1.1、引言如果在没有太多经验可借鉴的情况下,要设计一套完整可用的移动端IM架构,难度是相当大的。原因在于,IM系统(尤其是移动端IM系统)是多种技术和领域知识的横向应用综合体:网络编程、通信安全、高并发编程、移动端开发等,如果要包含实时音视频聊天的话,则还要加上难度更大的音视频编解码技术(内行都知道,把音视频编解码及相关技术玩透的,博士学位都可以混出来了),凡此种种,加上移动网络的特殊性、复杂性
1.前端的技术体系前端代码运行在浏览器之上,并不和操作系统耦合,就像java运行在jvm一样,都是在平台之上,而平台是可以做移植和适配的。前端这些年的发展,整体可以分为两方面,平台之上的前端发展,和平台本身的发展。前端代码的运行平台现在不只限于pc端浏览器、移动端浏览器,也可以是app中的hybrid的页面,可以是node上的后端或者做工程化的代码,可以是electron做的桌面端,还可以是wee
转载 2023-09-30 16:18:22
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0、背景        边缘计算开源项目是当前业界为解决垂直领域的计算和网络资源应用问题提出的一套解决方案,根据不同的应用场景有多种类型的平台。笔者将github上关注度较高的边缘计算开源平台进行了对比研究,简述了每个开源项目设计目标,基本功能和应用场景,帮助用户在自己的领域选择合适的边缘计算平台。1、边缘计算开源系统     
提起 B 端设计,我们可能下意识的会想起后台设计,大部分情况是以 PC 端为主的界面设计。更深一步去想,B 端设计的需求来源是复杂业务,设计师的主要工作是为了满足这些需求给出合理方案。在大量的需求和逻辑中,设计师的方案往往顾此失彼,使得设计不能同时满足用户体验和业务需求。无论面对多复杂的 B 端设计,我的解决方案永远都是基于任务为核心的设计模式,它是基于任务场景、任务发起方、任务角色、产品易用性的
参与过国内几款网游的后端研发工作,有mmo,也有web,有感于目前大大小小的游戏公司的开发现状:重复从头开发,项目与项目缺乏共用性,直接导致项目周期变长,成本增加,风险也随之上升。为什么不把共用的部分框架化,平台化呢? 有点类似于前端的引擎一样。沿着这个思路,我们来统计一下后端有哪些部分是可以平台化的?1. I/O 网络I/O,磁盘I/O,完全可以做到对上层游戏逻辑透明,不需要关心协议,缓存,也不需要关心到底是用epoll,iocp,逻辑层唯一需要关心的是数据的投递目的地和地。2. 线程模型线程模型稍微复杂一点,因为关系到游戏逻辑的并行处理,这部分在我看来,可以做到99%的透明。3. 内存
转载 2012-02-22 23:04:00
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对于任何应用软件来说,系统管理功能至关重要。系统管理一般又被成为后台管理功能,包括了:用户管理、权限管理、角色管理、文档管理、组织管理、操作权限设置、日志管理等很多涉及到整个应用程序运行的所有管理功能。嵌入式BI Wyn Enterprise 已经具备了非常完善和强大的系统管理能力。在Wyn Enterprise V5.0 Update1 新版中,又新增了更多管理功能。子管理员新增用户管理权限系统
  在近年来的UI设计领域,B端UI设计的行业概念愈发火热,可能会经常听到B端、C端这两个词,有些人可能对此一知半解,当然不是所有人都了解这些行业术语。那么UI设计中常说的b端c端是什么意思?你知道吗,下面小编简单介绍一下。  c端指的是消费者、个人用户Consumer;顾名思义就是面向个人用户提供服务的产品,是直接服务于用户的。b端指的是企业或商家Business;顾名思义就是面向商家、企业级、
转载 2023-12-23 19:38:32
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前端是怎么搞app的,学习了。。。搭建开发环境不需要搭建ios和android的开发环境,只需要下载hbuilder(估计需要java环境支持),选定ui目前推荐mui,效果不错写事件通过js调用原生方法实现app效果写业务逻辑常用网址http://dev.dcloud.net.cn/mui/ui/http://www.html5plus.org/doc/h5p.html  H
转载 2023-07-06 10:58:04
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大数据时代移动边缘计算架构中的差分隐私保护(一)一些概念的学习2019/3/17基于随即响应技术的差分隐私拉普拉斯噪声的数学基础用python实现拉普拉斯噪声的仿真 一些概念的学习2019/3/17基于随即响应技术的差分隐私以下资料整理来源于:本地化差分隐私:如何面对非可信的世界随机响应技术就是主流的数据扰动机制,由于扰动添加的流程被分配到客户端,因此数据安全性的保证【不再依赖于一个可信实体】,
一、边缘智能的主要研究方向模型优化任务资源分配边缘联邦智能云边协同1.模型优化1.1、结构性优化 模型剪枝、模型量化、低秩因子分解1.2、非结构性优化 知识蒸馏、紧凑网络设计1.3、协同性优化 模型分割2.任务资源分配2.1、计算卸载 基于能耗的MEC计算卸载、基于时延的MEC计算卸载2.2、缓存资源分配 MEC缓存管理、MEC排队模型、MEC负载共享和平衡2.3、资源调度 MEC任务分配/卸载、
边缘计算全球制造业正在经历一场数字化转型的变革,边缘计算这个概念这几年逐渐进入了人们的视线,在介绍这个概念之前,我们先来认识一下未来工业互联网全流域生态链的总体架构图。在上面这张图中我们可以清楚的看到,边缘计算是处于整个生态链的最底端,是整个工业产业链的“基石”,是所有上层设计的数据航母,在过往几十年的工业发展历程中,人们可能更多注重“机器换人”所创造的最直观的经济效益,而在整个产业链向更高水平层
转载 2024-03-29 11:21:52
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文章目录1 阿里云物联网平台1.1 设备接入1.2 设备管理1.3 安全能力1.4 规则引擎 1 阿里云物联网平台根据阿里云物联网平台文档可以了解到所有有关阿里云物联网平台的介绍。阿里云物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力,向下连接海量设备,支撑设备数据采集上云;向上提供云端 API,服务端通过调用云端 API 将指令下发至设备端,实现远程控制。物联网平台也提供了其他增值能力,如设备管理、
从事互联网行业有三年多了,对自己当初所做的系统/产品/服务的产品定位一直没有一个清晰的认识。直到最近组里的周会上,一同事分享社群经济以及抖音、快手等C端产品时,才觉得有必须要梳理一下常见的互联网B端、C端产品的概念,于是有了这篇文章。B端产品即To B(To Business),也叫称为2B产品,直接面向商家、企业级、业务部门提供的服务产品。这类产品间接服务于用户,比如后台产品、 ERP 系统、O
 KubeEdge开源背景KubeEdge在18年11月24日的上海KubeCon上宣布开源,技术圈曾掀起一阵讨论边缘计算的风潮,从此翻开了边缘计算和云计算联动的新篇章。KubeEdge即Kube+Edge,顾名思义就是依托K8S的容器编排和调度能力,实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。KubeEdge架构上包含两部分,分别是云端和边缘侧。云端负责应用和配置的下发,边缘侧则负责运
转载 2024-07-17 13:31:53
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初始化项目1、在安装了node.js的前提下,使用以下命令npm install --g vue-cli2、在将要构建项目的目录下vue init webpack myproject(项目目录名称)一路回车如下中间会让选择ESLint进行项目代码风格检查,为了美观和效率,可以开起来,vue-router用起来,红框框中的两个测试,不要也罢,后面是问要使用哪个进行install依赖包,默认npm好了
转载 2023-07-06 10:59:01
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伴随着2.0版本边缘计算平台项目的发布,OpenStack基金会的StarlingX达到了另一个重要的里程碑。基于Wind River Systems贡献的代码,StarlingX于2018年底推出,以支持边缘计算云软件基础设施的开发和部署。边缘计算的基本前提是计算能力部署在网络边缘,即5G蜂窝基站、远程位置或小型分支。StarlingX 2.0一个关键的新特性是Kubernetes容器编排引擎的
物联网平台是物联网整体解决方案的核心。目前,物联网云平台的主要应用包括智慧生活、智慧产业和智慧城市三大类,在智能家居、工业物联网、车联网、建筑节能、可穿戴设备等市场呈现良好发展势头。除了IBM、谷歌、亚马逊、微软、腾讯、阿里云、百度智能云等巨头,一些新兴科技公司也在积极布局物联网平台。典型如2021年在美上市的涂鸦智能,成为全球物联网云第一股。一、物联网云平台是什么物联网平台是物联网产业链条中的关
目录一阶边缘检测基本一阶差分算子Robert算子Prewitt算子Sobel算子Canny算子 二阶边缘检测拉普拉斯算子LoG算子各种边缘检测算子的比较 低层次的特征是不需要任何形状信息(空间关系的信息)就可以从图像中自动提取的特征,所有低层次方法都可以作为高层次特征提取的预处理,从而在图像中找到形状(边缘)。边缘是一组相连的像素集合,边缘周围像素的灰度值存在强烈的反差。边缘
来源:中国电子技术标准化研究院、阿里云摘要:《边缘云计算技术与标准化白皮书》近期发布,定义了边缘云计算的概念和标准等。中心云和边缘云相互配合,实现中心-边缘协同、全网算力调度、全网统一管控等能力,真正实现“无处不在”的云。今天全面认识一下“边缘云”。最近,中国电子技术标准化研究院、阿里云等单位共同编制并发布了一份《边缘云计算技术与标准化白皮书》,定义了边缘云计算的概念和标准等。
边缘数据采集技术架构现今被广泛关注,特别是在物联网(IoT)和智能设备盛行的背景下。随着大量数据在边缘设备上生成,如何高效地收集、存储和处理这些数据便成了一个亟待解决的问题。在这样的背景之下,边缘数据采集的技术架构不仅需要应对数据量庞大的挑战,同时还需确保及时性和可靠性。 > 在物联网快速发展的今天,边缘数据采集变得越来越重要。由于增加的设备数量,传统的云计算模型面临着延迟和带宽限制的问题,边缘
原创 6月前
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