当前位置:首页 > 文章列表 > 文章 > 软件教程 > Apple 不再为 iPhone 开发屏幕下方的 Touch ID

Apple 不再为 iPhone 开发屏幕下方的 Touch ID

来源:云东方 2023-05-03 20:03:41 0浏览 收藏

编程并不是一个机械性的工作,而是需要有思考,有创新的工作,语法是固定的,但解决问题的思路则是依靠人的思维,这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《Apple 不再为 iPhone 开发屏幕下方的 Touch ID》,文章讲解的知识点主要包括,如果你对文章方面的知识点感兴趣,就不要错过golang学习网,在这可以对大家的知识积累有所帮助,助力开发能力的提升。

与希望保持匿名的与此事相关的消息人士多次交谈后,我现在可以确认苹果工程师不再为 iPhone开发显示屏不足的指纹传感器。

这个谣言已经流传了很长时间,而且大部分都是真的。我读过一些关于它的虚假报道,但大多数都非常准确。这家总部位于库比蒂诺的公司多年来一直在这方面工作,但似乎 Face ID 是要走的路,尤其是自从苹果在一月份决定将他们所有的 Touch ID 工作和资源转移到致力于 Face ID 的团队之后。

现在所有这些都是有道理的,因为iOS 15.4 测试版允许使用面罩解锁 Face ID,这将继续成为几乎所有 Apple 产品的趋势。下一步很明显,它迟早会准备就绪——显示屏下的 Face ID 传感器。in-screen-touchid

我们本可以在 iPhone 13 Pro 中看到这项技术,但苹果最终决定将其推迟几年来开发这项技术。考虑到大多数屏下摄像头的外观,这很有意义。它们的质量不符合 iPhone 标准。

iPhone 上绝对应该拥有的 6 个应用程序

App Store 已经完全充斥着相同的、重复的垃圾。消除杂乱:这些是您唯一需要的 6 个 iPhone 应用程序...

idrop-1000x600-neon-iphone

我不会否认这是一个很酷的噱头,但仅此而已。最新款 iPhone 的前置摄像头看起来比过去的型号差,我觉得这是不可接受的,所以我完全理解公司在这件事上的决定。

如果我能得到最好的技术和功能作为交换,我可以再等两年买一部没有缺口的 iPhone。我已经询问了我的消息来源,这将是第一款没有缺口的 iPhone,他们都同意它将是 iPhone 15 Pro,或者其他任何名称。

苹果将​​在 2023 年 9 月左右发布这款设备。我希望该公司不会再次推迟推出无刘海 iPhone 的计划。我们大多数人已经等了很多年,现在 2023 年似乎是一个非常合理的日期。然而,我们谈论的是苹果,它以推迟发布甚至取消公司已经发布的产品而闻名,比如AirPower。

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《Apple 不再为 iPhone 开发屏幕下方的 Touch ID》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布文章相关知识,快来关注吧!

版本声明
本文转载于:云东方 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
如何通过缩短客服响应时间来避免潜在客户的流失如何通过缩短客服响应时间来避免潜在客户的流失
上一篇
如何通过缩短客服响应时间来避免潜在客户的流失
如何在 macOS Monterey 中使用新的提醒应用功能
下一篇
如何在 macOS Monterey 中使用新的提醒应用功能
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    449次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    520次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    535次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    480次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    304次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码