- 1 什么是Monkey?Monkey是一个Android平台自动化测试的一个工具,主要用来测试稳定性的;Monkey可以模拟用户的一系列操作,比如触摸屏幕、滑动、按键等,对这些操作进行压力测试,检测程序多久会出现异常;Monkey是Android系统自带的,使用java编写的;Monkey的存放路径为:/system/framework/monkey.jar 2 Monkey的启动monk... 1 什么是Monkey?Monkey是一个Android平台自动化测试的一个工具,主要用来测试稳定性的;Monkey可以模拟用户的一系列操作,比如触摸屏幕、滑动、按键等,对这些操作进行压力测试,检测程序多久会出现异常;Monkey是Android系统自带的,使用java编写的;Monkey的存放路径为:/system/framework/monkey.jar 2 Monkey的启动monk...
- 1 关于ADBADB-Android Debug Bridge,起到调试桥的作用;通过adb我们可以在Eclipse中方便通过DDMS来调试Android程序;adb是一种客户端、服务器应用程序,采用CS架构;adb包括三个组件:客户端、守护进程(adbd)、服务器。 2 abd环境需要将adb所在的目录加入系统环境变量中:之前我们已经安装了android-sdk-windows,直接将p... 1 关于ADBADB-Android Debug Bridge,起到调试桥的作用;通过adb我们可以在Eclipse中方便通过DDMS来调试Android程序;adb是一种客户端、服务器应用程序,采用CS架构;adb包括三个组件:客户端、守护进程(adbd)、服务器。 2 abd环境需要将adb所在的目录加入系统环境变量中:之前我们已经安装了android-sdk-windows,直接将p...
- @[T 1 基本概念SDK是Software Development Kit缩写,这是一个开发工具包,包含了一些框架、平台、软件包、操作系统等创建应用程序时的工具集合;API是Application Programming Interface缩写,指应用程序编程接口;ADT是Android Development Tools缩写,安卓开发工具包,是Eclipse的插件;APP是Applica... @[T 1 基本概念SDK是Software Development Kit缩写,这是一个开发工具包,包含了一些框架、平台、软件包、操作系统等创建应用程序时的工具集合;API是Application Programming Interface缩写,指应用程序编程接口;ADT是Android Development Tools缩写,安卓开发工具包,是Eclipse的插件;APP是Applica...
- 不少App运营者在投入大量精力做获客、激活、召回等活动时,常常会遇到这些头疼的问题:大量投放了活动链接,但不知道每个渠道活动的具体效果,也无法区分自然新增和推广新增的客户。用户费尽工夫进入App,却发现找不到下载时感兴趣的活动页、商品页、内容页。活动结束后,缺乏足够的数据用来支撑复盘,难以优化活动方向、判断活动价值。 这对于想要拓展App业务方向,尝试创新引流的产品而言,是必须解决的难题,尤... 不少App运营者在投入大量精力做获客、激活、召回等活动时,常常会遇到这些头疼的问题:大量投放了活动链接,但不知道每个渠道活动的具体效果,也无法区分自然新增和推广新增的客户。用户费尽工夫进入App,却发现找不到下载时感兴趣的活动页、商品页、内容页。活动结束后,缺乏足够的数据用来支撑复盘,难以优化活动方向、判断活动价值。 这对于想要拓展App业务方向,尝试创新引流的产品而言,是必须解决的难题,尤...
- 任何技术都不能完全避免系统崩溃的发生,因此,企业还需要在人员配置、流程管理等方面做好充分的准备 任何技术都不能完全避免系统崩溃的发生,因此,企业还需要在人员配置、流程管理等方面做好充分的准备
- 数据库里最怕什么?不是写失败,而是写了一半。 比如你在本地保存一批账单,第一条餐饮写进去了,第二条通勤失败了。页面再一刷新,用户看到一半数据,后面就很难解释。这种场景就该用事务。 官方文档可以先放在手边: 通过关系型数据库实现数据持久化 relationalStore API 参考 先说结论 事务不是“高级写法”,它只 数据库里最怕什么?不是写失败,而是写了一半。 比如你在本地保存一批账单,第一条餐饮写进去了,第二条通勤失败了。页面再一刷新,用户看到一半数据,后面就很难解释。这种场景就该用事务。 官方文档可以先放在手边: 通过关系型数据库实现数据持久化 relationalStore API 参考 先说结论 事务不是“高级写法”,它只
- 本地数据库最容易被忽略的一件事,就是升级。 第一版上线时你可能只存一个 title。过几天产品说笔记要加分类,于是你想加一个 category 字段。新用户当然没问题,老用户手机里已经有旧表了,这时就不能靠删库重建糊过去。 这篇就用一个很小的例子,演示 RDB 怎么处理表结构升级。 官方文档可以先放在手边: 通过关系型 本地数据库最容易被忽略的一件事,就是升级。 第一版上线时你可能只存一个 title。过几天产品说笔记要加分类,于是你想加一个 category 字段。新用户当然没问题,老用户手机里已经有旧表了,这时就不能靠删库重建糊过去。 这篇就用一个很小的例子,演示 RDB 怎么处理表结构升级。 官方文档可以先放在手边: 通过关系型
- 上一篇我们已经把 RDB 的建库、建表、插入和读取跑通了。但真实业务里,很少只是“全部读出来”。更常见的是:按关键字搜、按状态筛、按优先级排序,再顺手改一条、删一批。 这篇就把这些操作串起来,重点看 RdbPredicates。 官方文档可以先放在手边: 通过关系型数据库实现数据持久化 relationalStore 上一篇我们已经把 RDB 的建库、建表、插入和读取跑通了。但真实业务里,很少只是“全部读出来”。更常见的是:按关键字搜、按状态筛、按优先级排序,再顺手改一条、删一批。 这篇就把这些操作串起来,重点看 RdbPredicates。 官方文档可以先放在手边: 通过关系型数据库实现数据持久化 relationalStore
- 前面讲 Preferences 和 KVStore 时,我们存的都是比较轻的数据。到了“有字段、有列表、后面还可能按条件查”的时候,就不要硬塞键值对了,直接上关系型数据库更舒服。 这篇先不铺太多概念,只做一个待办页。能建库、建表、保存、读取,就算入门跑通。 官方文档可以先放在手边: 通过关系型数据库实现数据持久化 re 前面讲 Preferences 和 KVStore 时,我们存的都是比较轻的数据。到了“有字段、有列表、后面还可能按条件查”的时候,就不要硬塞键值对了,直接上关系型数据库更舒服。 这篇先不铺太多概念,只做一个待办页。能建库、建表、保存、读取,就算入门跑通。 官方文档可以先放在手边: 通过关系型数据库实现数据持久化 re
- 前面已经写了 Preferences、KVStore、DeviceKVStore。如果再往跨端体验走一步,就会碰到“应用接续”。 我的理解很简单:Preferences/KVStore 负责本机长期保存,onContinue() 负责把“此刻页面状态”交给另一台设备。两者不是替代关系,而是配合关系。 官方资料可以先看: 前面已经写了 Preferences、KVStore、DeviceKVStore。如果再往跨端体验走一步,就会碰到“应用接续”。 我的理解很简单:Preferences/KVStore 负责本机长期保存,onContinue() 负责把“此刻页面状态”交给另一台设备。两者不是替代关系,而是配合关系。 官方资料可以先看:
- 前面我们写过 DeviceKVStore,也写过应用接续。分布式数据对象看起来也在做“跨设备同步”,但它的定位不一样。 它不是持久化数据库,更像把一个 JS 对象封装成可同步的共享状态。你在一个设备上改对象属性,同一个 sessionId 下的另一台设备可以收到变化。 官方文档可以先放在手边: 分布式数据对象跨设备数据 前面我们写过 DeviceKVStore,也写过应用接续。分布式数据对象看起来也在做“跨设备同步”,但它的定位不一样。 它不是持久化数据库,更像把一个 JS 对象封装成可同步的共享状态。你在一个设备上改对象属性,同一个 sessionId 下的另一台设备可以收到变化。 官方文档可以先放在手边: 分布式数据对象跨设备数据
- 上一篇我们用 SINGLEVERSION 做了一个本地草稿箱。它已经能保存、读取、清空,但数据只在当前设备里。 如果场景变成“手机写一半,平板继续写”,就可以继续看 DEVICECOLLABORATION。它还是键值数据库,只是数据会带上设备维度,并且可以在可信设备之间同步。 官方文档先放这里: 通过键值型数据库实现数 上一篇我们用 SINGLEVERSION 做了一个本地草稿箱。它已经能保存、读取、清空,但数据只在当前设备里。 如果场景变成“手机写一半,平板继续写”,就可以继续看 DEVICECOLLABORATION。它还是键值数据库,只是数据会带上设备维度,并且可以在可信设备之间同步。 官方文档先放这里: 通过键值型数据库实现数
- 上一篇写了 Preferences,它适合存昵称、主题、字号这类小配置。 这篇继续看 ArkData 里的键值型数据库,也就是 distributedKVStore。它同样是 keyvalue 思路,但比 Preferences 更适合放业务数据,比如草稿、缓存、离线任务状态这类“有一点量,但又不想上关系型数据库”的数 上一篇写了 Preferences,它适合存昵称、主题、字号这类小配置。 这篇继续看 ArkData 里的键值型数据库,也就是 distributedKVStore。它同样是 keyvalue 思路,但比 Preferences 更适合放业务数据,比如草稿、缓存、离线任务状态这类“有一点量,但又不想上关系型数据库”的数
- 做 HarmonyOS 数据持久化时,新手很容易先想到数据库。 但不是所有数据都值得建表。比如:昵称、深色模式、字号、是否第一次打开应用,这些都是“小配置”。这种场景用 ArkData 里的用户首选项 Preferences 就够了。 官方文档可以放在手边: 应用数据持久化概述 通过用户首选项实现数据持久化 先说结论 做 HarmonyOS 数据持久化时,新手很容易先想到数据库。 但不是所有数据都值得建表。比如:昵称、深色模式、字号、是否第一次打开应用,这些都是“小配置”。这种场景用 ArkData 里的用户首选项 Preferences 就够了。 官方文档可以放在手边: 应用数据持久化概述 通过用户首选项实现数据持久化 先说结论
- 经过多项目实测踩坑,我深刻意识到:电竞陪玩平台的分账模块,根本不适合自研和通用工具兜底。行业多级分润、规则动态、高频并发、强监管的专属特性,决定了通用方案能力不足、自研方案成本高风险大。分账链作为聚焦电竞陪玩赛道的专业垂直分账系统,精准踩中行业所有业务和技术痛点,以轻量化接入、全场景适配、合规兜底、高稳定结算的优势,成为陪玩平台开发落地的最佳中间件方案。对于追求快速上线、稳定运行、合规长效、低 经过多项目实测踩坑,我深刻意识到:电竞陪玩平台的分账模块,根本不适合自研和通用工具兜底。行业多级分润、规则动态、高频并发、强监管的专属特性,决定了通用方案能力不足、自研方案成本高风险大。分账链作为聚焦电竞陪玩赛道的专业垂直分账系统,精准踩中行业所有业务和技术痛点,以轻量化接入、全场景适配、合规兜底、高稳定结算的优势,成为陪玩平台开发落地的最佳中间件方案。对于追求快速上线、稳定运行、合规长效、低
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