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APICloud AVM多端开发 |《生鲜电商app开发》项目源码深度解析

此项目为生鲜电商app开发类应用,主要功能包括商品列表、商品详情展示、购物车、登录注册、个人中心等。 项目源码在 https://github.com/apicloudcom/avm-simple 仓库下”多端案例-生鲜电商“目录下。 项目中前端采用APICloud AVM多端开发技术进行开发,要点包括 scroll-view 滚动视图、下拉刷新、输入处理、swiper 轮播图、网络请求封装等。使用 APICloud 多端技术进行开发,实现一套代码多端运行,支持编译成 Android & iOS App 以及微信小程序。 项目后端则是使用的 APICloud 数据云 3.0 自定义云函数来构建的。 使用步骤 使用 APICloud Studio 3 作为开发工具。 下载本项目《生鲜电商app开发》源码。 在开发工具中新建项目,并将本源码导入新建的项目中,注意更新config.xml 中的 appid 为你项目的 appid。 使用 AppLoader 进行真机同步调试预览。 或者提交项目源码,并为当前项目云编译自定义 Loader 进行真机同步调试预览。 云编译 生成 Andr...

离散与提炼——一些关于向量召回算法优化方法的思考

✏️ 作者介绍: 周语馨,高级云智能工程师 最近做的很多向量召回的相关工作,主要集中在优化Faiss里面常用的几个算法,包括 IVFFlat 和 IVFPQ,并且针对这两个算法都做出了专门的优化。 前一阵子灵光乍现,想到了一种与具体算法无关的(或者更严格地说,与具体算法相关性较小的)优化方法,可以优化诸如 Flat、IVFFlat 或者 HNSW 等算法。我称之为“方法”而不是“算法”,是因为它遵从原有算法的逻辑,只是在计算过程中大幅降低了内存带宽,从而提升性能。因此经过优化的算法在召回率等方面完全不变。我把这种方法称为“离散与提炼(Discretize and Refine)”,以类比于 Google 的“Map and Reduce”,强调其方法论的地位。 开门见山,先来说说“离散与提炼”最核心的思想: 离散:使用 int8 和 bfp16 来表达原始向量,计算距离过程中使用这些压缩后的向量,从而降低内存带宽; 提炼:使用压缩后的向量计算得到的距离存在误差,但是足以剔除距离太远的点,之后在很小的一个候选集中使用原始向量计算精确距离。 接下来开始让我帮你一步步理解。 1. 背景 向量...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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