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利用ArcGIS API 实现多弹窗功能，已验证有效

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简介：
本项目采用ArcGIS API开发了具有实用性的多弹窗功能，并经过实际测试证明其有效性，为地图应用提供了更加丰富的交互体验。 使用ArcGIS API实现多个弹窗的弹出功能；可以成功地弹出多个Popup窗体。

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  • 利用ArcGIS API 实现多弹窗功能，已验证有效
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    本项目采用ArcGIS API开发了具有实用性的多弹窗功能，并经过实际测试证明其有效性，为地图应用提供了更加丰富的交互体验。 使用ArcGIS API实现多个弹窗的弹出功能；可以成功地弹出多个Popup窗体。
     
  • Python实现的录屏功能（已验证有效）
    优质
    本项目提供一个使用Python语言开发的录屏工具，能够高效、便捷地录制屏幕操作。此工具经过多轮测试，确保其可靠性和有效性，适用于教学演示和软件测试等多种场景。 由于无法上学，教我们Mastercam的老师提前布置了四道习题给我们。这对我们来说真是太好了，谢谢老师的关照！但是没有办法，只能硬着头皮完成任务。作业只是要求附上制作过程视频，因此我想到能否用Python编写一个录屏程序来帮助自己。在网上查阅了许多文章后发现很多都不太符合我的需求，要么就是过于复杂（我只是想简单地录制屏幕，并不需要声音和控件）。后来找到了一个比较适合的解决方案。 使用过程中遇到了一些问题：录制的时间与视频播放时间不一致，有的快了、有的慢了。经过分析原因并寻找解决方法后，决定先分享一下代码。 为了运行该程序需要安装以下第三方库：pillow、opencv-python、numpy和py。
     
  • Python实现的录屏功能（已验证有效）
    优质
    本项目提供了一个使用Python语言实现的简单有效的屏幕录制工具。经过多次测试，证明此工具能够高质量地完成屏幕录像任务，并且操作简便、实用性强。 本段落主要介绍了如何使用Python实现录屏功能，并通过实例代码详细讲解了相关技术细节。文章内容对工作或学习具有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下。
     
  • 用JS实现的图片拖拽排序功能（已验证有效）
    优质
    本项目采用JavaScript实现了网页上图片元素的拖拽和顺序调整功能，并经过测试确认有效。 前端用于鼠标拖拽排序的功能已经测试通过。如果需要动态加载数据，请设置延迟加载。
     
  • Kavaser收发功能测试（已验证有效）
    优质
    Kavaser收发功能测试是一款经过验证有效的工具或应用，专为检测通信系统中的发送和接收性能而设计，确保数据传输的准确性和稳定性。 本程序可以实现Kavaser的CAN报文收发测试，如有任何相关问题，请直接联系我进行沟通交流。
     
  • Python串口实现，已验证有效
    优质
    本项目展示了如何使用Python语言进行串口通信编程，并提供了经过实际测试的有效代码示例。适合需要操作串行端口设备的技术爱好者和开发者参考学习。 Python实现串口访问功能，并包含收发界面设计，已亲测可以正常使用。
     
  • VisualCppBuildTools（已验证有效）
    优质
    Visual C++ Build Tools 是一款由微软提供的免费工具包，专门用于构建使用 Visual C++ 所开发的应用程序。它提供了必要的编译器、库和实用工具，适用于各种 Windows 应用开发项目。此版本已经过验证，确保安装有效且兼容最新需求。 在开发爬虫并安装Scrapy时需要使用visualcppbuildtools_full。
     
  • sweetAlert2 已验证有效
    优质
    SweetAlert2是一款经过验证的有效JavaScript库，它提供了一种更加美观且用户友好的方式来替代传统的浏览器警报、确认和提示对话框。
     
  • (已验证有效)TbsDemo.rar
    优质
    TbsDemo.rar 是一个经过验证的有效文件压缩包，可能包含腾讯浏览服务(TBS)的相关示例代码或演示文档，适用于开发者研究和学习。 基于腾讯X5内核的功能包括： 1. 文件浏览（支持PDF、PPT、DOC、Excel和TXT格式） 2. 文件上传（使用JavaScript实现） 3. 文件下载 4. Android与JS交互 5. 自定义交互功能，如进度条显示及下拉回弹效果 6. 视频播放
     
  • 用Python实现平均脸合成（已验证有效）
    优质
    本项目利用Python编程语言和机器学习技术，成功实现了从多张人脸图片中提取特征并合成出一张具有代表性的“平均脸”。通过实践证明了算法的有效性。 在完成各个库的安装后，请按照以下步骤操作： 第一步：将要平均的照片放入名为“faces”的文件夹内，并确保这些图片都是jpg格式。 第二步：打开终端并运行命令 `python face_landmark_detection.py shape_predictor_68_face_landmarks.dat faces`。程序执行完毕之后，需要把所有位于“faces”文档中的照片复制到一个叫做“presidents”的文件夹中（如果因为某些原因无法安装dlib库，请忽略这一步骤，并直接使用提供在总统文件夹里的素材）。 第三步：再次打开终端并运行命令 `python faceAverage.py`。这样你就可以看到制作成功的平均脸了！