User Agent Client Hints 开源项目教程

User Agent Client Hints 开源项目教程

ua-client-hints Wouldn't it be nice if `User-Agent` was a (set of) client hints? ua-client-hints 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ua/ua-client-hints

1. 项目介绍

User Agent Client Hints(UA-CH)是一个由Web浏览器提供的客户端提示机制,用于在HTTP请求中向服务器传达设备信息。这个项目旨在标准化一组新的HTTP头部和JavaScript API,以提供关于用户设备的详细信息,同时减少对传统User-Agent字符串的依赖。

UA-CH引入了以下客户端提示:

  • Sec-CH-UA-Arch
  • Sec-CH-UA-Bitness
  • Sec-CH-UA-Mobile
  • Sec-CH-UA-Model
  • Sec-CH-UA-Platform
  • Sec-CH-UA-Platform-Version
  • Sec-CH-UA
  • Sec-CH-UA-Form-Factors
  • Sec-CH-UA-Full-Version
  • Sec-CH-UA-Full-Version-List
  • Sec-CH-UA-WoW64

2. 项目快速启动

要开始使用User Agent Client Hints,你需要确保你的服务器能够解析HTTP请求中的新头部信息,并且在客户端(浏览器)中启用相应的API。

以下是一个简单的示例,演示如何在服务器端获取客户端提示:

// Node.js 服务器端代码示例
const http = require('http');

const server = http.createServer((req, res) => {
  // 获取客户端提示头部
  const clientHints = {
    architecture: req.headers['sec-ch-ua-arch'],
    bitness: req.headers['sec-ch-ua-bitness'],
    mobile: req.headers['sec-ch-ua-mobile'],
    model: req.headers['sec-ch-ua-model'],
    platform: req.headers['sec-ch-ua-platform'],
    platformVersion: req.headers['sec-ch-ua-platform-version'],
    fullVersionList: req.headers['sec-ch-ua-full-version-list']
  };

  // 输出客户端提示信息
  res.writeHead(200, {'Content-Type': 'text/plain'});
  res.end(JSON.stringify(clientHints, null, 2));
});

server.listen(3000, () => {
  console.log('Server running on port 3000');
});

在浏览器端,你可以使用JavaScript API来获取这些信息:

// 浏览器端代码示例
const clientHints = navigator.userAgentData;

clientHints.get().then(hints => {
  console.log(hints);
});

确保你的浏览器支持navigator.userAgentData API。

3. 应用案例和最佳实践

案例一:基于特性的内容交付

服务器可以根据客户端提示信息来决定发送哪种版本的内容,例如,根据设备的架构和比特数来发送相应的可执行文件。

案例二:浏览器bug的临时解决方案

开发者可以使用客户端提示信息来识别特定版本的浏览器,从而提供针对已知bug的临时解决方案。

最佳实践

  • 只在需要时请求客户端提示信息,以减少请求负载。
  • 为不同类型的设备提供差异化的用户体验。
  • 尽可能使用客户端提示信息代替传统的User-Agent字符串。

4. 典型生态项目

目前,许多项目已经开始使用或计划使用User Agent Client Hints。以下是一些典型的生态项目:

  • Web服务器框架:如Express、Koa等,它们可以集成客户端提示信息处理,以提供更精确的设备识别。
  • 前端框架:如React、Vue等,它们可以基于客户端提示信息来动态加载组件或样式。
  • 分析工具:如Google Analytics等,它们可以利用客户端提示信息来收集更准确的设备数据。

通过以上教程,你可以开始使用User Agent Client Hints来改善你的Web应用程序的用户体验。

ua-client-hints Wouldn't it be nice if `User-Agent` was a (set of) client hints? ua-client-hints 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ua/ua-client-hints

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别与分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名与标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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