开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

SWIFTUI Firebase检索子集合数据

SWIFTUI是一种用于构建iOS、macOS、watchOS和tvOS应用程序的用户界面工具包。它是苹果公司推出的一种声明式的用户界面框架，简化了开发者创建界面的过程。

Firebase是由Google提供的云端后端服务平台，为开发者提供了一整套工具和基础设施，用于构建高质量的移动应用程序。它包括实时数据库、认证服务、云存储、云函数、消息推送等功能。

在SwiftUI中使用Firebase检索子集合数据，可以通过以下步骤实现：

首先，你需要在Firebase控制台中创建一个项目，并配置你的应用程序与Firebase的连接。
接下来，你需要在你的SwiftUI应用程序中导入Firebase SDK，并设置Firebase配置信息。
在你的应用程序中，使用Firebase SDK提供的API进行身份验证，以获取访问Firebase数据库的权限。
使用Firebase数据库的API，你可以检索子集合数据。具体而言，你可以使用查询语句来过滤和排序子集合数据。
在SwiftUI中，你可以使用SwiftUI的视图绑定机制来更新UI，以显示从Firebase检索到的子集合数据。

举个例子，如果你想在SwiftUI应用程序中显示一个帖子的评论列表，你可以按照以下步骤操作：

创建一个Firebase数据库集合用于存储评论数据，并将其与你的应用程序关联。
在你的SwiftUI视图中，使用Firebase数据库的API查询并获取该帖子的评论数据。
使用SwiftUI的列表视图来展示评论数据，你可以根据需要自定义评论项的外观和布局。
在列表视图中，使用SwiftUI的ForEach循环来遍历评论数据，并为每个评论项创建一个视图。
使用SwiftUI的绑定机制，将从Firebase检索到的评论数据绑定到你的视图，以实时更新UI。

腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，可以满足开发者在构建应用程序时的需求。以下是一些腾讯云产品的介绍链接地址，你可以根据自己的需求选择合适的产品来支持你的应用程序开发：

腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云容器服务：https://cloud.tencent.com/product/ccs
腾讯云人工智能：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云物联网通信：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer

请注意，以上仅是腾讯云提供的一些云计算产品，还有许多其他的产品和服务可以根据具体需求进行选择和使用。此外，了解和熟悉云计算领域的各种名词词汇对于成为一个云计算专家也非常重要。你可以通过阅读相关的技术文档、参加培训课程和实践经验来深入学习和理解这些名词。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

基于ABP落地领域驱动设计-02.聚合和聚合根的最佳实践和原则

领域对象是DDD的核心，我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多，会拆分成多个章节单独展开。

03

k近邻(KNN)之kd树算法原理

本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree（Kd树）。Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)，例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理，然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍，最后给出一些参考文献和开源实现代码。

02

源码浅谈(一)：java中的 toString()方法

前言： toString()方法相信大家都用到过，一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。　　最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。　　处理要求把集合数据转换成字符串形式，格式为：子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。　　举例：集合数据：[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串　　第一次是这样处理的： A

03

Java开发规范02 - 集合篇_ArrayList#subList 坑

基本使用很简单，返回的是索引从fromIndex（包含）到 toIndex（不包含）的元素集合

02

排序（一）：直接插入排序

插入排序插入排序的基本思想是：从初始有序的子集合开始，不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上，使子集合中数据元素的个数不断增多，当子集合等于集合时，插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。直接插入排序

02

# 希尔排序(缩小增量排序)

# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置，然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置，每次子集合的数量递减，直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合（术语是增量因子），所以通过增量因子（每组多少个元素）确定子集合的个数很重要，但最终一次排序的增量因子必须是1。例：原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合：{5,1} {2,9} {4,7} {6

02

数据库概念之SQL语句1

它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域，然后针对若干个小区域进行数据处理。

03

排序算法（四）：归并排序

归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。

01

在项目中用了Arrays.asList、ArrayList的subList，被公开批评

预期的结果，应该是输出true，但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常：

04

CTO：谁在项目中使用Arrays.asList、ArrayList.subList，就立马滚蛋！

今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。

01

链接分析算法之：SALSA算法

SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点，既可以利用HITS算法与查询相关的特点，也可以采纳PageRank的“随机游走模型”，这是SALSA算法提出的背景。由此可见，SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想，从实际效果来说，很多实验数据表明，SALSA的搜索效果也都优于前两个算法，是目前效果最好的链接分析算法之一。

01

翻车！在项目中用了Arrays.asList、ArrayList的subList，被公开批评

来源：blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990

04

业界 | 谷歌研究院在化学发力：应用机器学习技术预测分子性质

最近，机器学习在化学领域的应用有很大进展，特别是化学搜索问题，从药物筛选、电池设计到OLEDs设计，催化剂的发现。历史上化学家使用薛定谔方程做数值近似来解决化学检索问题，如使用密度泛函理论（DFT），然而近似值的计算成本限制了搜索的规模。为了能够扩大搜索能力，AI科技评论了解到已有几个研究小组使用DFT生成的训练数据，创建ML模型来预测化学性质，例如Matthias Rupp等用机器学习模型来预测各种有机分子的原子化能，Jörg Behler 和 Michele Parrinello引入DFT势能面的

09

请谨慎使用Arrays.asList、ArrayList的subList

预期的结果，应该是输出true，但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常：

02

为什么要谨慎使用Arrays.asList、subList？

预期的结果，应该是输出true，但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常：

02

KDD2021 | 基于元学习的内容定向推广

在推荐系统和广告平台上，内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术（Look-alike建模）需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户，从而进行更有针对性的内容投放。然而，look-alike建模通常面临两个挑战：

02

# 快速排序

# 快速排序 # 原理取无序集合中任意一个元素（通常选集合的第一个元素）作为分界点，将小的放左边，大的放右边，此时集合被划分三段，然后将左边，右边集合分别使用之前的集合划分方式，直到最后每个集合中的元素都是1个，最后合并集合即得到有序集合。原始集合：{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素：5，分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素： * 第一个子集合：{1} {2} {4,3} * 第二个子集合：{5} * 第三个

02

排序算法（七）：快速排序

快速排序是通过分治的方式，根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合，并对子集合递归拆分，当拆分后的每个子集合中元素个数为一时，自然就是有序状态。

03

认识 MongoDB 一篇文章就够了

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

02

jQuery选择器Sizzle原理分析（下）

曾经红级一时的jQuery还记得吗？拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle，那么为什么他能自称是最快呢？让我们来分析一下Sizzle.js的源码，了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流，但是了解历史能让我们更了解现在，也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。作者：朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区好了有了之前的词法分析过程，现在我们来到select函数来，这个函数的整体流程，前面也大概说过： 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程

02

聊聊推荐系统的链路一致性与position-bias建模

在大多数搜广推场景中，广泛存在着各种各样的 bias。在不同的场景中，不同的 bias 造成的影响不同。比如推荐系统链路中存在的不一致性导致选择性偏差（多目标架构中的多阶段排序过程，存在于端上曝光以前），在端后影响较大的 bias 为曝光 bias、position bias 等。

02

Python set(集合) 这一定是最全的介绍集合的博文

Python的set是一个无序且无重复元素的集合，概念上相当于数学上的无序集，数据结构上相当于dict的键。既然set是集合，则必然可以实现并、交、差、对称差等集合运算。 set是一组无序排列的可哈希的值，因此可以用作字典中的键。set和之前介绍的list、tuple、dict等一样，可以使用in操作符检查元素是否在集合中存在，使用len()求得集合元素的个数，使用for循环迭代其成员,使用copy()返回一个浅复制。不同之处在于集合本身无序，所以没有索引，就不能实现索引和切片操作。

05

搜索引起的链接分析-计算网页的重要性

搜索引擎融合两者，共同拟合出相似性评分函数，来对搜索结果进行排序。

01

局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)

局部敏感哈希示意图（from: Piotr Indyk） LSH的基本思想是：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换（projection）后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内，具有相同的桶号。对原始数据集合中所有的数据都进行hash映射后，我们就得到了一个hash table，这些原始数据集被分散到了hash table的桶内，每个桶会落入一些原始数据，属于同一个桶内的数据就有很大可能是相邻的，当然也存在不相邻的数据被hash到了同一个桶内。因此，如果我们能够找到这样一些hash functions，使得经过它们的哈希映射变换后，原始空间中相邻的数据落入相同的桶内的话，那么我们在该数据集合中进行近邻查找就变得容易了，我们只需要将查询数据进行哈希映射得到其桶号，然后取出该桶号对应桶内的所有数据，再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。换句话说，我们通过hash function映射变换操作，将原始数据集合分成了多个子集合，而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小，因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题，显然计算量下降了很多。那具有怎样特点的hash functions才能够使得原本相邻的两个数据点经过hash变换后会落入相同的桶内？这些hash function需要满足以下两个条件： 1）如果d(x,y) ≤ d1，则h(x) = h(y)的概率至少为p1； 2）如果d(x,y) ≥ d2，则h(x) = h(y)的概率至多为p2；其中d(x,y)表示x和y之间的距离，d1 < d2， h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换。满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive。而通过一个或多个(d1,d2,p1,p2)-sensitive的hash function对原始数据集合进行hashing生成一个或多个hash table的过程称为Locality-sensitive Hashing。使用LSH进行对海量数据建立索引（Hash table）并通过索引来进行近似最近邻查找的过程如下： 1. 离线建立索引（1）选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions；（2）根据对查找结果的准确率（即相邻的数据被查找到的概率）确定hash table的个数L，每个table内的hash functions的个数K，以及跟LSH hash function自身有关的参数；（3）将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内，构成了一个或多个hash table； 2. 在线查找（1）将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号；（2）将桶号中对应的数据取出；（为了保证查找速度，通常只需要取出前2L个数据即可）；（3）计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离，返回最近邻的数据； LSH在线查找时间由两个部分组成：（1）通过LSH hash functions计算hash值（桶号）的时间；（2）将查询数据与桶内的数据进行比较计算的时间。因此，LSH的查找时间至少是一个sublinear时间。为什么是“至少”？因为我们可以通过对桶内的属于建立索引来加快匹配速度，这时第（2）部分的耗时就从O(N)变成了O(logN)或O(1)（取决于采用的索引方法）。 LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点（query data point）近似最相邻的某个或某些数据点。需要注意的是，LSH并不能保证一定能够查找到与query data point最相邻的数据，而是减少需要匹配的数据点个数的同时保证查找到最近邻的数据点的概率很大。二、LSH的应用 LSH的应用场景很多，凡是需要进行大量数据之间的相似度（或距离）计算的地方都可以使用LSH来加快查找匹配速度，下面列举一些应用：（1）查找网络上的重复网页互联网上由于各式各样的原因（例如转载、抄袭等）会存在很多重复的网页，因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引，需要查找出重复的网页，以便进行一些处理。其大致的过程如下：将互联网的文档用一个集合或词袋向量来表征，然后通过一些hash运算来判断两篇文档之间的相似度，常用的有minhash+LSH、simhash。（2）查找相似新闻网页或文章与查找重复网页类似，可以通过hash的方法来判断两篇新闻网页或文章是否相

03

全排列（permutation）

显然，对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。如：R = {1,2,3}，其全排列如下： 1，2，3 1，3，2 2，1，3 2，3，1 3，1，2 3，2，1

01

SQL复杂查询和视图--Java学习网

子查询是出现在WHERE子句中的SELECT语句被称为子查询，子查询返回了一个集合。

02

MongoDB系列二（介绍）.

一、特点学习一个东西，至少首先得知道它能做什么？适合做什么？有什么优缺点吧？传统关系型数据库，遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现，不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中，将这些信息收集到一个非规范化（也就是文档）的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联，但是通常来讲，文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库，我们称之为文档数据库。设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB

08

Swift进阶五——集合类之Set&Dictionary

Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中，构成Set的这些对象则称为该Set的元素。

03

PageRank算法和HITS算法

楼楼刚才想了一个特别骚情的标题，叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”，特别像之前写头条号的套路，然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号，后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了，现在手机号换了，登陆不了，去主页看了看之前写的文章，竟然被一直这么努力的自己感动到了。：）

02

你身边的写作助手：智能写作全景介绍

让机器像人一样表达和创作是人工智能的重要愿景，实现这一愿景的核心技术领域之一是智能写作。智能写作近年来不仅在技术上发展迅速，在应用中也体现出愈发重要的价值。

02

P1466 集合 Subset Sums 搜索+递推+背包三种做法

题目描述对于从1到N (1 <= N <= 39) 的连续整数集合，能划分成两个子集合，且保证每个集合的数字和是相等的。举个例子，如果N=3，对于{1，2，3}能划分成两个子集合，每个子集合的所有数字和是相等的：

02

16.python set集合

在python变量中除了以前文章所提到的整形int / 浮点数float / 布尔值bool / 列表list / 字典dict 之外，还有一个类型我们还没有做详细介绍，这个变量类型就是集合set。

01

Guava常用集合操作API

坑：项目中使用 Lists.Partition 批量处理数据，但是最近内存一直 OutOffMemory，GC无法回收。后来对使用过的集合手动 clear，没有测试直接就上线了。尴尬的是内存回收了，但是跑出来的数据出问题了。最后自己单元测试发现是

01

Guava常用集合操作API

Lists partition 将list集合按指定长度进行切分，返回新的List<List<??>>集合，如下的： import com.google.common.collect.Lists; i

01

吐槽下《MongoDB 实战》（第二版）的翻译

最近在研究 Mongo，买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版，但是在看了一个小时后就发现，全书的翻译满满的槽点，不吐不快。

05

大数据的新算法:简化数据分类！

如今，大数据时代悄然来临。专家用“大数据”的表达描述大量信息，比如数十亿人在计算机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等数据。当前这种模式为我们的未来展现了前所未有的愿景：比如追踪流感疫情蔓延，实时监控道路交通，处理紧急自然灾害等。对人们而言，想要利用这些庞大的数据，首先必须要了解它们，而在此之前我们需要一种快捷有效自动的方式对数据进行分类。其中一种最为常用的系统，是一系列称之为簇分析的统计技术，这种技术能依据数据的“相似性”进行数据分组。来自意大利国际高等研究院(SISSA)的两位研究者基

07

Effective Deep Memory Networks for Relation Extraction

Citation:Zeng, D., Liu, K., Chen, Y., & Zhao, J. (2015). Distant Supervision forRelation Extraction via Piecewise Convolutional Neural Networks. Proceedings ofthe 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing,(September), 1753–1762. h

05

推荐系统中的常用算法——序列深度匹配SDM

推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好，实现对用户偏好的建模，从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的，而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣，而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。

02

myAgv的slam算法学习以及动态避障

随着科技得越来越发达，人工智能，自动驾驶导航等字眼频频出现在我们得眼前。但是目前来说自动驾驶并没有得到很全面得普及，还在进行不断的开发和测试当中。从小就爱好车的我，对这项技术也很是感兴趣。

03

合并排序

分治算法：用分治策略实现n个元素进行排序的方法。基本思想：将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合，分别对两个子集合进行排序，最终排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。源码： /* * mergeSort.cpp * 合并排序算法，算法导论P.17 * Created on: 2011-12-21 * Author: LiChanghai */ //#include <iostream> #include <vector> #include <iostream> #inc

09

测试用例的设计方法（一）

1.定义是把所有可能的输入数据,即程序的输入域划分成若干部分（子集）,然后从每一个子集中选取少数具有代表性的数据作为测试用例。该方法是一种重要的,常用的黑盒测试用例设计方法。

00

算法基础

分治法的基本思想：将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题，这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。递归地解这些子问题，然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是：该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决；该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题；利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解；原问题分解出的各个子问题是相互独立的，即子问题之间不包含公共的子问题。分治法可以解决的具体问题：矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序

09

2019 年的软件趋势

解读：又到了一年总结和展望的时候了，看看 Pivotal（Spring）公司带来的2019年软件趋势关键词。

02

Android粒子篇之文字的粒子化运动

零、前言 1.第一次接触粒子是在html5的canvas，说是html的canvas，倒不如说是JavaScript的canvas，毕竟核心都在js。 2.经过长久的酝酿，感觉Java实现粒子运动好像也不是什么难事,Android粒子篇将用Android作为视口，带你领略粒子的炫酷。 3.关于性能方面，我想只要合理控制粒子的消失，还是可以接受的。只要不是无限级别，和游戏比起来，这点性能九牛一毛啦。 4.粒子效果的核心有三个点：收集粒子、更改粒子、显示粒子 5.为了纯粹，本文只实现下图的粒子效果:

03

链接分析算法之：HillTop算法

Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的，于2001年申请专利，但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师，然后授权给Google使用的。

02

通俗易懂--决策树算法、随机森林算法讲解(算法+案例)

以上就是LR模型的优缺点，没错，决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方，这也是我们为什么要学习决策树的原因了，没有任何一个模型是万能的。

02

struts2标签库----控制标签详解

根据文章内容总结的摘要

《Kotlin 极简教程》第5章集合类（1）

本章将介绍Kotlin标准库中的集合类，我们将了解到它是如何扩展的Java集合库，使得写代码更加简单容易。如果您熟悉Scala的集合库，您会发现Kotlin跟Scala集合类库的相似之处。

02

基于Hadoop 的分布式网络爬虫技术

一、网络爬虫原理 Web网络爬虫系统的功能是下载网页数据，为搜索引擎系统提供数据来源。很多大型的网络搜索引擎系统都被称为基于 Web数据采集的搜索引擎系统，比如 Google、Baidu。由此可见 Web 网络爬虫系统在搜索引擎中的重要性。网页中除了包含供用户阅读的文字信息外，还包含一些超链接信息。Web网络爬虫系统正是通过网页中的超连接信息不断获得网络上的其它网页。正是因为这种采集过程像一个爬虫或者蜘蛛在网络上漫游，所以它才被称为网络爬虫系统或者网络蜘蛛系统，在英文中称为 Spider或者Crawler。

08

【DB应用】数据库之mongodb简述

MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

05

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭