当前位置: 首页 > news >正文

HCIP-HarmonyOS Application Developer V1.0 笔记(一)

HarmonyOS的系统特性

  1. 硬件互助,资源共享;
  2. 一次开发,多端部署;
  3. 统一OS,弹性部署。

分布式软总线:分布式任务调度、分布式数据管理、分布式硬件虚拟化的基座

在这里插入图片描述

1+8+N的独立设备

1个手机,8种设备(车机,音箱,耳机,手表/手环,平板,大屏,pc,AR/VR设备),N种IoT设备。

HiLink

在这里插入图片描述

模组认证要求

在这里插入图片描述

运动健康领域的现状挑战

连接不便
额外安装APP
数据孤岛
功能冗余

HarmonyOS Connect服务包的基础服务

极简连接
万能卡片
极简交互
硬件互动

HarmonyOS Connect服务包的增强服务

运维服务
运营服务
专属场景服务

HarmonyOS是基于开源OpenHarmony的发行版:OpenHarmony

OpenHarmony适配的系统类型分为三类:(没有大型系统)

标准系统
小型系统
轻量系统

相关文章:

HCIP-HarmonyOS Application Developer V1.0 笔记(一)

HarmonyOS的系统特性 硬件互助,资源共享;一次开发,多端部署;统一OS,弹性部署。 分布式软总线:分布式任务调度、分布式数据管理、分布式硬件虚拟化的基座 18N的独立设备 1个手机,8种设备(车机&#xff0c…...

开发流程初学者指南——需求分析

目录 从零开始理解需求分析什么是需求分析?需求分析的目标需求分析的基本原则需求分析的各个阶段需求分析的常用方法和工具编写需求文档总结 从零开始理解需求分析 需求分析是软件开发过程中不可或缺的一环,它帮助我们明确用户的需求,确保最…...

CRM平台排名:用户体验与客户满意度的深度解析

在数字化时代,客户关系管理(CRM)系统已成为企业不可或缺的工具,它帮助企业优化客户互动,提升销售效率,并增强客户满意度。本文将深度解析各大CRM平台的用户体验和客户满意度,盘点它们的品牌介绍…...

WIFI、NBIOT、4G模块调试AT指令连接华为云物联网服务器(MQTT协议)

一、前言 随着物联网(IoT)技术的飞速发展,越来越多的设备开始连接到互联网,形成了一个万物互联的世界。在这个背景下,设备与云端之间的通讯变得尤为重要。 本文将探讨几种常见的无线通信模块——EC20-4G、Air724ug-4…...

打造自己的RAG解析大模型:(新技能)企业垂类数据标注(一)

在上一篇文章中,我们以通用版面分析服务为例,展示了从模型发布到API集成的完整流程。如果你成功完成了这些步骤,值得庆祝!这不仅意味着你已成功安装PaddleX,还掌握了利用它发布OCR和目标检测等大模型服务的能力&#x…...

怎么理解ES6 Proxy

Proxy 可以理解成,在目标对象之前架设一层 “拦截”,外界对该对象的访问,都必须先通过这层拦截,因此提供了一种机制,可以对外界的访问进行过滤和改写。Proxy 这个词的原意是代理,用在这里表示由它来 “代理…...

verilog实现一个5bit序列检测器

以下是用 Verilog 实现一个 5bit 序列检测器的代码: module five_bit_sequence_detector(input clk,input reset,input [4:0] in,output reg detected );// 定义状态参数localparam IDLE 4b0000;localparam STATE1 4b0001;localparam STATE2 4b0010;localparam …...

Redis数据安全_持久化机制

由于Redis的数据都存放在内存中,如果没有配置持久化,Redis重启后数据就全丢失了,于是需要开启Redis的持久化功能,将数据保存到磁盘上,当Redis重启后,可以从磁盘中恢复数据。 持久化机制概述 对于Redis而言…...

什么是信息熵,什么是交叉熵,什么是KL散度?

什么是信息熵? 信息熵(Entropy)是信息论中的一个基本概念,用来衡量一个随机变量不确定性的大小。它反映了对一个事件结果的预测难度,或者说是描述这个事件需要多少“信息量”。信息熵是由香农(Claude Shan…...

开发者的福音:PyTorch 2.5现已支持英特尔独立显卡训练

《PyTorch 2.5重磅更新:性能优化新特性》中的一个新特性就是:正式支持在英特尔独立显卡上训练模型! PyTorch 2.5 独立显卡类型 支持的操作系统 Intel 数据中心GPU Max系列 Linux Intel Arc™系列 Linux/Windows 本文将在IntelCore™…...

Deep InfoMax(DIM)(2019-02-ICLR)

论文:LEARNING DEEP REPRESENTATIONS BY MUTUAL INFORMATION ESTIMATION AND MAXIMIZATION ABSTRACT 研究目标 研究通过最大化输入和深度神经网络编码器输出之间的互信息来进行无监督表示学习目的是学习到对下游任务有用的特征表示 核心发现:结构很重…...

2024年10月中国数据库排行榜:TiDB续探花,GaussDB升四强

10月中国数据库流行度排行榜如期发布,再次印证了市场分层的加速形成。国家数据库测评结果已然揭晓,本批次通过的产品数量有限,凸显了行业标准的严格与技术门槛的提升。再看排行榜,得分差距明显增大,第三名与后续竞争者…...

css边框修饰

一、设置线条样式 通过 border-style 属性设置,可选择的一些属性如下: dotted:点线 dashed:虚线 solid:实线 double:双实线 效果如下: 二、设置边框线宽度 ① 通过 border-width 整体设置…...

利用Python进行数据可视化:实用指南与推荐库

利用Python进行数据可视化:实用指南与推荐库 数据可视化是将数据转化为图形和图表的过程,它能够帮助我们更直观地理解数据的趋势、模式和关系。在Python中,有许多强大的库可用于数据可视化,从简单的折线图到复杂的交互式图表,应有尽有。本文将详细介绍Python数据可视化的…...

MobileNetv2网络详解

背景: MobileNet v1中DW卷积在训练完之后部分卷积核会废掉,大部分参数为“0” MobileNet v2网络是由Google团队在2018年提出的,相比于MobileNet v1网络,准确率更高,模型更小 网络亮点: Inverted Residu…...

惊了!大模型连这样的验证码都能读懂_java_识别验证码

最近在看视觉大模型的能力,然后用了某网站的一个验证码试了试,竟然连这样的验证码都能认识,这个有点夸张,尤其是这个9和6颠倒的都能理解,现在的能力已经这么牛了么 具体就是用了通义最新的qwen vl模型spring ai alibab…...

【小白学机器学习26】 极大似然估计,K2检验,logit逻辑回归(对数回归)(未完成----)

目录 1 先从一个例题出来,预期值和现实值的差异怎么评价? 1.1 这样一个问题 1.2 我们的一般分析 1.3 用到的关键点1 1.4 但是差距多远,算是远呢? 2 极大似然估计 2.1 极大似然估计的目的 2.1.1 极大似然估计要解决什么问题…...

【日常记录-Java】SLF4J扫描实现框架的过程

1. 简介 SLF4J(Simple Logging Facade for Java)作为一种简单的门面或抽象,服务于其他各种日志框架,例如JUL、log4j、logback等,核心作用有两项: 提供日志接口;提供获取具体日志对象的方法; 2. 扫描过程 …...

uni-app 获取 android 手机 IMEI码

1、需求来源 最近项目上需要获取手机的IMEI码,并且在更换手机号登录后,需要提示重新更新IMEI码。 2、需求拆分 2.1 获取 IMEI 码 查阅 uni-app 官网发现在android 10 已经无法获取imei码,所以对于这个需求拆分成两种情况。 第一种情况&am…...

后台管理系统的通用权限解决方案(八)认证机制介绍、JWT介绍与jjwt框架的使用

文章目录 1 认证机制介绍1.1 HTTP Basic Auth1.2 Cookie-Session Auth1.3 OAuth1.4 Token Auth 2 JWT2.1 JWT介绍2.2 JWT的数据结构2.2.1 JWT头2.2.2 JWT有效载荷2.2.3 JWT签名 3 jjwt3.1 jjwt介绍3.2 jjwt案例 1 认证机制介绍 1.1 HTTP Basic Auth HTTP Basic Auth 是一种简…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道(多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染)、两级检索(倒排 BM25 向量 HNSW)并以大语言模型兜底”的整体框架: 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后,分别用…...

.Net框架,除了EF还有很多很多......

文章目录 1. 引言2. Dapper2.1 概述与设计原理2.2 核心功能与代码示例基本查询多映射查询存储过程调用 2.3 性能优化原理2.4 适用场景 3. NHibernate3.1 概述与架构设计3.2 映射配置示例Fluent映射XML映射 3.3 查询示例HQL查询Criteria APILINQ提供程序 3.4 高级特性3.5 适用场…...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...

定时器任务——若依源码分析

分析util包下面的工具类schedule utils: ScheduleUtils 是若依中用于与 Quartz 框架交互的工具类,封装了定时任务的 创建、更新、暂停、删除等核心逻辑。 createScheduleJob createScheduleJob 用于将任务注册到 Quartz,先构建任务的 JobD…...

Axios请求超时重发机制

Axios 超时重新请求实现方案 在 Axios 中实现超时重新请求可以通过以下几种方式: 1. 使用拦截器实现自动重试 import axios from axios;// 创建axios实例 const instance axios.create();// 设置超时时间 instance.defaults.timeout 5000;// 最大重试次数 cons…...

Redis数据倾斜问题解决

Redis 数据倾斜问题解析与解决方案 什么是 Redis 数据倾斜 Redis 数据倾斜指的是在 Redis 集群中,部分节点存储的数据量或访问量远高于其他节点,导致这些节点负载过高,影响整体性能。 数据倾斜的主要表现 部分节点内存使用率远高于其他节…...

Linux 中如何提取压缩文件 ?

Linux 是一种流行的开源操作系统,它提供了许多工具来管理、压缩和解压缩文件。压缩文件有助于节省存储空间,使数据传输更快。本指南将向您展示如何在 Linux 中提取不同类型的压缩文件。 1. Unpacking ZIP Files ZIP 文件是非常常见的,要在 …...

GitHub 趋势日报 (2025年06月06日)

📊 由 TrendForge 系统生成 | 🌐 https://trendforge.devlive.org/ 🌐 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 📈 今日获星趋势图 今日获星趋势图 590 cognee 551 onlook 399 project-based-learning 348 build-your-own-x 320 ne…...

作为测试我们应该关注redis哪些方面

1、功能测试 数据结构操作:验证字符串、列表、哈希、集合和有序的基本操作是否正确 持久化:测试aof和aof持久化机制,确保数据在开启后正确恢复。 事务:检查事务的原子性和回滚机制。 发布订阅:确保消息正确传递。 2、性…...

淘宝扭蛋机小程序系统开发:打造互动性强的购物平台

淘宝扭蛋机小程序系统的开发,旨在打造一个互动性强的购物平台,让用户在购物的同时,能够享受到更多的乐趣和惊喜。 淘宝扭蛋机小程序系统拥有丰富的互动功能。用户可以通过虚拟摇杆操作扭蛋机,实现旋转、抽拉等动作,增…...