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Kuikly - 组件

Pager

Pager为Kuikly页面的入口类，类似iOS UI中的VC, Pager也有类似VC的生命周期：

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// 已创建
override fun created() {
    super.created()
        
}
 
// 页面在屏幕上可见
override fun pageDidAppear() {
    super.pageDidAppear()
   
}

// 页面在屏幕上消失
override fun pageDidDisappear() {
    super.pageDidDisappear()

}

// 页面即将消失
override fun pageWillDestroy() {
    super.pageWillDestroy()

}

Kuikly是基于Kotlin MultiPlatform(KMP)构建的跨端开发框架, 支持Android、iOS、HarmonyOS和H5/小程序等多个平台, 据 PCG 开发团队的报告, Kuikly 可以提升团队 85%的开发效率.
这里记录一些我自己使用 Kuikly 遇到的一些坑, 希望后面能少点踩坑吧.

SDWebImage 是iOS 开发最流行的异步图片加载框架, 其中的缓存模块 SDImageCache 有一个很精巧的设计弱引用缓存, 源码参考

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@property (nonatomic, strong, nonnull) NSMapTable<KeyType, ObjectType> *weakCache; // strong-weak cache

在我们的项目中引入了这个小修改, 整体的缓存命中率有1%左右的提升,

在 GitHub 上确实有不少优秀且实用的 iOS 图片编辑相关的开源项目和 Demo。这些项目覆盖了基础编辑（裁剪、旋转、调整）、滤镜应用、涂鸦、贴纸添加、高级特效等功能。以下是一些值得关注的项目，适合学习和集成：

🛠 一、功能较全的图片编辑框架

1. TOCropViewController

   • 简介：专注图片裁剪（支持圆形、矩形、自定义比例），代码简洁高效，被广泛使用。
   • 链接：https://github.com/TimOliver/TOCropViewController
   • 特点：轻量级、支持缩放、旋转, 动画流畅。

2. YPImagePicker

   • 简介：类似 Instagram 的图片选择+基础编辑（裁剪、滤镜）库。
   • 链接：https://github.com/Yummypets/YPImagePicker
   • 特点：集成拍照/录像、多选、滤镜和裁剪，Swift 编写。

最近遇到一个问题, 需要定位到 TableView 的某一行, 历史代码是使用

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- (CGRect)rectForRowAtIndexPath:(NSIndexPath *)indexPath;

获取到对应的cell 在 TableView 上的位置, 然后再根据业务做了一些简单的计算, 最后使用

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- (void)setContentOffset:(CGPoint)contentOffset animated:(BOOL)animated;

跳转到最终的位置.

但是由于这个业务比较复杂, 为了性能, 开启了预估行高(estimatedHeightForRowAtIndexPath), 实际上, TableViewCell 的高度也根据业务各不一样, 预估值也与实际情况出入较大, 导致上面的 setContentOffset 跳到了不正确的行高.

团队协作培养

团队融入

• 信任建立：
  • 主动引荐新人认识团队
  • 通过日常接触（饭搭子 / 散步/ 运动健身）、非正式交流（咖啡 / 奶茶）消除心理屏障,
    • 工作生活上的经验分享
    • 需求进度卡点交流
• 合理授权：
  • 鼓励新人独立负责任务 (了解新人是什么样的类型)
    • 爱学习的人可以减少干扰, 以答疑为主, 引导独立思考并发表观点
    • 偏懒惰的人需要积极引导, 必要时可以请上级出面帮忙给点压力
  • 导师适时把关，避免亲力亲为。

原文地址

前情描述

针对iOS客户端部署一套完善的静态代码检测系统。

目前市面开源的方案

原文地址

知其然，然后知其所以然。本文主要是对学习赛博活佛Andrej Karpathy 7个小时教学视频的总结和拓展阅读笔记，推荐去看原视频，很精彩，链接在文末。从最常用的聊天应用过程分析开始，引入对话过程原理浅析，再到LLM训练过程；再结合当前主流的应用形式，在得知最新用法的同时，加深对LLM的理解；再谈谈AI的最新重大进展MCP；以及作为JAVAer，在Java领域有哪些前沿能力去整合LLM。

最后再罗列一下在公司内部一些AI平台、工具。最好的学习方法是带着问题去寻找答案，以费曼学习法为标准，产出可教学的资料。本文是个人所学梳理和所想记录，作为AI的小白，个人知识有限，难免有所错误、疏漏，请及时纠偏、不吝赐教，感谢。

最近做需求时候, 遇到一个后端联调问题, 需求是 后端A 把一个 json 转成 string 后放到 scheme 的payload参数中, json 如下, text1 是一个字符串,

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{
    "text1": "今天是个好日子", 
    "trackID1": 123456
}

转换为字符串payload后变成

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{\"text1\":\"今天是个好日子\",\"trackID1\":123456}

scheme 大致如下:

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scheme://test/ui/func?p={"hintPayload":"{\"text1\":\"今天是个好日子\",\"trackID1\":123456}","param2":"9"}

然后对 scheme 转义, 下发给客户端, 客户端在解析 scheme 后, 获取各个参数, 然后把payload 字符串给另一个业务后端B.
自测阶段没什么问题, 但是测试发现text1中有换行符以及"时候就不行了, 客户端问题就出在解析 scheme 时候, 会对参数做一次 string 转 json 处理, 这次处理失败了.