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数据|用Python数据 6000 款 App使用24款App

comment 列为 App,评数最多的达到了 5 万多条,平均有 200 多条。以上,就完成了基本的数据清洗处理过程,下面将对数据进行探索。4. 你可会发现,这份社交榜单上没有出现「知乎」、「豆瓣」、「简书」这类常见的 App,是因为它们的评都比较低,别只有 2.9、3.5和 2.9 ,自然进入不了这份名单,如果你一定想用它们,去使用它们的第三方客户端或者历史版本 不过你会发现榜单上的前三位你可听都没听过,但是它们真的很牛逼,用「极简高效、清爽极速」来形容再适合不过,其中 「Via 」和 「X 浏览器」 体积不到 1M ,真正的「麻雀虽小、五脏俱全」,强烈。 也许你有自己的图片管理软件,但是这里要强烈第一名「快图浏览」这款 App,只有 3M 大小的它,够瞬间发现和加载上万张图片,如果你是拍照狂魔,用它打开再多的照片也秒开,另外还拥有隐藏私密照片、自动备份百度网盘等功 阅读:我花了1599大洋报名上课,用了2天1夜时间打起12精神听课,熬夜到凌晨2点复盘出来的文章,值得看看!

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Android APP优化

本文通过Android APP优化的四个方面做了详细,并对原理和重点做了详细解释,以下是全部内容:说到 Android 系统手机,大部人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃 ,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种软件面前数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用。 优化今天想说的重点是Android APP 优化,也就是在开发应用程序时应该注意的点有哪些,如何更好地提高用户体验。 它是一个图形化的工具,最终会产生一个图表,用于对进行说明,可以到每一个方法的执行时间,其中可以统计出该方法调用次数和递归次数,实际时长等参数维度,使用非常直观,非常方便。 3,Systrace UI Systrace 是 Android 4.1及以上版本提供的数据采样和工具,它是通过系统的角度来返回一些信息。

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    一款开源即时工具 Pyroscope

    当网站上线后,流量增加或短暂功故障,都会造成使用者体验相当不好,而这时该怎么快速找到的瓶颈呢?通常 CPU 达到 100% 时,有时候也很难复制及找出关键问题点。 Pyroscope 是一套开源的即时监控平台,简单的 Server 及 Agent 架构,让开发者可以轻松监控代码,不管你要找 10 秒或几钟内的数据,都可以快速的即时呈现,开发者也不用在意装了此监控会造成任何上的负担 假设您还没引入任何工具或平台,那 Pyroscope 会是您最好的选择。 Pyroscope 架构如果你有打算找工具平台,Pyroscope 提供了三大优势,让开发者可以放心使用低 CPU 使用率,不会影响既有平台可储存好几年的资料,并且可用 10 秒细颗粒度查看资料压缩储存资料 ,减少浪费硬盘空间架构只有 Server 和 Agent,除了 Go 语言之外,Python 跟 Ruby App 都是透过 pyroscope 指令启动相关 app 来监控系统效

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    一款 Kubernetes 应用工具 Kubectl Flame

    什么是应用程序来改进代码质量的常用方法,最流行的可视化方法是生成火焰图。基于 Spring 框架的 Java 应用的火焰图y轴是堆栈深度,x轴跨越样本总体。 Kubernetes 上的是一项较为复杂的任务,大多数探查器有两个主要问题:需要修改应用程序,通常可以通过将标志添加到执行命令或将一些库导入代码中来实现。 由于在过程中会严重影响,因此通常避免在生产环境中进行。选择正确的探查器可会解决这些问题,但是这需要仔细去进行研究,并且通常取决于编程语言和操作系统。 来应用程序,无需进行任何应用程序修改或停机。 Ruby使用 Docker 作为容器运行时的 Kubernetes 集群(已在 GKE,EKS 和 AKS 上测试)运行原理kubectl-flame 通过在与目标容器相同的节点上启动一个探查器来启动

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    如果我只四个APP

    本人最爱之一——橙子在App使用这方面,我一直是一个挑剔的人,或者可以称得上喜新厌旧。现在做一个小软件的门槛越来越低,各种出色的、各种功的、够解决一些小问题的APP也越来越多。 为了摆脱他,我用过Wechat,也用过WhatsApp,知道后来才知道腾讯出来的这款商务版QQ。简洁,鸡肋功(好友动态,看点)可以自由选择打开或者是关闭,没有了一些花哨的东西,十清爽。 我记得我才将这个APP给一个人的时候,他不屑和质疑的说,“这么会有这种APP,可以准时准点的预测什么时候下雨,不存在的!”过了几天之后,他愉快的对我说,“我现在已经入彩云教了。” 百度是这么介绍的:彩云天气 是一款通过对中央气象台的雷达数据进行挖掘和图像处理技术来进行钟级别天气预报的应用,预测钟级别的降雨状况。 ----@XNC:在校大二学生,别女,属理科生,甚爱读书,坚信每天都是成长与改变。正在凑不要脸的朝程序媛靠近。与你享我的生活与思考。

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    HashMap 的 7 种遍历方式与!(强烈)

    本文先从 HashMap 的遍历方法讲起,然后再从、原理以及安全等方面,来 HashMap 各种遍历方式的优势与不足,本文主要内容如下图所示:? 从以上结果可以看出,如果加上后面的误差值的话,可以得出的结论是,除了并行循环的 parallelStream 比极高之外(多线程方式肯定比较高),其他方式的遍历方法在方面几乎没有任何差别。 ** 注:以上结果基于测试环境:JDK 1.8 Mac mini (2018) Idea 2020.1 原理要理解测试的结果,我们需要把所有遍历代码通过 javac,编译成字节码来看具体的原因  几乎是相近的,但从代码的优雅型和可读来说,还是使用  EntrySet。 安全测试从上面的测试结果和原理,我想大家应该选用那种遍历方式,已经心中有数的,而接下来我们就从「安全」的角度入手,来那种遍历方式更安全。

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    系统设计(4.1)案例

    接下来,我要介绍一下YouTube如何使用深度学习方法来做个。   由于体量庞大、动态库和各种观察不到的外部因素,为YouTube用户提供内容是一项非常具有挑战的任务。    这样生成的候选视频与用户的相关最高,然后我们会对用户评进行预测。   这个网络的目标,只是通过协同过滤提供更广泛的个化。 18-6-4-2-wps图片.png   进行到这一步,我们得到一组规模更小但相关更高的内容。我们的目标是仔细这些候选内容,以便做出最佳的选择。   这个任务由排序网络完成。    18-6-4-3-wps图片.png   通过这两步,我们可以从非常庞大的视频库中选择视频,并面向用户进行有针对。这个方法还让我们把其他来源的内容也容纳进来。 18-6-4-4-wps图片.png   任务是一个极端的多类类问题。

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    系统设计(4.1)案例

    接下来,我要介绍一下YouTube如何使用深度学习方法来做个。由于体量庞大、动态库和各种观察不到的外部因素,为YouTube用户提供内容是一项非常具有挑战的任务。 image以用户的浏览历史为输入,候选生成网络可以显著减小可的视频数量,从庞大的库中选出一组最相关的视频。这样生成的候选视频与用户的相关最高,然后我们会对用户评进行预测。 这个网络的目标,只是通过协同过滤提供更广泛的个化。image进行到这一步,我们得到一组规模更小但相关更高的内容。我们的目标是仔细这些候选内容,以便做出最佳的选择。这个任务由排序网络完成。 所谓排序就是根据视频描述数据和用户行为信息,使用设计好的目标函数为每个视频打,得最高的视频会呈献给用户。image通过这两步,我们可以从非常庞大的视频库中选择视频,并面向用户进行有针对。 这个方法还让我们把其他来源的内容也容纳进来。image任务是一个极端的多类类问题。

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    会话:理论模型和复杂(CS)

    系统是帮助用户在信息过载的情况下以个化的方式找到感兴趣的项目的软件应用程序,利用关于个人用户的需求和偏好的知识。在会话方法中,这些需求和偏好是由系统在一个交互式的、多回合的对话中获得的。 通过这项工作,我们用一个理论的、领域独立的会话模型来补充实证研究。该模型旨在涵盖一系列应用场景,允许我们以正式的方式研究会话方法的效率,特别是设计最佳交互策略的计算复杂。 通过这样的理论,我们表明找到一个有效的会话策略是NP-hard,而且在一般的PSPACE中,但对于特定种类的目录,上界降低到POLYLOGSPACE。 对来自真实世界的数据集的初步实证与我们的发现一致。 理论模型和复杂.pdf

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    C6748 DSP升级平台

    C665x DSP不仅可作为一个低功耗C66x多核DSP的选择,解决部C6678用户对功耗的困扰,亦可作为C6748 DSP的升级平台,从而提升产品的用户体验。 C665x拥有更高的、更高的浮点定点运算力,并随着客户对实时、运算力需求的增大,C665x及C665x+FPGA将更广泛的应用于水下探测、定位导航、电力设备、图像处理等领域,也成为了众多C6748 C665x集成单双核C66x,C6748集成单核C674x,下表对两者进行部关键参数对比。

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    好书 — Kubernetes安全

    runC漏洞(CVE-2019-5736),关于容器逃逸漏洞,绿盟科技研究通讯曾发布过相关文章《云原生攻防研究 —容器逃逸技术概览》,《容器逃逸成真:从 CTF解题到CVE-2019-5736漏洞挖掘 Benchmark与Docker安全基准类似,Kubernetes也有对应的安全基准,下载地址为: https:www.cisecurity.orgbenchmarkkubernetes渗透测试作者了 较为的是哪一种? Secret的创建不必多说相信各位读者已经非常熟悉了,笔者就「传递」和「访问」阶段向大家享作者的看法 首先是「传递」,如各位读者所知,Secret可是一个字符串也可是一个文件,传递到容器中的方式主要有以下三种 Kubectl或docker命令行工具查询密码及密钥的内容,安全风险较高,故不;第三种方式较为,因为Kubernetes支持通过挂载目录将Secret传递到Pod中,如果挂载的目录是一个临时文件系统

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    1钟了解相似

    前几天聊的“协同过滤(Collaborative Filtering)”和“基于内容的(Content-based Recommendation)”,都必须用户的历史行为数据(例如电影点击数据, 职位查看数据等),针对不同的用户进行个。 如果系统没有用户的历史行为数据积累,如何实施呢?今天接着用通俗的语言说说算法中的“相似”。什么是“相似”? 相似,原理大致如上,要说明的是:由于没有用户历史行为积累,不是个,所以所有用户的结果都是相同的一般来说,距离公式确实是线的一般来说,每个维度的权重不一样这个线公式,以及维度的权重, 都可以通过机器学习训练出来相似,希望这1钟,大家有收获。

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    多维度效果明显的产品属

    信息需要过滤,如何从海量数据中快速挖掘用户感兴趣的产品,并将无用无趣无聊的三无信息剔除的诉求,动了个化内容发技术 ( 搜索与 ) 的发展。 基于过去的事实和数据,用来发现趋势和模式;② 机器学习模型提供了对于结果的洞察力,机器学习帮助揭示未来的一个结果的概率而不仅仅是过去发生的事情 ;③ 历史的数据和统计建模被用于概率进行预测;传统数据旨在回答关于过去的事实 时效够获得快速反馈首先你的产品必然需要具备快速获取用户反馈的力,产品必然需要随着用户走,如果用户反馈有较大的 delay,必然带来体验和效果上的大打折扣。 条目增长稳定主要指产品所持有的可物料,因为对于而言,条目作为信息载体,如果增长不稳定,最根本的物料缺乏,可导致新颖降低。 涉及 2c 的产品必然是复杂并且非常态的,复杂系统的建模需要拆解,从多个维度去解构,解构过程就需要我从学科专业维度去用户的种种行为,并落地迭代。

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    Day3.数据挖掘初探:亲和-商品

    不知道你有没有听过Walmart-沃尔玛依靠数据挖掘出啤酒和尿布陈列在一起可以提高销量的故事,亦或是我们在网上的浏览和搜索记录给广告商提供了信息,当我们打开程序时便会受到相关产品的,这些都可以算作数据挖掘的应用 在这里我们开始第一个数据挖掘的案例,亲和。亲和(affinity)是根据样本个体之间的相似度,确定他们关系的亲疏。 亲和最常见的应用是商品服务,背后的思路是:人们过去经常购买的两件商品,以后也很有可会购买。 这个思路很容易转化成算法,根据商家的交易数据,看看同时购买了什么,然后把它给客户,这样比随机会更有效一点,从而提高销量。 我们的案例中,我们一个客人购买了X商品,很有可购买Y商品这个规则,至于多件商品的会更加复杂,先不介绍。下面我们一起来做一个顾客购买的两件商品的亲和,也就是商品

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    】 RAC 优化全攻略与经典案例剖

    在近期的第七届数据技术嘉年华上,云和恩墨技术专家曾令军做了“RAC优化实战”为主题的演讲,享了从硬件架构、系统与参数配置、应用设计以及工作负载管理这四个层面,剖在RAC优化的过程中,应当注意的问题以及可以借鉴的经验和思路 我们再次享出来,希望对各位有所指导借鉴。RAC硬件架构 “千尺之台,始于垒土”,硬件架构是决定RAC环境运行最基础的部。 换句话说,如果这两部组件的有问题,对RAC环境的影响也是最大的。? 操作系统配置操作系统配置层面,有如下两点建议: 使用的操作系统版本、安装补丁程序配置系统参数、网络参数、异步IO参数、VMO参数、内存大页在安装配置操作系统时,针对不同的操作系统,建议按照官方的指引文档进行配置 应用关联,实现业务割,在RAC优化中也是一种觉见的手段,而且往往是非常有效的手段。借助于数据库的服务管理,应用程序的工作负载可以被关联、配。

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    两款HTTP Log利器

    一款是Apache Logs Viewer,这是一款PC端日志软件,从服务器上面把log日志下载回来跑的。另外一款是GoAccess,是一款服务器端的日志软件,直接服务器运行。

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    系统实用技巧

    来自 | 知乎作者 | 纳米酱链接 | https:zhuanlan.zhihu.comp188228577编辑 | 机器学习与算法公众号这篇文章主要讨论系统的技巧,杜绝无脑调参,探讨如何靠简单无脑而且 本来我想取一个高大上的题目:系统0-1高速增长打法,这种互联网style强烈的题目,让我感觉我的格局大,ego也很大,所以算了,写一份实用手册,让我格局很小,ego也很小,比较符合我当前这种水平 要系统的指标瓶颈是不是卡在rank缺特征上,就需要从各种角度去,常见的方案是考察带条件的copc。 这种组copc的技巧,是一种前期快速判断rank的不足之处,精准化打击系统,对于不见兔子不撒鹰的主,有理由动对方更快地进业务迭代rank数单调递增,ctr单调递增,各种维度组下的ctr比值也接近平稳 但是这个办法指标不治本,毕竟为了粘,人们喜欢点的还是要多。问:如何寻找快速提升指标的策略答:有一些野路子可以提供,说其是野路子,着实是没法有通用的解法,每个人都有自己的一套特殊的秘方。

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    【饮食】基于大数据的应季食材

    自古以来,吃在当季都是备受的健康饮食方式。 所有结果由数据自动生成,不需要任何人工干预,弥补了以上所列的人工整理表格的不足。而且有自动发现和适应食材新品类的功,只要新品类的相关信息进入系统,系统就适时自动给出对应的应季时间。 四、现状和进展结果已作为产品上线,名字是『今日饮食』,可通过搜索微信公众号“今日饮食”体验,Android应用也可在各大手机应用中心下载,搜索关键词为“今日饮食”,产品定位为基于大数据的应季食材 五、其它今日饮食是基于大数据的应季食材具有实用,新颖,和首创,目前在市场上没有类似产品。结果数据也可提供API方式调用,传入地理位置信息,返回特定地理区域当前的应季食材列表。 天气预报类新闻资讯,传统纸媒,手机应用,将应季食材信息放到天气预报和穿衣指数旁边;2)日历和挂历出版印刷,将应季食材信息同时令节气关联,为大众的生活提供指导;3)生鲜超市卖场电商,餐饮企业,饮食菜谱类应用,作为食材和点菜的参考

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    赠书福利 | Github项目 | NetworKit - 大规模网络高工具集

    open-source toolkit for large-scale network analysis.by kit-parcohttps:networkit.github.io NetworKit是一个用于高网络的开源工具集 其目的是提供数千到数十亿边缘大型网络的工具。为此,它实现了有效的图算法,其中许多并行使用多核架构。这些都是为了计算网络的标准度量。 NetworKit专注于可扩展和全面,它也是算法工程的测试平台,包含最近发表的研究中的新算法(参见下面的文献列表)。NetworKit是一个Python模块。 高算法是用C ++编写的,并通过Cython工具链暴露给Python。 Python反过来使我们够以交互方式工作,并拥有丰富的数据和科学计算工具环境。 后面的需求部会有更详细的说明。 使用NetworKit作为Python扩展模块,你可以访问本机的高代码,同时可以在Python生态系统中以交互方式工作。

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    史上最全测试开发工具(含自动化、APP、稳定、抓包神器)

    在本篇文章中,将给大家14款日常工作中经常用到的测试开发工具神器,涵盖了自动化测试、APP测试、稳定测试、抓包工具等。 可以进行APP UI自动化测试,也可以支持APP稳定测试,提供GUI界面操作,易用极强,满足日常UI自动化需要。可惜只有部组件开源。二、APP稳定测试工具8. 一般用于APP测试比较多。12. AnyProxyGithub地址https:github.comalibabaanyproxy 介绍:阿里开源的抓包工具,基于Node.js可进行二次开发,使用场景:app爬虫、接口数据等。 以上工具希望对你有帮助,有被帮助到的朋友欢迎点赞,转发。

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