qiankun demo 下载

要下载qiankun demo，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，打开您的浏览器，前往qiankun demo的官方网站。
2. 在网站上寻找下载链接，一般会有一个明显的下载按钮或者下载选项。点击该按钮或选项。
3. 根据您的操作系统，选择适合您的版本进行下载。通常，qiankun demo提供多个版本，如Windows、macOS或Linux。
4. 一旦您选择了正确的版本，下载页面会自动开始下载相应的文件。您可以选择将文件保存在您喜欢的文件夹位置。
5. 下载完成后，您可以在文件夹中找到下载的qiankun demo文件。
6. 您可以双击该文件以运行或安装qiankun demo。如果需要安装，请按照提示进行操作。
7. 一旦安装或运行完成，您可以开始使用qiankun demo了。

请注意，具体的下载过程可能会因为不同的下载渠道或者qiankun demo的更新而有所不同。因此，请确保您从可靠、官方的来源下载qiankun demo，并根据该来源提供的指引进行操作。如遇到任何问题，您可以查阅qiankun demo的官方文档或寻求技术支持。

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我是一名前端开发人员，最近打算一个月内学完微前端中乾坤这个框架的知识。目前任在工作中，只有周末有时间学习，请帮我制定一份详细的学习清单，最好每个模块的知识点都有对应的demo。整体的计划安排通过表格的形式展示

微前端技术非常有用，尤其是今天的开发环境，它能够有效地提升开发效率。由于你现在仅有周末时间学习，因此建议你先从微前端框架中乾坤的基础概念开始，了解框架的导入、基础结构、基本流程以及模块化设计的优势。接下来，再根据实际情况，分别学习模块加载、模板渲染、服务自动部署等功能模块，并完成相应的demo。最后，可以将学习成果汇总成一个表格，以便更好地跟踪学习进度。

onnx c++ demo

ONNX (Open Neural Network Exchange) is an open standard for representing machine learning models that enables models to be trained in one framework and transferred to another for inference. C is a high-level programming language that is widely used for developing various applications.

There is no specific "ONNX C demo", but you can find examples of how to use ONNX in C-based projects. One approach would be to use a library such as ONNX Runtime, which provides an inference engine for ONNX models. You can find some examples and tutorials on the ONNX Runtime GitHub repository, including a "getting started" guide and code samples in C.

Keep in mind that while C is a powerful language, it may not be the best choice for developing complex machine learning models. More commonly, machine learning models are developed in Python using popular libraries like TensorFlow, PyTorch, or Keras, and then exported to ONNX for deployment to production environments.