专用NotionAPI的实用率器包装。
它能够快捷轻松地晤面您的不雅点内容。
使Noion成为CMS的梦想遴选。
咱们在上提供了该名目的托管版本。
您也。
Cloudflare提供了悭吝的免费方案，每一天至多有100,000个恳求。
请松散使用。
这基于私有的NotionAPI。
咱们不能保障它将相持平稳。
产物特色:lollipop:易于使用–惟独一个GET恳求就可付与不雅点数据:file_cabinet:表晤面–从表以及数据库患上到结构化数据:sparkles:快捷焚烧–内置缓存可连忙患上到下场:airplane_departure:友好的CORS–在需要的中间晤面您的数据用例将其用作博客以及文档的数据源。
建树一个搜罗页面以及其余元数据的表。
每一首要展现齐全页面的列表时，盘问/table端点。
患上到特定页面的数据，能够使用展现尽头加载页面数据/v1/page/示例（）返回给定页面的齐全块数据。
譬如，您能够使用展现此数据。
从表中加载数据/v1/table/示例（）人民页面认证未经授权就可晤面
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请松散使用。
这基于私有的NotionAPI。
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每一首要展现齐全页面的列表时，盘问/table端点。
患上到特定页面的数据，能够使用展现尽头加载页面数据/v1/page/示例（）返回给定页面的齐全块数据。
譬如，您能够使用展现此数据。
从表中加载数据/v1/table/示例（）人民页面认证未经授权就可晤面
2023/4/27 23:27:55
61KB
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etl工具，infomatica，nformaticaEnterpriseDataIntegration包括InformaticaPowerCenter和InformaticaPowerExchange两大产品，凭借其高功能、可充分扩展的平台，可以解决几乎所有数据集成项目和企业集成方案。
·InformaticaPowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高功能、高可扩展性、高可用性的特点。
InformaticaPowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。
同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展InformaticaPowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(PushdownOptimization)、团队开发和非结构化数据等。
·InformaticaPowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高功能、高可扩展性、高可用性的特点。
InformaticaPowerCenter包括4个不同版本，即：标准版，实时版，高级版，云计算版。
同时，它还提供了多个可选的组件，以扩展InformaticaPowerCenter的核心数据集成功能，这些组件包括：数据清洗和匹配、数据屏蔽、数据验证、Teradata双负载、企业网格、元数据交换、下推优化(PushdownOptimization)、团队开发和非结构化数据等。
2023/2/15 1:38:42
309KB
1
JuiceFS是一个云原生分布式⽂件系统非结构化数据归档、备份、共享、分析一站式存储服务官网https://juicefs.com
2016/10/7 9:30:18
1.99MB
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JuiceFS是一个云原生分布式⽂件系统非结构化数据归档、备份、共享、分析一站式存储服务官网https://juicefs.com
2016/10/7 9:30:18
1.99MB
1
textshape是一整套小的文本重塑和重组功能。
这些功能中的许多功能都来自软件包中的工具。
这使整形工具集于一身，该程序包的特定功能仅限于文本整形。
其他R软件包提供了一些相同的功能。
textshape与这些软件包的不同之处在于，textshape旨在帮助用户获取非结构化数据（或隐式结构化），将其提取为结构化格式，然后重新构建为常见的文本分析格式，以用于文本分析管道的下一阶段。
研究人员通常可以检测/表达看似非结构化数据的隐式结构。
textshape提供了一些工具（例如split_match），以使研究人员可以将这些隐性知识转换为可用于将数据重新格式化为结构化格式的方式。
该程序包旨在与提供清理和文本规范化功能的程序包一起使用。
此外，包旨在将各种通用文本数据源导入R以进行重塑和清理。
目录功能大多数功能会分割，扩展，抓取或整理vector，list，data.
这些功能中的许多功能都来自软件包中的工具。
这使整形工具集于一身，该程序包的特定功能仅限于文本整形。
其他R软件包提供了一些相同的功能。
textshape与这些软件包的不同之处在于，textshape旨在帮助用户获取非结构化数据（或隐式结构化），将其提取为结构化格式，然后重新构建为常见的文本分析格式，以用于文本分析管道的下一阶段。
研究人员通常可以检测/表达看似非结构化数据的隐式结构。
textshape提供了一些工具（例如split_match），以使研究人员可以将这些隐性知识转换为可用于将数据重新格式化为结构化格式的方式。
该程序包旨在与提供清理和文本规范化功能的程序包一起使用。
此外，包旨在将各种通用文本数据源导入R以进行重塑和清理。
目录功能大多数功能会分割，扩展，抓取或整理vector，list，data.
2016/4/20 7:21:37
716KB
1
使用rpc的时候，使用protobuf工具，但是去官网下载实在是太慢了。
所以放到这里。
什么是GoogleProtocolBuffer？假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字引见：GoogleProtocolBuffer(简称Protobuf)是Google公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过48,162种报文格式定义和超过12,183个.proto文件。
他们用于RPC系统和持续数据存储系统。
ProtocolBuffers是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。
它很适合做数据存储或RPC数据交换格式。
可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
目前提供了C++、Java、Python三种语言的API。
或许您和我一样，在第一次看完这些引见后还是不明白Protobuf究竟是什么，那么我想一个简单的例子应该比较有助于理解它。
所以放到这里。
什么是GoogleProtocolBuffer？假如您在网上搜索，应该会得到类似这样的文字引见：GoogleProtocolBuffer(简称Protobuf)是Google公司内部的混合语言数据标准，目前已经正在使用的有超过48,162种报文格式定义和超过12,183个.proto文件。
他们用于RPC系统和持续数据存储系统。
ProtocolBuffers是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。
它很适合做数据存储或RPC数据交换格式。
可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。
目前提供了C++、Java、Python三种语言的API。
或许您和我一样，在第一次看完这些引见后还是不明白Protobuf究竟是什么，那么我想一个简单的例子应该比较有助于理解它。
2015/6/26 19:42:55
1.48MB
1
举个例子,当年没有数据库的时候,人们编程来操作文件系统,这相当于我们编写mapreduce来分析数据后来有了数据库,再没人操作文件系统了(除非有其它需求),而是直接使用sql和一些语言(php,java,python)来操作数据.这就相当于hive+python了hive+python能处理大多的需求,除非你的数据是非结构化数据,此时你就回到了远古时代不得不写mapreduce了.而为什么不使用hive+java,hive+c,hive+...因为:python真是太好用了,脚本语言,无需编译,有强大的机器学习库,适合科学计算(这就是数据分析啊!!)hive与python的分工:使用hives
2020/5/1 9:05:10
1011KB
1
Ansible角色：ACI模型全面的Ansible角色，用于建模和部署CiscoACI结构。
该角色提供了一个易于使用的抽象层。
通过在清单中提供所需的配置（结构化数据集），此角色将执行所需的操作，以确保将配置部署在ACI基础结构上。
使用此角色，您可以轻松地设置演示环境，维护实验室或将其用作内部ACI基础结构的基础。
它可以协助您了解ACI在进行原型设计和测试时的工作方式。
不需要任何先验Ansible或ACI知识即可开始。
要求该角色需要ansiblev2.4中的aci_rest模块和ACI模块的标准集合。
安装安装aci-model角色有两种方法可以测试此角色：通过克隆Github存储库进行安装gitclonehttps://github.com/datacenter/ansible-role-aci-modeldatacenter.aci-model使用ansible-galaxy命令安装它ansible-galaxyinstalldatacenter.aci-model安装ACI过滤器插件为了使用提供的ACI拓扑，需要定制的Jinja2
该角色提供了一个易于使用的抽象层。
通过在清单中提供所需的配置（结构化数据集），此角色将执行所需的操作，以确保将配置部署在ACI基础结构上。
使用此角色，您可以轻松地设置演示环境，维护实验室或将其用作内部ACI基础结构的基础。
它可以协助您了解ACI在进行原型设计和测试时的工作方式。
不需要任何先验Ansible或ACI知识即可开始。
要求该角色需要ansiblev2.4中的aci_rest模块和ACI模块的标准集合。
安装安装aci-model角色有两种方法可以测试此角色：通过克隆Github存储库进行安装gitclonehttps://github.com/datacenter/ansible-role-aci-modeldatacenter.aci-model使用ansible-galaxy命令安装它ansible-galaxyinstalldatacenter.aci-model安装ACI过滤器插件为了使用提供的ACI拓扑，需要定制的Jinja2
2016/9/11 18:28:32
24KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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