在新买的mac上搭建安卓开发环境，因为在国内访问谷歌实在费力，所以记录一下，虽然并不能完全离线安装，但是把一些相关的信息汇总一下吧：
1.在mac上下载带adt的eclipse
资源：http://developer.android.com/sdk/index.html
原帖：http://jingyan.baidu.com/article/29697b9131b52fab20de3ca8.html
2.在mac上开发安卓
原帖：http://www.cocoachina.com/bbs/simple/?t139965.html
3.安卓sdk离线包
原贴：http://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/37913801
资源：http://pan.baidu.com/s/1sjuJwYD
4.一个有提到如何在mac上离线安装sdk的帖子
原帖：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/09/30/android-001.html
个人感觉，用eclipse是没法完全离线安装的，第一个帖子的安装包，装了之后好像sdk也有了，不过只有最新版的sdk，而且没法用模拟器，所以嘛，关键还是要访问谷歌给力，即域名解析给力。之前网上说的一些方法，在本机的配置文件中，修改谷歌域名对应的ip地址，方法很好，只是那个谷歌的ip得经常换才行，昨天自己也是这样解决问题的！
209.116.186.231 dl-ssl.google.com
5.使用intel虚拟化技术解决模拟器特别慢的问题
http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/18082601
报错信息：please update adt to the latest version
方法：修改 android-sdk-windows/tools/lib 目录下的 plugin.pro 文件内容
# begin plugin.prop
plugin.version=17.0.0
# end plugin.prop
将文件中的的version版本改成你安装完整的sdk的版本，完美解决问题
帖子：http://blog.csdn.net/hongchangfirst/article/details/8009906
相关推荐
Linux操作系统相关习题集，包含常用名、Linux系统基础知识等
提供的源码资源涵盖了Java应用等多个领域，每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写，确保了在对应环境下能够无缝运行。同时，源码中配备了详细的注释和文档，帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群： 适合毕业设计、课程设计作业。这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生，还是对其他领域编程感兴趣的学生，这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码，你可以掌握各平台开发的基础知识，提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标： 在学习阶段，你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码，你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践，逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外，在求职或创业过程中，具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明： 为了确保源码资源的可运行性和易用性，特别注意了以下几点：首先，每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明，确保用户能够轻松搭建起开发环境；其次，源码中的注释和文档都非常完善，方便用户快速上手和理解代码；最后，我会定期更新这些源码资源，以适应各平台技术的最新发展和市场需求。 所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！
1、JVM 内存分配图解的 Visio 工程图。 2、直接下载使用、可自行调整和修改
IOC智慧运营中心平台整体解决方案qy.pptx
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具： Hadoop：Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更适用于处理这类数据。 数据仓库：数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统，一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。 数据湖：数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池，用于支持数据分析和机器学习应用。 机器学习：大数据技术也广泛应用于机器学习领域，支持大规模数据的模型训练和预测分析。 流式处理：针对实时数据处理需求，流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）可以实时。
本系统采用了jsp技术，将所有业务模块采用以浏览器交互的模式，选择MySQL作为系统的数据库，开发工具选择My eclipse来进行系统的设计。基本实现了系统应有的主要功能模块，本系统有管理员、医生和用户，管理员：个人中心、公告信息管理、用户管理、科室信息管理、医生管理、预约时间段管理、出诊信息管理、在线预约管理、上班打卡管理、留言板管理、系统管理，用户：个人中心、在线预约管理、我的收藏管理。医生：个人中心、出诊信息管理、在线预约管理、上班打卡管理。前台首页：首页、公告信息、科室信息、出诊信息、留言反馈、我的、跳转到后台等操作。 对系统进行测试后，改善了程序逻辑和代码。同时确保系统中所有的程序都能正常运行，所有的功能都能操作，并且该系统有很好的操作体验，实现了对于系统和医院双赢。 关键词：医院挂号系统；jsp;Mysql；
【课件PPT】华为干部管理七步曲gl.pptx
提供的源码资源涵盖了python应用等多个领域，每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写，确保了在对应环境下能够无缝运行。同时，源码中配备了详细的注释和文档，帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群： 适合毕业设计、课程设计作业。这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生，还是对其他领域编程感兴趣的学生，这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码，你可以掌握各平台开发的基础知识，提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标： 在学习阶段，你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码，你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践，逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外，在求职或创业过程中，具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明： 为了确保源码资源的可运行性和易用性，特别注意了以下几点：首先，每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明，确保用户能够轻松搭建起开发环境；其次，源码中的注释和文档都非常完善，方便用户快速上手和理解代码；最后，我会定期更新这些源码资源，以适应各平台技术的最新发展和市场需求。 所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！
C#，布尔可满足性问题（Boolean Satisfiability Problem）算法与源代码 1 布尔可满足性问题 布尔可满足性问题 布尔可满足性或简单的SAT是确定布尔公式是可满足还是不可满足的问题。 可满足：如果布尔变量可以赋值，使得公式为真，那么我们说公式是可满足的。 不可满足：如果无法指定此类值，则我们称公式不可满足。 2 合取范式（CNF）或也称为和积（POS） 为了更好地理解这一点，首先让我们看看什么是合取范式（CNF）或也称为和积（POS）。 CNF：CNF是子句的连词（AND），其中每个子句都是析取（OR）。 现在，2-SAT将SAT问题限制为仅表示为CNF的布尔公式，每个子句只有2个项（也称为2-CNF）。 示例：F=（A\u 1\vee B\u 1）\wedge（A\u 2\vee B\u 2）\wedge（A\u 3\vee B\u 3）\wedge。。。。。。。\楔块（A\u m\vee B\u m） 因此，2-可满足性问题可以表述为： 给定每个子句只有2个项的CNF，是否可以将这些值分配给变量，以使CNF为真？
提供的源码资源涵盖了Java应用等多个领域，每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写，确保了在对应环境下能够无缝运行。同时，源码中配备了详细的注释和文档，帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群： 适合毕业设计、课程设计作业。这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生，还是对其他领域编程感兴趣的学生，这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码，你可以掌握各平台开发的基础知识，提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标： 在学习阶段，你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码，你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践，逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外，在求职或创业过程中，具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明： 为了确保源码资源的可运行性和易用性，特别注意了以下几点：首先，每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明，确保用户能够轻松搭建起开发环境；其次，源码中的注释和文档都非常完善，方便用户快速上手和理解代码；最后，我会定期更新这些源码资源，以适应各平台技术的最新发展和市场需求。 所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！
大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具： Hadoop：Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更适用于处理这类数据。 数据仓库：数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统，一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。 数据湖：数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池，用于支持数据分析和机器学习应用。 机器学习：大数据技术也广泛应用于机器学习领域，支持大规模数据的模型训练和预测分析。 流式处理：针对实时数据处理需求，流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）可以实时。
提供的源码资源涵盖了小程序应用等多个领域，每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写，确保了在对应环境下能够无缝运行。同时，源码中配备了详细的注释和文档，帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群： 适合毕业设计、课程设计作业。这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生，还是对其他领域编程感兴趣的学生，这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码，你可以掌握各平台开发的基础知识，提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标： 在学习阶段，你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码，你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践，逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外，在求职或创业过程中，具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明： 为了确保源码资源的可运行性和易用性，特别注意了以下几点：首先，每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明，确保用户能够轻松搭建起开发环境；其次，源码中的注释和文档都非常完善，方便用户快速上手和理解代码；最后，我会定期更新这些源码资源，以适应各平台技术的最新发展和市场需求。 所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！
大数据技术指的是用于处理和分析大规模数据集的技术和工具。以下是一些常见的大数据技术和工具： Hadoop：Apache Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架。它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）用于数据存储和MapReduce用于数据处理。 Spark：Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，提供了比MapReduce更快的数据处理能力。它支持内存计算和更多复杂的数据处理流程。 NoSQL数据库：NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）则更适用于处理这类数据。 数据仓库：数据仓库是一个用于集成和分析大规模数据的存储系统，一些知名的数据仓库包括Snowflake、Amazon Redshift等。 数据湖：数据湖是一个存储结构化和非结构化数据的存储池，用于支持数据分析和机器学习应用。 机器学习：大数据技术也广泛应用于机器学习领域，支持大规模数据的模型训练和预测分析。 流式处理：针对实时数据处理需求，流式处理技术（如Apache Kafka、Apache Flink）可以实时。
停车场管理系统是一个很好的项目，使用了SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架 和 前端 JSP 技术。
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
用法链接：https://menghui666.blog.csdn.net/article/details/138198545?spm=1001.2014.3001.5502 基于C++和QT实现的无边框窗口+源码 基于C++和QT实现的无边框窗口+源码 基于C++和QT实现的无边框窗口+源码 基于C++和QT实现的无边框窗口+源码 基于C++和QT实现的无边框窗口+源码
提供的源码资源涵盖了Java应用等多个领域，每个领域都包含了丰富的实例和项目。这些源码都是基于各自平台的最新技术和标准编写，确保了在对应环境下能够无缝运行。同时，源码中配备了详细的注释和文档，帮助用户快速理解代码结构和实现逻辑。 适用人群： 适合毕业设计、课程设计作业。这些源码资源特别适合大学生群体。无论你是计算机相关专业的学生，还是对其他领域编程感兴趣的学生，这些资源都能为你提供宝贵的学习和实践机会。通过学习和运行这些源码，你可以掌握各平台开发的基础知识，提升编程能力和项目实战经验。 使用场景及目标： 在学习阶段，你可以利用这些源码资源进行课程实践、课外项目或毕业设计。通过分析和运行源码，你将深入了解各平台开发的技术细节和最佳实践，逐步培养起自己的项目开发和问题解决能力。此外，在求职或创业过程中，具备跨平台开发能力的大学生将更具竞争力。 其他说明： 为了确保源码资源的可运行性和易用性，特别注意了以下几点：首先，每份源码都提供了详细的运行环境和依赖说明，确保用户能够轻松搭建起开发环境；其次，源码中的注释和文档都非常完善，方便用户快速上手和理解代码；最后，我会定期更新这些源码资源，以适应各平台技术的最新发展和市场需求。 所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！
3000多千张多类别口罩检测数据集，数据集目录已经配置好，yolo格式(txt)的标签，划分好 train，val, test，并附有data.yaml文件，yolov5、yolov7、yolov8等算法可以直接进行训练模型， 数据集和检测结果参考： https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 数据集配置目录结构data.yaml： train: ../train/images val: ../valid/images test: ../test/images nc: 8 names: ['cloth', 'kn95', 'mask', 'mask_weared_incorrect', 'n95', 'surgical', 'with_mask', 'without_mask']
附件中是一个使用贪心算法解决活动选择问题（也称为会议时间安排问题）的 Java 示例代码。这个问题的目标是选择最大的活动数量，使得活动之间互不重叠。 贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是全局最好或最优的算法策略。贪心算法在有最优子结构的问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。 在这个示例中，我们定义了一个 maxActivities 方法，它接受一个二维数组 activities 作为输入，其中每个元素是一个包含两个整数的数组，分别表示活动的开始时间和结束时间。 我们首先根据活动的结束时间对活动进行排序。然后，我们使用一个变量 endTime 来记录当前已选择的活动的结束时间。对于每个活动，如果它的开始时间大于或等于 endTime，我们就选择这个活动，并更新 endTime 为该活动的结束时间。这样，我们就可以保证选择的活动不会重叠。 最后，maxActivities 方法返回选择的活动数量。 请注意，贪心算法并不总是能得到最优解，但在许多情况下，它能够提供一个足够好的解决方案，并且通常比穷举搜