Android Training Program - Portugal, Aula 11

Android
Training
Program
PORTUGAL
Aula #11
Resumo

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● Sejam excelentes uns para os outros
● Fale mais alto se vir ou ouvir alguma coisa
● O assédio não é tolerado
● Pratique "Sim e" um ao outro
Código de conduta
Mais informações: http://bit.ly/2IhF0l3

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Andres-Leonardo
Martinez-Ortiz
Google
Carlos Mota
Formador
Renato Almeida
Formador
@davilagrau @cafonsomota @tallnato
Equipa
Daniela Ferreira
Gestora de
comunidades

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● 12 aulas
● 1h30 cada aula
● ~1 aula por semana
● 14 Outubro a 16 Dezembro
● YouTube live
● Suporte assíncrono contínuo via Discord/email
● Todo o código disponível no GitHub
Photo by Arif Riyanto on Unspla
O programa

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#0
14 de Outubro
Pronto para
começar
#1
21 de Outubro
Bem-vindos ao
Android
#2
28 de Outubro
Fundações I
#3
04 de Novembro
Fundações II
#4
11 de Novembro
Fundações III
#5
18 de Novembro
Listas, listas e
mais listas
#6
25 de Novembro
Jetpack,
Jetpack,
Jetpack!
#7 - #8
02 - 03 de Dezembro
Firebase
#9 - #10
09 - 10 de Dezembro
MLKit &
TensorFlow
#11
16 de Dezembro
Resumo
Semana Semana
Calendário
✅ ✅ ✅ ✅
Direto
✅
✅ ✅ ✅ ✅

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Sumário
Photo by Mika Baumeister on Unsplash
● Resumo do programa
● Convidados
● Notas finais

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Photo by Mollie Sivaram on Unsplash

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Photo by Mollie Sivaram on Unsplash
‍ ~5000 participantes
~2900 subscrições no YouTube
~25000 visualizações
Obrigado! ‍♀

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http://events.withgoogle.com/atp2020
✉ [email protected]
http://bit.ly/atp2020-youtube
http://bit.ly/atp2020-discord
Links

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http://bit.ly/atp2020-live

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http://bit.ly/atp2020-codelabs

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Resumo do programa

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Olá Mundo!

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versões
Android 11
Android 10
Apple Pie
1.0
Cupcake
1.5
Donut
1.6
Eclair
2.0/2.1
Froyo
2.2
Gingerbread
2.3.x
Honeycomb
3.x
Ice Cream Sandwich
4.0
Jelly Bean
4.1-4.3
KitKat
4.4
Lollipop
5.0
Marshmallow
6.0
Nougat
7.0
Oreo
8.0
Pie
9.0
Android
9.

10.

7. 8.

5.

6.

3.

4.

2.

1.

0.

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*ícones de flaticon.com
Rabanadas
11
Queijadinha
10
Arroz Doce
1.0
Cornucópia
1.5
Filhoses
2.2
Gargantas de Freira
2.3.x

3.x

4.0
Jesuítas
4.1-4.3
Molotoff
6.0
Nata
7.0
Ovos Moles
8.0
Pudim de Abade de
Priscos 9.0
Leite Creme
5.0
Doce da Casa
1.6
Escarpiada
2.0/2.1

4.4
versões Portuguesas
Android
9.

10.

7. 8.

5.

6.

3.

4.

2.

1.

0.

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Git
9.

10.

7. 8.

5.

6.

3.

4.

2.

1.

0.

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Android Server side
Native
em todo o lado
Kotlin
Web
9.

10.

7. 8.

5.

6.

3.

4.

2.

1.

0.

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Activity
Resources
Notification
Telephony
Camera2
SMSManager
InCallService
...
(API’s)
OpenGL ES
...
Bibliotecas nativas
ART
...
Runtime
ICameraDevice ...
HAL
Camera Drivers ...
Linux Kernel

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0.

1.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

3.

4.

2.

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1.

2.

AndroidManifest.xml
xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"
package="pt.atp.bobi">
android:allowBackup="true"
android:icon="@mipmap/ic_launcher"
android:label="@string/app_name"
android:roundIcon="@mipmap/ic_launcher_round"
android:supportsRtl="true"
android:theme="@style/Theme.Bobi">
...

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

3.

4.

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Ciclo de vida

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Fragment
1.

2.

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

3.

4.

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Intents
+351990000001
1.

2.

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

3.

4.

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Navegação

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2.

3.

Layouts
+351990000001
1.

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

4.

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Views
+351990000001
2.

3.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

4.

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Resolução
medium resolution
(mdpi)
HTC Wildfire S
high resolution
(hdpi)
Samsung Galaxy S2
extra extra extra high resolution
(xxxhdpi)
Pixel 5
2.

3.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

4.

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+351990000001

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3.

4.

LiveData
ViewModel
Room
2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

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● Service
● Threads
● IntentService
● AsyncTasks
● WorkManager
● JobScheduler
● DownloadManager
● AlarmManager
● Coroutines
Operações assíncronas
Soluções
3.

4.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

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atualizar atualizar
desenha o ecrã desenha o ecrã desenha o ecrã
objetivo: 60fps
operação pesada
atualizar atualizar
thread secundária
Operações assíncronas
thread de UI
3.

4.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

5.

6.

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Allow Snapchat to access
this device’s location?
Ao instalar todas as
permissões requisitadas
são dadas
Funcionalidades do sistemas
precisam de autorização
explícita do utilizador
As permissões vão sendo cada vez mais restritivas:
- Apenas enquanto estamos a utilizar a aplicação
- Permitir apenas uma única vez
Android ... Android 6.0 … Android 10 Android 11

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4.

5.

RecyclerView
Activity
RecyclerView
LayoutManager
Adapter
ViewHolder
data
RecyclerView
LayoutManager
Adapter
ViewHolder
data
Adapter
ViewHolder
data
3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

6.

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Dogs’Ogram
4.

5.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

6.

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O Retrofit transforma uma API HTTP numa interface

4.

5.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

6.

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Glide
4.

5.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

6.

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The Dog API
4.

5.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

6.

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5.

6.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

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LiveData
ViewModel
Paging 3
Compose
Room
Camera X
5.

6.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

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Room
Room
Resto da aplicação
Data Access Object
Entidades
Obter os DAOs
Obter as entidades da BD
Persistir os dados para a BD
get / set valores
5.

6.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

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CameraXβ
Sistema de add-ons
Consistência em todos os
diapositivos
Funciona com 94% dos
Android 5.0+
5.

6.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

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CameraXβ
Captura
Análise de imagem
Pré-visualização
Casos de uso
https://developer.android.com/training/camerax
5.

6.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

7. 8.

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@Composable
fun Example() {
Row {
Image(
asset = vectorResource(id = R.drawable.ic_paw),
modifier = Modifier.width(32.dp).height(32.dp)
)
Column {
Text(
text = "Olá mundo! ",
style = TextStyle(
fontSize = 19.sp,
fontWeight = FontWeight.Normal,
color = colorResource(id = R.color.white)
),
modifier = Modifier.padding(start = 16.dp)
)
Text(
text = "Bem-vindos ao ATP!",
style = TextStyle(
fontSize = 19.sp,
fontWeight = FontWeight.Normal,
color = colorRsource(id = R.color.grey)
),
modifier = Modifier.padding(start = 16.dp)
)
}
}
}
Como utilizar?
Example.kt
Compose

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6.

7. 8.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

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Constrói melhores aplicações
Cloud Firestore
Armazena e sincroniza dados a
uma escala global
Firebase ML
Machine learning para
programadores
Cloud Functions
Corre código de servidor sem
gerir servidores
Authentication
Autentica utilizadores de forma
simples e segura
Hosting
Distribui recursos web
rapidamente e com segurança
Cloud Storage
Armazena e distribui ficheiros à
escala da Google
Realtime Database
Armazena e sincroniza dados
da aplicação em segundos
6.

7. 8.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

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Melhora a qualidade da aplicação
Crashlytics
Prioritiza e resolve problemas com
relatórios poderosos e em tempo real
Performance Monitoring
Obtém informações sobre o
desempenho da aplicação
Test Lab
Testa a tua aplicação em
dispositivos alojados pela Google
App Distribution
Distribuí versões de pré-lançamento da
aplicação a utilizadores específicos
6.

7. 8.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

10.

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Cresce o teu negócio
In-App Messaging
Envolve os utilizadores activos
com mensagens contextuais
Google Analytics
Obtém métricas gratuitas e
ilimitadas
Predictions
Segmentação inteligente de utilizadores
baseada no comportamento previsto
A/B Testing
Optimiza a experiência da aplicação
através de experimentação
Cloud Messaging
Envia mensagens e notificações
direcionadas
Remote Config
Modifica a tua aplicação sem
lançar uma nova versão
Dynamic Links
Impulsiona o crescimento
utilizado links directos
6.

7. 8.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

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6.

7. 8.

5.

4.

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2.

1.

0.

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VS
6.

7. 8.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

9.

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6.

7. 8.

5.

4.

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2.

1.

0.

9.

10.

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7. 8.

9.

6.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

10.

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● Pode ser visto como uma forma de ajudar o software a realizar uma tarefa
sem programar explicitamente ou criar regras
● Na programação tradicional, um programador especifica as regras que o
computador deve usar
● Focado mais em análise de dados do que em programação
● São disponibilizados um conjunto de exemplos e o computador aprende a
partir destes dados
● Podemos ver o machine learning como “programar com dados”
Machine learning

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● Extrapolar dados
● Evitar fraudes
● Identificar oportunidades de investimento
● Auxiliar os investidores a decidir quando
negociar
● Identificar clientes com perfis de alto risco
Banca e finanças
Onde é aplicado?
Photo by Micheile Henderson
https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/machine-learning.html

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● Através da análise dos dados de wearables e
outros tipos de sensores, permite avaliar o
paciente em tempo real
● Identificar tendências ou sinais de alerta de
forma a melhorar os diagnósticos e
tratamentos
● Serve de complemento para os diagnósticos
médicos
Saúde
Onde é aplicado?
Photo by Online Marketing

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Navegação com uma conta registada

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Visão Linguagem natural
7. 8.

9.

6.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

10.

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Exemplo
● Nariz
○ (505.149811, 221.201797), (506.987122, 313.285919)
● Olho esquerdo
○ (404.642029, 232.854431), (408.527283, 231.366623),
(413.565796, 229.427856), (421.378296, 226.967682),
(432.598755, 225.434143), (442.953064, 226.089508),
(453.899811, 228.594818), (461.516418, 232.650467),
(465.069580, 235.600845), (462.170410, 236.316147),
(456.233643, 236.891602), (446.363922, 237.966888),
(435.698914, 238.149323), (424.320740, 237.235168),
(416.037720, 236.012115), (409.983459, 234.870300)
● Parte de cima do lábio
○ (421.662048, 354.520813), (428.103882, 349.694061),
(440.847595, 348.048737), (456.549988, 346.295532),
(480.526489, 346.089294), (503.375702, 349.470459),
(525.624634, 347.352783), (547.371155, 349.091980),
(560.082031, 351.693268), (570.226685, 354.210175),
(575.305420, 359.257751)
Contorno da cara
7. 8.

9.

6.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

10.

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Exemplo
Classificação de imagens
Texto Confiança
Estádio 0.9205354
Desporto 0.7531109
Evento 0.66905296
Lazer 0.59904146
Futebol 0.56384534
Rede 0.54679185
Planta 0.524364
7. 8.

9.

6.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

10.

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Exemplo
Deteção de poses
7. 8.

9.

6.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

10.

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9.

10.

7. 8.

6.

5.

4.

3.

2.

1.

0.

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Resumo
Como funciona?
Treinado
Modelo de
TensorFlow
Convertido
(para o formato
do TensorFlow
lite)
Android App
(Java/C++ API)
iOS App
(C++ API)
Linux (ex. Pi)
(Python/Java/C++ API)

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https://firebase.google.com/products/ml

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● Utilizando um modelo pré-treinado, permite
desenhar um retângulo com a respectiva
descrição de mais de 1000 objetos
Deteção de objectos
https://github.com/tensorflow/examples/blob/master/lite/examples/object_detection/android/

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● Este exemplo deteta continuamente as partes do
corpo que estão visíveis pela câmera do
dispositivo
Deteção de pose
https://github.com/tensorflow/examples/blob/master/lite/examples/posenet/android/

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Transferência de estilo

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Convidados

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Neto
Marin
Qualidade e futuro
das aplicações
Android
Developer Advocate @Google
@netomarim

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Nuno
Loureiro
Pixels Camp
forever
Head Of Design & Innovation
at Trojan Horse was a Unicorn
@nloureiro

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Inês Santos
Silva
Construir Equipas
Diversas e
Inclusivas
CEO @Aliados
@isss111

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Isabel
Costa
Como e porquê
começar a
contribuir para
OSS?
Software Engineer @Globality
@isabelcmdcosta

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José
Rocha
Porque é que
precisamos de mais
programadores?
Senior Acceleration Expert
@beta-i
@vvdboy

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As nossas secções

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Passaporte para
a Google

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Constrói o teu futuro!
https://buildyourfuture.withgoogle.com/
Bolsas Estágios Programas Recursos

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VS

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Doce ou
travessura
Photo by Beth Teutschmann on Unsplash

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Castanhas quentes e
boas!
Photo by sare . on Unsplash

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Sexta-Feira
negra
Photo by Xiaolong Wong on Unsplash

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Natal
Photo by Mel Poole Unsplash

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pogChamp
elpidios
NunoP2
Parabéns!

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‍♀

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Os nossos parceiros

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Os nossos parceiros
Obrigado! ‍♀

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Aula #0
Edições passadas do ATP
Aula #1
Comunidades
Aula #2
Programas e emprego na Google
Aula #3
Inclusão
Aula #4
Percurso até à Google
Aula #5
Google Summer of Code
Aula #6
UX em mobile
Aula #7
Firebase KTX
Aula #8
Firebase Storage
Aula #9
Machine learning
Aula #10
Federated learning
Aula #11

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Aula #0
Edições passadas do ATP
Aula #1
Comunidades
Aula #2
Programas e emprego na Google
Aula #3
Inclusão
Aula #4
Percurso até à Google
Aula #5
Google Summer of Code
Aula #6
UX em mobile
Aula #7
Firebase KTX
Aula #8
Firebase Storage
Aula #9
Machine learning
Aula #10
Federated learning
Aula #11

‍
‍
Aula #11

Obrigado! ‍♀

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Fiﬁ

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Fiﬁ
Obrigado! ‍♀

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Obrigado
‍♀

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Android
Training
Program
PORTUGAL
Boas férias!

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Android Training Program - Portugal, Aula 11

Android Training Program - Portugal, Aula 11

ATP Portugal

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