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二级分类:
Android项目源码仿微信登录注册聊天换肤二维码扫描.zip
本项目是一个基于安卓的Android仿微信客户端-猫友。
是一个csdn上的朋友的原创项目,原帖可以看这里http://blog.csdn.net/ericfantastic/article/details/49451249实现了微信的登录注册、主界面、聊天会话、通讯录、发现界面、个人设置、添加好友、扫描二维码、视频通话、等所有基本功能。
下面是具体搭建方法:1、下载Openfire的安装包:http://download.csdn.net/detail/ericfantastic/9219685Openfire服务器及MySQL具体配置可以参考:http://www.th7.cn/db/mysql/201406/59838.shtml2、建议下载Openfire自带的PC客户端Spark,方便测试功能:http://download.csdn.net/detail/ericfantastic/92198153、修改源码中的服务器主机地址:在ConnetServer.java中,修改Configuration为本地的IP地址。
4、修改添加好友中的JID主机名:在AddFriendActivity.java中,修改addFriend方法中的"@ericwork-pc"修改为服务器的主机名,不区分大小写;
5、修改聊天页面中的JID主机名:在ChatActivity.java中,修改发送按钮的监听事件中的"@ericwork-pc",同上。
实现一个IM实时聊天应用,少不了弄服务器,目前开源的Openfire服务器就比较合适,而且很多功能都已经封装好了,实现聊天APP就简约很多。
服务器后端的数据库我选择了MySQL,当然Openfire也支持大部分的主流数据库,只要在配置的时候修改好参数即可;
搭建的时候,把服务器配到8G内存笔记本上,网上得知,Openfire每个线程大约占4k内存,那理论上是可以80w用户,当然实际肯定没那么多,Openfire在一台8G的主流服务器上支持30W的用户肯定没有问题。
简单说明一下Eric_JQM_Chat工程目录结构,当初开发的时候初衷只是玩玩openfire实现IM的过程,没想到一写就写了一通,对模块也没有很好的分包,还请多多包涵。
可以脸红的说,基本上所有功能实现都放在第一个eric_jqm_chat包里了,第二个Service包主要放与于后台服务相关的包,但后来这些服务我也都没有启用,后面的四个Zxing包就是实现二维码扫描的包,具体如何实现我的博客里有介绍。
Login登录相关,包括保存当前登录账号密码,下次直接登录使用等功能;
Register注册相关,包括本地输入校验;
MainActivity主界面相关,包含四个Fragment页面、上方Actionbar及下方的自定义View选项;
TabFragment会话界面,用于接收收到的所有消息,并统计条目;
TabFragment2通讯录界面,加载用户的好友列表;
TabFragment3发现界面,功能尚未添加;
TabFragment4个人设置页面,加载个人资料;
AddFriendActivity添加好友页面,搜索仅仅是获取用户头像,申请添加好友,及接受好友添加请求并处理;
CaptureActivity扫描二维码页面,扫描二维码功能;
CatchCameraActivity视频通话页面,仅完成获取前置摄像头预览及获取网络RTSP视频流播放;
ConnetServer连接服务器类,单例模式;
FormatTools简单工具类,用于各种类型数据间的转换;
ChatActivity聊天页面,实现指定好友的聊天功能,及聊天记录的保存;
FriendDetail聊天好友详情页面,更改聊天背景等;
主要的类就是这些,具体的详细实现大家可以直接看代码,注释写的很详细了,有疑问的欢迎交流,存在bug还请指正。
2020/1/1 1:06:32
4.84MB
安卓源码-网络通讯
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spark-3.0.3
spark-3.0.3安装紧缩包Spark是用于大规模数据处理的统一分析引擎。
它提供了Scala、Java、Python和R中的高级API,以及支持用于数据分析的通用计算图的优化引擎。
2015/11/17 6:18:41
214.35MB
gtz
spark
3.0.3
1
Spark案例:电影推荐
Spark案例:电影推荐案例相关材料,数据
2021/11/23 8:35:27
3.98MB
spark
1
大数据视频课程分享下载
大数据视频课程分享下载,包括Hadoop,spark,hive,HBASE,flink等内容,非常片面
2016/1/20 10:26:49
300B
大数据
1
大数据框架对比:Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink
大数据是收集、整理、处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性、规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
在之前的文章中,我们曾经引见过有关大数据系统的常规概念、处理过程,以及各种专门术语,本文将引见大数据系统一个最基本的组件:处理框架。
处理框架负责对系统中的数据进行计算,例如处理从非易失存储中读取的数据,或处理刚刚摄入到系统中的数据。
数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。
下文将引见这些框架:仅批处理框架:
2015/6/10 4:26:37
145KB
大数据框架对比:Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink
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关于Spark数据倾斜的优化
在shuffle操作的时候,是按照key来进行value的数据的输入,拉取和聚合的,同一个key的values,一定是分配到同一个reducetask进行处理的,假如多个key对应的value一共有90万条数据,但是可能某条key对应了88万条,其他key最多也就对应数万条数据,那么处理这88万条数据的reducetask肯定会特别耗费时间,甚至会直接导致OOM,这就是所谓的数据倾斜
2020/11/24 10:43:05
5.59MB
Spark
数据倾斜
优化
1
Spark电信电话项目(真实企业项目)
Spark电信电话项目(真实企业项目),完整的项目运用spark,百度云材料分析。
2016/3/24 4:37:37
64B
Spark
Spark项目
企业项目
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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