动态替换桌面坐标的学习记录

最新推荐文章于 2025-10-04 19:08:19 发布
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#launcher

博客提供了一个链接https://juejin.im/entry/59dc792f6fb9a045055d15e7 ，虽未明确内容，但标签为launcher，推测与launcher相关信息技术内容有关。
【Electron】Electron学习笔记
墨苒孤的博客
08-27 2283
Electron是一个跨平台桌面应用开发框架，开发者可以利用HTMLCSSJavaScript等Web技术来构建桌面应用程序。它本质上是结合了Chromium和Node.js，目前广泛用于桌面应用程序开发。例如，许多桌面应用都采用了Electron技术。Electron官网以下这些都是使用了Electron: 一个流行的开源代码编辑器，由Microsoft开发。GitHub官方提供的桌面客户端，用于管理Git代码仓库。1Password: 一个密码管理工具，提供安全的密码保存和管理功能。新版QQ。
Dart + Flutter 学习笔记
qq_33365152的博客
06-16 756
Dart + Flutter 学习笔记、Flutter、Dart
c# asp.net 控制控件的坐标位置,更改控件坐标,后台改变前台CSS样式,top,left
黑色头发
03-03 1621
前台 [code="html"] 无标题页 黑色头发的默认坐标值为left:100px; top:200px 紫色头发的默认坐标值为left:300px; top:240px ...
关于android使用自己的launcher替换默认launcher的方法
weixin_33963189的博客
03-23 3842
关于android使用自己的launcher替换默认launcher的方法 有时候，你可能希望用你自己的launcher程序替换默认的android launcher2和launcher3。而且希望作为系统起来就启动你的launcher程序，而不需要用户选择。 特别是如果你的launcher程序和默认launcher程序共存时，即使你的launcher已经被用户选择为默认启动launcher，突然...
前端基础学习笔记
sober30的博客
07-27 1万+
css3有哪些新特性：圆角盒子阴影文本阴影不透明度 ：opacity 、rgba渐变背景 ：线性渐变、径向渐变背景属性：backgroud-size、background-clip（拓展）结构选择器：first-child()…伪元素新写法 :before ::before(css3) 为了和:hover之类的伪类选择器作区分弹性盒子：flex转换：2D转换、3D转换（拓展）过渡：一般搭配hover使用animation动画（拓展）媒体查询。
HarmonyOS4.0应用开发-学习笔记
Cool_foolisher的博客
04-04 2629
HarmonyOS4.0学习笔记（整理自B站黑马程序员的HarmonyOS4.0教程）
R语言基础入门（学习笔记通俗易懂版）
热门推荐
qq_74093550的博客
01-19 10万+
适用生信、医学等相关专业，R语言基础入门（个人学习通俗易懂版）
【ROS2学习笔记】URDF 机器人建模
YZYZYYNO_2的博客
10-04 1138
本文是ROS2学习笔记，主要介绍URDF(统一机器人描述格式)的基础知识与应用。URDF通过XML格式描述机器人的硬件结构，包含link(刚体)和joint(关节)两大核心元素。link定义机器人的外观、碰撞属性和惯性；joint则描述刚体之间的连接方式和运动类型。文章详细讲解了URDF文件的基本结构、标签语法，并通过一个四轮移动机器人的实例演示了如何编写URDF文件、配置link和joint参数，以及使用RViz和urdf_to_graphviz工具进行模型可视化和结构分析。最后总结了URDF建模的关键要
threejs学习笔记（七）
weixin_43024757的博客
10-11 1273
比如要将场景渲染到1920 * 1080的画面上，开启抗锯齿后就是先将场景渲染到3840 * 2160的画面上后再缩放至1920 * 1080，这样子的抗锯齿效果显著，但是性能开销显然就非常大了。，多重采样抗锯齿，原理是在每个像素周围进行多次采样来减少锯齿现象，实现上相对简单，但是因为只在像素中心附近进行采样，所以无法完全消除所有锯齿。2X SSAA，就代表渲染到2倍于原始分辨率的场景，每一个像素相当于放大了 2 x 2 = 4倍，渲染的像素总数就是原来的4倍。
GeoTools学习笔记
我的秘密花园
12-11 2318
if not, create a conversion安全地引用org. locationtechnologies .jts. geom.envelope作为ReferencedEnvelope，-->如果它是一个ReferencedEnvelope(3D)，简单的cast它;if not, create a conversion安全地引用BoundingBox作为ReferencedEnvelope， -->如果它是一个ReferencedEnvelope(3D)，简单的cast它;后一种情况比较棘手。
聊聊GIS中的坐标系|再版 识别各种数据的坐标系及代码中的坐标系
树后树前
12-26 1376
本篇讲讲在GIS桌面软件和实际数据中，以及各路GIS有关API的编程中，如何寻找坐标系信息。惯例： 本文约2000字，建议阅读时间10分钟。 作者：博客园/B站/知乎/csdn/小专栏@秋意正寒 版权：转载请告知，并在转载文上附上转载声明与原文链接（https://www.cnblogs.com/onsummer/p/12082359.html） 有关“未定义坐标系”的数据如何粗略判别是什...
桌面宠物 ② 通过js制作属于自己的web网页宠物
zujiasheng的博客
09-05 8708
web网页宠物的动画效果的实现，也是由一个个GIF图拼接而成，我们同样需要准备多组GIF动图来实现网页宠物的动作切换。## 1.2 素材的获取方法① 素材网站：爱给网、素材巷等。② 通过ps、pr自己制作 ：pr制作选择视频输出为GIF图即可，ps则需要一帧一帧的找静态图拼接到一起，具体操作流程看上篇。③ 通过淘宝购买：【淘宝某些商家的资源挺坑的】
VC6实现对话框特效：背景替换与渐隐渐显效果
1. 在对话框类中记录下屏幕右下角的坐标点。 2. 在对话框显示之前，将其移动到屏幕右下角，并设置一个较小的初始尺寸。 3. 通过定时器或者延时函数逐渐增大对话框的尺寸，直到达到预定大小或覆盖整个屏幕。 4. 在...
Window运行Lua文件[项目源码]
11-24
本文介绍了在Windows环境下如何运行Lua文件的方法。通过使用cmd命令，用户可以轻松执行Lua脚本。文章还提供了相关的注释说明，帮助读者更好地理解和操作。对于需要在Windows系统中运行Lua文件的开发者来说，这是一个简单而实用的指南。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-24
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点探讨其系统建模与控制策略，结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型，特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性，使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计（如PID、MPC、非线性控制等）、仿真验证及动态响应分析，旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时，文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师，尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标：①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建；②研究先进控制算法（如模型预测控制、非线性控制）在无人机系统中的应用；③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发，推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型，逐步实现建模与控制算法，重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节，同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
SQL Server 2019安装指南[代码]
11-24
本文详细介绍了SQL Server 2019的下载及安装步骤，包括如何选择版本、设置安装选项、配置实例和混合模式密码等关键操作。同时，文章还提供了SQL Server Management Studio (SSMS)的安装教程，指导用户如何下载、安装并连接到SQL Server数据库。内容涵盖了从初始下载到最终使用的完整流程，适合需要安装SQL Server 2019的用户参考。
面部图像疲劳检测的平衡数据集-Fatigue Dataset
11-24
疲劳数据集 用于面部图像疲劳检测的平衡数据集 疲劳检测在交通、医疗和工业监控等安全关键环境中发挥着至关重要的作用。通过面部分析识别疲劳或嗜睡的迹象已成为广泛研究的计算机视觉问题，尤其是在深度学习工具和预训练模型日益普及的情况下。 该数据集旨在帮助研究人员和从业者开发、测试和基于真实面部图像的疲劳检测系统。 该数据集包含2200张面部图像，均匀分布在两类： 疲劳 非疲劳 所有图片均来自开源互联网仓库。 每张图片都经过人工检查并整理到相应的类别文件夹中。 该数据集旨在： 疲劳检测支持研究 促进面部状态识别深度学习模型的发展 支持迁移学习和CNN架构的疲劳分类实验
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
11-24
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
Reflexion框架解析[项目源码]
最新发布
11-24
Reflexion是一种新型强化学习框架，旨在通过反思和记忆机制提升大型语言模型（LLM）Agent的决策能力。该框架由Actor、Evaluator和Self-Reflection三个模型组成，通过将任务反馈转化为文本形式的反思并存储在记忆缓冲区中，优化后续决策。与传统强化学习方法相比，Reflexion无需微调LLM，支持更细致的反馈信号，并提高了可解释性。实验表明，Reflexion在HumanEval编程基准测试中准确率达91%，优于GPT-4的80%。论文还提供了代码和数据集，便于进一步研究。
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