1. 配置Manifest文件 在应用入口Activity中增加DeepShare的intent-filter,这样APP就可以通过浏览器被唤起。 <application> <activity> <intent-filter> <data android:host="此处填写DeepShare配置中显示的host"
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1. 安装诸葛SDK 在每个页面的<head>和</head>标签中,嵌入下面代码,完成SDK的安装。 注意:一个页面只可引入一个js文件,且只能有一个App key。 <script type = "text/javascript"> (function() { if (window.zhuge) return; window.zhuge = []; window.z
信息收集测试包含下列内容: 搜索引擎信息发现和侦察 (OTG-INFO-001) 识别web服务器 (OTG-INFO-002) web服务器元文件信息发现 (OTG-INFO-003) 服务器应用应用枚举 (OTG-INFO-004) 评论信息发现 (OTG-INFO-005) 应用入口识别 (OTG-INFO-006) 识别应用工作流程 (OTG-INFO-007) 识别web应用框架 (OT
一、简介 文章的采集功能是通过程序来远程获取目标网页内容,经过本地规则解析处理后存储到服务器的数据库内。 文章采集系统颠覆传统采集模式和流程,采集规则与采集界面分离,规则设置更简单,只需有基础技术知识的人员设置好相关规则。 编辑人员无需了解太过细节的技 术规则,只需选中自己想要采集的文章列表,就可以像发布文章一样,轻松地完成数据采集操作。 二、功能演示 一、采集流程 简单的讲有三个步骤: 1、添加
0.9.2 新版功能. 这些函数提高了初始化 Django 配置中环境变量的效率,运行后即可从 Django 项目或者 Django 本身中提取环境变量,而不需要每次使用 fabfile 时都亲自设置环境变量,或者使用 manage.py 插件。 目前,这些函数仅支持 Fabric 和 fabfile 以及它能引用到的 Django 库交互。听起来限制了你的使用,其实不然。在下面的例子中,你可以像
A AWK 由Alfred Aho(A)、Peter Weinberger(W)和Brian Kernighan(K)共通创建的一种小型脚本语言。 B blade ml archive (blade/ruby) C Coerce 进行数据类型变换的方法。如果某数值计算方法从参数那里获得了一个类型不明的实例时, 它会调用coerce方法来进行数据类型变换。coerce方法会返回参数中的数值和本身。
Kubernetes v1.9声称单集群最多可支持5000个节点和15万个Pod,我相信很少有公司会部署如此庞大的一个单集群,总有很多情况下因为各种各样的原因我们可能会部署多个集群,但是有时候有想将他们统一起来管理,这时候就需要用到集群联邦(Federation)。 为什么要使用 federation Federation 使管理多个集群变得简单。它通过提供两个主要构建模块来实现: 跨集群同步资源
第一次使用 kubectl 访问 如果您是第一次访问 Kubernetes API 的话,我们建议您使用 Kubernetes 命令行工具:kubectl。 为了访问集群,您需要知道集群的地址,并且需要有访问它的凭证。通常,如果您完成了入门指南那么这些将会自动设置,或者其他人为您部署的集群提供并给您凭证和集群地址。 使用下面的命令检查 kubectl 已知的集群的地址和凭证: $ kubectl
Kubernetes是一个高度开放可扩展的架构,可以通过自定义资源类型CRD来定义自己的类型,还可以自己来扩展API服务,用户的使用方式跟Kubernetes的原生对象无异。
Kubernetes 垃圾收集器的角色是删除指定的对象,这些对象曾经有但以后不再拥有 Owner 了。 注意:垃圾收集是 beta 特性,在 Kubernetes 1.4 及以上版本默认启用。 Owner 和 Dependent 一些 Kubernetes 对象是其它一些的 Owner。例如,一个 ReplicaSet 是一组 Pod 的 Owner。具有 Owner 的对象被称为是 Owner
集成学习基本问题 集成学习的核心是将多个 集成学习的基本思想 结合多个学习器组合成一个性能更好的学习器 集成学习为什么有效? 不同的模型通常会在测试集上产生不同的误差;如果成员的误差是独立的,集成模型将显著地比其成员表现更好。 集成学习的基本策略 Boosting 方法 基于串行策略:基学习器之间存在依赖关系,新的学习器需要根据上一个学习器生成。 基本思路: 先从初始训练集训练一个基学习器;初始训
集成学习(ensemble learning)的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器,然后将多个分类器进行组合预测。核心思想就是如何训练处多个弱分类器以及如何将这些弱分类器进行组合。若集成中只包含同种类型的个体学习器,则这样的集成是“同质”的,其个体学习器称为“基学习器”。若包含的是不同类型的个体学习器,则称为“异质”,其基学习器称为“组件学习器”。 集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得
整数集合(intset)用于有序、无重复地保存多个整数值, 根据元素的值, 自动选择该用什么长度的整数类型来保存元素。 举个例子, 如果在一个 intset 里面, 最长的元素可以用 int16_t 类型来保存, 那么这个 intset 的所有元素都以 int16_t 类型来保存。 另一方面, 如果有一个新元素要加入到这个 intset , 并且这个元素不能用 int16_t 类型来保存 —— 比
用 upstart 控制 Ceph 用 ceph-deploy 把 Ceph Cuttlefish 及更高版部署到 Ubuntu 之后,你可以用基于事件的 Upstart 来启动、关闭 Ceph 节点上的守护进程。 Upstart 不要求你在配置文件里定义守护进程例程。 用下列命令列出 Ceph 作业和例程: sudo initctl list | grep ceph 详情参见 initctl 。