0.7MB 能用来干嘛?

本文涉及的产品
mPaaS订阅基础套餐,标准版 3个月
简介: mPaaS 扫码组件现已优化:更轻更快更强

0.jpg

所以,0.7MB
能用来干嘛?

…………

mPaaS 扫码组件现已强势优化

让您更轻更快更强

实现支付宝原生扫码能力的接入


更轻:仅需 0.7M
(Android 端体积 0.7MB,iOS 端体积 2.4MB)

更快:无需改造现有工程,15 分钟即可拥有

更强:优化率高达 95%

全新的接入助手
从现在开始,让「mPaaS 接入助手」帮助您,让每一项接入步骤都条理清晰、同时具备可视化;
不再担心接入复杂度,顺心也顺畅。

真正的多架构适配
不只是包体积优化,为适配多样化的接入需求,mPaaS 正式支持 ARM、ARM-V7A、ARM-V8 等架构。

开发指南重磅升级
文档结构已得到深度重构;
我们依据您的「开发环境、版本、接入需求」设计了接入流程,同时以“快速开始”和“进阶指南”进行内容分类;
希望不仅是您的阅读体验得到改善,同样还有接入 mPaaS。


0.jpg

动态-logo.gif
公众号媒体导流矩阵.jpg

相关文章
|
机器学习/深度学习 测试技术 定位技术
YOLOPoint开源 | 新年YOLO依然坚挺,通过结合YOLOv5&SuperPoint,成就多任务SOTA
YOLOPoint开源 | 新年YOLO依然坚挺,通过结合YOLOv5&SuperPoint,成就多任务SOTA
300 0
|
机器学习/深度学习 PyTorch Go
YOLOv5的Tricks | 【Trick4】参数重结构化(融合Conv+BatchNorm2d)
这篇文章是想要记录yolov5在模型搭建过程中的一个融合模块,就是把卷积与批归一化的参数进行融合,想卷积带有批归一化的性质,使得推理过程中可以加快模型推理速度,简化整个模型结构,实现训练与推理两个阶段的解耦。
1171 0
YOLOv5的Tricks | 【Trick4】参数重结构化(融合Conv+BatchNorm2d)
|
存储 Python
Python中类方法、实例方法与静态方法的区别
这三种方法的正确使用可以使代码更加清晰、组织良好并且易于理解,从而有效地支持软件开发的面向对象编程范式。
338 1
|
缓存 开发框架 .NET
阿里云服务器经济型e和通用算力型u1实例与轻量应用服务器区别及选择参考
在目前阿里云的活动中,价格比较优惠的云服务器有轻量应用服务器和经济型e和通用算力型u1实例的云服务器,尤其是轻量应用服务器2核2G3M带宽61元1年,经济型e实例2核2G3M带宽99元1年,通用算力型u1实例2核4G5M带宽199元1年,是用户关注度最高的几款云服务器。有的新手用户由于是初次使用阿里云服务器,对于轻量应用服务器和经济型e和通用算力型u1实例的相关性能并不是很清楚,本文为大家做个简单的介绍,以供参考。
阿里云服务器经济型e和通用算力型u1实例与轻量应用服务器区别及选择参考
如何查看你的公网ip?
在公司你的终端一般会给你分配一个内网ip,然后经过NAT,因为不可能办公室里面的 IP 也是公网可见的,公网地址实在是太贵了,所以一般就是整个办公室共用一个到两个出口 IP 地址。
843 0
|
机器学习/深度学习 编解码 自动驾驶
目标检测 | Soft Anchor匹配与事件相机检测相互成就,无label也不在话下
目标检测 | Soft Anchor匹配与事件相机检测相互成就,无label也不在话下
689 0
|
人工智能 数据挖掘 Python
《三国演义》人物数据分析
由于要分析120回中主要人物的出场次数,爬取《三国演义》120回,每回放在一个段落里;len(f.readlines()) = 120.
|
存储 固态存储 Cloud Native
【Paper Reading】PolarDB计算存储分离架构性能优化之路
本篇论文收录在 VLDB 2022,介绍了云原生数据库PolarDB在计算存储分离架构下遇到的性能挑战,分析了云存储相对于传统本地存储的工作特性差异及其根因,讨论了将各类存储引擎部署至云存储上时所会遇到的问题挑战,并提出了统一的优化框架 CloudJump。最后通过实验证明优化框架CloudJump适用于PolarDB,也适用于 RocksDB。
【Paper Reading】PolarDB计算存储分离架构性能优化之路
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
ECCV2022 | 多模态融合检测新范式!基于概率集成实现多模态目标检测
我相信大家不多不少都会看过我自己做的一些工作,同时也还有我解读RGB-Thermal系列的一些工作,所以这一期我想讨论一下RGB-T目标检测的工作!
ECCV2022 | 多模态融合检测新范式!基于概率集成实现多模态目标检测
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
涨点Trick | 超越CWD、FGD和MGD,AMD蒸馏让目标检测对小目标更有效(一)
涨点Trick | 超越CWD、FGD和MGD,AMD蒸馏让目标检测对小目标更有效(一)
921 0