版本支持 支持系统iOS 9.0+ 集成步骤 下载SDK 创建一个新的XCode iOS开发工程,选择Objective C作为开发语言。 在XCode左侧的树中右键单击项目选择Add Files to "ProjectName"..,将BaiduMobStat.h、libBaiduMobStat.a、UserFeedBack.framework加入到项目中。 (V5.3.5及以上版本需要添加上述
下载SDK 。此文档描述手动埋点SDK配置方式,如果您使用的是无埋点版本,请参考可视化埋点 创建一个新的Android工程 将下载的SDK对应JAR包放入Android工程libs目录下。如需使用native crash分析功能,将so库放入libs/armeabi目录下;无需使用则不必引入 1)Android Studio工程配置 添加完成后,配置build.gradle,将JAR包纳入编译:
1. 配置*-info.plist文件 添加用户打开APP的URL Scheme 添加一个叫URL types的键值 添加一个叫URL types的键值。 点击左边剪头打开列表,可以看到Item 0,一个字典实体。 点击Item 0新增一行,从下拉列表中选择URL Schemes,敲击键盘回车键完成插入。 更改所插入URL Schemes的值为DeepShare配置中生成的Scheme。 2. 配
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"
1. 集成SDK 在落地页H5页面的<head>和</head>标签中,嵌入下面代码,即可完成SDK的安装: <script type = "text/javascript"> (function() { window.zhuge = window.zhuge || []; window.zhuge.methods = "_init identify track getDid g
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 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
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