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复盘一下今年做过的所有关于探索收入多样性的事情。包括这一年工作以外的 “工作进展”,收获的事项,遇到的种种问题,以及来年的计划等,最后希望能对大家有一点点参考意义。
我的 QQ 小程序在 2024 年 8 月就已经审核通过,上架后却一直无法被搜索到。打开后,再在 QQ 上下拉查看 “最近使用”,发现他出现一下又马上消失。
虽然网上也有很多人介绍这俩平台的玩法,但都是 2024 年以前的文章,有些平台最新的修改,和自己踩到的坑而别人没提到的细节,我还是想记录一下。
本着将成本降到最低,我目前做的应用或小程序都是单机的,也就是不用请求接口,只要一上架就没有任何支出。但是写死的数据毕竟有限,应用的内容单一无法紧跟时事热点,每次打开一个样,自然就没有留存。遇到有错字啥还要更新版本,那有没有方法既能丰富应用内容,又不用增加成本呢?
最近小游戏的软著下来了,用 CocosCreator 做的游戏也完成了 1.0 版本。而当我打包成抖音小游戏进行提交时,还没到初审就给拒了,因为还有一个机审,机器检测到代码中没有接入 “侧边栏复访功能”。这个我还真不知道,那只能去官方看文档了,位置是小游戏开发文档 -> 指南 -> 开放能力 -> 侧边栏能力。
模板完全静态化,也就是通过模板完全生成纯静态的网页,相比动态页面和伪静态页面更安全更利于SEO访问更快。相比前二者各有利弊吧,现在稍微对这三种形式的优缺点对比一下,以及在ThinkPHP5项目中实现完全静态化的基本过程。
项目开发阶段,除了基本编码外,性能也需要实时关注与优化。之前我的大部分项目都是使用ThinkPHP5.0以及ThinkPHP3.2,对于框架提供的日志记录和日志配置都差不多,然后使用ThinkPHP5.1的时候就吃瘪,花了十几分钟才好,所以写一下防止后面忘记了再踩坑。
Workerman是一款开源高性能异步PHP socket即时通讯框架。支持高并发,超高稳定性,被广泛的用于手机app、移动通讯,微信小程序,手游服务端、网络游戏、PHP聊天室、硬件通讯、智能家居、车联网、物联网等领域的开发。 支持TCP长连接,支持Websocket、HTTP等协议,支持自定义协议
Fiddler是一款强大的抓包工具,用于捕获HTTP/HTTPS流量,包括手机APP和微信授权页面的数据。下载安装Fiddler后,需设置电脑代理,如端口8888,并在手机上配置相同代理,确保两者在同一局域网。通过安装Fiddler证书,可解密HTTPS请求。在手机上打开目标应用或网页,Fiddler将显示请求详情,便于接口调试和数据查看。
本文介绍了微信支付的多种方式,包括JSAPI支付、APP支付、Native支付、付款码支付和H5支付。
该文档是关于如何准备和封装Windows系统的详细步骤。首先,列出所需工具,包括母盘、虚拟机(如VMware)、PE装机工具(USM_V5)、SC封装工具、驱动工具(DC驱动总裁)、激活工具(小马激活工具)、Windows运行库、优化精简工具(Dism++和软碟通)以及系统美化工具(软媒魔方)。
本文介绍了在某些小项目中,如何使用传统方式将文件上传到与应用程序同一服务器上的方法,而不是使用大平台的对象存储。
该内容是一个关于如何在时间紧迫的情况下,通过微信客服消息接口实现用户资金到账或成员变动时发送微信通知的项目总结。
该文档介绍了如何解决在部分安卓手机上无法正确加载二维码图片的问题。之前的方法是使用qrcode.js生成二维码,然后与背景图结合用canvas绘制海报,但在某些安卓设备上遇到onload事件不触发的问题。
这篇文章介绍了全局唯一标识分区表(GUID Partition Table, GPT)与主引导记录(Master Boot Record, MBR)两种硬盘分区格式的区别。
本文介绍了如何使用大白菜制作启动盘来安装纯净版Windows系统,以避免安装Ghost版本时附带的不必要的软件。
该文本是关于iOS应用发布的步骤说明
centos上安装了svn, 有时候会不知道什么原因出现客户端小乌龟无法连接或无法提交等情况
当面对百万或千万级数据量的表,即使有索引,查询速度也可能较慢。此时,可以采取分库、分表或分区策略来提升性能。分库分表涉及创建新数据库或表,可能需更改逻辑代码;
该内容是关于在Windows环境下使用PHPStudy中的Apache集成的ab工具进行性能测试的简要教程。
在使用yum 安装完mariadb, mariadb-server, mariadb-devel后
在新安装的CentOS7.x通过VMware后,遇到无法通过`ip addr`获取IP地址以及`yum`安装软件时加载镜像列表失败的问题。
在Windows环境下,配置Nginx 1.11.5进行负载均衡时遇到问题,服务无法启动。错误日志显示“invalid host in upstream”。检查发现上游服务器列表中,192.168.29.128的主机地址无效。负载均衡配置中,两个服务器地址前误加了"http://"。修正方法是删除上游服务器列表和proxy_pass中的"http://"。问题解决后,Nginx服务应能正常启动。
在本地的windows通过apache的ab工具测试了600并发下“查询指定手机是否存在再提交数据”的注册功能会出现重复提交的情况
该文介绍了如何在Windows 10上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.0.5以支持Tensorflow-gpu 1.10.0。首先,解释了安装CUDA的原因,然后详细步骤包括:从NVIDIA官网下载CUDA 9.0,选择自定义安装并关闭不必要的组件,检查显卡驱动版本以决定是否安装Display Driver,最后确认安装成功。接着,下载cuDNN需要注册NVIDIA账户,解压后将文件复制到CUDA安装目录。整个过程旨在确保与Tensorflow-gpu 1.10.0的兼容性。
本文介绍了如何将TensorFlow模型转换为Web格式以实现浏览器中的实际应用。首先,简述了已有一个能够检测扑克牌的TensorFlow模型,目标是将其部署到Web上。接着,讲解了TensorFlow.js Converter的作用,它能将Python API创建的GraphDef模型转化为TensorFlow.js可读取的json格式,用于浏览器中的推理计算。然后,详细说明了Converter的安装、用法及不同输入输出格式,并提供了转换命令示例。最后,文中提到了模型转换后的实践步骤,包括找到导出的模型、执行转换命令以及在浏览器端部署模型的流程。
这篇文章主要介绍了使用Tensorflow进行目标检测的迁移学习过程。关于使用Tensorflow进行目标检测模型训练的实战教程,涵盖了从数据准备到模型应用的全过程,特别适合对此领域感兴趣的开发者参考。