titles_psvgames.tsv下载

时间: 2023-07-27 18:04:40 浏览: 193
titles_psvgames.tsv是一个tsv（Tab Separated Values）文件，包含了关于PSV（PlayStation Vita）游戏的相关信息。tsv文件是一种类似于CSV（Comma Separated Values）文件的数据格式，每行代表一个数据记录，不同的列由制表符分隔。 下载titles_psvgames.tsv文件的目的可能是为了获取PSV游戏相关的数据，这些数据可以用于分析、统计、筛选等目的。例如，可能想要了解PSV游戏的名称、发行日期、发行商、开发商、游戏类型等信息，以便进行市场调研、比较不同游戏的评价和销售情况。 要下载titles_psvgames.tsv文件，可以通过互联网搜索或者访问相关网站来获取。一般来说，可以在游戏相关的网站、论坛、数据分析网站等地方找到这类文件的下载链接。点击下载链接后，选择保存文件的位置，等待下载完成即可。 下载下来的titles_psvgames.tsv文件可以使用任何支持tsv格式的软件打开，例如Microsoft Excel、Google Sheets等。在打开文件后，可以浏览、筛选、排序和编辑数据，根据自己的需求进行数据处理。 通过下载和使用titles_psvgames.tsv文件，可以方便地获取PSV游戏相关的信息，对于游戏研究者、游戏爱好者或相关从业者来说，这个文件可能是非常有用的资源。
相关问题

if(btitle) { document.getElementById(uid + "newstitle").innerHTML = _this.titles[_this.nextIndex]; document.getElementById(uid + "newstitle").href = _this.urls[_this.nextIndex]; if(_this.tipTitles.length > 0){ document.getElementById(uid + "newstitle").title =_this.tipTitles[_this.nextIndex]; }else{ document.getElementById(uid + "newstitle").title =_this.titles[_this.nextIndex]; } }

这段代码的作用是根据一些条件来更新网页中的某个元素的内容和属性。具体来说，如果变量btitle为真，则将下一个标题(_this.titles[_this.nextIndex])赋值给id为"newstitle"的元素的innerHTML属性，并将相应的链接(_this.urls[_this.nextIndex])赋值给href属性。如果提示标题(_this.tipTitles)的长度大于0，则将下一个提示标题(_this.tipTitles[_this.nextIndex])赋值给title属性，否则将下一个标题(_this.titles[_this.nextIndex])赋值给title属性。

isShopLazza ? INIT_TITLES.DEFAULT : (INIT_TITLES[applyType] || INIT_TITLES.DEFAULT)，优化js代码

这段代码可以进行如下优化： ``` const title = INIT_TITLES[applyType] || INIT_TITLES.DEFAULT; const isShopLazza = title === 'ShopLazza'; ``` 这样可以避免重复计算 INIT_TITLES[applyType]，提高代码执行效率。同时，将计算结果存储在变量中，可以使代码更加易读和易于维护。

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PSV Game Tools.rar

用于PSV游戏自行下载的人。这里仅仅是最基本的工具。具体使用看我CSDN的Blog。 工具类型：1.pig2zip.exe 用于pkg解码。2.内含部分的PSV的TSV文件，不确定是否最新。3.有python写的代码，用于转换TSV文件为Excel文件。4.搜索方法，Ctrl + F 一般代码工具或数据分析工具会具备的功能。
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NoPayStation 从索尼服务器下载NoNpDrm

NoPayStation可以帮助你从索尼的官方服务器下载NoNpDrm游戏和DLC，安全，完整，并且支持pkgi。 NoPayStation目前支持PSV游戏+DLC+主题，PSP游戏+DLC+主题，PS3游戏+DLC+主题，PSM游戏，PSX游戏。均为NoNpDrm安装，支持更新与奖杯。
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PSV工具箱+黑商店+本地缓存文件+config文件+安装图文说明.zip

①安装：PSV工具箱(已安装就跳过此步骤) ②安装：PSV工具箱里，常用插件前4个(见图)并重启(如果已安装就跳过此步骤) ③安装：pkgj-v0.57.vpk 或者 pkgj-v1.08.vpk (已安装就跳过此步骤) ④复制：本地缓存文件 文件里面所有文件，都要复制到PSV根目录下： pkgi 或 pkgj 文件夹中。 ⑤运行：pkgj 刷新！ 详细请参考：https://blog.csdn.net/djk8888/article/details/112471090

import requests from bs4 import BeautifulSoup import xlwt title_list = [] datalist = [] headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.67" } # 获取网页信息 response = requests.get("https://movie.douban.com/top250", headers=headers) content = response.text soup = BeautifulSoup(content, "html.parser") all_titles = soup.findAll("span", attrs={"class": "title"}) for title in all_titles: title_string = title.string if "/" not in title_string: print(title_string.string) title_list.append(title_string.string) all_comments = soup.findAll("span", attrs={"class": "inq"}) for comment in all_comments: print(comment.string)能不能帮我将title.string和comment.string的数据写入excel文件

all_titles = soup.findAll("span", attrs={"class": "title"}) for title in all_titles: title_string = title.string if "/" not in title_string: title_list.append(title_string) all_comments = soup....

读取文本文件movies_revenue_starring_1950_2010.txt, 首先按照电影title降序排序，然后分别可视化电影的revenue Starring Actors Popularity 的值，每幅图均包括图例、图标题，x轴刻度值为电影title且斜45°显示(为了显示美观，可以将电影title每隔若干个抽样显示)，每幅图曲线颜色分别为红色、绿色;每幅图分别保存为png图片保存，分辨率为400 dpi，png图片命名分别为movies_revenue_1950_2010.png、m

plt.xticks(x_ticks, titles, rotation=45, ha='right') plt.legend() plt.title('Revenue of Movies from 1950 to 2010') plt.savefig('movies_revenue_1950_2010.png', dpi=400) # 可视化电影的starring actors ...

改进代码，增加功能可选任意几个标题生成曲线。代码如下：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('your_file_path.csv') # 获取所有标题 titles = data.columns.tolist() # 用户选择要绘制的标题 selected_title = input("Please enter the title you want to plot: ") # 获取相应标题的数据列 selected_data = data[selected_title] # 绘制曲线图 plt.plot(selected_data) plt.title(selected_title) plt.xlabel("Index") plt.ylabel("Value") plt.show()

selected_titles.remove(label) else: selected_titles.append(label) check.on_clicked(func) # 绘制曲线图 def plot_selected_data(selected_titles): for title in selected_titles: selected_data = data...

url = "http://www.greenfinance.org.cn/" # 发送HTTP请求，获取网页HTML代码 response = requests.get(url) html = response.content # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找包含政策数据的HTML元素 policy_section = soup.find('div', class_='policy-section') # 查找政策标题和内容 policy_titles = policy_section.find_all('h3') policy_contents = policy_section.find_all('p') print(policy_section) # 输出政策数据 for i in range(len(policy_titles)): print(policy_titles[i].text) print(policy_contents[i].text) print() Traceback (most recent call last): File "/var/folders/wj/mvzl124x2xv1ywq89bjh3qkm0000gn/T/ipykernel_71039/3485610234.py", line 14, in <module> policy_titles = policy_section.find_all('h3') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all' url = "http://www.greenfinance.org.cn/" # 发送HTTP请求，获取网页HTML代码 response = requests.get(url) html = response.content # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找包含政策数据的HTML元素 policy_section = soup.find('div', class_='policy-section') # 打印policy_section的值 print(policy_section) # 查找政策标题和内容 policy_titles = policy_section.find_all('h3') policy_contents = policy_section.find_all('p') # 输出政策数据 for i in range(len(policy_titles)): print(policy_titles[i].text) print(policy_contents[i].text) print() None Traceback (most recent call last): File "/var/folders/wj/mvzl124x2xv1ywq89bjh3qkm0000gn/T/ipykernel_71039/3956965668.py", line 17, in <module> policy_titles = policy_section.find_all('h3') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

因此在之后的代码中，访问None的属性或方法时，会出现'NoneType' object has no attribute 'find_all'的错误提示。可能的原因是该网页的结构发生了变化或者网络连接出现了问题，建议检查一下网页的结构和网络连接...

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、...

import requests from bs4 import BeautifulSoup # 要爬取的页面URL url = "http://www.greenfinance.org.cn/" # 发送HTTP请求，获取网页HTML代码 response = requests.get(url) html = response.content # 使用BeautifulSoup解析HTML代码 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 查找包含政策数据的HTML元素 policy_section = soup.find('div', class_='policy-section') # 查找政策标题和内容 policy_titles = policy_section.find_all('h3') policy_contents = policy_section.find_all('p') # 输出政策数据 for i in range(len(policy_titles)): print(policy_titles[i].text) print(policy_contents[i].text) print() Traceback (most recent call last): File "/var/folders/wj/mvzl124x2xv1ywq89bjh3qkm0000gn/T/ipykernel_71039/2617175839.py", line 18, in <module> policy_titles = policy_section.find_all('h3') AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'find_all'

这个错误可能是因为在政策数据的HTML元素中没有找到div元素的class属性为policy-section的元素，导致无法找到政策标题和内容的HTML元素。... 如果出现这种情况，可以尝试检查以下几点： ...如果网站的结构发生了...

labels = [k for k in train_generator.class_indices] sample_generate = train_generator.__next__() images = sample_generate[0] titles = sample_generate[1] plt.figure(figsize = (20 , 20)) for i in range(20): plt.subplot(5 , 5 , i+1) plt.subplots_adjust(hspace = 0.3 , wspace = 0.3) plt.imshow(images[i]) plt.title(f'Class: {labels[np.argmax(titles[i],axis=0)]}') plt.axis("off")什么意思

然后，sample_generate = train_generator.__next__()用于获取训练数据生成器的下一个batch的数据，并将其存储在一个名为sample_generate的变量中。 接下来，images = sample_generate[0]用于将sample_...

用py的 PySimpleGUI把以下程序做成可视化程序： import pandas as pd from openpyxl import Workbook from openpyxl.chart import LineChart, Reference # 读取表格数据 df = pd.read_excel('merged.xlsx') # 取出第一、二、三列数据 x = df.iloc[:, 0] y1 = df.iloc[:, 1] y2 = df.iloc[:, 2] # 创建一个新的工作簿 wb = Workbook() sheet = wb.active # 将数据写入新的工作簿 for i in range(len(x)): sheet.cell(row=i+1, column=1, value=x[i]) sheet.cell(row=i+1, column=2, value=y1[i]) sheet.cell(row=i+1, column=3, value=y2[i]) # 创建一个折线图 chart = LineChart() data = Reference(sheet, min_col=2, max_col=3, min_row=1, max_row=len(x)) chart.add_data(data, titles_from_data=True) chart.title = 'My Chart' chart.x_axis.title = 'X' chart.y_axis.title = 'Y' # 将折线图添加到新的sheet中 chart_sheet = wb.create_sheet('Chart Sheet') chart_sheet.add_chart(chart, 'A1') # 保存工作簿 wb.save('merged.xlsx')

chart.add_data(data, titles_from_data=True) chart.title = 'My Chart' chart.x_axis.title = 'X' chart.y_axis.title = 'Y' # 将折线图添加到新的工作簿中 chart_sheet = wb.create_sheet(sheet_name) ...

将 title 的内容保存为 csv 文件，位置为 ./step1/csv_file.csv。

titles = ["标题1", "标题2", "标题3"] # 将标题保存到csv文件 with open('./step1/csv_file.csv', mode='w', newline='') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(titles) 在这个例子...

文件 "netflix_titles.csv" 包含Netflix播放的剧集信息。写一程序，让用户输入类型(type)、评级(rating)，程序找到符合输入的所有剧集，并打印输出剧集的国家(country)和名称(title)。

df = pd.read_csv('netflix_titles.csv') # 获取用户输入的类型和评级 type_input = input('请输入类型(type): ') rating_input = input('请输入评级(rating): ') # 筛选符合输入的剧集 result = df[(df['type'] =...

http://www.moe.gov.cn/jyb_sjzl/moe_560/2021/gedi/202212/t20221230_1037362.html python语言爬取该网页的数据

titles = soup.find_all('h3') # 查找所有标题 contents = soup.find_all('div', {'class': 'TRS_Editor'}) # 查找所有正文内容 for title, content in zip(titles, contents): print(title.text) print(content....

python转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df¶

labels = sample_titles.apply(lambda x: 'N' if 'normal' in x else 'C') # 添加 label 列 df = df.assign(label=labels.values) # 重命名列名 df = df.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Gene'}) # 打印 df print...

chart.add_data(data, titles_from_data=True)请解释

titles_from_data是一个布尔值，如果为True，则使用数据中的第一行作为标题。如果为False，则不使用标题。 例如，如果我们有以下数据： data = [ ["Month", "Sales"], ["January", 1000], ["February", ...

帮我优化一下代码：import requests from lxml import html url = "https://www.baidu.com" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" } response = requests.get(url, headers=headers) html_tree = html.fromstring(response.content) titles = html_tree.xpath('//ul[@class="s-hotsearch-content"]/li/a/text()') print(titles)

titles = get_titles(url) print(titles) 通过将获取标题的逻辑封装为函数，并添加了错误处理机制，可以提高代码的可读性和健壮性。这样，在其他地方需要获取标题时，只需调用该函数即可。

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GO婚礼设计创业计划：技术驱动的婚庆服务

"婚礼GO网站创业计划书" 在创建婚礼GO网站的创业计划书中，创业者首先阐述了企业的核心业务——GO婚礼设计，专注于提供计算机软件销售和技术开发、技术服务，以及与婚礼相关的各种服务，如APP制作、网页设计、弱电工程安装等。企业类型被定义为服务类，涵盖了一系列与信息技术和婚礼策划相关的业务。 创业者的个人经历显示了他对行业的理解和投入。他曾在北京某科技公司工作，积累了吃苦耐劳的精神和实践经验。此外，他在大学期间担任班长，锻炼了团队管理和领导能力。他还参加了SYB创业培训班，系统地学习了创业意识、计划制定等关键技能。 市场评估部分，目标顾客定位为本地的结婚人群，特别是中等和中上收入者。根据数据显示，广州市内有14家婚庆公司，该企业预计能占据7%的市场份额。广州每年约有1万对新人结婚，公司目标接待200对新人，显示出明确的市场切入点和增长潜力。 市场营销计划是创业成功的关键。尽管文档中没有详细列出具体的营销策略，但可以推断，企业可能通过线上线下结合的方式，利用社交媒体、网络广告和本地推广活动来吸引目标客户。此外，提供高质量的技术解决方案和服务，以区别于竞争对手，可能是其市场差异化策略的一部分。 在组织结构方面，未详细说明，但可以预期包括了技术开发团队、销售与市场部门、客户服务和支持团队，以及可能的行政和财务部门。 在财务规划上，文档提到了固定资产和折旧、流动资金需求、销售收入预测、销售和成本计划以及现金流量计划。这表明创业者已经考虑了启动和运营的初期成本，以及未来12个月的收入预测，旨在确保企业的现金流稳定，并有可能享受政府对大学生初创企业的税收优惠政策。 总结来说，婚礼GO网站的创业计划书详尽地涵盖了企业概述、创业者背景、市场分析、营销策略、组织结构和财务规划等方面，为初创企业的成功奠定了坚实的基础。这份计划书显示了创业者对市场的深刻理解，以及对技术和婚礼行业的专业认识，有望在竞争激烈的婚庆市场中找到一席之地。
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# 请根据注释在下面补充你的代码实现knn算法的过程 # ********** Begin ********** # # 对ndarray数组进行遍历

K-Nearest Neighbors (KNN) 算法是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归分析。在代码中，实现KNN的基本步骤如下： ```python # 导入必要的库 import numpy as np from collections import Counter # 假设我们有一个训练数据集 X_train 和对应的标签 y_train X_train = ... # (n_samples, n_features) y_train = ... # (n_samples) # KNN函数实现 def knn_k(X_test, k, X_train, y_train):
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信息技术在教育中的融合与应用策略

信息技术与教育是一个关键领域，它探讨了如何有效地将计算机科学（CS）技术融入教育体系，提升教学质量和学习体验。以下是关于该主题的一些重要知识点： 1. **逻辑“与”检索**：在信息检索中，逻辑“与”操作用于同时满足多个条件的查询，确保结果包含所有指定的关键词，提高搜索的精确度。 2. **通配符“*”的应用**：通配符“*”（星号）在搜索中代表任意字符序列，帮助用户查找类似或部分匹配的关键词，扩大搜索范围。 3. **进阶搜索引擎检索技巧**：理解并运用高级搜索选项，如布尔运算、过滤器和自定义排序，能够更高效地筛选和分析搜索结果。 4. **教育目标与编写方法**：B选项对应的学习目标可能是具体的教学策略或技能，可能是指将信息技术融入课程设计中的具体步骤。 5. **课程整合与变革**：将信息技术融入课程整体，涉及课程内容和结构的创新，这是支持教育变革的一种观点。 6. **经验之塔理论**：该理论区分了从实践操作到抽象概念的认知层次，电影与电视在经验之塔中处于较为具体的底层经验。 7. **信息素养的侧重点**：信息能力被认为是信息素养的重点与核心，强调个体获取、评估、管理和创造信息的能力。 8. **教学评价类型**：学习过程中可以进行过程性评价和总结性评价，前者关注学习过程，后者评估最终成果。 9. **网络课程的支撑**：网络及通讯技术为网络课程提供了基础设施和环境支持，确保在线学习的顺利进行。 10. **PowerPoint演示模式**：演讲者模式允许演讲者在幻灯片展示的同时查看备注，增强讲解的灵活性。 11. **“经验之塔”层级**：电影与电视作为视听媒体，对应的是相对具体的实践经验，位于经验之塔的较低层。 12. **教育信息化的兴起**：20世纪90年代，伴随“全国学习网”等项目的建设，教育信息化的概念逐渐被提出。 13. **信息技术与课程整合误区**：错误的做法包括认为存在固定模式，以及忽视信息技术作为学生主动学习工具的角色。 14. **先行组织者教学策略**：由美国心理学家George A. Bormann提出的教学策略，用于引导学生理解和准备新知识。 15. **校本教研方式**：D选项可能是非主要的校本教研方式，通常包括同伴互助、专业发展研讨会等形式。 16. **信息化教育的核心**：信息化教育的核心是教育信息资源的利用和整合，促进教育质量的提升。 17. **信息技术与科研任务整合模式**：学生通过信息技术完成科研任务，体现的是信息技术作为学习工具和科研支持的作用。 18. **中国知网资源下载**：中国知网除了CAJ格式，还提供PDF或其他格式的资源下载。 19. **多媒体课件编辑软件**：Authorware是一种常用的多媒体课件制作工具，Windows不是编辑软件。 20. **问题设计原则**：问题设计需要具有一定的复杂性和歧义性，以激发思考和批判性思维。 21. **学习理论基础**：学习被解释为刺激与反应之间的联结，但这里的“及时强化”可能指的是行为主义学习理论中的强化机制。 以上是关于信息技术与教育的一些关键知识点，涵盖了课程设计、信息检索、教育理论与实践等方面。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩