Today, the Cloud Native Computing Foundation (CNCF) accepted TiKV, an open source distributed transactional key-value database, into the CNCF Sandbox for early stage and evolving cloud native projects.
注意此时mobike成为一个python包。 在loc.py中导入utils.py该怎么办？
之前摩拜单车服务器对请求频率作出限制，必须使用代理服务器，躲避IP限制。不过似乎近期服务器在切换为OpenResty后不再限制请求频率。我搜集了几w个开放代理，存放在proxies.txt中，开放代理并不能保证一直有效，需要使用check_proxy.py筛选出可用的代理。服务器已经全面切换为HTTPS，能支持HTTPS的代理不多。
为了避免这类错误的发生，在构造函数开始时先判断当前对象this指代的是不是类(Demo)。
前两篇文章分析了我为什么抓取摩拜单车的接口以及数据分析的结果，这篇文章中讲直接提供可运行的源代码供学习。
虽然是一本 24 节的电子书，但是我们一直以纸质出版物的标准去要求团队，里面有一个我们花了很多心思的章节《高级篇 2：mpvue 设计细节》：内容很长，大概需要读 39分30秒 – 应该是市面上最详细的源码解析了。
去年11月份可以在微信中抓取摩拜的小程序，但是现在不行了。当时微信小程序的API很简陋，利用代理可以直接抓取。但是现在试下挂上代理小程序都打不开了。
运行前请联系微信bcdata获取token，内置的token为演示用，单车位置是真实的，ID是随机的。
前几天有人私信我，问能不能帮忙抓取摩拜单车的数据。。。 我想着授人以鱼不如授人以渔，所以本次我们就讲讲如何抓取手机app的内容吧 Fiddle的安装及配置 抓手机包我用的是fiddle。 安装 先在
URL Schemes 主要用于在手机中直接拉起 APP ，或者直接调用 APP 的某个功能。
◆ ◆ ◆ 业界巨头 微软研究院新成果！对话语音识别水平超人类，错误率仅为 5.9 % 据国外媒体报道，微软的研究人员本周宣布，在识别人类声音领域，经过微软工程师训练的神经网络（neural network）的准确率已经达到了人类的最高水平。 微软介绍，其人工智能实验室让 NIST 2000 自动化系统与人类专业的速记员进行了比赛。在当地时间本周一发布的论文中，结果显示，自动化系统的错误率（Word Error Rate, 简称 WER）第一次低于人工——仅为 5.9%。 亚马逊拟在欧洲推出宽带服务 捆绑
在APP中能看到很多单车，但走到那里的时候，才发现车并不在那里。有些车不知道藏到了哪里；有些车或许是在高楼的后面，由于有GPS的误差而找不到了；有些车被放到了小区里面，一墙之隔让骑车人无法获得到车。 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据，来分析这些车是否变成了僵尸车？是否有人故意放到小区里面让人无法获取呢？ 带着这些问题，我开始了研究如何获取这些数据。 从哪里获得数据 如果你能够看到数据，那么我们总有办法自动化的获取到这些数据。只不过获取数据的方式方法决定了获取数据的效率。 对于摩拜单车的数据分析这个
那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据，来分析这些车是否变成了僵尸车？是否有人故意放到小区里面让人无法获取呢？带着这些问题，笔者开始了研究如何获取这些数据。
警告：此篇文章仅作为学习研究参考用途，请不要用于非法目的。 摩拜是最早进入成都的共享单车，每天我从地铁站下来的时候，在APP中能看到很多单车，但走到那里的时候，才发现车并不在那里。有些车不知道藏到了哪里；有些车或许是在高楼的后面，由于有GPS的误差而找不到了；有些车被放到了小区里面，一墙之隔让骑车人无法获得到车。 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据，来分析这些车是否变成了僵尸车？是否有人故意放到小区里面让人无法获取呢？ 带着这些问题，我开始了研究如何获取这些数据。 从哪里获得数据 如果你能够看到数据
ECS选择Linux centos 7.4 （服务器创建过程不进行演示请自行查找）
共享经济的浪潮席卷着各行各业，而出行行业是这股大潮中的主要分支。如今，在城市中随处可见共享单车的身影，给人们的生活出行带来了便利。相信大家总会遇到这样的窘境，在APP中能看到很多单车，但走到那里的时候，才发现车并不在那里。有些车不知道藏到了哪里；有些车或许是在高楼的后面，由于有GPS的误差而找不到了；有些车被放到了小区里面，一墙之隔让骑车人无法获得到车。 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据，来分析这些车是否变成了僵尸车？是否有人故意放到小区里面让人无法获取呢？带着这些问题，笔者开始了研究如何获取这些数
来源：钱塘大数据 本文长度为3297字，建议阅读7分钟 本文为你解答用Pyhon获取、分析单车数据的过程，并为你分析得出的结论。 共享经济的浪潮席卷着各行各业，而出行行业是这股大潮中的主要分支。如今，在城市中随处可见共享单车的身影，给人们的生活出行带来了便利。相信大家总会遇到这样的窘境，在APP中能看到很多单车，但走到那里的时候，才发现车并不在那里。有些车不知道藏到了哪里；有些车或许是在高楼的后面，由于有GPS的误差而找不到了；有些车被放到了小区里面，一墙之隔让骑车人无法获得到车。 那么有没有一个办法通
警告：此篇文章仅作为学习研究参考用途，请不要用于非法目的。源代码请关注公众号并回复“摩拜”获取源代码 摩拜是最早进入成都的共享单车，每天我从地铁站下来的时候，在 APP 中能看到很多单车，但走到那里的时候，才发现车并不在那里。有些车不知道藏到了哪里；有些车或许是在高楼的后面，由于有 GPS 的误差而找不到了；有些车被放到了小区里面，一墙之隔让骑车人无法获得到车。 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据，来分析这些车是否变成了僵尸车？是否有人故意放到小区里面让人无法获取呢？ 带着这些问题，我开始了研究如何获
比赛已经结束快两个月了，一直拖到现在才开始总结。 官网网址：https://biendata.com/competition/mobike/ GitHub源码：https://github.com/Magic-Bubble/Mobike 任务背景 随着绿色出行和环保观念的深入人心，摩拜单车自推出以来不仅深受用户喜爱，也减轻了城市路网压力和拥堵情况 摩拜致力于应用前沿科技帮助人们更好地出行，利用机器学习预测用户的出行目的地是众多应用场景中重要的一个 目前，摩拜单车在北京的投放量已超40万，为更好地调配和管
本次我们继续GIS数据获取的整理，今日主题为人口、共享单车与地铁数据。人口是很多GIS应用领域都会用到的数据之一，无论是人口密度、人口数量还是人口流动，都具有着很大的应用前景；而共享单车、地铁数据同样也是城市研究中的重要数据。
【导读】为便于各位读者及时了解每周硬科技领域创投市场动向，镁客网特意整理出本周共8起投融资消息，主要集中在人工智能（6家）、3R（2家）。 本周硬科技领域投融资事件 人工智能：Mobike摩拜单车 1
整理 | DavidZh 一分钟AI 摩拜 Mobike 可能作价 37 亿美元被美团收购，其中包括 27 亿美元的实际作价（12 亿现金+15 亿股权）和 10 亿美元的债务 Google 分拆搜索及 AI 平台部，AI 业务划归 Google Brain，由 Jeff Dean 负责 传苹果在给 Mac 设计处理器，预计 2020 年取代英特尔，目前项目处于早期开发阶段 赶趟！微软同 MOOC 平台 edX 推出 AI 在线课程，免费报名 Google 打算在印度推出自有品牌的 Pixelbook
题图来源：spyfari ｜ 斯派来app。 ---- 今天把《现实挖掘》Reality Mining，这本书读完了，有些感悟想分享下。 现在很多人都在使用mobike、ofo吧？尤其是mobike，基于地理位置的自行车，使用它，你的行踪会很容易被记录，一但掌握了你的几次用车行为数据，那很容易就推断出你的公司所在地，你的家庭所在，你的上班时间，下班时间，等等个人隐私数据。 然而，很多人在使用的时候，并不关注个人数据将被如何使用？ 地铁里铺设的花生wifi，相信各大城市都已经有了，其实也是一直在收集用户的
苹果部分 Safari： http:// maps： http://maps.google.com Phone： tel: SMS： sms: Mail： mailto: iBooks： ibooks:// App Store： http://itunes.apple.com iTunes： http:http://phobos.apple.com Music / iPod： music: Videos： videos: 腾讯部分 QQ：mqq:// 微信：weixin:// 腾讯微博：TencentWei
趁着过年的清闲时光，我抓取了摩拜单车的数据并进行了大数据分析。以下数据分析自1月19日整日的数据，范围成都绕城区域以及至华阳附近（天府新区）内。成都的摩拜单车的整体情况如下：
根据聊天截图，可以知道，A站与摩拜均被getshell，就在几小时前，A站已发文宣称确定被黑，数据库泄露。AcFun弹幕视频网（A站）在其官网发布《关于AcFun受黑客攻击致用户数据外泄的公告》称，AcFun受黑客攻击，近千万条用户数据外泄，包含用户ID、用户昵称、加密存储的密码等信息。
由于接的营销项目已经接近尾声， 终于有时间继续写点东西了。 之前写了几篇关于数据分析的文章，就有不少朋友问我怎么突然从营销改玩数据了？这其实是误解吧，营销和数据从来就不应该分家，营销需要数据来做研究、分析，也需要数据来考核、修正。关于两者合作产生的巨大化学反应，可以看看数据冰山大神的文章： 吉普自由之光：销量提升之道 就在刚刚，我在看亚洲微软研究院的关于用共享单车数据做城市规划的文章，很受启发。仅就单区域而言，已经分布着膜拜、ofo、永安行旗下的5-7种单车，共享单车的数据样本确实足够巨大，反应的是人口
眨眼之间，2018年已经画上句号了，各种年度总结又要开始上（biao）演了。无论是内部交流的总结，还是对外公开的总结，都离不开这两个字——感谢。 从12月24日平安夜开始到年底，我们腾讯位置服务一连感谢了9大品牌。 2018，感谢有你！ 你孜孜不倦，我精益求精 @京东物流 2018，感谢一路相伴！ 有吃喝玩乐，才有我的舞台。@美团 2018，感谢有你！ 骑行，让城市生活更美好。 @摩拜单车mobike 2018，感谢有你！ 品质生活，让每一个位置充满价值。 @大众点评 2018，感谢
一、背景： 在使用burpsuite做代{过}{滤}理抓取应用数据包时，如果要抓取到HTTPS数据，需要将burpsuite证书导入到浏览器或手机。 浏览器或手机设置好burpsuite的代{过}{滤}理地址，即可抓取到https数据包。 <ignore_js_op>
近日开始了移动端自动化测试的学习之路，决定在学习的过程中进行笔记，总结学习，印象或许会深刻一些。
今天有幸作为嘉宾参加极客公园2017的创新大会，大会共分为13、14、15号三天，分别邀请了互联网的各行各业大佬们，以及2015年引领一些领域变革创新的产品，很遗憾我前两天有事，没有见到罗永浩和雷军两位大咖，只参加了最后一天，也就是今天，只得给大家分享今天的一些所见所得......
前不久，PingCAP 刚刚度过六岁生日。对于数据库这样一个古老的行业，六年只是刚刚起步。TiDB 5.0 的发布就像一个庆祝成长的生日礼物，为 TiDB 带来了一个具有里程碑意义的版本。通过引入 MPP （Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构，年轻的 TiDB 已经成为一款具备完整 HTAP 能力的分布式数据库。
四年前，当第一份独角兽名单产生时，名单上有39家创业公司，其中只有一家是硬件公司。今天，世界上有大约213家独角兽，其中有18家是硬件创业公司。考虑到硬件只占全球科技创业公司的一小部分，这的确是一个令人印象深刻的数字。
專 欄 ❈我是思聪，Python中文社区专栏作者 博客： http://www.jianshu.com/u/b1e713e56ea6❈ 为什么爬摩拜的数据 摩拜是最早进入成都的共享单车，每天我从地铁站下来的时候，在APP中能看到很多单车，但走到那里的时候，才发现车并不在那里。有些车不知道藏到了哪里；有些车或许是在高楼的后面，由于有GPS的误差而找不到了；有些车被放到了小区里面，一墙之隔让骑车人无法获得到车。 那么有没有一个办法通过获得这些单车的数据，来分析这些车是否变成了僵尸车？是否有人故意放到小区里面
记录一下URLScheme使用方法以及一些常用的Scheme uni-app调用（安卓原生） 记录一下URLScheme使用方法以及一些常用的Scheme uni-app调用（安卓原生） // 网上找的例子（安卓原生方法，后台看不到新进程） call: function() { // 导入activity, intent类 var Intent = plus.android.importClass("android.content.Intent"); var Uri = plus.
今天在朋友圈看到，ofo启动了一轮广告投放。 对于互联网业务而言，线下广告本身就是奢侈品，然而互联网玩家却对其趋之若鹜。 2011年初，美团网启动1.3亿元的广告投放计划，团宝网、大众点评和糯米的广告
经过近一年的辛苦创作、编辑、等待，本书终于出版了。这种感觉有点像是十月怀胎，但没有生育时候的痛苦，只有最后得到的欣喜。现在回忆起去年接到写书的邀请，然后到纠结，再到刚开始痛苦的写作，以及最后成稿后的释然，一切都觉得是一场人生的经历。我倒是认为写书的目的不是为了赚钱，写一本书给自己，总结自己的过往，将经验传播给他人，就可以了。
目前我们在面临远程办公所采用的策略，无非就是利用第三方软件进行远程办公，比如向日葵，TeamViewer进行远程控制，但是该方式往往受到限速等因素导致体验十分不好。
如果你还是第一次与app合作开发webview的页面，那么对于如何调试，可能有哪些问题可能是不够了解的。本文尝试性的根据自己的经验给大家一个入门级别的了解，如果是大佬级别的，可以绕路了。
上一节完成了vpp-sswan基本环境的安装部署，接下来搭建环境来验证ike协商及转发功能，下图是基本环境配置组网情况：
共享经济（Sharing Economy）是一种新生业务，利用互联网将顾客和服务提供商匹配起来，并在现实世界中进行交易，比如公寓短租和汽车搭乘服务。
一、前言 测试机型：小米MAX、苹果6P 操作系统：Android6.0.1、IOS10.1.1 测试网络：WiFi、4G 测试版本：ofo单车1.8.5、摩拜单车V3.8.4 测试时间：2017年1月31号、2017年2月2号。 测试地点：泰州市郊区某小区、南京市三山街地铁口附近。 二、市场分析 2.1行业分析： 2015年是共享单车的元年，2016年是共享单车疯狂发展的过程年，2017年是共享单车占领市场和定位的关键年，2018年预计将是共享单车划分市场、格局市场、定义市场的规则年。 随着城市发展的节奏
月华初上，暗下的天色里车子亮起了大灯，游成了一尾尾鱼。办公室内，爱健身的DT君（ID：DTcaijing）一边默念“老板看不见我”，一边第一个冲出了公司。
在之前的文章中给大家介绍了Spring Boot的基本运行原理，收到了很多读者朋友们关于目前比较流行的微服务框架Spring Cloud的问题反馈。因此，在这篇文章中小码哥打算和大家一起通过梳理下Spring Cloud的运行原理来相对全面的了解下Spring Cloud。
在之前的文章中给大家介绍了Spring Boot的基本运行原理（链接），收到了很多读者朋友们关于目前比较流行的微服务框架Spring Cloud的问题反馈。因此，在这篇文章中小码哥打算和大家一起通过梳理下Spring Cloud的运行原理来相对全面的了解下Spring Cloud。
目前最新的共享单车公开数据可能只有深圳市政府数据开放平台[1]发布的共享单车企业每日订单表了，数据量包含2017-04-03到2021-08-30的 2.4 亿条数据，总计约 24G 大小：
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