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徐小夕
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4年前
基于React+Koa实现一个h5页面可视化编辑器
前言前段时间笔者一直忙于数据可视化方面的工作,比如如何实现拖拽式生成可视化大屏,如何定制可视化图表交互和数据导入方案等,这块需求在B端企业中应用非常大,所以非常有探索价值。本篇文章并非和数据可视化相关,而是通过抽象技术底层,将其应用于H5页面可视化搭建上,通过技术的手段实现拖拽式生成H5页面。这块也有非常多的应用场景,比如我们需要开发一个移动端网站,一
Irene181
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3年前
装逼篇 | 抖音超火的九宫格视频是如何生成的,Python 告诉你答案
1\.场景如果你经常刷抖音和微信朋友圈,一定发现了最近九宫格短视频很火!从朋友圈九宫格图片,到九宫格视频,相比传统的图片视频,前者似乎更有个性和逼格除了传统的剪辑软件可以实现,是否有其他更加快捷方便的方式?比如:一键生成,批量生成?废话不多说,本篇文章将大家使用Python一键生成九宫格短视频,优雅地帮你在朋友圈装一次逼!2.准备在开始实战之前,使
liam
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3年前
这个API Hub厉害了,收录了钉钉企业微信等开放Api,还能直接调试!
01此前时不时会有一些研发小伙伴和我诉苦,说很多企业由于人力财力限制或者需求不强,会直接购买使用第三方的开放API,这样一来,一则由于开放项目不是量身定制的,寻找自己合适的接口也要搜索调研蛮多时间。二则这种合作方式下API提供者通常只会提供调用权限和一份接口文档,研发童鞋调试的时候只能手动一个个把接口数据复制到调试工具,费时费力。综合上述两大痛点,我给
helloworld_94734536
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3年前
物联网云平台盘点
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台,物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对http,https协议访问相对单一,而对https有些设备不能访问,需要轻量级的访问协议。物联网场景的多样,使得没有任何一个产品能解决所有问题。物联网平台也一样,今天来盘点一下国内一些物联网平台的主要特点。一站式托管
Stella981
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3年前
ExMobi+Agile Lite开发内置浏览器APP
微信对内置浏览器的定制封装,使得H5的流量入口再次重新被定义。在原生程序中使用H5也成为非常必要的一种搭配。这也得益于H5对于简单的浏览性质的内容可以很好的进行展现和传播。由于在实际项目中有需要在移动端使用到H5,而大部分H5页面都是来源于网络的,所以这里尝试使用ExMobi(https://www.oschina.net/action/GoToLi
Stella981
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3年前
D3.js入门指南
近期略有点诸事不顺,趁略有闲余之时,玩起D3.js。之前实际项目中主要是用各种chart如hightchart、echarts等,这些图形库玩起来貌都是完美的,一切皆可配置,但几年前接触了D3之后,觉得前面那chart类库局限的地方在于,基本不可定制;而D3呢,你说了算,你想画出什么样的图,你说了算,自由度很大,当时就有点膜拜和仰慕,小打小闹的玩了几下,没
美味蟹黄堡
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2年前
快速又灵活的云服务器
信息化时代,越来越多的企业开始放弃传统服务器而使用云服务器。云服务器,作为一种可用于搭建网站、应用开发和测试的新型互联网服务托管平台,正在快速的崛起。那云服务器和传统服务器有哪些区别呢?它们各有的优劣势有哪些呢?一、费用投入传统服务器成本较高,所以主机租用或托管的价格较贵,每年至少千元以上。对于个人及中小团队来说,使用云服务器会更灵活实惠,且能满足不同的定制
李异
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1年前
羡慕别人的浏览器主页?一篇文章教会你如何定制属于自己的浏览器主页
如果你受够了一成不变的浏览器主页,想要做出一些改变,那这篇文章你一定要看到最后,你一定会收获一个与众不同的浏览器主页。
小万哥
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10个月前
RSS 解析:全球内容分发的利器及使用技巧
RSS(ReallySimpleSyndication)是一种XML格式,用于网站内容的聚合和分发,让用户能快速浏览和跟踪更新。RSS文档结构包括<channel>和<item>元素,允许内容创作者分享标题、链接和描述。通过RSS,用户可以定制新闻源,过滤不相关信息,提高效率。RSS支持不同版本,如RSS0.91和RSS2.0,其中RSS2.0语法简单且广泛使用。RSS提高网站流量,适用于新闻、博客、日历等频繁更新的站点。RSS的历史始于1997年,至今仍无官方标准,但已成为内容共享的重要工具。
AGIC.TWang
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6个月前
关于RAG
检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力,提升其精准性和实用性。它包含三个步骤:检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索,克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例,在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程,包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益,最终实现更深入的知识理解和推理,更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。
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