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zh-cn/application-dev/IDL/idl-guidelines.md

@@ -211,8 +211,8 @@ export default class IdlTestServiceStub extends rpc.RemoteObject implements IIdl
         super(des);
     }
     
-    onRemoteRequest(code: number, data, reply, option): boolean {
-        console.log("onRemoteRequest called, code = " + code);
+    async onRemoteRequestEx(code: number, data, reply, option): Promise<boolean> {
+        console.log("onRemoteRequestEx called, code = " + code);
         switch(code) {
             case IdlTestServiceStub.COMMAND_TEST_INT_TRANSACTION: {
                 let _data = data.readInt();

zh-cn/application-dev/media/camera.md

@@ -89,22 +89,22 @@ if (!cameraOutputCap) {
     console.info("outputCapability: " + JSON.stringify(cameraOutputCap));
 }
 
-let previewProfilesArray = cameraOutputCap.previewProfiles;
+let previewProfilesArray = cameraOutputCap.GetPreviewProfiles();
 if (!previewProfilesArray) {
     console.error("createOutput previewProfilesArray == null || undefined")
 } 
 
-let photoProfilesArray = cameraOutputCap.photoProfiles;
+let photoProfilesArray = cameraOutputCap.GetPhotoProfiles();
 if (!photoProfilesArray) {
     console.error("createOutput photoProfilesArray == null || undefined")
 } 
 
-let videoProfilesArray = cameraOutputCap.videoProfiles;
+let videoProfilesArray = cameraOutputCap.GetVideoProfiles();
 if (!videoProfilesArray) {
     console.error("createOutput videoProfilesArray == null || undefined")
 } 
 
-let metadataObjectTypesArray = cameraOutputCap.supportedMetadataObjectTypes;
+let metadataObjectTypesArray = cameraOutputCap.GetSupportedMetadataObjectType();
 if (!metadataObjectTypesArray) {
     console.error("createOutput metadataObjectTypesArray == null || undefined")
 }
@@ -115,7 +115,7 @@ if (!previewOutput) {
     console.error("Failed to create the PreviewOutput instance.")
 }
 
-// 创建ImageReceiver对象，并设置照片参数
+// 创建ImageReceiver对象，并设置照片参数：分辨率大小是根据前面 photoProfilesArray 获取的当前设备所支持的拍照分辨率大小去设置
 let imageReceiver = await image.createImageReceiver(1920, 1080, 4, 8)
 // 获取照片显示SurfaceId
 let photoSurfaceId = await imageReceiver.getReceivingSurfaceId()
@@ -188,7 +188,7 @@ build() {
             controller: this.mXComponentController
         })
         .onload(() => {                                                                  // 设置onload回调
-            // 设置Surface宽高（1920*1080）
+            // 设置Surface宽高（1920*1080），预览尺寸设置参考前面 previewProfilesArray 获取的当前设备所支持的预览分辨率大小去设置
             this.mXComponentController.setXComponentSurfaceSize({surfaceWidth:1920,surfaceHeight:1080})
             // 获取Surface ID
             globalThis.surfaceId = mXComponentController.getXComponentSurfaceId()

zh-cn/application-dev/napi/mindspore-lite-guidelines.md

@@ -24,7 +24,7 @@ MindSpore Lite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型
 | ------------------ | ----------------- |
 |OH_AI_ContextHandle OH_AI_ContextCreate()|创建一个上下文的对象。|
 |void OH_AI_ContextSetThreadNum(OH_AI_ContextHandle context, int32_t thread_num)|设置运行时的线程数量。|
-| void OH_AI_ContextSetThreadAffinityMode(OH_AI_ContextHandle context, int mode)|设置运行时线程绑定CPU核心的策略。一般情况下CPU会按照频率分为大小核，即频率较高的为大核，频率较低的为小核。|
+| void OH_AI_ContextSetThreadAffinityMode(OH_AI_ContextHandle context, int mode)|设置运行时线程绑定CPU核心的策略，按照CPU物理核频率分为大、中、小三种类型的核心，并且仅需绑大核或者绑中核，不需要绑小核。
 |OH_AI_DeviceInfoHandle OH_AI_DeviceInfoCreate(OH_AI_DeviceType device_type)|创建一个运行时设备信息对象。|
 |void OH_AI_ContextDestroy(OH_AI_ContextHandle *context)|释放上下文对象。|
 |void OH_AI_DeviceInfoSetEnableFP16(OH_AI_DeviceInfoHandle device_info, bool is_fp16)|设置是否开启Float16推理模式，仅CPU/GPU设备可用。|

zh-cn/application-dev/reference/apis/js-apis-worker.md

@@ -1495,7 +1495,7 @@ workerInstance.onexit = function() {
 }
 ```
 ```js
-// worker.js
+// worker.ts
 import worker from '@ohos.worker';
 
 // 创建worker线程中与主线程通信的对象
@@ -1508,7 +1508,7 @@ const parentPort = worker.workerPort
 parentPort.onmessage = function(e) {
     // data：主线程发送的信息
     let data = e.data;
-    console.log("worker.js onmessage");
+    console.log("worker.ts onmessage");
 
     // worker线程向主线程发送信息
     parentPort.postMessage("123")
@@ -1516,7 +1516,7 @@ parentPort.onmessage = function(e) {
 
 // worker线程发生error的回调
 parentPort.onerror= function(e) {
-    console.log("worker.js onerror");
+    console.log("worker.ts onerror");
 }
 ```
 build-profile.json5 配置 :
@@ -1557,7 +1557,7 @@ workerInstance.onexit = function() {
 }
 ```
 ```js
-// worker.js
+// worker.ts
 import worker from '@ohos.worker';
 
 // 创建worker线程中与主线程通信的对象
@@ -1567,7 +1567,7 @@ const parentPort = worker.workerPort
 parentPort.onmessage = function(e) {
     // data：主线程发送的信息
     let data = e.data;
-    console.log("worker.js onmessage");
+    console.log("worker.ts onmessage");
 
     // worker线程向主线程发送信息
     parentPort.postMessage("123")
@@ -1575,7 +1575,7 @@ parentPort.onmessage = function(e) {
 
 // worker线程发生error的回调
 parentPort.onerror= function(e) {
-    console.log("worker.js onerror");
+    console.log("worker.ts onerror");
 }
 ```
 build-profile.json5 配置:

zh-cn/application-dev/reference/native-apis/_mind_spore.md

@@ -84,7 +84,7 @@
 | [OH_AI_ContextDestroy](#oh_ai_contextdestroy) (OH_AI_ContextHandle \*context) | 释放上下文对象。 |
 | [OH_AI_ContextSetThreadNum](#oh_ai_contextsetthreadnum) (OH_AI_ContextHandle context, int32_t thread_num) | 设置运行时的线程数量。 |
 | [OH_AI_ContextGetThreadNum](#oh_ai_contextgetthreadnum) (const OH_AI_ContextHandle context) | 获取线程数量。 |
-| [OH_AI_ContextSetThreadAffinityMode](#oh_ai_contextsetthreadaffinitymode) (OH_AI_ContextHandle context, int mode) | 设置运行时线程绑定CPU核心的策略，按照CPU物理核频率分为大核与小核。 |
+| [OH_AI_ContextSetThreadAffinityMode](#oh_ai_contextsetthreadaffinitymode) (OH_AI_ContextHandle context, int mode) | 设置运行时线程绑定CPU核心的策略，按照CPU物理核频率分为大、中、小三种类型的核心，并且仅需绑大核或者绑中核，不需要绑小核。 |
 | [OH_AI_ContextGetThreadAffinityMode](#oh_ai_contextgetthreadaffinitymode) (const OH_AI_ContextHandle context) | 获取运行时线程绑定CPU核心的策略。 |
 | [OH_AI_ContextSetThreadAffinityCoreList](#oh_ai_contextsetthreadaffinitycorelist) (OH_AI_ContextHandle context, const int32_t \*core_list, <br/>size_t core_num) | 设置运行时线程绑定CPU核心的列表。 |
 | [OH_AI_ContextGetThreadAffinityCoreList](#oh_ai_contextgetthreadaffinitycorelist) (const OH_AI_ContextHandle context, size_t \*core_num) | 获取CPU绑核列表。 |
@@ -649,14 +649,14 @@ OH_AI_API void OH_AI_ContextSetThreadAffinityMode (OH_AI_ContextHandle context,
 
 **描述：**
 
-设置运行时线程绑定CPU核心的策略，按照CPU物理核频率分为大核与小核。
+设置运行时线程绑定CPU核心的策略，按照CPU物理核频率分为大、中、小三种类型的核心，并且仅需绑大核或者绑中核，不需要绑小核。
 
 **参数:**
 
 | 名称 | 描述 |
 | -------- | -------- |
 | context | 指向上下文信息实例的[OH_AI_ContextHandle](#oh_ai_contexthandle)。 |
-| mode | 绑核策略。一共有三种策略，0为不绑核, 1为大核优先, 2为小核优先。 |
+| mode | 绑核策略。一共有三种策略，0为不绑核, 1为大核优先, 2为中核优先。 |
 
 
 ### OH_AI_ContextSetThreadNum()

zh-cn/application-dev/reference/native-apis/context_8h.md

@@ -33,7 +33,7 @@
 | [OH_AI_ContextDestroy](_mind_spore.md#oh_ai_contextdestroy) (OH_AI_ContextHandle \*context) | 释放上下文对象。 |
 | [OH_AI_ContextSetThreadNum](_mind_spore.md#oh_ai_contextsetthreadnum) (OH_AI_ContextHandle context, int32_t thread_num) | 设置运行时的线程数量。 |
 | [OH_AI_ContextGetThreadNum](_mind_spore.md#oh_ai_contextgetthreadnum) (const OH_AI_ContextHandle context) | 获取线程数量。 |
-| [OH_AI_ContextSetThreadAffinityMode](_mind_spore.md#oh_ai_contextsetthreadaffinitymode) (OH_AI_ContextHandle context, int mode) | 设置运行时线程绑定CPU核心的策略，按照CPU物理核频率分为大核与小核。 |
+| [OH_AI_ContextSetThreadAffinityMode](_mind_spore.md#oh_ai_contextsetthreadaffinitymode) (OH_AI_ContextHandle context, int mode) | 设置运行时线程绑定CPU核心的策略，按照CPU物理核频率分为大、中、小三种类型的核心，并且仅需绑大核或者绑中核，不需要绑小核。 |
 | [OH_AI_ContextGetThreadAffinityMode](_mind_spore.md#oh_ai_contextgetthreadaffinitymode) (const OH_AI_ContextHandle context) | 获取运行时线程绑定CPU核心的策略。 |
 | [OH_AI_ContextSetThreadAffinityCoreList](_mind_spore.md#oh_ai_contextsetthreadaffinitycorelist) (OH_AI_ContextHandle context, const int32_t \*core_list, size_t core_num) | 设置运行时线程绑定CPU核心的列表。 |
 | [OH_AI_ContextGetThreadAffinityCoreList](_mind_spore.md#oh_ai_contextgetthreadaffinitycorelist) (const OH_AI_ContextHandle context, size_t \*core_num) | 获取CPU绑核列表。 |