WeChat ミニ プログラムに関する基礎知識
これは【プログラミングを本気で学ぶ】シリーズ(WeChatミニプログラム入門)の4番目の記事です。いいね、シェア、メッセージを残してください。
このシリーズは、一定の開発経験を持つフロントエンドコーダーに適していますが、初心者は注意する必要があります。
この記事は、WeChat ミニ プログラムの紹介シリーズの最初の記事です:
1. チュートリアルの構成2. ミニ プログラムの背景とアプリケーション シナリオ
。ミニプログラムの利点と制限事項
4. 始めるための必需品
》》
学習の手配
上記の順序は変更される場合があります。
》》》
背景PC インターネットの時代には、誰もがこの状況を経験したはずです。ソフトウェア更新のプロンプトを時々受け取り、数分またはそれ以上待たされ、その後ログインするのを忘れるアカウント番号またはパスワードのダウンロード
インストールが完了します。たとえば、会社が ERP システムに接続している場合、コンピュータにクライアントをインストールする必要があり、アップグレードするたびに手動でダウンロードしてインストールする必要があります。 モバイルインターネットの時代には、PCインターネットC/S
アーキテクチャにも避けられない問題があり、あらゆるニーズに応じてAPPのインストールが必要となり、ますます多くのAPPアプリケーションがモバイルのストレージスペースを埋め尽くしています。では、ダウンロードやインストールを必要とせず、クライアントのようなスムーズでフレンドリーなユーザー エクスペリエンスを提供できるソフトウェア アーキテクチャはあるのでしょうか? 答えはHTML5 +
javascript;
》》》ミニプログラムとは何ですか? ミニ プログラムは、WeChat サブスクリプション アカウント、サービス アカウント、エンタープライズ アカウントに続く、WeChat クライアント上で実行される新しい WeChat アプリケーション フォームです。ダウンロードやインストールは必要なく、ネイティブ アプリケーションと同様のエクスペリエンスを備えています。
JavaScript+WXML+WXSSの混合で書かれていますが、ブラウザ上で動作するわけではないので、ブラウザの動作が不安定になる問題はある程度回避されます。
》》》
ミニプログラムは、Zhang Xiaolong が言うところのサービス APP に適しています。すべてのサービスがミニ プログラムに適しているわけではありませんが、製品に次の特性がある場合は、ほとんどのサービスとスタートアップが独自のミニ プログラムに接続できます: 1. 流程简单
2. 低频
3. 非刚需
プロセスの簡素化:コア機能を使用すると、ユーザーは面倒な選択や中断をすることなく、ワンステップでニーズを満たすことができます。
低頻度: 電車の切符の販売や電話料金の請求など、ユーザーの使用頻度は半月または月に 1 回のみです。
非厳格なニーズ: 家事、オンライン教育、求人、中古品の売買、旅行、発券、その他の特定のシナリオなど、ユーザーが一時的に放棄できるニーズとして理解できます。
》》
メリットとデメリットメリット: 1. 有微信庞大的基础用户
2. 无需下载安装和更新
3. 统一了Android、IOS、WP三大平台,一套程序,多处运行。
4. 缩短产品开发周期和和节省人力成本,这一点对初创公司尤为重要。
1. 平台封闭性过高,比如无法接入支付宝,目前只能使用腾讯自家的支付产品。 2. 不兼容某些WEB标准协议 3. 不支持NPM 4. 组件不完善 5. 不能在浏览器运行 6. 苹果会答应吗?
》》》
始めるために必須のもの1. 一台不那么差的电脑 2. 熟悉HTML、CSS、ES6标准 3. 熟练使用javascript,对flex和redux有了解,你可以轻松掌握小程序。 4. 重要的是要有浓厚的兴趣和持久的学习动力。
この記事では、 WeChatミニプログラム、適用可能なシナリオと同様に、全員がその後の学習で迷子にならないように、ミニプログラムの概要を全員に理解してもらいます。
以上がWeChat ミニ プログラムに関する基礎知識の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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拡散はより良いものを模倣するだけでなく、「創造」することもできます。拡散モデル(DiffusionModel)は、画像生成モデルである。 AI 分野でよく知られている GAN や VAE などのアルゴリズムと比較すると、拡散モデルは異なるアプローチを採用しており、その主な考え方は、最初に画像にノイズを追加し、その後徐々にノイズを除去するプロセスです。ノイズを除去して元の画像を復元する方法は、アルゴリズムの中核部分です。最後のアルゴリズムは、ランダムなノイズを含む画像から画像を生成できます。近年、生成 AI の驚異的な成長により、テキストから画像への生成、ビデオ生成など、多くのエキサイティングなアプリケーションが可能になりました。これらの生成ツールの背後にある基本原理は、以前の方法の制限を克服する特別なサンプリング メカニズムである拡散の概念です。

キミ: たった 1 文の PPT がわずか 10 秒で完成します。 PPTはとても面倒です!会議を開催するには PPT が必要であり、週次報告書を作成するには PPT が必要であり、投資を勧誘するには PPT を提示する必要があり、不正行為を告発するには PPT を送信する必要があります。大学は、PPT 専攻を勉強するようなものです。授業中に PPT を見て、授業後に PPT を行います。おそらく、デニス オースティンが 37 年前に PPT を発明したとき、PPT がこれほど普及する日が来るとは予想していなかったでしょう。 PPT 作成の大変な経験を話すと涙が出ます。 「20 ページを超える PPT を作成するのに 3 か月かかり、何十回も修正しました。PPT を見ると吐きそうになりました。」 「ピーク時には 1 日に 5 枚の PPT を作成し、息をすることさえありました。」 PPTでした。」 即席の会議をするなら、そうすべきです

北京時間6月20日早朝、シアトルで開催されている最高の国際コンピュータビジョンカンファレンス「CVPR2024」が、最優秀論文やその他の賞を正式に発表した。今年は、最優秀論文 2 件と学生優秀論文 2 件を含む合計 10 件の論文が賞を受賞しました。また、最優秀論文ノミネートも 2 件、学生優秀論文ノミネートも 4 件ありました。コンピュータービジョン (CV) 分野のトップカンファレンスは CVPR で、毎年多数の研究機関や大学が集まります。統計によると、今年は合計 11,532 件の論文が投稿され、2,719 件が採択され、採択率は 23.6% でした。ジョージア工科大学による CVPR2024 データの統計分析によると、研究テーマの観点から最も論文数が多いのは画像とビデオの合成と生成です (Imageandvideosyn

LLM が大量のデータを使用して大規模なコンピューター クラスターでトレーニングされていることはわかっています。このサイトでは、LLM トレーニング プロセスを支援および改善するために使用される多くの方法とテクノロジが紹介されています。今日、私たちが共有したいのは、基礎となるテクノロジーを深く掘り下げ、オペレーティング システムさえ持たない大量の「ベア メタル」を LLM のトレーニング用のコンピューター クラスターに変える方法を紹介する記事です。この記事は、機械がどのように考えるかを理解することで一般的な知能の実現に努めている AI スタートアップ企業 Imbue によるものです。もちろん、オペレーティング システムを持たない大量の「ベア メタル」を LLM をトレーニングするためのコンピューター クラスターに変換することは、探索と試行錯誤に満ちた簡単なプロセスではありませんが、Imbue は最終的に 700 億のパラメータを備えた LLM のトレーニングに成功しました。プロセスが蓄積する

Machine Power Report 編集者: Yang Wen 大型モデルや AIGC に代表される人工知能の波は、私たちの生活や働き方を静かに変えていますが、ほとんどの人はまだその使い方を知りません。そこで、直感的で興味深く、簡潔な人工知能のユースケースを通じてAIの活用方法を詳しく紹介し、皆様の思考を刺激するコラム「AI in Use」を立ち上げました。また、読者が革新的な実践的な使用例を提出することも歓迎します。ビデオリンク: https://mp.weixin.qq.com/s/2hX_i7li3RqdE4u016yGhQ 最近、Xiaohongshu で一人暮らしの女の子の生活 vlog が人気になりました。イラスト風のアニメーションといくつかの癒しの言葉を組み合わせれば、数日で簡単に習得できます。

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