如何获得crash日志　　当一个iOS应用程序崩溃时，系统会创建一份crash日志保存在设备上。crash日志记录着应用程序崩溃信息，通常包含着每个执行线程的栈调用信息(低内存闪退日志例外)，对于开发人员定位问题很有帮助。　　如果设备就在身边，可以连接设备，打开Xcode-Window-Organizer，在左侧面板选择DeviceLogs(可以选择具体设备DeviceLogs或者Library下所有设备DeviceLogs)。然后根据时间排序查看crash日志。这是开发、测试阶段常用的方式。　　如果应用程序已经提交AppStore发布，用户已经安装使用，那么开发者可以通过iTunesConnect(ManageYourApplications-ViewDetails-CrashReports)获取用户crash日志。不过大多数发者并不依赖于此。因为这需要用户设备上同意上传相关信息。考虑并不是所有iPhone用户都允许发送诊断报告(crash日志)，而且对于部分提交Apple的crash日志，开发者需要手动拉取，然后找到对应符号文件进行解析——这是一件繁琐的事情...

原文地址http://blog.csdn.net/qy20115549/article/details/52203722本文为原创博客，仅供技术学习使用。未经允许，禁止将其复制下来上传到百度文库等平台。目录 网络爬虫框架网络爬虫的逻辑顺序网络爬虫实例教学modelmainutilparsedb再看main方法爬虫效果展示 写网络爬虫，一个要有一个逻辑顺序。本文主要讲解我自己经常使用的一个顺序，并且本人经常使用这个框架来写一些简单的爬虫，复杂的爬虫，也是在这个基础上添加其他程序。 首先，我的工程都是使用maven建的，不会使用maven的，请看之前写的网络爬虫基础。使用SpringMVC框架编写过网站的同学，可以看出框架的重要性与逻辑性。在我的网络爬虫框架中，包含的package有db、main、model、parse、util五个文件。db:主要放的是数据库操作文件，包含MyDataSource【数据库驱动注册、连接数据库的用户名、密码】，MYSQLControl【连接数据库，插入操作、更新操作、建表操作等】。model：用来封装对象，比如我要获取京东书籍...

原文地址http://www.cnblogs.com/tobecrazy/p/4592405.html原文地址http://www.cnblogs.com/tobecrazy/ 该博主有很多干货，可以多去研究研究 adb是PC和设备连接的桥梁，可以通过adb对devices进行相关操作adbdevices     列出你的devicesadbkill-server    杀掉adb服务（如果设备连接出问题，可尝试）adbstart-server   重启adb服务adbshell        进入默认device的Linuxshell,可以直接执行Linux命令adbshellscreenrecord/sdcard/runCase.mp4 录制视频保存，默认3min,也可以加--time-limit60限制时间 adbinstalljd.apk&n...

这个类的目的是为了简化page类的实例化，只需要定义publicpage成员变量然后再启动driver后通过反射实例化page后面可以直接点出page实例packagecrazy.seleiumTools;importjava.lang.reflect.Field;importorg.openqa.selenium.WebDriver;importcrazy.tools.Dbtool;publicclassPageFactory{privateWebDriverdriver;privateDbtooldbtool;publicPageFactory(WebDriverdriver,Dbtooldbtool){this.dbtool=dbtool;this.driver=driver;this.pageFactory();}publicvoidpageFactory(){/***通过反射自动循环实例化所有public页面*/Field[]f=this.getClass().getFields();for(inti=0;i<f.length;i++){try{f[i].set(thi...

    【Leetcode-easy-1】TwoSum【Leetcode-easy-2】AddTwoNumbers【Leetcode-easy-3】LongestSubstringWithoutRepeatingCharacters【Leetcode-easy-5】LongestPalindromicSubstring【Leetcode-easy-11】ContainerWithMostWater【Leetcode-Easy-20】ValidParentheses【Leetcode-Easy-21】MergeTwoSortedLists【Leetcode-Medium-22】GenerateParentheses【Leetcode-Medium-46】Permutations【Leetcode-Easy-53】MaximumSubarray【Leetcode-Easy-70】ClimbingStairs【Leetcode-Medium-94】BinaryTreeInorderTraversal【Leetcode-Easy-101】Symmetri...

Java实现快速排序  算法思想：基于分治的思想，是冒泡排序的改进型。首先在数组中选择一个基准点（该基准点的选取可能影响快速排序的效率，后面讲解选取的方法），然后分别从数组的两端扫描数组，设两个指示标志（lo指向起始位置，hi指向末尾)，首先从后半部分开始，如果发现有元素比该基准点的值小，就交换lo和hi位置的值，然后从前半部分开始扫秒，发现有元素大于基准点的值，就交换lo和hi位置的值，如此往复循环，直到lo>=hi,然后把基准点的值放到hi这个位置。一次排序就完成了。以后采用递归的方式分别对前半部分和后半部分排序，当前半部分和后半部分均有序时该数组就自然有序了。排序过程：       算法实现：publicstaticintpartition(int[]array,intlo,inthi){//固定的切分方式intkey=array[lo];while(lo<hi){while(array[hi]>=key&&hi>lo){//从后半部分向前扫描hi--...

 主要是二叉树的遍历，包括递归遍历和非递归遍历import java.util.ArrayDeque;  import java.util.ArrayList;  import java.util.List;  import java.util.Queue;    public class BinaryNode<T> {      /**       * 泛型BinaryNode类       */      public T item;      &n...

 导语：MaskR-CNN是FasterR-CNN的扩展形式，能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码。对Facebook而言，想要提高用户体验，就得在图像识别上做足功夫。雷锋网此前报道《Facebook AML实验室负责人：将AI技术落地的N种方法》（上 ，下篇）就提到，做好图像识别，不仅能让Facebook的用户更精准搜索到想要的图片，为盲人读出图片中包含的信息，还能帮助用户在平台上销售物品、做社交推荐等等。近日，FAIR部门的研究人员在这一领域又有了新的突破——他们提出一种目标实例分割（objectinstancesegmentation）框架MaskR-CNN，该框架较传统方法操作更简单、更灵活。研究人员把实验成果《MaskR-CNN》发布在了arXiv上，并表示之后会开源相关代码。以下为AI科技评论据论文内容进行的部分编译。论文摘要物体识别，图像语义分割技术能在短时间内快速发展，Fast/FasterRCNN和全卷积网络（FCN）框架等技术功不可没。这些方法概念直观，训练和推断速度快，并且具有...

Tensorflor实现文本分类下面我们使用CNN做文本分类cnn实现文本分类的原理下图展示了如何使用cnn进行句子分类。输入是一个句子，为了使其可以进行卷积，首先需要将其转化为向量表示，通常使用word2vec实现。d=5表示每个词转化为5维的向量，矩阵的形状是[sentence_length × 5]，即[7 ×5]。6个filter（卷积核），与图像中使用的卷积核不同的是，nlp使用的卷积核的宽与句子矩阵的宽相同，只是长度不同。这里有（2，3，4）三种size，每种size有两个filter，一共有6个filter。然后开始卷积，从图中可以看出，stride是1，因为对于高是4的filter，最后生成4维的向量，（7-4）/1+1=4。对于高是3的filter，最后生成5维的向量，（7-3）/1+1=5。卷积之后，我们得到句子的特征，使用activationfunction和1-max-pooling得到最后的值，每个filter最后得到两个特征。将所有特征合并后，使用softmax进行分类。图中没有用到chanel,下文的实...

    　　很多刚入门的前端攻城师会有一个疑问：如何才能成为一名优秀的前端工程师呢？其实这个问题说大也大，说小也小，展开了说可以写一本书。当然我相信大部分人并不希望去读一本厚厚的书，大道至简，下面总结的几条方法或许能成为走向优秀前端的进阶之路。　　1.多写。很多问题都是积累得来的。写了，遇到了，才能去真正理解解决方案，才会随着自己的不断成长而有进步。别人问我为什么知道那么多CSS兼容解决方案，为什么一看就出的时候，我只能告诉他，我写了20几个Wordpress主题。　　2.看书。看Blog或者一些网上的教程，都很难让你系统全面理解一个东西的。坚持看书，至少前端相关的语言都看一本。入门强烈推荐HeadFirst系列，CSS的推荐《精通CSS》，JS推荐《Javascript高级程序设计》。　　3.读Blog。最后你会发现，很多东西大家都会。但只有某些人才解决得了某些细节性的东西，这些人就是我们所谓的高手。很多大牛在Blog不会写一些简单的List,而是针对某个问题深入研究。这时看Blog对于进阶非常有帮助。>　　推荐几个不错前端博客：http...

2015/10/25· CSS · class分享到：5原文出处： 结一（@结一w3cplus）   相信写css的人都会遇到下面的问题： 糟糕，怎么命名这个class，好像不太贴切，要是冲突了怎么办，要不要设计成通用一点… 而改别人css代码的时候则会一直有个疑问：这个class到底是只在这个地方用了，还是其他地方都用了？于是就有了下面的做法： 最后终于被逼出了个class，简洁也好，中英混搭也罢，看着一头雾水也没关系，反正最后页面显示出来的。 这个class应该是只有这个地方用到，我可以放心写。上线之后。如果没问题，则暗自自我欣赏，看吧问题就这么简单，分分钟搞定呀；如果冲突了，则无限感慨，哎，改的时候我就隐隐不安啊，妈蛋，深坑，这是谁写的，谁写的！！！ 不好，这个class说不定其他地方也用到了，我得加个限制范围，加个父元素？要不重新再命名个class吧，比较保险。最后如果没问题则表示还好比较机智，怎么说哥也是混过的，还是...

2018-09-2023:21:08 bitcarmanlee 阅读数6242更多分类专栏： mlalgorithm 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/82795137在信号系统、数字信号处理中，采样是每隔一定的时间测量一次声音信号的幅值，把时间连续的，模拟信号转换成时间离散、幅值连续的采样信号。如果采样的时间间隔相等，这种采样称为均匀采样。在计算机系统中，有一个重要的问题就是给定一个概率分布p(x)，我们如何在计算机中生成它的样本。平时我们接触比较多的场景是，给定一堆样本数据，求出这堆样本的概率分布p(x)。而采样刚好是个逆命题：给定一个概率分布p(x)，如何生成满足条件的样本？均匀分布式是一种最简单的分布。在计算机中生成[0,1]之间的伪随机数序列，就可以看做是一种均匀分布。随机数生成的方法有很多，比较简单的一种方式比如：xn+1=(axn+c)&...

2017-12-3015:32:14 Dark_Scope 阅读数10509更多分类专栏： 机器学习 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/78937731书接前文，在采样方法（一）中我们讲到了拒绝采样、重要性采样一系列的蒙特卡洛采样方法，但这些方法在高维空间时都会遇到一些问题，因为很难找到非常合适的可采样Q分布，同时保证采样效率以及精准度。本文将会介绍采样方法中最重要的一族算法，MCMC（MarkovChainMonteCarlo），在之前我们的蒙特卡洛模拟都是按照如下公式进行的：E[f(x)]≈1m∑mi=1f(xi).  xi∼p.iid{E}[f(x)]approxfrac{1}{m}sum_{i=1}^m{f(x_i)}.x_isimp.iidE[f(x)]≈m1​i=1∑m​f(x...

2016年12月18日21:27:54 冰三点水 阅读数4057 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u013608300/article/details/53730073             数值分析-Legendre正交多项式实现函数逼近一个定义在区间[-1 1]上的连续函数，我们可以把他展开成勒让德级数，也就是说我们可以通过勒让德级数来逼近一个函数。本文参考用书为丁丽娟程杞元编著的《数值计算方法》第二版，北京理工大学出版社，具体用到的公式见下图。下面还给出matlab相应代码，matlab2016a可以运行，matlab2012也测试成功，matlab2008绿色版测试失败。 ...

 短网址顾名思义就是使用比较短的网址代替很长的网址。维基百科上面的解释是这样的：短网址又称网址缩短、缩短网址、URL缩短等，指的是一种互联网上的技术与服务，此服务可以提供一个非常短小的URL以代替原来的可能较长的URL，将长的URL位址缩短。用户访问缩短后的URL时通常将会重定向到原来的长URL虽然现在互联网已经非常发达了，但还是有很多场景会对用户输入的内容有长度限制。比如：微薄、Twitter长度不能超过140个字一些早期的BBS文章单行的长度不能超过78字符等场景运营商短信的长度不能超过70个字而现在很多媒体、电商平台的内容大多都是多人协作通过比较复杂的系统、框架生成的，链接长度几十个甚至上百字符都是很平常的事情，所以如果在上述的几个场景中传播链接使用短网址服务就是一个必然的结果。比如下面这些短信截图你应该不会陌生：短网址服务的最初本意就是缩短长url，方便传播。但其实短网址服务还能做很多其他的事情。比如下面这些：访问次数的限制，比如只能访问1次，第二次访问的时候就拒绝服务时间的限制，比如只能在一周内提供访问服务，超过一周就拒绝服务根据访问者的地域的限制通过密码访问访问量...