前言 有时候使用springboot项目时遇到这样一种情况,用一个项目需要复制很多遍进行测试,除了端口号不同以外,没有任何不同。这时我们强大的Intellij IDEA就能替我们实现。 3.启动项目,demo(9000),如图。 ? 4.修改配置文件中的端口号为9001,启动项目,demo(9001),如图。 ? 从下方可以看到demo项目分别以9000和9001启动了。 4.选择需要启动的项目,点击ok ? 5.将上方name修改为demo2 ? 6.启动demo(9000),如图 ? 7.修改端口为9001,启动demo2,如图 ?
1.上传项目newpc 1.打包 在newpc目录下,将node_modules目录删除,然后将newpc项目打包为zip包 ? 2.上传newpc.zip到云服务器上 ? ? install cnpm -g --registry=HTTPS://registry.npm.taobao.org; cnpm -v 2.安装依赖包 cd newpc cnpm install 3.项目打包 1.修改项目的host cd src/api/ ls vim api.js i#进入编辑模式,将host的127.0.0.1,修改为公网IP,然后点击【Esc】键,输入:wq,保存退出 2.打包项目 cd ../.. npm run build 4.安装Nginx 建立软链接 (在部署后端项目的时候已经安装过了) 5.修改nginx配置文件 cd /etc/nginx/sites-available
这里配置有几点需要注意的: 1、动态publicPath 这里说了是多端多页面项目,多端只的就是PC和H5两端,那么这就意味着各端的CDN资源路径是不一样的,所以publicPath值也应该不一样。 chunks: 'initial', priority: 1, minChunks: 2 } }} 注意抽离出来的代码要在HTML文件里引入 2)多端项目 由于项目包含两端代码,H5\PC部分依赖是独立的,单纯的从项目层面进行公共模块的抽离是不行的。 来告诉 webpack 解析这类依赖时应该搜索的目录 resolve: { modules: [path.resolve(rootDir, 'node_modules')], }, 总结 这篇文章以多端多页面项目为例 ,深入讲解了如何初始化项目webpack配置,这些实践不仅适用于这个项目,对于多页面项目和普通项目也同样适用。
这里配置有几点需要注意的: 1、动态publicPath 这里说了是多端多页面项目,多端只的就是PC和H5两端,那么这就意味着各端的CDN资源路径是不一样的,所以publicPath值也应该不一样。 , chunks: 'initial', priority: 1, minChunks: 2 }}} 注意抽离出来的代码要在HTML文件里引入 2)多端项目 由于项目包含两端代码,H5\PC部分依赖是独立的,单纯的从项目层面进行公共模块的抽离是不行的。 resolve.modules来告诉 webpack 解析这类依赖时应该搜索的目录 resolve: { modules: [path.resolve(rootDir, 'node_modules')],}, 总结 这篇文章以多端多页面项目为例 ,深入讲解了如何初始化项目webpack配置,这些实践不仅适用于这个项目,对于多页面项目和普通项目也同样适用。
因为喜欢使用jar包发布项目,单个项目的启停不会影响其他项目正常运行,又不喜欢为每个项目都配置域名,所以想到了这样的部署方案: 项目名 端口 访问域名 project1 10001 http:// listen 80; server_name xxx.com;#域名 location /project1/ { # 项目一 proxy_pass http://10.10.31.62:10001; # 项目1对应的ip和端口 proxy_set_header ip:port/路由,没有添加项目名,在发布时需指定server.context-path=project1,此时访问变成ip:port/project1/路由,方可被Nginx配置的location拦截 项目发布后可现在Nginx本地根据curl ip:port/project1测试有无返回内容,若已经成功启动,但没有响应,考虑是不是防火墙限制。
1.系统、环境、软件工具: 1.系统: 1.本地开发端:Windows7旗舰版 2.腾讯云服务器端:Ubuntu18.04.1 LTS 64位 2.环境: 1.本地开发端:node.js、python
为解决多端开发的问题,市面上有很多类似的开发框架,Vue.js 规范的 uni-app、mpvue、WePY,React.js 规范的 Taro 等等。 并且 APNG 对比 GIF 有很多方面的优势 GIF:最多支持 8 位 256 色,色阶过渡糟糕,图片具有颗粒感 不支持 Alpha 透明通道,边缘有杂边 APNG:支持 24 位真彩色图片 支持 8 项目总结 在 11 月 1 日当天 10点项目正式上线,截止 11 月 11 日宠汪汪项目 PV 已经达到 350 万,UV 达到 28 万,并且每天都在持续的增长。 利用 Taro 解决了多端场景的痛点,当然项目中有些场景还是需要单独写 H5 和小程序的代码,以满足业务需求比如长图保存,打字动效果等等。整体来说,的确提高了开发效率,减少研发周期。 小南 授权转载,如果大家喜欢 Mu小南 的文章可以点击「阅读原文」给她掘金文章点赞,也欢迎大家给 Taro社区 投稿 原文:https://juejin.im/post/5dc92b2ae51d450f8a028cc6
本文主要讲述了Web排版技术的发展历史,从最初的表格布局到最新的网格布局,以及Android端排版技术的种类和差异,探讨了各种排版技术的优点和弊端,并展望了未来排版技术的发展方向。
在腾讯云搜索 域名注册 服务,根据价格和是否已经被注册,选择一个域名,然后点击购买,完成付费。
3.将项目打包成.zip包 ? 2.上传项目包 1.使用FileZilla连接腾讯云服务器,并上传NewCenter.zip包 ? ? 原因: 因为Mysql数据库新建的时候,所有大写字母都变成了小写,但是在项目配置文件中,数据库的名字中还是用的大写字母,而在ubuntu系统中,是区分大小写的,导致在连接数据库时报错。 这种情况下,在构建项目数据库的时候,就用了小写字母的情况下,是不会出现报错的。 所以只要将项目配置中与连接数据库相关的配置代码中的NewCenter,改成newcenter,即可。 sites-available/ vim newcenter.conf 3.编辑内容: i #进入编辑状态 内容 server{ listen 8000; server_name 公网IP; charset utf-8; 后端项目NewCenter部署成功!
PHP中有函数和方法两种不同的function,函数是应该是公共的,就像前面提到的pubfunc.c一样,还有一些类也是公共的,比如分页类、加密类等,这些文件里面不应该与项目的业务逻辑有耦合关系,应该拿出来给另外一个项目也是通用的 而另一方面的项目功能模块呢,应该是职责明确的,比如用户控制器就应该有读写用户信息、登录注册等等,而不应该有订单数量这种东西。 多用户端(模块)和继承 前文再续就书接上一回,上回讲到 我的项目中M层一直为空的。为什么呢? 网站这一种程序,通常都会有多端的情况,就是会有 PC端、WAP端、管理端、APP端等等,这个在Thinkphp3.2中称为“模块”。 我目前项目中就有 Home(PC端)、Mobile(移动端)、Admin(管理端) 三大模块了。那三大模块就写三份程序吗?
= 自定义的用户名 dashboard_pwd = 自定义的密码 #日志路径 log_file = /home/frp_0.46.1_linux_amd64/log/frps.log #以下是配置多端口的 #端口8079是博客管理后台的项目 [tcp_blog-admin] type = tcp local_port = 8079 listen_port = 8079 #端口8080是博客前台项目访问地址 [tcp_blog] type = tcp local_port = 8080 listen_port = 8080 #端口8082是其他项目访问的 [tcp_app3] type = tcp local_port 可以看到如图所示,说明已经frp多端口配置成功 frp客户端启动成功示例图 如果还是不放心,可以登录frp的管理页面进行查看。
= 自定义的用户名 dashboard_pwd = 自定义的密码 #日志路径 log_file = /home/frp_0.46.1_linux_amd64/log/frps.log #以下是配置多端口的 #端口8079是博客管理后台的项目 [tcp_blog-admin] type = tcp local_port = 8079 listen_port = 8079 #端口8080是博客前台项目访问地址 [tcp_blog] type = tcp local_port = 8080 listen_port = 8080 #端口8082是其他项目访问的 [tcp_app3] type = tcp local_port 可以看到如图所示,说明已经frp多端口配置成功 如果还是不放心,可以登录frp的管理页面进行查看。 frp管理页面就是在frps.ini里面配置7500相关的用户名和密码。
如何在多端应用中实现高效、合规的动态定价?"这是我们系统加入动态定价模块时遇到的第一个挑战。 本文将带您深入了解如何使用Taro框架构建一个支持H5和微信小程序的多端动态定价系统,涵盖从架构设计到具体实现的全过程,并分享我们在开发过程中积累的实战经验。 ; // 会员等级及对应折扣配置 this.memberLevels = { gold: 0.85, // 黄金会员85折 platinum: 0.8, // 白金会员8折 `memberLevels`: 定义了两个会员等级及其对应的折扣:gold(黄金会员):85 折(0.85)platinum(白金会员):8 折(0.8)方法 `getMemberPrice(productId ,重点解决了以下核心问题:通过分层架构设计实现了多端适配的统一定价逻辑。
本文将详细介绍该系统的架构设计、关键实现以及多端适配方案,并分享在实际落地过程中遇到的典型问题及解决方案。 2.3 技术栈关键组成多端适配层:Taro 3.x实现跨端开发。NutUI组件库保证多端UI一致性。Taro-Request封装统一网络请求。业务逻辑层:Redux Toolkit状态管理。 优化策略:模型量化:将Float32权重转为Int8。层融合:合并LSTM相邻线性运算。剪枝:移除贡献度<0.001的神经元。4.2.3 实时数据同步问题场景:多门店同时操作导致库存数据冲突。 通过多端适配架构设计、智能算法集成和供应商协同流程优化,我们实现了从预测到采购的全流程自动化。系统特别注重:数据准确性:通过严格的数据清洗保证预测质量。操作便捷性:多端统一的操作体验。 通过本次智能补货预测系统的实践,我们验证了Taro框架在多端复杂业务场景下的可行性,同时探索出零售预测类系统的典型架构模式。
多端体验差异:H5与小程序的技术栈适配。Taro 作为跨端框架,基于 React 语法支持一套代码适配多端(H5/小程序/RN 等),结合实时通信技术与分布式架构,可高效实现多端库存同步系统。 本文将基于Taro3.x+React技术栈,从架构设计到代码实现,完整呈现一套多端库存同步方案。 多端展示层Taro 编译为 H5 和小程序代码,UI 组件按平台适配。MySQL:存储基础库存数据,支持事务操作(如库存扣减)。 3.2 多端数据冲突场景:H5 和小程序同时修改同一商品库存。 多端统一开发并非简单的API适配,更需要从架构层面思考状态同步、事务一致性等深层问题。希望本文方案能为大家带来启发。
本项目中需要用到存储、相机、相册3个权限。 xml version="1.0" encoding="UTF-8"? param.data && param.data.body) { param.headers['Content-Type'] = 'application/json; charset=utf-8' /user/login.stml',title: '',hideNavigationBar:true});}api.hideProgress();});}}8、表单提交、回显表单使用的事AVM官方的 from 项目中很多页面涉及到图片预览的功能,分为单图预览和多图预览。图片预览采用的是photoBrowser 模块。
param.data && param.data.body) { param.headers['Content-Type'] = 'application/json; charset=utf-8' 在事件项目需求中,尽量将通用的代码模块,封装成组件,这样不仅简化了页面代码量,而且很方便维护项目,组件中的内容修改一次,就可以应用到很多的使用组件的页面。 如果你的项目之前用的是老版本的amap,后来打包的时候升级成最新的了,一定要加上这个两个接口! DOCTYPE html> <html lang="zh-CN"> <head> <meta charset="utf-<em>8</em>"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible -- HTML5 shim and Respond.js for IE<em>8</em> support of HTML5 elements and media queries --> <!
引言我们之前在做多端框架选择的时候,优先考虑的是开发效率。于是选择了支持React开发的Taro框架,Taro 框架提供了 “一次开发,多端运行” 的能力,这样学习成本少,上手也快。 本文将深入探讨如何基于 Taro 在多端实现商品推荐核心功能,提供从架构设计到具体实现的全栈解决方案。 一、系统架构设计1.1 分层架构解析该架构分为三层:用户端:通过 Taro 统一封装多端 API,实现视图渲染。推荐服务层:对接算法接口,处理 AB 测试分流。数据层:整合用户行为日志与商品特征数据。 2.2 购物车关联商品推荐算法原理:基于项目协同过滤(Item-CF)的实时计算代码实现:/** * 购物车商品推荐组件 * * 该组件根据当前购物车中的商品,通过协同过滤算法获取相关推荐商品, * 通过本次实践,我们收获了:工程化经验:Taro框架在多端开发中的高效实践。算法集成:推荐系统与前端应用的深度协同。性能调优:大数据量下的流畅体验保障。
相比较于这些多端框架, kbone的出发点不一样,可能是历史原因, kbone的多端尝试采用了 vue而不是 react,然后提供适配层来支持 dom和 bom等,让小程序端尽量能使用 web端的能力, 其他框架出发点是多端,按约定的开发模式编译到各个端不同的代码,各个端提供一个运行时来保证代码的正确运行,这些多端框架的主要限制还是框架本身。 对于已有的小程序项目,不建议直接接入。kbone编译到小程序端会带来 vue-runtime,无形增加了包的体积, wxs文件在 web端使用不了,之前封装的小程序端的公共方法,需要重新实现一遍。 如果是新项目,或者活动页,我们还是可以尝试用 kbone来尝鲜的,毕竟 kbone官方已经开始投入了,后面肯定会推广。除了上面提到的一些坑,我们还需要考虑用户体验。