1.demoԴ?源码??ȫ
2.面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)
3.Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用

demoԴ?大全??ȫ

       本文将展示如何在纯网页中实现视频聊天和桌面分享功能的Demo，无需额外插件即可在浏览器中运行。源码

       一. 功能及支持平台

       该Demo具备以下功能：

       一对一语音视频聊天

       远程桌面观看

       客户端掉线后自动重连，大全网络恢复时重连成功

       支持的源码操作系统包括：Windows、信创国产Linux（银河麒麟、大全x定位保护源码统信UOS）、源码Android、大全iOS、源码Mac、大全鸿蒙OS。源码

       CPU架构：X/X、大全ARM、源码MIPS、大全Loongarch。源码血流红中源码

       主流浏览器：Chrome、Edge、Firefox、Safari、浏览器、QQ浏览器等。

       APP套壳内加载Demo页面，同样可正常视频聊天。

       二. 开发环境

       服务端使用Visual Sudio ，C#语言；

       PC端Web：VS Code 1.，Vue 3框架；

       手机端Web：HBuilder 3.8.，uni-app（导出H5）。

       三. 运行效果

       Demo源码分为三部分：服务端、PC端Web和手机端Web。自带指标源码

       移动端Web运行效果包括：登录界面、已连接提示框、发起视频聊天、手机端不支持桌面分享但可观看PC端桌面。

       PC端Web运行效果包括：登录界面、显示对方摄像头或桌面。

       四. 服务端源码说明

       部署需使用HTTPS协议，服务端需使用WSS协议。本地测试无需准备SSL证书。

       服务端初始化代码需根据部署环境调整配置。

       五. Web端源码说明

       Web端包含移动端和PC端代码，逻辑基本相同。

       消息定义：定义种消息类型用于通信。

       自定义消息处理器：在登录成功后注册回调函数。外包卖源码

       一对一语音视频：用户间发送请求，对方选择同意或拒绝。

       桌面分享：发起和回应过程与语音视频类似。

       断网重连：网络中断时每5秒重试连接。

       六. 本地部署Web端

       移动端：通过HBuilder X运行uniapp项目。

       PC端：安装NodeJS，使用npm命令启动Vue3项目。

       七. 源码与测试

       PC版源码与手机版源码可下载。

       提供测试服务器，方便验证。

       通过本Demo，网页中实现视频聊天和桌面分享功能变得简单可行，满足多种平台与浏览器需求。

面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，阿玛尼溯源码可实时检测)

       本文为《面部表情识别》系列之《Android实现表情识别(含源码，可实时检测)》的分享，旨在将已训练好的面部表情识别模型移植到Android平台，开发一个实时运行的面部表情识别Android Demo。模型采用轻量级的mobilenet_v2，实现的准确率可达.%，基本满足业务性能需求。

       项目详细指导如何将模型部署到Android中，包括模型的转换为ONNX、TNN等格式，并在Android上进行部署，实现一个表情识别的Android Demo APP。此APP在普通Android手机上能实现实时检测识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms，基本满足业务性能要求。

       以下为Android版本表情识别Demo效果展示：

       Android面部表情识别APP Demo体验： download.csdn.net/downl...

       或链接: pan.baidu.com/s/OOi-q... 提取码: cs5g

       更多《面部表情识别》系列文章请参阅：

       1.面部表情识别方法：采用基于人脸检测+面部表情分类识别方法。利用现有的人脸检测模型，无需重新训练，减少标注成本。易于采集人脸数据，分类模型针对性优化。

       2.人脸检测方法：使用轻量化人脸检测模型，可在普通Android手机实时检测，模型体积仅1.7M左右。参考链接： /Linzaer/Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB 。

       3.面部表情识别模型训练：训练方法请参考另一篇博文《面部表情识别2：Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码)》。

       4.面部表情识别模型Android部署：采用TNN进行Android部署。部署流程包括：模型转换为ONNX模型，ONNX模型转换为TNN模型，Android端上部署TNN模型。

       具体部署步骤如下：

       (1) 将Pytorch模型转换为ONNX模型。

       (2) 将ONNX模型转换为TNN模型。

       (3) 在Android端部署TNN模型。

       5.运行效果：在普通手机CPU/GPU上实现实时检测和识别，CPU环境下约ms，GPU环境下约ms。

       遇到的常见问题及解决方法：如果在运行APP时遇到闪退问题，可以参考解决方法：解决dlopen失败：找不到libomp.so库，请访问相关博客。

       Android SDK和NDK相关版本信息请查阅相应文档。

       项目源码下载地址： 面部表情识别3：Android实现表情识别(含源码，可实时检测)

       项目包含内容：Android面部表情识别APP Demo体验链接。

Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用

       Dubbo 是一款由阿里开源的高性能轻量级RPC框架，因其在各大企业如阿里、京东、小米、携程等的广泛应用而备受瞩目。本文将通过一个基础Demo，带你了解Dubbo的基本使用步骤。

       首先，你需要设置一个ZooKeeper服务器作为服务注册中心。ZooKeeper是Dubbo生产环境中的常见选择。下载并解压zookeeper-3.4..tar.gz包，然后修改conf/zoo.cfg配置，启动ZooKeeper服务。

       接下来，定义业务接口，即Dubbo Provider和Consumer之间的约定，如dubbo-demo-interface模块中的DemoService接口。它包含sayHello()和sayHelloAsync()方法。

       在dubbo-demo-xml模块中，提供了基于Spring XML的Provider和Consumer实现。在Provider端的dubbo-provider.xml中，配置DemoServiceImpl为Spring Bean，并暴露到ZooKeeper。在Consumer端的dubbo-consumer.xml中，配置ZooKeeper地址，并使用dubbo:reference引入DemoService，以便远程调用其提供的服务。

       启动Consumer端的Application，通过ClassPathXmlApplicationContext加载配置文件，即可实现服务的调用。如果你有任何问题或需求，欢迎留言互动，共同探讨。

       本文摘自公众号“勾勾的Java宇宙”，关注的朋友们可以分享你的学习需求和建议。