文章目录前言1.安装Docker步骤2.使用docker拉取redis镜像3.启动redis容器4.本地连接测试4.1安装redis图形化界面工具4.2使用RDM连接测试5.公网远程访问本地redis5.1内网穿透工具安装5.2创建远程连接公网地址5.3使用固定TCP地址远程访问正文开始前给大家推荐个网站，前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。前言本文主要介绍如何在Ubuntu使用Docker部署Redis容器并结合cpolar内网穿透工具实现无公网ip环境远程访问本地数据库。Redis作为一款高速缓存的keyvalue键值对的数据库

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🤵‍♂️个人主页：@若峰–的个人主页✍🏻作者简介：后端程序猿😄希望大家多多支持，如果文章对你有帮助的话，欢迎💬👍🏻📂目录👋第二章：使用声明式UI创建屏幕并探索组合原则⚽️1.技术要求⚽️2.在JetpackCompose中实现Android视图⚾️2.1准备⚾️2.2如何实现⚾️2.3如何工作⚽️3.在JetpackCompose中实现一个可滚动列表⚾️3.1准备⚾️3.2如何实现⚾️3.3如何工作⚾️3.4参考⚽️4.使用JetpackCompose实现第一个带有视图页的选项卡布局⚾️4.1准备⚾️4.2如何实现⚾️4.3如何工作👬交友小贴士：👋第二章：使用声明式UI创建屏幕并探索组合原则移

Android13Wifi启动流程分析文章目录Android13Wifi启动流程分析一、正常开关wifi启动流程1、WifiManager2、WifiServiceImpl3、ActiveModeWarden4、ConcreteClientModeManager5、WifiNative6、WifiVendorHal7、HalDeviceManager8、wifi.cpp二、重启设备时自动开启wifi流程1、系统服务启动SystemServer2、WifiService3、WifiServiceImpl4、ActiveModeWarden三、其他1、Android13Wifi启动完整流程：2、日

Android二维码相关(二)本篇文章继续讲述下如何使用zxing解析二维码图片,获取内容.1:创建RGBLuminanceSource对象.首先获取二维码图片的bitmap对象.Bitmapbitmap=BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.mipmap.test);根据getPixels()获取位图指定区域的像素颜色值.intwidth=srcBitmap.getWidth();intheight=srcBitmap.getHeight();int[]pixels=newint[width*height];bitmap.getPixel

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文章目录前言搭建编译框架1.创建Android.bp文件2.创建avutil_files.bp3.创建其他bp文件armv8-a编译参数1.configure源代码2.查看编译参数3.添加编译参数4.添加汇编参数5.添加链接参数6.HAVE_AV_CONFIG_H参数armv7-a编译参数1.查看编译参数2.添加编译、汇编、链接参数添加armv8-a源文件1.查找需编译的源文件2.添加compat源文件3.添加libavutil源文件4.添加其他模块源文件添加armv7-a源文件1.重新编写config.h文件2.查找和添加源文件编译错误处理编译源代码整体目录结构源码仓库参考资料前言本文基于F

最近更新了AndroidStudio，发现界面风格不一样了，有点像Windows11的风格，详见图片不习惯，还是习惯老界面，菜单File->Setting，在Setting界面将EnablenewUI的勾去掉，点OK，重启AndroidStudio，熟悉的界面又回来了。

我想用war包结构部署我的一个OSGi包，以便它被Struts识别为Web应用程序。我使用Maven，所以我得到内置的WAR包，我有Mavenbundle-plugin来为我创建OSGi兼容的list。问题是，两者不能一起工作，所以bundle插件不知道类文件现在在子文件夹classes/中，而捆绑的jar在lib中/，所以它创建了一个错误的Bundle-classpathheader。我可以手动将正确的header添加到我的pom.xml，但我希望自动添加。我该怎么做？ 最佳答案 OPS4JWiki页面上描述了(或多或少)实现此目

快速位移图像分割算法快速位移图像分割算法（QuickShift）是一种基于密度估计的非参数方法，用于图像分割和特征提取。它利用像素之间的相似性和密度信息来进行分割，而不需要预先指定分割的数量。该算法通过计算像素之间的相似性和空间距离，然后根据这些信息来进行快速位移，从而实现图像的分割。算法的基本思想是利用像素之间的相似性来构建一个密度估计图，然后通过不断更新像素的位置，使得像素向密度估计图中的高密度区域移动，从而实现图像的分割。这种方法能够有效地捕捉图像中的纹理和结构信息，从而实现高质量的图像分割结果。快速位移图像分割算法在计算机视觉和图像处理领域得到了广泛的应用，特别是在目标检测、图像分割和