在前两篇博客《C#开发BIMFACE系列45 服务端API之创建离线数据包》与《C#开发BIMFACE系列46 服务端API之离线数据包下载及结构详解》中创建并下载了离线数据包,数据包中的文件结构也做了详细的说明。
PWA代表“渐进式网络应用”(Progressive Web Application)。它是一种结合了网页和移动应用程序功能的技术概念。PWA旨在提供类似于原生应用程序的用户体验,包括离线访问、推送通知、后台同步等功能,同时又具有网页的优势,如跨平台、无需下载安装等。
谷歌的在线翻译自2016年以来一直由神经机器翻译(NMT)驱动,今天,该公司推出了其神经网络驱动的方法,以便谷歌翻译的iOS和安卓应用用户能够更准确地实现59种语言的离线翻译。
有赞零售客户端的用户是需要经营线下门店的商家,在商家的经营时间内,如果软件不能保证正常使用会导致经营效率下降,甚至客户流失。因此除了不断优化软件性能,降低崩溃率,还要做好异常情况的降级处理,比如遇到网络故障和服务器故障等情况时,软件要保证核心功能的可用性,此时软件的工作模式被称为离线模式。
微软将其神经网络翻译技术融入缺乏AI硬件的智能手机,该应用程序现在可以为iOS、安卓和亚马逊Fire设备提供更高质量的神经网络翻译服务。
OpenHaystack是一个针对蓝牙设备的跟踪框架,OpenHaystack可以利用苹果提供的Find My Network服务来追踪个人用户的蓝牙设备,我们可以用它来创建自己的跟踪标签,并将其附加到物理对象(比如说钥匙串或背包等)上,或者将其集成到其他支持蓝夜功能的设备中(比如说笔记本等等)。
或早或晚,大规模连接故障总有一天会降临到我们身上。在这种情况下,您所在的企业是否有能力继续保持运作,抑或是只能在互联网服务中断时让每位员工提前下班? 也许有一天,大家会赫然发现整个世界都陷入了一片沉
传统的Web应用程序有一个很大的症结是当用户的网络连接不好时,应用会加载失败,为了 解决这一问题,HTML5中引入了Web的离线工作的功能。离线功能使得Web应用程序类似于本机应用程序,当断开网络连接时可以继续浏览未浏览完成的内 容,离线功能的另一个好处是可以永久缓存静态的内容,而没有缓存过期的限制,这样很大程度上加速了网页的加载速度。 离线应用的创建 不同于传统的缓存机制,HTML5定义了一套独立的缓存机制,有一个单独的文件来记录要缓存的文件列表,这就意味着用户可以自己决定哪些文件需要缓 存。离线应用看起
产品设计时,产品经理往往很少考虑当在弱网环境下(网络连接慢时)或突然网络没有连接时(如进入电梯、地下室或开车进入隧道)与用户怎么交互。
当你想用机器翻译时,也许会立刻打开谷歌翻译。但是,尽管经过多年的开发和技术收购,它仍然存在诸多问题。例如,如果你在陌生国家没有互联网连接,并且未提前下载该语言,会发生什么情况?而从图像翻译文本的方法更是缓慢。
早在2015年,设计师弗朗西斯·贝里曼和Google Chrome的工程师亚历克斯·罗素提出“PWA(渐进式网络应用程序)”概念,将网络之长与应用之长相结合,其核心目标就是提升 Web App 的性能,改善 Web App以媲美Native的流畅体验。
在现代Web应用程序中,网络连接是至关重要的。通过监听网络状态,我们可以为用户提供更好的体验,例如在断网时显示有关网络状态的信息。本文将介绍如何使用React监听网络状态的变化,并提供相应的代码示例。
渐进式 Web 应用首先是一种应用,它根据设备的支持情况来提供更多功能,提供离线能力,推送通知,甚至原生应用的外观和速度,以及对资源进行本地缓存。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作,实际发出了五个写操作,当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后,系统突然故障,导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后,数据库程序重新从磁盘中读出数据时,就会发现数据再逻辑上存在问题,数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer(包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等)。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的,所以就需要添加Cache来缓存IO操作,适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时,也可能会“滞留”IO操作,带来一些负面影响。如果在系统发生故障时,仍有部分IO“滞留”在IO操作中,真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据,造成数据的不一致。当系统恢复时,直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误,导致应用无法启动。尽管一些数据库系统(如Oracle、DB2)可以根据redo日志重新生成数据,修复逻辑错误,但这个过程是非常耗时的,而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库(如SQL Server),这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个,关闭Cache或创建快照(Snapshot)。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降,但在有些应用中,这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中(RPO为0),都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的,所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图,通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据,在此时间点之后源数据卷的更新(有新的数据写入),不会反映在快照视图中。利用这个快照视图,就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢?这涉及到多个实体(存储控制器和安装在主机上的快照代理)和一系列的动作。典型的操作流程是:存储控制器要为某个数据卷创建快照时,通知快照代理;快照代理收到通知后,通知应用程序暂停IO操作(进入 backup模式),并flush数据库和文件系统中的Cache,之后给存储控制器返回消息,指示已可以创建快照;存储控制器收到快照代理返回的指示消息后,立即创建快照视图,并通知快照代理快照创建完毕;快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作,并且flush了主机中的 Cache,所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的(以Oracle数据库为例,进入Backup模式大约需要2分钟,退出Backup模式需要1分钟,再加上通信所需时间,一次快照需要约4分钟的时间),所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作(如备份、复制)时,在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上,如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联,分别对一个个卷进行操作,那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组(Volume Group)”,把多个关联数据卷组成一个组,在创建快照时同时为组内多个卷建立快照,保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作,由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享,主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
Windows 中的内置地图应用程序由Microsoft Bing 地图提供支持,可用于快速查找前往某个地点的路线。您可以使用该应用程序轻松保存您最喜欢的地方,如家或工作场所,并创建您以后想记住的地方集合。但是,如果您觉得它的离线地图的自动更新功能不是很有用,您可以立即禁用它。就是这样!
翻译自 3 Important AI/ML Tools You Can Deploy on Kubernetes 。
Go Ethereum 是以太坊协议的官方 Golang 执行层实现,可运行各种节点并提供网关访问以太坊网络;LangChain-Chatchat 是基于大语言模型的本地知识库问答应用实现,支持离线运行和多种模型接入;Shiori 是简单易用的书签管理器,支持命令行和 Web 应用程序,且可移植性强;Awesome Generative AI 是精选的生成式人工智能项目和服务列表,用于生成原创内容;DoctorGPT 是功能强大的语言模型,免费离线使用,适用于成为个人医生;Conferences 是会议演讲资料的存储库,方便查找和分享。
此时,每个设备都有一个充当M的本地DB(接受写请求),并在所有设备之间采用异步方式同步这些多M上的副本,同步滞后可能是几h或数天,具体时间取决于设备何时再联网。
Dapr 是一个开源、可移植的、事件驱动的运行时,可以帮助开发人员构建在云和边缘上运行的弹性的、微服务的、无状态和有状态应用程序,并且关注于业务逻辑而不用考虑分布式相关的问题。 分布式相关的问题交给Dapr来解决。
网络权限在安卓应用程序的运作中起着重要作用,它允许应用程序执行各种任务,如发送和接收数据、访问网络等等。然而,不可忽视的是,网络权限可能会威胁到用户数据安全,这也就是为什么我们需要更多地了解它。
使用HTML5,通过创建cache manifest文件,可轻松创建web应用的离线版本;HTML5引入了应用程序缓存,这意味着web应用可进行缓存,并可在没有网络时进行访问。
学习元素的知识点,涉及属性,方法,事件。在HTML5出现前,展示视频,音频,动画等,都是使用第三方自主开发,使用最多的工具是flash了。
早在6月底,就有报道称,微软可能计划将Chromebook上的Office用户转移到网络上。直到近日,微软正式宣布,将于9月18日起停止支持Chrome OS系统上的安卓版Office套件App,包括Outlook。这些应用停止支持后,微软希望用户转而使用网页版应用,以得到最优化的体验。
Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务,以将特征物化到在线特征存储库,不仅仅保证低延迟访问,而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
实验室最近多了一个实验产品MAX:群控手机的项目。主要包括:后端服务、web前端客户端、安卓app客户端。涉及到的编程语言:Java、Nodejs。技术上主要涉及安卓的MediaProjection API、配合websocket来实现。
构建 PWA 背后的核心思想是为所有设备上的普通 Web 应用程序提供最佳用户体验。当我们通过浏览器访问 Web 应用程序时,整体体验永远赶不上原生应用程序提供的体验。因此,在可用的开放网络技术的帮助下,PWA 为使用最新版本浏览器的用户提供了增强的网络体验,与 Android、iOS 或 Windows 等依赖于操作系统的应用程序相当。
如果在训练和推理系统中特征工程代码不相同,则存在代码不一致的风险,因此,预测可能不可靠,因为特征可能不相同。一种解决方案是让特征工程作业将特征据写入在线和离线数据库。训练和推理应用程序在做出预测时都需要读取特征-在线应用可能需要低延迟(实时)访问该特征数据,另一种解决方案是使用共享特征工程库(在线应用程序和训练应用程序使用相同的共享库)。
“ 人工智能(AI)已无处不在,AI正在为各行各业赋能,并以前所未有的速度全方位地改变着我们的生活。然而,由于AI是一种新的编程范式,无论在学术界还是工业界,对于AI测试的研究和实践尚处于起步阶段。”
前端开发是一个充满活力和不断演进的领域,它直接关系到用户体验和应用性能。随着技术的快速发展,前端领域也不断涌现出新的趋势和工具。在本文中,我们将探讨一些前端发展趋势,包括WebAssembly、渐进式Web应用(PWA)和响应式设计。我们将深入了解这些趋势,并了解它们如何塑造了现代的前端开发。
当您的服务发出访问令牌时,您需要就您希望令牌持续多长时间做出一些决定。不幸的是,没有针对每项服务的一揽子解决方案。不同的选项会带来各种权衡,因此您应该选择最适合您的应用程序需求的选项(或选项组合)
扩展信息 是为了数据更好的扩展性,以应对不同业务的监测统计需求,通常会由各业务团队自行定义、解析和使用。
线性一致性是分布式系统中非常方便的一致性模型,因为它保证系统的行为像只有一个数据副本一样,即使系统实际上是多副本的。这使得应用程序可以忽略与分布式系统合作的一些复杂问题。然而,这种强力的保证也是有代价的,因此,线性一致性并不适合所有的应用。
开始之前,您需要了解腾讯云IM Flutter SDK及TUIKit的用法;及Flutter-原生混合开发原理。
使用 HTML5,通过创建 cache manifest 文件,可以轻松地创建 web 应用的离线版本。 HTML5引入了应用程序缓存,这意味着 web 应用可进行缓存,并可在没有因特网连接时进行访问。 应用程序缓存为应用带来三个优势:
今儿个平安夜,明天圣诞节,聚餐、飙歌、通宵玩,各种欢乐走起来!给WindowsPhone机友发个小应用。 最近学习实际开发WindowsPhone应用程序,第一个练手的应用程序就是博客园RSS阅读器,
今天,就一起来看看这个离线无网时仍然能上传数据,来自柏林的研究团队Positive Security开发的应用,Send My。
AI科技评论按:如果您觉得,是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法!但您会怎么选择?致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会,AI科技评论独家编译,未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点: 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 (celebrity match) ”的应用程序,告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
AiTechYun 编辑:Yining 谷歌今天发布了其安卓(Android)安全系统2017年的评论报告,这是该公司第四次向公众宣传安卓的各种安全级别及其缺陷。报告中最有趣的一项发现是,通过机器学习
https://www.deepmind.com/publications/active-offline-policy-selection
Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。
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