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Android 增量更新和升级

原理 其实就是用ClassLoader加载机制,覆盖掉有问题的方法。 这个实际上应该是在服务端完成 打补丁 通过差分包及旧版本APK生成新版本APK 安装新版本APK 安装生成的新版本APK 获取某个应用的APK安装文件 在真正的增量更新过程中,旧版本Apk应该从/data 这里生成差分包和合成新apk,用的是jni做的,代码如下: 生成差分包Native方法 public class DiffUtils { static DiffUtils instance; public DiffUtils(); return instance; } static { System.loadLibrary("ApkPatchLibrary"); } /** * native方法 */ public native int genDiff(String oldApkPath, String newApkPath, String patchPath); } 合成新包Native方法

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全民 K 歌增量升级方案

本文主要介绍一种增量升级方案。用户在升级版本时,不需要下载完整的安装包,只需下载增加的部分即可体验新版本完整功能,即节约用户流量,也减少服务器流量,并解决了多渠道问题,值得尝试。 karaoke_3.3.apk | 27.6M | | 3.2_3.3.patch | 7.3M |   3.2_3.3.patch文件是3.2和3.3版本的差异部分,大小为7.3M,如果用户使用增量升级方案 增量更新的原理是将旧版本的apk和新版本的apk进行二进制对比,得到差异包,用户升级更新时,根据本地版本从服务器下载需要的差分包,使用本地版本+差分包生成新版apk。 而差异包需要提前由服务器生成,用户在升级时,服务器根据用户当前版本下发差异包。 PatchUtils"; static { System.loadLibrary("apksmartpatchlibrary"); } /** * native方法

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    物联网设备OTA软件升级之:完全升级增量升级

    upgrade.sh 升级脚本 我们首先要明白一个问题:执行升级指令、下载压缩包,都是此刻正在执行的 main 程序来执行的。 这样的话,每次执行升级任务时,都可以根据本次的升级需要,来灵活的编写升级脚本。 换句话说:只要能保证升级的通道没有问题,那么升级的过程就完全由这个脚本文件来控制,你想怎么搞,就怎么搞! ? 完全升级 所谓的完全升级,就是把旧版本的程序全部丢弃,把升级包中的新程序全部复制过去。 关于这个问题,我们就继续来聊一下增量升级增量升级 所谓的增量升级:就是升级时并不会把所有的文件全部进行替换,而只是替换那些需要更新的文件。 从我描述的文字来看,似乎完全升级增量升级差别不大。 这是因为这里的示例太简单,如果是一个比较复杂的、有多个模块相互配合的应用程序,增量升级的优势就明显了。

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    react native 增量升级 热更新 思路

    react native 增量升级 热更新 思路 request { "version": "1", "miniId": "miniid" } version 本地版本号 miniId 小程序 ,此字段为 true 时,全量升级,下载字段 path 下文件全量升级 forceUpdate: 是否强制更新,标识是否使用本地缓存版本 如果为 true ,则此次如果更新失败的情况下,不采用缓存版本, 直接退出 patch 补丁对象 当 fullupdate 为 false 时,此字段生效 patch -> empty 标识增量包是否是空包 标识增量包是否是空包,如果是空包,没有增量 patch -> path 增量包地址 增量包(.zip)说明 直接解压此 zip 覆盖式解压到本地沙盒文件夹目录下即可。 此方法更新所有图片资源 解压 zip 后,文件夹下如果存在文件 patch 文件(只有更改了代码,才有 patch 文件) 将 patch 文件内容(差量)应用到本地文件 index.jsbundle

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    应用版本管理和增量全量升级方案及实现

    1 升级功能 2 升级流程 3 OTA包结构和配置文件 4 增量升级 5 全量升级 6 升级包设计 7 功能实现 7.1 升级包生成(通用) 7.2 升级流程实现(示例) 8 最后 9 参考资料 1 升级功能 OTA升级 升级方式 根据升级配置文件指定升级内容 全覆盖升级 支持全量升级 支持增量升级 支持tar、zip打包方式 支持升级失败版本回滚 支持版本OTA降级 支持增量降级版本 支持全量降级到指定版本 增量升级:需要校验旧版本是否与升级要求的旧版本号一致 && 要求升级前后应用根路径一致 升级完成重启应用 监控升级后应用启动运行状态,是否升级成功 失败,外部做回滚操作 升级成功,删除原备份版本和升级包及中间临时文件 3 OTA包结构和配置文件 主要包含三个部分: 主程序 其他资源和配置文件 当前版本升级信息文件:ota_info.json 4 增量升级 对于增量升级我们需要考虑有: 支持最小单位的增量升级,比如具体到某个模型或者某个配置文件 升级完成,保证整个应用程序包是一个最小内容,即无升级后的遗留垃圾文件存在 确保增量升级过程中的版本管理,即不会出现升级后出现无法启动,最小升级单位不匹配的问题 做到减少版本管理的复杂度,免除人工校验的工作

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    Anaconda升级方法

    近日打开Anaconda-Navigator的时候无法启动,搜索了一翻发现是太久没升级的缘故 ? 最直接的方法,就是“卸载”->“重新下一个”->“安装”,就像电视画面有雪花拍一拍的简单粗暴法。 conda update conda conda update anaconda conda update anaconda-navigator 几个命令分别是升级conda、升级anaconda、升级 以前也没发现anaconda-navigator 是个特别方便的东西,如果想新建一个环境可以直接在“environment”页面下方点击“create”,如果对命令行不熟悉也可以方便的完成相关操作,包括升级各种库也可以在

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    增量学习,,,

    增量学习作为机器学习的一种方法,现阶段得到广泛的关注。在其中,输入数据不断被用于扩展现有模型的知识,即进一步训练模型,它代表了一种动态的学习的技术。 对于满足以下条件的学习方法可以定义为增量学习方法: 可以学习新的信息中的有用信息 不需要访问已经用于训练分类器的原始数据 对已经学习的知识具有记忆功能 在面对新数据中包含的新类别时,可以有效地进行处理 发展历史 描述 增量学习早在1986年就已经存在,但是直到2001年,Kuncheva对增量学习的定义进行了规范,并被普遍接受。在接下来的几年,增量学习被广泛的应用到不同的领域,包括图像,视频跟踪等。 发展分析 瓶颈 在模型有效之前,增量学习需要大量的经验和训练。而且现阶段的增量学习方法十分复杂,训练周期也很长,因此对使用者的经验要求非常高。 此外,通过使用增量学习的方法可以从系统层面上更好地理解和模仿人脑学习方式和生物神经网络的构成机制,为开发新计算模型和有效学习算法提供技术基础。

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    nodejs升级方法

    先更新一下已经安装的npm库: npm update -g 再用安装n命令,用n命令升级nodejs 全局安装n $ npm install -g n 升级到最新稳定版 $ n stable 升级到最新版 $ n latest 升级到定制版 $ n v7.10.0 切换使用版本 $ n 7.10.0 (ENTER) 全局安装n $ npm install -g n 升级到最新稳定版 $ n stable 升级到最新版 $ n latest 升级到定制版 $ n v7.10.0 切换使用版本 $ n (ENTER) 删除指定版本 $ n rm 7.10.0 用指定的版本执行脚本 $ n use 7.10.0

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    增量累加

    聪明如你,可以想到这么一个办法: update article set views=views+1 where id=9527 哈,这就是XCode增量累加的出发点,每个用户(线程)执行自己的那一次,不管排队先后 设置增量累加 在实体类静态构造函数中,可以设置需要增量累加的字段 ? 向 Meta.Factory.AdditionalFields 添加需要采用增量累加的字段,执行update时才生成 x=x+123 样子的语句。 测试代码: ? 如何产生,怎么利用 增量累加。高并发统计 事务处理。单表和多表,不同连接,多种写法 扩展属性。多表关联,Map映射 高级查询。

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    nginx的平滑升级方法

    最简单的nginx的平滑升级方法: 1 找到nginx的执行文件的路径 # ps auxf|grep nginx  记下nginx的master进程 pid(我这里是2752 ) 2 查看当前nginx usr/local/nginx/sbin/nginx_old 5 替换新编译的 文件到nginx的sbin目录下 # cp objs/nginx /usr/local/nginx/sbin/ 6 执行升级命令 /usr/local/nginx/logs/nginx.pid.oldbin kill -QUIT `cat /usr/local/nginx/logs/nginx.pid.oldbin` 7 检查升级是否完成 # /usr/local/nginx/sbin/nginx -V 也可以看到nginx的版本升级完成了 # ps aux|grep nginx还可以看到老的nginx进程在逐步shutdown。

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    rbd的ceph-backup增量备份本地恢复方法

    前言 之前有写过一篇关于rbd增量备份的,以及介绍过ceph-backup这款软件 ceph的rbd备份软件ceph-backup rbd的增量备份和恢复 这两篇文章里的方法都是基于rbd的快照去进行增量备份 ,之前文章里的恢复方法都是基于集群进行恢复,也就是需要一个集群进行导入,本篇将介绍另外一个方法,不基于集群进行恢复,直接在本地文件系统上进行恢复,我们来看下这个是怎么恢复的 本篇也可以用于rbd和rbd 快照在本地进行合并 实践过程 全量备份的访问方法 rbd在没有做快照的情况下的备份,导出后是一个文件形式的 rbd export testrbd testrbd 使用下面方法进行直接访问 losetup mnt2/ 内核块设备使用的时候可以直接进行文件的本地访问,如果是librbd的虚拟机磁盘的形式的直接当raw格式进行直接访问或者传输到OpenStack里面直接访问即可,或者用上面的步骤本地直接访问 增量备份的访问方法 librbd,要注意rbd的cache的影响,先flushcache,然后快照,如果是kernel rbd的快照,要注意本地文件系统的缓存的影响 总结 本篇是提供了一种本地恢复增量备份的rbd的方法,在集群之外进行快照的合并

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    wordpress手动升级版本方法

    之前都是直接在后台升级的,现在换了linux的服务器,但是后台直接升级的时候。 那要升级wordpress插件或者版本就只能手动升级,手动升级也简单,直接覆盖下文件就可以了。

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    java增量发布工具

    有些公司由于没有使用maven作为构建工具,全量发布时没问题,而修改bug增量发布往往是将改动的代码手动编译后,从classes目录下拷贝到jar中然后再放到tomcat目录下发布,这种方法准确度不高, 当修复bug时间跨度较大且文件较多时就不好提供了,下面介绍下一个增量打包工具 https://gitee.com/lpxs/ProjectPatch.git, 该工程是基于eclipse,针对文件的修改时间来拷贝增量

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    QEMU增量镜像制作

    Copy-On-Write模式为我们提供了很好的解决方式,通过创建一个基础镜像(base image),里面把各个虚拟机都需要的环境都搭建好,然后基于这个镜像建立起一个个“增量镜像”(增量镜像的初始大小低于 1M),每个“增量镜像”对应一个虚拟机,虚拟机对镜像中所有的改变都记录在“增量镜像”里面,基础镜像始终保持不变。 对于我们Flexbng的环境,cp/dp的虚机可以共用一个基础镜像,然后各自有自己的增量镜像。 2)基础镜像不会被修改,新拉虚机时可以快速创建个“增量镜像”使用 基本步骤: 1. ,需要执行commit命令: qemu-img commit flexbng-delta.qcow2 实例展示: 在USB或者PXE部署时使用的增量镜像。

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    Android Transform增量编译

    在Transform的抽象类中有一个isIncremental方法,这个方法就代表着是否开启增量编译。 这里需要注意一点:不是每次的编译都是可以怎量编译的,毕竟一次clean build完全没有增量的基础,所以,我们需要检查当前的编译是否增量编译。 需要做区分: 不是增量编译,则清空output目录,然后按照前面的方式,逐个class/jar处理 增量编译,则要检查每个文件的Status,Status分为四种,并且对四种文件的操作不尽相同 ,如果不是增量则开始遍历所有jar,如果是增量编译,会去获取当前jar的状态,如果状态是删除则先扫描jar之后把output 中的文件删除。 ,我们获取的对象是一个Map,而非增量编译的情况下,我们使用的是整个文件夹路径。

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    Maven进行增量构建

    Maven Java编译器插件对增量编译提供了不错的支持,但它无法处理一些极端情况,例如: 源文件夹中文件更改时触发编译。 不更改代码时跳过单元测试。

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    WordPress 手动升级更新方法

    魏艾斯博客有个 wordpress 站很久没有更新版本了,每次 WordPress 升级都会对已发行问题进行安全修复,所以还是尽量的升级到最新版本。 WordPress 的主题和插件众多,如果你用的主题是比较简单的那还好说,我们不考虑这方面的情况而盲目设置自动升级,很容易导致升级之后出现错误,严重的会导致网站页面变空白、不兼容等问题。 所以在这篇文章中老魏就来说一下wordpress 博客手动升级更新方法。 5、顺利的话很快就升级完毕了。现在打开 wordpress 后台查看一下版本。查看方法:鼠标放到后台左上角的 W 图标,点击“关于 WordPress”,就会看到目前你的博客版本了。 ? 备份了数据库之后,老魏发现升级后的数据库大小比之前的老版本数据库要小一些,这也是升级的一个好处。

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    deepin linux 手动升级内核的方法

    deepin和Ubuntu都是基于debian的发行版,这里使用Ubuntu构建的内核.

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    Python:序列的增量赋值

    增量赋值运算符有 += 和 *=。+= 背后的特殊方法是 __iadd__,如果一个类没有实现 __iadd__ 方法,Python 会退一步调用 __add__ 方法。 这两个方法的区别在于,__iadd__ 为就地改动,不会改变原值的内存地址,而 __add__ 方法会得到一个新对象。 总体来讲,可变序列一般都实现了 __iadd__ 方法,因此 += 是就地加法,而不可变序列根本就不支持这个操作。 *= 和 += 一样,只是背后的特殊方法为 __imul__。 1298277978824 id(c) = 1298277978696 id(c) = 1298277978632 id(d) = 1298277972872 id(d) = 1298277136616 了解了序列的增量赋值 3、增量赋值不是一个原子操作,我们刚才也看到了,它虽然抛出了异常,但 t 的值还是改变了。

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    如何搭建增量推荐系统?

    这篇文章并不是推荐系统的介绍,而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下,本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。 在本文中,我们将探索在实践中将增量学习的思想应用到推荐系统中。 算法与方法 现在让我们更仔细地看一下本文中提出的增量随机梯度下降(ISGD)算法。 ? ISGD——增量 SGD 我们拥有的数据是元组或用户项交互数据。记住,这些都是积极的交互。 评估方法如下: 通过在前 20% 的数据上对模型进行训练来引导它。 模拟数据流,并使用 recall@k 作为度量来评估模型的性能。 如果用户是已知的,则进行预测并计算此预测的 recall@kf。 要保存模型,请使用 model.save() 内置方法并传递有效路径。 ?

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