本文实例讲述了Android开发实现的简单计算器功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这个Android计算器虽然还有点小bug，不过简单的计算功能还是没问题的哦； 先上图看效果 比较简单，所以我就没怎么写注释，应该一看就能明白的 有不明白的可以发信问我 先贴MainActivity.java代码 package com.example.calculator; import android.app.Activity; import android.os.Bundle; import android.view.Menu; import android.view.MenuItem; impo

开发语言：PHP 数据库：MySQL 前端：用Dcloud 的 uni-app全系,基于vue.js和微信小程序开发模式。 目前支持APP（android、ios）、H5、微信小程序、支付宝小程序5端 一、发送文件发送语音、发送视频，发送文件（图片、文件、录音、视频）等，通过HTTP服务上传到服务器，在聊天记录里产生一条记录，记录里url指向上传的地址 二、后期涉及到的实时语音通话、视频通话，则要去学习流媒体技术 三、上线了用linux 环境搭建 四、应对高并发，要从多个方面入手（服务器配置、逻辑代码合理、CDN、缓存、数据库合理设计、水平切分、读写分离）、木桶效应，并发高低取决于架构的最短板的模块。 基础模块： 通讯模块： 进行HTTP、socket通讯。 会话列表： 与好友会话列表（参考微信） 通讯录： 按照a-z排序通讯录的好友（参考微信） 朋友圈： 点赞、评论、转发（参考微信） 会员系统： 会员登陆、会员的个人资料编辑（参考微信） 支付系统： 充值、红包、转账 会话功能： 发送文字、表情。 添加好友功能： 用户名添加、手机号添加、邮箱添加

表情包+壁纸+外卖+头像+流量主+采集+后台上传表情包功能，全面启动，带后台 后台带一键采集表情包，壁纸，头像功能，也可以自己手动上传 外卖功能对接的是订单侠 有流量主功能。

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基于Python和sklearn机器学习库实现的支持向量机算法使用的实战案例。 使用jupyter notebook环境开发。 支持向量机：支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） [1-3] 。 SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 [2] 。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见的核学习（kernel learning）方法之一。

测试环境：Nginx 1.20.1 MySQL 5.6.50 php7.2 1.创建站点，上传源码至根目录，设置伪静态规则 thinkphp 2.创建数据库并导入 3.修改数据库信息：/Application/Common/Conf/db.php 4.修改短信及邮箱配置信息：/Application/Common/Conf/config.php 5.后台地址：域名/index.php/Admin/Public/login.html 账号密码：admin ytaomb.com 6.后台支付方式配置：财务管理-支付方式管理-填入Z支付商户ID和密钥即可 --------------------------------------------------------------------------- 阿里云短信：https://www.aliyun.com/ Z支付免签：https://zzhifu.com/

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