视频聊天系统作为一种新型的通信和交流工具，突破了地域的限制，可以提供更为便捷、灵活、全面的音、视频信息的传递和服务，具有极其广泛的发展前景。 介绍了采用JAVA编程开发视频聊天系统的一套比较常用的解决方案。文字聊天采用TCP模式；语音视频聊天采用UDP模式，在客户端之间点对点的进行。在该方案中，通过函数库VFW来实现视频捕获、影像压缩以及影像播放。微软公司提供的专门用于视频捕获开发的工具包VFW，为在Windows操作系统中实现视频捕获提供了标准的接口，从而大大降低了程序的开发难度。在视频传输方面，则通过组建视频帧，将位图形式的视频帧压缩成帧格式的Mpeg4流，传输到客户端后，解压并显示影像。同时，在本方案中，采用了线程来实现语音录制和语音回放，最终实现了通过服务器中转的文字聊天、点对点的语音视频聊天。

v1.1.0版本后已经移除了网易云的支持，且仅支持洛雪PC端v2.6.0/移动端v1.2.0及以后的版本。

很好的一个商业项目，采用 struts2 hibernater spring

这个bat脚本资源可以在Windows环境下实现Java程序的守护进程和自动重启。它通过一个循环监控Java程序进程,如果检测到程序异常退出,会自动重启程序。同时具有可配置的重启次数和重启间隔时间。 这个小巧但实用的bat脚本实现了一个功能强大的守护进程机制,其可以广泛应用于各种Java程序的高可用监控与管理。无需复杂的操作系统知识,一个简单的bat脚本即可达成进程管理的目的。 对于Java项目的运维和部署来说,这个资源具有很高的参考价值。通过导入并简单配置这个脚本,项目 gains 了高可用性,大大减轻了人工监控和维护的负担。总体来说,这是一份简洁高效而且实用性很强的运维脚本资源。如果在使用过程中遇到任何问题,作者也会不断更新和优化脚本,提高其稳定性和健壮性。 其简单、高效和实用的特点使此资源具有很高的重用价值和推广潜力。它足以覆盖大部分Java项目的基本可用性监控与管理需求。综上,这是一个高质量又低成本的运维资源,值得广大Java工程师参考和使用。 直接用就可以，换个jar包目录就可以了

matsim-example-project 一个如何将MATSim用作库的小示例。 默认情况下，该项目使用最新的（预）发行版。 为了使用其他版本，请编辑pom.xml 。

这个超市管理系统是为了方便超市管理者高效地管理超市的运营而设计的。它可以帮助管理者管理商品信息、库存和销售数据，以及用户信息。 具体来说，这个系统可以帮助管理者： 记录商品信息，包括商品名称、分类、描述、价格等。 管理库存，包括记录库存数量、进货和销售情况等。 记录销售数据，包括销售数量、销售时间等。 管理用户信息，包括用户名、密码、电子邮件、电话号码等。 通过这个系统，管理者可以更加高效地管理超市的运营，提高销售业绩和管理效率。同时，也可以更好地掌握商品信息和销售情况，以便做出更加明智的决策。

前端界面渲染

fastjson-1.2.83.jar下载，fastjson是阿里巴巴的开源JSON解析库,可以解析JSON格式的字符串,支持将Java Bean序列化为JSON字符串,也支持从JSON字符串反序列化到JavaBean。fastjson采用全新的JSON解析算法,运行速度极快,超过所有其他同类的JSON库。 fastjson的主要功能有: 1. 速度快:fastjson采用内置的字符解析算法,超过同类其他解析库速度。 2. 支持普通JSON和JavaScript JSON标准:fastjson支持所有JSON标准语法,同时支持JavaScript混入的语法,如 NaN、Infinity、undefined 等。 3. 支持Java Bean:fastjson可以将JSON字符串转换成Java Bean,也可以将Java Bean转换成JSON字符串。 4. 支持泛型:fastjson支持泛型类型的解析和序列化。 5. 支持JSONPath:fastjson支持JSONPath表达式查询。 6. 支持注解:fastjson支持多种注解配置JSON序列化和反序列化。 7. 支持携带格式:f

用信号量解决不死锁的哲学家问题 java实现

平台采用B/S结构，后端采用主流的Python语言进行开发，前端采用主流的Vue.js进行开发。 整个平台包括前台和后台两个部分。 前台功能包括：首页、菜品详情页、订单中心、用户中心模块。 后台功能包括：总览、订单管理、菜品管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。 后台管理帐号： 用户名：admin123 密码：admin123 代码结构 server目录是后端代码 web目录是前端代码 部署运行 后端运行步骤 (1) 安装python 3.8 (2) 安装依赖。进入server目录下，执行 pip install -r requirements.txt