实时预览因为之前的Blade模板平台，只有发布到测试/正式环境才能查看实际配置后的效果，遇到不确定的配置项可能得重发好几次才能符合最终需求。该需求一般的框架都能满足，所以开发排期排到最后。三.

contents来打印区域内所有的UI元素来查找元素，也最精确，例如打印qq页面元素2）可以直接通过脚本编辑器内置的字典来查看已经安装的所有支持AppleScript的应用，列出来所有支持

给背景图UIImageView设置backgroundColor保护色，图片加载不出来的时候保护色不出来的问题。说实话这二个问题，我们开发者可以活动或者解决的余地不是很大了。先说第一个小问题。1）

4.0.2系统。浏览器扫码功能触发相机调用时，360手机卫士会弹出权限提示窗，用户可以允许或拒绝授权。注意，此窗由第三方安全软件弹出，非系统级弹窗，跟后面要说的两种弹窗有所区别。360手机卫士

0000(DC00)，0x10ffff-0x10000=0xfffff,即11111111111111111111‬，放入模板,1101

引言推荐系统是依据用户的个人喜好尽可能推荐用户喜爱的物品（视频、新闻、商品、直播等），而用户的兴趣偏好则通过过往的行为数据体现出来。当没有历史记录可循时，就存在推荐冷启动问题。本文在接下来的篇幅首先讲述冷启动的相关概念，然后介绍一些业界常规的解决方法，最后会着重阐述花椒直播在解决用户冷启动方面的实践。1.

为什么需要UI自动化测试移动端APP是一个复杂的系统，不同功能之间耦合性很强，很难仅通过单元测试保障整体功能。UI测试是移动应用开发中重要的一环，但是执行速度较慢，有很多重复工作量，为了减少这些工作负担，提高工作效率，需要引入可持续集成的自动化测试方案。为什么选择AppiumAppium(http://appium.io/docs/cn/about-appium/intro/)是一款开源测试工具，可以用来测试安卓/iOS/Windows端的原生应用和Web混合应用。为了应对快速迭代的移动端应用功能，越来越多的App采用混合模式，即将部分功能交给应用内嵌的Web页面实现。Appium能方便的切换测试原生应用或App内嵌的web页面，对于Hybrid

0s)当数据中心异常，依赖本地缓存依旧可以提供服务支持动态扩容,参考上方架构图，Kong集群在Lvs后面新增节点，同步其他节点配置后，验证正常，加到到Lvs的RS里即可，就提供服务了删除节点，直接将

studio会将构建两个apk，一个是使用src/main目录下的资源构建的正常apk，另一个则是使用src/androidTest目录下的资源构建的测试apk。运行集成测试实际上是运行以下命令

排序算法概述现代推荐系统一般分为召回和排序两个阶段。召回阶段一般会用一些成本低、速度快的模型从十万、百万量级的候选集中初步筛选，留下千、百个；然后在排序阶段用更加精细的特征和复杂的模型来进行精排，最终留下topK个。近十年间，业界排序模型的发展可以说是一日千里，从千篇一律的LR，到2010年FM的提出，再到2014年Facebook提出的树模型GBDT，这几年可以看成是现代推荐系统的上半场；而2015年至今可以看成是飞速发展的下半场，几年之间，以DNN等模型为代表的深度学习网络，如雨后春笋般的出现，各种模型架构、特征交叉方式层出不穷，各种新的idea、trick令人眼花缭乱，而深度学习也逐渐成为了CTR、推荐领域的主流方法。本文将沿着这一路线，对这些排序模型进行简单的介绍、梳理和总结。一、传统模型1.

除此之外我们还将项目开源HJPlayer（https://github.com/huajiaofrontend/HJPlayer）,

算法来求解三、神经网络与协同过滤负采样目前基于深度学习的协同过滤算法一般都采用隐式反馈数据，这些算法都需要对已经观测到的正反馈数据，采样负反馈数据，对于交叉熵损失函数，采样的负反馈数据直接标记成类别

Offset）、参数融合模式（Merge），用于减少源图像与重构图像之间的失真，以及降低码率。测试数据表明，虽然采用

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