1.高颜值登录页面（一键复制）
2.还在用BeanUtils拷贝对象？MapStruct才是源码王者!附源码
3.基于pytorch+Resnet101加GPT搭建AI玩王者荣耀
4.微信答题小程序排位好友pk知识问答头脑王者源码答答星球带后台教育app
5.如何让模拟器玩不了王者荣耀？
6.Axios源码深度剖析 - AJAX新王者
高颜值登录页面（一键复制）
登录页面作为每个项目不可或缺的一部分，是直接者源应用的门面。在多年的把王前端工作中，我发现大多数登录界面设计都较为相似。源码因此，直接者源有时候没有必要从头开始创作。把王中文标溯源码以下是源码我自认为比较好看的uniapp登录界面，供大家参考，直接者源方便下次直接复制并修改使用。把王请注意，源码这些界面仅包含静态页面，直接者源未涉及逻辑部分，把王便于在此基础上进行调整（本文为雪天前端原创）。源码
首先展示效果：
实际应用效果
源码
粉色登录界面（图一）：
白色登录界面（图二）：
蓝色登录界面（图三）：
（背景来源网络）
网址打包成桌面.exe --
网页毕设源码（王者荣耀） --
把网页打包成app(简单) --
前端CSS魔法 --
Vue3优秀的直接者源UI组件库(高颜值) --
下载量超高的vscode AI插件 --
还在用BeanUtils拷贝对象？MapStruct才是王者!附源码
MapStruct 是一个强大的 Java 代码生成工具，专用于简化 JavaBean 类型之间的把王映射实现，尤其在多层应用中实体类与数据传输对象（DTO）之间映射的场景中发挥巨大优势。与传统的手工实现映射相比，MapStruct 通过生成高性能且易于理解的映射代码，显著提高了开发效率，降低了错误率。 MapStruct 的核心特点包括： 自动代码生成：MapStruct 作为编译器插件，在编译时自动为映射接口生成映射代码，实现对象属性的快速映射。 性能优化：生成的映射代码基于普通方法调用，高效且类型安全，支持快速开发和错误检查。 约定优于配置：默认提供了丰富的映射规则，减少配置复杂性，但允许用户自定义实现特殊映射行为。 以下是 MapStruct 的基本使用流程： 引入依赖：确保在项目中正确配置 MapStruct 与 Lombok 的版本兼容性。 定义实体类和 DTO 类：创建需要映射的对象。 创建映射接口：定义映射方法，约定映射规则。 生成映射代码：编译项目，MapStruct 会自动生成实现类，包含所有定义的映射逻辑。 使用映射接口：在客户端代码中注入映射接口，调用映射方法完成对象间的转换。 除了基础用法，MapStruct 还提供了更高级的特性： @Mapper 注解：用于标记映射接口，激活代码生成。 @Mapping 属性：用于配置映射规则，模板源码免费下载支持多种映射策略，如通过源属性、表达式或常量。 @Mappings、@MappingTarget 等注解：支持更复杂、动态的映射逻辑，如更新已有对象的属性。 扩展功能：如支持多个对象映射至单个对象等高级用法。 MapStruct 与传统拷贝方法的对比显示，它在处理大数据量时具有显著的性能优势。在性能测试中，MapStruct 的表现优于其他常见拷贝工具，如 Apache BeanUtils、cglib 等。在实际应用中，选择 MapStruct 作为对象映射工具，尤其在需要处理大量数据时，能够显著提升系统性能，优化资源利用。基于pytorch+Resnet加GPT搭建AI玩王者荣耀
本源码模型采用了SamLynnEvans Transformer 的解码部分与预训练的“resnet-5d3b4d8f.pth”模型。此资源源自网络，详细信息请参阅：<a href="github.com/FengQuanLi/R... 在运行此代码时，请注意以下几点：模型在基于多局游戏数据训练后，可能出现送人头等问题，且代码中可能有不规范之处，请谅解。
代码最初旨在测试模型是否能玩王者荣耀，由B站用户强烈要求开源，因此可能存在大量问题，敬请谅解。
运行环境支持Win，Win7的兼容性未知，但推测可能适用；需配备至少6G显存的NVIDIA显卡，4G的ti也可勉强运行。
需要一台可运行安卓调试的手机并能正常玩王者荣耀，虚拟机未测试过，理论上可操作。
需下载scrcpy的Windows版本，并将所有文件解压至项目根目录；解压位置需参照相关指引。
pyminitouch库在运行时会自动安装minitouch，若未自动安装，tensorflow源码离线安装需手动完成安装；minitouch不支持Android。
使用者手机分辨率需与代码兼容，否则需要调整代码中的位置描述；布局需参照B站视频或训练截图。
游戏更新可能影响代码效果，无法保证长期有效性；作者后续可能会发布教程，分享设计思路。
代码提供训练数据生成方法，包括下载模型、运行相关脚本，以及手动生成训练数据的步骤。
模型训练包含数据预处理和训练两个阶段，具体操作见相关代码文档。
按键映射由minitouch进行模拟，需通过指定.json文件完成本地化计算。
代码运行需安装torch、torchvision、pynput、pyminitouch等库，可能还需其他依赖。 代码提供训练数据样本下载链接，训练数据量有限，但可作为初步试验用。 训练流程包括数据预处理、模型训练两个步骤，具体操作见相关代码文档。 为了完成按键映射的本地化，需要执行以下步骤：开启开发者模式，允许USB调试，以获取手机权限并模拟点击操作。
在手机上开启显示点按操作的视觉反馈及指针位置功能，以便监控按键点按位置。
根据手机屏幕显示的指针位置，计算出对应的json文件坐标，用于本地按键映射的生成。
所有相关文档、教程及资源链接已整合在代码文档中，供开发者查阅与参考。微信答题小程序排位好友pk知识问答头脑王者源码答答星球带后台教育app
石家庄晟讯网络科技有限公司推出的答题小程序系统，是一款针对个人、企业及教育机构的综合答题平台。系统采用JAVA多层架构与MYSQL数据库，视频黑页源码确保数据安全与高效传输。以下是系统的主要特点与功能： 海量数据与完整题型库 系统内置多个题型分类，拥有多条知识点数据，提供详细配置参数，支持实时更新，满足用户多样化的学习需求。 全新UI设计与强大后台功能 前端采用HTML+DIV+CSS手工布局，兼容主流浏览器，提供全新UI设计，带来全新体验。后台功能强大，界面简洁，易于操作，上手快速。 专业部署与优化 系统支持集群服务器部署，实现LVS负载均衡与分布式CDN加速，确保稳定运行。优化全站SEO，轻松提升搜索引擎排名，提供全国分站功能，便于扩展业务。 智能推荐与数据分析 系统具备智能推荐功能，根据用户习惯喜好，自动匹配相关内容。数据统计分析系统帮助用户了解营销效果，为后续推广提供参考依据。 丰富功能与应用市场 系统包含每日签到、排位赛、好友PK、每日答题、大奖赛、群比赛等多种模式，以及道具商店等特色功能。应用市场支持新模块发布，满足用户个性化需求。 《晟讯答题小程序系统》适用于各类用户，旨在寓教于乐，通过游戏化学习方式，让用户在娱乐中提升知识水平。如何让模拟器玩不了王者荣耀？
让APP识别不出是模拟器的方法如下：对APP进行反编译，把源码调出来，qq排名代源码找到检测模拟器的那些代码进行逻辑更改，使APP返回给服务器的信息为真实手机，这样就可以绕过检测了，不过这都是需要专业人士操作的，一般人无法操作。
现在的APP防止薅羊毛，大多都会检测模拟器的，因为模拟器跟手机的芯片架构不同，包括蓝牙、温度传感器、云手机等等，只要APP代码获取到任何一条信息与手机不一样，APP就会自动退出或卡死。
APP不同，处理方式也不同，有的闪退、无网络、环境异常等等，有的直接提示你在模拟器登录，总之目地是一样的，那就是禁止你在模拟器登录，但再牛逼的APP也是代码写的，所以目前唯一的办法就是对APP进行反编译。
在电脑上安装模拟器的原因：
安装模拟器就是为了在本地硬件平台上模拟其他的硬件平台环境。至于为什么要这么做，目前可以想到两个典型的原因。
第一就是为了在没有硬件的情况下运行特定的软件。比如GBA模拟器，如果你没买GBA游戏机，但是又想玩儿GBA游戏，那么就可以在PCA上运行一个GBA模拟器然后玩儿。
另一种情况就是为了方便软件的开发和调试。比如像Android软件开发，显然手机不适合软件开发环境的，所以在PC上安装Android模拟器用于开发和调试。
Axios源码深度剖析 - AJAX新王者
Axios 是一个基于 Promise 的 HTTP 请求库，支持浏览器和 Node.js 环境。其源码在 GitHub 上开源，欢迎 fork 使用并提出指正。以下为 Axios 的核心目录结构说明，主要关注在 /lib/ 目录下的文件。
在使用 Axios 时，你可能会遇到多种调用方式，本文将带你深入了解这些方式及其原理。
首先，我们来了解一下 Axios 的基本用法。你可以使用以下几种方式发起请求：
1. `axios(option)`：提供一个配置对象进行调用。
2. `axios(url[, option])`：传入 URL 和配置对象。
3. 对于 GET、DELETE 等方法：`axios[method](url[, option])`。
4. 对于 POST、PUT 等方法：`axios[method](url[, data[, option]])`。
5. 使用默认实例：`axios.request(option)`。
通过以上方式，你可以轻松发起 HTTP 请求。
深入源码分析，你将发现 Axios 的强大之处。通过 `axios.js` 文件的入口，核心在于 `createInstance` 方法，该方法能生成一个指向 `Axios.prototype.request` 的 Function，从而实现多种调用方式。
在 Axios 的核心 `Axios` 类中，`request` 方法是所有功能的中枢，无论是 GET、POST 还是其他方法，最终都通过 `request` 方法实现。
配置项是 Axios 与用户交互的关键，它涵盖了几乎所有功能的配置。配置项从低到高优先级顺序为：默认配置对象、`defaults` 属性、`request` 方法参数。
在使用 Axios 时，配置项是如何生效的？答案在于合并多个配置源，最终得到一个综合配置对象。
此外，Axios 提供了拦截器系统，让你可以控制请求前后的数据处理。每个 Axios 实例都有 `interceptors` 属性，用于管理拦截器，让你实现精细的控制。
核心的 `dispatchRequest` 方法则负责处理请求流程，包括请求适配器、发送请求、数据转换等步骤。最后，通过 Promise，你可以优雅地处理异步请求。
数据转换器让你能轻松地在请求和响应数据之间进行转换，如将对象转换为 JSON 格式。默认情况下，Axios 自动处理 JSON 数据转换。
在使用 Axios 时，你还能灵活地控制超时、取消请求、设置 header、携带 cookie 等功能。通过源码分析，你可以深入理解 Axios 的内部机制。
总结，Axios 以其强大、灵活的功能和简洁的 API 设计，成为现代应用中不可或缺的 HTTP 请求工具。通过本文的深入探讨，你将对 Axios 的运作机制有更深刻的理解，从而更好地利用其功能。
腾讯T2I-adapter源码分析（1）-运行源码跑训练
稳定扩散、midjourney等AI绘图技术，为人们带来了令人惊叹的效果，不禁让人感叹技术发展的日新月异。然而，AI绘图的可控性一直不是很好，通过prompt描述词来操控图像很难做到随心所欲。为了使AI绘制的图像更具可控性，Controlnet、T2I-adapter等技术应运而生。本系列文章将从T2I-adapter的源码出发，分析其实现方法。
本篇是第一篇，主要介绍源码的运行方法，后续两篇将以深度图为例，分别分析推理部分和训练部分的代码。分析T2I-Adapter，也是为了继续研究我一直在研究的课题：“AI生成同一人物不同动作”，例如：罗培羽：stable-diffusion生成同一人物不同动作的尝试（多姿势图），Controlnet、T2I-adapter给了我一些灵感，后续将进行尝试。
T2I-Adapter论文地址如下，它与controlnet类似，都是在原模型增加一个旁路，然后对推理结果求和。
T2I-Adapter和controlnet有两个主要的不同点，从图中可见，其一是在unet的编码阶段增加参数，而controlnet主要是解码阶段；其二是controlnet复制unit的上半部结构，而T2I-Adapter使用不同的模型结构。由于采用较小的模型，因此T2I-Adapter的模型较小，默认下占用M左右，而controlnet模型一般要5G空间。
首先确保机器上装有3.6版本以上python，然后把代码clone下来。随后安装依赖项，打开requirements.txt，可以看到依赖项的内容。然后下载示例，下载的会放到examples目录下。接着下载sd模型到model目录下，再下载T2I-Adapter的模型到目录下，模型可以按需到huggingface.co/TencentA...下载。这里我下载了depth和openpose。sd模型除了上述的v1-5，也还下载了sd-v1-4.ckpt。
根据文档，尝试运行一个由深度图生成的例子，下图的左侧是深度图，提示语是"desk, best quality, extremely detailed"，右侧是生成出来的。运行过程比较艰辛，一开始在一台8G显存的服务器上跑，显存不够；重新搭环境在一台G显存的服务器上跑，还是不够；最后用一台G显存的服务器，终于运行起来了。
接下来尝试跑openpose的例子，下图左侧是骨架图，提示词为"Iron man, high-quality, high-res"，右侧是生成的图像。
既然能跑推理，那么尝试跑训练。为了后续修改代码运行，目标是准备一点点数据把训练代码跑起来，至于训练的效果不是当前关注的。程序中也有训练的脚步，我们以训练深度图条件为例，来运行train_depth.py。
显然，习惯了，会有一些问题没法直接运行，需要先做两步工作。准备训练数据，分析代码，定位到ldm/data/dataset_depth.py，反推它的数据集结构，然后准备对应数据。先创建文件datasets/laion_depth_meta_v1.txt，用于存放数据文件的地址，由于只是测试，我就只添加两行。然后准备，图中的.png和.png是结果图，.depth.png和.depth.png是深度图，.txt和.txt是对应的文本描述。
文本描述如下，都只是为了把代码跑起来而做的简单设置。设置环境变量，由于T2I-Adapter使用多卡训练，显然我也没这个环境，因此要让它在单机上跑。而代码中也会获取一些环境变量，因此做简单的设置。
做好准备工作，可以运行程序了，出于硬件条件限制，只能把batch size设置为1。在A显卡跑了约8小时，完成，按默认的配置，模型保存experiments/train_depth/models/model_ad_.pth。那么，使用训练出来的模型试试效果，能生成如下（此处只是为了跑起来代码，用训练集来测试），验证了可以跑起来。
运行起来，但这还不够，我们还得看看代码是怎么写法，下一篇见。
PS：《直观理解AI博弈原理》是笔者写的一篇长文，从五子棋、象棋、围棋的AI演进讲起，从深度遍历、MAX-MIN剪枝再到蒙特卡罗树搜索，一步步介绍AI博弈的原理，而后引出强化学习方法，通俗易懂地介绍AlphaGo围棋、星际争霸强化学习AI、王者荣耀AI的一些强化学习要点，值得推荐。
AUTOMATIC的webui是近期很流行的stable-diffusion应用，它集合stable-diffusion各项常用功能，还通过扩展的形式支持controlnet、lora等技术，我们也分析了它的源码实现，写了一系列文章。