鸿蒙2025:领航者的技术突围战 鸿蒙2025・领航者闯关记:技术突破与生态共建的全景实践指南在万物互联时代全面来临的2025年,鸿蒙操作系统已从技术创新的"跟跑者"蜕变为行业标准的"定义者"。本文将以三大主题赛道为框架,系统剖析鸿蒙6.0的技术特性、开发者成长路径及生态实践案例,为开发者提供从技术攻坚到价值实现的完整路线图。通过分布式能力深 操作系统 2026年01月03日 179 点赞 0 评论 12225 浏览
[鸿蒙2025领航者闯关] 拒绝无效复盘:我将100+个踩坑血泪史,重构为ArkTS自动化防御堡垒 目录 序言:独立开发者的困境 第一章:顶层设计——构建缺陷防御矩阵 1.1 缺陷的本体论:从错误到资产 1.2 建立回归矩阵 第二章:深水区实战——权限管理的动态攻防 核心代码实现:Shell 命令注入测试 深度解析:为什么这么做? 第三章:幽灵地 操作系统 2026年01月03日 182 点赞 0 评论 13773 浏览
最佳实践 - 基于 ArkUI 鸿蒙五子棋开发:从 0 到 1 构建全场景轻应用 最佳实践 - 基于 ArkUI 鸿蒙五子棋开发:从 0 到 1 构建全场景轻应用 前言 本文以 “鸿蒙五子棋” 案例,从项目架构搭建、核心模块开发,到技术原理拆解与调试工具应用,呈现从 0 到 1 构建鸿蒙轻应用全流程,为开发者提供 “理论 + 实战” 参考,帮助小伙伴们快速掌握 ArkUI 开发范式 操作系统 2026年01月03日 74 点赞 0 评论 14730 浏览
【Linux】2025 可用:在 Linux 下游玩《炉石传说》国服(hearthstone-linux 实战 参考项目hearthstone-linux 一、背景说明《炉石传说》国服回归后,官方依然没有提供 Linux 客户端。 目前比较常用的第三方方案是开源项目 hearthstone-linux,但在实际使用过程中会发现: 直接选择国服(cnÿ 操作系统 2026年01月03日 147 点赞 0 评论 7636 浏览
SGLang调优:从原理到实践(Ubuntu 22.04 + CUDA 12.6) 作者:吴业亮 博客:wuyeliang.blog.csdn.netSGLang是面向LLM推理的高性能框架,主打动态对话编排和低延迟高吞吐,核心优化围绕LLM推理的三大瓶颈(KV缓存、内存带宽、算子效率)。本文基于Ubuntu 22.04 + CUDA 12.6 + 最新SGLang, 操作系统 2026年01月03日 81 点赞 0 评论 11301 浏览
工厂模式(一)—工厂模式简介 前言 在Android开发过程中,我们也会涉及到到工厂模式的使用,今天就来大致讲讲工厂模式吧。 今天涉及内容: 工厂模式种类 工厂模式使用场景 一. 工厂模式种类 工厂模式的种类分为: 简单工厂:将创建一类对象的细节(new的过程)封装在一个类(工厂类)中,外界只需要通过这个工厂类根据特定的参数就能直接获取想要的对象。 工厂方法模式:定义一个创建对象的接口,由其子类来决定要实例化的类是哪 后端 2026年01月03日 53 点赞 0 评论 1974 浏览
数组染色-求任意两个数的和都是偶数的子数组个数 题目描述 小红拿到了一个长度为n的数组。她希望把一些数(不少于2个数)染红,满足任意两个染红的数之和都是偶数。小红想知道,一共有多少种不同的染色方案?答案对取模。我们认为,对两个方案,只要存在某个数的染色情况不同,则认为是两种不同的方案。 输入描述 第一行输入一个正整数n,代表数组的长度。 第二行输入n个正整数,代表小红拿到的数组。 数据范围: 输出描述 输出一个整数,代表染色方案对取 后端 2026年01月03日 92 点赞 0 评论 20303 浏览
Unity 中的反射使用详解 1. Unity 中反射的特殊性Unity 中的反射使用与标准 C# 基本相同,但需要注意以下特殊点:1.1 Unity 对象特殊处理csharp // MonoBehaviour 的特殊性 public class Player : MonoBehaviour { public int health = 100; private string 游戏 2026年01月03日 114 点赞 0 评论 5666 浏览
《量子力学少年版 Quantum Mechanics for Juniors》初读笔记(一) 1.矩阵很重要,它是量子力学里经常用到的独特的“数”形式,有独特的算法,因此,可以表述相应的物理现象。p41 2.物理操作的非对易性是量子力学的核心。p41 3.利用液化的方式,获得浓度高淳的氢气。就能获得纯粹的氢原子的发射光谱。p14 4.我们看到了光之我们以为可以用波和粒子的概念加以近似描述的两个侧面,看到了存在的不同侧面,是一种进步,庄子的“两忘而化其道”,才见高明。p44 人工智能 2026年01月03日 42 点赞 0 评论 7713 浏览
基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离学生课堂行为识别检测系统(DeepSeek智能分析+web交互界面) 项目摘要本项目旨在研发一个基于先进YOLO系列目标检测算法(YOLOv8/v10/v11/v12)与SpringBoot框架的前后端分离式学生课堂行为智能识别与分析系统。系统通过深度学习技术,自动识别学生在课堂上的多种典型行为,如举手、阅读、书写、使用手机、低头、趴桌等。系统提供Web交互界面,支持用户管理、多种检测模式 用户体验设计 2026年01月03日 89 点赞 0 评论 1975 浏览