Mstar之Service

本文深入探讨了XMMI环境中ServiceWrapperAPI的原理与应用,包括如何自动创建与释放Service实例,如何通过事件进行被动响应与主动发送指示,以及如何简化开发者在使用Service时的复杂度。通过实例解析,详细阐述了API的调用过程与事件传递机制,旨在帮助开发者更高效地利用ServiceWrapperAPI进行开发。

注:以下来自Mstar官方培训文档。

 

    Service不具有使用者接口,透过API提供服务给多个不同的APP或Service;

    Service大多于手机开机时并启动。生命周期比Applet来的长,这种类型的Service定义于static const MAEClsId_t _xmmi_StaticObjectClsIds[];

    在MMI Task上,多个Service可以同时运行,Applet被使用者关闭后,配置的内存被释放,而Service通常还会存在。

 

在XMMI中,Applet需明确自行创建与释放Service实例;Service使用CB/Event两种方式响应Applet的请求;Applet向Service注册特定Event,Service主动在特定时刻向Applet发送Event;开发者需明确的写程序代码去处理由Service发送的Event。

以蓝牙搜索为例:

1)    创建实例

Ret = SH_CreateInstance(CLSID_BTSRV, (void**)&pThis->pBTSrv, (Ibase*)pThis);

2)    发送请求

nRetVal = IBTSRV_InquiryReq(pThis->pBTSrv, BTSRV_INQUIRY_START);

 

光看此API,开发者并不知道接收这个API的响应,只能自己苦苦追寻,才发现原来是函数Void BTSRV_mode_Active_Searching_act_2431(...),多么痛苦啊!

在XMMI中,使用Service的时候,要在BT Applet中要先注册此Event,接着去实现一个Event Handler函数mmi_BTAPP_HandleEvent(...)。由Event传递的参数,无法透过prototype来得知真实的参数形态,必须深入的到Service内部的逻辑才能得知。

因此EMMI为了减少开发者的复杂度,引入了Service Wrapper API, Service实例在Wrapper API中自动被创建,并在适当的时机被释放,回调函数成为唯一Service被动的响应与主动发送指示的方式。

 

(如果你看过XMMI的代码,你真的会为它的状态机(State Machine)为之一震,写代码真的是半自动,对于维护的人来说还是有些头疼的)。

 

Service Wrapper API内部设计

    Service回传结果给Applet的方式依然是事件,只是在EMMI平台被隐藏了起来,这样开发者并无需处理Service Event的代码。为了达到这个目的,平台必须有一角色来提供下面的功能:

1)自动为Applet建立Service实例,并存放起来

2)存放Event与CB函数的响应

3)处理传送给Applet的Event,并转为正确的CB函数

   

BaseApplet便是扮演这个角色的数据结构。

BaseApplet_t是每个EMMI平台Applet创建时都会自动分配的一块数据结构,每个Applet皆有其独立的BaseApplet_t。

 

限制:Service Wrapper API只能被Applet使用,因为只有Applet才有BaseApplet来为Applet处理Event及转换为对应的CB函数

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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