gradle

首先启动 IntelliJ IDEA，然后选择 File > Open 在弹出的界面中，选择你要导入的项目的文件夹。 如果是 Gradle 项目的话，你的 Gradle 项目应该会有一个 build.gradle 文件。 选择这个文件，然后选择 OK 后就可以了。 https://www.ossez.com/t/gradle-intellij-idea/209 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/honeymoose/blog/4338130

1. 引言   你曾遇到过这种情况吗？一本小说太长，要花很长时间阅读，但如果有app能自动为你阅读，就会省时很多。因此，将文本转换成语音的工具应运而生。华为机器学习服务（HUAWEI ML Kit）具备语音合成（Text To Speech, TTS）功能，能让app快速实现从文本到语音的转换。TTS可以将文本转换成人声。这也可以通过默认方法实现，但这些方法不能提供自然或真实的声音。TTS服务全球通用，利用深度神经网络对文本进行处理，从而创造出自然的声音，同时也支持多种音色，以增强人声效果。TTS使用了云服务，字符数限制在500个以内，并使用UTF-8编码。   目前支持的音色如下： 英文-男声 英文-女声 中文-男声 中文-女声 英文+中文-男声 英文+中文-女声 2. 结果展示   视频展示了使用该服务后得到的结果。   视频链接： https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?fid=18&tid=0201314285827100291 3.集成步骤    步骤1： 在Android Studio中新建项目。    步骤2： 在app.gradle文件中添加依赖。   implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-tts:1.0.4.300'    步骤3：

1、 org.json.JSONException: End of input at character 0 of 翻译：org.json.JSON异常：在字符0处输入结束 原因： -如果返回值为空，JSONArray无法把它转换成JSONArray则会报End of input at character 0 of异常 -如果返回值不符合json标准，也会报异常 解决办法：查看返回的json数组是否规范、是否为空 2、 android-java.net.ConnectException: failed to connect to localhost/127.0.0.1 (port 8080) 翻译：安卓-java.net.ConnectException异常：无法连接到本地主机/127.0.0.1（端口8080） 原因： -可能是ip地址写错，ip地址写成了localhost，安卓模拟器默认把127.0.0.1和localhost当做本身了 -也可能没有安装完整的模拟器(表现为启动模拟器activity页面报错，无法正常启动) 解决办法： -在模拟器上可以用10.0.2.2代替127.0.0.1和localhost -用本机ip地址代替localhost，步骤：win+R --> 输入cmd --> 回车 -->输入ipconfig -->回车 --> 查看ip地址

初学flutter的时候，flutter run运行到有gradle的时候就停住不动了，研究后解决方法如下： 打开项目目录 中的 ...\myapp\android\gradle\wrapper\gradle-wrapper.properties 将https://services.gradle.org/distributions/gradle-4.10.2-all.zip下载到本地 （源文件：distributionUrl=https://services.gradle.org/distributions/gradle-4.10.2-all.zip），如果以后flutter升级，gradle版本号也会变。 Windows 将下载好的文件拖放到chrome中，就得到了一个本地url地址，比如我下载后保存在本地f:\迅雷下载中，修改distributionUrl成为： distributionUrl=file:///F:/%E8%BF%85%E9%9B%B7%E4%B8%8B%E8%BD%BD/gradle-4.10.2-all.zip 这样在使用flutter run的时候就非常快了！ mac 这么写 distributionUrl=file:///机器名称/用户名/所在目录/gradle-4.10.2-all.zip 举例： distributionUrl=file://

引子   上期给大家介绍了如何使用如何用三十分钟在安卓上开发一个微笑抓拍神器详情请戳，本次给大家分享一篇新的实战经验。   不知道大家是否有这样的经历，忽然学校或者公司需要提供让提供个人的一寸或者两寸头像照片，要办理出入证、学生证什么的，并且对照片的底色有要求，有很多人当前没有拍好的证件照需要到照相馆重拍，又或者之前已经拍过了，但是照片底色不满足要求，小编就有过类似的经历，当时学校让办个出入证，学校照相馆又关门了，匆匆忙忙用手机拍了下，然后用床单作为背景应付，结果被老师大骂了一顿。   多年以后华为的HMS MLKit机器学习有了图像分割的功能，使用这个SDK开发一个证件照DIY的小程序，可以完美解决小编当年遇到的尴尬。 废话不多说，为了能够制造强烈的视觉冲击，小编也是拼了，翻出来当年大学时代的囧照，给大家展示下华为 HMS MLKit的强大功能：   怎么样，效果是不是还可以，只需要写个小程序就可以快速实现！    核心提示：此SDK免费，安卓全机型覆盖！ 证件照DIY开发实战 1 开发准备 1.1 在项目级gradle里添加华为maven仓   打开AndroidStudio项目级build.gradle文件。   增量添加如下maven地址： buildscript { repositories { maven {url 'http://developer.huawei

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 编者按： 作为一个Java开发者，你是否曾为在PyTorch上部署模型而苦恼？这篇来自AWS软件工程师的投稿，结合实例，详细介绍了DJL这个为Java开发者设计的深度学习库：5分钟，你就能在PyTorch上，用Java实现目标检测。 5分钟，用Java实现目标检测 PyTorch在深度学习领域中的应用日趋广泛，得益于它独到的设计。无论是数据的并行处理还是动态计算图，一切都为Python做出了很多简化。很多论文都选择使用PyTorch去实现也证明了它在训练方面的效率以及易用性。 在PyTorch领域，尽管部署一个模型有很多选择，可为Java开发人员准备的选项却屈指可数。 在过去，用户可以用PyTorch C++ 写JNI (Java Native Interface) 来实现这个过程。最近，PyTorch 1.4 也发布了试验性的Java 前端。 可是这两种解决方案都没有办法能让Java开发者很好的使用：用户需要从易于使用和易于维护中二选一。 针对于这个问题，亚马逊云服务 (AWS)开源了 Deep Java Library (DJL)，一个为Java开发者设计的深度学习库。它兼顾了易用性和可维护性，一切运行效率以及内存管理问题都得到了很好的处理。 DJL使用起来异常简单

Spring源码下载 1、git clone--branchv5.1.3.RELEASE https://gitee.com/Z201/spring-framework.git 2、gradle 下载，gradle 要 JDK8 的版本 3、到下载的 spring 源码路径执行 gradle 命令， gradlew:spring-oxm:compileTestJava 4、用 idea 打开 spring 源码工程，在 idea 中安装插件 kotlin，重启 idea 5、把编译好的源码导入到工程中 最后我们需要在我们自己的项目中调试源码引入spring源码对应的依赖，并且将源码打成jar包： 双击对应工程的jar就可以断点调试了 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3995125/blog/4310406

1. 引言   你曾遇到过这种情况吗？一本小说太长，要花很长时间阅读，但如果有app能自动为你阅读，就会省时很多。因此，将文本转换成语音的工具应运而生。华为机器学习服务（HUAWEI ML Kit）具备语音合成（Text To Speech, TTS）功能，能让app快速实现从文本到语音的转换。TTS可以将文本转换成人声。这也可以通过默认方法实现，但这些方法不能提供自然或真实的声音。TTS服务全球通用，利用深度神经网络对文本进行处理，从而创造出自然的声音，同时也支持多种音色，以增强人声效果。TTS使用了云服务，字符数限制在500个以内，并使用UTF-8编码。   目前支持的音色如下： 英文-男声 英文-女声 中文-男声 中文-女声 英文+中文-男声 英文+中文-女声 2. 结果展示   视频展示了使用该服务后得到的结果。   视频链接： https://developer.huawei.com/consumer/cn/forum/topicview?fid=18&tid=0201314285827100291 3.集成步骤    步骤1： 在Android Studio中新建项目。    步骤2： 在app.gradle文件中添加依赖。   implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-tts:1.0.4.300'    步骤3：