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游戏模拟器集合J2me版

游戏模拟器集合J2me版，是一款专为J2me平台设计的游戏模拟器集合。该模拟器包含了多种经典游戏模拟器，可以支持用户在J2me设备上运行不同的游戏类型。通过这些模拟器，用户可以体验到多款经典游戏的乐趣，不仅提升了设备的娱乐性，还能唤起对经典游戏的怀旧之情。该集合适用于J2me手机和其他相关设备，是游戏爱好者不可或缺的工具。

qqreaction42871 0 jar 793.39KB 2024-11-07

J2ME实用工具合集20款必备工具一键掌握

J2ME实用工具20合1 是一款集合了20种实用功能的工具包，专为J2ME平台用户打造。这款工具包涵盖了多种日常必备的工具，如计算器、记事本、单位换算、日历等。每个工具都经过精心设计，能够提升用户的工作效率和生活便利性。无论是简单的计算需求，还是日常的备忘记录，都能找到合适的工具解决方案。J2ME实用工具20合1 的操作界面直观，简洁易用，非常适合日常使用。

qqreaction42871 0 jar 2.33MB 2024-11-07

filterproject.7z

在IT行业中，设计模式是软件开发中的重要概念，它们代表了在特定情境下解决常见问题的最佳实践。在“filterproject.7z”这个压缩包中，主要关注的是职责链设计模式和工厂模式的应用。这两种模式都是Java编程中极为重要的设计模式，有助于提高代码的可维护性和可扩展性。职责链模式的主要目的是使多个对象有机会处理请求，而不是将所有责任集中在单一对象上。它通过建立一个处理请求的对象链来实现这一目的。在“filterproject”中，可能包含一系列过滤器类，每个过滤器类都有特定的处理任务，例如数据验证、格式转换等。请求在链中传递，每个节点可以选择处理请求或传递给下一个节点。这种模式使得系统能够灵活地添加、删除或修改过滤器，而不会影响整个流程。 工厂模式是创建型设计模式之一，提供了一种在运行时根据条件创建不同类型对象的最佳方式。在“filterproject”中，可能有一个工厂类，用于根据需求动态创建不同的过滤器实例。工厂方法避免了客户端代码中直接new具体类，增加了代码的可读性和可维护性，同时易于扩展新类型的过滤器。在实际开发中，职责链和工厂模式常结合使用，例如，工厂模式用于创建职责链中的节点（过滤器），这些节点按照一定顺序组合成职责链。这样可以轻松调整处理顺序，或插入新过滤器，而无需修改现有代码。开发者可能已创建了通用的过滤器接口，比如Filter，以及多个具体实现类如ValidationFilter和FormattingFilter。工厂类可能有静态方法，如createFilterChain(List<String> filterTypes)，根据过滤器类型列表创建并返回过滤器链。

qinyi67 0 7z 70.5KB 2024-10-14

Java实现的类似腾讯QQ的即时通讯软件

安装maven。1. 数据库使用 mysql，运行 doc 包下的 init.sql。2. 启动 server 包下的 Main 方法。3. 启动 client 包下的 Main 方法。4. 注册并登入 Java 实现的即时通讯软件。

zhufanmao 1 zip 179.2KB 2024-10-10

OpenNI-Windows-x86

OpenNI（Open Natural Interaction）是一个开源框架，专为自然人机交互（Natural User Interface, NUI）设计，特别是在计算机视觉和运动捕捉领域。OpenNI的主要目标是为开发人员提供一个标准化的接口，使得他们能够轻松地创建能识别和响应用户自然动作的应用程序。在Windows平台上，OpenNI提供了对x86架构的支持，这就是'OpenNI-Windows-x86'的含义。OpenNI-Windows-x86-2.1.0.msi是这个软件包的核心组件，这是一个Windows安装程序文件，用于在Windows操作系统上安装OpenNI的x86版本。通过运行这个msi文件，用户可以将OpenNI框架集成到其开发环境中，以便利用它提供的功能。安装过程中，会添加必要的库文件、头文件以及开发工具，使得开发者可以在C++或者其他支持的编程语言中调用OpenNI的API。 OpenNI支持多种传感器设备，如PrimeSense的Carmine系列，以及微软的Kinect等。这些设备可以捕获深度图像和彩色视频流，OpenNI框架则负责处理这些数据，提供骨骼跟踪、手势识别等功能。开发者可以利用OpenNI来构建各种应用，比如游戏、虚拟现实、增强现实、医疗诊断、教育、工业自动化等场景。以下是一些相关的资源可以帮助你更好地理解和应用这些技术： 基于Kinect骨骼跟踪功能实现 自然人机交互技术.pdf Kinectv2骨骼跟踪winform程序Demo 动态手势跟踪识别与人机交互技术研究 基于Kinect骨骼跟踪功能实现PC的手势控制 OpenNI框架包含几个主要组成部分： 生产者（Producer）：生产者是硬件驱动，它们负责从传感器读取原始数据，如RGB图像和深度图。 上下文（Context）：OpenNI的上下文是整个系统的核心，它管理所有与设备和节点相关的操作。 节点（Node）：节点是数据的来源，例如，深度摄像头节点会生成深度图像，彩色摄像头节点会生成RGB图像。 分支（Branch）：分支是节点的集合，它们可以共享同一上下文，允许数据在节点之间流动。 数据流（Data Stream）：数据流代表从一个或多个节点连续产生的数据，如深度图像流或RGB图像流。 样本（Sample）：样本是数据流中的单个数据单元，比如一帧图像。 用户（User）：OpenNI提供了骨骼跟踪功能，可以识别和跟踪用户的身体部位。 开发人员可以通过OpenNI提供的API来访问和控制这些组件，实现各种自然交互的应用。同时，OpenNI还支持自定义模块和算法的扩展，允许开发者根据需求进行定制化开发。OpenNI是一个强大的工具，对于那些希望在Windows环境下构建基于自然人机交互应用的开发者来说，它提供了一个方便的平台，简化了传感器设备的集成和复杂数据处理的工作。

cctvfirst 4 zip 7.35MB 2024-07-15

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