- 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
- 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
- 上一篇跑通了最小闭环：保存向量字段，再用 SQL 距离排序找回来。 这一篇接着讲一个更实际的问题：用了向量数据库，不代表所有查询都要变成“相似度”。分类、状态、时间、租户、权限这些确定条件，仍然应该交给 RDB。 先说结论 向量检索负责“谁更像”，RDB 条件负责“哪些记录有资格参与比较”。 真实业务里，通常不是全库做 上一篇跑通了最小闭环：保存向量字段，再用 SQL 距离排序找回来。 这一篇接着讲一个更实际的问题：用了向量数据库，不代表所有查询都要变成“相似度”。分类、状态、时间、租户、权限这些确定条件，仍然应该交给 RDB。 先说结论 向量检索负责“谁更像”，RDB 条件负责“哪些记录有资格参与比较”。 真实业务里，通常不是全库做
- 前两篇分别讲了最小闭环和 RDB 混合过滤。第三篇把它落到一个常见 AI 应用场景：本地知识库。 先说结论 本地知识库不是把整篇文章直接塞进一个向量字段。 更常见的做法是：先把长文本切成片段，再给每个片段生成向量。检索时先找相似片段，后续再把片段交给摘要、问答或生成模块。 这个 Demo 做什么 页面把一段长文本切成多 前两篇分别讲了最小闭环和 RDB 混合过滤。第三篇把它落到一个常见 AI 应用场景：本地知识库。 先说结论 本地知识库不是把整篇文章直接塞进一个向量字段。 更常见的做法是：先把长文本切成片段，再给每个片段生成向量。检索时先找相似片段，后续再把片段交给摘要、问答或生成模块。 这个 Demo 做什么 页面把一段长文本切成多
- 前面 RDB 已经写到事务和 Sendable。再往 AI 应用走一步，就会遇到“向量数据库”。 这次以华为官方文档《通过向量数据库实现数据持久化 (ArkTS)》为准：向量数据库从 API version 18 开始支持，它既能保存向量数据，也能继续处理标量的关系型数据。`floatvector` 用来保存向量化结果，查询时可以用向量距离做排序。 前面 RDB 已经写到事务和 Sendable。再往 AI 应用走一步，就会遇到“向量数据库”。 这次以华为官方文档《通过向量数据库实现数据持久化 (ArkTS)》为准：向量数据库从 API version 18 开始支持，它既能保存向量数据，也能继续处理标量的关系型数据。`floatvector` 用来保存向量化结果，查询时可以用向量距离做排序。
- RDB 前面已经写过建表、CRUD、升级、事务和 Sendable。再往多设备场景走，就会遇到一个容易混的点：关系型数据库也能做跨设备同步，但它不是“把普通表自动复制到另一台设备”。 官方文档《关系型数据库跨设备数据同步 (ArkTS)》里讲得很明确：先把表设置为分布式表，再通过同步接口在可信设备之间同步数据。API RDB 前面已经写过建表、CRUD、升级、事务和 Sendable。再往多设备场景走，就会遇到一个容易混的点：关系型数据库也能做跨设备同步，但它不是“把普通表自动复制到另一台设备”。 官方文档《关系型数据库跨设备数据同步 (ArkTS)》里讲得很明确：先把表设置为分布式表，再通过同步接口在可信设备之间同步数据。API
- 关系型数据库这一组，前面已经写了建表、CRUD、升级和事务。还剩一个容易被新手误会的点：sendableRelationalStore。 它不是另一个 RDB 引擎，也不是“分布式关系型数据库”。它更像一组工具方法，用来处理可以跨线程传递的数据类型。关系型数据库真正写入时，还是回到 relationalStore.Rd 关系型数据库这一组，前面已经写了建表、CRUD、升级和事务。还剩一个容易被新手误会的点：sendableRelationalStore。 它不是另一个 RDB 引擎，也不是“分布式关系型数据库”。它更像一组工具方法，用来处理可以跨线程传递的数据类型。关系型数据库真正写入时，还是回到 relationalStore.Rd
- 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
上滑加载中
推荐直播
-
华为云码道 × 仓颉编程：工程化AI编码探索2026/05/27 周三 19:00-21:00
刘俊杰-华为云仓颉语言专家/李炎-华为云码道技术专家/王智鹏-OpenCangjie开源社区发起人
本场直播围绕华为云仓颉语言与华为云码道的深度结合，展示华为云智能编程从零基础到高效落地的完整生态能力。以华为云码道为引擎，仓颉语言为载体，带给大家日常提效、趣味创新到极速量产的开发体验。
回顾中 -
一个AI团队帮你写代码：华为云码道Agent Space实战2026/06/25 周四 19:00-21:00
张翰文-华为云码道工程师/郭英旭-青软创新科技集团股份有限公司 软件架构师
本场直播聚焦华为云码道Agent Space两大模式：研发办公、代码开发，亲身体验从需求到代码的AI自动化能力。实操演示基于华为 CodeArts CLI，依托 OpenSpec 规格体系从零搭建业务项目。
回顾中
热门标签