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Android 架构模式如何选择

作者:vivo 互联网客户端团队-Xu Jie Android架构模式飞速演进,目前已经有MVC、MVP、MVVM、MVI。到底哪一个才是自己业务场景最需要的,不深入理解的话是无法进行选择的。这篇文章就针对这些架构模式逐一解读。重点会介绍Compose为什么要结合MVI进行使用。希望知其然,然后找到适合自己业务的架构模式 一、前言 不得不感叹,近些年android的架构演进速度真的是飞快,拿笔者工作这几年接触的架构来说,就已经有了MVC、MVP、MVVM。正当笔者准备把MVVM应用到自己项目当中时,发现谷歌悄悄的更新了开发者文档(应用架构指南 | Android 开发者 | Android Developers (google.cn))。这是一篇指导如何使用MVI的文章。那么这个文章到底为什么更新,想要表达什么?里面提到的Compose又是什么?难道现在已经有的MVC、MVP、MVVM不够用吗?MVI跟已有的这些架构又有什么不同之处呢? 有人会说,不管什么架构,都是围绕着“解耦”来实现的,这种说法是正确的,但是耦合度高只是现象,采用什么手段降低耦合度?降低耦合度之后的程序方便单元测试吗...

MegEngine Python 层模块串讲(下)

在前面的文章中,我们简单介绍了在MegEngine imperative中的各模块以及它们的作用。对于新用户而言可能不太了解各个模块的使用方法,对于模块的结构和原理也是一头雾水。Python作为现在深度学习领域的主流编程语言,其相关的模块自然也是深度学习框架的重中之重。 模块串讲将对MegEngine的 Python层相关模块分别进行更加深入的介绍,会涉及到一些原理的解释和代码解读。Python层模块串讲共分为上、中、下三个部分,本文将介绍 Python层的quantization模块。量化是为了减少模型的存储空间和计算量,从而加速模型的推理过程。在量化中,我们将权重和激活值从浮点数转换为整数,从而减少模型的大小和运算的复杂性。通过本文读者将会对量化的基本原理和使用MegEngine得到量化模型有所了解。 降低模型内存占用利器 —— quantization 模块 量化是一种对深度学习模型参数进行压缩以降低计算量的技术。它基于这样一种思想:神经网络是一个近似计算过程,不需要其中每个计算过程的绝对的精确。因此在某些情况下可以把需要较多比特存储的模型参数转为使用较少比特存储,而不影响模型的...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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。

WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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