服务的另一个核心组件，专门用于获取应用的会话统计数据，包括崩溃率、用户数量、会话持续时间等关键指标。问题的详细信息，包括问题标题、状态、级别、首次和最后出现时间、事件数量，以及最关键的堆栈跟踪信息。能够帮助我们监控和分析应用的稳定性表现，及时发现潜在问题，提供数据支持以优化用户体验和应用质量。可直接查询到更为全面、丰富的应用信息，全方位提升了数据的可获取性与利用价值。- 分组和排序：支持对数据进行

无论是GET请求或者POST请求，其实都是很多的key、value的组合，那么去重的优先级是， 优先key不同的数据， 这个不同包括key的绝对值不同，也包括key的多与少，如图中所示，当通过这种方式去重后，一般每个接口路径下，一种返回形状，可能只能剩下5个以内的数据了，但是这会出现一个问题，因为请求参数可能会有一些id，他们的值不同则代表了不同的文章、用户，去重后会造成这类数据的减少，但这种问题

安装完成后，右键点击任务栏音量图标，选择 “声音”，在 “输出” 栏可看到 “CABLE Input (VB-Audio Virtual Cable)”，“输入” 栏可看到 “CABLE Output (VB-Audio Virtual Cable)”，表示安装成功。执行完成后，在该文件夹下会生成 “dist” 文件夹，进入 “dist” 文件夹，即可找到 生成的“text_to_speech.e

传统的问答库多以关键词匹配为核心，但面对复杂的用户表达和多样化的问题场景，单纯的关键词匹配显得无能为力，给用户笨拙低效的体验。然而，智能客服的关键在于能够快速、准确地理解用户的问题，并提供有效的解决方案，而这背后离不开强大的问答库支持。当用户输入问题时，将问题也转换为向量，并通过向量相似度计算，召回匹配的问答数据，实现对用户问题的精准匹配。相比传统方法，向量搜索能够理解问题中的语义含义，识别出用户

这不是简单的数值转换，而是设计理念的转译：设计稿是静态的、固定尺寸的，而Web产品是动态的、多设备适配的。这个设计体现了作者对AI认知模式的"焦点机制"的深刻思考，AI可以首先构建元素的骨架，而不是被"淹没"在细节中，导致写出混乱的代码。随着MCP生态的成熟，可以预见一个新的开发范式：设计师在Figma这样的设计平台中创作，AI助手实时理解设计意图并生成高质量代码，开发者专注于代码审查和架构设计。

本文字数：1795字预计阅读时间：15分钟01背景搜狐新闻作为HarmonyOS的合作伙伴，于2023年12月成功上架鸿蒙单框架应用市场，成为首批鸿蒙应用矩阵的一员。推送作为新闻类应用的重要组成部分，我们将其纳入到二期功能开发中。本文将推送集成过程中的步骤和经验分享给大家。02开发环境IDE：DevEco Studio NEXT Developer Beta2 Build Version: 5.0

图片组件 RichEditorImageSpanResult 就麻烦一些，首先通过 .valueResourceStr 可以获取到图片的资源路径 resource:///icon_emotion_8.png ，刨除协议头 resource:/// 与文件后缀 .png ，就得到了图片名 icon_emotion_8，通过配置表可以匹配到对应的表情关键字"[鼓掌]"。上面的文本就转换为："第一次见面

Ark UI中，UI的变化是通过状态变量控制的，由此需要设计一个数组，初始化为空数组，当触发一次动画操作时，向数组中添加一个数据，此时系统会根据数组的数量自动渲染对应的组件，当组件准备完成时执行属性动画，控制动画的状态变量放在数组里的对象中，当动画执行结束时，从数组中移除该数据，相应的组件也随之移除。

01引言目前，移动端主流跨平台方案有Flutter、React Native、uni-app等等，还有刚推出不久的Compose-Multiplatform，真所谓是百花齐放。这些框架各有特点，技术实现各有差异，比如Flutter通过Dart编写的UI描述对接Flutter渲染引擎，React Native 则是借助大前端成熟的发展背景，利用JS引擎生成UI描述，渲染时转化为原生控件，复用了原生渲

01组件概述Argo Workflows是一个开源的容器原生工作流引擎，允许用户在Kubernetes集群上定义并执行复杂的业务流程。支持对相关流程进行个性化编排，包括执行顺序、相互之间的依赖等等。Argo Workflows 是以 Kubernetes 自定义资源定义（Custom Resource Definitions，简称 CRD）的形式来实现其功能。CRD 是 Kubernetes 提供