一、说明 1、javafx桌面程序，但又不想安装jre环境 2、需要将可执行jar打包成exe 3、使用工具exe4j二、操作步骤1、下载exe4jhttps://exe4j.apponic.com/2、安装说明1：在d盘建个exe4j的文件夹说明2：建个output文件jar，存放生成后的exe3、运行4、目录介绍Welcome:工具介绍；Open可以打开历史的配置文件；Projecttype:就是新建了，选择打包的方式；用“JARinEXE”modeApplicationinfo:打包的应用信息；一个是exe的名字；一个是输出目录Execurabl
博文目录文章目录本文说明JavaFX简单说明JavaFX版本说明JavaFX与JDK的关系JavaFX与JDKModular(JDK9模块化系统)JavaFX模块说明(JavaFX20)JavaFXSceneBuilder创建JavaFX应用程序的两种选择环境搭建版本选择IntelliJIdea安装配置ModularJavaFXProject(非Maven/Gradle)JavaFXSDK新建工程添加JavaFXSDK依赖关联JavaFXSDK源码创建第一个JavaFX窗体HelloWorld.java错误:缺少JavaFX运行时组件,需要使用该组件来运行此应用程序效果展示ModularJav
使用hutool工具(ZipUtil)对多文件打包压缩并通过浏览器下载使用hutool工具对多文件进行打包压缩并下载需求工作中遇到需要将详情页面数据导出为word,同时详情中有图片和附件,由于附件没法写入到word中(可能是自己没有找到对应的解决办法),故将需要导出的word文件,和附件一同打包成zip,进行下载实现共两个步骤1.使用hutool对多文件打包2.下载下载方法FileUtils中的方法/***下载ZIP压缩包(会对下载后的压缩包进行删除)**@paramfilezip压缩包文件*@paramresponse响应*/publicstaticvoiddownloadZip(Filef
目录前言参考文章正文1.打包前的配置工作做反向代理的原因（Vue项目打包后Proxy失效的问题）：内存溢出导致打包失败参考文章第一步：执行命令安装内存扩展插件fix-memory-limit第二步：执行fix-memory-limit脚本 第三步：执行打包2.Nginx使用前言突发灵感想学习下打包，第一反应是学习webpack，翻找一通后发现用不着webpack，因为vue有内置打包命令，配置好vue文件后在项目文件执行npmrunbuild即可！下方内容是我多方查找总结得出参考文章http://t.csdn.cn/rAjXzhttp://t.csdn.cn/DBju1http://t.cs
场景描述在maven里可以在pom.xml中统一定义项目依赖，依赖版本，插件，多环境构建，子模块；定义packaging为pom类型，各子模块按需引入，并且指定环境profiles构建。在gradle中也可以实现依赖统一管理，各模块按需引入，区分环境的构建任务。先上效果图统一定义依赖，依赖版本，插件子模块按需引入分环境打包task及docker镜像打包任务环境gradle8.1.1,springboot3.1.0,jdk17步骤创建项目通过IDEA或SpringInitializer创建springboot+kotlin+gradle的基础项目；修改gradle/wrapper/gradle-
前期准备1.宝塔面板已经成功安装到服务器2.vue项目已经成功开发完成开始在宝塔面板中选择PHP项目添加站点，站点PHP版本设置为纯静态，输入域名或者IP这是后你会获得一个网站文件目录点击根目录进入目录后，若你的Vue项目么有打包好需要进行npmrunbuild命令进行打包处理，但在打包前需要进行设置，首先查看自己的router设置是否为history模式constrouter=newVueRouter({mode:'history',base:process.env.BASE_URL,routes})mode需为history模式，其次查看自己的vue.config.js中是否设定了访问路径
报错信息为：Unabletomakefieldprivatecom.sun.tools.javac.processing.JavacProcessingEnvironment$DiscoveredProcessorscom.sun.tools.javac.processing.JavacProcessingEnvironment.discoveredProcsaccessible:modulejdk.compilerdoesnot"openscom.sun.tools.javac.processing"tounnamedmodule@73076bce报错原因：因为JDK版本太高与项目中使用的j
在Python开发中，将代码和依赖项打包成可执行文件或独立软件包是一个重要的任务。Python提供了许多强大的文件打包工具，使我们能够将Python项目转化为独立的可执行文件或安装包，方便部署和分发。本文将详细介绍几个常用的Python文件打包工具，并展示它们的使用方法和优势。通过了解这些工具，你将能够更好地选择适合你项目的文件打包方式，提高代码的独立性和可移植性。一、什么是Python文件打包工具？Python文件打包工具是一种可以将Python源代码文件打包成可执行文件的工具，这样使用者就可以直接运行Python文件打包工具是一种可以将Python源代码文件打包成可执行文件的工具，这样使用
我注意到VisualStudio(2010)的std::map实现为其红黑树中的每个节点分配了一个新的单block内存。也就是说，对于映射中的每个元素，将通过operatornew...malloc使用VisualStudioSTL实现的std::map的默认分配方案分配一个新的原始内存块.这对我来说有点浪费:在“(小)n”block中分配节点是否更有意义，就像std::vector实现在增长时过度分配一样？所以我想澄清以下几点:我关于默认分配方案的断言实际上是正确的吗？std::map的“所有”STL实现都是这样工作的吗？std中是否有任何东西阻止std::map实现将其节点放入内存
我正在x86或x86_64机器上工作。我有一个数组unsignedinta[32]，其所有元素的值为0或1。我想设置单个变量unsignedintb以便(b>>i)&1==a[i]将适用于a的所有32个元素。我在Linux上使用GCC(我想应该无关紧要)。在C中执行此操作的最快方法是什么？ 最佳答案 最近的x86处理器上最快的方法可能是使用MOVMSKB系列指令，它提取SIMD字的MSB并将它们打包到一个普通的整数寄存器中。我担心SIMD内在函数不是我真正喜欢的东西，但如果你有配备AVX2的处理器，那么按照这些思路应该可以工作:ui
