DragonEnglish:COCA20000+单词+释义
去年的时候接触到了 COCA20000 单词,对这种给单词特定顺序的方式蛮感兴趣的。因为我当时接触的版本只有单词或者单词+释义的版本,所以我直接通过各种方式给它搭配了音标+例句+发音,然后每100个切割成1份,分成了 202 个文件来学习,因为是纯静态的文件我还把它使用 Nginx 镜像打包,给挂到了我的阿里云服务器上面了。前段时间,又把之前的代码翻出来了,果然再看自己之前的代码感觉一团糟,所以我就给删改了很多,然后传到 github 上面了,希望也可以帮助有同样需求的朋友。然后正好到年底了,再水一篇博客来作为今年的结尾的,2023年诸事不顺,希望新的一年可以有新的改变。
注:我发现很多人使用 Anki 来背单词,也有一些人做了相应的模板。不过,我更感兴趣的是 Anki 本身了,但是我现在也没有太多的接触,只是有一个简单的了解,所以我还是暂时坚持我这种方式吧。毕竟,背单词也不是一日之功。
项目地址
dragon_english_page
演示视频
DragonEnglish 开源背单词
演示截图



相关文章:
DragonEnglish:COCA20000+单词+释义
去年的时候接触到了 COCA20000 单词,对这种给单词特定顺序的方式蛮感兴趣的。因为我当时接触的版本只有单词或者单词释义的版本,所以我直接通过各种方式给它搭配了音标例句发音,然后每100个切割成1份,分成了 202 个文件来学习&…...
『亚马逊云科技产品测评』活动征文|云服务器如何快速搭建个人博客(图文详解)
授权声明:本篇文章授权活动官方亚马逊云科技文章转发、改写权,包括不限于在 Developer Centre, 知乎,自媒体平台,第三方开发者媒体等亚马逊云科技官方渠道 文章目录 引言一、前期准备步骤1.1 准备一个亚马逊 EC2 服务器1.2 进入控…...
QT上位机开发(乘法计算小软件)
【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing 163.com】 前面一篇文章,我们学习了怎么创建qt的第一个工程,怎么用designer给qt修改界面。虽然我们到目前为止,还没有编写…...
【Matlab】BP 神经网络时序预测算法
资源下载: https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681507 一,概述 BP 神经网络是一种常见的人工神经网络,也是一种有监督学习的神经网络。其全称为“Back Propagation”,即反向传播算法。BP 神经网络主要由输入层、隐藏层…...
GPT在企业自动化方面的应用
GPT和类似的自然语言处理技术在企业自动化方面有许多应用。以下是一些主要的应用领域: 自动化客户支持: 使用GPT可以构建自动化的客户支持系统,能够理解和生成自然语言文本,回答常见问题,解决用户的疑问和问题。 自动…...
STM32——通用计时器
通用计时器框图 1.时钟源 1)内部时钟(CK_INT) 2)外部时钟模式 1:外部输入引脚(TIx),x1,2(即只能来自于通道 1 或者通道 2) 3)外部时钟模式 2:外部触发输入(ETR) 4&#…...
【HarmonyOS】鸿蒙开发简介与项目基础配置演示
从今天开始,博主将开设一门新的专栏用来讲解市面上比较热门的技术 “鸿蒙开发”,对于刚接触这项技术的小伙伴在学习鸿蒙开发之前,有必要先了解一下鸿蒙,从你的角度来讲,你认为什么是鸿蒙呢?它出现的意义又是…...
[MySQL] MySQL数据库创建存储过程
一、mysql存储过程的相关知识 1.1 存储过程的概念 存储过程是一组为了完成特定功能的SQL语句集合。类似于于其他编程语言中的函数,定义一个函数方法,可以随时起到传参调用的功能。 存储过程在使用过程中是将常用或者复杂的工作预先使用SQL语句写好并用…...
mysql哪些情况下不走索引?
mysql哪些情况下不走索引? MySQL是一种常用的关系型数据库,它使用索引来提高查询性能。然而,并非所有的SQL语句都能充分利用索引。在本文中,我们将介绍几个无法使用到索引的MySQL SQL语句。 1. 使用函数:当SQL语句中…...
蓝桥杯python比赛历届真题99道经典练习题 (13-20)
【程序13】 题目:打印出所有的“水仙花数”,所谓“水仙花数”是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数 本身。例如:153是一个“水仙花数”,因为153=1的三次方+5的三次方+3的三次方。 1.程序分析:利用for循环控制100-999个数,每个数分解出个位,十位,百位。 2.程序…...
初识javaWeb
一、JavaWeb是什么? 1、概念 javaWeb指的是使用java语言进行互联网领域项目开发的技术栈——进行web项目开发所需的技术的集合。 -Web前端——在浏览器中用户可以看到的网页 -Web后端——为前端提供数据的程序 2、Web项目 java语言是可以进行多种类型的项目开发&a…...
day5--java基础编程:异常,内部类
6 异常 6.1 异常概述 出现背景: 在使用计算机语言进行项目开发的过程中,即使程序员把代码写得尽善尽美,在系统的运行过程中仍然会遇到一些问题,因为很多问题不是靠代码能够避免的,比如:客户输入数据的格式,…...
2023.12.28 关于 Redis 数据类型 List 内部编码、应用场景
目录 List 编码方式 早期版本 现今版本 List 实际应用 多表之间的关联关系 消息队列 频道(多列表)消息队列 微博 Timeline 栈 & 队列 List 编码方式 早期版本 早期版本 List 类型的内部编码方式有两种 ziplist(压缩列表…...
uni-app page新建以及page外观配置
锋哥原创的uni-app视频教程: 2023版uniapp从入门到上天视频教程(Java后端无废话版),火爆更新中..._哔哩哔哩_bilibili2023版uniapp从入门到上天视频教程(Java后端无废话版),火爆更新中...共计23条视频,包括:第1讲 uni…...
问题:执行conda init 提示 No action taken,然后无法正确激活环境
执行完下面代码后, conda activate base 报错,提示先执行conda init,于是再执行下面代码 conda init发现还报错提示提示 No action taken。 解决方法: 打开一个新的终端窗口,您应该就可以正常使用conda命令。(把其…...
SpringBoot 增量/瘦身部署jar 包
背景 SpringBoot 项目的部署一般采用全量jar 包方式部署相关项目,如果我们对相关的Contrller\Service\Dao\Mapper 层进行相关业务调整就需要重新编译全量jar 包(包大小约为200M左右)实在太麻烦了。 本文:重点讲解使用SpringBoot 的增量/瘦身…...
AI客服的评分机制及自动化测试
智能客服的评分机制及自动化测试 使用pytest来编写智能客服的测试框架: 准备一个CSV文件来存储测试用例和预期结果。编写测试脚本,其中包含测试用例的读取、发送请求、评分逻辑和结果验证。使用pytest断言来验证测试结果。 首先安装pytest和requests库…...
【Matlab】ELM极限学习机时序预测算法
资源下载: https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681649 一,概述 ELM(Extreme Learning Machine)是一种单层前馈神经网络结构,与传统神经网络不同的是,ELM的隐层神经元权重以及偏置都是随机产生的…...
m3u8网络视频文件下载方法
在windows下,使用命令行cmd的命令下载m3u8视频文件并保存为mp4文件。 1.下载ffmpeg,访问FFmpeg官方网站:https://www.ffmpeg.org/进行下载 ffmpeg下载,安装,操作说明 https://blog.csdn.net/m0_53157282/article/det…...
相机内参标定理论篇------张正友标定法
一、为什么做相机标定? 标定是为了得到相机坐标系下的点和图像像素点的映射关系,为摄影几何、计算机视觉等应用做准备。 二、为什么需要张正友标定法? 张正友标定法使手工标定相机成为可能,使相机标定不再需要精密的设备帮助。…...
突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
黑马Mybatis
Mybatis 表现层:页面展示 业务层:逻辑处理 持久层:持久数据化保存 在这里插入图片描述 Mybatis快速入门 基础光照(Basic Lighting)
基础光照(Basic Lighting) 冯氏光照模型(Phong Lighting Model) #mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GLdskXwWINxNGHso .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GLd…...
使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台
🎯 使用 Streamlit 构建支持主流大模型与 Ollama 的轻量级统一平台 📌 项目背景 随着大语言模型(LLM)的广泛应用,开发者常面临多个挑战: 各大模型(OpenAI、Claude、Gemini、Ollama)接口风格不统一;缺乏一个统一平台进行模型调用与测试;本地模型 Ollama 的集成与前…...
论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing
Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON,依赖模型推理阶段输出进行差分测试,但在训练阶段是不可行的,因为训练阶段直到最后才有固定输出,中间过程是不断变化的。API 库覆盖低,因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...
