意义 基于dictionary.cambridge.org的英语词典（CLI和API） 安装 将此行添加到您的应用程序的Gemfile中： gem 'meaning' 或将其自己安装为： $ gem install meaning 用法 API： word = Meaning :: MeaningLab . new "word" word . dictionary CLI： $ meaning of Factotum 执照 根据的规定，该gem可作为开源软件。

本文介绍了如何通过Fiddle抓包技术爬取开盘啦App中的50多个数据请求接口，包括人气涨停情绪、主力净流入、龙虎榜、委托信息等关键股票数据。文章详细列出了各个接口的功能和调用方法，如市场情绪指标、打板竞价数据、个股历史涨停原因等，并提供了专供Python使用的KPLApi模块及其方法说明。此外，还提到了如何解析URL和使用教程文档进行自主爬取，为股票量化分析提供了实用的数据获取方案。 在当今的数据时代，获取精确及时的股票市场信息对于投资者和分析人士来说至关重要。本文探讨了一个重要的主题——通过Fiddle抓包技术实现对开盘啦App的数据爬取。文章提供了对50多个数据请求接口的深入解析，这些接口涵盖了广泛的关键股票数据，比如市场人气涨停情绪、主力资金流向、龙虎榜信息以及委托交易信息。 文章介绍了如何利用Fiddle这一强大的抓包工具。使用Fiddle能够捕捉和分析App与服务器之间的数据交互过程，这对于理解接口调用的具体细节和参数配置是至关重要的。通过这种方式，读者可以清晰地了解到每个接口的功能和调用方法。 接下来，文章详细列出了各个接口的具体信息。例如，市场情绪指标接口可以帮助用户了解整体市场情绪的走向，而打板竞价数据接口则提供了市场中活跃交易股票的竞价信息。此外，个股历史涨停原因接口则深入分析了哪些因素导致了某些股票连续涨停，这对于投资者进行股票选择和交易决策具有极大的参考价值。 文章还介绍了专门为Python开发的KPLApi模块。该模块封装了一系列方法，便于用户直接在Python环境中调用和处理这些接口数据。这不仅降低了技术门槛，还提供了强大的数据处理能力，使得股票量化分析更加便捷和高效。 为了提高读者的自主爬取能力，文章还详细说明了如何解析URL，并提供了教程文档。这些内容对于那些希望自行探索和开发数据爬取脚本的读者来说，无疑是宝贵的资源。 本文为股票量化分析者提供了一个实用的数据获取方案，这不仅涉及到了数据接口的详细介绍和技术细节，还包括了具体的实现工具和方法。通过本篇文章的学习，读者能够掌握如何使用Fiddle进行数据抓包，如何利用KPLApi模块简化数据调用过程，以及如何自主解析和爬取开盘啦App中的股票数据。这些知识和技能对于进行股票市场分析和投资决策具有重要意义。

《ArcGIS API for JavaScript v4.9与SDK详解》 ArcGIS API for JavaScript（以下简称ArcGIS JS API）是Esri公司推出的一款强大的Web GIS开发工具，用于构建交互式的地图应用程序。v4.9版本是其重要的一个迭代，带来了许多新特性和改进。此版本与ArcGIS JS SDK一同被压缩在了arcgis_js_v49_sdk.zip和arcgis_js_v49_api.zip两个文件中，为开发者提供了全面的开发资源和文档。 1. **ArcGIS JS API v4.9核心概念：** - **Map对象**：Map是ArcGIS JS API的核心，它代表了地图实例，包含图层、图例、缩放级别等地图元素。 - **View对象**：View负责地图的显示和用户交互，包括视角控制、坐标系统、地理投影等。 - **Layer**：图层是地图的构成部分，可以是矢量数据（如点、线、面）、栅格数据（如卫星图像）或地形数据。 2. **新特性与改进：** - **3D支持增强**：v4.9进一步强化了三维地图的构建和操作，提供更加真实的视觉体验。 - **性能优化**：针对大规模数据渲染和交互进行了性能提升，使地图加载更快，用户体验更流畅。 - **新图层类型**：增加了对新型数据源的支持，如WebTiledLayer和VectorTileLayer，提供了更多样化的地图展示方式。 - **增强的API接口**：新增和优化了许多API接口，使得开发者能更灵活地控制地图功能。 3. **ArcGIS JS SDK：** - **开发指南**：SDK包含了详尽的API文档，帮助开发者了解每个函数、类和方法的具体用法。 - **示例代码**：提供了大量示例代码，覆盖各种常见的地图应用需求，便于快速上手和学习。 - **工具与资源**：SDK还提供了调试工具、性能测试工具以及社区资源，帮助开发者解决实际问题。 4. **应用场景：** - **地理分析**：利用ArcGIS JS API进行空间分析，如缓冲区分析、网络分析等。 - **地图服务**：集成ArcGIS Server提供的地图服务，实现动态数据加载和更新。 - **Web GIS应用**：构建交互式地图应用，用于位置查找、信息查询、路径规划等。 - **移动应用开发**：API也支持移动设备，可以创建跨平台的GIS应用。 5. **学习与开发建议：** - **熟悉JavaScript基础**：由于API基于JavaScript，因此掌握JavaScript语法是首要的。 - **阅读官方文档**：ArcGIS JS API的官方文档是学习的最佳资源，应仔细研读并实践其中的例子。 - **参与社区**：Esri社区和GitHub上有许多开发者分享的经验和问题解决方案，积极参与可以加速学习过程。 - **动手实践**：理论学习后，通过编写实际项目来巩固和提升技能。 ArcGIS JS API v4.9及其SDK是构建专业Web GIS应用的重要工具，结合丰富的资源和强大的功能，可以帮助开发者实现各种复杂的地图功能和应用场景。

在VB（Visual Basic）编程环境中，用户控件（User Control）是一种自定义的图形界面元素，允许开发者将多个标准控件组合成一个单一的、可重用的单元。在这个特定的场景中，我们讨论的是一个名为"CommonDialog用户控件"的自定义组件，它利用了API（应用程序接口）来实现对话框功能，特别是与字体相关的对话框。 CommonDialog控件是VB内置的一种标准控件，它提供了一种简单的方法来显示和操作系统级对话框，如打开文件、保存文件、颜色选择或字体选择等。这个用户控件可能扩展了CommonDialog的功能，提供了更方便的接口或者增强了其灵活性。API调用通常用于访问操作系统级别的功能，因为VB的标准控件可能无法满足所有需求，而API调用可以访问到更底层的操作系统服务。 在VB中，使用API调用需要以下步骤： 1. 定义API函数：需要在VB代码中声明API函数，这通常通过`Declare`语句完成。例如，用于打开字体对话框的API函数可能是`GetOpenFileName`或`GetSaveFileName`。 2. 调用API函数：在适当的地方调用这些API函数，传递必要的参数，如对话框的标题、默认文件路径等。 3. 处理返回值：API函数调用后，会返回一个值，根据对话框的结果进行处理。例如，如果用户选择了字体，API函数返回的路径可以用来设置文本的字体。 对于"CommonDialog用户控件"，我们可以假设它封装了这些API调用，使得开发者无需直接处理API细节，只需简单地调用用户控件的某个方法就能打开字体对话框，并获取用户的选择。这大大简化了代码，提高了开发效率。 这个用户控件可能还包含了一些附加功能，比如预览功能、过滤特定字体类型或者自定义对话框的外观等。为了使用这个控件，开发者需要将其添加到VB工程中，然后通过属性设置来配置其行为，最后在事件处理程序中调用它的方法来显示对话框。 "VB用户控件对话框控件API CommonDialog用户控件"是一个旨在简化字体对话框操作的自定义组件，通过API调用实现了更灵活的对话框功能，为VB开发者提供了便利。在实际项目中，这样的控件可以提高代码的可读性和可维护性，减少重复工作，是VB编程中的一个实用工具。

《picoscope采集卡API说明文档及其中文翻译》是一份重要的技术资料，主要针对使用Picoscope采集卡的工程师和开发者。Picoscope采集卡是高级的数据采集设备，广泛应用于电子工程、科研、医疗等多个领域，其API（应用程序接口）是与硬件进行交互的关键。 API（Application Programming Interface）是一组预定义的函数、过程、对象和协议，它允许软件应用程序之间进行通信。在Picoscope采集卡的场景中，API提供了控制硬件设备、读取数据、设置参数等功能，使得开发者能够方便地构建自己的测量应用。 《picoscope-6000-series-programmers-guide.pdf》这份文档详细介绍了6000系列Picoscope采集卡的编程指南。内容可能包括以下几点： 1. **硬件介绍**：涵盖了6000系列采集卡的特性，如采样率、分辨率、带宽等，以及硬件连接和配置的指导。 2. **API函数库**：详列了所有可用的API函数，包括函数的功能、参数、返回值等，这是编写驱动程序和应用程序的基础。 3. **数据获取**：阐述如何使用API进行实时数据捕获、存储和回放，包括触发机制、缓冲区管理等。 4. **设置与控制**：讲解如何通过API调整采集卡的各种参数，如电压范围、时间基、滤波器设置等。 5. **错误处理**：提供错误代码和相应的解决策略，帮助开发者识别和修复可能出现的问题。 6. **示例代码**：包含各种编程语言（如C、VB.NET、Python等）的示例，帮助初学者快速上手。 而《p6000翻译.pdf》则是对上述英文原版文档的中文翻译，虽然描述中提到翻译质量可能较为粗糙，但它依然是中文环境下理解Picoscope采集卡API的重要参考资料。尽管翻译可能存在不准确之处，但基本概念和操作流程应该是可以理解的。 了解并熟练掌握Picoscope采集卡的API，能够帮助开发者高效地开发测量和分析应用，提升实验或项目的工作效率。在实际操作中，可能需要结合硬件手册、软件开发工具和在线社区资源，以便更深入地理解和应用这些API功能。同时，对于中文翻译的不足，可以参考英文原版文档以获取最准确的信息。

1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。

i MidiWriterJS MidiWriterJS是一个JavaScript库，提供用于生成富有表现力的多音轨MIDI文件的API。 请注意， master分支正在积极开发中，因此，如果您正在寻找经过尝试且真正稳定的版本，请使用最新版本。 安装 npm install midi-writer-js 入门 var MidiWriter = require ( 'midi-writer-js' ) ; // Start with a new track var track = new MidiWriter . Track ( ) ; // Define an instrument (opt

使用WINDOWS API函数，获取本机的IP 比较简单，但是比较适合新手学习

face-api.js 是一个基于 JavaScript 的库，它提供了面部识别功能，使用 TensorFlow.js 作为后端，可以运行在浏览器中或 Node.js 环境中。这个库允许开发者进行诸如面部检测、面部特征点定位、面部表情识别、面部关键点识别等任务。 face-api.js 是一个使用现代Web技术构建的机器学习库，专为面部识别任务设计，具有极高的灵活性和易用性。其背后依托的 TensorFlow.js 是一个由谷歌开发的开源机器学习框架，能够在浏览器或 Node.js 环境中运行JavaScript代码，使得开发者无需复杂的服务器配置，便可在前端应用中嵌入复杂的机器学习模型。 face-api.js 模型支持多种面部识别功能，包括但不限于面部检测、面部特征点定位、面部表情识别以及面部关键点识别。面部检测是指识别图像或视频流中的脸部位置，并绘制边框以标识出来；面部特征点定位则更进一步，能够识别并标记出人脸上的关键特征点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置；面部表情识别关注的是面部表情所表达的情感状态；而面部关键点识别则是一种更为精确的面部特征定位技术，它可以通过识别面部的微小运动来分析人的表情变化，甚至用于人脸对齐、美颜相机等功能中。 face-api.js 之所以受到开发者的青睐，还在于其友好的API设计。它将复杂的机器学习概念抽象化，提供了一系列简洁的函数和方法，使得即使是没有深厚机器学习背景的前端开发人员也能够快速上手并应用这些功能。此外，face-api.js 拥有丰富的预训练模型，这些模型经过优化，可以实现高效且准确的面部识别，大大降低了技术门槛和应用成本。 在使用 face-api.js 时，开发者通常会利用预训练的模型文件。这些模型文件通常包含了大量的训练数据和权重，它们被压缩在特定的文件中，例如 face-api.js-models。当项目需要实时运行面部识别任务时，这些模型文件会被加载到内存中，用于解析和处理输入的图像数据，最终输出识别结果。 通过结合 face-api.js 的功能和其模型文件，开发者可以创建出各种应用场景，如增强现实（AR）应用中的实时面部追踪、安防监控系统中的身份验证、社交媒体中的智能相册管理以及互动娱乐应用中的表情驱动的动画等。face-api.js 的应用范围广泛，为Web技术在机器学习领域的创新提供了可能性。 face-api.js 的模型文件通常通过 npm 或其他包管理工具进行安装。它们被精心设计成可以轻松集成到各种JavaScript项目中，无论是现代的单页面应用程序（SPA）还是复杂的Web应用。开发人员可以通过简单的导入语句，将模型文件包含在他们的项目中，然后按照face-api.js 的文档说明进行使用。 face-api.js 是一个强大的工具，它使得面部识别技术更加普及和易于访问。它不仅推动了机器学习技术在前端开发中的应用，也为最终用户带来了更加丰富和互动的Web体验。

jakarta.persistence-api-2.2.3.jar，适合做一些服务器、java映射等的开发，请注意版本！