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C#桌面程序 winform WPF集成内置WebApi C# 创建HTTP Web API服务，winform WPF项目创建HTTP WEB服务，不使用IIS业务 WPF WebApi 限权限访问 在维护旧的项目时，有时需要提供APP连接的需求，就要提供HTTP服务，winform项目就要提供HTTP服务，就不用再去写个c# web的IIS相关的业务了，简化项目的复杂度。只需要简单化实例就可以实现提供HTTP服务 https://blog.csdn.net/weijia3624/article/details/127664478

【Python连连看小游戏详解】 Python是一种广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发等领域的高级编程语言。在游戏开发方面，Python虽然不像C++或Unity那样强大，但其简洁易读的语法使得开发小型游戏变得十分方便。这个“python连连看小游戏（基础版）”就是利用Python的Tkinter库创建的一个桌面游戏。 Tkinter是Python的标准GUI（图形用户界面）库，它允许开发者创建具有窗口和交互控件的应用程序。在这个连连看游戏中，Tkinter将用于构建游戏的界面，包括棋盘、图标以及玩家的交互操作。 游戏的核心逻辑主要涉及以下几个方面： 1. **棋盘布局**：连连看的棋盘通常是一个二维数组，用来存储棋盘上的图标。这些图标可以是图像文件，也可以用简单的形状表示。Tkinter提供了Canvas组件，用于在界面上绘制这些图标。 2. **匹配规则**：连连看的规则是找到两个相同且可以直线相连（无其他图标阻隔）的图标进行消除。这需要对棋盘进行深度优先搜索或广度优先搜索来检查匹配可能性。 3. **图标动画**：当两个图标匹配成功时，可以使用Tkinter的动画效果，如淡入淡出、滑动等，增加游戏的趣味性。 4. **事件处理**：Tkinter通过绑定事件处理器，如鼠标点击事件，来响应玩家的操作。当玩家点击一个图标时，游戏会检查是否可以与另一个图标匹配，并执行相应的动作。 5. **游戏状态管理**：游戏需要维护当前的状态，如剩余图标数量、是否还有可匹配的图标、游戏是否结束等。这些状态可以通过Python的数据结构和条件判断来管理。 6. **用户界面**：Tkinter提供了各种组件，如按钮、标签、文本框等，可以创建得分显示、计时器、暂停/继续按钮等功能，提升用户体验。 7. **错误处理**：为了保证游戏的稳定运行，还需要编写适当的错误处理代码，例如处理非法操作或者资源不足等情况。 8. **代码优化**：尽管代码只有350行，但对于一个游戏来说，仍然需要考虑代码的可读性和效率。合理的函数划分、模块化设计以及算法优化都是提高代码质量的关键。 通过学习和理解这个基础版的连连看游戏，开发者可以进一步扩展功能，比如添加音效、多人对战模式、网络联机等特性，从而提升游戏的趣味性和挑战性。同时，这也是学习Python GUI编程和游戏逻辑设计的一个良好实践案例。

微信小程序Web开发平台导入WeiXinMiniProgram项目 Intellij idea 运行Servlet项目，将src中的fastjson-1.1.34.jar和mysql-connector-java-8.0.15.jar导入lib并复制至Tomcat的lib文件夹中 MySQL 导入 SQL文件夹中的两个sql文件 运行MySQL，Servlet服务器，编译微信小程序项目

在数学建模中，聚类分析是一种常用的数据分析方法，用于发现数据集中的自然群体或类别，无需预先知道具体的分类信息。本资料包是针对MATLAB实现聚类分析的一个实例集合，非常适合准备数学建模期末考试的学生参考。下面将详细阐述MATLAB中进行聚类分析的关键步骤和涉及的代码文件。 MATLAB是一种强大的编程环境，尤其在数值计算和科学计算方面，它提供了丰富的函数库支持各种数据分析任务，包括聚类分析。聚类分析通常包括预处理、选择合适的聚类算法和评估聚类结果等步骤。 1. **预处理**：数据预处理是聚类分析的重要环节，包括数据清洗（去除异常值）、归一化（使各特征在同一尺度上）等。在MATLAB中，可以使用`normalize()`函数进行数据标准化。 2. **选择聚类算法**：常见的聚类算法有K-means、层次聚类、DBSCAN、模糊C均值（Fuzzy C-Means, FCM）等。本资料包中的代码主要涉及模糊C均值聚类，这是一种灵活的聚类方法，允许数据点同时属于多个类别。 3. **FCM聚类算法**： - `fuzzy_sim.m`：该文件可能实现了模糊相似度矩阵的计算，模糊相似度是FCM聚类的基础，它衡量了数据点与聚类中心之间的关系。 - `fuzzy_figure.m`：这可能是用于绘制聚类结果的图形，帮助我们直观理解聚类效果。 - `fuzzy_cluster.m`：这个文件可能是FCM聚类的主要实现，包括初始化聚类中心、迭代更新直至收敛的过程。 - `fuzzy_bestcluster.m`：可能包含了选择最佳聚类数的策略，比如肘部法则或者轮廓系数。 - `fuzzy_main.m`：主函数，调用以上各部分，形成一个完整的FCM聚类流程。 - `fuzzy_stan.m`、`fuzzy_closure.m`、`fuzzy_synthesis.m`：这些可能是FCM算法中涉及到的特定辅助函数，如标准化、闭包运算或合成函数的计算。 4. **评估聚类结果**：`聚类分析.txt`可能包含了对聚类结果的评价指标，如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等，用于评估聚类的稳定性、凝聚度和分离度。 通过理解和学习这些代码，你可以掌握如何在MATLAB中实现聚类分析，特别是在面对复杂或模糊的数据分布时，模糊C均值聚类能够提供更灵活且有效的解决方案。在实际应用中，应根据数据特性选择合适的预处理方法和聚类算法，并结合业务背景对结果进行合理解释。

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包含： tomcat-redis-session-manage-tomcat7.jar commons-pool2-2.2.jar jedis-2.5.2.jar 编辑${TOMCAT_HOME}/conf/context.xml，在context中加入 其中host和port为redis的ip和端口

kindle dxg 多看系统最后一个版本，适用于 kindle dxg 2.5.8 版本。 安装步骤： 第一 恢复出厂，：按完MENU-选SETTINGS-再按MENU-选REST FACTORY DEFAULTS 第二 将安装包里5个文件复制到KINDLE 里，断开USB 第三 按MUEN-选SETTINGS-按MENU-选UPDATE YOU KINDLE 等它运行完 第四： 接上电脑删除 emergency.sh文件 第五 断开USB 按MENU--选SETTINGS-再按MENU-选RESTART 运行完则OK 第三步可能会显示失败，没关系，不要打断，等最后成功启动