在Navigator 2.0推出之前,Flutter主要通过Navigator 1.0和其提供的 API(如push(), pop(), pushNamed()等)来管理页面路由。然而,Navigator 1.0存在一些局限性,如难以实现复杂的页面操作(如移除栈内中间页面、交换页面等)、不支持嵌套路由以及无法满足全平台(尤其是Web平台)的新需求。因此,Flutter官方团队决定对路由系统进行改造,推出了Navigator 2.0。
如果你已经使用 React 一段时间了,你可能听过“代码分割”和“动态导入”这些术语,尤其是在优化性能时。这些技术可以极大地提高你的 React 应用的速度和效率。本文将深入探讨如何利用这些技术让你的 React 应用如虎添翼。
随着深度学习和自然语言处理技术的不断进步, Retrieval-Augmented Generation(RAG)作为一种新兴的技术, 越来越受到关注。RAG技术通过将检索和生成方法相结合, 显著提升了生成任务的效果。本文将深入探讨RAG技术的应用, 并与大语言模型(LLM)直接推理进行对比, 阐述如何使用Chinese-CLIP作为向量模型,结合chunking技术和Redis Search向量存储引擎,实现检索增强生成的实战应用。
作为一个功能复杂的应用,无法避免地需要支持众多路径的回流,比如从Launcher、从Push通知、从端外H5、从合作第三方App以及从系统资源分享组件等。 我们知道,不同的回流路径会通过App的不同入口,带着不同的参数打开应用。而应用需要根据不同的回流路径,及其参数要求,跳转到目标页面,并完成完成相应的操作。在跳转到目标页面时,回流过程往往会被启动页、登入页、新手引导、升级、主页等条件检测和页面中断,导致无法顺利地完成目标页面的跳转和相应的操作。 整个回流过程如果不统一设计,代码会因为涉及的回流入口多,回流操作多,回流中断多,以及业务需求地不断增加和变更,变得复杂且高耦合。
在视频审核中,对于特定的违禁视频内容需要进行严格管控和封禁。例如:对于领导人在一些特定时期事件的丑化;视频中出现醒目的广告引导,这些广告最终可能指向境外一些赌博,淫秽网站;再有对于一些像是巴以冲突等时政事件的恶意抹黑。这些都需要审核系统在视频进审时可以快速识别并封禁这些内容。
二维码(QR Code)在现代生活中有广泛应用,从支付系统到信息传递,它们无处不在。本文提出了一种如何识别二维码的方法,主要贡献在于优化处理分辨率较高的图像时,由于二维码在整张图片中占据的比例较小, 传统的OpenCV WeChat QRCode的识别方法表现不佳的问题。下面描述详细的优化过程。