1.如何在iPhone上查看 设置-通用-分析-分析数据- JetsamEvent+日志 打头的系统日志. 2.如何在Mac 上查看此类分析日志 1.手机链接MAC 2.打开iTunes,点开手机图标 3.点击同步按钮 日志会被同步到MAC中的以下目录中 /users/userName/Library/Logs/CrashReporter/MobileDevice/ 3.关于日志的分析: 利用jetsamEvent 可以帮助我们查看被系统清理的APP内存占用情况. {"bug_type"

目录 1. 条款与条件2. 功能3. 元数据.评级与排名4. 位置5. 推送通知6. 游戏中心7. 广告8. 商标与商业外观9. 媒体内容10. 用户界面11. 购买与货币12. 抓取与聚合13. 设备损害14. 人身攻击15. 暴力16. 令人反感的17. 隐私18. 色情19. 宗教.文化与种族20. 竞赛.赌金.抽奖以及奖券21. 慈善与援助22. 法律要件 1. 条款和条件 1.1 为App Store开发程序,开发者必须遵守程序许可协议(PLA).人机交互指南(HIG)以及开发者和苹果

目录 1. 条款与条件 2. 功能 3. 元数据.评级与排名 4. 位置 5. 推送通知 6. 游戏中心 7. 广告 8. 商标与商业外观 9. 媒体内容 10. 用户界面 11. 购买与货币 12. 抓取与聚合 13. 设备损害 14. 人身攻击 15. 暴力 16. 令人反感的 17. 隐私 18. 色情 19. 宗教.文化与种族 20. 竞赛.赌金.抽奖以及奖券 21. 慈善与援助 22. 法律要件 1. 条款和条件 1.1 为App Store开发程序,开发者必须遵守程序许可协议(PLA

     今天早上蹲坑玩手机的时候,无意间看到了iPhone 给我一些提醒,震惊了我.也许你们会说,没什么大惊小怪的,当然做程序的都知道苹果公司早就记载了我们日常生活中很多数据,只是苹果公司目前还没做出太大的举动.先放图:                                        疑问: 1.它怎么知道我要去公司上班呢? 2.它怎么知道我今天要走哪条路线? 3.它怎么知道我公司在哪? 4.它怎么知道我去公司要花1小时4分钟(当然有可能是iPhone内置地图导航的,看右上角导航

本文转自知乎 作者:苏格兰折耳喵 ----------------------------------------------------- 本文作者将结合自身经验,并以实际案例的形式进行呈现,涉及从数据采集.数据清洗.数据分析再到数据可视化的一整套流程分析,力求条理清晰的展现外部数据分析的强大威力.enjoy~ 在八月份,笔者曾经写过一篇针对外部数据分析的文章,一部分读者看过此文后,向笔者反映,说对外部数据的分析跳出了原有的只针对企业内部数据分析(用户数据.销售数据.流量数据等)的窠臼,在企业

娱乐一下.我们来比較一下4家相似的科技公司的软件政治观. (1)Facebook-诊断:极端自由. Facebook的规模已经非常大了.可他们的行为处事仍然像是一家创业公司.并且到眼下为止似乎也活得挺好.他们用得主要是C++和PHP,并且非常喜欢炫耀自己的代码怎么在PHP和C++之间调来调去.而这大概是最糟糕的地方了.他们的数据都放在memcached里:仅仅有键值对,没有数据库结构.他们把数据导出来放到一个后台Hive数据仓库里.然后用Hadoop来进行离线数据分析.每两个星期左右他们仍然会举

导语 苹果于上周推送了iOS 13.2版本,带来了用户备受期待的图像处理系统深度融合(Deep Fusion),新增70多个表情.HomeKit安全视频.Siri隐私设置和支持AirPods Pro等.不过iOS 13.2也带来了一个遭到用户疯狂吐槽的“封杀”后台问题,只要用户切换到别的应用一段时间,返回刚才打开的应用将会重新加载. 在最新发布的iOS13.2正式版本中,苹果主要修复了频繁杀后台的问题,新版本是否成功修复?是否还有可能产生新的bug?别担心,快用PerfDog来检测! *本文转自

金融量化分析介绍     本文摘要; 金融量化分析介绍 1.什么是金融量化分析 2.金融量化分析可以干什么 3.为什么将python运用于金融 4.常用库简介 1.什么是金融量化分析 从标题中我们可以简单的分析一下这个题目中的关键词,金融.量化.分析,接下来一个一个分析: 金融:金融是什么相信在大多数人心中都是比较神秘.高大上的,需要大量的资金与丰富的经验才可以在股市叱咤风云,也确实金融行业的风险非常大,任何人都不敢保证某一只股票的走向或者说是收益与否.金融其实与赌博很类似,但是为什么政府会禁止

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都

日期:2020.01.28 博客期:136 星期二 [本博客的代码如若要使用,请在下方评论区留言,之后再用(就是跟我说一声)] 所有相关跳转: a.[简单准备] b.[云图制作+数据导入](本期博客) c.[拓扑数据] d.[数据修复] e.[解释修复+热词引用] f.[JSP演示+页面跳转] g.[热词分类+目录生成] h.[热词关系图+报告生成] i . [App制作] 今天主要是在网上找学习网站,爬取方面就参照之前爬到的数据做了一个简单的云图信息展示(Java Web),但是老师要求最好是

细心的果粉可能会注意到,最新版本的IOS软体中,增加了一个不起眼的按钮,它是一款署名为"家庭"的App,之所以说它不起眼,是因为它好像真得没什么用,活跃率恐怕不及Wechat的万分之一,倘若不是系统自带,恐怕很多用户早就把它卸载了,但笔者要提醒的是,大家还是留着吧,家庭App有可能在未来10年内成为智能手机最核心的应用之一.随着家电智能化程度逐步升高,这款App有望成为整个智能家居的控制枢纽,不仅控制家电的开关.空调的温度等等,也能收集家居设备运行的一切数据,重中之重就是对能源的消耗.

最近在做Python职位分析的项目,做这件事的背景是因为接触Python这么久,还没有对Python职位有一个全貌的了解.所以想通过本次分析了解Python相关的职位有哪些.在不同城市的需求量有何差异.薪资怎么样以及对工作经验有什么要求等等.分析的链路包括: 数据采集 数据清洗 异常的创建时间 异常的薪资水平 异常的工作经验 统计分析 大盘数据 单维度分析 二维交叉分析 多维钻取 文本分析 文本预处理 词云 FP-Growth关联分析 LDA主题模型分析 分为上下两篇文章.上篇介绍前三部分内容,

WeTest 导读 2017年1月1日起,苹果公司将强制使用HTTPS协议传输.本文通过对HTTPS基础原理和通信过程内容的讲解,介绍APP开发者在这个背景下的应对办法. 几周前,我们在<https大势已来?看腾讯专家如何在高并发压测中支持https>中介绍了腾讯WeTest在基于epoll的高并发机器人框架中加入openssl的方法支持HTTPS接口测试的方法,不仅介绍了具体的使用办法,并且了解到HTTPS注定会是未来的主流趋势. 而随着2016年行将结束,我们发现,这一天,已经越来越近了.

很多人可能会问:微信小程序和在微信里面浏览一个网页有什么区别? 首先,小程序的运行是全屏的,界面跟进入了一个APP很像,更为沉浸跟在微信里面访问h5不一样:其次,它的浏览体验更为稳定. 不过,这还不够,除非--进入小程序之后他不会打断聊天,再次进入之后也依然是离开时的页面. 我也是非常不辞劳苦地想要知道这个答案,但亲身体验之后,可以告诉你: 对苹果用户来说,除了上面说到的东西之外,貌似是没有区别的. 但是,对广大安卓用户来说,是有的!(作为千年安卓用户,有一种终于扬眉吐气一回的感觉.) 在安卓系

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/hnwj24xqrtOhcjEt_TaQ9w 作者:张三华 导语 精神哥最近发现, 很多开发者在 iOS10 上遇到了一类堆栈为nano_free字样的Crash,也有很多人向我们Bugly客服反馈遇到了这类问题,但并没有好的解决方案.正当大家都束手无策的时候,微信强大的技术团队针对这类Crash进行了深度研究,并提出了一个解决方案.原来微信也遇到了这

步骤 序:win系统下载 :http://www.itellyou.cn 选择要安装的系统进行下载,本文以win7为例   进入苹果系统,左上角——前往——实用工具——BootCamp 助理 点击继续.   1.选第二项,从Apple下载最新的windows支持软件,此为苹果电脑的win7驱动 根据网速大概20分钟,别着急,注意路径(装好win7后要安装此驱动,可以下到U盘上): 2.如果您使用的苹果电脑有光驱,请把安装盘插入光驱内: 如果电脑没有光驱,请将USB外置光驱连接电脑,插入安装盘:

一共 15 篇随笔,主要是为了记录数据分析过程中的一些小 demo,分享给其他需要的网友,更为了方便以后自己查看,15 篇随笔,每篇内容基本都是以一句说明加一段代码的方式, 保持简单小巧,看起来也清晰 ,一共可以划分为三个大部分: 第一部分简单介绍数据分析,以一个小例子简单说明了什么是数据分析和 IPython 工具: 第二部分是 NumPy 的基础使用,NumPy 是 Python 包,提供科学计算功能,主要是 ndarray 数组对象: 第三部分是 pandas 的基础使用,主要是 Seri

  数据不完整在数据分析的过程中很常见. pandas使用浮点值NaN表示浮点和非浮点数组里的缺失数据. pandas使用isnull()和notnull()函数来判断缺失情况. 对于缺失数据一般处理方法为滤掉或者填充. 滤除缺失数据   对于一个Series,dropna()函数返回一个包含非空数据和索引值的Series,例如: 对于DataFrame,dropna()函数同样会丢掉所有含有空元素的数据,例如:   但是可以指定how='all',这表示只有行里的数据全部为空时才丢弃,例如:

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt