田海立@CSDN 翻译自Google Play and Feature-Based Filtering GooglePlay会过滤出那些对用户可见的应用程序,因此用户只能看到和下载那些与他们的设备兼容的应用程序.过滤应用程序其中的一种方法就是通过Feature兼容性. Google Play为判断应用程序与给定的用户设备是否兼容,比较: 应用程序需要的Feature– 应用程序在它自己的manifest中通过<uses-feature>申明所需要的Feature: 在设备上有效的硬/软件Fea…

翻译自 Features Reference 下表列出了软/硬件Feature和权限的参考信息,它们被用于GooglePlay. 硬件feature 下面列出了被大多数当前发布的平台所支持的硬件功能描述.为了标明应用程序所使用或需要的某个硬件Feature,都要在一个独立的<uses-feature>元素的android:name属性中声明. Feature类型 Feature描述符 描述 注释 Audio android.hardware.audio.low_latency 应用程序使用设备…

渐进式发布(Progressive Delivery)被认为是持续发布(Continous Delivery)的下一代形态,其专注于增强发布过程控制与降低发布风险,最终提高整体收益.国际科技巨头比如Amazon.Google和Netflix等公司每天通过渐进式发布的方式将数千次的功能更新.bug修复等更新到用户环境. 快速迭代的同时,避免不了引入一些预期之外的bug.因此需要如何采用合适的工具,在风险与收益之间找到一个很好的平衡点就显得尤为重要.目前持续发布(CD)能够通过一些用户数据.系统监控…

gRPC:Google开源的基于HTTP/2和ProtoBuf的通用RPC框架 gRPC:Google开源的基于HTTP/2和ProtoBuf的通用RPC框架 Google Guava官方教程(中文版) | 并发编程网 - ifeve.com Google Guava官方教程(中文版)…

Google机器学习课程基于TensorFlow  : https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course         https://developers.google.com/machine-learning/crash-course…

前面了解了AngularJS的使用方法,这里就简单的写个小程序,实现查询过滤以及排序的功能. 本程序中可以了解到: 1 angularjs的过滤器 2 ng-repeat的使用方法 3 控制器的使用 4 数据的绑定 程序设计分析 首先,如果要是先查询过滤,就要使用到AngularJS中的 过滤器filter 了. 直接在表达式的后面使用管道命令符 | ,按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果: {{ persons | filter:query }} 通过使用filter实现过滤操作,query…

    阅读目录 程序设计分析 代码以及结果 前面了解了AngularJS的使用方法,这里就简单的写个小程序,实现查询过滤以及排序的功能. 本程序中可以了解到: 1 angularjs的过滤器 2 ng-repeat的使用方法 3 控制器的使用 4 数据的绑定 回到顶部 程序设计分析 首先,如果要是先查询过滤,就要使用到AngularJS中的 过滤器filter 了. 直接在表达式的后面使用管道命令符 | ,按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果: {{ persons | filter:que…

首先ecside展现列表.排序.过滤(该三种操作以下简称为 RSF )的实现原理完全和原版EC一样, 如果您对原版EC的retrieveRowsCallback.sortRowsCallback.filterRowsCallback 非常熟悉,那么可以忽略此文. 先来简单介绍一下RSF操作方式. ecside对数据的展现操作有三种:分页展现,按列排序(目前只支持单列),按列过滤(支持多列联合过滤)(该三种操作以下简称为 RSF ) ecside提供了两种方式来实现RSF操作 : 基于java c…

程序设计分析 首先,如果要是先查询过滤,就要使用到AngularJS中的 过滤器filter 了. 直接在表达式的后面使用管道命令符 | ,按照下面的写法就可以达到一个过滤的效果: {{ persons | filter:query }} 通过使用filter实现过滤操作,query是查询过滤时输入的字符串. 类似地,使用orderBy就可以实现排序的功能: {{ persons | filter:query | orderBy:order }} 上面的查询以及排序涉及到两个变量,query和o…

UserCF  本系列文章主要介绍推荐系统领域相关算法原理及其实现.本文以项亮大神的<推荐系统实践>作为切入点,介绍推荐系统最基础的算法(可能也是最好用的)--基于用户的协同过滤算法(UserCF).参考书中P44-50. 1.简述 假设在一个个性化的推荐系统中,用户A需要推荐,那么可以先找到与A有相似兴趣的用户,例如B.C.D把他们喜欢的,用户A没有听说过的物品推荐给A.这种方法被称为基于用户的协同过滤. 2.计算用户相似度 从算法原理中我们可以得到UserCF主要包括两个步骤: 1.找到和…