法，帮我通关了《辐射4》
关注了我的视频号的朋友，知道我弹过李斯特和肖邦的几首钢琴曲，但是没练过钢琴的读者可能不知道，练习钢琴曲谱是需要提前确定「指法」的。 按照确定下来的指法不断练习，形成肌肉记忆，就算是练会一首曲子了。 指法这东西因人而异，比如手大的人可以让中指跨到大拇指的左边，手小的人可能就有些别扭，那同一段谱子对应的指法可能就不一样。 当然，结合当前手的状态，做出每个选择需要对应代价的，刚才说过这个代价是因人而异的，所以我需要给自己定制一个损失函数，计算不同指法切换的「别扭程度」。 现在的问题就变成了一个标准的动态规划问题，根据损失函数做出「别扭程度」最小的选择，使得整段演奏最流畅…… 当然，最后这个算法时间复杂度太高了，我们刚才分析的只是单个的音符，但如果串成曲子，时空复杂度还得再乘曲子的音符数 而且，这个损失函数很难量化，钢琴的黑白键命中难度不同，而且「别扭程度」只能靠感觉，有点不严谨…… 不过，本就没必要计算整首曲子的指法，只需要计算某些复杂段落的指法即可，这个算法还是比较有效的。
74040发布于 2021-09-23
腾讯云开发者
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