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Q音直播Flutter包裁剪方案(iOS)
1、背景 Flutter作为一款优秀的跨平台方案，我们Q音团队一致保持高度关注，团队内部也一直在努力促进Flutter的应用框架建设。 在Q音直播接入Flutter的过程中，需要解决的首要问题便是”Flutter包体积变大”。 本文将一步步剖析Flutter的包体积问题，带领大家探寻每一个可能的包体积优化点，结合实际项目和引擎源码，最终给出详细的包体积优化实现方案。欢迎大家相互交流Flutter相关技术。 因此，要解决包体积问题，需要对aar和framework的体积进行优化。 这部分能优化的空间很小，主要是通过裁剪引擎不需要的功能，减少体积。编译引擎时可以选择性编译skia和boringssl，收益大概只有几百K。 除此之外可以对Flutter的符号进行分离。
2.5K20发布于 2021-02-05 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV实战应用必备技能 | 模块裁剪
对上图说明如下： 水平横着的都是基础模块，这个是OpenCV模块裁剪的时候必须选上的。竖直的模块都是OpenCV中在CMake生成阶段可配置选择的模块，如果需要你就加上，如果不需要就去掉。 可以看到，这里我们只编译很少部分的模块，总计21个模块，可以满足大部分应用场景使用，真正的80/20规则。这个对我们来说是个好消息，下面我就一起来验证下，我们这样编译出来的OpenCV是否可以用？ 验证裁剪编译版本OpenCV功能 03 重新配置好开发环境(包含目录 + 库目录 + 连接器 + 环境变量， 然后重启VS2015/VS2019)，运行以下测试代码： #include <opencv2 OpenCV重新编译与模块裁剪技能GET，从此以后千万别在我面前说OpenCV模块太多，太大，这个都不是事，关键是你会用吗？
2.1K11发布于 2019-09-19 - 来自专栏Web 技术
【Swift4】(6) 闭包 | 闭包应用 | 闭包作为函数参数 | 捕获特性
闭包 Closure 闭包的基本使用与简写 语法优化 var myClosure:() -> Void = { print("Hello world") } myClosure() var = { (a,b) in //闭包简写，类型自动推导 可以根据参数推断 return a*b } mySecondClosure = { (a,b) in //进一步闭包简写 省略参数列表 （a, b）和 关键字 in } 闭包应用 排序 var arr:[Int] = [1,3,5,6,7,2,4,6,8] arr.sorted() //[1, 2, 3, 4, 5, 6 , 6, 7, 8] arr.sorted { $0 > $1 //[8, 7, 6, 6, 5, 4, 3, 2, 1] } var arr = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 9, 0, 10] } 遍历 //forEach var arr2 = [5,6,7,8,9] arr2.forEach { print("\($0)") //[5, 6, 7, 8, 9
42930编辑于 2023-10-07 Day6-R包
今天的内容在我刚看到的时候，觉得很难，看不懂每一步代码的意思，不知道是如何得到花花老师的结果的，但是在自己一步一步按照教程来进行操作，仔细比对前后的变化的时候，我对dplry包的使用有了更清晰的认识，这一部分内容需要自己多多练习 B","C","D"))test1test2 <- data.frame(x=c('a','b','c','d','e','f'), y=c(1,2,3,4,5,6) test1, y = test2, by = 'x')# 5.anti_join反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')# 6. 函数则需要两个数据框有相同的行数test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test1test2 <- data.frame(x = c(5,6)
44410编辑于 2024-03-10- 来自专栏漫漫生信路
Day6——R包
思维导图安装和加载R包以dplyr函数为例options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options( vars参数是dply包中select函数的一个参数，它允许我们通过指定字段的索引范围来选择需要的字段。索引范围可以是一个连续的整数向量，也可以是一个布尔向量。 Species),mean(Sepal.Length), sd(Sepal.Length))#计算每组Sepal.Length的平均值和标准差dplyr两个实用技能管道操作 %>%加载任意一个tidyverse包即可用管道符号 ), y = c(10,20,30,40))test1## x y## 1 1 10## 2 2 20## 3 3 30## 4 4 40test2 <- data.frame(x = c(5,6) 6 60bind_cols(test1, test3)## x y z## 1 1 10 100## 2 2 20 200## 3 3 30 300## 4 4 40 400
85310编辑于 2023-12-03 - 来自专栏生信迟
Day 6 学习R包
安装和加载R包1.镜像设置2.安装R包安装命令是install.packages(“包”)或者BiocManager::install(“包”)3.加载library和require，两个函数均可。 使用一个包，是需要先安装再加载，才能使用包里的函数。 arrange(),按某1列或某几列对整个表格进行排序5.summarise()：汇总dplyr两个实用技能1：管道操作 %>% (cmd/ctr + shift + M)（加载任意一个tidyverse包即可用管道符号 inner_join,取交集2.左连left_join3.全连full_join4.半连接：返回能够与y表匹配的x表所有记录semi_join5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join6.
29830编辑于 2023-09-08 - 来自专栏生信学习小组2023
Day6-Bran R包
安装和加载R包镜像设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源options(BioC_mirror ,'x'), z = c("A","B","C",'D'))test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), y = c(1,2,3,4,5,6)
33610编辑于 2023-12-02 Day-6：学习R包
安装和加载R包1.设置镜像2.安装R包：install.packages("包")（R包来自CRAN网站）BiocManager::install(“包”)（R包来自Bioconductor）3.加载R 包：library(包)或require(包)dplyr基础函数以内置数据集iris为例test <- iris[c(1:2,51:52,101:102),]1.新增列：mutate()如mutate( 3.3 6.0 2.5 virginica5 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor6 Sepal.Length), sd(Sepal.Length)) 先按照Species分组，计算每组Sepal.Length的平均值和标准差> group_by(test, Species)# A tibble: 6 2.5 virginica 6 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica > summarise(group_by(test
30100编辑于 2024-03-27- 来自专栏金金生信幼儿园
Day6-学习R包
Day6-学习R包参考文献：生信星球今天第六天，我爱学习，坚持学习感觉真好（暗示)1.新的知识/概念：R包（R package）R包是什么？R程序包是多个函数的集合，具有详细的说明和例子。 为什么要安装R包？特定的分析功能，需要用相应的程序包实现。 例如：作图包ggplot2使用到哪个包就去安装和加载，知道要用的函数以及简单使用规律，查看帮助文档入门，统计学学到一定的程度，不要默认值，去指定值，这个过程可以调试。 目的不是学会某个具体的R包，而是找所有R包使用的规律。 R包都在哪里通常来源三个网站来源：知乎 ahsu安装加载三部曲options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")
41530编辑于 2023-11-18 Day6-学习R包
安装和加载R包1.镜像设置 options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror ="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") 2.安装和加载以dplyr包为例 install.packages("dplyr")library(dplyr)dplyr五个基础函数
34110编辑于 2024-04-19- 来自专栏literary
Day6-学习R包
什么是R包？ R包是多个函数的集合，编码和样本数据的集合，或者通俗讲，R包相当于R的插件（有可能不准确）存放位置：名为”library“的目录下必要性：丰富的图表和Biocductor上面的各种生信分析需要R包以dplyr 为例安装和加载R包镜像设置，（直接高级设置安排）图片引用自生信星球安装options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN
38430编辑于 2023-10-26 - 来自专栏许糊糊讨厌衰包包
DAY6-学习R包
安装和加载R包镜像设置使用R配置文件使用file.edit()编辑文件——输入file.edit('~/.Rprofile') options("repos" =c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn ="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") #对应中科大源 保存文件，重启运行options()$repos和options()$BioC_mirror 即配置好安装R包安装命令是 install.packages(“包”)或BiocManager::install(“包”)install.packages("dplyr") 加载 library和require 使用一个R包需先安装再加载
1.3K30编辑于 2023-10-25 - 来自专栏学习小组啊
Day6-学习R包
R包是多个函数的集合，具有详细的说明和示例。基本步骤如下：1.安装和加载R包2.安装3.几个基本函数认识Dplyr是一个强大的R数据处理基础软件包,用于处理,清理和汇总非结构化数据。 dplyr包的五个基本函数 select() , filter() , arrange() , mutate() , summarize()
23420编辑于 2023-11-04 - 来自专栏c#分享专栏
.NET 6 的 NuGet 包验证
它简化了依赖包的管理与发布，特别是大型项目中。随着依赖包的增多，包的安全性、版本兼容性等问题日益重要，因此验证 NuGet 包至关重要。 二、NuGet 包验证的必要性安全性验证：避免引入恶意代码或漏洞。兼容性验证：确保依赖包版本与项目兼容。质量验证：确保包的代码质量与稳定性满足项目需求。三、常见的 NuGet 包验证方法1. 依赖包的签名验证什么是签名验证：如何确保包来自可信源。启用签名验证的步骤。如何处理非签名包。3. 如何为 .NET Core 项目验证跨平台兼容的 NuGet 包。使用 Docker 或者 WSL 测试依赖包的兼容性。 七、常见问题与最佳实践处理未签名或无安全来源的依赖包。在项目中指定特定的包版本控制，以减少版本冲突。如何维护长期的依赖包版本更新与验证。八、结语强调 NuGet 包验证对 .NET 项目的重要性。
4.9K10编辑于 2024-11-12 - 来自专栏我的生物信息菜鸟学习笔记
day6-学习R包
0、写在最前面R包：多个函数的集合，具有详细的说明和实例。R语言可以提供丰富的图表和Biocductor各种分析R包，主要用于下游分析。 ",'D'))test1test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), y = c(1,2,3,4,5,6) 反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')anti_join(x = test1, y = test2, by = 'x')6、 (x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test1test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))test2test3 <- data.frame sd2、找R包介绍页面（搜索）3、Vignettes（作者写的网页版教程）不是每个R包都有的，可以运行代码试试看，没有就是没有了。browseVignettes("limma")
51710编辑于 2024-10-27 - 来自专栏Python基础、进阶与实战
Python基础-6 模块和包
6.模块和包 模块modules 在之前的程序里，你可能用过类似from math import pi的语句来导入变量或函数。这其实就是在使用模块。 注意：如果不是同级目录，解释器会找不到，需要在sys.path中添加查找路径，如 import sys sys.path.append(r'D:\PY_TEST\pythonProject\6modules 使用包 从包导入与从模块导入非常类似。 （或子包），也可以是包中定义的函数、类或变量等其他名称。 这些导入语句使用前导句点表示相对导入中的当前包和父包。
58320编辑于 2022-12-06 Day6-学习R包
f C4 x D> test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), + y = c(1,2,3,4,5,6) , test2, by = "x")#內连inner_join,取交集 x z y1 b A 22 e B 53 f C 6> left_join(test1, test2, by = 'x')#左连 D NA> left_join(test2, test1, by = 'x') x y z1 a 1 <NA>2 b 2 A3 c 3 <NA>4 d 4 <NA>5 e 5 B6 f 6 C> full_join( test1, test2, by = 'x')#全连full_join x z y1 b A 22 e B 53 f C 64 = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))> test1 x y1 1 102 2 203 3 304 4 40> test2 <- data.frame(x = c(5,6)
28110编辑于 2024-03-28DAY6-学习R包
安装和加载R包1.镜像设置options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) #对应清华源options(BioC_mirror ="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") # 对应中科大源2.安装install.packages("包") 或 BiocManager::install（“包”）3. B","C",'D'))test2 <- data.frame(x = c('a','b','c','d','e','f'), y = c(1,2,3,4,5,6) test1, y = test2, by = 'x')5.反连接：返回无法与y表匹配的x表的所记录anti_joinanti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')6. (x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c(50,60))test3 <- data.frame(
34200编辑于 2024-03-27- 来自专栏sxxq
DAY6-学习R包
安装和加载R包 1、镜像设置 options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) options(BioC_mirror ="https://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") 2、安装命令 install.packages(“ ”) # 为CRAN网站下载；双引号内为包名字 BiocManager: :install(“ ”) #为Biocductor上下载 3、加载 library() #括号内为包名字 require() 利用dplyr包----学习五个基本函数 首先把前面所需代码写完 > options 5.05 0.235 2 versicolor 5.75 0.212 利用dplyr包- 4 x D NA > right_join(test1, test2, by = 'x') x z y 1 b A 2 2 e B 5 3 f C 6 4 a <NA> 1
51530编辑于 2023-07-20 - 来自专栏Dr. Marcus-生信星球学习小组
Day6：学习R包
R语言学习内容安装和加载R包1. 安装install.packages(“包”)BiocManager::install(“包”)3. 加载 library (包) / require (包)options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 反连接anti_joinanti_join(x = test2, y = test1, by = 'x')6. 简单合并test1 <- data.frame(x = c(1,2,3,4), y = c(10,20,30,40))test1test2 <- data.frame(x = c(5,6), y = c
47410编辑于 2023-12-03
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