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在快速通道的build_app中，codesigning_identity的价值是什么

在快速通道的build_app中，codesigning_identity的价值是确保应用程序的身份验证和安全性。

codesigning_identity是一个用于数字签名应用程序的标识符。通过对应用程序进行数字签名，可以验证应用程序的来源和完整性，防止应用程序被篡改或恶意注入代码。

codesigning_identity的价值体现在以下几个方面：

身份验证：codesigning_identity可以验证应用程序的开发者身份，确保应用程序来自可信的开发者。这有助于用户判断应用程序的可靠性和安全性。
完整性保护：通过对应用程序进行数字签名，可以确保应用程序在传输和安装过程中没有被篡改或植入恶意代码。这有助于防止应用程序被黑客篡改或注入恶意代码，保护用户的数据和设备安全。
应用程序授权：codesigning_identity还可以用于授权应用程序访问特定的系统资源或执行特定的操作。例如，某些系统功能或API可能要求应用程序具有特定的数字签名才能使用。通过使用正确的codesigning_identity，应用程序可以获得所需的授权，实现特定功能或访问特定资源。
应用程序分发：在应用程序分发过程中，codesigning_identity可以帮助验证应用程序的合法性和完整性。例如，在应用商店中，应用程序需要具有正确的数字签名才能通过审核并上架。通过使用正确的codesigning_identity，开发者可以确保应用程序符合分发平台的要求，提高应用程序的可信度和可用性。

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Percona & SFX：计算型存储在PostgreSQL中的价值

在我们这个案例中，作料包括运行Ubuntu 18.04 Linux OS的数据库主机和测试主机，PostgreSQL 12版本，模块化、跨平台、多线程的Sysbench测试工具集，以及一个用于对照的存储设备...那么，此次测试的收获是什么呢？对此，我想分享两个主要的结论： 1. 对于数据加载，ScaleFlux CSD 2000相对于Intel DC P4610，性能的抖动更小。...当减小PostgreSQL中的填充因子（fillfactor）时，ScaleFlux CSD 2000可以节省可观的存储空间。...我们知道，填充因子是PostgreSQL运行时的一个重要参数；对于那些在相同元组上不断更新和删除的场景来说，减小填充因子可以大大提升系统的性能。...因为填充因子本质上是通过在PostgreSQL的页面中预留一部分空间，用于将来页面中元组的更新和删除，这样当页面还存在足够的空间时，更新/删除后新的元组就可以直接追加到页面尾部，而无需进行页面的分裂和空间申请等操作

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从庞杂的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，就是大数据的价值。诸位同僚觉得大数据的核心价值是什么? 　　...例如Sensor、RFID、Barcode、物联网等技术已经在企业中得到初步应用，工业大数据也开始逐渐得到积累。...美国AT&T 公司将记录用户在Wifi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。比如当用户距离商家很近时，就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券。...三、大数据的价值　　了解了大数据的典型应用，理解了大数据的定义。这时相信在每个人的心中，关于大数据的价值都有了自己的答案。　　...偶然中包含着某种必然。　　随着计算机的处理能力的日益强大，你能获得的数据量越大，你能挖掘到的价值就越多。　　实验的不断反复、大数据的日渐积累让人类发现规律，预测未来不再是科幻电影里的读心术。

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在JavaScript中，“=” 、“==”和“===”的区别是什么

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RPC 在技术中的地位好比我们身边的空气，它无处不在，但是又有很多人根本不知道它的存在。 Nginx 与 RPC Ngnix 是互联网企业使用最为广泛的代理服务器。...这就好比开源 RPC 协议中 Protobuf 和 Thrift 一样，它们两应该是 RPC 协议中使用最为广泛的两个。...但在现代企业服务中，这种单机应用已经非常少见了，因为单机应用意味着单点故障 —— “一人摔跤全家跌倒”。...这时又可以进一步将它们看成是四个子系统之间进行的更加复杂的 RPC 数据交互。 ? 小结现在，读者应该可以深刻理解 RPC 在互联网企业技术中的重要地位。...在下一节，我们将对 RPC 的交互原理进行深入的学习，先把地基打牢，再开始实战开发。思考题请读者思考一下，在平时的后端开发中，还有哪些地方用到了「类 RPC」技术？

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深入剖析HTTP和HTTPS代理在爬虫中的应用价值

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无论是大数据在农业的应用也好，工业的应用也好，抑或是在金融行业的应用也好，最终都是通过大数据技术来获知事情发展的真相，最终利用这个“真相”来更加合理的配置资源。...只说概念大家肯定没法直观的理解上面的观点，那就将几个咱们都接触过的例子讲一讲大数据是怎么通过这三步发挥核心价值的？...所以我们说，基于大数据分析的结果，进行资源优化配置，才是大数据应用的落地点和真正价值。...而“资源优化配置”的价值，又远远超出我们能够想象的层面，在资本寒冬即将来临的大背景下，利用大数据实现资源的高效利用，显得更加重要。...大数据也远远不再停留在学术和“分析现象”的阶段，而是在各行各业实现了落地并发挥着非常非常重要的价值。我是在互联网广告行业从事程序化购买系统建设的，而这个行业也是大数据最先发挥价值的地方。

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