j2me to android 例子源码下载

最新推荐文章于 2025-07-11 12:16:28 发布
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#Android

本文推荐了两个适用于J2ME平台的应用程序下载资源:iWidsets和MP3Dict的最新版本2.0.0。提供了这些应用的jar文件下载链接，并指明了手机端和官方网站的下载途径。
java-compcation.rar_J2ME 源码_j2me_手机移动通信_移动通信
09-23
在这个例子中，"Java移动通信程序设计"可能包括使用J2ME的MIDP API来实现基本的通信功能，如发送和接收短信（SMS）、拨打电话、或者访问网络数据。可能还涵盖了如何使用J2ME的网络类，如`HttpConnection`和`...
查找并下载开放的音乐数据（.mp3）
记录个人在工作学习中的思考和遇到的问题。
10-28 943
1、Singer_Scraping.py import urllib.request import urllib.parse from bs4 import BeautifulSoup import re from pypinyin import pinyin import Music_Scraping baseUrl = 'https://www.9ku.com/geshou' # 请求头 headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; W
如何用Python下载在线字典上的单词或者短语mp3
henanlion的博客
08-11 1662
用Python批量下载有道词典上的音频
如何把J2ME游戏移植到Android平台
Working harder, getting stronger!
02-13 1363
如何把J2ME游戏移植到Android平台
快速转化J2ME程序为Android程序
modiaGame的专栏
07-03 7662
快速转化J2ME程序为Android程序 近年来伴着Iphone/Android智能手机的迅速崛起，几乎让NOKIA这个顽固守旧的保守分子陷入倒闭边缘。Iphone/Android丰富强大时尚的众多功能，不仅越来越多的消费者放弃NOKIA，也让曾伴随其多年的众多开发者伤纷纷离去。廉颇虽然老矣，但多年的发展积累已经让开发者为之开发了数以千万计的应用程序，如何迅速移植已有的J2me应用到Androi
J2ME疯狂坦克游戏源码深度剖析
weixin_32389853的博客
07-11 334
J2ME（Java 2 Platform, Micro Edition）是为嵌入式设备，如手机、PDA等小型设备设计的Java平台。它的出现，为开发者提供了编写一次代码，运行在多种设备上的能力，极大地推动了移动应用的发展。MIDP应用通常被称为MIDlet，它由三个核心的运行时组件构成：应用程序管理器（Application Manager）、显示管理器（Display Manager）和事件处理系统（Event Handling System）。
J2ME手机游戏开发实践：完整源代码分析与学习指南
weixin_36282234的博客
09-02 1623
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：这个压缩包包含一个用Java 2 Micro Edition（J2ME）开发的手机游戏源代码，专为早期智能手机和平板电脑设计。J2ME游戏代码具有良好的注释，非常适合初学者和开发者学习游戏开发的基础概念。通过分析和修改代码，学习者能够掌握游戏逻辑、图形渲染和用户交互等关键技术。项目文件包括Eclipse配置、描述文件、源代码目录和资源...
【J2ME资料汇总】48个推荐资料+40个经典源码（转）
李保成(Net)
03-15 1036
【J2ME资料汇总】48个推荐资料+40个经典源码——下载目录 本文当由网友wgzaj文档根据资料的热度和好评收集了88个J2ME精品资料，分享给研究J2ME开发的同学。内容包括6个J2ME专题和42个推荐资料以及40个经典源码。附件较多，无法一一分享，只能为大家整理一个下载目录了，可以保存以备后用，需要时选择性下载哈。 附件完整版，下载中心地址：http://down
Android 二维码 生成和识别（附Demo源码）
waynezhang87的专栏
08-04 541
今天讲一下目前移动领域很常用的技术——二维码。现在大街小巷、各大网站都有二维码的踪迹，不管是IOS、Android、WP都有相关支持的软件。之前我就想了解二维码是如何工作，最近因为工作需要使用相关技术，所以做了初步了解。今天主要是讲解如何使用ZXing库，生成和识别二维码。这篇文章实用性为主，理论性不会讲解太多，有兴趣可以自己查看源码。   1、ZXing库介绍 　　这里简单介绍
Android 系统架构图
墨鱼菜鸡
07-11 6068
Android 操作系统架构开篇：http://gityuan.com/android/https://cloud.tencent.com/developer/article/1429122 Android架构图(五层框架)：https://www.cnblogs.com/pengdonglin137/p/3858254.html 官方系统架构图：h...
J2ME手机游戏开发源码示例集锦
虽然现在智能手机市场由iOS和Android主导，但J2ME平台为移动游戏开发的历史发展做出了巨大贡献，学习它的知识对于理解移动游戏的演化具有重要意义。 综合来看，J2ME手机游戏50例（源码）不仅是一份实践指南，更是一...
J2ME游戏开发实例源码合集
标签中列出的“J2ME”、“游戏开发”、“源码”、“Java”、“手机游戏”、“Android开发”、“实例”、“编程”、“光盘源码”、“英文注释”进一步揭示了该资源的多维价值：它不仅是J2ME时代的产物，更是连接传统...
J2ME全面源码与实例教程
### 知识点：J2ME简介与应用开发 J2ME（Java 2 Micro Edition）是Sun公司（现为Oracle公司）开发...对于需要使用J2ME源代码进行学习和开发的人员来说，从浅入深的整套例子能够帮助他们快速入门并掌握J2ME应用的开发。
基于GEC6818平台的五子棋人机对战系统设计与实现
11-25
五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
lv_0_20251125195629.mp4
numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
11-25
NumPy数组操作实战技巧 numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
中国Cassandra数据库用户组开源社区项目-专注于Apache-Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践-提供技术文档下载与源码解析-集成Titan图数据库与Lu.zip
最新发布
11-25
Buffer内存管理实战技巧中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip中国Cassandra数据库用户组开源社区项目_专注于Apache_Cassandra分布式NoSQL数据库技术研究与实践_提供技术文档下载与源码解析_集成Titan图数据库与Lu.zip
图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
11-25
【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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