最近谷歌发布了Google Play Install Referrer API(公告).
与来自Google Play的INSTALL_REFERRER广播相比,除了引荐来源本身之外,它还提供了点击和安装时间等额外信息.
第一个问题:它是INSTALL_REFERRER广播的完全替代品吗?我们应该放弃广播接收器并开始使用新的API吗?
第二:在INSTALL_REFERRER广播中,有哪些特定情况下新API更可靠?
我使用 MKLocalSearchCompleter搜索地点,并在选择 tableView 单元格时优化结果。当选择 MKLocalSearchCompletion 并启动 MKLocalSearch.Request() 时,我收到以下错误(示例选择洛杉矶):\n根据我的研究,这是一个非常罕见的问题?!
\n这些是 TableViewController 中的实例变量:
\nvar searchCompleter = MKLocalSearchCompleter()\nvar searchResults = [MKLocalSearchCompletion]()\n
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n每次更改搜索词时都会运行此代码:
\nsearchCompleter.queryFragment = text\nsearchCompleter.resultTypes = .address\nsearchCompleter.region = region\n
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n在 tableView \xe2\x80\xa6 didSelectRowAt\xe2\x80\xa6 中执行以下代码:
\nlet selectedItem = searchResults[indexPath.row]\n \nlet searchRequest = MKLocalSearch.Request()\nsearchRequest.naturalLanguageQuery = selectedItem.title\nsearchRequest.resultTypes = .address\n \nlet search = MKLocalSearch(request: searchRequest)\nsearch.start { …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 如何用Python进行渠道归因(马尔可夫链模型)?就像我们在 R 中有“ChannelAttribution”包一样。
我正在尝试使用 GA 数据构建马尔可夫链数字归因模型。
我想要一些关于日期范围的 for 循环的帮助,然后在我的数据集中创建一个显示月份的列。
该查询从 GA 中提取数据,特别是从多渠道漏斗报告中提取数据。因此,我希望按月计算所有唯一路径和转化次数,以便我可以运行马尔可夫链模型并按月获取渠道归因。
我已经完成了一些基本的工作,但由于我对循环不熟悉,我一直在坚持。
任何帮助都会很棒。
我将尝试分两个阶段破解代码:
start_date <- seq(as.Date("2018-01-01"),length=12,by="months")
end_date <- seq(as.Date("2018-02-01"),length=12,by="months")-1
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
mcf_data <- list()
for(i in 1:length(start_date)){
for(j in 1:length(end_date)){
mcf_data<-print(get_mcf(ga_id,
start.date = start_date[i], end.date = end_date[j],
metrics = "mcf:totalConversions",
dimensions = "mcf:basicChannelGroupingPath",
sort = NULL,
filters = NULL,
samplingLevel = NULL,
start.index = NULL, max.results = NULL, fetch.by = NULL)
}
}
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这工作正常,但只是给了我唯一路径和转换的总数。理想情况下,我想使用 i,j 来创建一个附加列,每次循环从 1 运行到长度时,我都会得到一个与某个月份相关的数据框,所以最后我有具有唯一路径的数据集和按月的转换。
理想情况下,我想继续 for 循环从提取数据到按月运行模型
df_mcf_data <- data.frame(mcf_data$basicChannelGroupingPath
,mcf_data$totalConversions,
conv_null = …
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 如果有人为 R 库提供了有用的代码块,那么他们在包文档中的适当角色是什么?
我见过这种情况下的贡献者角色,但在查看了作者和贡献者的定义后,我认为作者是合适的角色。但可能还有其他更合适的东西(或者也许是作者/贡献者)
作者:
负责创作内容主要是文本的作品的个人、家庭或组织,无论媒体类型(例如,印刷文本、口语、电子文本、触觉文本)或流派(例如,诗歌、小说、剧本、博客) )。也用于个人等,通过对另一位创作者的作品进行释义、改写或改编来创作新作品,从而使修改后的作品实质上改变了原作的性质和内容或改变了表达媒介
贡献者:
负责为资源做出贡献的个人、家庭或组织。这包括那些为更大的作品做出贡献的人,例如选集、连续出版物或其他个人作品的汇编。如果有更具体的角色可用,则更喜欢,例如编辑器、编译器、插图画家
我正在尝试用印地语在图像上书写。我正在使用节点画布库。我的输出有一些问题。有人能帮我吗 ?
\n\nconst { createCanvas, loadImage, registerFont} = require(\'canvas\')\nconst canvas = createCanvas(400, 400)\nconst ctx = canvas.getContext(\'2d\')\n\nvar str= "\xe0\xa4\xaf\xe0\xa4\xb9. \xe0\xa4\xae\xe0\xa4\xbf\xe0\xa4\xb8\xe0\xa4\xbf\xe0\xa4\xb8\xe0\xa4\xbf\xe0\xa4\xaa\xe0\xa5\x80 \xe0\xa4\xb9\xe0\xa5\x88";\nconsole.log(str);\nloadImage(\'missisippi.jpg\').then((image) => {\n console.log(image);\n ctx.drawImage(image, 0 , 0, 400, 400);\n ctx.fillText(str,100,40);\n var body = canvas.toDataURL(),\n base64Data = body.replace(/^data:image\\/png;base64,/,""),\n binaryData = new Buffer(base64Data, \'base64\').toString(\'binary\');\n\n require("fs").writeFile("out.png", binaryData, "binary", function(err) {\n console.log(err); // writes out file without error, but it\'s not a valid image\n })\n\n // console.log(\'<img src="\' + canvas.toDataURL() + \'" />\')\n})\n
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)\n\n这是输出图像。可以看到\xe0\xa4\xae\xe0\xa4\xbf\xe0\xa4\xb8\xe0\xa4\xbf\xe0\xa4\xb8\xe0\xa4\xbf\xe0\xa4\xaa\xe0\xa5 \x80 在语法上是错误的。(如果你熟悉印地语。
\n\n我也用 npm-gm 尝试过同样的事情。我也面临同样的问题。有人可以帮我解决这个问题吗? …
作为一个笑话,我将笔记本电脑的用户帐户命名为Jon Skeet.我已经配置了我的每个存储库选项来打电话给我wizzwizz4
,但是当我查看我的提交时,我看到了这个:
Author: Jon Skeet <jon@myLaptop> 2018-12-21 22:07:11
Committer: wizzwizz4 <wizzwizz4@users.noreply.github.com> 2018-12-21 22:12:07
Parent: 39c31f5aebe43cdddbe00432207e4bb2cc6a777e (Initial commit)
Branches: master
Follows:
Precedes:
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
当我的存储库设置清楚地表明我的意图时,为什么它会继续这样做?我不希望Jon为我的代码获得荣誉!从命令行提交具有预期的结果.