- 阿里云魔搭社区AIGC专区:中国AI创作的革命性平台
Liudef06小白
阿里云AIGC人工智能
在生成式人工智能重塑全球数字创作版图的浪潮中,中国首个一站式AIGC开发平台——阿里云魔搭社区AIGC专区于2024年9月杭州云栖大会正式亮相。这一突破性进展不仅填补了国内全流程AI创作工具的空白,更以157款多模态开源模型和全免费GPU算力的开放姿态,为超过690万开发者提供了从模型调用到应用落地的完整生态支持。一、魔搭社区:中国AI模型生态的奠基者魔搭社区(ModelScope)作为阿里云在2
- 探秘阿里云Tair KVCache:大模型推理的加速引擎
云资源服务商
阿里云云计算人工智能
一、引言近年来,人工智能领域发展迅猛,大语言模型(LLM)不断取得突破,其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成,从智能写作到智能翻译,大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长,大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显,成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中,KVCache技术作为一种优化手段,通过缓存历史Token的Key/Value向量
- 基于MATLAB的资源优化与工期固定-资源均衡分析方法研究【附代码】
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matlab开发语言
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)资源均衡优化相关理论与问题分类在现代工程项目中,资源的合理分配和使用是确保项目按时完成、成本可控的关键因素。资源均衡优化作为项目管理中的核心环节,旨在通过调整资源的使用方案,使资源消耗在整个工期内尽可能平稳,避免
- 医学图像增强的层级化模糊与虚拟仪器无参考质量评价研究【附代码】
拉勾科研工作室
计算机视觉图像处理人工智能
算法与建模领域的探索者|专注数据分析与智能模型设计✨擅长算法、建模、数据分析matlab、python、仿真✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码✅感恩科研路上每一位志同道合的伙伴!(1)层级模糊隶属度的X光医学图像增强算法针对X光医学图像普遍存在的对比度差、细节模糊等问题,本算法提出了一种基于层级模糊隶属度的增强方法。该方法的核心思想在于利用拉普拉斯金字塔分解图像,并在多尺度下分层计算模糊隶属度
- C8051F单片机在三轴伺服转台动力学模型与伺服算法仿真中的应用【附设计】
自动化设计|控制系统|毕业设计指导|工业自动化解决方案✨专业领域:程序设计与调试工业自动化控制系统HMI人机界面开发工业传感器应用电气控制系统设计工业网络通信擅长工具:西门子S7系列编程三菱/欧姆龙应用PIC单片机触摸屏界面设计电气CAD制图工业现场总线技术自动化设备调试主要内容:控制系统设计工业自动化方案规划电气原理图绘制控制程序编写与调试毕业论文指导毕业设计题目与程序设计✅具体问题可以私信或查
- 直播预告!探讨生成模型中的极简概念擦除
青稞社区.
青稞Talk人工智能图像处理
主页:http://qingkeai.online/原文:https://mp.weixin.qq.com/s/yc4whKbnVY8ho1w7rgFVGg6月16日20:00,青稞Talk第55期,新加坡国立大学博士生张扬,将直播分享《生成模型中的极简概念擦除》。分享嘉宾张扬,慕尼黑工业大学计算机专业硕士,新加坡国立大学人工智能专业博士。曾于牛津大学进行学术访问,并在微软亚洲研究院及美国运通新加
- 规划将 IaaS 资源从经典部署模型迁移到 Azure Resource Manager
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尽管Azure资源管理器提供了许多精彩功能,但请务必计划迁移,以确保一切顺利进行。花时间进行规划可确保执行迁移活动时不会遇到问题。Note以下指导的主要参与者为Azure客户顾问团队,以及与客户合作迁移大型环境的云解决方案架构师。此文档随着出现新的成功模式而持续更新,因此,请不时地回来查看,了解是否有新的推荐内容。迁移之旅包括四个常规阶段:计划技术注意事项和权衡根据技术要求大小、地理区域和操作方案
- NL2SQL进阶系列(1):DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能LLM自然语言处理NL2SQL大模型应用Text2SQLgpt
NL2SQL进阶系列(1):DB-GPT-Hub、SQLcoder、Text2SQL开源应用实践详解NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理1.MindSQL(库)MindSQL是一
- 用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(十)
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用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具,用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。上面定义的模型使用tf.summary.FileWriter来写日志到日志目录/tmp/lr-train.我们可以用命令调用日志目录的TensorBoard,见Example3-13(TensorBoard已黙认安装与TensorFlow一起).Ex
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embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型,常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型:Word2Vec:CBOW(ContinuousBag-of-Words):通过上下文预测中心词。Skip-Gram:通过中心词预测上下文。GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation):结合了词频统计和Word2Vec的
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一、企业级大模型集群架构全景解析在人工智能落地应用的过程中,大模型服务的高可用性、成本控制和灵活扩展能力成为企业关注的核心痛点。本方案通过LobeChat前端、AI网关层和Ollama模型集群的三层架构设计,实现了无需复杂运维即可部署的生产级大模型服务体系。该架构不仅支持负载均衡、故障转移和模型热切换等企业级特性。还通过量化技术将硬件成本降低60%以上,为中小企业提供了与商业云服务相当的性能体验。
- 生成式人工智能实战 | 深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network, DCGAN)
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- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
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深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- LLaMA Factory 微调后,迁移模型
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llamallamafactory人工智能python
方法1:使用HuggingFaceHub(最推荐)fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer#在源服务器上保存模型到Hubmodel.push_to_hub("your-username/your-model-name")tokenizer.push_to_hub("your-username/your-model-name")
- uniapp vue3版本的一些小细节!
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uniuni-appvue.js前端
1,生命周期的引用import{onShow,onHide,onLoad}from"@dcloudio/uni-app"onShow(()=>{showLog('onShow')})onLoad((options)=>{showLog('onLoad')})需要引入,才可以调用2,全局引入css在main.js或者ts中,导入就可以//例如引入全局CSS文件import'./util/baseCs
- 腾讯混元3D制作角色模型的教程-2
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图生3D,这是一个非常具体的操作指导需求。用户可能是设计师、游戏开发者或3D建模爱好者,希望快速掌握如何利用腾讯混元3D技术通过图片生成3D模型。基础操作:在线平台快速生成步骤1:访问平台登录腾讯混元3D创作引擎官网:https://3d.hunyuan.tencent.com。步骤2:上传图片点击“图生3D”(Imageto3D)功能,上传本地图片。建议:非透明背景图片勾选“RemoveBack
- 2024年AI 智能助手(大模型)产品市场分析|商派
徐礼昭|商派软件市场负责人
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一、引言人工智能的浪潮不断向前推进,智能助手作为其中的重要应用,已经逐渐渗透到我们生活的各个方面。它们以其便捷性和个性化的特点,改变了我们与世界的互动方式。本报告将对AI智能助手进行全面的行业分析,包括行业概况、主要玩家、用户数据、发展要素以及未来趋势等方面,并通过具体案例分享,帮助读者深入了解这一领域的现状和未来发展潜力。二、行业概览(一)智能助手的定义和发展阶段智能助手是利用人工智能技术为用户
- Fiddler抓包工具在多端调试中的实战应用:结合Postman与Charles构建调试工作流
2501_91600747
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
在如今前后端分离、接口驱动开发逐渐成为主流的背景下,开发者越来越依赖于各类调试工具,以应对复杂的网络请求管理、多设备调试和跨团队协作等问题。而在诸多网络分析工具中,Fiddler抓包工具以其功能全面、扩展灵活、支持HTTPS抓包和断点调试等特性,在开发者圈中拥有稳定的口碑。本文将从一个更贴近日常开发流程的角度,探讨如何在多端调试、接口测试、数据模拟等环节中,灵活运用Fiddler,并与Postma
- 移动端iOS调试与问题解决:WebView调试多工具协作
游戏开发爱好者8
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
在开发过程中,调试工作不仅仅是前端开发者的职责。当出现复杂的线上问题,调试往往需要涉及到多个团队的协作:前端、后端、测试和运营等。尤其是在移动端WebView页面和原生页面混合开发中,调试工作通常是多部门之间的互动与配合。这篇文章分享了我们在一个社交平台项目中的调试实践,重点讲解了跨团队合作调试中的问题解决策略,并介绍了我们如何通过工具协同与有效沟通,解决了上线后部分用户出现的问题。背景:移动端W
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
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【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
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前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- Markdown编辑器 写文章方法
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笔记
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- 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层:LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
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从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
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高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- ResNet(Residual Network)
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ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- Spring Batch :高效处理海量数据的利器
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SpringBatch是Spring框架中一个功能强大的批处理框架,旨在帮助开发人员轻松处理大量数据的批量操作,比如数据的导入、导出、转换以及定期的数据清理等任务。它提供了一套完善且灵活的机制,使得原本复杂繁琐的数据批处理工作变得条理清晰、易于管理和扩展。接下来,我们将全方位深入探究SpringBatch,从其核心概念、架构组成,到具体的使用示例以及在不同场景下的应用优势等,带你充分领略它的魅力所
- 平台再升级!接入DeepSeek AI,三大能力一键生成
橙武科技
低代码AIdeepseek人工智能
在数字化项目落地过程中,很多企业都会面临相同的问题:数据库建模要写SQL表结构;业务流程需要画LogicFlow流程图;前端页面还要写AMISJSON配置。从想法到实现,中间至少要经历产品经理、架构师、后端、前端多轮沟通。每个环节都耗时,改起来还要推翻重来。demo地址:https://admin.cwcode.top✨我们的平台,现在直接整合了DeepSeekAI大模型只要输入一句需求,就能:✅
- 【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战:架构设计、推理优化与在线部署闭环
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国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- Algorithm
香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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{
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for (i=1; i<=100; i++)
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if (i%2 != 0)
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 转:MyBatis Generator 详解
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MyBatis Generator详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D