结合网友的反馈，修改了头文件和库文件路径，解决了不能编译的问题修改output-example，将H.264,AAC帧保存到mp4容器中参考链接：http://blog.csdn.net/ajaxhe/article/details/7603333
2025/1/8 8:04:03
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oil这是用于使用现代Web工具构建基于Spring的整体应用程序的入门模板。
入门测试将使用测试容器启动其自己的独立容器。
发展我建议安装。
请注意，在github页面上有该插件的安装后说明。
您可以键入var并按Crtl+Space使其自动完成文件顶部的类型提示，例如：{#@pebvariablename="email"type="java.lang.String"#}这使插件知道对电子邮件的任何引用都应使用intellij自动完成功能来处理字符串。
迈向伟大的开发流程的另一步是将pebble文件的基本语言标记为HTML。
您可以通过以下方式做到这一点：打开设置Ctrl+Alt+S导航到Languages&Frameworks打开TemplateDataLanguages添加src/main/resources/templa
入门测试将使用测试容器启动其自己的独立容器。
发展我建议安装。
请注意，在github页面上有该插件的安装后说明。
您可以键入var并按Crtl+Space使其自动完成文件顶部的类型提示，例如：{#@pebvariablename="email"type="java.lang.String"#}这使插件知道对电子邮件的任何引用都应使用intellij自动完成功能来处理字符串。
迈向伟大的开发流程的另一步是将pebble文件的基本语言标记为HTML。
您可以通过以下方式做到这一点：打开设置Ctrl+Alt+S导航到Languages&Frameworks打开TemplateDataLanguages添加src/main/resources/templa
2025/1/1 22:31:33
9.38MB
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桥接（WIP/beta）TL;DR：桥接=ssh+tmux+sshfs+云库存搜索只需简单搜索即可将我带到ec2框。
多次比赛？只需通过tmuxSSH进入所有匹配的实例。
特征：自定义库存来源：AWS（支持按标签，DNS或实例ID进行匹配）GCP新遗物CSVAnsible库存同时搜索多个库存资源通过堡垒/跳箱连接到广告资源对库存进行模糊搜索提示对清单中的匹配主机进行单/多选择通过tmux打开多个ssh连接（拆分或制表符）配置自定义tmux布局（通过config）通过堡垒无缝连接（通过配置）设置sshfs挂载到远程目录登录时运行自定义命令（通过配置）运行任意ansible剧本推/拉文件（通过Ansible提取/复制任务）SSH通向主机ECS支持（执行到容器，当前仅通过新的文物清单进行）Python3支持:)（想要功能吗？只需描述它）正在安装Linuxpipinstall--userbridgy#optionallysupportsshingi
多次比赛？只需通过tmuxSSH进入所有匹配的实例。
特征：自定义库存来源：AWS（支持按标签，DNS或实例ID进行匹配）GCP新遗物CSVAnsible库存同时搜索多个库存资源通过堡垒/跳箱连接到广告资源对库存进行模糊搜索提示对清单中的匹配主机进行单/多选择通过tmux打开多个ssh连接（拆分或制表符）配置自定义tmux布局（通过config）通过堡垒无缝连接（通过配置）设置sshfs挂载到远程目录登录时运行自定义命令（通过配置）运行任意ansible剧本推/拉文件（通过Ansible提取/复制任务）SSH通向主机ECS支持（执行到容器，当前仅通过新的文物清单进行）Python3支持:)（想要功能吗？只需描述它）正在安装Linuxpipinstall--userbridgy#optionallysupportsshingi
2025/1/1 8:36:40
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docker-dude：容器中的Dude（MikroTik）服务器
2024/12/11 22:35:17
12.94MB
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acs-engine-terraform：运行K8并由Terraform设置的Azure容器服务（ACS）引擎
2024/12/6 15:18:21
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随着云时代的到来，大数据也吸引了越来越多多关注。
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、
而Spark做为大数据处理的佼佼者，越来越受到人们的关注。
正是由于Spark技术的出现，使得在云计算上构建超大规模的大数据平台成为了可能。
Spark诞生于伯克利大学AMPLab，是现今大数据领域里最为活跃，最为热门，最为高效的大数据通用计算平台。
Spark是基于MapReduce算法实现的一个分布式计算框架，Spark继承了Hadoop的MapReduce的所有优点，但是比Hadoop更为高效。
Spark成功使用SparkSQL/SparkStreaming/MLlib/GraphX近乎完美的解决了大数据中的BatchProcessing、
2024/11/29 4:32:47
416KB
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文档中有详尽的docker安装教程，还有docker的使用教程以及将开发项目打包成可以运行镜像的图文教程。
这里以Windows10home为例。
这里以Windows10home为例。
2024/11/23 12:33:33
899KB
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采用mvc架构，使用tomcat做容器，Oracle数据库，适用于Java基础学完后巩固用，当然也适合所有想要学习Java的爱好者！欢迎下载使用！
2024/11/13 14:26:25
7.07MB
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Spring是一个以控制倒置(InversionofControl)原则为基础的轻量级框架。
控制倒置是一个用于“基于组件的体系结构”的设计模式，它将“判断依赖关系”的职责移交给容器，而不是由组件本身来判断彼此之间的依赖关系。
当在Spring内实现组件时,容器“轻量级”的方面就展现出来了：针对Spring开发的组件不需要任何外部库；
而且,容器是轻量级的，它避免了像EJB容器那样的重量级方案的主要缺点，例如启动时间长、测试复杂、部署和配置困难，等等。
控制倒置是一个用于“基于组件的体系结构”的设计模式，它将“判断依赖关系”的职责移交给容器，而不是由组件本身来判断彼此之间的依赖关系。
当在Spring内实现组件时,容器“轻量级”的方面就展现出来了：针对Spring开发的组件不需要任何外部库；
而且,容器是轻量级的，它避免了像EJB容器那样的重量级方案的主要缺点，例如启动时间长、测试复杂、部署和配置困难，等等。
2024/11/12 5:30:15
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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
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