marvel

简评： 每个人都在问：“哪个原型设计工具是最好的？！” 这是个错误的问题。正确的问法应该是：“哪个原型设计工具对我现阶段的目标是最好的？” ▎ 在开始设计原型时首先明确这四个问题： 原型设计是设计思维过程中的一个密切部分，它让我们有机会去证明我们的疯狂想法。当原型完成时，我们测试并验证我们的设想。当有新信息出现时，我们还会调整我们的设计。 但是我们如何知道我们该使用哪种工具呢？原型应该设计到哪个地步呢？无论你到原型设计的哪一个步骤，这里的四个问题你都应该注意： 你是在为手机、平板还是桌面做设计呢？ 你的原型需要什么程度的保真度？ 你需要多少时间完成设计？ 你需要多少经验去展示？ ▎六 种场景和每种场景下合适的原型设计工具 我将给你举些例子来说明我的观点，告诉你每个场景中哪个原型设计工具是最好的。我们将使用上面概述的问题为每个场景创建上下文。 一、快速的在线原型界面设计 在项目立项之初，可能会涉及多方同事协同，包括设计、产品、运营，以及团队的领导，这个时候通常会采用在线工具，方便迅速地给团队提供原型预览。 这一阶段的原型设计工具，推荐 摹客 ：同时具备 强大的高保真原型设计能力 和 团队协作能力 。不仅保证了快速产出和精细设计两不误，同时满足产品经理、设计师的需要，在线工具的协作能力更是不容小觑：多人实时编辑，便捷的团队评审，工程师查看页面数据、复制代码等强大功能非常适合团队使用。

elasticsearch性能调优 集群规划 独立的master节点，不存储数据, 数量不少于2 数据节点(Data Node) 查询节点(Query Node)，起到负载均衡的作用 Linux系统参数配置 文件句柄 Linux中，每个进程默认打开的最大文件句柄数是1000,对于服务器进程来说，显然太小，通过修改/etc/security/limits.conf来增大打开最大句柄数 * - nofile 65535 虚拟内存设置 max_map_count定义了进程能拥有的最多内存区域 sysctl -w vm.max_map_count=262144 修改/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml bootstrap.mlockall: true 修改/etc/security/limits.conf, 在limits.conf中添加如下内容 * soft memlock unlimited * hard memlock unlimited memlock 最大锁定内存地址空间， 要使limits.conf文件配置生效，必须要确保pam_limits.so文件被加入到启动文件中。 确保/etc/pam.d/login文件中有如下内容 session required /lib/security/pam_limits.so 验证是否生效 curl

我们在编程教室中写过不少使用 API 开放接口 的案例，比如： 查询书影音的 豆瓣 （ 爬虫+网站开发实例：电影票比价网 ） 查询股票的 tushare （ 想用 Python 做数据分析？先玩玩这个再说 ） 翻译单词的 词霸 （ 【每周一坑解答】自动翻译 ） 用来做人工智能的 腾讯AI （ 调教属于你的“贾维斯” ） 但以上这些都不是我今天要说的。今天要说的这个接口，之所以称为“强大”，因为 它返回的内容里蕴含了未知的巨大能量，大到可以轻松毁灭宇宙 N 次…… 没错，这就是 Marvel 向开发者开放的 API 。 官网地址： https:// developer.marvel.com/ 数据涵盖的内容主要是 Marvel 相关的漫画作品信息，包含： 1491 个 角色 43759 本 漫画 6200 个 创作者 10713 个 系列 96740 个 故事 75 个 事件 以及这几样数据之间的相互关联关系。比如你可以通过一个角色查到其所出场的事件，或者一个创作者所参与过的角色。 我做了一个简单的小演示，可通过名字查询相关的角色： 以及通过角色 ID 查询其出现的漫画： Marvel API 不是完全公开访问，需要先申请 ，不过没有任何门槛（只要看得懂英文）。使用接口时，常规操作是按照官方提供的方式， 将申请获得的公钥、密钥加上时间戳进行 MD5 加密，作为权限的验证放在参数里

【今日推荐】：为什么一到面试就懵逼！>>> 数组是用于储存多个相同类型数据的集合，JavaScript 开发中数组开发是必须掌握技能，工作学习中没少和数组打交道，所以重中之重必须掌握，以下是数组中常用方法及实例。 数组常用操作 1、创建数组 　　直接定义数组项方法； 　　构造函数 new Array ( 'Apple' , 'Banana' ) ; 　　 定义一个空数组，我们在push进想要的数组项。 const fruits = ['Apple', 'Banana' ] console.log(fruits); // [ 'Apple', 'Banana' ] console.log(fruits.length); // 3 2、访问（索引到）数组项 通过下标定位到数组项， JavaScript数组的索引为零：数组的第一个元素在index 0 ，最后一个元素在index等于数组l ength 属性 值 减去1。但是 使用无效的索引号将返回 undefined 。 console.log(fruits[0]) // Apple console.log(fruits[fruits.length-1]) // Banana 3、遍历数组 Array.forEach() ,遍历数组的方法很多，我将在往后的随笔中更新。 fruits.forEach( function (item,

复联4上映了！这次比美国还早了两天。当然，我还没看，不会给你们剧透，当然也不想不剧透。 这一部不仅是灭霸这一线剧情的结局，也被认为漫威第三阶段的收官之作。据说此部之后，不少影迷熟知的角色（演员）就要离开漫威世界的荧幕了。因此刚上映就备受关注，今天一天国内票房就已超5亿。 上次的文章《 这可能是我用过最“强大”的API：Marvel API 》中，我给大家演示了 漫威开放接口（Marvel API） 的功能，并且在最后留了个“彩蛋”：争取跟《复联4》同步上线一个案例。 很遗憾，最近几天忙着更新网站，眼看要鸽了。但庆幸的是，我们另一位实训生 @清风小筑 站出来把坑给填了： 对 Marvel API 中的数据进行统计分析，将角色之间关系进行可视化展示。 换句话说： 用数据说话，谁才是漫威宇宙中着墨最多的人物 ？ 我之前做了个小调查： 仅就我这边的采样来看，钢铁侠在国内是无法撼动的人气王。当然，这可能因为国内更多是漫威系列电影观众。 那么官方的喜好又是如何？ 上文中我们说过，在 Marvel API 的开放数据中，包含了： 1491 个角色 43759 本漫画 6200 个创作者 10713 个系列 96740 个故事 75 个事件 我们这次案例选取的是 角色（character） 和 故事（story） 之间的关系： 选取 故事最多的 N 个角色 根据 共同出现的故事数 ，衡量

在安装插件的过程中，尤其是安装Marvel插件遇到了很多问题，要下载license、Marvel-agent，又要下载安装Kibana 版本需求 Java 7 or later Elasticsearch 2.4.2 Kibana 4.5 Elasticsearch License 2.4.2 plugin 系统版本是：CentOS release 6.6 一、简介 Marvel插件介绍 Marvel插件：在簇中从每个节点汇集数据。这个插件必须每个节点都得安装。 Marvel是Elasticsearch的管理和监控工具，在开发环境下免费使用。它包含了一个叫做Sense的交互式控制台，使用户方便的通过浏览器直接与Elasticsearch进行交互。 kibana 插件介绍 kibana 插件提供了Marvel监控的UI界面。 kibana是一个与elasticsearch一起工作的开源的分析和可视化的平台。使用kibana可以查询、查看并与存储在elasticsearch索引的数据进行交互操作。使用kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据。 kibana使得理解大容量的数据变得非常容易。它非常简单，基于浏览器的接口使我们能够快速的创建和分享显示elasticsearch查询结果实时变化的仪表盘。 二、elasticsearch的简单安装 配置更新源

概要 在基类的定义中，如果有些属性或者方法，我们希望隐藏它，从而不被子类继承，或者使其不被实例直接访问到，这时候可以用到私有属性的命名方法。尽管类的所有属性和方法在某种意义上说都是“暴露的”，但是私有属性的存在即表达了我们的态度。 私有属性命名规则 在类中所有以双下划线开头的名称都会自动变形，比如一个私有属性名为 __print ，会自动变形为 _Classname__print ，这样就有效避免了在子类中使用的私有名称不会与基类中使用的相同私有名称发生冲突。示例代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- class Marvel(object): def __init__(self): self.signature = self.__print() def __print(self): # 私有实例方法，变形为 _Marvel__print return "I love Marvel movies!" class EvilMarvel(Marvel): def __init__(self): super().__init__() self.signature = self.__print() self.base_signature = self.__base_print() def __print(self): # 私有实例方法，变形为 _DC__print

　　ELK是指Elasticsearch + Logstash + Kibaba三个组件的组合。本文讲解一个基于日志文件的ELK平台的搭建过程，有关ELK的原理以及更多其他信息，会在接下来的文章中继续研究。 　　在这个系统中，Elasticsearch主要充当一个全文检索和分析引擎，Logstash是一款分布式日志收集系统，Kibana可以为这个平台提供可视化的Web界面。 一、环境准备 　　三台虚拟机：m000，m001，m002，操作系统版本为Ubuntu-14.04 　　Elasticsearch-2.3.2 　　Logstash-2.3.2 　　Kibana-4.5.1 　　JDK-1.7.0_79　　 　　 　　在该系统中ELK的关系如下图所示： 　　 二、各组件的部署 　　ELK的运行依赖于Java环境，JDK可自行安装，本节主要讲Elasticsearch，Logstash和Kibaba的安装和配置过程。 1、Elasticsearch （1）elasticsearch 　　下载地址： https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 　　下载好后，上传到m000:/usr/local/elk路径下解压缩，设置/usr/local/elasticsearch软连接指向该路径。进入ES_HOME

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I am trying to retrieve Data from Marvel's API with R. Yet my code looks like this: library(jsonlite) library(httr) library(digest) pb.txt <- Sys.time() pb.date <- as.POSIXct(pb.txt, tz = Sys.timezone) time.stamp = strtrim(format(pb.date, tz = "GMT", usetz = FALSE, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"), 24) public.key <- "***********************" private.key <- "**********************************" hash <- digest(paste0(time.stamp, private.key, public.key), algo = "md5") url <- GET(paste("http://gateway.marvel.com/v1/public/characters?ts=", time.stamp, "