1. 前言 距离上次发<MAUI初体验:爽>一文已经过去2个月了,本计划是下半年或者明年再研究MAUI的,现在计划提前啦,因为我觉得MAUI Blazor挺有意思的:在Android.iOS.macOS.Windows之间共享UI,一处UI增加或者修改,就能得到一致的UI体验. 看看这篇文章<Blazor Hybrid/MAUI 简介和实战>对MAUI Blazor的说明: MAUI .NET 多平台应用程序 UI (.NET MAUI) 是一个跨平台框架,用于使用 C# 和 XA

一.引言 Jenkins 2.x的精髓是Pipeline as Code,那为什么要用Pipeline呢?jenkins1.0也能实现自动化构建,但Pipeline能够将以前project中的配置信息以steps的方式放在一个脚本里,将原本独立运行于单个或者多个节点的任务连接起来,实现单个任务难以完成的复杂流程,形成流水式发布,构建步骤视图化.简单来说,Pipeline适用的场景更广泛,能胜任更复杂的发布流程.举个例子,job构建工作在master节点,自动化测试脚本在slave节点,这时候je

什么是BlueOcean? BlueOcean重新考虑了Jenkins的用户体验.BlueOcean由Jenkins Pipeline设计,但仍然兼容自由式工作,减少了团队成员的混乱,增加了清晰度. 连续交付(CD)Pipeline的复杂可视化,允许快速和直观地了解Pipeline的状态. Pipeline编辑器通过引导用户直观和可视化的过程创建Pipeline,使创建Pipeline平易近人. 个性化,以适应团队每个成员的角色需求. 需要干预和/或出现问题时确定精度.BlueOcean显示了P

一.前期准备 下载下列软件: Python2.7 (https://www.python.org/downloads/) Cocos2d-x 3.x (http://www.cocos2d-x.org/download/) JDK (http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html) ADT (https://developer.android.com/studio/index.html#downloads) [

这个错误也是让我纠结了一天,当时写的项目在安卓虚拟机上运行都很正常,于是当我部署到安卓手机上时,点击登陆按钮跳转到用户主界面的时候直接结束运行返回登陆界面.    当时,我仔细检查了一下自己的代码,并没有发现什么问题,在logcat上显示的报错如下:AndroidRuntime:android.view.InflateException: Binary XML file line #168: Error inflating class(这是其中报错的最主要的一行信息).  于是我在百度上几乎查看

技术背景: 我的一个项目做的的是图片处理,用 python 实现图片处理的核心功能后,想部署到安卓app中,但是对于一个对安卓和服务器都一知半解的小白来说要现学的东西太多了. 而实际上,我们的项目要求并不算高,以我现有的知识也是能实现相应功能的,所以我将在本文记录下一次没用到任何服务器框架的服务器搭建经历. 需要的技术: <java>,<socket>,<android> 确切的说只要你会java,就能实现你想要的所有功能了.因为android是基于java的,其使用的

ADB,即 Android Debug Bridge,它是Android开发/测试人员不可替代的强大工具. 1.下载ADB后,将以下四个文件放到某个文件夹下即可.因为打开Cmd默认路径是 C:\Users\{user}路径,所以我本地放在了 C:\Users\admin 路径下. 2.验证ADB.在Cmd命令行进入存放上述四个文件的目录,输入 adb回车,显示如下信息即正常. 3.安卓设备打开开发者模式.选中USB调试,USB连接PC ADB功能,网络ADB调试.当选中 网络ADB调试 时,就会

网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程,但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端,不讲如何训练,而实际上在部署的时候,需要知道训练模型时预处理的细节,这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题.因此,本文会记录从PC端训练.导出到安卓端部署的各种细节.欢迎大家讨论.指教. PC端系统:Ubuntu14 tensorflow版本:tensroflow1.14 安卓版本:9.0 PC端训练过程 数据集:自定义生成 训练框架:tensorflow slim  关

技术背景 虽然现在苹果占据了很大一部分的市场,但是从销量数据来看,安卓还是占据了人口的高地.这里我们介绍一个用python的kivy+buildozer来进行安卓APP开发的简单教程,从整个过程中来看,环境部署这一块所需的工作量是非常大的,可能这就是从0到1的困难?文末我们会总结出,哪一种方案是最容易的,希望能够对大家有所帮助. kivy的安装 官方推荐的方式是使用虚拟环境来进行安装和部署,关于虚拟环境的相关操作,在前面写过的一篇博客中有稍微详细一点的介绍,这里我们先给出操作步骤.假定我们已经在

http://www.adobe.com/cn/devnet/air/articles/considerations-air-apps-mobile.html Adobe AIR 经过发展演进,已经超越了最初作为桌面应用程序平台的目标.如今,它支持跨移动.桌面和数字家用设备的独立应用程序开发.AIR 是一种极富吸引力的开发平台,部分原因在于其广泛的覆盖面.与此同时,这些环境中的每一种环境都给移动应用程序开发与设计带来的独特的要求. 举例来说,移动应用程序常常是短期运行的.它们需要一种可在较小的屏

公司业务量比较大,接了很多项目,为了缩短开发周期老板让我牵头搭建了一个敏捷开发框架. 我们主要的业务是做OA.CRM.ERP一类的管理系统,一个通用的后台搭出来,再配合一些快速开发的组件开发效率能提高很多. 另外老板一再强调要支持APP开发,一次开发能部署到安卓和IOS上. 作为开篇之作,先介绍一下该框架的功能点及技术点,后续的文章再按功能详细讲解. 献上<在线体验Demo地址>希望大家也能从中得到一些启发. 体验地址:http://www.learun.cn:8090 . 用户名:Syste

[前言和思路整理] 千呼万唤Shǐ出来!最近莫名被基友忽悠着进舰坑了,加上要肝LL活动,又碰上公司项目紧张经常加班,这一章发得比以往时候来得更晚一些,抱歉啊. 上一章我们实现了BeatObjectManager等几个类,让游戏可以播放预设好的谱面了.这一章我们给游戏加入用户输入和判定,并引入音频系统,最后部署到移动平台上,让游戏可以玩起来. 本章的难点是物件判定的流程设计,和对物件判定逻辑的理解. 关于音频系统,我采用了一个第三方的非开源库,严格意义上讲和Cocos2dx基本无关,可以选择性跳过

作者:十岁的小男孩 QQ:929994365 无为 本文仅用于学习研究,非商业用途,欢迎大家指出错误一起学习,文章内容翻译自 MACE 官方手册,记录本人阅读与开发过程,力求不失原意,但推荐阅读原文. MACE官方文档:https://media.readthedocs.org/pdf/mace/latest/mace.pdf 小米MACE Github地址:https://github.com/xiaomi/mace 小米MACE安装说明:https://mace.readthedocs.io

Qt的强大在于跨平台,但是在某些地方做的还是不好,想我这种白痴,在编译安卓的时候就遇到新的问题,我在PC上面编译没有问题的,跑到安卓上面就会出现问题,我猜测应该是Qt的下面的编译的时候,用的还是旧的安卓,目前新的安卓都不支持了,或者有改动,目前主要遇到下面两个问题 第一就是ComboBox ,这个东西在pc上面我都做了美化,运行没有问题,但是部署到安卓上面就会出现问题, 解决办法,这里我只能是吧ComboBox的内容提取出来,做成GroupBox加RadioButton的组合来实现 那么紧接着第

bingo炸了 2017/3/30 16:28:14 阅读(870) 评论(0) 公司业务量比较大,接了很多项目,为了缩短开发周期老板让我牵头搭建了一个快速开发平台. 我们主要的业务是做OA.CRM.ERP一类的管理系统,一个通用的后台搭出来,再配合一些快速开发的组件开发效率能提高很多. 另外老板一再强调要支持APP开发,一次开发能部署到安卓和IOS上. 作为开篇之作,先介绍一下该框架的功能点及技术点,后续的文章再按功能详细讲解. 献上<在线体验Demo地址>希望大家也能从中得到一些启发. 体

精力都放在安卓上.所以说呢C这个东西不要纠结太多,对大家的要求就是能看懂,会调用. Java的特点是一处编译到处运行,跨平台.优势是比native语言强,一处编译到处运行.native语言的劣势是不能跨平台.linux上不能用qq. 今天咱们要写的是native,写C,今天咱们要写程序部署到安卓的设备上.安卓设备是linux操作系统,而我现在是想在windows上编写native,本地的代码,然后我想让它运行在linux上. native平台相关性强.现在咱们是在windows上写程序,最后想让

深度学习 严恩·乐库  约书亚•本吉奥  杰弗里·希尔顿 摘要深度学习是计算模型,是由多个处理层学习多层次抽象表示的数据.这些方法极大地提高了语音识别.视觉识别.物体识别.目标检测和许多其他领域如药物发现和基因组学的最高水平.深学习发现复杂的结构,在大数据集,通过使用反向传播算法来说明如何一台机器应改变其内部参数,用于计算每个层中表示从前一层的表示.深度卷积网络在处理图像.视频.语音等方面都带来了新的突破,而递归网络在连续的数据,如文本和语音有更出彩的表现.引言机器学习技术增强了现代社会的许多方

从0开始搭建精灵宝可梦的检测APP 本文为本人原创,转载请注明来源链接 环境要求 Tensorflow1.12.0 cuda 9.0 python3.6.10 Android Studio Anaconda 安装Tensorflow 使用conda 安装GPU版Tensorflow conda install tensorflow-gpu=1.12.0 找到tensorflow的安装位置 我的位置在:home/jiading/.conda/envs/tensorflow12/lib/python

通过前面的部署过程可以知道cocos2dx的开发过程如下: 1.VS2012完成修改 2.因为指定了CPP文件位置,ndk可以通过jni方式完成C++文件的编译,运行以下命令完成proj.android的编译: cd C:\ComputerScience\workspace-cocos\HelloWorld\proj.android python build_native.py 3.将编译好的安卓项目导入到Eclipse进行编译和运行 但是上面这些步骤都是在官网工具包下面运行的,交叉编译一次耗时

写在前面 Docker作为开源的应用容器引擎,可以让我们很轻松的构建一个轻量级.易移植的容器,通过Docker方式进行持续交付.测试和部署,都是极为方便的,并且对于我们开发来说,最直观的优点还是解决了日常开发中的环境配置与部署环境配置上的差异所带来的种种疑难杂症,从此推脱产品的措辞也少了——“我电脑正常啊!”.总之,Docker伴随着“真香定理”的存在. 以windows10下安装Ubuntu子系统为例 1. 1 在微软应用商店安装Ubuntu 1.2 启动并设置密码 另外,如果想要安装图像界面

Blazor 应用程序除了在 Github Pages/Gitee Pages等静态资源部署以外,现在你有了一个新的选择,那就是使用云开发静态网站功能来部署啦! 系统依赖 在进行后续的内容前,请先确保你的电脑中安装了.NET Core 3.1/5.0运行环境.如果没有安装,可以访问http://dot.net 下载安装. 安装云开发 cli 工具 执行如下命令,安装云开发 cli 工具 npm install -g @cloudbase/cli 使用dotnet 命令或者是Visual Stud