《内推投递》专题

我正在网上阅读苹果的文档 处理本地和远程通知 在我看来，它有相互矛盾的说法。有人能澄清这些困惑吗？现在让我们严格地说一下远程通知（与本地通知相比）。 文档称，如果按下通知上的操作按钮，它将调用application:didfishlaunchingwithoptions并传递通知负载。之后，它会说，如果应用程序在前台运行，它会通过应用程序：DidReceiveMemoteNotify:发送通知。这

在以下代码中： 如何避免在对b的调用中为N指定2？为什么不能自动推断出这种类型？没有它，我得到了错误： 'b'：找不到匹配的重载函数'int b（int， constd::array

如果我写这个 推断给关联的模板的类型是什么？换句话说，当字符串文字转换为时？ 最好将其声明为 避免与所涉及模板的类型推断机制相关的问题？我会保持同样的优化？

新的侦听器（又名OnCameraMoveListener（））方法onCameraMove（）没有CameraPosition CameraPosition输入变量，所以我很迷惑：有没有方法回收我的旧代码？ 这里有一些参考资料。

我只是更新我的服务器。今天显示了一个错误 deprecated:mysql_query():mysql扩展是不推荐的，并将在>future中删除：使用mysqli或PDO代替C:\wamp\www\work\db\dbfields-copy.php中的第33行 我创建了2列(name&address)，需要插入var的值($name&$address)。

这是什么意思，我如何消除信息？

我收到这个警告，但程序仍然正常运行。 MySQL代码用PHP向我显示了一条消息： 不推荐使用:mysql_connect():不推荐使用mysql扩展，以后将删除该扩展：在C:\xampp\htdocs\task\media\new\connect.inc.php第2行使用mysqli或PDO 我的页是 这意味着什么，我如何消除消息？

我正在开发android GCM，以便我的应用程序向用户发送推送通知。我正在学习这个教程 http://www.androidhive.info/2012/10/android-push-notifications-using-google-cloud-messaging-gcm-php-and-mysql/ 但是在本教程中，它表明我们可以向单个设备发送推送通知。但我想一次向所有用户发送推送通知。

在创建平台应用程序时，我尝试创建应用程序和消息推送平台选择GCM，然后添加API密钥，我得到了以下结果。 无效参数：属性原因：平台凭据无效（服务：Amazon SNS；状态代码：400；错误代码：InvalidParameter；请求ID：44a04d15-c58b-5bf8-859e-0311947aac6c） 这意味着什么？我如何修复它？

我正在尝试使用AWS SNS来推送我的应用程序的通知。我已经使用用户信息和注册ID成功设置了各个endpointARN的注册。 我可以通过控制台发送单独的消息很好，但是我似乎不知道如何以编程方式发送它（JAVA） 控制台方式：（工作） http://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/mobile-push-send-directmobile.html 通过JAVA

我正在开发源码Telegram来运行可用的版本，在门有一个问题，我认为与源码有关的是原生的。一般来说，要运行它的本机，应该在源电报上做些什么？ 在这张照片中，问题发生时运行的混乱，因为根据项目包，一切都是好的。 错误：错误：CreateProcess：没有此类文件或目录make:***[c:/dev/workspace/android/mygramnew/tmessagesproj/build/i

我正在使用Delphi XE7。我有一个Android移动应用程序，接收推送通知。有时，我有十个或更多的顶栏推送图标通知。当用户只点击一个通知图标时，我想让所有通知显示到我的应用程序中。 我执行了下一个过程来捕获所有这些消息，但不起作用，因为它只捕获单击的推送消息。 有人能帮我解决这个问题吗？ 问候，路易斯

列表推导式 宏 for 和 doseq 可以用来做list comprehension. 它们支持遍历多个集合 (最右边的最快) ，同时还可以做一些过滤用 :when 和 :while。 宏 for 只接受一个表达式 , 它返回一个懒惰集合作为结果. 宏 doseq 接受任意数量的表达式, 以有副作用的方式执行它们, 并且返回 nil . 下面的例子会打印一个矩阵里面 所有的元素出来。 它们会跳过

本章将介绍协同过滤，基本的距离算法，包括曼哈顿距离、欧几里得距离、闵科夫斯基距离、皮尔森相关系数。使用Python实现一个基本的推荐算法。 内容： 推荐系统工作原理 社会化协同过滤工作原理 如何找到相似物品 曼哈顿距离 欧几里得距离 闵可夫斯基距离 皮尔逊相关系数 余弦相似度 使用Python实现K最邻近算法 图书漂流站（BookCrossing）数据集