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    uni-app开发小程序入门到崩溃

    最近一段时间公司要做一个小程序项目,还要支持,微信小程序,头条小程序,百度小程序。一套代码,实现三个平台。当时接到这个任务,就不知道怎么去下手,一套代码,分别要发布三个平台,赶紧就去上网了解这些东西,查看了,uni-app,taro,Chameleon这三个库,然后把每个都运行了一次,看一下文档。当我运行完Chameleon 这个项目的时候,直接就放弃这个了,滴滴公司开发的,一套代码,多端使用。主要是刚刚发布没有多久,官方实例太少,坑特别特别多。文档不全面,简直就是羊入虎口,但是,看介绍不错,直接可以调用安卓和ios开发,支持热更新,项目集成app了Sdk。渲染能力还是比较强。对于taro这个多端框架,相比较Chameleon好一些,语法是基于react和小程序结合的,也有自己的一套ul框架。在物料市场,也有很多很多插件供参考使用,社区活跃度还可以的。最后说说uni-app,也是在项目中选择使用了uni-app,真是的以进入uni-app这个框架,就相等与调入虎口一样,踩不完的坑,写不完的bug,但是主要这个语法简单,基于vue,可以说会vue和小程序,就很容易上手,直接可以开发项目,

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    根据背景实时变色,仿变色龙软体机器人登上Nature子刊,离隐身还远吗?

    机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 首尔大学的这项「实时匹配背景颜色」研究可称得上人造伪装技术的一次重大飞跃。 在生物界,变色龙是当之无愧的「伪装高手」。为了逃避天敌的侵犯和接近自己的猎物,这种爬行动物常在人们不经意间改变身体颜色,然后一动不动地将自己融入周围的环境之中。 图源:wikipedia 变色龙不是通过聚集或分散皮肤细胞内的色素来变色,而是依赖皮肤细胞中的结构改变,来影响皮肤反射光线的方式。科学家们一直以来想要模仿变色龙的天然变色能力,但需要解决一大难题:能够表达大量颜色,并根据背景环境控制和改变

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    【总结性】微服务调度相关论文

    摘要: With the development in the Cloud datacenters, the purpose of the efficient resource allocation is to meet the demand of the users instantly with the minimum rent cost. Thus, the elastic resource allocation strategy is usually combined with the prediction technology. This article proposes a novel predict method combination forecast technique, including both exponential smoothing (ES) and auto-regressive and polynomial fitting (PF) model. The aim of combination prediction is to achieve an efficient forecast technique according to the periodic and random feature of the workload and meet the application service level agreement (SLA) with the minimum cost. Moreover, the ES prediction with PSO algorithm gives a fine-grained scaling up and down the resources combining the heuristic algorithm in the future. APWP would solve the periodical or hybrid fluctuation of the workload in the cloud data centers. Finally, experiments improve that the combined prediction model meets the SLA with the better precision accuracy with the minimum renting cost. 预测式策略,使用功能了exponential smoothing and auto-regressive and polynomical fitting model,组合预测模型的目的是满足不同流量的需要同时满足服务SLA的要求使用PSO算法来进行一个细粒度的调度。用更低的租用成本实现更高的预测精度。

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    领券