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如何在一个设备上安装一个App的两个不同版本

iOS系统区分两个App是否相同的根据是App的Bundle ID是否相同,在安装一个程序时,系统是根据Bundle ID来判断是全新安装还是升级。...那想在一个系统上安装一个App的两个不同版本,其实是需要两个不同的Bundle ID。...同时为了直观的区分两个App,一般也会使用两套图标, 假设AppStore版的图标名称为Icon.png, Icon@2x.png, OTA版是Icon-beta.png, Icon-beta@2x.png...AppStore:用户提交到AppStore 下一步我们来在项目的Build Setting里添加两个自定义的设置,一个命名为BUNDLE_IDENTIFIER, 另一个命名为APP_ICON_NAME...实际上我自己实践的时候,新建了一个叫myApp-AppStore的Schema,在不同的Schema里的Archive里是用不同的Build配置,myApp-AppStore的Schema里Archive

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PySpark UD(A)F 的高效使用

这两个主题都超出了本文的范围,但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案,那么应该考虑到这两个主题。...需要提醒的是,弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)是Spark的底层数据结构,Spark DataFrame是构建在其之上的。...为了更好地理解实质性的性能差异,现在将绕道而行,调查这两个filter示例的背后情况。...将得到的是:TypeError: Unsupported type in conversion to Arrow。 为了摆脱这种困境,本文将演示如何在没有太多麻烦的情况下绕过Arrow当前的限制。...不同之处在于,对于实际的UDF,需要知道要将哪些列转换为复杂类型,因为希望避免探测每个包含字符串的列。在向JSON的转换中,如前所述添加root节点。

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    Velocity魔法堂系列一:入门示例

    一、前言                             Velocity作为历史悠久的模板引擎不单单可以替代JSP作为Java Web的服务端网页模板引擎,而且可以作为普通文本的模板引擎来增强服务端程序文本处理能力...而且Velocity被移植到不同的平台上,如.Net的NVelocity和js的Velocity.js,虽然各平台在使用和实现上略有差别,但大部分语法和引擎核心的实现是一致的,因此学习成本降低不少哦。...action="$action"> #foreach($input in $inputs) #input($input.title $input.id) #end #foreach($select in $selects...", selects); // 加载模板文件 Template t = ve.getTemplate("test.vm"); StringWriter sw...Velocity模板由VTL(Velocity Template Language)和引擎上下文对象构成;Java代码调用部分则负责初始Velocity引擎、构建引擎上下文对象、加载Velocity模板和启动模版渲染

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    MATLAB技巧——sort和sortrows函数

    1、sort函数 sort函数用于对数据进行排序,通过help sort命令,可以查找到sort函数的具体用法: Y = SORT(X,DIM,MODE) has two optional parameters...DIM selects a dimension along which to sort....MODE selects the direction of the sort 'ascend' results in ascending order 'descend' results in...上面的意思是说,在sort函数中,有两个参数,一个参数是dim,dim表示的是按照哪一维排序,如行为1,列为2;第二个参数是mode,mode表示的是按照降序或者升序排列(缺省的时候是升序排列)。...从上述的结果看出,sort函数会比较矩阵中的每一个元素,将行中的每一个元素或者列中的每一个元素按照升序排列。 若现在需要将矩阵按照行排序,可以任意指定排序比较的列。可以使用sortrows函数。

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    微生物领域名言(3)Everything is everywhere的历史

    近年来在环境微生物学领域,‘Everything is everywhere, but, the environment selects’这一古老的微生物学信条的引用频率正快速增加。...这句话经常被用作研究原核生物和原生生物多样性及其生物地理格局问题的起点;以及群落构建机制理论,隐藏于经典的生态位理论中。...但是实际上 Beijerinck并没有很清楚的表达出这句话的观点。 回到这句话本身,地理隔离被认为是大型生物种群具有许多相似特征和共同祖先但地理分布不同的主要原因。...但是对于微生物来说,‘Everything is everywhere, but, the environment selects’表达了地理位置通常被认为对其分布没有任何影响。...‘Everything is everywhere, but, the environment selects’; what did Baas Becking and Beijerinck really

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    115道MySQL面试题(含答案),从简单到深入!

    JOIN操作用于结合两个或多个数据库表的行。...这些隔离级别逐渐增强了事务之间的隔离,防止了不同程度的并发问题,如脏读、不可重复读和幻读,但同时可能降低并发性能。...MySQL优化器是数据库管理系统中的一个组件,负责分析和选择执行SQL查询的最佳方式。它考虑不同的执行计划,如索引的使用、联接的顺序、数据检索方法等,并选择成本最低的执行计划。...- 更新应用程序中相关的SQL语句。这是一个敏感操作,需要谨慎处理,以避免数据完整性问题。54. 什么是MySQL的联合索引,如何正确使用?联合索引(或复合索引)是在两个或多个列上创建的索引。...这在表数据发生显著变化后特别有用,如大量插入、删除操作后。111. MySQL中的死锁是如何产生的,如何预防和解决?死锁是两个或多个事务在相互等待对方释放锁资源时发生的情况。

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    ​OA-SLAM:在视觉SLAM中利用物体进行相机重定位

    主要贡献 目前的先进SLAM方法如ORB-SLAM2,依赖于词袋描述子来寻找相似图像,以及基于外观的局部特征,如ORB或SIFT,用于在查询图像中的关键点和地图中的地标之间寻找匹配点。...图7:重定位模块在具有大视角变化的自定义场景上(逐帧)估计的相机位置。上图:用于制构建地图的帧的概览以及估计的相机轨迹的地图(用橙色表示)。下图:在3个测试序列上获得的重新定位结果。...因此,我们创建了两个其他版本,这两个版本在捆集调整中涉及对象(请参见图9)。一个称为Obj dets,其中对象被整合到捆绑调整中,但不更新其椭球模型。...我们在fr2/desk和fr3/long office household序列上测量了不同捆绑调整配置的关键帧估计位置的误差。...我们在图1和图10中展示了如何在相对复杂的场景中使用我们的方法,其中场景主要从一侧看,距离保持恒定用于建图,然后在另一侧以不同的距离执行定位。

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    高级统计(数据报表利器)

    对于最标准的5参数查询,FindAll(String where, String order, String selects, Int64 startRowIndex, Int64 maximumRows...聚合函数 光有分组查询足够,往往还需要配合使用聚合函数,如 Count/Sum/Max/Min/Avg 等。 在标准数据查询中,这属于Select部分。 ?...常用 FindAll(Expression where, PageParameter page = null, String selects = null) 中,我们把需要聚合的表达式卸载selects...Sum(aliasName) 也可以指定别名,如果aliasName不是实体类字段,XCode无法映射,只能这样取值 list[0][aliasName] 最后两个是分组字段,由于运算符重载的缘故,它们不能放在第一位...近几年工作中,经常用到多字段表达式聚合,并且根据需要写一些扩展,如Oracle中 _.Status.CaseSum(0, "S0") & _.Status.CaseSum(1, "S1") & _.Status.CaseSum

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    MySQL如何给JSON列添加索引(二)

    (一)》,我们简单介绍了MySQL中JSON数据类型,相信大家对JSON数据类型有了一定的了解,那么今天我们来简单看下如何在JSON列上添加索引? InnoDB支持虚拟生成列的二级索引。...在虚拟列上定义的二级索引有时称为“虚拟索引”。 二级索引可以在一个或多个虚拟列上创建,也可以在虚拟列和常规列或存储的生成列的组合上创建。包含虚拟列的二级索引可以定义为UNIQUE。...即使有额外的写入成本,虚拟列上的二级索引也可能比生成的存储列更好,后者在聚簇索引中实现,从而导致需要更多磁盘空间和内存的较大表。...要创建间接引用此类列的索引,可以定义一个生成列,该列提取应建立索引的信息,然后在生成的列上创建索引,如下所示: 说明:8.0和5.7都支持在生成列上添加索引 mysql>CREATE TABLE jemp...; 后面文章我们会介绍如何在 JSON数组上创建索引以及JSON数据类型涉及到的函数等,敬请期待。。。

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    安卓usb调试模式还是无法连接_android usb

    本教程详细介绍如何为各种品牌的Android设备和不同版本的Android操作系统启用USB调试。...一 如何在不同品牌的Android手机上启用USB调试 由于Android手机的品牌多种多样,因此在这里我们仅列出国内最受欢迎的Android手机品牌,包括华为,OPPO,ViVO,小米,魅族向您展示如何调试...如何在HUAWEI Honor系列/ Mate / P系列上启用USB调试模式 操作步骤: (1) 设置>>关于手机>>点击”内部版本号”7次,弹出”开发者模式已启用”信息; (2) 设置>>系统和更新...二 如何在不同的Android版本上启用USB调试模式 不同安卓系统启用USB调试模式的方法不同,根据自己设备系统版本选择适合的方法进行调试。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    如何在后台执行 SwiftData 操作

    前言SwiftData 是一个用于处理数据操作的框架,特别是在 Swift 语言中进行并发操作。本文介绍了如何在后台执行 SwiftData 操作以及与 Core Data 进行比较。...在 Core Data 中,可以使用私有后台队列上下文来执行长时间运行的任务,以避免阻塞主队列。...然而,与 Core Data 不同的是,SwiftData 通过编译器强制执行一些规则,如不允许在非主 actor 上访问主 view 上下文。...Core Data 私有队列上下文在使用 Core Data 时,使用主队列上的视图上下文执行 UI 操作。为了避免阻塞主队列,可以使用私有后台队列上下文执行长时间运行的任务,如解析和导入数据。...Country { ... }总结在操作数据模型时,需要注意不要在不同的 actors 之间传递管理的对象。取而代之的是,可以使用 NSManagedObjectID 来在不同的线程之间传递对象。

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    GTM(Global Traffic Manager)和GSLB(Global Server Load Balancing)服务介绍「建议收藏」

    GTM基于资源的健康状况及流量负载做智能调度决策,为用户提供最佳访问IP。网宿GTM,提供更可靠、稳定和安全的流量调度服务,助您轻松构建混合云应用。...GTM原理 GTM是应用DNS向用户返回最佳访问IP,但是与DNS所不同的是,它对所有资源进行健康检查,一旦发现故障就从DNS返回IP中剔除;它还根据调度策略进行决策,保障资源的高可用性...如主资源添加1.1.1.1,2.2.2.2,一级备添加3.3.3.3,4.4.4.4,二级备添加5.5.5.5… 调度策略管理: 按负载权重、地域或运营商属性来进行流量分配,不同的资源分配不同比例的流量...调度策略丰富多样,不仅支持自定义线路配置,支持主备负载均衡,还支持线路智能调度、动态比例智能切换,这些特性让GTM能够灵活快速的构建同城多活和异地容灾服务。...场景三:高并发下的负载均衡 用户量大,或者用户突增(如年中大促、双十一、618促销等)情况下,需要对源站多个IP配置负载均衡,避免源站崩溃。

    5.7K30

    数据 优化查询的目的

    ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。 ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。...比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。...●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。 ●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。...为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等。...例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引

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    算法之递归案例

    利用递归可以用简单的程序来解决一些复杂的问题。比如:裴波那契数列的计算、汉诺塔、快排等问题。 递归结构包括两个部分: 1、定义递归头。解答:什么时候不调用自身方法。...2.这个问题与分解之后的子问题,除了数据规模不同,求解思路完全一样 比如电影院那个例子,你求解“自己在哪一排”的思路,和前面一排人求解“自己在哪一排”的思路,是一模一样的。...下面我会把两个方法示例代码都给出来并给出两个方法的运行时间对比。...; } 09.背包问题 问题如下所示: 背包问题也是计算机中的经典问题。在最简单的形式中,包括试图将不同重量的数据项放到背包中,以使得背包最后达到指定的总重量。...所有盘子的直径是不同的,并且盘子中央都有一个洞使得它们刚好可以放在塔座上。所有的盘子刚开始都放置在A 塔座上。

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    数据优化查询的意义

    ●在频繁进行排序或分组(即进行group by或order by操作)的列上建立索引。 ●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索,在不同值少的列上不要建立索引。...比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值,因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率,反而会严重降低更新速度。...●如果待排序的列有多个,可以在这些列上建立复合索引(compound index)。 ●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具,可以在可疑的索引上进行检查。...为了避免不必要的排序,就要正确地增建索引,合理地合并数据库表(尽管有时可能影响表的规范化,但相对于效率的提高是值得的)。如果排序不可避免,那么应当试图简化它,如缩小排序的列的范围等。...例如,两个表:学生表(学号、姓名、年龄……)和选课表(学号、课程号、成绩)。如果两个表要做连接,就要在“学号”这个连接字段上建立索引

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    【数据库设计和SQL基础语法】--连接与联接--内连接和外连接的概念

    每种连接类型都有不同的行为,适用于不同的查询需求。...内连接的结果是根据一个或多个匹配条件定义的,只返回两个表之间匹配的行,而不包括任何在其中一个表中没有匹配的行。内连接通常使用 INNER JOIN 关键字表示,连接条件在 ON 子句中指定。...内连接基于连接条件匹配的原则,只返回两个表之间匹配的行,而不包括任何在其中一个表中没有匹配的行。...以下是一些技巧,可以帮助你避免一些常见的连接错误: 确保连接条件的正确性: 确保连接条件中使用的列确实存在于连接的两个表中,并且数据类型相匹配。连接条件应该基于共同的列,如主键和外键。...,如执行计划、查询分析工具等,来检查连接操作的性能和执行计划。

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    模型层layers

    通过线性变换将输入批次缩放平移到稳定的均值和标准差。可以增强模型对输入不同分布的适应性,加快模型训练速度,有轻微正则化效果。一般在激活函数之前使用。 SpatialDropout2D:空间随机置零层。...训练期间以一定几率将整个特征图置0,一种正则化手段,有利于避免特征图之间过高的相关性。 Input:输入层。通常使用Functional API方式构建模型时作为第一层。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3)×卷积核个数 Conv2D:普通二维卷积,常用于图像。参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3)×卷积核个数 Conv3D:普通三维卷积,常用于视频。...参数个数 = 输入通道数×卷积核尺寸(如3乘3乘3)×卷积核个数 SeparableConv2D:二维深度可分离卷积层。不同于普通卷积同时对区域和通道操作,深度可分离卷积先操作区域,再操作通道。...通过对它的子类化用户可以自定义RNN单元,再通过RNN基本层的包裹实现用户自定义循环网络层。 Attention:Dot-product类型注意力机制层。可以用于构建注意力模型。

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    10万人的邮箱存储系统,应该这么搭

    - 设置北京和上海两个站点来实现邮件数据的远程复制,两个站点设计完全对等,通过ExchangeDAG方式实现应用级别的冗余。 - 邮件数据的冗余设计为1份主数据3份副本数据。...强大的联邦存储功能让客户迁移无忧,运维无忧 SC的联邦存储功能可以在多台SC存储阵列,甚至是不同代不同型号之间构建一个强大的存储虚拟集群,形成一个对主机和业务系统完全透明的存储资源池。...▐ 其次,在管理和维护这样多台存储设备的大型存储环境时,常常会有固件升级或者硬件更换等常规维护操作,但是对企业邮件系统来说,需要确保7*24不能停机。 如何在存储设备进行维护时也能保证业务实时在线?...该功能还具有极强的冗余容错能力,当该资源池中的某一台存储出现故障或者性能告警时,可以自动或手动的将故障阵列上的卷迁移到其他正常工作或者性能较好的阵列上去,保证整个资源池内性能的平衡。 ?...随着当下企业对邮件系统的数据管理的要求越来越高,海量邮件数据需要长期保存,满足不同行业用户对电子邮件数据安全、法规遵从、电子举证以及其他个性化的使用需求。

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    . | 使用指数激活函数改进卷积网络中基因组序列模体的表示

    深度卷积神经网络(CNN)在对调控基因组序列进行训练时,往往以分布式方式构建表示,这使得提取具有生物学意义的学习特征(如序列模体)成为一项挑战。...CNN-50被设计为在两个卷积层后的第一个层之后有大的最大池化,从而为学习第一层的局部表示提供归纳偏差,而CNN-2使用小的最大池化,允许它通过将第一层中学习到的部分模式组合成更深层次的整体表示,以分层方式构建分布式表示...由于指数激活抑制背景噪声并传播信号,第一层滤波器扫描可以用来标记序列上的模式实例。具有指数激活的CNN-deep的第一层滤波器扫描在序列上的位置上产生清晰的峰值,这些位置正是模式被植入的地方。...对于真实的PWMs,定位AUROC为0.884 ± 0.252。这证实了在理想情况下,PWM扫描是在序列上标记模式的一种强大方法。...在这里,我们展示了不同模型(每个模型的分类性能相当)使用相同的归因方法得到了相当不同的表示。

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