1.flutter热更新安卓端详细教程-附源码-超简单
2.C语言作业，附源求帮助
3.Lua如何进行大数运算（附源码）
4.SpringBoot整合Activiti工作流（附源码）
5.一口气用Python写了13个小游戏（附源码）
6.涨停回马枪（附源码）无惧挖坑？被忽视的码附一面

flutter热更新安卓端详细教程-附源码-超简单

       要成为一个优秀的Android开发者，构建坚实的源码知识体系是关键。本文将提供一个全面的什意思Flutter安卓端热更新教程，包括源码，附源帮助你掌握这一技术。码附css 开关 源码

       首先，源码考虑到Flutter项目默认使用kt语言，什意思由于我对java更加熟悉，附源我选择删除项目下的码附android文件夹并重新生成java的安卓代码。这一步是源码准备工作的一部分，确保代码的什意思顺利转换和避免导入包时的错误。

       接下来，附源将复制的码附代码进行原样导入，建议使用Android Studio（AS）进行操作，源码以减少导包错误的可能性。无需对代码进行任何修改。

       在代码中注册自定义的类，确保热更新功能的正常运行。

       完成准备工作后，进行打包操作，以获得运行环境。

       运行结果显示更新后的效果。将“初始化项目”替换为“热更新”并重新打包。然后，将打包后的文件解压，将“libapp.so”重命名为“hotlibapp.so”，并放置于手机根目录中。

       重启应用，fernflower源码首页将显示“热更新”，同时，目录下的文件会自动清除，重启后应用将加载新包。

       操作大功告成！在实际项目中，只需将下载的文件直接放置于lib文件夹即可，无需经过手机根目录加载。

       对于更多学习资源，如编程路线、面试题集合/面经及系列技术文章等，可以访问开源项目： /Android-Alvin/Android-LearningNotes。资源持续更新中...

C语言作业，求帮助

       C语言代码和运行结果如下：

       输出符合要求，望采纳~

       附源码：

       #include <stdio.h>

       int main() {

           int a, b;

           scanf("%d %d", &a, &b);

           printf("%d, %d\n", a, b);

           return 0;

       }

Lua如何进行大数运算（附源码）

       在游戏服务器开发中，大数计算是常见但难以避免的问题。一般数值计算在math.maxinteger范围内可直接使用Lua常规计算，超出范围则需大数计算。本文介绍了两种基于Lua的大数计算库：基于Boost的Lua库和基于GNU bc的Lua库lbc。

       基于Boost的Lua库通过安装Lua、Boost和GCC，编译生成Lua直接引用的so库。编译方式有正常编译和捆绑编译。捆绑编译通过make_boost.sh脚本将boost文件复制到boost文件夹，简化编译过程。但需要注意，捆绑编译可能不适用于最新版本的boost。

       基于GNU bc的ovncontroller源码Lua库lbc由Lua的作者之一编写，具有简单、小巧、易用等特点。编译简单，几乎只需执行make。测试结果显示，lbc在位字符的数字上，执行加减乘除各一次，其时间在1秒以下，符合要求。

       本文还介绍了基于MAPM的Lua库lmapm，其特点与lbc类似。两种库在测试中表现稳定，但lbc提供了详细的位数信息，而lmapm采用科学计数法表示结果。

       最后，本文建议根据实际需求选择合适的大数计算库。对于简单、方便、源码、可修改、可移植和精度要求较高的项目，lbc是不错的选择。同时，还介绍了其他开源的大数计算库，供读者参考。

SpringBoot整合Activiti工作流（附源码）

       依赖：

       在新建springBoot项目时勾选activiti，或在已建立的sq源码springBoot项目中添加以下依赖：

       数据源和activiti配置：

       在activiti的默认配置中，process-definition-location-prefix指定activiti流程描述文件的前缀，启动时，activiti将自动寻找此路径下的文件并部署。suffix为String数组，表示描述文件的默认后缀名。

       springMVC配置：

       配置静态资源和直接访问页面，采用thymeleaf依赖解析视图，主要采用异步方式获取数据，通过angularJS进行前端数据处理与展示。

       使用activiti：

       配置数据源和activiti后，启动项目，activiti服务组件自动加入到spring容器中。使用注入方法直接访问。在非自动配置的spring环境中，可通过指定bean的init-method配置activiti服务组件。

       案例：请假流程示例：

       1. 员工申请请假

       设置请假信息，完成申请时传入参数。

       2. 老板审批请假

       (1) 查询审批任务

       老板查看需审批的请假任务，设置VacTask对象用于页面展示。

       (2) 完成审批

       传入审批结果和任务ID。根据结果进行流程跳转。

       3. 查询请假记录

       在history表中查询已完成的请假记录，设置VO对象展示。

       4. 前端展示与操作

       (1) 审批列表与操作

       展示审批列表及操作示例，完成一个springBoot与activiti6.0整合示例项目的说明与代码。

       完整项目代码参考：

       推荐阅读：

       1. SpringBoot内容聚合

       2. 设计模式内容聚合

       3. Mybatis内容聚合

       4. 多线程内容聚合

一口气用Python写了个小游戏（附源码）

       以下是根据要求改写后的文章，注重内容的直观性和可读性：

       ### 1. 启动游戏与游戏初始化

       开始游戏旅程，首先执行以下关键代码：

       ```html

def initGame():

        pygame.init()

screen = pygame.display.set_mode(cfg.SCREENSIZE)

        ... (游戏素材加载)

        return screen,phpsqlite源码 game_images, game_sounds

def main():

        screen, game_images, game_sounds = initGame()

        pygame.mixer.music.load(cfg.AUDIO_PATHS['bgm'])

        ... (游戏逻辑核心部分)

        while True:

        ... (渲染背景和倒计时)

        ... (按键检测)

        for event in pygame.event.get():

        if event.type == pygame.QUIT:

        ... (处理退出)

       ```

       ### 2. 食物生成与更新

       游戏中，动态生成食物是一个关键环节：

       ```html

generate_food_count += 1if generate_food_count > generate_food_freq else 0

       food = Food(game_images, 'gold' or 'apple', cfg.SCREENSIZE)

food_sprites_group.add(food)

for food in food_sprites_group:

if food.update():food_sprites_group.remove(food)

       ```

       ### 3. 碰撞检测与得分

       碰撞检测让游戏更具挑战性，当英雄碰到食物：

       ```html

for food in food_sprites_group:

        if pygame.sprite.collide_mask(food, hero):

        game_sounds['get'].play()

food_sprites_group.remove(food)

score += food.score

if score > highest_score:highest_score = score

       ```

       ### 4. 结束游戏与记录最高分

       游戏结束后，保存最高分并显示结束界面：

       ```html

fp = open(cfg.HIGHEST_SCORE_RECORD_FILEPATH, 'w')

       fp.write(str(highest_score))

fp.close()

       return showEndGameInterface(screen, cfg, score, highest_score)

       ```

       ### 5. 主程序入口

       最后，主程序开始游戏循环：

       ```html

if __name__ == '__main__':

        while main(): pass

       ```

       ### 6. 其他小游戏代码概述

       其他游戏如俄罗斯方块、贪吃蛇和点等，简化代码展示核心逻辑：

       - 俄罗斯方块：计算、显示信息和主函数。

       - 贪吃蛇：游戏主循环，包括鼠标点击、游戏更新和判断胜利条件。

       - 点：核心函数如计算、显示得分和判断游戏结束。

       这些代码片段展示了游戏的关键部分，便于初学者理解和学习。完整代码请参阅原文。

涨停回马枪（附源码）无惧挖坑？被忽视的一面

       在股市中，我们经常会遇到涨停后回踩的情况。这时候，我们不能盲目恐慌，而是要保持冷静。因为涨停往往意味着背后有某些原因，可能是某个事件、消息或者基本面的变化，引起市场关注。

       然而，涨停后调整需要我们深入分析背后的原因，避免被阴谋或阳谋所利用。有时候，涨停后调整可能是为了收集筹码，等待再次拉起，以便进行布局。这样的情况在股市中屡见不鲜。

       为帮助投资者更直观地理解和分析这一情况，以下提供了一份源码，用于绘制相关指标和图形，以辅助决策。

       这份副图源码包含了多个指标，如均价线、涨停、回踩线、支撑线、操作线、趋势线、震仓线、逃命线、抄底线、绝底线等，以及相应的指标逻辑判断。例如，涨停赋值、绘制涨停柱状线、预警提示等。

       具体的源码细节包括但不限于均价线计算、涨停条件判断、柱状线绘制、指标线与预警条件等。通过这些指标和图形，投资者可以更直观地理解股价波动和市场动向，辅助决策。

       指标源码的逻辑清晰，包含多个条件判断和图形绘制，旨在为投资者提供直观的分析工具。例如，通过操作线与震仓线的交叉判断，可以发出预警信号，提示投资者可能的市场变化。

       此外，源码还提供了绿色买入信号，即当操作线与抄底线交叉，且满足一定条件时，可以作为买入的参考。通过这些信号，投资者可以更准确地判断买卖时机。

       以上源码是为投资者提供的一种辅助工具，旨在帮助理解股市波动和市场情绪。技术分析虽重要，但不应作为唯一决策依据，而应结合市场动态、公司基本面等多方面因素综合判断。

       技术关注公众号：爱指标，获取更多源码和分析方法，供研究和讨论。如有需要帮助安装或理解源码细节，欢迎私信交流。感谢大家的支持，期待您的点赞和收藏。

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。

WPF开发之Prism详解内附源码

       在复杂应用开发中，维护成本显著上升，因此解耦显得尤为重要。Prism框架为WPF开发提供了解耦的便捷途径。本文通过一个简单示例，阐述Prism在WPF开发中的应用，旨在提升程序的可维护性和可测试性。

       Prism是一个开源框架，支持在多种应用中创建松耦合、结构良好的XAML程序，包括WPF、Xamarin Forms、Uno/Win UI等。其核心设计原则包括关注点分离和松耦合，提供MVVM、依赖注入、命令、事件聚合等模式。

       下载最新Prism版本，遵循MIT开源许可协议，可通过GitHub获取。

       Prism的优势在于模块化设计，使得程序结构清晰，符合高内聚、低耦合原则。通过NuGet包管理器轻松安装。

       创建WPF类库，添加用户控件视图，并采用MVVM模式开发。Prism提供数据绑定基类，简化代码量。

       创建模块类，实现Prism.Modularity.IModule接口，实现可被Prism发现和加载的模块功能。如DefectListModule模块。

       Prism提供多种模块加载方式，常用的是App.config配置文件方法。启动时加载模块，修改App.xaml.cs文件，继承PrismUnity.PrismApplication并重写相关初始化。

       模块可通过导航菜单或注册到区域进行组织。Region便于进行模块化布局，通过prism:RegionManager.RegionName属性指定。

       模块间交互通过事件聚合器IEventAggregator，采用事件订阅和发布进行通信。简化模块间的相互作用。

       实现模块交互，通过事件聚合器实现事件的订阅和发布。

       无需关注关注、转发、点赞、评论等相关信息，学习编程从关注老码识途开始。