《io》专题

了解如何将 Lightroom 中的照片存储到计算机、移动设备或硬盘驱动器。在导出和共享照片与相册（包含元数据）之前，您可以添加水印。 可以在 Lightroom for mobile (iOS) 中使用“共享”选项通过电子邮件发送照片、打印照片，或者在相册之间复制或移动照片。您可以在放大视图中共享一张照片，或在网格视图中共享多张照片。 编辑后将照片存储到相机胶卷 完成照片编辑后，您可以在相机胶卷

了解如何使用自定义预设编辑照片、如何应用径向滤镜和渐变滤镜、如何进行局部调整、如何编辑照片和相册版权信息，等等。您还可以按照自己喜欢的方式对照片进行修饰、去朦胧和增强。 放大视图中的面板 在 iPhone 或 iPad 上，当在 Lightoom for mobile (iOS) 的放大视图中打开照片后，您可以选择在以下面板中执行相应操作： 编辑 使用白平衡、色温、曝光度和对比度等多种触手可及的滑

了解如何将照片整理到相册中，随后再整理到文件夹中。此外，还了解如何使用旗标和星级来搜索和过滤照片。 创建相册并添加照片 相册可帮您根据自己的偏好和要求对照片进行整理、分组和排序。您可以创建相册，并从设备上的相机胶卷或画廊中导入所选的特定照片。 创建相册 点按屏幕左上角的 () 图标，以导航至相册视图。 在相册视图中，单击在文件夹和相册列表上方显示的“+”图标。 从显示的菜单中，选择创建相册。 在创

了解如何从 iPhone 或 iPad 上的相机胶卷或画廊中直接将照片导入 Lightroom。 从相机胶卷或画廊中导入照片 在 Adobe Photoshop Lightroom for mobile (iOS) 中，您可以直接访问和编辑从相机胶卷中选择的照片，然后将其导入 Lightroom。 如果您位于相册视图中，请点按屏幕右下角的添加照片图标。 如果您位于网格视图（查看相册内的照片）中，请

了解如何在 iPad 或 iPhone 上使用 Lightroom for mobile 的应用内相机拍摄精美绝伦的 DNG 和 Raw 照片。使用“专业”或 HDR 模式精确控制照片拍摄，应用预定义的滤镜，并使用“深度”拍摄模式（技术预览）获取最佳拍摄效果。 Adobe Photoshop Lightroom for mobile 提供专属的照片拍摄体验，您可以在实时相机视图中应用各种效果并拍摄

在 2019 年 5 月发行的 Lightroom mobile（版本 4.3）中已引入 Lightroom 不仅能够让您能够直接在应用程序内创建精美的图像和表现丰富的想象力，而且还可以帮助您成为一名优秀的摄影师，通过给各种全新的方式来获得灵感和提高您的技能。您可以获得实际操作体验：通过一系列强大的交互式教程，学习如何使照片呈现最佳的效果。您还可以浏览其他摄影成员不同类别且富有灵感的照片，点按这些

说到设计模式，相信大家都不陌生，但是又有多少人知道它背后的真正含义？绝大多数程序员都知道设计模式十分重要，不过关于这个话题的文章却不是很多，开发者们在开发的时候有时也不太在意设计模式方面的内容。 设计模式针对软件设计中的常见问题，提供了一些可复用的解决方案，开发者可以通过这些模板写出易于理解且能够复用的代码。正确的使用设计模式可以降低代码之间的耦合度，从而很轻松的修改或者替换以前的代码。 如果你对

物联网构建在一个复杂的连接数以亿计的设备和人类之间的网络之上，形成一个多技术、多协议、多平台的基础设施。物联网最显眼之处在于去创建一个智能的世界，在这样一个世界里，物质的，数字的和虚拟的东西被聚集在一起去创建智慧环境

iOS-SDK 更新日志 2019.8.22 修复网络100%loss场景下线程问题。 2019.6.26 新增DATracker.sessionInterval属性，开放会话间隔控制，默认仍然为15秒。 新增trackOrder方法，记录用户消费(供上海游戏部门使用)。 修复双击Home强制退出app时，session close事件未上报。 修复连续两次upload在间隔太短的场景下，偶尔上报

1.1. 接入方式 从2.2.0之后推荐使用pod方式接入，如果仍坚持使用静态库接入的，可以联系我。 pod 'NEMobilytics', '~> 2.2.8' 1.2. 启用 API 在 *AppDelegate.m application:didFinishLaunchingWithOptions 方法中调用如下方法，参数依次为 app key，版本和来源渠道。 [[DATracker s

如果您是经验丰富的ML开发人员，并且预构建的TensorFlow Lite库不能满足您的需求，则可以使用ML Kit 自定义TensorFlow Lite版本。例如，您可能想要添加自定义操作。 先决条件 一个可用的TensorFlow Lite构建环境 检出(checkout)0.1.7的Tensorflow Lite 你可以通过使用git检出正确版本： $ git checkout -b wor

您可以使用ML Kit配合TensorFlow Lite模型执行在设备上的推理 。 ML Kit只能在运行iOS 9或更新版本的设备上使用TensorFlow Lite模型。 请参阅GitHub上的ML Kit快速入门示例，了解正在使用的此API的示例。 在开始之前 如果您还没有将Firebase添加到您的程序当中，那您可以从开始指南来开始您的工作。 将ML kit库放进您的Podfile中： p

您可以使用ML kit来识别图片中的著名地标。 有关此API使用的示例，请参阅GitHub上的ML Kit快速入门示例。 在您开始之前 如果您还没有将Firebase添加到您的程序当中，那您可以从开始指南来开始您的工作。 将ML kit库放进您的Podfile中： pod 'Firebase/Core' pod 'Firebase/MLVision' ​ 而后每次您要安装或者升级您的Pods的时

您可以使用ML Kit来标注图片，使用设备上的模型或云上的模型。请参阅概述以了解每种方法的优点。 有关此API使用的示例，请参阅GitHub上的ML Kit快速入门示例，或者尝试使用codelab。 在您开始之前 如果您还没有将Firebase添加到您的程序当中，那您可以从开始指南来开始您的工作。 将ML kit库放进您的Podfile中： pod 'Firebase/Core' pod 'Fir

您可以使用ML kit来识别并且解码条码。 有关此API使用的示例，请参阅GitHub上的ML Kit快速入门示例。 在开始之前 如果您还没有将Firebase添加到您的程序当中，那您可以从开始指南来开始您的工作。 将ML kit库放进您的Podfile中： pod 'Firebase/Core' pod 'Firebase/MLVision' pod 'Firebase/MLVisionBarc