Import sources within a group must be alphabetized 导入的参数必须按字母顺序排列

最新推荐文章于 2024-07-15 10:03:36 发布
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分类专栏： typescript 文章标签： typescript
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Cynthia_Wiki/article/details/98942206
本文介绍如何在tslint.json配置文件中禁用有序导入规则，通过将'ordered-imports'设置为false，使TypeScript项目中的导入声明不再强制遵循特定顺序。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

解决：
tslint.json的rules对象里添加如下代码

"ordered-imports": false
『杭电1623』Searching Quickly
漠宸离若的博客
09-12 167
Problem Description Searching and sorting are part of the theory and practice of computer science. For example, binary search provides a good example of an easy-to-understand algorithm with sub-linear complexity. Quicksort is an efficient O(nlongn) [aver
Python 2-3 匿名函数
yake1965
01-21 1343
匿名函数 lambda λ 使用lambda可以定义简单的单行匿名函数。lambda的语法如下： lambda args: expression 即lambda 参数: 表达式 lambda_add=lambdax,y:x+y defnormal_add(x,y): returnx+y assertlambda_add(2,3)==normal_add(2,3) 注： assert expression [, arguments]...
ordereddict can't import
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有序字典ordereddict import问题： 由于版本问题，他们所属的包不同，所以要从bu y
react+typescript报错集锦<持续更新>
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typescript报错集锦 错误：Import sources within a group must be alphabetized.tslint(ordered-imports) 原因：import名称排序问题，要求按照字母从小到大排序； 解决方案：修改 tslint.json 中 rules 的规则 “ordered-imports” 为 false 即可。 "rules": { 　　...
UnitTest中的Path must be within the project 问题
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07-15 177
转载自：http://www.lingcc.com/2011/12/15/11902/#sec-1 日常使用python编程时，为了用某个代码模块，通常需要在代码中先import相应的module。那么python的import是如何工作的呢？ Table of Contents 1 如何使用import 2 import语句针对单个模块文件的工作方式 3 i...
react + typescript 学习
weixin_30426957的博客
06-15 267
react，前端三大框架之一，也是非常受开发者追捧的一门技术。而 typescript 是 javascript 的超集，主要特点是对 类型 的检查。二者的结合必然是趋势，不，已经是趋势了。react 文档、typescript 文档都看过，例子也敲过了，对此也都有了一定的理解，但是把二者很好的结合在一起，还是遇到了一些问题。纯粹记录一些，当然也希望有优秀资源的，提供一下，分享一下。提前道谢了~...
【期刊】【传统的出版模式】Transportation 运输
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03-28 1537
我们的兴趣不仅在于交通政策、系统和服务，还在于它们对社会、经济和环境的影响，然而，关于将既定程序应用于特定地点或制定计划或政策的论文不太可能被证明是可以接受的，除非他们报告的经验将对在其他地方工作的人真正有益。以结构良好的稿件和写得很好的英语展示您的作品，为编辑和审稿人提供了理解和公正评估的最佳机会。如果您投稿的期刊使用双重匿名同行评审，并且您向审稿人提供访问您的数据的权限（例如，通过存储库链接、补充信息或应要求提供的数据），强烈建议数据中的作者身份也匿名化。在这种情况下，应使用其他来源的材料。
【期刊】【结构与多学科优化】【Structural and Multidisciplinary Optimization】
wq6qeg88的博客
03-19 1242
当主题与结构优化密切相关时，涵盖计算机辅助设计和制造、增材制造、数字孪生、人工智能、系统识别和建模、逆过程、计算机模拟、生物力学、生物医学应用、纳米技术、电气和电子系统、MEMS、光学、化学过程、计算生物学、不确定性量化、元建模、DOE 和工程产品的主动控制等领域， 流体或其他主要物理学。该杂志的范围从该领域的数学基础到算法和软件开发，从基准示例到广泛行业实际应用的案例研究，包括汽车、航空航天、铁路、AEC（建筑、工程和施工）、机械、电气、化学、海军和生物医学。The journal 期刊。
Chapter-3-Item-14-考虑实现 Comparable 接口
学IT的细胞膜的博客
07-15 609
Chapter 3. Methods Common to All Objects（对象的通用方法） Item 14: Consider implementing Comparable（考虑实现 Comparable 接口） Unlike the other methods discussed in this chapter, the compareTo method is not declared in Object. Rather, it is the sole method in the Compara
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weixin_34072159的博客
02-18 1513
原文地址 作者：Ross Bulat 注：本文并非直译 一份用Typescript开发react和redux应用的指南 typescript在增强react应用的稳定性，可读性以及易管理性方面一直都处在非常重要的位置上，typescript为React和其他javascript前端框架逐步引入了更多的支持；从3.0版本和3.1版本之后显著增强了许多功能。在过去，typescript集成到react...
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### NRC Library 的功能及其在情感分析中的应用 NRC Emotion Lexicon 是一种广泛应用于情感分析的情感词典之一[^3]。该词典由 Mohammad 和 Turney 提出，旨在通过关联词语与其对应的情绪类别（如愤怒、恐惧、喜悦等）来实现更细致化的情感分类。具体而言，NRC Emotion Lexicon 将每个单词映射到八种基本情绪（正面、负面、愤怒、厌恶、期待、恐惧、快乐、悲伤、惊讶）以及二元标签（积极或消极）。这种设计使得其不仅能够用于简单的正负情感分类，还能深入挖掘文本中更为复杂的情绪层次。 以下是基于 Python 使用 `nltk` 库加载并操作 NRC Emotion Lexicon 的示例代码： ```python import pandas as pd # 加载 NRC Emotion Lexicon 数据集 def load_nrc_emotion_lexicon(): nrc_file_path = 'NRC-emotion-lexicon-wordlevel-alphabetized-v0.92.txt' emotions = ['anger', 'fear', 'anticip', 'trust', 'surprise', 'sadness', 'disgust', 'joy'] with open(nrc_file_path, 'r') as file: data = [] for line in file: parts = line.strip().split('\t') word, emotion, value = parts[0], parts[1], int(parts[2]) if value == 1 and emotion in emotions: data.append((word, emotion)) df = pd.DataFrame(data, columns=['Word', 'Emotion']) return df # 示例：获取特定单词的相关情绪 df = load_nrc_emotion_lexicon() example_word = 'love' result = df[df['Word'] == example_word] print(f"Emotions associated with '{example_word}':\n{result}") ``` 上述代码展示了如何读取 NRC Emotion Lexicon 并查询某个单词对应的多种情绪。此方法适用于需要深入了解文本背后隐藏情绪的应用场景。 此外，在 R 中也可以利用 Syuzhet 包调用 NRC 方法进行情感分析[^4]。尽管两者实现方式有所不同，但核心理念均围绕着借助预定义好的情感词典完成对输入数据的逐词评分与汇总统计。 ### TidyText 方式的补充说明 对于大规模文本集合来说，采用 tidytext 风格的数据处理流程是一种高效的选择[^5]。例如，先将原始句子分解成独立词汇序列再逐一匹配至指定字典项下即可快速得出整体倾向得分分布状况图谱展示效果尤为直观明了便于进一步可视化呈现出来供决策者参考采纳实施相应措施加以改进优化提升用户体验满意度水平等等诸多好处不胜枚举值得尝试探索一番看看能否满足实际业务需求目标达成共识共同进步成长壮大起来吧！
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