ThinkSNS+产品技术概要
一、PC端(web端)
服务端框架:Laravel 5.7+
前端框架:jQuery + Bootstrap 3
管理后台: html + jquery + bootstrap + vue
前端开发语言:HTML / CSS / JavaScript (ES5)
开发环境:PHP7.1.3+ / Nginx 1.10+ / Mysql 5.7+
运行环境:IE10+ / Chrome / Firefox / Safari 等支持ES5语法和Flex布局的浏览器
额外内容:Lodash + Axios + easemob + Dexie
开发软件:VSCode / Atom / Sublime Text / WebStorm / PHPStrom等,无特殊要求。
二、SPA端(手机H5)
开发框架:Vue2.6 (及其套件) / Axios
开发语言:HTML5 / Less / JavaScript (ES6)
开发环境:VS Code / ES Lint / nodejs 8+ / vue-dev tools
额外内容:Lodash + Axios + easemob + Dexie
开发软件:推荐VScode
三、Android APP端
开发语言:JAVA,部分接入kotlin
框架:
整体结构:MVP + Dagger2
技术说明 :Retrofit + Okhttp + Dagger2 + Rx + GreenDao + Glide
支持 lambda 表达式
开发软件:Android Studio 3.1(IDE) 编辑器,推荐使用最新版;
支持系统及机型:所有Android手机,Android 4.3 及以上系统。
四、Ios 端
开发语言:Swift 4.2、Objective-C
开发软件:XCode(IDE)版本10.2 ;Cocoapods 1.5.3
支持系统及机型:支持iPhone5s手机, iOS 9.0 以上系统。
设计模式:MVC
主要应用三方SDK:Alamofire、Realm、Kingfisher、SnapKit、Hyphenate、AMap、MarkdownView
五、服务器环境
PHP:PHP 7.1.3 +
扩展要求:
OpenSSL PHP 拓展
PDO PHP 拓展
Mbstring PHP 拓展
Tokenizer PHP 拓展
XML PHP 拓展
Ctype PHP 拓展
JSON PHP 拓展
BCMath PHP 拓展
Composer:推荐使用最新版
数据库:mysql 5.6+ 推荐 5.7+
系统:
Nginx 1.10 + 推荐1.12+
Centos 6+ 推荐 7.0+
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Go Consumer Library发布
信息摘要: Go SDK提供Consumer Library模式,提供断点续传、多实例负载均衡、弹性伸缩等实时消费能力 适用客户: Go语言开发者 版本/规格功能: Aliyun LOG Go Consumer Library是用Go语言编写的协同消费库,支持多个消费者同时消费logstore。例如在多个消费者同时消费一个LogHub中心的数据时,consumer Library会自动为各个消费者进行shard分配,提高拉取数据吞吐量,并保证多个消费者之间不会重复消费数据等。使用consumer Library消费数据可以为您带来多种优势,包括:性能优良,资源可控制,客户端断网恢复以后自动重新连接等等,用户只需专注在自己业务逻辑上,而无需关心shard分配、CheckPoint、Failover等事宜。 产品文档: * 原理简介及快速入
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脚把脚教你利用PAI训练出自己的CNN手写识别模型并部署为可用的服务
虽然已经 9102 年了MNIST手写数据集也早已经被各路神仙玩出了各种花样,比如其中比较秀的有用MINST训练手写日语字体的。但是目前还是很少有整体的将训练完之后的结果部署为一个可使用的服务的。大多数还是停留在最终Print出一个Accuracy。 这一次我们就借助阿里云的PAI平台来快速构建训练一个手写模型并且部署出一个生产可用级别的服务的教程让大家可以在其他的产品中调用这个服务作出更加有意思的项目。 整个部分会分为3篇文章分别对应机器学习中: 构建训练以及导出模型 模型的部署以及模型的调用。这篇文章里我们先讲讲如何构建训练并导出这个手写字体识别的模型。整个教程的代码基于Snapchat的ML大佬 Aymeric Damien 的Tensorflow 入门教程系列 Step 1: 下载代码 首先我们可以把代码Clone到本地或
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