J2ME平台首款二维码生成器发布

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0 下载量 84 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 27KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Qr_code_generator_j2me.zip_The First" 本文档介绍了一款名为"Qr_code_generator_j2me.zip_The First"的文件,这是一个在互联网上首次出现的J2ME平台的二维码生成器。文件包含两个主要的组件:QR code generator_jad和QR code generator_jar。以下是对这两个文件和其功能的知识点进行详细说明。 知识点1:J2ME平台(Java 2 Platform, Micro Edition) J2ME是针对移动设备设计的一个Java平台版本,它是Java 2平台三个版本之一(另外两个是J2SE和J2EE)。J2ME主要用于开发嵌入式系统的应用程序,如手机、PDA等移动通信设备。J2ME主要由配置(Configuration)、简表(Profile)和可选包(Optional Package)组成。配置定义了设备的基础能力,简表则建立在配置之上,提供特定应用程序类型的API,而可选包则提供额外的功能和服务。 知识点2:二维码(QR Code)技术 二维码是一种可以存储信息的矩阵式条码,可以容纳包括数字、字母、汉字、二进制数据等不同类型的数据。二维码的读取非常便捷,通过智能手机的摄像头扫描即可快速识别其中的信息,因此广泛应用于物流追踪、产品追踪、移动支付、信息推送等领域。生成二维码的过程涉及到编码算法,需要根据不同的内容和要求来生成不同的二维码图案。 知识点3:QR Code Generator 二维码生成器是一个能够帮助用户创建二维码的工具或软件。它们可以将文本信息、网址、联系信息等编码成二维码图像,用户可以打印出来或直接用于移动设备屏幕上。这种工具在市场营销、活动宣传、快速信息共享等场景中非常实用。 知识点4:jad和jar文件格式 在J2ME开发中,jad和jar文件是两个核心的文件格式。jad文件是Java应用程序描述文件(Java Application Descriptor),包含了应用程序的名称、版本、入口类、权限要求等关键信息。jad文件为移动设备提供了一个应用程序的元数据,使得设备能够识别并安装应用程序。jar文件是Java归档文件(Java Archive),它是Java类文件和相关资源(比如图像和声音文件)的压缩包,类似于其他编程语言中的.zip或.exe文件。 知识点5:压缩包子文件 所谓的“压缩包子文件”可能是指将jad和jar文件一起打包压缩成一个压缩文件,如zip格式,以便于在互联网上进行传输。ZIP是一种常用的压缩文件格式,可以将多个文件压缩成一个文件,以减小文件大小、节省存储空间,并便于文件的分发和备份。对于需要通过网络下载的J2ME应用程序来说,提供一个压缩包文件可以方便用户一次性下载所需的全部文件。 总结上述知识点,"Qr_code_generator_j2me.zip_The First"是一个创新性的在互联网上首次出现的J2ME平台的二维码生成器。它包含jad描述文件和jar归档文件,可以方便用户在移动设备上安装和运行。通过使用这款工具,用户可以快速生成包含特定信息的二维码,对于需要使用二维码技术的移动应用开发者和营销人员来说,该工具提供了极大的便利。

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

2023-06-08 上传

运行以下Python代码:import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

2023-02-17 上传