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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。 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
32430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
57810编辑于 2024-01-24 - 来自专栏Deep learning进阶路
3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
65940发布于 2019-07-02 3-2配置系统
.Net Core配置系统支持文件（Json、XML、INI）、注册表、环境变量、命令行、AZure Key Vault等。
24810编辑于 2026-06-17- 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
83020发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
分布式系统的协调工作就是通过某种方式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信方式有两种：
68210编辑于 2022-05-17 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
53350发布于 2018-08-15 用python+tkinter从零写键盘指法训练工具
用Python+tkinter从零写一个键盘指法训练小工具（附掉落游戏与Python编程练习）适用标签：Python、tkinter、GUI编程、教育信息化、小工具开发前言在教育信息化一线，经常遇到学生 "打字慢、指法乱、学编程手生"的问题。 于是我用Python标准库tkinter写了一个纯单机、零第三方依赖的键盘指法训练小工具：基础英文打字、四六级单词、Python代码照打练习一应俱全，还带一个Canvas掉落小游戏和本地成绩统计，最后用 六、小结这个工具全部基于Python标准库，零第三方依赖、单机离线可用，适合学校机房批量部署。
27910编辑于 2026-07-23- 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
1.1K30发布于 2019-11-08 - 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
1.4K20发布于 2019-07-01 科学纠正打字指法：从键盘绝对坐标建立到 WPM 测速算法与 IME 拦截技术深度拆解
然而，许多程序员在实际编码时仍存在一些“野路子”指法（如左手食指越界敲击B键、单手按Shift，或依赖视觉搜寻键盘边缘的_、{}、=>等特殊符号）。 WPM（WordsPerMinute，每分钟打字数）：英文打字标准：由于英文单词长度不一，标准工业模型（如Typing-SpeedStandard）将一个“标准单词”定义为5个字符（含标点与空格）。 1.全拼输入法的击键冗余损耗在标准拼音输入法中，平均键入一个汉字需要3.5次以上击键（如输入“双”需要敲击s-h-u-a-n-g6次，加上空格选字共7次）。 其内部提供了高稳定性的Composition组合拦截逻辑与无后台无感延迟测试机制，非常适合作为开发者研究输入法工程与指法人机动力学的技术参照。 纠正野路子指法、减少上下文切换损耗，并结合双拼或五笔等科学的输入映射，能为开发者重建完美的无意识输入闭环，释放宝贵的编码心流资源。
49010编辑于 2026-06-01- 来自专栏前端框架
【开源测评】vkeyboardhand：最适合嵌入博客的键盘指法教学组件
一、项目简介vkeyboardhand是一个基于SVG键盘图+SVG手势图+JavaScript事件驱动联动实现的交互式虚拟键盘及指法显示教学系统。 当用户按下真实键盘上的按键（或点击虚拟按键）时，对应的键位会高亮，手部手势图会同步切换，同时底部的"指法提示条"会实时显示"哪个手指按哪个键"——这种三合一的联动反馈，让它成为打字教学中极其直观的工具。 vkeyboardhand：一个零依赖的交互式虚拟键盘指法教学组件项目地址：https://github.com/ayuday/vkeyboardhand在线演示：https://vk.markdownlang.com 二、核心功能键盘-手势联动：按下按键时，对应键位高亮+手势图同步切换+指法提示条实时更新⌨️KeyboardEvent驱动：监听keydownkeyup事件，支持ShiftAlt等组合键手势️点击模拟： 产品展示：在键盘硬件产品页面中展示按键映射和指法建议。游戏化学习：结合打字游戏，实时反馈用户的手指位置是否正确。
32010编辑于 2026-08-04 - 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.5K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.6K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
1.9K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
1.1K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
1.5K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
35540编辑于 2022-11-30 - 来自专栏c语言与cpp编程
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
75400发布于 2020-12-02 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
1.1K20编辑于 2023-08-28
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