概述此示例应用演示了如何快速的使用Cloud DB构建简单的图书管理服务。通过快速入门和示例应用，您将会了解到如下信息：如何使用Cloud DB进行应用开发。应用数据如何写入到Cloud DB。如何实现数据的查询。实时侦听数据的更改。体验端云数据同步等功能。开发准备使用Cloud DB构建应用服务，需要完成以下准备工作：您已经在开发者联盟官网注册帐号并通过实名认证，详细请参见帐号注册认证。您已经在AppGallery Connect控制台上创建项目和应用，详细请参见创建项目。示例应用使用了认证用户的相关权限，需要开通AppGallery Connect认证服务中“匿名帐号”服务，详细请参见认证服务。您已经获取到示例代码，请从示例代码获取。您已在本地安装Xcode。启用服务使用Cloud DB服务前，您需要先启用服务。登录AppGallery Connect网站，选择“我的项目”。在项目列表页面中选择项目，单击项目下需要启用云数据库服务的应用。在导航树上选择“构建 > 云数据库”。单击“立即开通”，开通云数据库服务。            （可选）如您还未选择数据处理位置，需要您先设置数据处理位置，具体操作请参见设置数据处理位置。服务初始化成功后，即启用云数据库服务成功。新增和导出对象类型您需要基于AppGallery Connect控制台创建对象类型，请您遵循操作步骤创建示例中涉及的对象类型，并导出Objective-C格式的对象类型文件。不允许修改导出的Objective-C格式文件，否则会导致数据同步功能异常。登录AppGallery Connect网站，选择“我的项目”。在项目列表页面中选择项目，单击项目下需要创建对象类型的应用。在导航树上选择“构建 > 云数据库”。单击“新增”，进入创建对象类型页面。            输入对象类型名为“BookInfo”后，单击“下一步”。单击 +新增字段，新增如下字段后，单击“下一步”。表1 字段定义表字段名称类型主键非空加密默认值idInteger√√––bookNameString––––authorString––––priceDouble––––publisherString––––publishTimeDate––––shadowFlagBoolean–––true单击 +新增索引 ，设置索引名为“bookName”，索引字段为“bookName”后，单击“下一步”。按照如下要求设置各角色权限后，单击“下一步”。单击“确定”。创建完成后返回对象类型列表中，可以查看已创建的对象类型。单击“导出”。                                                        选择导出文件格式，选择“Objective-C格式”。单击“导出”。文件将会导出至本地，其内包含该版本中所有的对象类型。导出的Objective-C格式文件在后续步骤用于添加至本地开发环境。新增存储区可基于AppGallery Connect控制台在云侧创建数据存储区，请您遵循操作步骤创建一个存储区名称为“CloudDBDemo”的存储区。登录AppGallery Connect网站，选择“我的项目”。在项目列表页面中选择项目，单击项目下需要创建存储区的应用。在导航树上选择“构建 > 云数据库”。选择“存储区”页签。单击“新增”，进入创建存储区页面。输入存储区名称为“CloudDBDemo”。单击“确定”。创建完成后返回存储区列表中，可以查看已创建的存储区。配置开发环境使用CocoaPods集成SDK。集成AGC SDK，详细请参见集成AGC SDK。在podfile文件中添加Cloud DB SDK依赖。pod 'AGConnectDatabase', '~>1.0.4.300'执行pod install，然后打开.xcworkspace文件查看该项目。pod install注意：使用SQLCipher默认生成的文件权限为0644，建议将文件权限修改为0640，保证文件在使用过程中的安全性。每次pod install后，在pod工程中的“TARGETS > SQLCipher > Build Settings > Other C Flags”文件中添加“-DSQLITE_DEFAULT_FILE_PERMISSIONS=0640”。Cloud DB iOS SDK依赖SQLCipher，而SQLCipher是基于SQLite开发的开源组件，由于iOS SDK并没有直接集成SQLCipher源码，所有我们无法提供已修复漏洞的SQLCipher版本。但是，我们会持续关注SQLite上的漏洞信息，当发现新的漏洞时，我们会及时分析和验证，确认漏洞可以修复时，会更新至漏洞补丁表中，您可以根据应用需要选择是否修复该漏洞，详细请参见SQLite漏洞修复。添加对象类型文件在开发应用时，可直接将AppGallery Connect控制台上导出的Objective-C格式文件添加至本地开发环境，并通过AGConnectCloudDB类中的createObjectType方法实现对象类型的定义和创建。在进行本地应用开发时，无需再次创建对象类型。将已在AppGallery Connect控制台上导出的全部Objective-C格式文件添加至本地开发环境。初始化Cloud DB，通过AGConnectCloudDB类中的createObjectType方法实现对象类型的定义和创建，详细请参见初始化。初始化在配置完开发环境后，就可以使用云数据库进行应用开发。开发应用时，需要先执行初始化操作，初始化AGConnectCloudDB、创建Cloud DB zone和对象类型。通过initEnvironment方法初始化AGConnectCloudDB。NSError *error = nil; [AGConnectCloudDB initEnvironment:&error];通过shareInstance方法获取AGConnectCloudDB实例，并使用createObjectType方法创建对象类型。self.agcConnectCloudDB = [AGConnectCloudDB shareInstance]; NSError *createError= nil; [self.agcConnectCloudDB createObjectType:[AGCCloudDBObjectTypeInfoHelper obtainObjectTypeInfo] error:&createError];创建Cloud DB zone配置对象，并打开该Cloud DB zone（以Cloud DB zone的同步属性为缓存模式、访问属性为公共存储区为例），详细请参考AGCCloudDBZoneConfig。AGCCloudDBZoneConfig *zoneConfig = [[AGCCloudDBZoneConfig alloc] initWithZoneName:zoneName syncMode:AGCCloudDBZoneSyncModeCloudCache accessMode:AGCCloudDBZoneAccessModePublic]; __weak typeof(self) weakSelf = self; [self.agcConnectCloudDB openCloudDBZone2:zoneConfig allowCreate:YES callback:^(AGCCloudDBZone * _Nullable zone, NSError * _Nullable error) { weakSelf.dbZone = zone; }];写入数据在本节主要介绍如何在应用程序中进行数据写入操作，以便您了解如何使用Cloud DB SDK实现数据的写入。在应用界面中，增加了“添加”按钮，用于用户新增数据，并在代码中通过executeUpsert实现数据的写入。- (void)executeUpsertWithBooks:(NSArray <BookInfo *> *__nonnull)books complete:(void(^)(BOOL success, NSError *error))complete { if (books.count == 0) { return; } [self.dbZone executeUpsert:books onCompleted:^(NSInteger count, NSError * _Nullable error) { if (error) { if (complete) { complete(NO, error); } } else { if (complete) { complete(YES, nil); } } }]; }查看数据获取数据变化用户在应用界面中新增的数据，将会被存储在云侧。在端侧注册数据变化侦听器，当云侧数据发生变化时，端侧能够感知数据变化，及时刷新本地应用数据。通过查询条件与subscribeSnapshotWithQuery方法组合使用，可以指定侦听对象，当侦听对象的数据发生变化时，端侧会收到通知，根据快照获取变化的数据信息，从云侧同步数据至端侧应用。- (void)subscribeSnapshotComplete:(void(^)(NSArray *bookList, NSError *error))complete { AGCCloudDBQuery *query = [AGCCloudDBQuery where:[BookInfo class]]; [query equalTo:@YES forField:@"showFlag"]; [self.dbZone subscribeSnapshotWithQuery:query policy:AGCCloudDBQueryPolicyCloud listener:^(AGCCloudDBSnapshot * _Nullable snapshot, NSError * _Nullable error) { if (snapshot != nil) { NSArray *bookList = snapshot.snapshotObjects; if (complete) { complete(bookList, nil); } } else { if (complete) { complete(nil, error); } } }]; }数据查询和排序在应用界面中，增加了“查询”按钮和排序功能，通过executeQuery实现异步方式查询数据。- (void)queryAllBooksWithResults:(void(^)(NSArray * bookList, NSError *error))results { AGCCloudDBQuery *query = [AGCCloudDBQuery where:[BookInfo class]]; [self.dbZone executeQuery:query policy:AGCCloudDBQueryPolicyCloud onCompleted:^(AGCCloudDBSnapshot *_Nullable snapshot, NSError *_Nullable error) { if (error) { if (results) { results(nil, error); } } else { NSArray *bookList = snapshot.snapshotObjects; if (results) { results(bookList, nil); } } }]; }通过查询与limit方法组合，实现限制查询数据显示条数的功能；与orderByAsc方法或者orderByDesc方法组合来实现数据的排序功能。- (void)fuzzyQueryAGCDataWithBookInfo:(nonnull BMQueryBookDataModel *)bookInfo results:(void(^)(NSArray * bookList, NSError *error))results { AGCCloudDBQuery *query = [AGCCloudDBQuery where:[BookInfo class]]; //contains [query contains:bookInfo.bookName forField:@"bookName"]; //greaterThanOrEqualTo [query greaterThanOrEqualTo:bookInfo.minBookPrice forField:@"price"]; //lessThanOrEqualTo [query lessThanOrEqualTo:bookInfo.maxBookPrice forField:@"price"]; //limit [query limit:(int)bookInfo.count]; //orderByAsc [query orderByAsc:@"bookName"]; [self.dbZone executeQuery:query policy:AGCCloudDBQueryPolicyCloud onCompleted:^(AGCCloudDBSnapshot *_Nullable snapshot, NSError *_Nullable error) { if (error) { if (results) { results(nil, error); } } else { NSArray *bookList = snapshot.snapshotObjects; if (results) { results(bookList, nil); } } }]; }应用编译运行到此，您已经了解了示例应用的开发流程。您可以编译并在iPhone手机或模拟器上运行示例应用。如需体验示例应用，您可以在A手机或A模拟器上打开应用，并新增数据；然后您可以在B手机或B模拟器上打开应用，查看在A手机或A模拟器上写入的数据。

RT【华为云welink】【软件角标功能】IOS版本 点进软件，消息未读，再退出软件，角标已经消失

一、Cisco操作系统IOS简介此IOS非彼ios，Cisco lnternetwork Operating System (IOS)是为Cisco设备配备的系统软件。它是Cisco的一项核心技术，应用于路由器、局域网交换机、小型无线接入点、具有几十个接口的大型路由器以及许多其它设备。Cisco lOS可为设备提供下列网络服务∶基本的路由和交换功能安全可靠地访问网络资源网络可伸缩性不同于Windows的图形化窗口界面，动动鼠标就能完成很多操作。IOS更像是Linux，通过访问命令行界面（CLI）敲入命令来完成操作。一般访问CLI的方式有：

导语：Magic 3 系列冲进“明星安卓旗舰”卡位战。8 月 12 日，荣耀再次召开产品发布会，这也是荣耀继 6 月以来的第三场发布会。尽管在预告阶段荣耀就早已对新产品有过多次剧透，但对于时隔三年再次发布的 Magic 系列，还存在许多的未知性。更为重要的是，作为荣耀的旗舰系列，无论从产品本身还是对荣耀手机业务而言，Magic 3 系列可以说带着十分重要的使命登场。一方面，作为荣耀独立后的首发旗舰，Magic 3 需要彰显出足够的技术实力；另一方面，对于荣耀待兴的手机业务以及冲击高端的目标，Magic 3 在其中极为重要。Magic 3 系列，很像华为 Mate 40 Pro下午 19：30 ，发布会如期召开。在进入发布环节之前，赵明依旧先分享了荣耀的近况。他表示，荣耀 50 系列拿下 2021 年 7 月 2000 ~ 4000 元价位销量第一。此外，荣耀手机周销份额回升到 14.6%，重回国内第三。接着，本次发布会的重头戏——荣耀 Magic 3，登场。据赵明介绍，荣耀 Magic3 采用 89° 超曲屏，拥有 94.86% 屏占比与 10bit 真 10.7 亿色，支持 120Hz 刷新率与 1920Hz 高频 PWM 调光。配置上，荣耀 Magic3 系列全系采用骁龙 888+，同时搭配 OS Turbo X 系统引擎，包含超低时延引擎、抗老化引擎和智慧内存引擎。此外，荣耀自研 GPU Turbo X 和 LINK Turbo X 技术也首次移植到骁龙 8 系列平台上。充电方面，荣耀 Magic3 系列内置 4600mAh 电池，配备超导六方晶石墨烯材质。其中，荣耀 Magic3 支持 66W 有线超级快充；荣耀 Magic3 Pro 支持 66W 有线和 50W 无线双超级快充。在发布会上，赵明尤其强调了 Magic 3 的影像功能，其背部圆环形的影像模块同样是机身设计的一大亮点，分别来看：荣耀 Magic3 搭载 5000 万像素大底主摄，6400 万像素黑白摄像头以及 1300 万广角微距镜头，支持激光对焦。荣耀 Magic3 Pro 则搭载了 5000 万像素大底主摄，6400 万黑白摄像头、6400 万潜望式长焦摄像头以及 1300 万广角微距镜头，同时支持 8*8 dToF 激光对焦系统。另外，荣耀还推出全新自研 HONOR Image Engine 图像引擎，可异构不同芯片平台，插件化整合芯片能力。售价方面，荣耀 Magic3 系列的售价覆盖 4599-6799 元，另外，荣耀Magic3 至臻版12GB+512GB 售价 7999 元。截至荣耀 Magic 3 系列发布，赵明此前在微博预告发布的旗舰和高端两款产品就已悉数登场完毕。从六月发布的荣耀 50，再到今日的 Magic 3，不难看出荣耀在完全独立之后的迅猛发力，同时。荣耀手机业务的表现也伴随着接踵而至的新品而逐渐起势。手机业务回温赵明此前表示，今年 4 月，荣耀手机业务达到了最为黑暗的时刻，彼时的市场份额仅剩 3%。其中的原因也不难得知，当时独立仅半年的荣耀尚未做好充分的准备，未从被制裁的阴影中脱离，芯片供应掣肘问题依然存在。即使推出了荣耀 V40，但由于存量货消耗殆尽，新的供货不足，导致出货量难以跟上。不过，在荣耀 50 发布会上，赵明就已表示渡过了黑暗，手机业务占比已开始触底反弹，截至五月底，市场份额已经回到了 9.5%。尽管距离荣耀品牌手机高峰时期 16.7% 的市场份额还有些距离，但其上涨的势头，还在继续。自荣耀 50 推出后，荣耀手机业务的市场份额正一点点往回吞噬——7 月 26 日，据荣耀内部消息，荣耀市场周份额回升至 14.6%。另外，关于全球供货以及部署问题，赵明表示荣耀已经在全球 50 多个国家恢复了业务，今年海外市场将以恢复为主。如今，Magic 3 的发布，让这一手机市场格局又多了一个变量。在不到半年的时间里，荣耀将达到冰点 3% 的市场份额快速拉升至 9.5%，在其背后，是多方面的因素加持，包括品牌势能、研发实力以及独有的渠道商优势。品牌势能自不必多言，尽管与华为彻底分割，但曾经的荣耀在华为护荫之下早已不断积累品牌势能，即便荣耀独立之后成为一个新主体，但荣耀，依旧是被大众熟知的手机厂商之一。也就是说，荣耀是新公司，但并非新品牌。另外，在团队组建上，雷锋网了解到，荣耀目前拥有 8000 多名员工，其中绝大多数是从华为体系中分拆出来，涵盖了研发、销售、营销、采购、制造、服务、财经等端到端的完整体系。在这之中，研发人员占了半数，由原华为终端北京、西安等四个研发基地的人员整建制地进入荣耀，包括影像、芯片、软件研发、架构设计等团队。据荣耀产品线总裁方飞透露，研发团队中有一部分人曾参与了华为最早的芯片的孵化，对芯片底层有所了解，而此次荣耀 Magic 3 搭载的高通 888+ 也是研发团队实现调试整合之后才应用在产品之中。和其它手机厂商相比，除了继承了华为大部分技术团队，荣耀另外一个独有的优势便是其强大的渠道商资源。雷锋网(公众号：雷锋网)了解到，荣耀的股东囊括了中国市场主要的电子产品经销商，有 30 余家渠道商和荣耀进行深度绑定，这保证了荣耀的产品可以分销至线下渠道，进入中国最大的细分市场。有了“后援部队”的支持，荣耀在「全渠道」的规划布局下也在同步发力线下门店。据赵明透露，目前全国已有上千家门店同时在建。不难看出，荣耀既承袭了华为的部分内功，也具备独有的渠道外力相助，荣耀手机业务的回温，便不难理解。谁能成为国内“明星安卓旗舰”？事实上，距离上一次荣耀发布手机，仅仅过去了两个月——在三个月里连发两款高端机型，这在手机行业里是极为少见的。值得一提的是，荣耀的老对手小米在本周也发布了 Mix 4，无论是售价或者定位，荣耀 Magic 3 与小米 Mix 4 都存在多维度的较量；而战场，自然是各家手机产商都想吃下的高端市场。事实上，在荣耀官宣独立之时，包括小米 OV 在内的国内手机厂商早已暗流涌动——小米接连推出了小米 11、小米 11 Pro、小米 11 Ultra；vivo 发布了 vivoX60 pro+；OPPO 则是凭借 FindX3 Pro 入场……雷锋网了解到，华为空出的高端市场份额，绝大部分是被苹果、三星收割，而国内厂商，则多是处于中高端阶层。据旭日大数据发布的 2021 年 Q1 全球畅销手机市场分析报告，800 美元以上的机型中，除了华为，国内厂商仅有一加、OPPO 各 1 款上榜，但排名相对靠后；600-800 美元畅销机型中，尽管 OV 均有上榜，但从销量来看，苹果和三星遥遥领先，其它手机品牌则是混战模式。“由于明星安卓旗舰的缺位，今年下半年的时间窗口对于各大厂商来说至关重要”，Canalys 分析师刘艺璇向雷锋网表示。这场国内“明星安卓旗舰”的卡位之战，并未结束。雷锋网注意到，在发布会上，荣耀在部分参数的介绍时多次对标苹果 iPhone 12 Pro，类似的“对标友商”操作，在华为此前的发布会上也时有出现。另外，发布会结束后，有网友指出荣耀 Magic 3 在 slogan、外观等多个方面与华为 Mate 40 十分接近。尽管赵明在发布会结束后的采访中进行了澄清，称二者没有关系，但荣耀身上，不难窥见曾经华为的影子。从表象来看，现在的荣耀，像极了曾经的华为。但赶超，则还需在内里上多下功夫。来源 |“雷锋网”作者 | 肖漫原文链接 |  https://www.leiphone.com/category/weiwu/bblR6ptCkpzA3zXz.html

对于许多测试员而言，进入大厂是他们的终极目标，而华为更是大厂中优佳的选择。在确立一个目标或是进入一家公司之前，首先我们需要对这个公司进行全面了解，这样才能确定公司的运营模式与理念是否和自己的习性相符。本期，笔者便带大家来探一探，开启万物互联的鸿蒙时代——华为公司。01鸿蒙系统不久前，华为上线了鸿蒙系统，与预料的劲爆场面不同，整个市场表现得非常沉默，媒体的宣传力度也没有以往苹果上新那么大，那么为什么会出现这种状况呢？作为一个在国际通信领域上与三星，苹果等巨头平分秋色的企业，却频繁被国人所诟病。这与之前的民族主义有关，甚至出现相关的标语“不买华为不是中国人”。笔者找遍全网发现，华为成为国货代名词是出现在p9上市那年，当时的微博官号也出现“让我们荣耀的新国货”等标语，更早之前的荣耀系列也早有绑定民族产品的端倪，14年发布了荣耀6plus的时候，就有“树立国货精品形象”的标语。其实作为国货品牌，将产品与民族对标问题并不大，尤其是今天，华为作为国货精品的概念深入人民内部。其实其他手机品牌也有类似的宣传，但只有华为作为典型企业被攻击得比较惨。说回鸿蒙系统，相对于安卓与ios不同，他是一个面向未来的产品，它既不是安卓和ios等系统的替代品，也不该成为寄托民族大义的希望，鸿蒙背后的分布式系统思路，是符合更自然，更高效的人机交互演变方向。而这个特点需要在各大用户和厂商的配合下才能发挥最大的效果，目前来说，鸿蒙可以在旧的手机上更新，当然如此急迫推出鸿蒙的背后，也是在经历美国多重制裁之下的反击。02华为的企业模式成立于87年的华为，在国内已经算得上是老牌企业，他们的企业文化中，最出名的要数狼性文化，这一文化标准，也被国内各大中小型企业效仿，也被大众熟知且吐槽。有网友评论说，狼的寿命只有十几年，那入职十多年后经历了黄金阶段就可以退休了。当然这么想是在做梦，哈哈。但不得不说，华为的狼性文化中，员工的福利也是挺不错的。虽然华为这几年推崇奋斗和996工作，35岁平庸和40岁平庸，让码农非常反感，但是华为对待员工真的很大方，比如离职这一块，在华为工作没有满8年的员工，员工主动离职，华为也会给N+1补偿。如果满了8年，华为除了会给N+4补偿，还会给10万股票的分红，据某只被优化掉的员工透露，公司在劝退后给予了10万股票，提前退休，每年可领25万元分红。其实华为的福利很简单，就是给钱，双十一准备20亿员工瓜分，还多发一个月工资，餐补是吃多少报销一半。员工吃饱了，自然会有更大的动力。目前华为的上班时间也没有传言中的可怕，以研发的弹性工作时间为例，核心时间9:00-17:30，12:00-1:30和17:30-18:00算休息时间，不计入工作时长，也就是说，9:00上班的话，19:00下班就可以满足基本工作时间8小时。也可以8:00上班17:30下班。而目前学习狼性文化的其他企业，无法承担华为能给到的薪资福利，但是在工作时长和强度上一味模仿甚至超越，导致大家对于狼性文化怨声载道，也不太符合目前发展中的社会需求。合理让利的华为在招聘时对研发人员的投入则下了更大的成本。03招聘情况【华为的人才需求】华为为什么能在芯片断供后拿出来备用方案，就是因为在前期研发投入了巨大的成本，这一点从招聘就可以看出端倪，所以说技术人员入职华为非常有优势。目前，华为对于技术岗位中的工程师需求比较大，我们可以看到岗位要求有5G无线射频硬件的开发，那必然也需要相应的测试岗位，由于研发投入大，所以工程师待遇占比很高，那么适合应届毕业生的岗位有哪些呢？目前华为对于实习生的需求也有很多，除了对专业的限制之外，需要实习生有着过硬的技术，但是可以说实习工资是市场上公司中的佼佼者了。能给到500-1000一天这样的实习工资，当然对于实习生的要求也非常高，除了要是对应的研究方向的专业之外，对核心技术也有要求，只是照本宣科的技术不能胜任。重视技术，确实是目前国内招聘市场的主风向，各大企业招聘，总是会优先考虑那些处于第一线的技术工程师。所以即使华为在面临巨大打击的同时，对于技术岗位的培养仍然是不遗余力。以上就是我们今天关于华为的分享，万物互联的时代总会到来，即使今天的鸿蒙不是由你来完成，那未来的鸿蒙可以是由你来创造。————————————————版权声明：本文为CSDN博主「小码哥说测试」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/jiangjunsss/article/details/119967489

8 月 20 日，省级政务公共服务移动平台——“码上办事”App 鸿蒙版在华为应用商店正式上线，成为国内首款专门为鸿蒙系统开发的省级政务服务 App。“码上办事”是海南省级政务公共服务移动平台，已为 2470 多万名注册用户提供社保、教育、医疗等领域政务事项掌上办理服务。截至目前，已实现对 iOS、安卓、鸿蒙三个操作系统的全覆盖。此次推出的“码上办事”App 鸿蒙版的体积大小仅为 6M，为 iOS、安卓版的十分之一，方便用户快速下载使用。“码上办事”App 鸿蒙版保留了 iOS、安卓版的大部分功能，延续了“首页”“办事”“一码通”“生活”“我的”5 个导航标签。下一步，海南还将推出码上办事 App 鸿蒙版特有的跨设备流转及万能卡片功能，帮助用户可以快速唤起码上办事 APP；并将对接高德鸿蒙版软件开发工具包，完善定位功能，紧跟鸿蒙系统迭代研发，不断丰富码上办事 App 鸿蒙版的应用，满足鸿蒙系统用户需求。鸿蒙 OS 自 6 月广泛应用以来，越来越多的手机，平板，电脑，显示器，智慧屏，等设备适配了鸿蒙 OS，用户人数飞速增长，发展势头迅速。根据央视 8 月初的报道，用户数量已经突破了 5000 万大关。鸿蒙对于老款机型的适配进度，也远超 HarmonyOS 2 发布会上公布的百机，根据鸿蒙官方公布的升级进度，已有 78 款手机可升级鸿蒙系统。 除了在构建万物互联的同时，在手机本身的体验层面，应该是许多人感受是最直观明显的。无论是系统桌面滑动切换、还是 APP 应用启动速度、过渡动画、以及大型游戏加载方面，相对于之前的华为 EMUI 系统均能够感受到肉眼可见的提升。而小横条万能卡片加持适配，更是点睛之笔。 目前华为应用市场 HarmonyOS 专区应用已经有 50 多个，鸿蒙开发者也超过了 120 多万，越来越多的开发者和硬件品牌正在加入鸿蒙生态。前几日，华为轮值董事长郭平表示：相信消费者业务能活下来，不会放弃手机业务；华为不造车，帮车厂造好车；华为不会去开发房地产，但全屋智能能把家里所有东西万物互联，通过鸿蒙系统全部连接起来。华为在手机领域会继续保持存在，期待随着造芯能力不断增强，手机王座也终将归来！希望华为能快速渡过难关！转载鸿蒙技术社区

本次直播将介绍动态二进制翻译技术，通过无源码应用迁移，将guest应用的x86或ARM32指令翻译成ARM64指令，让用户以最低的人力和时间成本平滑迁移业务，实现了应用业务快速迁移到鲲鹏。【直播时间&报名地址】2021年8月31日 19:30-20:30>>>直播回看<<<成功报名后，可通过开发者个人中心-我的直播进入直播间【专家介绍&直播简介】【参与方式&奖项设置】 福利一：登录直播平台并签到，您将获得2轮抽奖机会：第一轮：抽取5名幸运观众送出PVC手提包一个第二轮：抽取5名幸运观众送出定制雨伞一把有奖问答：直播过程中进行提问，小助手会在直播间推送3个问题，最先回答正确的3位用户将获得有线耳机一副。（同一实名认证用户不可重复获奖）福利二：邀请新用户看直播赢取福利1.当邀请用户少于10人时，每邀请1位即可获得500码豆；（邀请用户必须为8月20日起注册的新用户）2.当邀请人数为10人时，即可获得50元京东卡一张。3.当邀请人数>10人时，如邀请11人，即可获50元京东卡一张+500码豆，依次类推。（京东卡限量200张，先到先得）补充举例：如邀请12人，即可获50元京东卡一张+(500码豆*2)如邀请25人，即可获50元京东卡两张+(500码豆*5)邀请方式如下： 报名成功后，点击“分享有礼”，生成个人专属二维码，保存并分享海报或链接； 通过你的二维码/链接来报名的用户都是你分享量。本期奖品：活动规则1）请务必使用个人账号参与活动（IAM、企业账号等账号参与无效）；2）被邀请的用户必须是8月20日以后注册的新用户，并完成报名，如核查发现邀请的为机器注册或无效账号将取消本次活动获奖资格；3）获奖用户需在华为云进行实名认证，请于获奖后3个工作日内完成实名认证，否则视为放弃奖励；同一身份信息只能获奖一次；多个账号参与活动的，只能获一次奖励；本次活动如一个实名认证对应多个账号，只有一个账号可领取奖励；其余使用同一个实名认证账号、同一账号、同一收件人、同一手机号、同一地址等参与活动，均不予发放奖励；4）确认中奖后，请您在2021年9月7日前私信版主"shaonian"收货姓名、收货地址以及手机号反馈收货信息，逾期反馈视为放弃奖励；本次活动所有奖品预计于2021年9月30日前完成发放，发放时间根据实际情况动态调整，如有延期敬请见谅；5）其他事宜请参考【鲲鹏论坛活动规则】，本活动最终解释权归华为云所有。活动已结束，获奖公示如下：请获得京东卡奖品的用户于9月8日前私信版主“shaonian”反馈实名账号的截图、论坛昵称、手机号，请务必保证反馈信息的正确性，逾期未反馈视为自动放弃奖品获奖用户昵称获得京东卡数量获得码豆数量获奖用户昵称获得京东卡数量获得码豆数量yd_269879483434500hw3312542611500yd_291999026193000hw5800904212000yd_210526391191000欣诚13000尚白是胖子17500hw7547774511000yd_242468984161000yd_255811548　1500yd_294202592144500yd_275980593　500yd_29223520812500yd_245919793　1000lees不是栗子73500yd_261397380　500鲲鹏666652000yd_280018756　1000罗曼蒂克44000yd_263170524　1500yd_29141127131500yd_249073203　1000yd_2470661742　yd_294358487　500yd_2221725332　yd_210767530　500yd_2417652501　yd_291818868　500yd_2382905141500yd_293676229　1500yd_21683505714500yd_232575930　500yd_24186688311500yd_262355511　4500尘封.1500滴滴滴999　500hw41851371311000hw92499130　1000辞白11500yd_276530554　3500CoConut11500法师刘海柱　1500hw1999301512500昶谕　500hw3082522911000实名账号截图获取方式如下：登录华为云账号>账号中心>基本信息/实名认证

lts日志服务什么时候可以支持andriod/ios等端上报日志做分析？阿里云的sls就支持（https://help.aliyun.com/document_detail/48869.html?spm=a2c4g.11186623.6.544.5e9d44f0kUY8Vb），不知道lts的定位是不是对标sls的

更新描述：1.小程序新增产品详情文字设置项；2.小程序编辑器团购列表优化；3.管理日志新增添加模块/插件日志；4.订单导出新增发 票字段；5.产品列表会员产品优化；6.新增横向导航样式；7.新增素材样式；一. 小程序新增产品详情文字设置项1. 在小程序编辑器中，拖出“产品详情”插件，在文字设置中新增了产品详情的设置项，如图所示：二. 小程序编辑器团购列表优化1. 在小程序编辑器中，团购列表插件的图片样式已经和开发者工具（实际环境）保持一致了，如图所示：三. 管理日志新增添加模块/插件日志1. 在建站后台，“网站日志”-“管理日志”中，新增了添加和删除插件操作的日志记录，如图所示：四. 订单导出新增发票字段1. 在建站后台，“订单”-“订单管理”页面导出订单时，新增了发 票字段，如图所示：五. 产品列表会员产品优化1. 在pc和手机的基础版、标准版建站中，现在在未登录状态查看会员产品，会先提示登录，再判断是否有查看会员产品的权限了。六. 新增横向导航样式（手机全版本）1. 在手机版建站中，拖出“导航栏”模块，在横向分类中新增了一个样式，可以左右滑动来选择不同的页面，如图所示：七. 新增素材样式1. 在pc版建站，素材模块“人物介绍”中新增了一个样式，如图所示：2. 在手机版建站，素材模块“人物介绍”中新增了一个样式，如图所示：3. 在小程序编辑器中，也新增了一个样式，如图所示：

1      调优概述华为鲲鹏性能优化工具是一款针对鲲鹏平台的性能调优工具，包含系统性能优化工具和Java性能优化工具。本文使用Java性能优化工具对运行中的Java程序进行在线分析和采样分析，找到程序问题，并根据分析结果进行优化修改，从而实现Java程序最佳运行。2      环境要求项目说明服务器TaiShan 200 服务器（型号2280）CPU鲲鹏920 4826处理器OSCentOS 7.6调优工具华为鲲鹏性能优化工具 V2.3.T103      前提条件服务器和操作系统正常运行。PC端已经安装SSH远程登录工具。需要优化的Java程序且程序开启GC日志打印。4      调优思路 使用Java性能优化工具对Java进程GC日志进行在线采集或离线上传，解析获取的GC日志。 针对解析后得到的优化建议项进行调优。 观察优化后的Java程序日志，判断对应问题是否改善。 5      调优过程5.1      获取GC日志5.1.1        对程序进行在线分析，在GC页签下GC日志页面点击执行GC日志采集，获取日志并进行解析。5.2      查看优化建议项当前GC日志共有五项优化建议：依次查看对应优化建议，并根据建议项进行信息修改。5.2.1        元空间扩容导致的GC优化jdk8以后移除永久区，使用本地内存来存储类元数据信息并称之为元空间（Metaspace）。持续的元空间垃圾回收说明：可能存在类、类加载器导致的内存泄漏或是大小设置不合适。根据优化建议对代码进行排查，发现代码中存在每次调用循环动态创建并加载类。针对本例：可减循环次数，减少类的加载；将classes对象设为单例模式避免重复调用。对于无法进行代码优化的案例结合成因分析，查看因元数据产生的GC次数及时间占比是否偏高，若想降低可调高-XX:MetaspaceSize，少因扩容造成的GC。5.2.2        疏散失败当给出疏散失败时，表示存在GC幸存区或Old区空间不足，可增大响应空间避免出现疏散失败。当空间无法增加时可尝试调整如下选项：1、调大-XX:G1ReservePercent（默认值10），设置堆老年代预留内存晋升，以降低提升失败的可能性；降低-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent阈值（默认45）；3、增加并行标记线程的数目，调大-XX:ParallelGCThreads参数（默认值随运行平台不同而不同）。可在优化后重新执行GC日志采集，查看疏散失败优化建议是否触发。或在日志中统计单位时间内疏散失败的比例。5.2.3        发生巨型对象导致的GC当发生巨型对象分配时（大于region size的50%），G1会找出一个连续的可用分区集合，这样就能汇总出足够的内存来容纳巨型对象。如果没有足够的连续可用空间，G1就会启动一次Full GC 来压缩Java堆空间。巨对象分配后对应region不再存储其它对象造成了一定的空间浪费。通过调大-XX:G1HeapRegionSize可减少因巨对象空间不足导致的Full GC且能提升内存利用率。可通过GC成因分析查看G1 Humongous Allocation触发的GC占比统计看巨对象触发的GC是否由改善。5.2.4        发生Full GC当空间即将耗尽或分配速度无法追上回收速度时就会触发Full GC，当有Full GC发生代表性能可能不足。除关注程序本身是否可优化或提升机器性能（增加内存，提升cpu性能）外，还可以尝试调整相关参数提高GC效率来降低Full GC发生的可能性：1、增加堆内存(Xmx)大小，让G1有更多的时间去完成 Concurrent Marking。2、适当加大 -XX:ConcGCThreads 选项的值，增加并发标记的线程数。3、通过增加 -XX:G1ReservePercent（默认10%）的选项值，增加 G1 在 IHOP 分析过程中所需要的内存空间。4、通过设置 -XX:-G1UseAdaptiveIHOP 的选项值禁用自适应 IHOP 分析机制，通过调小 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent 的选项（默认值为 45）值达到提前触发GC标记周期的目的。可对比优化前与优化后的GC活动细化分析数据下的Full GC统计数据，通过对Full GC平均间隔时间对比可确定Full GC频率是否降低。5.2.5        发生System.GC()导致的GC程序中不建议显示调用System.GC()强制触发Full GC。建议排查代码将相关代码移除。或使用-XX:+DisableExplicitGC忽略System.GC()调用。若为系统级别或框架级别的调用无法禁用，可开启-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent，Full GC 会变成 initial-mark。检验优化效果可对优化后程序进行日志采集查看优化建议中是否还有system.GC()的优化建议。或查看GC日志看system.GC()触发日志是否存在，若存在看是否为initial-mark阶段6      实践总结Java中通过查看GC日志较难直接定位问题，故平台提供的GC日志解析后优化建议，通过优化建议可较为便捷的对代码进行排查或修改启动参数。重启进程并在运作一段时间后再次采集解析GC日志，通过对比前后日志吞吐量、GC平均暂停时间、活动细化分析-平均间隔时间等数据的变化，从而确定GC效率是否已经改善。针对GC日志的调优不建议作为优先使用方案，可作为在程序自身调优已达瓶且无更多调优手段时的尝试。据GC优化建议对程序进行优化后无明显改善的，建议：升级机器配置以适应业务需求！

客服小A：又是一年6.18，我还有1万+店铺领赠品通知电话没打完，真是费人费时费力，打工人很苦，很气。运营小B:有时候提醒用户参加活动，文字触达率低，必须使用语音电话。同样的事情要说几百遍，筛选用户之后还不能直接导入私域，效率和体力都吃不消。别着急！小云向大家介绍一位新朋友，“一知智能科技“AI语音机器人利用全球领先的ASR、TTS、NLP、数字虚拟机器人等AI技术，让你体验高效客户联系，玩转私域运营，步入“后AI时代”！▼ 直播主题：《AI智能语音，企业高效获客的秘密武器》直播时间：6月10日（周四）19:00-20:00点击直播观看闯关链接，收获无限惊喜好礼！（点我点我）▼ ▼ 一、问答闯关，变身“AI语音达人”直播页面向下拉，点击“问答闯关”按钮获得答卷答题（点我）得分在75分以上且前500名提交的用户即可获得500码豆。（小云提示：所有问题的答案均可在一知智能科技官网（点我）找到答案）AI语音最in技能一卷掌握！（扫我加入社群）本次活动所有奖励领取，必须加入社群并收看直播,否则无效！！！二、有奖提问，直面AI语音专家提问锦囊1.0：直播间提问直播期间在“问答区”向专家提问，专家抽取问题进行答疑，（提问格式：手机号码后四位+问题，例：2106+一知科技AI客服是如何和华为云技术相结合的？）被选中前5个问题获得一知智能科技SCRM一年账号，后5个问题获得5000码豆！一定要来看直播，锁定6/10日晚上19:00!!！（点我）（扫我加入社群）本次活动所有奖励领取，必须加入社群并收看直播,否则无效！！！提问锦囊2.0：盖楼帖提问（此锦囊必须在盖楼贴回复提问，否则无效：点我盖楼帖跳转！）（扫我加入社群）本次活动所有奖励领取，必须加入社群并收看直播,否则无效！！！三、看直播，赢一知智能SCRM(年)账号+华为云大礼包（点击收看直播，参与四轮抽奖！）6月10日（周四）19:00-20:00云市场直播间，不见不散！

直接把CloudLink_Kit_IOS 直接拖入工程 真机运行报错dyld: Library not loaded: websockets.framework/websockets  Referenced from: /private/var/containers/Bundle/Application/A33208BC-BC45-43D4-9FF9-468176EC5618/xxxx.app/xxxx  Reason: image not found请问是要配置什么参数吗

今天带来的是MLSys 2021的另一篇论文分析—《IOS: INTER-OPERATOR SCHEDULER FOR CNN ACCELERATION》(通过算子调度以加速CNN推理)。IOS论文出自MIT的韩松实验室，第一作者为Yaoyao Ding， 这是他在韩松实验室实习时的成果。现有的CNN推理加速技术关注于优化算子内部的并行度，但是随着硬件性能快速提升，现有单算子顺序执行的调度并不能充分运用硬件算力，硬件较多算力处于空闲状态得不到有效利用。作者研究利用多算子的并行执行技术以加速CNN推理的方法，并提出了算子间并行调度器- IOS，通过一种新的动态调度的算法实现了自动化的多算子的并行执行。实验数据表明，在新式的CNN基准网络中，IOS比现有最好的算子库（例如TensorRT）性能提升1.1倍到1.5倍。 相关的实验代码已开源(https://github.com/mit-han-lab/inter-operator-scheduler)。背景和动机CNN近年来不断的在各种任务上刷新最好成绩，当然模型也变得更复杂，所需算力也在不断增加，如何实现CNN模型的高效推理成为在实际部署中的迫切需求。并行可以优化推理效率，Tensorflow和Pytorch均使用了算子内并行。但随着高性能硬件的快速迭代，仅仅算子内并行难以高效利用硬件资源。为了充分利用硬件算力，最近已有多项工作研究了多算子并行技术，这些并行方法通过启发式算法找到多个算子，并将这些算子并发执行。例如MetaFlow [2]。但是目前的启发式算法多关注于局部并行性的优化，得不到全局最优调度。例如图1所示的CNN，传统的顺序调度会分为四段，每段执行一个卷积算子；而基于贪心的调度会将卷积算子[a], [c], [d]并行起来，如图1-2，性能提升14%， 同时IOS得到的调度如图1-3所示，性能提升22%。示例中，贪心调度的方法不能得到最优效果有两个原因。首先，基于贪心的调度会将更多的算子放在早期执行段而较少的算子放在后续段，导致后续段的资源利用率低；其次太多的算子同时执行可能会导致资源竞争，从而导致性能下降。相比IOS调度，贪心调度的第一段存在资源竞争，第二段存在资源利用率低。图1 顺序调度，贪心调度和IOS调度示意图针对各种不同的CNN结构、运行硬件和推理配置，仅仅依靠手工和人力难以设计出所有场景下的高效调度。作者提出了IOS，一种利用多算子并行加速CNN推理的调度算法。IOS使用了动态规划算法以较小的搜索成本在可行的调度空间中得到一个高度优化的调度。IOS论文主要有以下三个贡献：作者指出来CNN推理的一个主要瓶颈：现有的算子内并行不能充分利用现代硬件的高并行性，特别是近年的新式的多分支CNN模型的推理。作者提出了一种动态规划算法以寻找高度优化的调度以提高多算子并行。这种算法是平台无关的，可以作为通用技术应用于主流的深度学习平台TensorFlow和TVM。作者将IOS应用于多种硬件和推理配置，结果表明IOS调度的推理速度比现有的深度学习库提升1.1倍至1.5倍。具体方法问题抽象计算图： CNN网络可以抽象为计算图 G = (V,E), CNN计算图是有向无环图，其中V表示算子集合，而E表示算子之间的边集合，边代表算子之间的数据依赖。图2-1就是一个简单的CNN网络对应的计算图。图2 计算图与可行调度段：为了充分利用CNN结构中的多算子间并行，作者将CNN计算图分为多段，各段之间按序执行，而在相同段的多个算子会根据相应的并行策略执行。图2-2展示了一个可行的调度策略, 计算图被分为两段，第一段包含算子[a & b]，第二段包含算子[c], 算子[d]和算子[e]。并行策略：作者定义了两种并行策略：算子合并和并发执行，ISO会考虑这两种并行策略，并自动选择对当前段更有效率的并行策略。并行策略选择时会综合考虑算子类型，输入算子形状和当前硬件设备等因素。算子合并是将具有相同类型算子合并为一个算子，算子超参数可以不一样。例如，具有相同步长不同卷积核尺寸的两个卷积算子可以合并，小卷积核可以通过填充0去适配大卷积核，这样就可以将这两个卷积核堆叠在一起。如图2-2，如果卷积[a]有128个3*3卷积核而卷积有256个3*3卷积核，就可以使用算子合并，将两个算子的卷积核堆叠起来，用具有384个3*3的卷积核的合并卷积[a&b]替换卷积[a]和, 同时也需要增加split算子以分离得到卷积[a]和的输出。算子合并可以增加并行性，也可以较少存储的访问。并发执行是将同一段的算子划分为多个组，有依赖的算子会被划分在同一组，不同组的算子可以并发执行。如图2-2所示，第二段的三个算子被分为两组，一组包含卷积[c]和卷积[d], 另一组包含矩阵乘算子[e]。IOS算法IOS采用一种动态规划的算法以搜索最优的算子调度。给定计算图G的顶点集合V，V的一个子集 S会将顶点集分为V – S和S，如果V – S和S之间的所有边E’都是从子集V – S指向子集S， S即称为V的一个尾段(Ending)。如图3-2所示，S’是顶点V的一个尾段，而图3-3中S’就不是一个尾段，3-4表示了将整个计算图按照尾段递归划分的方法进行了段划分。图3 计算图，尾段，非尾段，尾段迭代划分IOS采用动态规划的方法迭代的搜索最优尾段，直到未调度的顶点集为空。cost[S]表示顶点集S的最优调度的延迟，S’表示顶点集S的一个尾段，那么IOS的动态规划算法的状态转移如下公式表示, 即S的最优延迟是所有可能尾段S’的延迟和剩余顶点集S-S’的最优延迟之和的最小值。具体来说， (1) IOS算法会首先枚举调度中所有可能的算子段，并预估出算子段的延迟，每个可能的算子段都有两种候选的并行策略：算子合并和算子并发，IOS会进行预估并选择延迟最小的并行策略；(2) 根据预估数据，选择出延迟之和最小的最优尾段，同时也可得到除去尾段之后的前段，然后迭代的为前段选择出最优调度。如下图4所示。图4-1描述了原始的计算图，4-2列出了所有的可能的前段和前段对应的最短延时，依据动态规划可以得到最优的调度如4-3和4-4所示，即首先得到最优尾段 {b, c}, 然后得到 剩余子集的最佳尾段 {a}， 此时队列Q为空，调度结束。为了避免候选的算子段枚举及延迟预估导致算法时间开销长，作者还在候选算子段生成过程中使用了剪枝算法，只有满足特定的条件才会被视为有效的候选段。图4 基于动态规划的IOS调度示例实验结果IOS属于框架不敏感算法，作者基于python实现了IOS调度算法，并使用C++实现了执行引擎。该执行引擎是基于商业库cuDNN，也支持算子间的并行。为了支持多组算子并发执行，IOS将不同组的算子分配到不同的CUDA流，当有充足的执行资源时，不同的CUDA流会并发执行。实验中采用了cuDNN 7.6.5, CUDA 10.2, NVIDIA driver 450.51.05, 并与 TensorRT 7.0.0.11 和 TVM 0.7 做了对比。作者在实验中选取了四个新式的CNN网络: Inception V3, RandWire, NasNet-A, 和SqueezeNet。 下表1列出了实验网络的基本模块的数量，算子数和主要的算子类型。由于一些CNN网络具有较少的多算子并行的场景，比如ResNet-50和ResNet-34, IOS只能取得2%和5%加速，故没有针对这些网络做详细评估。根据选定的剪枝参数，Inception V3 和 SqueezeNet的IOS耗时少于1分钟，Randwire和NasNet耗时在90分钟以内。表1 实验网络图5列出了五种不同的调度方法的吞吐量的对比，其中吞吐量数据按照最佳吞吐量做了归一化处理。五种调度方法包括：顺序调度(Sequential schedule)，贪心调度(Greedy)，只使用算子合并的IOS调度(IOS-Merge)，只使用算子并行的IOS调度(IOS-Parallel)，和择优使用算子合并和算子并行的IOS调度(IOS-Both)。从图5可看出，IOS-Both调度方法明显优于其他四种调度，贪心调度在Rand-Wire和NasNet上效果不错，但是在SqueezeNet上因为同步开销造成性能下降。IOS-Both因为同时考虑了两种并行策略，其优化效果好于只考虑一种并行策略的IOS-Merge或IOS-Parallel。图6列出了IOS调度与5种基于cuDNN的主流框架的推理性能对比。五种基于cuDNN的框架分别为：Tensorflow， Tensorflow-XLA, TASO, TVM-cuDNN [3], TensorRT。从图6可知，IOS在5个基准网络上吞吐量都优于其他框架，并比其余框架中的最好性能还有1.1倍至1.5倍提升。图5 五种调度策略吞吐量比较图6 IOS与基于cuDNN框架吞吐量比较IOS的其他实验结果数据还表明， IOS调度比顺序调度能同时使能更多的活跃线程束，即达到更高的资源利用率；IOS可以通过调整剪枝参数以加快算法的运行时间，但性能提升效果可能会打折扣；对Inception V3网络上，在不同的批处理大小或不同的硬件环境下，网络的计算特征会发生变化，IOS得到的调度也不一样，但IOS的优化效果都优于顺序调度、TVM-cuDNN框架、TASO, 和TensorRT框架。总结:笔者认为IOS算法利用多算子的合并或者多算子的并发执行确实可以提高多分支结构的CNN的推理性能，提高硬件资源的利用率，基于类似出发点的优化方法还有Rammer [4]。但IOS也有一定的使用局限性，即对于resnet类单分支结构的CNN网络优化效果较为一般，文中也有介绍，同时IOS不适用算力资源有限的CNN推理场景，比如移动端推理和嵌入式场景下的推理。IOS方法目前仅关注CNN推理，是否可以应用于CNN训练，文中未见相关的讨论和实验。参考文献：[1] Ding Yaoyao, Ligeng Zhu, Zhihao Jia, Gennady Pekhimenko, Song Han, “IOS: Inter-Operator Scheduler for CNN Acceleration”, MLSys 2021[2] Zhihao Jia, James Thomas, Todd Warszawski, Mingyu Gao, Matei **ia, and Alex Aiken, “Optimizing DNN Computation with Relaxed Graph Substitutions”, MLSys 2019[3] Tianqi Chen, Thierry Moreau, Ziheng Jiang, Lianmin Zheng, Eddie Yan, Meghan Cowan, Leyuan Wang, Yuwei Hu, Luis Ceze, Carlos Guestrin, Arvind Krishnamurthy, “TVM: An Automated End-to-End Optimizing Compiler for Deep Learning”, OSDI 2018[4] Lingxiao Ma, Zhiqiang Xie, Zhi Yang, Jilong Xue, Youshan Miao, Wei Cui, Wenxiang Hu, Fan Yang, Lintao Zhang, and Lidong Zhou, “Rammer: Enabling Holistic Deep Learning Compiler Optimizations with rTasks”, OSDI 2020转自文章链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/368964060转自作者：金雪锋感谢作者的努力与分享，侵权立删！

会不会像华为手机那羊能有动画