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vivo官网App模块化开发方案-ModularDevTool

作者:vivo 互联网客户端团队- Wang Zhenyu 本文主要讲述了Android客户端模块化开发的痛点及解决方案,详细讲解了方案的实现思路和具体实现方法。 说明:本工具基于vivo互联网客户端团队内部开源的编译管理工具开发。 一、背景 现在客户端的业务越来越多,大部分客户端工程都采用模块化的开发模式,也就是根据业务分成多个模块进行开发,提高团队效率。例如我们vivo官网现在的整体架构如下图,分为13个模块,每个模块是一个独立代码仓。 (注:为什么这么分,可以参考之前的一篇文章《Android模块化开发实践》) 二、痛点 完全隔离的代码仓,使每个模块更独立,更易于代码管理,但也带来了一些问题。 1、开发阶段,子仓开发以及集成开发调试,操作麻烦、易出错、难跟踪回溯 1.1、当开发时涉及的模块较多时,需要手动一个一个拉代码,多个子仓的代码操作非常麻烦,并且需要打开多个AndroidStudio进行开发; 1.2、子仓集成到主仓开发调试,有两种方式,但是都有比较大的缺点: (1)方式1,子仓通过maven依赖,这种方式需要不断的发布子仓的snapshot,主仓再更新snapshot,效...

课程回顾|以智能之力,加速媒体生产全自动进程

本文内容整理自「智能媒体生产」系列课程第二讲:视频AI与智能生产制作,由阿里云智能视频云高级技术专家分享视频AI原理,AI辅助媒体生产,音视频智能化能力和底层原理,以及如何利用阿里云现有资源使用音视频AI能力。课程回放见文末。 01 算法演进:视频AI原理 在媒体生产的全生命周期中,AI算法辅助提升内容生产制作效率,为创作保驾护航。 智能生产全链路 智能生产全链路可分为五大部分。传统的媒体生产包含采集、编辑、存储、管理和分发五个流程,随着人工智能技术的兴起,五大流程涉及到越来越多的机器参与,其中最主要的便是AI技术的应用。以下举例说明: l 采集 在摄像机拍摄时同步进行绿幕抠图,这在演播室或者影视制作场景中是比较常见的。 l 编辑 编辑过程运用到很多技术,比如横转竖、提取封面、叠加字幕等,同时这些字幕还可以通过语音识别的方式提取出来再叠加在画面上。 l 存储 视频在采集和编辑之后,需要存储下来进行结构化分析,像智能标签就是运用在存储场景,从视频中提取出相应的标签,进行结构化的存储,并把视频库中的视频进行结构化关联。 l 管理 存储下来的视频如何管理?如何通过关键词检索到对应的视频?在管...

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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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