夏洛特烦恼 有个爱你的人不容易

《有个爱你的人不容易》

那英演唱的电影夏洛特烦恼主题曲《有个爱你的人不容易》,以温暖大气的声线,娓娓道来那个“爱你的人”的心路历程,也点破了这部电影的主题“珍惜”。沈腾饰演的夏洛,意外穿越回高中时代,在两次选择中终于明白了真爱,也终于懂得了“珍惜”。

电影《夏洛特烦恼》中,除了爆笑的剧情外,也为爱情带来了一次美好的假设:如果再给你一次机会,你会选择爱你的人,还是你爱的人?

歌词:

《有个爱你的人不容易》作词:陈曦

歌曲主创(陈曦、那英、董冬冬)

你以为一切都是没选好,得到的和想要的对不上号。
你以为时间可以重来,换个人当主角,爱情就会天荒地老。
你不知世界上谁对你好,为了你她可以什么都不要。
不管你混得好不好,是否给她荣耀,她都愿意为你操劳,陪你到老。
有个爱你的人不容易,你怎能如此伤她的心!
她惦记的深爱的唯一的你,还不趁现在好好努力。
有个爱你的人不容易,你为何不去好好珍惜!
当错过了失去了,忏悔的你,是否还能换回那颗善良的心

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下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 布线问题(分支限界算法)是计算机科学和电子工程领域中一个广为知的议题,它主要探讨如何在印刷电路板上定位两个节点间最短的连接路径。 在这一议题中,电路板被构建为一个包含 n×m 个方格的矩阵,每个方格能够被界定为可通行或可通行,其核心任务是定位从初始点到最终点的最短路径。 分支限界算法是处理布线问题的一种常用策略。 该算法与回溯法有相似之处,但存在差异,分支限界法仅需获取满足约束条件的一个最优路径,并按照广度优先或最小成本优先的原则来探索解空间树。 树 T 被构建为子集树或排列树,在探索过程中,每个节点仅被赋予一次成为扩展节点的机会,且会一次性生成其全部子节点。 针对布线问题的解决,队列式分支限界法可以被采用。 从起始位置 a 出发,将其设定为首个扩展节点,并将与该扩展节点相邻且可通行的方格加入至活跃节点队列中,将这些方格标记为 1,即从起始方格 a 到这些方格的距离为 1。 随后,从活跃节点队列中提取队首节点作为下一个扩展节点,并将与当前扩展节点相邻且未标记的方格标记为 2,随后将这些方格存入活跃节点队列。 这一过程将持续进行,直至算法探测到目标方格 b 或活跃节点队列为空。 在实现上述算法时,必须定义一个类 Position 来表征电路板上方格的位置,其成员 row 和 col 分别指示方格所在的行和列。 在方格位置上,布线能够沿右、下、左、上四个方向展开。 这四个方向的移动分别被记为 0、1、2、3。 下述表格中,offset[i].row 和 offset[i].col(i=0,1,2,3)分别提供了沿这四个方向前进 1 步相对于当前方格的相对位移。 在 Java 编程语言中,可以使用二维数组...
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在VC++开发过程中,对话框(CDialog)作为典型的用户界面组件,承担着与用户进行信息交互的重要角色。 在VS2008SP1的开发环境中,常常需要满足为对话框配置个性化背景图片的需求,以此来优化用户的操作体验。 本案例将系统性地阐述在CDialog框架下如何达成这一功能。 首先,需要在资源设计工具中构建一个新的对话框资源。 具体操作是在Visual Studio平台中,进入资源视图(Resource View)界面,定位到对话框(Dialog)分支,通过右键选择“插入对话框”(Insert Dialog)选项。 完成对话框内控件的布局设计后,对对话框资源进行保存。 随后,将着手进行背景图片的载入工作。 通常有两种主要的技术路径:1. **运用位图控件(CStatic)**:在对话框界面中嵌入一个CStatic控件,并将其属性设置为BST_OWNERDRAW,从而具备自主控制绘制过程的权限。 在对话框的类定义中,需要重写OnPaint()函数,负责调用图片资源并借助CDC对象将其渲染到对话框表面。 此外,必须合理处理WM_CTLCOLORSTATIC消息,确保背景图片的展示会受到其他界面元素的干扰。 ```cppvoid CMyDialog::OnPaint(){ CPaintDC dc(this); // 生成设备上下文对象 CBitmap bitmap; bitmap.LoadBitmap(IDC_BITMAP_BACKGROUND); // 获取背景图片资源 CDC memDC; memDC.CreateCompatibleDC(&dc); CBitmap* pOldBitmap = m...
### 对电影《夏洛特烦恼》进行词云分析的方法 #### 数据准备 在进行词云分析之前,需要获取与电影《夏洛特烦恼》相关的文本数据。这些数据可以从网络上的评论、弹幕或剧本中提取。例如,可以通过爬虫技术从豆瓣、微博或其他平台抓取用户的评论[^3]。如果目标是字幕,则可以直接下载该电影的字幕文件或将视频中的字幕转录为文本[^4]。 #### 工具和库的选择 对于词云生成的任务,推荐使用 Python 编程语言及其生态中的相关库完成此操作。以下是常用的几个库: - **requests** 或 **selenium**: 用于网页数据的抓取。 - **jieba**: 中文分词工具,能够将中文文本分割成词语以便后续处理。 - **matplotlib**: 可视化绘图库,虽然主要用于绘制图表,但在某些情况下也可以辅助展示结果。 - **wordcloud**: 主要用来生成词云图像的核心库。 #### 实现过程 下面是一个简单的实现流程及对应的代码示例: 1. **安装必要的依赖包** 需要在终端运行以下命令以安装所需的 Python 库: ```bash pip install requests jieba matplotlib wordcloud ``` 2. **编写脚本** 下面提供了一个完整的 Python 脚本来演示如何创建一个基本的词云。 ```python import jieba from wordcloud import WordCloud, STOPWORDS import matplotlib.pyplot as plt # 加载原始文本 (假设已经通过某种方式获得了评论或者字幕) text = open('charlotte_trouble_comments.txt', 'r', encoding='utf-8').read() # 替换为你实际存储评论的路径 # 使用结巴分词对文本进行切割 words = " ".join(jieba.lcut(text)) # 定义停用词集合(可以根据需求扩展) stopwords = set(STOPWORDS) stopwords.update(["电影", "觉得", "真的"]) # 添加额外需要显示的关键词到停用词列表 # 创建词云对象并设置参数 wc = WordCloud( background_color="white", max_words=200, width=800, height=400, font_path='/System/Library/fonts/PingFang.ttc', # macOS字体路径;Windows 用户需替换为自己系统的中文字体路径 stopwords=stopwords ) # 将分好词后的字符串传递给词云生成器 wc.generate(words) # 显示图片 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.imshow(wc, interpolation='bilinear') plt.axis("off") # 显示坐标轴 plt.show() ``` #### 结果解释 执行以上程序后会得到一张反映《夏洛特烦恼》评论热点词汇分布情况的词云图。颜色越深代表频率越高,反之则较低。这有助于直观了解观众对该影片的主要关注点是什么[^3]。 ---
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