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使用 Taro 开发鸿蒙原生应用 —— 探秘适配鸿蒙 ArkTS 的工作原理

背景 在上一篇文章中,我们已经了解到华为即将发布的鸿蒙操作系统纯血版本——鸿蒙 Next,以及各个互联网厂商开展鸿蒙应用开发的消息。其中,Taro作为一个重要的前端开发框架,也积极适配鸿蒙的新一代语言框架 —— ArkTS。 本文将深入探讨 Taro 适配鸿蒙 ArkTS 框架的工作原理,接下来我们先一同看看适配的整体思路。 整体思路 在适配 ArkTS 的整体思路上面,和适配小程序类似的,我们优先采用了偏运行时的适配方案,在运行时将 Taro 虚拟 DOM 树映射到对应的 ArkTS UI 组件。 选择偏运行时方案的原因 1. 前端框架 React/Vue 的 DSL 范式和 ArkTS 的 UI 范式差异较大 以 React 为例,我们在 React 和 ArkTS 两边都简单渲染一个Button组件,并给这个组件赋予一些简单的样式属性: 可以看到单纯是一个简单的Button组件例子,两边的代码结构其实就已经有较大的差异,更不用说在实际的项目中,我们还需要考虑到各种各样的循环体和表达式,如果将这些代码放在编译时去进行解析和转换,难免会出现各种各样的错误和遗漏,并且也无法保证转换后代...

AI Native工程化:百度App AI互动技术实践

作者 | GodStart 导读 随着AI浪潮的兴起,越来越多的应用都在利用大模型重构业务形态,在设计和优化Prompt的过程中,我们发现整个Prompt测评和优化周期非常长,因此,我们提出了一种Prompt生成、评估与迭代的一体化解决方案,以解决Prompt测评和优化过程中的挑战,加快业务和大模型结合的速度。 全文6796字,预计阅读时间17分钟。 01 背景 随着大模型技术在互动AI应用中的探索和实践,我们见证了其在用户体验和平台互动氛围方面的显著成效。这种技术不仅改善了用户互动率和参与时长,还为提供更丰富的互动体验开辟了新途径。基于这一认识,我们设定了三个关键的发展目标:首先,扩大大模型在不同互动场景中的应用范围,覆盖更多的内容和用户群体;其次,提高大模型在处理各种互动需求时的能力,以适应更广泛的垂直领域;最后,持续创新和完善基于大型模型的AI应用,不断优化和重构互动模式。这些目标的实现将极大地提升用户的参与度,同时使我们的平台互动体验方面保持领先。 在这些策略的实施过程中一系列关键的挑战和痛点逐渐显现。首先是数据分散的问题,多种类型的资源数据散布在不同的消息队列中,使得数据集成...

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