TennisMoment预告

重构TennisMoment：网球计分器的组件化开发之旅,
原创 于 2023-03-01 17:37:07 发布 · 242 阅读 · 0 ·
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#源代码管理

作者计划重构其iPad应用TennisMoment，一个网球计分器。采用COP项目结构，组件库和后端将在GitHub上开源。虽不擅长后端，作者仍决定尝试并欢迎指导。项目文档将同步更新在语雀、阿里云云效和优快云，包含组件设计和接口规范等信息。

TennisMoment预告

好久没来过这里了，这次目标是要重构我自己的一个项目，一个iPad移动端应用，名叫TennisMoment，是一款网球计分器。

这个app其实我想做很久了，老早前大二就做过一次，现在有了更多的经验我觉得让它顺利商业化应该不成问题，

这个项目为COP项目，也就是面向组件编程，项目和项目组件库还有项目后端我也都会放在GitHub上（因为我不会写后端，项目后端是我现学现卖的，所以后端哪里有问题还请大佬们多多指教🙏），项目文档会在语雀，阿里云云效和优快云同步，里面会有对组件化的想法，接口规范等内容，感兴趣的可以随时来瞅瞅。

之后的事情之后再说，ciao👋

源代码管理工具有哪些？有哪些管理场景？
软件行业技术文化交流。
07-28 1110
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live-player组件使用技巧[代码]
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Aegisub特效字幕插件教程[代码]
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Golang开发Android应用[可运行源码]
11-24
本文介绍了如何使用Golang开发Android应用的基本环境配置。文章首先探讨了Golang与Android的关系，指出Golang可以编译成Android的可执行文件和动态库，适合用于编写运行库、后台服务或工具程序。接着，作者提供了一个简单的Golang代码示例，展示了如何用Golang编写Android应用。随后，详细讲解了在Windows 7/10 64位系统上配置Golang编译环境和Android NDK编译器的步骤，包括下载NDK、设置环境变量等。最后，文章还提到了命令行环境设置和编译过程，并提供了测试编译的步骤。整个配置过程虽然复杂，但通过本文的指导，读者可以顺利完成环境搭建，开始用Golang开发Android应用。
基于Simscape的纯电动汽车电机冷却系统建模与分析
11-24
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014/2019a/2024a）的技术支持，并配套完整的案例数据集，确保程序可直接执行。代码架构采用模块化设计理念，具备以下技术特性：参数变量均通过独立配置模块实现灵活调整；程序逻辑采用分层结构，确保执行流程清晰可溯；关键算法段均配有标准化注释说明。本资源适用于计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发等学术场景。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
LUA loadstring用法[项目代码]
最新发布
11-24
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html5游戏源码挠痒痒
11-24
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编码问题数据集-Coding Questions Dataset
11-24
该 CSV 文件包含一个结构化数据集，包含 616 个编程问题，旨在用于教育、研究和人工智能开发。每个条目包含每个题 title: Question title description: Detailed problem description difficulty_level: Difficulty level (e.g., Easy, Medium, Hard) created_at: Timestamp of creation updated_at: Timestamp of last update examples: Example inputs and outputs in JSON format constraints: Problem constraints in JSON format test_cases: Test inputs and expected outputs in JSON format id 每个问题的唯一标识符 title 题目标题 description 详细问题描述 difficulty_level 难度等级（例如：简单、中等、困难） created_at 创作时间戳 updated_at 最后更新的时间戳 examples JSON 格式的示例输入和输出 constraints JSON 格式中的问题约束 test_cases 测试输入和预期输出的JSON格式
SQL Server 2019安装指南[代码]
11-24
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Buffer内存管理实战技巧-嵌入式与物联网优化 嵌入式Buffer优化：传感器数据滤波与FreeRTOS队列管理 Buffer,内存管理,Buffer内存管理实战技巧
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433无线数传模块详解[可运行源码]
11-24
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高德地图WebJS线要素[项目代码]
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本文详细介绍了高德地图WebJS中线要素的使用方法，包括折线(AMap.Polyline)的基础用法、属性配置、动态折线操作和事件处理；贝塞尔曲线(AMap.BezierCurve)的绘制技巧；轨迹回放功能的实现，包含基础轨迹回放、平滑轨迹动画和实时轨迹绘制；线条样式和交互设计，如渐变线条、动态线条效果和交互式线条编辑；以及实用工具函数，如线条测量和简化算法。内容涵盖了从基础到高级的各种线要素操作技巧，适合前端开发者学习高德地图WebJS的线要素应用。
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究（Matlab代码实现）
11-24
【UASNs、AUV】无人机自主水下传感网络中遗传算法的路径规划问题研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了在无人机自主水下传感网络（UASNs）中，利用遗传算法解决自主水下航行器（AUV）的路径规划问题，并提供了基于Matlab的代码实现。文章重点探讨了如何通过遗传算法优化AUV的运动路径，以提高数据采集效率、降低能耗并增强网络覆盖范围与通信可靠性。该方法结合水下环境特点，构建路径规划模型，通过迭代优化获得较优路径方案，适用于复杂、动态的水下探测任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事智能优化算法、路径规划、无人系统或水下传感网络研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于水下环境监测、海洋勘探、军事侦察等需要AUV高效巡航的任务场景；②目标是掌握遗传算法在路径规划中的建模与实现方法，提升对智能优化算法解决实际工程问题的能力；③为相关科研项目或论文复现提供技术支持与代码参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解遗传算法的具体实现步骤，包括编码方式、适应度函数设计、交叉变异操作等关键环节，并尝试调整参数或改进算法以适应不同场景需求，进一步拓展至多AUV协同路径规划问题。
Skynet框架解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了云风开发的Skynet游戏服务器框架，基于Actor模型实现，核心功能是处理服务间的消息传递。文章从Skynet的基本概念入手，解释了服务的初始化、消息队列的维护、消息的派发与执行流程，并通过代码示例展示了如何实现服务间的通信。此外，还分析了Skynet中coroutine的使用和回收机制，以及阻塞和非阻塞API的实现原理。最后，总结了Skynet的核心设计理念和消息处理流程，为开发者提供了深入理解和使用Skynet的指南。
Lua脚本学习指南[源码]
11-24
本文是一篇关于Lua脚本编程的全面学习指南，从基本语法到高级特性，涵盖了Lua的各个方面。文章首先介绍了Lua的背景和应用领域，包括游戏开发、嵌入式系统和脚本扩展等。接着详细讲解了Lua的基本语法、函数和模块、数据结构以及高级特性如闭包、协程和元编程。此外，文章还提供了Lua在项目实践中的应用示例，如任务管理器的实现，并推荐了相关的参考资料。Lua作为一种轻量级、高效和可嵌入的脚本语言，其简洁的语法和强大的功能使其成为学习和使用的理想选择。通过本文的学习，读者可以掌握Lua的核心概念和实用技巧，为实际项目开发打下坚实的基础。
PyTorch计算机视觉实战[项目源码]
11-24
本书全面系统地介绍了现代计算机视觉实用技术、方法和实践，基于真实数据集，涵盖50多个计算机视觉问题。全书分为四部分：第一部分介绍神经网络和PyTorch的基础知识，包括构建和训练神经网络；第二部分探讨卷积神经网络、迁移学习等技术，解决图像分类、目标检测和图像分割等问题；第三部分介绍自编码器模型和各种GAN模型；第四部分探讨计算机视觉与NLP、强化学习等技术的结合应用。本书适合PyTorch初中级读者及计算机视觉相关技术人员阅读，内容详实，实例丰富，图例直观。
zTree功能与API详解[可运行源码]
11-24
本文全面介绍了基于jQuery的树形控件zTree，包括其核心功能、API用法及实例演示。zTree支持JSON数据驱动、多级结构展示、节点操作（增删改查）、事件响应和异步加载等特性，并提供丰富的自定义样式选项。文章详细讲解了如何通过配置参数初始化zTree，处理多选、异步加载和拖拽排序等任务，并展示了数据绑定的本地静态与动态方式（Ajax）。此外，还探讨了多级树形结构的实现、节点操作流程及自定义属性应用，以及zTree的事件响应机制（如点击、选中、树结构变化事件）。最后，文章介绍了自定义样式的方法（CSS覆盖、图标边框定制）和异步加载节点的策略（懒加载、错误处理），帮助开发者提升用户体验和控件灵活性。
单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制（Matlab代码实现）
11-24
单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“单向拓扑结构下异构车辆编队的分布式模型预测控制”展开，介绍了基于Matlab的代码实现方法。研究聚焦于多智能体系统中的车辆编队控制问题，针对异构车辆（即动力学特性不同的车辆）在单向通信拓扑下的协同控制挑战，采用分布式模型预测控制（DMPC）策略实现编队稳定性与跟踪性能。该方法通过构建局部优化问题，结合邻居节点的状态信息进行协同决策，有效降低集中式控制的计算负担，并提升系统的可扩展性与鲁棒性。文中还可能涉及避障、通信延迟、动态环境等实际因素的建模与仿真验证。; 适合人群：具备自动控制、车辆工程或机器人相关背景，熟悉Matlab编程，有一定优化算法和多智能体系统基础的研究生及科研人员；尤其适合从事智能交通、自动驾驶编队控制方向的研究者。; 使用场景及目标：① 实现异构车辆在单向通信条件下的稳定编队控制；② 学习并应用分布式模型预测控制（DMPC）解决多智能体协同问题；③ 借助Matlab代码开展算法仿真、性能对比与科研复现工作。; 阅读建议：建议结合控制理论基础知识（如MPC、优化算法、图论）进行深入理解，重点关注系统建模、代价函数设计、约束处理及分布式求解流程。可通过修改车辆参数、拓扑结构或加入噪声干扰等方式进行拓展实验，以加深对算法性能与局限性的认识。
FFMPEG UDP视频接收与播放示例[代码]
11-24
本文提供了一个精简的FFMPEG示例，演示了如何从UDP广播接收视频数据并进行播放。示例中详细介绍了FIFO队列缓冲区的实现，用于接收和处理UDP数据包，以及如何使用FFMPEG库进行视频解码和播放。此外，还涉及了SDL库的使用，用于视频的渲染和显示。文章还讨论了如何解决播放过程中可能遇到的花屏问题，并提供了代码实现细节，包括队列管理、数据同步和实时性优化等。
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11-24
本文详细介绍了QML（Qt Modeling Language）的基础语法知识，包括import语句、对象声明、属性与绑定、基本元素与控件、信号与槽机制等核心内容。QML是一种声明式编程语言，结合了HTML的标记风格和JavaScript的脚本功能，广泛用于Qt框架中创建动态用户界面。文章通过丰富的代码示例，展示了如何定义对象、设置属性、使用基本元素（如Rectangle、Text、Image、Button等）以及实现信号与槽的通信机制。掌握这些基础知识将帮助开发者更高效地构建Qt应用程序的用户界面。
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