我需要给我们ios 技术准备什么数据给它开发呢？

IOS中JSON数据解析 官方为我们提供的解析JSON数据的类是NSJSONSerialization,首先我们先来看下这个类的几个方法: + (BOOL)isValidJSONObject:(id)obj; 判断一个数据对象是否可以转化为JSON数据 + (NSData *)dataWithJSONObject:(id)obj options:(NSJSONWritingOptions)opt error:(NSError **)error; 将JSON数据写为NSData数据,其中opt参数

近日,去哪儿网发布了"去哪儿旅行2012年IOS用户预定数据".报告显示,入住当天预定酒店的用户超过60%,出行前3天内用手机预定机票的用户占41%.而在APP产品方面,超过80%的用户非常关注支付及消费安全. 去哪儿网无线产品总监杨昌乐表示,无线用户对便捷预定的需求较高,11545.html">我们有知名的"夜销"酒店预定功能,每晚18点开售低于市场价5折的尾房.出差.度假时,计划改变再也不用发愁了,掏出手机预定酒店,只要点击3-4步就可以完成.

问题描述 基于kettle的数据ETL系统开发与设计 关于kettle的二次开发:功能包括,基于正则表达式的数据检查,实现数据转换,并且能自动入库.因为使用这个软件的特别少,可以学习的资料特别少.希望会用这个软件的大神能回答一下,CS学妹万分感谢O(∩_∩)O 解决方案 数据迁移ETL之kettle一

问题描述 在浏览器客户端打印服务器数据库了的数据(java-web开发) 诸位,小弟现在做一个java-web项目,项目要求做一个"在浏览器客户端打印服务器数据库数据"的功能.我试过PageOffice,但是不尽人意.现在在网上搜了一些说法,说是在服务器用第三方软件生成数据报表,然后转成pdf,然后在客户端打印这个pdf.敢问各路大神,这个思路可行吗?如果可行,请问,这里面的每一步应该怎么做呢?如果不行,又有其他什么你的高招呢?希望大家可以给小弟解答,万分感激.

文章讲的是大数据弹性应用开发的八项基本原则,大数据应用正在从概念走向现实,而企业在大数据应用开发时,软件的弹性(Resilient)正在成为决定大数据应用成败的关键因素.弹性差的应用无法应对大规模的数据集,在测试和运营中也缺乏透明度,而且也不安全. 避免大数据应用在生产环境中掉链子的最佳办法就是在开发阶段就开发弹性应用,例如:鲁棒.经过测试.可改变.可审计.高安全.可监控. 可以说,开发出弹性大数据应用既是一个技术工作,也是一个哲学问题.Concurrent的Supreet Oberoi近日撰文

大数据有可能从根本上改善所有美国人的生活.为了从资源丰富的大数据中获得最大的效益,奥巴马政府于2012年3月29日推出了"大数据研究与开发计划".在此基础上,美国又于2016年5月发布了<联邦大数据研究与开发战略计划>(以下简称"计划"),其目标是对联邦机构的大数据相关项目和投资进行指导.该"计划"主要围绕代表大数据研发关键领域的七个战略进行,包括促进人类对科学.医学和安全所有分支的认识;确保美国在研发领域继续发挥领导作用;通过研发来

文章讲的是医院数据'金矿'待开发数据采集成关键,众所周知,在医疗健康领域由于各方面的条件限制,民众对于疾病的预防能力.治疗能力并不是很强,而今天随着科技不断成熟与发展,科技在医疗健康领域的价值变得越来越重要--越来越多的医疗健康领域的机构如医院.医药企业.医疗机构.政府等开始借助科技所带来的力量去为民众提供更好的服务.事实上,大数据在医疗健康领域逐渐扮演了非常重要的角色--它是医疗健康领域的"先知",它可以将那些未知的或者已知的疾病,通过大数据技术挖掘出来,并且把这些结果提供给医疗机构

4月7日,卓思数据发布公告称,公司拟以2.5元/股的价格发行不超过61.22万股,募集资金153.06万元. 公告显示,本次股票发行主要面对2位个人投资者.其中,核心员工李航先生.董事及高级管理人员黄文杰先生将分别出资76.53万元认购30.61万股. 本次募集资金将全部用于于子公司大数据平台系统开发.公司表示,本次募集资金有利于应对市场竞争并加快市场开拓. 读懂新三板研究中心数据显示,卓思数据于2016年8月11日挂牌新三板,主营业务是市场研究业务.数据服务业务.2016年上半年,营业收入为9

摘要:在2017杭州云栖大会阿里云数加DataWorks专场上,阿里云产品专家代俊峰(花名:普阳)为大家分享了如何借助阿里云数加DataWorks工具进行数据集成和开发,分享了如何借助DataWorks实现从数据处理手工作坊到数据加工工厂的跨越转变.   本文内容根据嘉宾演讲视频以及PPT整理而成.   从整体的角度来看,数据的开发主要包括以下五个环节: 1.         总体架构 2.         数据集成 3.         数据建模 4.         数据开发 5.