研究Play！

最新推荐文章于 2022-03-13 20:49:16 发布
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博主认为Play!平台不错，决定从今天开始研究该平台架构，并且要写一个相关例子。
Play!平台不错，从今天开始研究该平台架构，并写个例子.
playframework
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苹果Airplay2学习
天天的博客
02-07 4万+
AirPlay是由苹果公司推出的一项无线传输技术，可以将音频、视频和图像从苹果设备传输到其他支持AirPlay的设备上，如音响、电视和扬声器等。AirPlay技术使用WiFi网络进行传输，可以在不需要使用任何线缆的情况下进行数据传输。用户可以使用苹果设备上的Airplay功能，将音乐、视频或图像发送到其他支持AirPlay的设备上播放。
Learning Play!Framework 2
09-15
### 学习Play! Framework 2 的核心知识点 #### 一、Play! Framework 2 概述 Play! Framework 2 是一个用于构建现代 web 应用程序的高性能、轻量级框架。它由 Java 和 Scala 支持，并且特别强调开发者的生产力。...
学习play
pan_y95的博客
03-28 1082
前言：最开始接触play感觉挺难得，然后看到还要dos命令，又感觉难度加大(其实并不是)版本1.4.0 创建项目： 1、在play1.4.0解压后的文件夹中，按住shift+鼠标右键，选择在此处打开命令窗口 2、输入 play new 项目名(注意搭建环境，jdk) 3、然后输入(play eclipsify 项目名 或者 play idealize 项目名)命令使之变为可以用eclips
J2EE通用后台管理系统 springmvc+mybatis+nginx+shiro+redis架构的session共享
不吃_花椒的博客
05-26 3274
github地址：https://github.com/tianshaojie/jee-universal-bms jee-universal-bms J2EE通用后台管理系统 功能清单 spring bootjavaConfig，零配置yml替代propertiesmybatis-generator:generate，自动生产entity，mapper，xml数据库设
AIRPLAY 协议研究
zmfsl110的专栏
02-28 1951
　 AirPlay协议针对苹果设备实现软件层的传输、显示信息交付组的一套私有协议。该技术支持自动地互相发现，互相传输音乐、图片及视频等信息资源文件。此外，AirPlay支持实时传输视频流、音频流功能；可以将iPad或者iPhone的整个屏幕投放到更大屏幕的电视机上，实现所谓很多公司 称为“无线投屏”的效果。 　　协议的基础是组播DNS（Multicast Domain Name Server，简称mDNS）协议和DNS服务发现（DNS Service Discovery，简称DNS-SD）协议，自动寻...
AirPlay无线技术研究
libins的博客
11-24 6730
最近由于业务需要，进行的调研，参考了很多文章，也以自己的认识，加以通俗化描述前言虽然这次是研究AirPlay技术，但是还是花一点点篇幅，顺带提下当前支持这种无线技术的其他协议。AirPlay、DLNA、Miracast三大无线技术介绍：AirPlayAirPlay 是苹果开发的一种无线技术，可以通过WiFi将iPhone 、iPad、iPod touch 等iOS 设备上的包括图片、音频、视频通过无
AirPlay协议结构record
博客
03-13 1906
AirPlay协议非官方文档 参考博文 关于airplay协议实现镜像功能研究 音频AirTunes流媒体（？） 视频图片AirPlay 无需配置发现网络中设备 DNS-based service discovery, based on multicast DNS, 又名Bonjour。其中发布两项服务，第一个是RAOP（远程音频输出协议），用于音频流，另一个是AirPlay服务，用于照片和视频内容。 The AirPlay server is a HTTP server (RFC 2616). T
关于airplay协议实现镜像功能研究
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无止无休
09-26 3万+
最近在学习关于airplay相关协议,将了解到的内容记录下来，如有理解错误，请大神指正。   Airplay可以实现将设备中音频、视频、图像通过本地无线网络发送远端设备；Airplay功能实现利用了很多标准协议，包括multicast DNS,HTTP,RTSP,RTP,RAOP,NTP，见下表1： AirPlay Technology Display photos
Play!Framework vs Ruby on Rails
CloudCraft的专栏
05-28 2417
Play!Framework vs Ruby on Rails Posted by Dillon in Programming Over the past few months I’ve been playing a lot with web frameworks – and if you’re just starting out, let me tell you: there’s a
java中play什么意思_Play 框架学习 （二） 介绍Play及基本概念
weixin_26875109的博客
02-13 1886
终于开始学习我们这次的主角：play！框架了。 首先，一如既往的我是抱着几个问题来开始学习play!的，那就是play！是什么？为什么要用play？它的基本原理(基础)是什么？本文基本是基于play官方文档以及其翻译再加上一点点自己的补充理解写的，参考已经附加到文末了。51CTO.com上有一个关于play 的专题(拯救Java程序猿的神器：Play Framework --- 51CTO.com...
Play! 框架2学习教程：系统全面介绍
- **阅读源码：** 研究Play! 2 的源码，理解其内部工作原理。 - **参与社区：** 加入Play! Framework 的社区，与他人交流学习经验，获取帮助。 #### Play! 2 框架的发展和未来 Play! 2 框架自发布以来，不断吸取...
play framework api,play! framework api,play api
08-08
在描述中提到的"play framework api,play! framework api,play api"都是指Play Framework的API文档，它包含了框架的所有公共类、方法和接口，供开发者在编写代码时查阅和引用。API文档是理解框架工作原理、学习如何...
play！framework框架——japid源码
12-11
通过深入研究这些文件和Japid的源码，开发者可以更好地理解和利用Play! Framework与Japid的特性，提升Web应用的开发效率和用户体验。同时，这种实践性的学习方式也有助于培养解决问题和调试代码的能力，对个人职业...
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
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numpy、pandas、sklearn、pytorch等数据分析工具的一些使用技巧
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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
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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。
DriverBooster12pro
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