iOS 9 中的 SFSafariViewController 可以使我们非常方便的传入一个 url 来展示一个网页，调用起来是下面这样： let safari = SFSafariViewController...url) self.presentViewController(safari, animated: true, completion: nil) 这里我尝试给出一个简化版（仅仅展示网页，没有其他功能）的 SFSafariViewController...import UIKit import WebKit // 如果用户使用 iOS 8，则没有 SFSafariViewController，用这个 VC 来加载一个网页 class FakeSafariViewController...screenRotate(notification:NSNotification) { webview.frame = self.view.frame } } 调用时，表现起来和...SFSafariViewController 是一样的： let realSafari = SFSafariViewController(URL: url) let fakeSafari = FakeSafariViewController
URL 一般是使用 HTTP（HTTPS）协议，该协议会通过 IP（或域名）定位到资源所在的主机，然后等待主机处理和响应。...创建 URLSessionConfiguration 用于设置 URLSession 的工作模式和网络设置。 创建 URLSession。...（2）通过 URLSessionDataDelegate（代理）处理请求与响应过程的事件和接收服务端返回的数据。...使用时必须导入WebKit模块。 基本使用 加载网页。...let sf = SFSafariViewController(url: url!)
数据流：一个业务流程中，哪些节点会产生数据，产生哪些类型数据，是否可记录数据。 管理流：一个业务流程中，业务方可以做哪些事情影响结果的达成。...这七个流程，除了最后一刻签约会有一销售订单以外，其他6个流程完全是由销售和售前的行为构成的。所以如果单纯的把B2C的思路套进来，就会错失大量信息。...但光靠一个订单真的屁都分析不出来，当业务发展遭遇瓶颈的时候，就有机会推动数据体系完善。 构建数据体系的第二步，要尽可能在业务流程中丰富数据采集点。先有米再下锅。这个过程中要考虑业务落地的可行性。...才能真正让数据沉浸到业务里，让业务用好数据干活。 如果说传统企业的短板是数据采集少，互联网企业的短板就是不分青红皂白先捞数据。捞进来一大堆数据以后完全没考虑过管理上可以怎么用。...显然，这也是只盯着数据指标干活，没有抓核心问题的结果。 SO，同学们，现在才刚开年，试着真正构建一下自己公司的数据指标体系，从具体场景深挖，看有没有强化的机会。
VS Code将你的数据科学生产力提升到一个新的水平”，在题为 “ Python 和 Visual Studio 代码 - 彻底改变你进行数据科学的方式 ” 的演示文稿中。...“有趣的是，PyCharm 和 VS Code 在 Web 开发人员中同样受欢迎（39%），而数据科学家更喜欢 VS Code 作为他们的主要 IDE 的比例高出 9 个百分点。”...微软最近报道说，van Rossum 和公司的 CPython 性能团队一直在改进该语言的核心运行时，这将使 Python 3.1比 Python 3.10 快 10-60%，具体取决于工作负载。...上面列出的所有这些排名本质上都是一般性的，与 VS Code 和 Python 的顶级用例、数据科学无关，在这些用例中编辑器更受欢迎。 为什么？...使用 Jupyter Notebooks 和交互式窗口可在几分钟内开始分析和可视化你的数据！
引入Ingest Node后的Elastic Stack数据采集和处理架构如下： Ignest Node的出现为Elastic Stack 数据的采集和处理提供了一种新的方式，在许多场景下用户可以在不使用...Logstash的情况下，完成数据的采集和处理，简化了系统架构。...另外Logstash支持根据条件过滤和丢弃数据。...（6）性能和架构方面，Ignest作为Elasticsearch集群的一部分，当数据处理逻辑相对简单时，可以简化数据采集和处理架构。...Ingest Node与Logstash联用的Elastic Stack架构图如下： 4、结论和建议 通过上面的比较和分析不难发现，Ignest Node 在功能上基本为 Logstash 的子集， 在数据处理逻辑简单
系列文章 Visual Studio 2015速递(1)——C#6.0新特性怎么用 Visual Studio 2015速递(2)——提升效率和质量(VS2015核心竞争力) Visual Studio...作为伟大的“程序猿”一员，仅仅有编辑器增强无疑是不够看的，还渴求一个好的调试和诊断工具，一直以来VS在这一领域做的都不错，但是还有有那么些痛处让广大“猿”们心里不安，当然，好消息是VS2015再次增强了调试和诊断工具...VS2015为此提供两个小组件：Live Visual Tree和Live Property Explorer，打开界面，就可以实时调试界面上的很多细节，诸如元素位置，绑定细节等等。 ?...另一个WPF的功能点是Timeline Tool，替代了前代的XAML UI Responsiveness tool，有点像Webkit里提供的开发人员工具里相似的时间线，能把应用程序的性能按时间线的方式展开...当然，实际VS2015还提供的更多其他效率和质量方面的增强，限于篇幅，这里就不赘述了，感兴趣的童鞋可以一起讨论。 下一篇我们会聊聊Asp.net~请持续关注吧~
和武侠世界里有少林和武当两大门派一样，数据科学领域也有两个不同的学派：以统计分析为基础的统计学派，以及以机器学习为基础的人工智能派。 ?...在这些场景下，我们就需要更加精细的数据分析工具—机器学习和统计模型。这些内容正是数据科学的核心内容。 ?...图1 02 挑战 在数据科学实践中，我们将使用较为复杂的机器学习或统计模型对数据做精细化的分析和预测。这在工程实现和模型搭建两方面都提出了挑战，如图2所示。...为了能在这海量的数据上使用复杂模型，需要将原本在一台机器上运行的模型算法改写成能在多台机器上并行运行，这也是分布式机器学习的核心内容。 ?...图3 算法模型，也就是人工智能的核心内容，它们假设数据的产生过程是复杂且未知的。建模的目的是尽可能地从结构上“模仿”数据的产生过程，从而达到较好的预测效果。
数据处理层 数据处理层核心解决问题在于数据存储出现分布式后带来的数据处理上的复杂度，海量存储后带来了数据处理上的时效性要求，这些都是数据处理层要解决的问题。...数据分析层 回到分析层，分析层重点是真正挖掘大数据的价值所在，而价值的挖掘核心又在于数据分析和挖掘。那么数据分析层核心仍然在于传统的BI分析的内容。...包括数据的维度分析，数据的切片，数据的上钻和下钻，cube等。...数据分析我只关注两个内容，一个就是传统数据仓库下的数据建模，在该数据模型下需要支持上面各种分析方法和分析策略; 其次是根据业务目标和业务需求建立的KPI指标体系，对应指标体系的分析模型和分析方法。...大数据两大核心为云技术和BI，离开云技术大数据没有根基和落地可能，离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单总结就是大数据目标驱动是BI，大数据实施落地式云技术。
场景二：如果同一个 pod 中的多个容器想要共享数据，应该如何去做？ 有状态的容器，就需要卷。...CephFS 致力于为各种应用程序提供最新，多用途，高可用性和高性能的文件存储，包括传统用例（如共享主目录，HPC 暂存空间和分布式工作流共享存储）。...我们知道，同一个 pod 中多个容器想共享数据，可以借助 Pod Volumes 来解决；当多个 pod 想共享数据时，Pod Volumes 就很难去表达这种语义； 不同场景使用不同级别的资源...Pod Volumes 使用 subPath：多个容器共享一个卷时，用于隔离数据 Persistent Volumes(PV) 将存储和计算分离，通过不同的组件来管理存储资源和计算资源 计算是指动态提供需要的资源...其他 docker管理的volume 在Dockerfile里声明 volume，可用于持久化数据，多容器共享数据。这里的volume没有指定宿主机目录，所以是交给docker管理。
该系列文章不适合作为 Qt 的入门文章，适合有一定 Qt 使用经验，想了解 Qt 内部核心机制的朋友们。...所以推测，Qt 大概率是采用某种方法拿到了方法和函数名的映射数据，从而完成转换，这部分数据我们暂且称为元数据。2 元数据和元对象什么是元数据？...元对象系统主要提供了三个能力对象间通信（信号槽机制）运行时信息（类似反射机制）动态的属性系统根据我们之前分析的乞丐版元对象系统的思想，下面来看以下 Qt 元对象系统是如何构建的，这里笔者环境：win平台vs2017...那么到这里，Qt 就把一个类的元数据和元对象都构建好了，这套系统后面会被用于信号槽机制和属性系统等，我们下次再做讨论。...宏的相关类的信息，生成moc文件，得到元数据并构造元对象将生成的文件和源文件一起编译
数据挖掘的两大基本目标是预测和描述数据。其中前者的计算机建模及实现过程通常被称为监督学习，后者的则通常被称为无监督学习。...目前，企业需要使用ETL工具从分布式和异构数据源（例如关系数据和平面数据文件）中提取数据到临时中间层进行清理，转换和集成，并将这些数据从前端导入到集中式大型分布式数据库或分布式存储集群最终被加载到数据仓库或数据集市中...数据处理系统的性能与优劣直接影响数据质量的价值性、可用性、时效性和准确性。因此在进行数据处理时，要根据数据类型选择合适的存储形式和数据处理系统，以实现数据质量的最优化。...其融合了ETL数据处理、数据建模、数据可视化、数据分析、数据填报、移动应用等核心功能。...ETL工具：通过拖拽式的流程设计，实现了数据抽取、清洗、转换、装载及调度。 一体化：无需多套工具，数据处理和分析完美衔接。 3.gif
PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.74 Spark 的核心操作——Transformation 和 Action Mr...不过仅仅这样还不够，还要了解分析 Spark 操作的核心内容，我们要知道，Spark 是依照什么样的规则去操作数据的。 我们先来看看前面写过的两行代码 ： ?...这两行代码虽然非常简单，但却体现了 Spark 最核心的两个基本操作，即 Transformation和 Action。...在学习 Spark 的过程中，除了要记住它处理数据和保存中间结果的方式是 RDD，而不是 Hadoop 面向磁盘的 HDFS 之外。...下期精彩预告 经过学习，我们研究了Spark 的核心操作——Transformation 和 Action涉及到的一些具体问题。
但是区别于其他NoSQL，Hamsterdb是单线程和非分布式的，其特性设计也更像是一个列存储数据库，同时还支持read-committed隔离级别的ACID事务。...这一次，它成长得很快，并且专注于键值存储的数据库分析技术，类似于列存储数据库。 Hamsterdb是单线程和非分布式的，它可以直接连接到用户应用程序中。...尽管大多数数据库无法分析出或关注被插入键类型，但是hamsterdb支持两种类型的键值：binary key（固定长度VS.可变长度）和numerical key键（比如uint32、uint64、real32...Btree索引应用了C++模块，该模块参数取决于键类型和日志的大小（固定长度vs.可变长度），与键是否重复无关，因而每一个Btree节点对于工作负载来说是高可用的。...尤其是sum和count运算都可以很好地扩展。连续插入和扫描也是Hamsterdb的亮点，且不管数据量多大，它都可以非常快。
Tableau 最近发布了2020.2版本中的逻辑数据模型（The Tableau Data Model），而这一直以来是微软 Power BI 的核心之一。...在 2020.2版本发布之前，Tableau 允许表和表之间进行联结。不过，功能也只是和Power Query中的合并查询类似，将多个表合并为一个。这个功能，现在还在。...接下来说一下 Tableau 和 Power BI 之间的逻辑数据建模之间的四个核心区别： 一、多个事实表 Tableau支持多个事实表是其发展逻辑模型的初步尝试，然而逻辑模型却不支持多个事实表指向多个维度...在 Power BI 中，我们通常使用多个事实表来构建数据模型，这些模型一般情况下都会与多个维度相关，如下图所示，上方三个维度表， 下方两个事实表： ?...三、激活关系和非激活关系 Tableau 和 Power BI 都只允许表之间有单个激活关系。不过，Power BI 允许两个表之间有多个非激活的关系。
的QT插件：qt-vs-addin(qt-vs-addin-1.1.8.exe) 八：配置 VS2005 环境 启动 VS2005； 选择菜单： “ Tools ” -〉 ...文件和 c:/qt/qt4.7.1-2005/src/3rdparty/webkit/WebCore/tmp/moc/release_shared/mocinclude.tmp文件，然后再namke吧，...不生成makefiles和project文档. 比 -no-fast 参数优先级更高 * -process ........... 生成makefiles和project文档. ...不将webkit模块编译进来，编译webkit非常耗时间。 + -webkit ...............将webkit模块编译进来 (若使用的规范的c++编译器则会自动编译WebKit模块) -no-scripttools ....
另外，复制包含或者 App ID 是一个高频的需求，App 描述和更新方案也高仿了 App Store 的效果。预览区包含 iPhone 和 iPad 图片。...cc=cn Apple RSS Feeds，苹果旧的 RSS接口，目前提供前 100 条数据。...目前 AppStore 总榜、应用、游戏榜、分类榜只能查看前 200 个 App 的数据。...比如，SwiftUI 还不支持 WebView，所以用 SFSafariViewController 桥接的 View 在 SwiftUI 组件中显示会异常。...How do I use SFSafariViewController with SwiftUI?
VS2015静态编译Qt5.5.1（包括Qtwebkit） kingbhy 2018.04.12 20:06* 字数 859 项目中需要用到webkit，调研了webkit源码，但是源码比较庞大，用xcode...研究第一步是要编译Qt和Qtwebkit，本文记录了VS2015静态编译Qt5.5.1的过程，参考了网上相关文章，做了一些补充和修改。...python 使用2.7.14版本 ruby 使用25-x64版本，ruby官网文档要求安装 perl 使用5.24，编译webkit和OpenSSL需要 win_flex windows编译webkit...-5.5.1 编译ICU和OpenSSL ICU 如果直接静态编译需要修改官网的脚本，比较麻烦，好消息是有人已经静态编译过了，通过这里可以直接下载编译好的版本，这里使用的是v58.2，注意v59.1与webkit...\bin\QtTestBrowser.lib 和对象 ..\..
和链表、二叉树以及数组这些热门的数据结构相比，堆相对比较冷门。如果你对数据结构了解不深的话，可能很少听说。但是我们经常用到它，虽然可能你并不一定能感知到。比如说优先队列，我们就经常使用。...我们需要用到这样一个数据结构，能够根据我们存入数据的优先级进行排序，将优先级高的排在前面。在和调度相关的一些系统和算法当中，优先队列是必然会用到的。...=compare_function) for i in elements: heap.push(i) return heap 堆的查询与弹出 堆和其他数据结构不同...和刚才插入时候的维护进行对比，我们会发现其实这整个过程是一个向下更新的过程。堆这个数据结构的核心其实就在这两个更新当中，在插入的时候向上更新，在弹出的时候向下更新。...理解了堆之后我们再来看优先队列，我们使用优先队列的时候，希望每次取出优先级最大的数据，然后当我们填入数据的时候，队列会自动根据我们设置的优先级对数据进行排序。这不刚好就是堆的功能吗？
可能大家都听说过这样一句话"字不如表、表不如图"，其实背后所表达出来的意思是对于复杂难懂且体量庞大的数据而言，图表的信息量要大得多，这也是数据可视化的核心价值所在。...数据可视化价值 准确高效直观的传递传递数据中的规律和信息； 实时监控系统各项数据指标，实现数据的自解释； 基于可视化洞察数据规律，指定精准的运营策略； 基础构建原则 简单的步骤如下：基于业务需求，完成可视化数据处理...借助常用的图表进行组合展示，但是也有一些注意事项如下： 可视化的数据要关联核心的有业务价值的数据； 图表的展现注意简单，明了，图表的本质就是让数据更直观； 不要为了追求系统花哨，可以大批量添加图表； 基于数据价值和多年数据可视化工具平台产品的设计...，NBI大数据可视化平台也在不断打磨产品和思考，在数据分析领域能为企业赋能什么： NBI一站式自服务大数据可视化分析平台是一款自助式可视化分析大屏展示平台，可以通过平台零代码或低代码方式构建各类数据展示分析和个性化场景需求...（http://www.easydatavis.com） 对数据可视化工具应当具备的核心能力和价值的几点思考
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