change package and import

package util;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileReader;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;

public class FileUtil {

    private String endFix = ".java";
    private String tempFile = "C:/tempFile.txt";
    private String packageStr = "package";
    private String importStr = "import";
   
   
   
    public void changePackageAndImport(String path) throws IOException {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(path));
        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter(tempFile));
        String str1 = "";
        str1 = br.readLine();
       
            while(str1!=null) {
//                if(str1.startsWith(packageStr)) {
//                    str1 = str1.replace("package ", "package sam.");
//                    bw.write(str1);
//                    bw.newLine();
//                   
//                    if(path.contains("F:/Root/MyLife/workspace/Java官方类学习/src/java/util")) {
//                    bw.write("import java.util.Iterator;");
//                    bw.newLine();   
//                    }
//                } else if(str1.startsWith(importStr)) {
//                                       
//                    str1 = str1.replace("import ", "import sam.");
//                    bw.write(str1);
//                    bw.newLine();
//                } else
                if(str1.contains("(java.io.ObjectOutputStream")) {
                    str1 = str1.replace("(java.io.ObjectOutputStream", "(sam.java.io.ObjectOutputStream");
                    bw.write(str1);
                    bw.newLine();
                }  else if(str1.contains("(java.io.ObjectInputStream")) {
                    str1 = str1.replace("(java.io.ObjectInputStream", "(sam.java.io.ObjectInputStream");
                    bw.write(str1);
                    bw.newLine();
                }  else if(str1.contains("throws java.io.IOException")) {
                    str1 = str1.replace("throws java.io.IOException", "throws sam.java.io.IOException");
                    bw.write(str1);
                    bw.newLine();
                }  else if(str1.contains("throw new java.io.StreamCorruptedException")) {
                    str1 = str1.replace("throw new java.io.StreamCorruptedException", "throw new sam.java.io.StreamCorruptedException");
                    bw.write(str1);
                    bw.newLine();
                }
               
               
               
                else {
                    bw.write(str1);
                    bw.newLine();
                }
           
               
               
               
                str1 = br.readLine();
           
       
           
        }
        bw.close();
        br.close();
       
         br = new BufferedReader(new FileReader(tempFile));
         bw = new BufferedWriter(new FileWriter(path));
       
         str1 = br.readLine();
         while(str1!=null) {
                bw.write(str1);
                bw.newLine();
                 str1 = br.readLine();
         }
            bw.close();
            br.close();
       
    }
   
    public void parsePathOrFile(String path) throws IOException {
        System.out.println(path);
        if(path.equals("C:/MyCitiLife/LearnPlan/JDK/java/awt/font")) {
            int ss = 0;
        }
       
        File[] file = new File(path).listFiles();
        if(file!=null && file.length!=0) {
            for(int i = 0; i< file.length; i++) {
               
                if(file[i].getName().endsWith(endFix)) {
                    changePackageAndImport(path.concat("/".concat(file[i].getName())));
                } else {
                    parsePathOrFile(path.concat("/".concat(file[i].getName())));
                }
               
            }
        }
       
   
    }
   
    /**
     * @param args
     * @throws IOException
     */
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // TODO Auto-generated method stub
        FileUtil FileUtil = new FileUtil();
        FileUtil.parsePathOrFile("F:/Root/MyLife/workspace/Java官方类学习/src");
    }

}

VS Code扩展开发避坑指南:package.json与ExtensionContext深度解析 VS Code扩展开发并非简单的TypeScript编码,而是一套基于进程模型、激活契约和权限边界的系统工程。其核心在于理解package.json中activationEvents、contributes、engines等字段所定义的运行时契约,以及ExtensionContext所承载的生命周期管理逻辑。这些配置直接决定插件能否被正确加载、何时激活、如何安全访问文件与UI,以及在不同VS Code版本和环境(桌面/Web)中的兼容性。忽视这些机制将导致静默失败、启动卡顿、沙箱报错等高频问题。本文聚焦真实 阅读详情

相关推荐

ROS 2 自定义 msg/srv 文件创建与编译全流程详解

在 ROS 2 中,自定义消息(msg)和服务(srv)并非简单文本文件,而是需经 rosidl 工具链编译生成 C++/Python 绑定的接口契约。其核心原理是基于 Interface Definition Language(IDL)语法解析、依赖声明驱动的代码生成机制,技术价值在于实现跨节点、跨语言、可版本化、强类型的数据通信协议。典型应用场景包括多传感器融合数据建模、自定义服务调用、嵌套消息结构设计等。本文聚焦于从零创建 interface 包、编写 msg/srv 定义、配置 CMakeLists

weixin_33694620的博客 423

rename android App (change package name)

为了修改android APP的package name ,从而使两套相同的代码能安装到一部手机上面。。。。 (为了省去 .svn 带来的干扰和不便, 强烈建议 使用纯洁的源码【no svn】 ) 在eclipse 下面,我们需要花点时间和力气。。 a: 修改manifest.xml 中的 packagename 字段, 然后引发出一系列的 错误。。。 然后 一个一个的去修改。。

greenbird811的专栏 2583

Yarn Workspaces围栏式管理:前端Monorepo落地实践

Monorepo(单体仓库)是现代前端工程中解决多项目代码复用、依赖同步与发布协同的核心范式。其本质在于通过统一的依赖拓扑和符号链接机制,实现跨包即时引用与版本收敛。Yarn Workspaces 作为轻量级、零侵入的实现方案,依托 package.json 的 workspaces 字段扩展,将多个子包纳入同一安装上下文,在不改变原有开发习惯的前提下,提供清晰错误提示、跨平台兼容性及可预测的链接行为。相比 pnpm 或 Nx,它更适配中小团队对‘稳、快、不翻车’的刚性需求,尤其在存在 UI 组件库、工具函

432

git版本管理入门、package与package-lock/yarn.lock

​Workspace:工作区Index:暂存区,当执行git add的命令后,工作区的文件就会被移入暂存区, stage 或 index。一般存放在 .git 目录下的 index 文件(.git/index)中Repository:本地仓库,位于自己的电脑上,通过git commit提交暂存区的内容,会进入本地仓库。Remote:远程仓库,用来托管代码的服务器,远程仓库的内容能够被分布在多个地点的处于协作关系的本地仓库修改,本地仓库修改完代码后通过git push命令同步代码到远程仓库。

luemeon的博客 5614

ROS开发入门:创建工作空间与功能包详解

ROS(Robot Operating System)是机器人开发中广泛使用的中间件框架,其核心概念包括工作空间(workspace)和功能包(package)。工作空间采用catkin构建系统管理,通过标准化的目录结构(src/build/devel)实现代码与编译结果分离。功能包作为ROS的基本组织单元,通过package.xml声明元数据和依赖关系,CMakeLists.txt定义构建规则。这种架构设计支持模块化开发,便于实现机器人导航、机械臂控制等复杂功能。在Ubuntu系统中,开发者可以使用cat

weixin_33845881的博客 433

高通thermal-engine.conf配置详解:从虚拟传感器到CPU频率控制的完整指南

本文深入解析了高通thermal-engine.conf配置文件的架构与调优方法。从虚拟传感器的加权融合原理,到监控算法与CPU频率控制的多级策略,提供了完整的配置详解与实战调试指南。文章旨在帮助开发者与高级用户掌握底层温控逻辑,在性能与散热间实现精准平衡,并详细介绍了日志调试与场景化配置等高级技巧。

weixin_28327051的博客 495

Python项目依赖管理:从import语句生成requirements.txt的工程实践

Python依赖管理的核心在于建立代码导入(import)与运行时需求(requirements.txt)之间的显式映射关系。其原理基于静态分析识别第三方模块、排除标准库与开发依赖,并通过模块名到PyPI包名的语义映射(如'cv2'→'opencv-python')和版本范围协商(如'>=2.25.0,<3.0.0')实现最小化、可复现的依赖声明。该技术显著提升项目可维护性、CI/CD稳定性与安全审计能力,广泛应用于微服务部署、团队交接及遗留系统治理等场景。本文聚焦import分析与依赖推导两大关键环节,提

weixin_30613343的博客 523

PostgreSQL隐式类型转换全解析:告别operator does not exist

强类型数据库是现代数据系统的基石,它在带来严谨性的同时,也常常让开发者在类型不匹配报错前束手无策。当一条SQL因bigint与text比较而抛出operator does not exist时,根源往往在于对数据库隐式转换规则的误解。PostgreSQL通过pg_cast系统表将转换划分为隐式、赋值与显式三个级别,并依据操作符解析逻辑决定是否自动提升类型。理解这些机制,不仅能快速定位JOIN、UNION、函数调用等场景下的类型错误,还能帮助开发者合理使用EXPLAIN VERBOSE、pg_typeof等工

weixin_29587015的博客 305

Using pbuilder and sbuild and debuild to build debian package (by quqi99)

问题 在ussuri (16.3.0)里有一个bug, 但在steain(15.3.4)里没有,需要二分,先通过’git tag’找到其中的16.0.0, 16.1.0, 16.3.0三个tag 15.3.4 16.0.0 https://launchpad.net/ubuntu/+source/neutron/2:16.0.0-0ubuntu2 16.0.0.0b1 16.0.0.0rc1 16.0.0.0rc2 16.1.0 https://launchpad.net/ubuntu/+source/ne

技术并艺术着 1784

lighttools用透镜旋转手动创建菲尼尔透镜

学过很多软件,都没有留下痕迹,很多年之后只记得学过的软件常用的一些功能,稍微难一些的再次用起需要重新学,但如果留下点痕迹,重新再用就会很快。lighttools无意之中接触了,记一点点笔记吧。...

kingsai2012的博客 4334

Kettle下载与安装教程【保姆版】

Kettle简介 Kettle最早是一个开源的ETL工具,全称为KDE Extraction, Transportation, Transformation and Loading Environment。后来Kettle重命名为Pentaho Data Integration 。 它由Java开发,支持跨平台运行,其特性包括:支持100%无编码、拖拽方式开发ETL数据管道;可对接包括传统数据库、文件、大数据平台、接口、流数据等数据源;支持ETL数据管道加入机器学习算法。 主要功能 Pentaho D

weixin_43407520的博客 12万+

Android应用更改Package名称

Android应用更改Package步骤如下: 1. Eclipse 工具 “Refactor -> Rename”,填写正确的Package名称。 2. 打开AndroidManifest.xml,把红色部分的内容修改为正确的Package名称   http://schemas.android.com/apk/res/android"         android:sharedUs

wangbofei的专栏 3022

Revit二次开发之双事件:空闲事件与DocumentChanged事件

对以下文章所展示的代码进行了修改,当前展示的代码可直接复制使用。 由于本人初学,下列语言为个人理解,如有错误请指正。   《引用1》中: 使用模态对话框,或者尽量保证事件在ExternalCommand的Execute函数或者ExternalApplication的OnStartup函数里面注册。 如果一定要使用非模态对话框,那么请使用ExternalEvent事件的Raise函数,强迫...

一个Revit二次开发的实习生 6147

Change2Task:基于代码变更自动生成AI可执行任务的框架设计与实现

在软件工程领域,持续集成与自动化测试是提升开发效率的核心实践。其原理是通过监听代码仓库的变更,自动触发构建、测试等流程,确保代码质量。随着AI编程助手的普及,如何让AI智能体无缝接入这一流程,理解代码变更意图并自动执行相应任务,成为新的技术挑战。Change2Task框架应运而生,它通过解析Git提交、PR等变更,结合规则引擎与轻量级AI模型进行意图识别,将代码差异转化为结构化的、可被AI代理执行的具体任务(如编写单元测试、修复编译错误),并自动配置隔离的Docker执行环境。该技术能显著提升AI辅助编程的

417

【测开求职】面试题:JAVA 吐血整理

本篇文章包含本次测开工程师秋招过程中遇到的所有JAVA面试题,全文两万字,亲测应对各个大厂的面试毫无压力👉

vector的博客 1211

C#上位机与西门子PLC全链路通信实战教程:数据采集+SQL存储+数据库报表查询+报警历史完整实现

在工业自动化领域,西门子PLC(S7-200Smart/1200/1500)凭借稳定的性能、强大的功能、完善的生态,稳居工业控制器的主流地位;而凭借开发效率高、界面美观、兼容性强、数据库操作便捷的优势,成为工业上位机开发的首选编程语言。二者的组合,是目前制造业、自动化产线、智能仓储、暖通自控等场景的绝对主流方案,也是工业上位机工程师必须吃透的核心技术栈。

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 1867

package与四种权限修饰符

###10.01_面向对象(package关键字的概述及作用)(了解) A:为什么要有包 将字节码(.class)进行分类存放 包其实就是文件夹 B:包的概述 举例: 学生:增加,删除,修改,查询 老师:增加,删除,修改,查询 … 方案1:按照功能分 com.heima.add AddStudent AddTeacher com.heima.delete DeleteStudent DeleteTeacher com.heima.upda

qq_41027523的博客 395

基于STM32设计的计算器(实现基本运算)

当前文章介绍的是STM32+LCD触摸屏设计的一个触摸计算器功能,实现基本的加减乘除,二进制转换显示等功能。LCD屏使用的是3.5寸带触摸屏的显示屏,方便操作屏幕,MCU采用STM32F103ZET6。

8817

Gulp项目问题 | gulp-imagemin插件8.0版本小bug(Error [ERR_REQUIRE_ESM]: Must use import to load ES Module)

问题 E:\gulp Project\hello-gulp>gulp Error [ERR_REQUIRE_ESM]: Must use import to load ES Module: E:\gulp Project\hello-gulp\node_modules\gulp-imagemin\index.js require() of ES modules is not supported. require() of E:\gulp Project\hello-gulp\node_mod

weixin_42655047的博客 7501

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

vscode-comment-translate插件开发指南:如何扩展自定义翻译服务

vscode-comment-translate是一款强大的VSCode注释翻译插件,它能帮助开发者轻松翻译代码中的注释、字符串、代码提示、错误消息和变量名,且不干扰正常代码,方便快速阅读源码。本指南将详细介绍如何为该插件扩展自定义翻译服务,让你轻松打造专属的翻译功能。 ## 为什么需要扩展自定义翻译服务 vscode-comment-translate插件本身已内置多种翻译服务,如Googl

gitblog_00958的博客 1020

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

vue-burger-menu性能优化指南:让你的侧边栏动画如丝般顺滑

想要让你的Vue.js应用中的侧边栏菜单动画流畅如丝般顺滑吗?vue-burger-menu作为一款优秀的Vue.js侧边栏组件,提供了丰富的动画效果,但在实际使用中可能会遇到性能瓶颈。本文将为你揭示10个终极技巧,让你的侧边栏动画性能提升200%! vue-burger-menu是一个基于Vue.js的汉堡菜单组件库,它提供了多种炫酷的侧边栏动画效果,包括Slide、ScaleDown、Sca

gitblog_00794的博客 853

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

CryptPad 完整指南:9 款端到端加密协作工具与自建部署

CryptPad 是一个端到端加密的开源协作办公套件,包含文档、表格、演示文稿、表单、看板、白板等 9 类协作工具。所有内容都在浏览器中加密后才发往服务器,即使服务器被攻击,拿到的也只是密文。本文从日常使用讲起,说明这套加密协作工具的用法、自建部署与定制方法。 ## 🗂️ 从 CryptDrive 起步:一个入口找到全部协作工具 登录 CryptPad 后你看到的是 **CryptDrive

gitblog_00909的博客 908

【ROS2】从零手写PyQt5控制面板,完美联动小海龟仿真(附完整源码与避坑指南)

本文介绍了如何从零开发一个基于ROS2和PyQt5的小海龟控制面板,通过滑块实现对小海龟运动的丝滑控制。文章详细讲解了环境配置、功能包创建、核心代码实现(包括解决ROS2与Qt事件循环冲突的关键方案)、配置文件修改以及编译运行步骤。特别提供了常见问题排查指南,帮助开发者避开典型错误。该教程不仅实现了GUI控制功能,更深入解析了ROS2 Python包的文件结构和配置原理,为开发更复杂的机器人上位机应用奠定了基础。

qq_72758246的博客 225

eslint-config-love版本控制策略揭秘:为什么大多数更新都是major版本?

eslint-config-love(原名eslint-config-standard-with-typescript)是一个备受开发者喜爱的TypeScript ESLint配置工具,它采用了一种独特的版本控制策略——绝大多数更新都是major版本。这种看似"激进"的版本策略背后,其实蕴含着对代码质量和开发者体验的深度思考。🛡️ ## 什么是eslint-config-love? esli

gitblog_00112的博客 863

QM 共享核心协议(shared-core.md)深度解析:多智能体会话隔离、文件、记忆、凭据与技能的系统提示骨架

这是一篇针对 QM(Multiplayer agent harness for work)项目中 `src/resolution/protocols/shared-core.md` 协议文档的技术解读。该协议是每个智能体回合系统提示(system prompt)中与“会话模式”并列的常驻骨架,统一规定了机器人身份、运行时、沙箱、文件、记忆、鉴权、技能、邮件与跟进等横向平台规则。读完本文,你将理解该

gitblog_00234的博客 816

CANN/ge ES API生成CMake指南

Provides the following CMake functions for generating Eager Style (ES) artifacts: - **`add_es_library_and_whl`**: Generate C/C++ dynamic library + Python wheel package (complete artifacts) - **`add_e

gitblog_00764的博客 1051
上一篇: test
下一篇: volatile
O2AtomLife
博客等级 码龄19年 2粉丝 82原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值