facebook的信息架构方案，是目前为止互联网上我见过的最公平的信息架构。
每一次培训，我底子都需要拿20分钟左右的功夫来剖析它，搜罗老的、新的、被剽窃的。
络续方案把这个剖析进程写下来，但讲的时候能够图音并茂，写的时候确凿表白起来很难。
即日权且一试，阻滞能把培训师讲到的内容表白出30%。
(只写普通界面上显展现来的货物，不阐发栏目松散已经扩展性下场了)先看facebook老版界面的信息架构：（在1024分说率里，图片宽度不能残缺展现，建议径自掀开图片看）大架构的阻滞以及转变进程：一、最末了，facebook的全部信息架构首要分成三个部份：“体系中间导航区”（如上图，蓝色部份。
搜罗LOGO以及两个部份导

facebook招股份析书，看看美国公司是若何样声张自己的。

底子概述AntMediaServer旨在为直播视频流本领底子架构提供超低提前（WebRTC）以及低提前（HLS，CMAF在v2.2+中可用）。
它能够用于将任何尺度的实时或者点播视频传布输就职何配置配备枚举，搜罗手机，PC或者IPTV盒。
在120多个国度/地域具备2500多个运行实例Ant媒体效率器成果AntMediaServer是一个开源媒体效率器：AntMediaServer提供免费（社区）以及付费（企业）版本。
企业版中的超低提前自顺应一对于多WebRTC实时流企业版中用于实时流（WebRTC，MP4，HLS）的自顺应比特率WebRTC企业版中的VP8以及H264反对于WebRTC企业版中的数据通道反对于水平（凑集）以及垂直缩放企业版企业版中一对于多WebRTC流中的SFU从RTMP到WebRTC企业版的实时流宣告RTMP摄入WebRTC转RTMP适配器IP摄像机反对于录制实时流（MP4以及HLS）同时重播到寒暄媒体（企业版中的Facebook以及Youtube）企业版中的一次性令牌抑制企业版中的货物检测AntMediaServer与Android

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图片清单您能够在熟习的带有缩略图的资源管理器尺度界面中结构图像文件。
在那里也能够举行约莫的图像编纂，譬如调解大小或者扭转。
编纂相片您能够使用诸如裁剪，滤镜，校对于，边框之类的编纂成果，以及在图像视图中削减文本。
掩护照片编纂相持照片编纂下场，而不会破损原稿。
同享照片直接在您的博客，Twitter以及Facebook上同享照片。
电邮您能够直接经由电子邮件发送所选照片。
列印您能够依据纸张尺寸举行打印，相持比例打印并在一页上打印多张图像。
幻灯片放映您能够幻灯片方式查验所选图片。
EXIF您能够查验EXIF信息或者删除了EXIF信息。
浏览您能够使用TWAIN或者WIA扫描图像。
桌面配景您能够将所选图像配置为桌面配景。
批量重命名您能够使用模板轻松地将所选图像的称谓变更成所需的称谓。
调解图片大小您能够使用自动优化的重采样方式或者种种重采样方式来变更图像大小，并反对于多步大小调解。
反对于种种缩略图尺寸反对于从32到256种种大小的缩略图。
反对于多种图像格式反对于逾越100种图像格式。

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一、数据分析项目介绍1. 项目所需的模块库介绍pandas用法：需要导入以下模块importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,Dataframe2.项目背景介绍互联网电影资料库（InternetMovieDatabase，简称IMDB）是一个关于电影演员、电影、电视节目、电视明星和电影制作的在线数据库。
电影作为艺术和娱乐载体已成为我们生活中的一部分，作为电影爱好者之一，希望通过分析了解电影市场大体情况，以便于以后选择电影观看。
使用的数据是IMDB美国票房排名前1000的电影数据，数据包含了电影名称，票房金额，上映年份，演职人员，IMDB评分，电影类型等信息，数据中的很多电影大家也比较熟悉。
相信不少人都有这样的经历，当想要看一部电影的时候，会去百度一下谁是导演，谁是主演。
如果导演是克里斯托弗•诺兰，心里已经给电影打了个8分以上的评分了。
而阿汤哥的动作片，预期也都能肾上腺素飙升。
对于已上映的电影，不少人会去豆瓣搜索现时的评分，或是前作的评价，若是豆瓣高分、高评论数，也会按奈不住去蹭下热度。
如果要去电影院观看的话，想必不少人会更倾向选择动作片或者科幻大片这类特效丰富，影音冲击强烈的电影。
近几年特效技术和3D动画的日渐成熟，影院观影已经是越来越多人的第一选择。
IMDB的资料中包括了影片的众多信息、演员、片长、内容介绍、分级、评论等。
对于电影的评分目前使用最多的就是IMDB评分。
截至2018年6月21日，IMDB共收录了4,734,693部作品资料以及8,702,001名人物资料。
3.项目所需数据介绍数据的属性包括：电影名称、评论数、评分、导演、上映时间、上映国家、主要演员、语言、IMDB评分等。
理解数据：color、director_name、num_critic_for_reviews、duration、director_facebook_likes、actor_3_facebook_likes、actor_2_name、actor_1_facebook_likes、gross、genres、actor_1_name、movie_title、num_voted_users、cast_total_facebook_likes、actor_3_name、facenumber_in_poster、plot_keywords、movie_imdb_link、num_user_for_reviews、language、country、content_rating、budget、title_year、actor_2_facebook_likes、imdb_score、aspect_ratio、movie_facebook_likes4.项目功能详细介绍显示电影评分分布的情况；
电影数量与平均分年度变化的情况；
评论家评论数与评分的关系；
评分与电影票房的关系；
电影数量大于5前提下平均分前十的导演推荐的数据；
不同电影类型的年份累计分析；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性；
电影时长的分布及时长能否和评分有相关性。
二、数据分析过程1.主要功能实现的类和方法介绍#清洗runtime电影时长列数据，可使用str.split()方法df['runtime']=df['runtime'].str.split('').str.get(0).astype(int)df['runtime'].head()#清洗year列，使用str[:]选取年份数字并转换成int类型，使用df.unique()方法检查数据df['year']=df['year'].str[-5:-1].astype(int)df['year'].unique()2. 数据分析过程代码和解释说明导入包：导入、查看、清洗数据：评分分布图：电影数量与平均分布年度变化：评论家评论数&评分、评分&票房：电影数量大于5平均分前十的导演：统计不同年份、不同类型电影的数量：cumsum=df.groupby(['main_genre','year']).title.count()#使用累加功能统计1980年起不同年份不同电影类型的累计数量，对于中间出现的缺失值，使用前值填充genre_cumsum=cumsum.unstack(level=0).cumsum().ffill()#只选取总数量大于

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。