由于移动设备的显示屏幕相对于桌面显示器来说小很多，在桌面显示器上能够正常显示的内容，到了移动设备中就不正常了。为了实现移动端和桌面端的相互跳转，我们可以通过JavaScript来判断当前的设备是否是移动设备，然后执行相应的代码。
JavaScript 中实现自动检测用户是否使用移动设备，并据此跳转到对应的手机移动网页，通常可以通过检查 navigator.userAgent 属性来识别用户代理字符串中包含的设备信息。以下是一个简单的示例，展示如何基于用户使用的浏览器类型进行判断并跳转：
前几日看到一则新闻，一家星巴克店内无线网络被发现植入了恶意代码，劫持网络流量利用用户设备挖掘门罗币（XMR）。 与加密货币相关的安全事件总是引人注目，我们除了认识到门罗币具有一定的入手价值外，还再次见
案例地址：https://www.dsedt.gov.mo/zh_CN/pg_home
由于移动端网页开发不能直接打开developer tools，导致我们调试起来稍微麻烦。好在我们有解决方案： Remote Devices 谷歌为我们提供的开发利器，让我们可以在电脑端使用developer tools进行elements检查和network监测，非常方便快捷。 使用方式：
Device.js 是一个可以让你检测设备的平台，操作系统和方向 JavaScript 库，它会自动在 <html> 标签添加一些设备平台，操作系统，方向相关的 CSS class，这样就能让你针对不同设备撰写不同的 CSS，并且还提供一些 Javascript 函数来判断设备。
我们可能习惯了在城市的网速，那是杠杠的，并不意味网速在中国哪个都一样的，在一些偏远地方，网速依然慢的可怜，所以有时候我们所做的产品是需要考虑网速慢的情况的，那怎么模拟呢？
最近开源了一个 Vue 组件，还不够完善，欢迎大家来一起完善它，也希望大家能给个 star 支持一下，谢谢各位了。
作为一名合格的前端开发人员，如果您想节省一些时间并提高工作效率，下面这些插件库你一定能用的上！
在移动应用开发过程中，调试是不可或缺的一部分。了解如何有效地调试移动应用，可以提高开发效率并改善应用的质量。本文将深入探讨移动端调试的关键技巧和工具，为您提供一份全面的指南，并提供带有实际代码示例的技巧，以帮助您构建更出色的移动应用。
一般来说，我们使用 height:100vh 进行全屏布局，这是一种很方便的响应式方法。
移动端调试方案 页面容器 移动设备上的各种浏览器 各类app内的webview debug方案 Android端 iOS端 跨平台 抓包工具Charles 调试工具weinre 其他方案 附录：ES6标准兼容情况 页面容器 移动设备上的各种浏览器 chrome、safari、firefox、samsung browser
前几日看到一则新闻，一家星巴克店内无线网络被发现植入了恶意代码，劫持网络流量利用用户设备挖掘门罗币（XMR）。 与加密货币相关的安全事件总是引人注目，我们除了认识到门罗币具有一定的入手价值外，还
大量新生移动设备的兴起，改变了互联网的未来。在技术的发展上，HTML5会取代App应用吗？或者说能够在多大程度上取代呢？在HTML5规范中，已经加入了相机、磁力罗盘、GPS信息的支持。很多新兴浏览器也已经开始支持这些新特性。能否用一个统一的HTML5来替代android和ios并行开发的双重成本呢？以下译自Michael Mahemoff的一篇文章，详细分析了HTML5能否取代Android和iOS应用程序。
上面说 weinre 是一个远程 web 调试器。说到了它的发音，还挺幽默，哈哈。
作者：Danny Markov，译者：IT程序狮 译文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31321429 原文：https://tutorialzine.com/2017/1
OliveX是一家总部位于香港的公司，致力于健身相关软件的开发，自2018年首次推出以来，已为200万用户提供服务。我们的许多用户都是老年人，智能八段锦应用程序可帮助他们练习八段锦，同时最大程度地减少受伤的可能性。为此，我们在应用程序中利用最新的人工智能技术来自动检测八段锦的练习动作并向用户提供相应的反馈。
如何打造一个移动端H5性能平台？听起来是否有点高大上，不知道如何下手。不要紧张，我们来手把手教大家打造自己的移动端H5性能测试平台。 功能篇 【H5前端性能平台可以做什么】 以前我们要测试移动端H5性能，通常会用到远程连接+抓包分析，工具诸如：fiddler，Charles。或者是一些在线测试工具：Page Speed、PCAP Web Performance Analyzer、WebPagetest。这些工具要么测试执行过程复杂，要么测试报告复杂，亦或者也看不出测试结果是好是坏。 所以我们希望移动端H5性
有些时候我们需要在特定情况下（如移动设备访问时）加载不同于站点现在选择的 WordPress 主题，可以使用以下代码：
方式一：用媒体查询"@media"，这种写法好处是可以对不同分辨率的设备，展示完全不同的UI界面，一个页面不同的设备看的时候，展示内容可以不一样，交互方式可以不一样。不过这个不方便用在复杂的地方，而且不同的分辨率都需要对应的重新写样式，同一个页面集合太多的这种写法，最好是分开写两套，降低耦合性。但是这种写法费力不讨好，之前有的网站在PC和手机查看到的样式不一致，用了一些这个技术，但是后来很多都是检测到不同设备，就跳转到不同的网页上去了。
在会上，Meta（原名 Facebook）发布了PyTorch Live，这是一套可以为移动端用户提供人工智能体验的工具。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/10-useful-custom-hooks-with-vue-js-37f0fd42ce0d
移动设备正超过桌面设备，成为访问互联网的最常见终端。于是，网页设计师不得不面对一个难题：如何才能在不同大小的设备上呈现同样的网页？自适应网页设计的出现很好的解决了这个问题。这篇文章将带你了解一些关于自适应网页设计的基础知识和设计范例。 一、理论基础：什么是自适应网页设计？ 2011年，网页设计师Aaron Gustafson在他的书《自适应网页设计》里率先提出了自适应网页设计的概念。 Adaptive design (自适应设计)：为不同类别的设备建立不同的网页，检测到设备分辨率大小后调用相应的网页
移动设备正超过桌面设备，成为访问互联网的最常见终端。于是，网页设计师不得不面对一个难题：如何才能在不同大小的设备上呈现同样的网页？自适应网页设计的出现很好的解决了这个问题。这篇文章将带你了解一些关于自适应网页设计的基础知识和设计范例。 一、理论基础：什么是自适应网页设计？ 2011年，网页设计师Aaron Gustafson在他的书《自适应网页设计》里率先提出了自适应网页设计的概念。 Adaptive design (自适应设计)：为不同类别的设备建立不同的网页，检测到设备分辨率大小后调用相应的网页。目前A
自深度学习重新获得公认以来，许多机器学习框架层出不穷，争相成为研究人员以及行业从业人员的新宠。从早期的学术成果 Caffe、Theano，到获得庞大工业支持的 PyTorch、TensorFlow，许多研究者面对大量的学习框架不知该如何选择？
插件 parallel.js: 前后端通用的一个并行库 zepto: 用于现代浏览器的兼容 jQuery 的库 totoro: 稳定的跨浏览器测试工具 TheaterJS: 一个用于模拟人输入状态的 JS 库 stellar.js: 前端用于实现异步滚动效果的库，现已不再维护 skrollr: 另一款实现一步滚动的开源库，使用人数众多，可实现各种狂拽酷炫掉渣天的前端效果，看真相 Framework7: 前端框架，是开发人员可以基于 web 技术构建 IOS7 程序 regulex: 用于生成 正则表达式 的
在黑帽 SEO 中，经常会出现的是被黑网站的 <title>标签被修改为中文关键词，使搜索引擎的检索结果中明显可见。但如果使用浏览器打开时，则会显示原始未修改的标题。 黑帽 SEO 经常会推广中文的赌博、体育彩票类网站，研究人员发现此类攻击已经产生了巨大的影响。根据 PublicWWW 的数据，失陷的站点数量应该已经超过 5 万个。近期，攻击者开始利用世界杯作为话题进行引流。 嵌入世界杯关键词 最近，很多失陷网站都更新了关键词，主要是与 2022 年卡塔尔世界杯的标题。 卡塔尔世界杯赛事分析·(中国)
IPFS 伴侣（IPFS Companion）是一款是由IPFS官方应用社区（IPFS-Shipyard）孵化出来的应用项目。 Ta 是一个浏览器插件，可以帮助用户在本地更好的运行、管理自己的节点，并随时查看IPFS节点的资源信息，在之前的文章【IPFS】IPFS伴侣：一个对IPFS资源管理更加便捷的浏览器插件中有详细介绍过。
在最近的TensorFlow Dev Summit 2018大会上，Google宣布发布Tensorflow.js，这是用Javascript实现的开源深度学习框架Tensorflow。Tensorflow.js可以实现在浏览器中直接训练模型，通过使用WebGL JavaScript API获得更快的计算速度。 Tenforflow.js是由2017年8月Google发布的Javascript库deeplearn.js演化而来的。Deeplearn.js诞生于Tensorflow Playground这款由
移动设备的最大缺点之一就是其将数据从设备传输到计算机很困难。移动设备在这一缺点上有着悠久的历史。早期的移动设备，如 Pilot 和掌上电脑 PDA 设备，需要使用特殊的同步软件来传输数据（你必须小心翼翼地做这件事，因为你的设备可能会因为电池耗尽而导致数据永久丢失）；旧版 iPod 只提供特定平台的界面。现代移动设备默认将你的数据发送到在线帐户，以便你可以在计算机上再次下载。
作者：matrix 被围观: 2,063 次 发布时间：2015-01-14 分类：兼容并蓄 | 2 条评论 »
在本次工作中，提出了一个基于压缩编译协同设计的移动设备实时目标检测框架YOLObile。此外，还提出了一种新的剪枝方案——区块剪枝，该方案适用于任意核大小的卷积层和全连接层。为了提高移动设备上DNNs的计算效率，除了新提出的编译器优化之外，提出的YOLObile还提供了一个GPU-CPU协同计算方案。经过实验证明，新提出的YOLObile框架展现出了高准确性、高效率，并同时实现了高硬件并行性！
互联网时代，用户拉新几乎是所有公司必须面对的话题，从投入运营的初期阶段到快速成长期，再到稳定的成熟阶段，拉新贯穿了产品的整个生命周期，毕竟有了新用户才能创造出价值。
目标检测技术的迅速发展和广泛应用，引起了人们对目标检测器的精度和速度的关注。然而，目前最先进的目标检测工作要么是精度导向使用大模型，但导致高延迟，要么是速度导向使用轻量级模型，但牺牲精度。在这项工作中，作者提出了YOLObile框架，通过压缩编译协同设计在移动设备上实时检测对象。提出了一种适用于任意核大小的块穿孔剪枝方案。为提高移动设备上的计算效率，采用GPU-CPU协同方案，并辅以高级编译器辅助优化。实验结果表明，新提出的剪枝方案在49.0 mAP的情况下，可以实现YOLOv4的14倍压缩率。在YOLObile框架下，使用三星Galaxy S20的GPU实现了17 FPS的推理速度。通过加入新提出的GPU-CPU协同方案，推理速度提高到19.1帧/秒，比原来的YOLOv4加速5倍。
1. 不再需要API Key 2. 指定sensor传感器参数，检测到用户当前位置 3. 针对移动设备(IPhone设备和Android系统)的开发 4. 支持本地化 5. 版本管理
这是一个用来写写画画的手部跟踪程序，开发者将它命名为YoHa（Your Hand Tracking）。
用谷歌调试工具中的手机模拟器模拟手机进行webapp的开发，与真机上的效果还是有些偏差，opera手机模拟器的效果亦不佳。有时在pc上开发出来的webapp效果良好，在部分真机上就出现了偏差，这时候就需要我们进行微调。 在pc上微调后发布到测试环境再在手机上看效果，开发很慢，效率很低。这时候就想着有一个可以在手机上调试的工具，可以随时更改参数随时看到手机上的效果，免去发布再测试、模糊估计参数不精准的麻烦，weinre就是一个这样的工具。 weinre可以在PC上远程调试手机上的
谷歌于 2018年 1月17日宣布，移动WebApp的页面打开速度将被纳入到页面搜索的排名中。考虑到来自移动设备浏览器的互联网搜索和流量的持续增长，这个决定也并非意外。
我前面介绍过 Mobile Detect 这个 PHP 类库，它可以用来检测移动设备环境，它有一个非常完整的库，可以检测出所用的设备类型（包括操作类型，以及手机品牌等都能检测）和浏览器的详细信息。
从官方教程的说明中可以看出用于Dropdown（下拉列表）组件以及Tooltips（提示框）/Popovers（弹出框）
物体检测作为计算机视觉领域最广泛的研究主题之一，虽然2D 物体检测已在工业界得到了比较成熟的应用，然而实现 3D 物体检测目前还困难重重。
Swipebox是一款支持桌面、移动触摸手机和平板电脑的jquery Lightbox插件。该lightbox插件支持手机的触摸手势，支持桌面电脑的键盘导航，并且支持视频的播放。
WebBuilder是一款开源的可视化移动Web应用开发和运行平台。基于浏览器的集成开发环境，可视化和智能化的设计，能轻松完成常规应用和面向手机的移动应用开发；高效、稳定和可扩展的特点，适合复杂企业级应用的运行；跨平台、数据库和浏览器的架构，适应复杂的服务器和客户端环境；包括智能数据库访问在内的多项先进技术，使应用系统的开发更快捷和简单。
工具类 方便操作对象，数组等的工具库 underscore.js lo-dash 与underscore.js的api基本一致。与underscore比其优势是，效率高；可自定义构建 Sugar 在原生对象上增加一些工具方法 functional.js 提够了一些Curry的支持 bacon.js 函数式编程，cool streamjs 用流的方式来对数组，对象进行系列操作 异步流程控制 发布订阅 eventproxy 朴灵出品 Arbiter.js q Promise风格的 Asyn
先祝大家五一节快乐。前一篇介绍了USENIXSec21恶意代码分析的经典论文——DeepReflect，它通过二进制重构发现恶意功能。这篇文章将带来RAID 2019的Android数据泄露分析的译文，是对真实移动设备用户网络流量的实证评估，预测用户兴趣点（POI）的位置，上一篇系统安全文章就提取了恶意功能函数的POI。此外，作者参加了RAID当时在北京的现场分享，亦是当年的读书笔记，故作为在线博客分享出来，希望对您有所帮助。由于作者的英语和学术水平较差，还请大家批评和指正。感恩遇见，一起加油！
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