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mb681965b2846e2 - Harmony開發之ArkUI聲明式開發範式——用“對話“的方式寫UI

引入：從命令式到聲明式的思維轉變 在傳統移動應用開發中，我們習慣了命令式編程：先創建TextView，再設置文本，然後監聽按鈕點擊事件，最後手動更新UI。這種"手把手教"的方式雖然直觀，但隨着應用複雜度增加，代碼會變得難以維護，狀態同步問題頻發。 ArkUI的聲明式開發範式徹底改變了這一局面。它讓我們從"如何構建UI"的思維中解放出來，轉而關注"UI應該是什麼樣子"。

移動開發 , text , Android , Image , ui

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中國英茂科工 - 移相全橋（PSFB）電路應用場景

移相全橋（PSFB）電路憑藉ZVS軟開關、寬輸入適配、固定頻率易控等優勢，核心用於中大功率（數百瓦至數十千瓦）隔離型DC‑DC/AC‑DC變換場景，尤其適合高效率、高功率密度與寬範圍調壓需求。以下是典型應用產品與場景的詳細説明。 一、通信與IT基礎設施電源 這是PSFB最主流的應用領域，核心需求是高可靠、高效率與高密度供電。 服務器/數據中心電源：多采用PFC+

服務器 , yyds乾貨盤點 , 功率密度 , 高效率 , 物聯網

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mb681965b2846e2 - Harmony開發之ArkTS語言入門——當TypeScript遇見HarmonyOS

引入：從JavaScript到ArkTS的演進之路 如果你是前端開發者，對JavaScript和TypeScript一定不陌生。ArkTS正是基於TypeScript擴展而來的語言，專為HarmonyOS應用開發設計。它繼承了TypeScript的靜態類型檢查、面向對象等特性，同時針對移動端和分佈式場景進行了深度優化。 ArkTS的出現解決了JavaScript在大型

應用開發 , 移動開發 , text , 模塊化 , Android

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mb681965b2846e2 - Harmony開發之深度解析Stage模型——應用開發的基石

引入：從FA模型到Stage模型的演進 在早期的HarmonyOS版本中，FA（Feature Ability）模型是主要的應用開發框架。但隨着系統能力的不斷增強和分佈式場景的複雜化，FA模型在內存佔用、代碼可維護性和跨設備協同方面逐漸顯現出侷限性。正是為了應對這些挑戰，HarmonyOS 3.1版本推出了Stage模型，這一全新的應用開發框架現已成為HarmonyOS應用

ico , 生命週期管理 , 移動開發 , 加載 , Android

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mb681965b2846e2 - Harmony開發之創建第一個HarmonyOS應用——Hello World的蜕變

引入：從空白畫布到交互體驗 在前兩篇中，我們搭建好了開發環境並瞭解了工程結構。現在讓我們真正動手創建第一個HarmonyOS應用，體驗從空白工程到具備交互功能的完整開發流程。這個經典的"Hello World"應用將帶你感受HarmonyOS應用開發的基本範式，為後續複雜功能打下堅實基礎。 通過本篇學習，你將掌握如何創建一個完整的應用，理解核心代碼的作用，並實現基本的

應用開發 , 移動開發 , text , Android , ui

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mb681965b2846e2 - Harmony開發之10分鐘搭建DevEco Studio開發環境

引入：從想法到運行的第一行代碼 在上一篇中，我們瞭解了HarmonyOS作為分佈式操作系統的獨特價值。現在，讓我們邁出實踐的第一步——搭建開發環境。作為HarmonyOS官方集成開發環境，DevEco Studio為開發者提供了開箱即用的開發體驗，將HarmonyOS SDK、Node.js、OHPM等工具合一打包，大大簡化了安裝配置流程。 本文將用最簡潔明瞭的方式，

windows , 移動開發 , 新版本 , Android , 開發者

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mb681965b2846e2 - Harmony開發之HarmonyOS全景初探——為何説它是“分佈式操作系統”？

引入：從智能家居場景説起 想象一下這樣的場景：你正在手機上觀看電影，回到家後，電視自動接管播放，手機變成遙控器；或者你在平板上編輯文檔，可以直接調用手機的攝像頭掃描文件插入。這種設備間無縫協同的體驗，正是HarmonyOS作為"分佈式操作系統"的核心體現。 與Android/iOS等傳統移動操作系統不同，HarmonyOS並非為單一設備設計，而是面向"1+8+N"全場

應用開發 , 分佈式架構 , 移動開發 , 加載 , Android

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MrVolleyball - envoy使用consul做服務發現

前言 上一篇內容，我們詳細討論了怎麼使用envoy做負載均衡，並且記錄詳細的地址，其中還解決了一個問題，那就是怎麼讓envoy獲取真實後端pod ip地址，後面使用headless service，既使用了service的服務發現能力，又不使用service的負載均衡能力 如果在某些特殊的場景下完全放棄的k8s service（比如混合雲部署機房，兩邊雲都需要有相同的服務，但是服務之間不能跨雲訪問

雲計算

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階段性debugger - 股票 API 對接, 接入德國法蘭克福交易所(FWB/Xetra)實現量化分析

如何實現實現量化分析，首先獲取股票實時行情、股票歷史數據和股票行情數據是進行量化交易和分析的關鍵。通過可靠的股票實時行情接口，如股票API，股票實時報價 API 和股票行情 api，開發者可以輕鬆接入全球市場數據。本文將介紹如何使用專業的股票實時報價 API、金融 api 和金融行情數據 API 來對接德國股票行情，特別是法蘭克福交易所（FWB/Xetra），從而實現高效的量化分析。這些工具不僅提

數據接口 , 金融 , api文檔 , 教程 , Python

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PetterLiu - AI大模型電商Ecom-Bench評測解讀

阿里巴巴通義實驗室推出的 EcomBench，這是一個專門為評估人工智能智能體在真實電商場景中表現而設計的基準測試。研究者認為現有的 AI 測試過於偏向學術理論，因此通過人工參與的方式，從亞馬遜等平台提取真實的用户需求，構建了涵蓋營銷策略、成本定價和法律諮詢等七大領域的實戰考題。測試結果顯示，儘管 GPT-4o 和 Gemini 1.5 Pro 等頂尖模型在簡單任務中表現優異，但在需要多步推理

AI

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商業快訊 - 免費降AI率工具推薦？免費VS付費工具，到底選哪個？！

最近後台好多寶子問我：“有沒有免費的降AIGC率工具推薦？” 作為過來人，我太懂這種焦慮了——論文初稿AI率飆到70%+，導師一眼識破；職場寫個方案被判定為AI生成，職業道德都受質疑；學生寫個徵文或者作業，也被檢測AI率過高被打回。為了幫大家避坑，我把2025年市面上主流的降AIGC率工具都測了個遍，有免費的有付費的，今天就把實測結果和最終選擇分

技術流 , 人工智能 , 數據分析 , 解決方案

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碼匠君 - Dante Cloud 升級 Spring Boot 4 經驗分享

Java 開源圈 2025 年最引人注目的事情之一，莫過於 Spring Framework 7 和 Spring Boot 4 的發佈。Dante Cloud 微服務雲原生基座項目核心定位之一，就是“極盡努力與 Spring 生態的標準規範保持一致”，所以也同步開啓了 適配 Spring Boot 4.X 的 Dante Cloud v4 版本的開發工作。 從 Spring Boot 4 第一個

資訊 , 教程 , 知識 , springboot , 後端

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門思科技 - KC22 基於 LoRaWAN 的 CJ/T 188 M-Bus 熱量表採集與多廠家適配方案

一、LoRaWAN 在熱量表採集場景中的技術挑戰 在集中供熱、區域能源管理等場景中，熱量表往往分佈廣泛、供電條件受限，且設備生命週期長。傳統有線抄表或私有無線方案在改造成本、維護複雜度和擴展性方面存在明顯不足。 LoRaWAN 以其遠距離、低功耗和標準化特性，逐漸成為熱量表遠程採集的主流通信方式。但在實際落地過程中，工程人員往往面臨兩個核心問題： 一是 M-Bus 與 CJ/T 188 協議在不同

Javascript

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mb6900529f6798c - JavaScript性能優化：5個90%開發者都會忽視的V8引擎關鍵機制

JavaScript性能優化：5個90%開發者都會忽視的V8引擎關鍵機制 引言 在現代Web開發中，JavaScript的性能優化是一個永恆的話題。儘管開發者們對常見的優化手段（如減少DOM操作、避免全局變量等）已經耳熟能詳，但很少有人深入挖掘底層引擎的工作機制。V8作為Chrome和Node.js的核心JavaScript引擎，其內部實現細節對性能的影響往往被忽視。本文將揭示5

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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IT陳寒 - Vite 5大性能優化秘籍：讓你的構建速度提升50%！

Vite 5大性能優化秘籍：讓你的構建速度提升50%！ 引言 在現代前端開發中，構建工具的性能直接影響開發體驗和生產效率。Vite作為新一代的前端構建工具，憑藉其原生ESM支持和創新的開發服務器架構，已經成為許多開發者的首選。然而，隨着項目規模的擴大，即使是Vite也可能面臨構建速度下降的問題。本文將深入探討5個經過驗證的Vite性能優化技巧，幫助你顯著提升構建速度（在某些場景下

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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u_14815220 - 【FAQ】HarmonyOS SDK 閉源開放能力 — Form Kit

1.問題描述： 卡片裏的Iamge無法顯示網絡圖片。 解決方案： 通過FormExtensionAbility在元服務卡片上加載網絡圖片有以下兩種方案： 方案一：先下載網絡圖片到本地，參考元服務卡片上加載本地圖片示例代碼在EntryFormAbility的onAddForm生命週期回調中實現本地文件的刷新。刷新後，在卡片頁面通過backgroun

List , 生命週期 , 網絡圖片 , 後端開發 , harmonyos

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maimengdeliejiu - ARM架構

ARM架構廣泛應用於一種嵌入式系統、移動設備及高性能計算領域的精簡指令集計算機（RISC）架構，由英國Acorn計算機公司於1983年首次研發，後經ARM控股公司持續優化，現已發展為全球主流處理器架構之一。其核心設計理念圍繞“高效能、低功耗”展開，通過精簡指令集、模塊化架構及先進的功耗管理技術，在移動終端、物聯網設備、服務器等場景中佔據主導地位。 從指令集設計來看，ARM架構遵循RISC原則

前端

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觀測雲 - KubeCost 可觀測最佳實踐

FinOps 背景需求 在典型的互聯網公司的成本組成中，IT 成本佔比並不低，技術成本與人力成本的比例差不多在 1:2 ~ 1:2.5 左右， 降低 IT 成本顯然能帶來立竿見影的效果。 近 10 年來雲計算、雲原生、容器、Kubernetes、DevOps 等技術的高速發展，使得 IT 成本的管理變得更加複雜，也給成本的管理帶來了更多的挑戰。目前大多數互聯網公司，都基於 Kubernetes 實

kubernetes

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wx676be6175e246 - Android開發中Kotlin的when表達式

在Android開發中，Kotlin的when表達式是替代傳統switch-case的現代解決方案，它通過類型安全、簡潔語法和強大功能，成為處理複雜條件邏輯的首選工具。本文將從核心特性、實際應用場景到最佳實踐，全面解析when在Android開發中的價值。 when的核心特性 when表達式支持多條件分支，其優勢在於： 類型安全：自動檢

移動開發 , Android , 類型安全 , 應用場景

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maimengdeliejiu - 公網帶寬

公網帶寬是連接企業或個人網絡與互聯網的關鍵數據傳輸通道，其性能直接影響網絡訪問速度、業務響應效率及用户體驗。公網帶寬以“Mbps”（兆比特每秒）為計量單位，代表單位時間內的數據傳輸能力，數值越高意味着數據吞吐效率越強。在數字化時代，隨着雲計算、大數據、高清視頻、物聯網等應用的普及，公網帶寬已成為支撐各類在線業務的核心基礎設施，其規劃與配置需結合實際業務場景動態調整。 從技術架構看，公網帶寬的

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maimengdeliejiu - 雲服務器故障服務保障體系構建與實踐

雲服務器故障服務保障體系構建與實踐 一、故障預防機制建設 建立多層次的故障預防體系是保障雲服務器穩定運行的基礎。首先需構建全面的監控系統，通過部署服務器性能監控工具，實時採集CPU使用率、內存佔用、磁盤I/O、網絡帶寬等關鍵指標，設置多級告警閾值，確保異常情況及時發現。其次實施定期巡檢制度，技術團隊每月進行系統漏洞掃描、安全補丁更新和硬件健康檢測，重點檢查存儲陣列、電源模塊及網絡設備的

服務器

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門思科技 - LoRa 物理層核心參數詳解：SF、BW、CR 與 LDRO 如何決定通信距離與功耗表現

一、LoRa 物理層為何能實現超遠距離通信 在低功耗廣域網（LPWAN）技術體系中，LoRa 的突出優勢並不來自高帶寬或高數據速率，而是通過犧牲傳輸效率換取極高的接收靈敏度。 這一能力並非單一參數決定，而是由多項物理層參數協同作用的結果。其中，SF、BW、CR 與 LDRO 構成了 LoRa PHY 層最核心的調節手段。 理解這些參數的工作原理，是進行鏈路預算評估、通信距離優化以及功耗控制的

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愛學習的懶洋洋 - MyBatis踩坑實錄：那些不報錯但讓你debug到深夜的Bug

早上剛到公司，打開電腦，寫着需求聽着歌。突然釘釘一響，測試發來消息："你那個接口報錯了"。打開日誌一看，MyBatis又炸了。 説實話，MyBatis這玩意兒平時挺好用的，但有時候報的錯真讓人摸不着頭腦。尤其是那種本地跑得好好的，一上線就炸的Bug，簡直讓人懷疑人生。今天就記錄兩個讓我debug到深夜的坑，它們都有個共同特點：代碼看起來完全沒問題，但運行時就是莫名其妙地報錯。 如果你也被My

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阿里雲大數據AI - 【NeurIPS2025】阿里雲 PAI 團隊動態數據調度方案 Skrull 入選

2025年12月，第39屆神經信息處理系統大會（NeurIPS：Annual Conference on Neural Information Processing System）在美國加利福尼亞州聖迭戈順利召開。NeurIPS是機器學習領域的頂級會議，與ICML、ICLR並稱為機器學習領域三大會議。阿里雲 PAI 團隊與中國科學院大學前沿交叉科學學院等單位合作的研究成果——輕量級動態數據調度方案

阿里雲 , 人工智能

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