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1.问题描述给你一个整数数组nums,数组中的元素互不相同。返回该数组所有可能的子集(幂集)。解集不能包含重复的子集。你可以按任意顺序返回解集。示例1输入:nums=[1,2,3]输出:[[],[1],[2],[1,2],[3],[1,3],[2,3],[1,2,3]]示例2输入:nums=[0]输出:[[],[0]]提示1>data=newArrayList=nums.length){retur
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꧁瀟洒辵1恛꧂
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一、视图是什么视图是一种虚拟表,它并非像普通表那样实际存储数据,而是基于SQL查询语句定义的。视图是从一个或多个基表(实际存在的物理表)或其他视图中导出的结果集。可以将其视为一个预定义的查询,当执行针对视图的操作时,MySQL会根据视图的定义从基表中动态检索数据。打个比方,你从一个或者好几个真实的表,还有别的视图里按照一定规则挑数据,这些挑出来的数据就构成了视图。每次你用这个视图查数据,MySQL
- ESP32-CAM实验集(WebServer)
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WebServer效果图已连接web端platformio.ini;PlatformIOProjectConfigurationFile;;Buildoptions:buildflags,sourcefilter;Uploadoptions:customuploadport,speedandextraflags;Libraryoptions:dependencies,extralibrarysto
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一、关于lucene的IndexSearcher单市里,对于索引的实时搜索Lucene版本:3.0一般情况下,lucene的IndexSearcher都要写成单实例,因为每次创建IndexSearcher对象的时候,它都需要把索引文件加载进来,如果访问量比较大,而索引也比较大,那就很容易造成内存溢出!但是如果仅仅按照一般的单实例来写的话,如果更新了索引,那么在不重启服务的情况下,Searcher对
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引言MyBatis是一款优秀的Java持久层框架,它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis避免了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作,使开发者能更专注于对业务逻辑的实现。本文将详细介绍MyBatis的核心概念,并通过示例代码进行深入讲解。一、配置文件MyBatis配置文件(通常命名为mybatis-config.xml)是MyBatis框架的核心配置文件,它定义
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- MyBatis最佳实践:注解开发
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注解:@Insert:添加@Update:修改@Delete:删除@Select:查询@Result:实现结果集封装@Results:可以和@Reslult一起使用,封装多个结果集@One:实现一对一和多对一的结果集封装@Many:实现一对多结果集封装MyBatis注解不能实现动态SQL使用:SqlMapConfig.xml配置文件编写注解:增删改查:@Select("select*fromuse
- XML解析
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一、XML概述1,什么是XML?XML即为可扩展的标记语言(eXtensibleMarkupLanguage)XML是一套定义语义标记的规则,这些标记将文档分为许多部件并对这些部件加以标识2.XML和HTML不同之处XML主要用于说明文档的主题,而HTML侧重描述文本的显示格式。XML文档数据和格式分离,文档=文档数据+文档结构+文档样式XML是一种元标记语言,用户可以自己定义标记集,从而使数据具
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类:以鸢尾花数据集为例
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在机器学习的世界里,K-NearestNeighbors(KNN)算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法:相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类,以经典的鸢尾花数据集为例,展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单:对于一个新的数据点,算法会查找训
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通过导入必要的scikit-learn导入必要的库,加载给定的数据,划分测试集和训练集之后训练预测和评估即可具体代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardS
- 江城子(密州出猎) --苏轼
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老夫聊发少年狂,左牵黄,右擎苍。锦帽貂裘、千骑卷平冈。为报倾城随太守,亲射虎,看孙郎。酒酣胸胆尚开张,鬓微霜,又何妨?持节云中、何日遣冯唐?会挽雕弓如满月,西北望,射天狼。
- GSEA - Gene set enrichment analysis 基因集富集 | ORA - Over-Representation Analysis 分析原理与应用...
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使用集群最大的好处是可以跨服务器进行负载均衡,再则就是可以使用复制功能来避免因单点故障造成的数据丢失。在维护Kafka或底层系统时,使用集群可以确保为客户端提供高可用性。需要多少个broker一个Kafka集群需要多少个broker取决于以下几个因素。首先,需要多少磁盘空间来保留数据,以及单个broker有多少空间可用。如果整个集群需要保留10TB的数据,每个broker可以存储2TB,那么至少需
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菜鸟之路Day09一一集合进阶(二)作者:blue时间:2025.1.27文章目录菜鸟之路Day09一一集合进阶(二)0.概述1.泛型1.1泛型概述1.2泛型类1.3泛型方法1.4泛型接口1.5泛型通配符2.Set系列集合2.1遍历方式2.2HashSet2.3LinkedHashSet2.4TreeSet0.概述内容学习至黑马程序员BV17F411T7Ao,无论如何,今天是值得铭记的一天,我们终
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一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
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根据TIOBE在2024年12月公布的编程语言排行榜,python以23.84%受欢迎程度的指标,稳居榜首,已经甩第二名C++几条街了,而且这个占比还在以飞快的速度增长,python为什么那么火?风云作为一个python狂热者,日常工作中,也大部分用python来解决问题,今天,借这个排行榜再聊一聊pythonpython的流行得益于其简单易用性、强大的生态系统、广泛的应用场景和活跃的社区支持。它
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你是否曾经为C++代码中的函数调用开销感到烦恼?每次函数调用都需要创建栈帧、传递参数、跳转执行,这些看似微小的操作,累计起来就会成为性能瓶颈。在对性能要求苛刻的程序中,这些开销可能会影响到整体表现。今天,我们要聊的就是一个解决方案——inline函数。想象一下,如果编译器能在每次函数调用时,直接把函数体复制到调用点,就能省去栈的操作、跳转指令以及参数传递等开销。这就是inline函数的魔力!今天的
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- Silero VAD 教程
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SileroVAD教程silero-vadSileroVAD:pre-trainedenterprise-gradeVoiceActivityDetector项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/si/silero-vad1.项目目录结构及介绍该开源项目silero-vad的目录结构如下:.├──datasets#包含示例数据集└──examples#存放示例代码
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使用R语言绘制日历热图日历热图是一种可视化工具,用于显示时间序列数据的模式和趋势。这种图表通常使用颜色编码来表示数据值的大小,从而使我们能够快速识别出高值和低值。在R语言中,我们可以使用ggplot2包来创建漂亮且可定制化的日历热图。首先,确保已经安装了ggplot2包。如果没有安装,可以使用以下命令进行安装:install.packages("ggplot2")接下来,我们将使用一个示例数据集来
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b[:]##单独一个冒号,代表从头取到尾,步长默认为1b[::]##单独两个冒号一样代表从头取到尾,步长默认为1b[::-1]##注意,两个冒号后面是步长,步长为1,故应从右往左取8.列表lst=[12,-5,-22,-10,-26,35,0,49,3,-21],lst[::-1]的结果是[-21,3,49,0,35,-26,-10,-22,-5,12]。T9.列表lst=[12,-5,-22,-
- Xilinx AXI DMA驱动与Petalinux集成实战指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:AXIDMA是Xilinx为FPGA设计的高性能DMA控制器,用于片上存储器与外设间高速数据传输。本项目文件集包含了AXIDMA驱动配置文件,用于Petalinux环境下的集成与配置。介绍AXIDMA基本概念、组件、集成步骤、DMA驱动程序、应用场景以及配置文件解析,旨在帮助开发者在嵌入式Linux系统中高效利用AXIDMA。1.XilinxAXIDMA控制器
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
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一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
- 使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测。
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导入必要的库和数据集#导入鸢尾花数据集fromsklearn.datasetsimportload_iris#数据化可视包importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler,StandardScalerfromsklearn.neig
- 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统:数据集、模型和UI界面的完整实现
2025年数学建模美赛
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摘要随着无人机技术的迅猛发展,无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统,采用R-CNN(区域卷积神经网络)算法,通过用户界面设计和数据集处理,实现高效的目标检测功能。通过本项目,旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案,并提高其在复杂环境下的工作效率。目
- 无人机低成本集群技术实现详解
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无人机技术无人机
在现代科技的迅猛发展中,无人机技术已广泛应用于军事侦察、环境监测、农业植保、物流配送等多个领域。其中,无人机集群技术作为提高任务效率、降低成本的重要手段,正受到越来越多的关注。本项目旨在研发一套低成本无人机集群系统,通过优化关键技术、设计合理的无人机平台、实现高效的集群编队与协同,以及智能化的自主控制,达到提升任务执行效率、降低总体成本的目标。具体目标包括:开发出高性价比的无人机单体、实现灵活的集
- 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合
〖是♂我〗
线性回归算法回归
代码:#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集:二维数据,其中第一列是特征x,第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
- 使用 PyTorch 实现逻辑回归:从数据到模型保存与加载
弥树子
pytorch逻辑回归人工智能
在机器学习中,逻辑回归是一种经典的分类算法,广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例,展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型,从数据准备到模型训练、保存和加载,最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中,我们手动创建了一个简单的二维数据集,包含两类数据点。第一类数据点的标签为0,第二类数据点的标签为1。class1_point
- 【机器学习】 自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
加德霍克
tensorflow逻辑回归人工智能python作业
一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分:首先自定义了一个简单的数据集,特征X是100个随机样本,每个样本一个特征,目标值y基于线性关系并添加了噪声。tensorflow框架不需要numpy数组转换为相应的张量,可以直接在模型中使用数据集。2.模型定义部分:方案1:model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1,input_sh
- 神经网络及其架构和模型的关系
爱吃瓜的猹z
大模型神经网络架构人工智能
模型、架构、神经网络之间的关系可以理解为不同层次上的概念,它们分别涵盖了机器学习系统的不同方面。具体来说:1.神经网络神经网络是一种模型类型,基于生物神经系统的启发,用于模拟人脑的学习过程。它由**多个神经元(节点)**和连接权重组成,这些神经元组织成不同的层,通过输入数据进行学习和预测。神经网络的特点:基本组成单位:神经网络的基本单位是“神经元”(或节点),每个神经元接收输入,进行加权和激活,然
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
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数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
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动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =