Yahoo Pipes好强大

最新推荐文章于 2025-07-06 09:51:44 发布
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#Yahoo #Flex #YUI #IDE

本文探讨了Yahoo Pipes这一工具的技术实现方式，推测其可能是使用Flex或YUI构建，并对其功能进行了高度评价，认为它具备强大的内容聚合与分析能力。
http://pipes.yahoo.com/

是Flex做的还是YUI？另外这个工具也非常好，利用好应该可以做很多内容的聚集，分析等等。传统的IDE能做出这样的东西也属于上乘之作了
iteye_10167
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Python-一个建模于YahooPipes的python流处理引擎
08-12
总之，"Python-一个建模于YahooPipes的python流处理引擎"是Python开发者处理大数据和构建复杂数据处理工作流的一个强大工具。无论是用于个人项目还是商业应用，它都能提供灵活、高效的解决方案。
yahoo pipes的使用
weixin_34235457的博客
12-13 241
  好吧，写了这么多，相信你看累了，其实我也写累了，但还要继续下去，不能半途而废啊！下面就来介绍下Yahoo pipes！      首先呢，你得有个雅虎账号，然后点击登录后,创建一个pipes（温馨提示：英文不好的童鞋建议用chrome浏览器，可以翻译网页）          创建好进去之后是个相当友好的设计界面：      简单介绍下，左边是工具栏，底下是调试栏，中间就是设计的地方！！...
你应该知道的 yahoo pipe
mimepp的专栏，这里都是原创
03-26 2940
某种程度上，yahoo pipe 是个神奇的东西，这里记录一下。
Yahoo Pipes
hiver
04-20 230
Pipes is an interactive feed aggregator and manipulator. Using Pipes, you can create feeds that are more powerful, useful and relevant. 例子： http://pipes.yahoo.com/pipes/pipe.info?_id=4jVpGgjt2xGttyg...
yahoo pipes
diaocimo4777的博客
03-21 243
yahoo pipes 用来mash up. 可以将各个网站的信息组合起来发布 需要网站的RSS https://pipes.yahoo.com/pipes/docs?doc=sources 注册yahoo即可使用。 转载于:https://www.cnblogs.com/lilyfindjobs/p/4355260.html...
9、使用雅虎管道创建混搭应用
rl6adventurer的博客
07-06 48
本文详细介绍了如何使用雅虎管道（Yahoo Pipes）创建数据混搭应用，并结合SharePoint和jQuery进行数据展示。内容涵盖雅虎管道的数据输出格式、创建SharePoint Web部件消费管道数据的步骤、合并多个数据源、排序与过滤数据、使用现有管道等内容，同时拓展了雅虎管道的应用场景及未来发展趋势。通过本文，开发者可以快速掌握雅虎管道的核心功能，并将其应用于实际项目中进行数据整合与处理。
雅虎的无奈，将关闭地图、Pipes、GeoPlanet和PlaceSpotter APIs、一些区域网站
博客
06-05 614
这一天终于还是到来，在与巨头的博弈中，雅虎如今一直处于边缘的状态，令这个曾经的巨人很是无奈。 雅虎首席架构师Amotz Maimon在Tumblr的雅虎主页发布了产品更新报告，确定了公司未来聚焦的三大方向：搜索、通信和数字内容。“此举也包括我们将会重新审视自己的产品和服务，并确保我们的资源都花在有意义和具有明确目的的产品上。最终，我们希望为您提供最好的产品、平台和体验。” 也就是说，除了上...
AngularJS实现最新新闻单页应用：Yahoo Pipes数据整合
Yahoo Pipes是一个强大的数据聚合工具，它允许用户通过拖放界面组合来自不同Web源的信息。用户可以筛选、排序、合并或修改数据源，甚至将多个数据源组合成一个单一的信息流。在本资源中，Yahoo Pipes被用作提供实时...
13、基于服务的应用程序开发工具：赋能最终用户
b0c1d2的博客
05-28 38
本文全面介绍了支持最终用户开发基于服务的应用程序的工具和平台，包括Yahoo Pipes、JackBe、xFruits和IBM Mashup Center。文章分析了这些工具的功能特点、用户体验设计以及实际应用案例，并探讨了它们在技术复杂性、用户界面优化、版本控制和性能提升方面所面临的挑战与未来发展方向。通过用户反馈机制的持续改进，这些工具为非专业程序员提供了创建、修改和组合服务的强大能力。
巧用Yahoo Pipes翻译烧制RSS
weixin_30662011的博客
07-05 148
Yahoo Pipes是一个非常适合重构各种信息种子的可视化工具，能够对各种种子进行处理、混合加工、翻译并烧制成为新的种子。Show Web 2.0用一个浅显的例子介绍了如何自己DIY的过程： 同样是一篇来自 Webware 的文章，CNET的编辑Rafe手 把手教你如何翻译外文RSS Feed，或者将你的中文RSS烧制成E文RSS Feed；这篇文章或许对于一些经常关注外国Blogoshp...
通过GeoRSS和Yahoo! Pipes制作天气与地震地图混合应用
weixin_26850469的博客
05-13 435
本文将详细探讨如何利用GeoRSS和Yahoo! Pipes技术，结合JavaScript和相关库来创建两个地图混合应用。第一个应用是一个实时天气信息地图，使用Yahoo! Pipes将XML数据转换为JSON，并在地图上显示多个城市的天气状况。第二个应用则展示了如何通过解析GeoRSS格式的XML文件，在地图上标记全球范围内最近的地震活动。文章详细介绍了开发过程中的关键步骤，包括数据获取、处理、以及如何在地图上展示这些数据。
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12-01
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JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
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工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
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内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
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