3 مستودعات
Mini programs that leverage cloud hosting, serverless functions, databases, and storage for backend capabilities.
Distinct from Mini Program Development: Distinct from Mini Program Development: focuses specifically on the cloud backend integration aspect, not general mini program development.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching mobile development · Cloud-Integrated Mini Programs. Refine with filters or upvote what's useful.
This repository is a demonstration project for building mini programs that run inside the WeChat ecosystem. It provides a complete development framework for creating lightweight, native-feeling services using declarative components, data binding, and platform APIs. The project showcases how to construct applications with a component-based UI architecture, file-based page routing, and a dual-thread rendering model where the logic layer operates in a JavaScript engine while the view layer renders through native WebView components. The demo illustrates integration with cloud services, including
Demonstrates cloud integration with serverless functions, database SDK, and storage for mini programs.
This project is a multi-gateway payment SDK that provides a unified API and abstraction layer for integrating multiple payment providers. It maps high-level payment operations to provider-specific API calls and standardizes diverse outputs through a unified response normalization system. The SDK supports multi-tenant configuration, allowing a single runtime instance to isolate credentials and settings for different business accounts. It features a plugin-based architecture that enables the addition of custom payment gateways through abstract class implementations. The capability surface cove
Handles order creation and refund requests specifically for users within mini-program environments.
هذا المشروع عبارة عن مورد تعليمي شامل ودليل تدريبي لبناء وتدريب ونشر نماذج تعلم الآلة باستخدام TensorFlow 2. يعمل كدليل تعليمي منظم يغطي مفاهيم التعلم العميق الأساسية، بما في ذلك معماريات الشبكات العصبية، والاشتقاق التلقائي، وعمليات الموترات (Tensors). يوفر الدليل توجيهات تقنية حول تحسين كفاءة التنفيذ من خلال إدارة ذاكرة GPU، والتدريب الموزع، وتكميم النماذج (Model Quantization). كما يتضمن أدلة مفصلة لبناء خطوط معالجة بيانات عالية الأداء وتصدير النماذج لخوادم الإنتاج، والأجهزة المحمولة، ومتصفحات الويب. تغطي المادة مجموعة واسعة من القدرات، بما في ذلك تطوير النماذج باستخدام الشبكات التلافيفية (CNN) والمتكررة (RNN)، وتنفيذ دوال خسارة وطبقات مخصصة، واستخدام النماذج المدربة مسبقاً للتعلم بنقل المعرفة (Transfer Learning). كما يتناول استراتيجيات النشر للأجهزة الطرفية (Edge Devices) واستخدام بيئات التشغيل السحابية لتسريع العتاد. تم تنفيذ المادة كمجموعة من دفاتر Jupyter Notebooks.
Provides technical guidance on embedding machine learning capabilities into mini-programs using GPU acceleration wrappers.