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代码跳舞示例代码 (.code.dance.html)

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简介：
代码跳舞是一个独特的HTML页面示例，展示如何通过编程让静态代码以动态的方式“舞动”，结合CSS和JavaScript创造出视觉与技术相结合的艺术效果。 代码跳舞.code.dance.html示例代码。

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  • 代码跳舞示例代码 (.code.dance.html)
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    代码跳舞是一个独特的HTML页面示例，展示如何通过编程让静态代码以动态的方式“舞动”，结合CSS和JavaScript创造出视觉与技术相结合的艺术效果。 代码跳舞.code.dance.html示例代码。
     
  • 坤坤跳舞单片机代码
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    《坤坤跳舞》是一款利用单片机编程控制的趣味性强的程序项目，通过编写代码让名为“坤坤”的虚拟角色或机械装置进行舞蹈表演。此作品结合了电子硬件与软件编程技术，为学习者提供了实践操作的机会，有助于提高动手能力和创新能力。 使用Keil5软件编写的单片机代码包括LED点阵屏和定时器的实现。通过取模器生成动画中的每一个动作，并利用定时器控制这些动作的播放。完成此项目需要掌握LED点阵屏、定时器以及51单片机原理图接口的基础知识，同时还需要将外部晶振GND和OE两个引脚连接起来以开启点阵屏。 除了上述功能外，还可以在此基础上添加蜂鸣器的应用，使项目不仅展示动画还能播放音乐。希望各位努力加油！
     
  • Java实现抖音跳舞代码源码
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    本项目提供了一个基于Java编写的模拟抖音平台上的跳舞特效的应用程序源代码。此代码旨在帮助开发者理解该类视频处理技术背后的算法逻辑，并提供了相关功能的具体实现细节，包括但不限于图像与视频处理、动画效果的生成等。 用Java实现的抖音跳舞视频代码，可以直接运行。
     
  • UIAbility内部页面跳转示例代码
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    本示例代码展示了如何在HarmonyOS应用开发中实现UIAbility内的页面跳转功能，帮助开发者快速上手相关操作。 在文档应用中，可以为不同的文档实例内容绑定不同的Key值。每次新建文档时，可以传入一个新的Key值（例如文件路径作为标识），此时AbilityStage启动UIAbility时会创建新的UIAbility实例；当新建立的文档保存后返回桌面或打开已保存的文档时再次访问该文档，则重新启动此UIAbility会加载之前已保存的内容。以以下步骤为例：首先，打开文件A并对应地启动一个新的UIAbility实例（例如为它分配一个名为“UIAbility实例1”的标识）。在最近任务列表中关闭文件A的任务进程后，“UIAbility实例1”会被销毁，返回桌面后再重新打开文件A时会创建新的UIAbility实例（如新命名的“UIAbility实例2”），然后回到桌面并打开另一个文档B，此时启动一个新的UIAbility实例（例如为它分配一个名为“UIAbility实例3”的标识）。再从桌面再次打开之前提到过的文件A，系统会自动匹配先前已有的Key值，并调用与之对应的旧的UIAbility实例（即“UIAbility实例2”），从而直接加载该文档的内容。
     
  • Unity3D《跳舞的线》源码
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    本项目为Unity3D游戏《跳舞的线》的开源代码集合，适合游戏开发者学习和研究其关卡设计、音游机制及Unity高级应用。 Unity3D实现了一个名为“3D跳舞的线”的游戏的核心场景源码。该游戏包括线条延伸、变向、成功判定、失败判定以及获取宝石奖励等功能。
     
  • Unity3D《跳舞的线》源码
    优质
    《跳舞的线》是一款由Unity3D引擎开发的创新型音乐游戏的源代码，它结合了流畅的线条与动感的旋律，为玩家提供独特的视听体验。 Unity3D实现了一个3D跳舞的线游戏的核心场景源码。该代码包括线条延伸、变向、成功判定、失败处理以及获取宝石奖励等功能。
     
  • 【C++】3D骨骼动画“剑舞”代码示例 by 浅墨
    优质
    这段代码示例由浅墨提供，演示了如何使用C++实现3D骨骼动画中的剑舞效果。通过此教程，开发者可以学习到高级的3D动画技术。 【C++】3D骨骼动画“剑舞”程序源码由浅墨编写。
     
  • iOS应用跳转微信小程序示例代码
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    本示例代码展示了如何从iOS应用程序中实现跳转至微信小程序的功能，适用于开发者进行功能集成和测试。 iOS APP跳转微信小程序的Demo仅用于演示用途。集成细节请参考相关博客文章。
     
  • 跳一跳MATLAB代码-LP_GNN_muhanzhang:LP_GNN_muhanzhang
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    跳一跳MATLAB代码-LP_GNN_muhanzhang 是一个利用图神经网络(LP_GNN)技术，针对游戏“跳一跳”开发的策略生成代码库，旨在通过机器学习优化游戏操作策略。 SEAL是一种新颖的链接预测框架，它系统地将链接预测问题转化为子图分类任务。对于每一个目标链接，SEAL提取其h跳封闭子图A，并构建节点信息矩阵X（包含节点潜在嵌入和显式属性）。然后，SEAL把(A,X)输入到一个图神经网络(GNN)中进行二分类以判断链接的存在性，从而可以从图形结构特征（来自A）以及潜在或显式的特征（来自X）学习来进行有效的链接预测。关于更多细节，请参阅我们的论文《基于图神经网络的链路预测》，作者为M.Zhang和Y.Chen，在NIPS-18上发表。 SEAL在MATLAB和Python中都有实现，论文中的实验结果是使用MATLAB版本生成的，并且还包含了其他基线方法的评估代码。相比之下，Python软件具有更好的灵活性和可扩展性。
     
  • Unity AR跳舞游戏项目源码
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    这段代码是为一款使用Unity引擎开发的增强现实(AR)跳舞游戏设计的。玩家可以在真实环境中体验虚拟舞蹈挑战，此源码包含了实现该功能所需的基础构建模块和脚本。 AR跳舞项目源码，源码，源码。