你好,我想过滤到LanguageSchool表,但是LanguageSchool表与LanguageSchoolProgram表有关系(多对多)。
public class LanguageSchool
{
public virtual List<LanguageSchoolLanguageSchoolProgram> LanguageSchoolLanguageSchoolPrograms { get; set; }
}
public class LanguageSchoolProgram
{
public long Id { get; set; }
既然moc对象与宏一起工作,那么是否可以在宏中使用Qt语言呢?
基本上,我想做到这一点:
#define TR1(x) QObject::tr(#x)
#define TR2(x) QObject::tr(x)
#define TR3(x) x
#define TR4 QObject::tr("Lolita4")
auto a = TR1(Lolita1);
auto b = TR2("Lolita2");
auto c = TR3(QObject::tr("Lolita3"));
auto d = TR4;
这里我们只有工作的TR3和TR4。
我正在寻找一个库,它可以检测在哪种编程语言中编写了代码片段。我们可以假设代码片段仅用一种语言编写。
例如,对于自然语言,我使用Python 猜猜_语言:
>>> from guess_language import guess_language
>>> guess_language("Ces eaux regorgent de renégats et de voleurs.")
'fr'
>>> guess_language("Tienes que seguir tu corazón.")
&
我想知道动词的ing形式。
目前我正在使用这种依赖于的方法。而且我的代码在大多数情况下都会失败。
from libs.en import *
def get_contineous_tense(i_verb):
i_verb = verb.infinitive(i_verb) #Make sure that the verb is in infinfinitive form
temp = i_verb + 'ing'
if verb.infinitive(temp) == i_verb:
return temp
temp =
最近我正在读一本书,我发现有很多词我很少看到。当我搜索他们的意思时,我发现对于一个单一的词汇,谷歌有一个use over time for:统计数据--从1800年到2010年。
我可以想象谷歌是如何收集互联网上使用的词汇的频率的。但是在互联网之前呢?他们如何知道1800年人们使用词汇的频率?他们是否首先将图表材料转换成数字数据,然后计算结果或其他什么?