跨平台开发移动框架都有哪些 
时间: 2023-02-28 21:22:23 浏览: 59
跨平台开发移动框架有很多, 常见的有:
1. Flutter: 由谷歌开发, 可以用来开发安卓和iOS平台的应用, 使用Dart语言开发.
2. React Native: 由Facebook开发, 可以用来开发安卓和iOS平台的应用, 使用JavaScript语言开发.
3. Xamarin: 由微软开发, 可以用来开发安卓, iOS和Windows平台的应用, 使用C#语言开发.
4. Ionic: 基于HTML, CSS和JavaScript开发, 可以用来开发安卓, iOS和Windows平台的应用, 可以使用Cordova插件打包成原生应用.
还有其他一些较少使用的跨平台开发框架, 如PhoneGap, Appcelerator Titanium等. 你可以根据自己的需要和喜好选择合适的跨平台开发框架.
相关问题
类似flutter的跨平台移动开发框架
除了 Flutter 之外，还有一些类似的跨平台移动开发框架，如下所示：
1. React Native：由 Facebook 推出的移动应用开发框架，使用 JavaScript 和 React 技术栈，可以构建 iOS 和 Android 应用。
2. Xamarin：由微软推出的跨平台移动应用开发框架，使用 C# 和 .NET 技术栈，可以构建 iOS、Android 和 Windows 应用。
3. Ionic：基于 AngularJS 框架的移动应用开发框架，使用 HTML、CSS 和 JavaScript 技术栈，可以构建 iOS、Android 和 Windows 应用。
4. PhoneGap：由 Adobe 推出的跨平台移动应用开发框架，使用 HTML、CSS 和 JavaScript 技术栈，可以构建 iOS、Android 和 Windows 应用。
5. NativeScript：由 Telerik 推出的跨平台移动应用开发框架，使用 JavaScript 和 Angular 或 Vue.js 技术栈，可以构建 iOS 和 Android 应用。
这些框架都有各自的特点和优势，可以根据项目需求和技术栈选择适合的框架。
国内有哪些跨平台开发APP跟iOS的框架？
国内有一些跨平台开发APP和iOS的框架，其中比较有代表性的包括以下几个：
1. React Native：React Native是Facebook公司开发的一个跨平台移动应用程序开发框架，可以使用JavaScript来编写iOS和Android应用程序。
2. Flutter：Flutter是Google公司开发的一个跨平台移动应用程序开发框架，使用Dart语言编写，支持iOS、Android、Web等多个平台。
3. Weex：Weex是阿里巴巴开发的一个跨平台移动应用程序开发框架，支持iOS和Android平台，可以使用Vue.js或Rax来编写应用程序。
4. Uni-app：Uni-app是DCloud公司开发的一个跨平台移动应用程序开发框架，支持iOS、Android、Web等多个平台，可以使用Vue.js来编写应用程序。
除了以上几个框架，还有一些其他的跨平台开发框架，比如Cordova、Ionic等，也可以用来开发iOS应用程序。
相关推荐
最新推荐
PhoneGap移动应用开发框架预研
对移动应用跨平台框架PhoneGap做了基本信息、跨平台原理、plug-ins原理、编译发布、适用场景、优劣势等的分析
代码随想录最新第三版-最强八股文
这份PDF就是最强⼋股⽂！
1. C++
C++基础、C++ STL、C++泛型编程、C++11新特性、《Effective STL》
2. Java
Java基础、Java内存模型、Java面向对象、Java集合体系、接口、Lambda表达式、类加载机制、内部类、代理类、Java并发、JVM、Java后端编译、Spring
3. Go
defer底层原理、goroutine、select实现机制
4. 算法学习
数组、链表、回溯算法、贪心算法、动态规划、二叉树、排序算法、数据结构
5. 计算机基础
操作系统、数据库、计算机网络、设计模式、Linux、计算机系统
6. 前端学习
浏览器、JavaScript、CSS、HTML、React、VUE
7. 面经分享
字节、美团Java面、百度、京东、暑期实习......
8. 编程常识
9. 问答精华
10.总结与经验分享
......
基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估
12046通过调整学习：基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题，可见光红外人重新识别（VI-reID），即，检索一组人的图像，由可见光或红外摄像机，在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化，以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准，先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而，通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的，这分散了辨别性人物表示学习。在本文中，我们介绍了一种新的特征学习框架，以统一的方式解决这些问题。为此，我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象，年龄。这允许解决像素级中�
java二维数组矩阵相乘
矩阵相乘可以使用二维数组来实现，以下是Java代码示例：
```java
public class MatrixMultiplication {
public static void main(String[] args) {
int[][] matrix1 = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; // 定义一个2x3的矩阵
int[][] matrix2 = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}}; // 定义一个3x2的矩阵
int[][] result = multiply(matrix1, matr
数据结构1800试题.pdf
你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。
通用跨域检索的泛化能力
12056通用跨域检索：跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店，Soka-马上预订;1印度理工学院，Kharagpur，2印度科学学院，班加罗尔soumava2016@gmail.com，{titird，somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中，我们第一次解决了通用跨域检索的问题，其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束，这需要大量的数据，所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标，我们提出了SnMpNet（语义Neighbourhood和混合预测网络），它包括两个新的损失，以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说，我们引入了一种新的语义邻域损失，以弥合可见和不可见类之间的知识差距，并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的，相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�
ant-button 点击实践
好的，下面是 ant-button 点击实践的步骤：
1. 首先，在你的项目中安装 Ant Design UI 库，可以通过 npm 命令进行安装：
```
npm install antd --save
```
2. 在你的代码中引入 antd 库和 antd 样式，示例代码如下：
```javascript
import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import 'antd/dist/antd.css';
import { Button } from 'antd';
function handleCl
TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf
ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of
320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for
graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit.
The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces
(SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed
serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link.
And also support MDDI interface.
生成模型的反事实解释方法及其局限性
693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性，如大小、颜色等。此外，它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类，但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制，其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者，事实上，最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31，7，32，1]中，产生了生成的反事实解释，但它们的可视化立即改变了所有相关属性，如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而，这些可能涉及不影响分类结果的性质，并且还组合了若干属性。因此，这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实，其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10，5
mybatisplus如何用注解设置联合主键
Mybatis-Plus支持使用注解来设置联合主键，可以使用`@TableId`注解来设置主键，同时使用`value`属性和`type`属性来设置联合主键的字段和类型。示例代码如下：
```java
@Data
@TableName("user")
public class User {
@TableId(value = "id", type = IdType.AUTO)
private Long id;
@TableId(value = "username")
private String username;
@TableId(value = "