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怎样在 Kindle 中使用

为墨水屏设备精心打磨的极致体验,享受繁杂世界中安静阅的乐趣。 apk文件的下载地址可以在官网找到:https://ink.qq.com/ PC 浏览器版: http://r.qq.com/ Kindle 用户只需要简单几步就可以登入自己的账号进行阅 下面我为大家分解下步骤: 1)想要使用,必须确认你的阅环境是有网络的; 2)连入网络后,打开 Kindle 的体验浏览器,并在地址栏键入 http://r.qq.com 并回车; 3)扫码登入账号即可登入阅 总的来说,通过网页版来适配 Kindle 无疑是一个非常有意义的一次设计,让广大 Kindle 用户也有了登入自己账号阅的机会,让那些想护眼又想只用 Kindle 的用户有了更多刷的机会 但毕竟是网页版,且为早期版本,不论在阅场景还是阅体验上,都是十分有局限性的。 Kindle 终于支持了,你会用吗?

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云开发在中的应用

随着时代发展与技术进步,我们的阅习惯发生了很大的改变,我们渐渐习惯了不同的方式,而其中给电子的受众提供了很大帮助。今天我们就来聊聊云开发在中是怎样运用的。 ▌小程序简介 小程序,继承了App最核心的阅功能,同时还作为了App对外分享和运营的最重要渠道,上线10个月,获客数千万,日均PV过千万。 而且,团队基于“小程序·云开发”带来的效能提升,助力小程序上线10个月累计发布349次版本,开发效率分别是对应的APP和H5的4倍与2倍。 ? ▌小程序使用了云开发的哪些能力? 在借助云开发进行小程序的具体开发时,我们主要使用了云开发的云函数、云存储和云数据库。 由此,我们综合多方面考虑毫不犹豫地选择了云开发作为小程序的开发支持。 ▌云开发的具体应用——以“小队”为例 在了解云开发的能力并选择使用后,云开发究竟应用在小程序的哪些场景中呢?

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    排版引擎自动化测试

    引言 在 App [1] 中,排版引擎负责把源文件解析、渲染至屏幕,是最常用、最复杂的组件之一。而开发同学对排版引擎的日常修改,可能影响了海量籍的排版结果。 本文介绍了为解决测试的难题,如何逐步将人工测试步骤自动化,最终构建了一套排版引擎自动化测试流程,以确保排版引擎的质量。 [2]" 在 App 中,排版引擎负责解析 EPUB 或 TXT 格式的籍源文件,将排版后的籍内容,如文字、图像、注解等元素,在屏幕上渲染。 最终,借助自动化测试流程,达到确保排版引擎质量的目的。 未来工作 目前,自动化测试工具已经投入使用。未来会持续优化、增加特性,以满足测试、开发同学的需求。 最后,介绍了我们整套自动化测试流程,以及应用自动化测试以后所来的好处,最终达到确保排版引擎质量的目的。

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    【Dev Club分享】iOS性能优化

    本期,我们邀请了腾讯WXG iOS开发工程师“姚海波”为大家分享《iOS性能优化》。 目前是项目中的iOS开发,主要负责阅器相关的模块,还有APP整体性能优化方面的工作。 在中阅的排版是优先级最高的,所在在阅过程中会预处理下一页、下一章的排版,同时可能会延时加载阅相关的其它数据(如想法、划线、签等)。 SQL语句的监测也非常实用,对于,DB的写速度是影响性能的瓶颈之一。 Q8:能不能问下 的数据库的记录 一般是在什么级别,百、千?有没有尝试去做过一些压测,数据量达到多少的时候会遇到瓶颈? 的数据库记录并不是很大,单表记录最多可能也就10w的数据级别。

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    排版引擎自动化测试

    引言 在 App [1] 中,排版引擎负责把源文件解析、渲染至屏幕,是最常用、最复杂的组件之一。而开发同学对排版引擎的日常修改,可能影响了海量籍的排版结果。 本文介绍了为解决测试的难题,如何逐步将人工测试步骤自动化,最终构建了一套排版引擎自动化测试流程,以确保排版引擎的质量。 [2]" 在 App 中,排版引擎负责解析 EPUB 或 TXT 格式的籍源文件,将排版后的籍内容,如文字、图像、注解等元素,在屏幕上渲染。 最终,借助自动化测试流程,达到确保排版引擎质量的目的。 未来工作 目前,自动化测试工具已经投入使用。未来会持续优化、增加特性,以满足测试、开发同学的需求。 最后,介绍了我们整套自动化测试流程,以及应用自动化测试以后所来的好处,最终达到确保排版引擎质量的目的。

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    老司机用python脚本刷的时长

    有一个鼓励机制, 一周阅5小时可兑换10币,每周日晚清空一周的总时长,没兑换的时长不计入下一周(1币 == 1块钱) 作为一个经常加班的程序猿, 一周刷5个小时, 有点困难, 所以只好请一些自动化测试工具来帮忙 第一步: 安装网易mumu, 通过应用中心安装 网页mumu下载地址: http://mumu.163.com/ ? 在网易mumu模拟器内安装 ? 打开mumu内的的某一页, 启动脚本 ? -55秒钟(假装是人类在看。。。) , 博主给你整理好了, 可以通过关注公众号jikeweikan,回复刷时长, 获取下载链接, 祝玩得愉快~

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    排版引擎自动化测试方案

    App 中,排版引擎负责解析 EPUB 或 TXT 格式的籍源文件,将排版后的籍内容如文字、图像、注解等元素渲染至屏幕上,是最常用、最复杂的组件之一。 本文介绍了为解决测试的难题,如何逐步将人工测试步骤自动化,最终构建了一套排版引擎自动化测试流程,以确保排版引擎的质量。 举个例子,有个需求是增加正文段落的 margin: 再举个极端的例子,有个需求要把章节标题往右移动1个像素: 那么,如何确保的排版质量?最开始,我们用人工测试的方法来确保质量。 借助自动化测试流程,对于任何代码修改而导致样本籍、每一页、每个像素点的排版结果变更,都能够纳入我们的监控,最终达到确保排版引擎质量的目的。 六.未来工作 目前,自动化测试工具已经投入使用。 七.总结 本文介绍了排版引擎的日常修改时,人工测试所面临的问题,以及为什么需要自动化测试的原因。 然后本文分析了人工测试的流程,以及这些流程改造成自动化的可能性。

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    基于社交链的APP——,用户体验5要素简要分析

    发布于2015年8月28日,是腾讯旗下的推出的一款基于社交链的类APP,在这里你可以体验到个人定制化的阅风格以及和好友一起探讨交流心得。 1 . 通过从的强大用户量导流至,打造和朋友一起阅氛围,目前推出的看一看功能也有异曲同工之处。 二、之——框架层 在的表现层下,就蕴藏着其框架层,我们来看看,是怎么通过框架层来优化设计的布局的。 五、之——战略层 我们都知道战略层的2个关键词:用户需求、企业目标,那就一起来猜想一下,背后的战略是什么。 1)用户需求: 面向的用户是谁? 需要解决的是职场人群2大痛点:情感抒发、自我提升。 2)企业目标: 有什么资源?

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    「抓取」生成的唯一标识获取详情

    昨天有位小姐姐请我帮忙,让我看如何生成获取里获取图详细息的唯一标识,业务方给她的需要是抓取里的详细息,我当然是义不容辞的看一下。 ? 显然这个_0x4711f8['bookData']['bookInfo']['bookId']是图的bookId ? 如果有疑问的话,我们可以看一下_0x4711f8这个对象是啥 ?

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    冷启动推荐实战:一种基于用户属性的方法

    引言 在文章《冷启动籍推荐初探:一个借助用户画像的方法 》1,我们发现用户的阅偏好与用户属性(性别、年龄、n 线城市、公众号阅偏好)相关。 思路 假设具有相似用户属性的用户,有相似的阅偏好。 我们可以把相同性别、相同年龄段、相同 n 线城市的用户划分成群体,统计每个群体的用户最喜欢的;对新注册的用户,它的阅偏好很可能与他所在群体的用户相似。 A/B 测试设计 搭建了籍推荐 A/B 测试的基础设施,通过如下方法统计不同推荐策略的转化率: 在推荐籍时,后台记录日志:『用户 推荐籍 推荐策略 推荐位置标识符 时间』 在用户把籍加入架时 未来工作 可以探索使用其他用户属性,来划分用户群体,使推荐籍更精准。 本次实验使用的热门的的定义,是用户感兴趣的(阅了 10 分钟且超过了 30% 或者评分大于60分)。

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    冷启动用户籍推荐初探:一个借助用户画像的方法

    的活跃用户,我们根据其时长、点评等用户行为,做籍推荐。对新增用户,由于缺少用户行为数据,无法使用这种方法做推荐,此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。 然而,我们发现用户画像,比如基础属性(年龄、城市、性别等)和公众号阅兴趣等,与用户的阅兴趣相关。借助用户画像进行籍推荐,准确率较随机推荐提升约 1 倍。 分析建模 如何评估用户画像与用户阅兴趣是否相关? 我们建立预测模型进行初步验证,步骤如下: 准备数据集:n本热门籍,把热门架加入架的用户及其画像 预测模型:把问题化简成 n 分类的问题,输入画像、输出预测1 ~ n 假设:用户加架的行为 验证模型 实验数据集来自加架的用户属性,假设『用户加架的行为,可以反映其阅偏好』,模型准确率高,可以推论画像与用户阅偏好相关。

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    尝试改进个性化推荐:一个基于 CTR 预估的方法

    引言 籍个性化推荐包括: 冷启动用户的籍推荐,如发现 tab – 新手卡片,为新注册用户推荐籍,方法参见文章 冷启动用户籍推荐初探:一个借助用户画像的方法 冷启动推荐实战 评估指标 TopN 准确率(查全率):推荐命中次数/推荐次数 TopN 召回率(查准率):推荐命中次数/加架次数 推荐算法 对照组:Word2vec 的猜你喜欢使用 Item-CF 和 Word2vec 现网 word2vec 的训练语料把用户感兴趣的作为 word,而在本次实验中简单处理,把用户加架的籍作为 word。 训练点击率预估模型:以 1~4 月非实验对象用户数据作为训练集,根据用户在 1~3 月的属性、阅行为和籍的特征(详见附录),预测用户在 4月加架的概率。 提升的原因,可能是 Word2vec 方法利用单一的用户加架的息进行训练;而 CTR 预估方法利用了更丰富息进行训练,如用户属性、用户行为、籍属性等,更好地学习用户的阅偏好,从而作出更精准的推荐

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    笔记:营销与运营

    营销与运营----策略、方法、技巧与实践》是一本运营的入门作为移动互联网的超级入口,打通了“生活圈”、“工作圈”、“社交圈”,必须得会利用它了。 我刚开通了订阅号(申龙斌的程序人生)不到1个月,这本入门挺适合我,至少对订阅号和服务号的主要区别更明白了。 1、5.0 当前版本已经是6.3了,该主要讲5.0,发现几个实用的功能以前还从未用过:“扫一扫”还有强大的街景、扫封面或物品直达网店等功能。 头像得体、大方、美观。【听说浅蓝底比较专业,我还得找时间把头像修改一下。】 官方认证的条件,中说用户数到500个就可以申请,现在规则已经变了,达到条件时,平台会自动通知你。 多分段,多留白,减轻用户的阅疲劳。图文消息下面的摘要要尽量简洁,2-3行即可。 文章不要太长,尽量控制在1500-2000字。内容底部加上签名、二维码、公众号的定位宣传语。

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    AI的语音合成技术,让“更尽兴

    AI需要将其应用于海量在线系统中,非常难以用于生产系统。 AI与合作在听这一重要业务场景中提供语音合成服务,将Parallel WaveNet的语音合成算法应用到了生产环境中。 语音合成+ 业务模型 通常来说,除了语音的自然度和可理解度之外,工程方面评价一个在线语音合成系统的核心指标主要分为2个,实时率及吞吐量。 在场景下,为了减少实时率对最终效果的影响,AI采用和语音预拉取的策略。即当用户开始每一句的朗请求时,终端都同时将次句发至后台进行合成。在这种情况下,用户最多只可能在第一句话时有小小的卡顿。 的每日语音合成请求峰值已达数万每分钟,若将如此大量的请求全部进行在线合成是不现实的。经过数据分析后发现,用户对前100的热门籍的听请求占了总请求的50%。 另外,热门籍中的每一句话,平均合成次数为21,即缓存命中率可超过95%。因此在场景下,AI采用了仅对热门籍开启将语音进行预先合成并缓存的方式。

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    重磅|发布2015生活白皮

    今天在腾讯全球合作伙伴大会分论坛上,团队对外做了“·生活”的分享。现在,就让我们一起,从视角来看看中国人的喜怒哀乐、衣食住行。以下是报告的全文,你的感觉是这样么? ? ? ? ? 绿点越亮,使用通话的数量也就越多。 ? ? ? 西湖是最签到最多的地方;中国香港是用户境外签到最多的地方。 ? ? ? ?

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    重磅|发布2015生活白皮

    今天在腾讯全球合作伙伴大会分论坛上,团队对外做了“·生活”的分享。现在,就让我们一起,从视角来看看中国人的喜怒哀乐、衣食住行。以下是报告的全文,你的感觉是这样么? ? ? ? ? 绿点越亮,使用通话的数量也就越多。 ? ? ? 西湖是最签到最多的地方;中国香港是用户境外签到最多的地方。 ? ? ? ? ? ?

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    关于支付的证

    支付的开发除了收款外,无论是发红包还是转账;只要涉及付款的肯定要使用证。而这个证很多时候都不会很好的保存,所以今天我们就说说如何能捞回支付商户的证。 首先要弄回支付商户的证最好是管理员操作,如果不是管理员API证很多限制,所以尽量用管理员的账号进行操作。接下来我们将一步步指导如何进行操作。。 1、在获取证前,先下载一个支付私钥文件获取的工具:https://wx.gtimg.com/mch/files/WXCertUtil.exe 2、登录支付商户的网站:https://pay.weixin.qq.com 3、登录后在账号中心-》API安全 进行【更换证】操作。 注意:在更换证操作前要打开第一步下载的软件进行同步操作的.

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    小程序前端页面

    小程序前端页面写 WXML(WeiXin Markup Language)是框架设计的一套标签语言,结合基础组件、事件系统,可以构建出页面的结构。 一.数据绑定 1. right 不缩放图片,只显示图片的右上边区域 裁剪 bottom left 不缩放图片,只显示图片的左下边区域 裁剪 bottom right 不缩放图片,只显示图片的右下边区域 5, swiper 内置有轮播图组件

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    支付证pfx分解成pem

    事件起因:做中国香港本地支付(中国香港公司收取中国香港用户钱包)申请的商户只提供了cert.pem和一个pfx的文件。 key.pem 过程中需要输入证密码 密码默认是商户号, 提取证key的时候需要设置新密码,如果不需要设置新密码 则运行: pkcs12 -in xxxxx.pfx -nocerts -noout:不打印参数编码的版本息。 -clcerts:仅仅输出客户端证,不输出CA证。 -cacerts:仅仅输出CA证,不输出客户端证。 -nocerts:不输出任何证。 -nokeys:不输出任何私钥息值。 -info:输出PKCS#12文件结构的附加息值。例如用的算法息以及迭代次数。 -in filename:指定私钥和证取的文件,默认为标准输入。必须为PEM格式。 -out filename:指定输出的pkcs12文件,默认为标准输出。

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