1、CPC (Cost Per Click)：每次点击付费，根据广告被点击次数收费； 2、CPM (Cost Per Mille)：展示付费，广告每展现给一千人所需花费的成本，又称为千人展现成本; 3、CPT (Cost Per Time): 按照时长来付费，广告主以固定价格买断某一段时间的某个广告位的展示； 4、CPA (Cost Per Action):
版本 导入Scanpy, 其版本为'1.9.1'，如果你看到的源码和下文有差异，其可能是由于版本差异。 import scanpy as sc sc.__version__ #'1.9.1' 例子 函数pp.normalize_total用于Normalize counts per cell， 其源代码在scanpy/preprocessing/_normalization.py 我们通过一个简单例子来
前言 因为业务需要获取下一次执行时间在前端展示，查阅百度，谷歌都没能找到实现方式。通过官方文档https://django-celery-beat.readthedocs.io/en/latest/reference/django-celery-beat.tzcrontab.html了解到有相应的实现。 官方文档解读 在django_celery_beat.tzcrontab类下面有个i
题目描述： 王小二毕业后从事船运规划工作，吉祥号货轮的最大载重量为M吨，有10种货物可以装船。第i种货物有wi吨，总价值是pi。王小二的任务是从10种货物中挑选若干吨上船，在满足货物总重量小于等于M的前提下，运走的货物的价重比最大。 输入： 输入数据的第一行有一个正整数M(0 < M < 10000)，
1. 前言 为了解 Redis 在不同配置环境下的性能表现，Redis 提供了一种行性能测试工具 redis-benchmark（也称压力测试工具），它通过同时执行多组命令实现对 Redis 的性能测试。性能测试的作用是让我们了解 Redis 服务器的性能优劣。在实际的业务场景中，性能测试是必不可少的。在业务系统上
这道题如果不是任意模数的话还是比较平凡的（ 这道题的式子其实很好推，根据康托展开的思路，一位一位考虑，只不过是多重集，可能有重复情况，排除即可，每一位的式子为： \[ans_i=\dfrac{(n-i)!}{\prod cnt_j}\times\sum^n_{k=i+1}[ a_k<a_i] \]（\(cnt_j\) 为 \(i-n\) 之间 \(j\) 的个数，\(a_i\)
StatisticNode 结构 关键的引用树栈 从图上可知,StatisticNode 的调用栈的顺序,和几个类的关系,今天我们开始分析这几个类的结构和功能点 父类及其接口 Node, 用来统计的接口, 其方法大部分都是数据汇总类 /** * Get incoming request per minute ({@code pass + block
CPU参数 # lscpu Architecture: x86_64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 4 On-line CPU(s) list: 0-3 Thread(s) per core: 2 Core(s) per socket: 2 Socket(s): 1 NUMA node
手册： https://cloudinit.readthedocs.io/en/latest/index.html 1. 安装 # dnf install -y cloud-init 2. 配置 # cat /etc/cloud/cloud.cfg users: - default - name: rocky groups: wheel shell: /bin/bash lock_passwd: 0 passwd: $6$MySalt$Ns31ZOCCyA3AXLjaqyV
Luminance is a photometric [光度] measure of the luminous intensity [发光强度] per unit area of light travelling in a given direction. It describes the amount of light that passes through, is emitted from, or is reflected from a particular area, and falls wit
一、简介 1.Fiddler 是介于客户端和服务器之间的http代理 2.多用于web调试 监控浏览器所有的HTTP/HTTPS流量 查看、分析请求内容细节 伪造客户端请求和服务器响应 测试网站的性能-jmeter联动 解密HHTPS的web会话 断点 第三方插件 3.使用场景 接口调试、接口测试、线上环境调试
#include<iostream> using namespace std; #include<string> //创建通讯录存储最多的人数 #define MAX 1000 //创建联系人结构体 struct Person { string name; int sex; int age; int phone; string adder; }; //创建通讯录结构体 struct Adressbook { struct Pers
设备信息 screenfetch 需要安装 pkg install screenfetch 处理器信息 $ lscpu Architecture: aarch64 CPU op-mode(s): 32-bit, 64-bit Byte Order: Little Endian CPU(s): 8 On-line CPU(s) list: 0-7 Vendor ID:
本文将对 STOC2022 的一篇论文: "The shortest even cycle problem is tractable" 进行解读. 虽然这是一篇很新的文章, 但是其核心技术还是相当通俗易懂的. 下文讨论的皆为无权图, 或者说, 环的长度就是经过的点的数目. 我们知道, 最短奇环是容易解决的, 因为最短奇回路 (closed w
存储随机数字 1.生成6个1~33之间的随机整数，添加到集合，并遍历集合。 public static void main(String[] args) { ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>(); Random ra = new Random(); for (int i = 0; i <6; i++) { int i1 = ra.ne
1、压测环境 操作系统：MAC电脑上虚拟出两个Linux(centos 7) 配置：2c2g 数据库版本：MySQL 5.7 vm1:安装 MySQL 5.7 数据库 vm2:安装 sysbench 2、压测方法 https://help.aliyun.com/document_detail/53632.html 参考阿里云的帮忙文档，安装并优化操作系统参数，但虚拟机配置较低， 【s
1、DSP（Demand-Side Platform）：需求方平台 2、SSP（Supply-Side Platform）：供应方平台 3、Ad Network：广告网络（网盟） 4、ADX（Ad Exchange）：广告介意平台 5、ATD（Agency Trading Desk）：代理商交易桌面 6、BTD（Brand Trading Desk）：品牌广告主内部交易桌面 7、ITD（Independent Tradin
记录 算是自己一点点小小的记录，以前很少看开源的代码，都自己闷头写，最后才发现自己写的就是shi。不看不学不练啊，读开源代码不代表不自己造轮子，而是要学会别人编程的思想并学习，自己检讨我自己。 最近确实压力很大，想把这篇文章水出来，可是一来没有人带，导师是拉项目大师，只会分配
import openpyxl inv_file = openpyxl.load_workbook("inventory.xlsx") product_list = inv_file["Sheet1"] products_per_supplier = {} print(product_list) for product_row in range(2, product_list.max_row + 1): supplier_name = produc
Proxy 可以对目标对象的读取、函数调用等操作进行拦截，然后进行操作处理。它不直接操作对象，而是像代理模式，通过对象的代理对象进行操作，在进行这些操作时，可以添加一些需要的额外操作。 1.使用proxy(),首先要实例化proxy()对象 let per = new Proxy(person,{}) person：第一个参数代
组件代码 <template> <div> <div class="slider" ref="slider"> <div class="process" :style="{ width }"></div> <div class="thunk" ref="trunk" :style="{
作者 digoal 日期 2020-08-12 标签 PostgreSQL , 计算时间间隔 , 数值 背景 计算两个时间戳的间隔, 然后转化为秒或者转化为天为单位的数值. 怎么算才是正确的? 1、错误: 时间相减, 然后转化为epoch (秒数) 因为interval类型转换为epoch时, 算法可能和预期不符. ``` postgres=#
参考： https://forums.developer.nvidia.com/t/how-to-use-wmma-efficiently/157619/2 https://github.com/BigNerd95/CUDASamples/tree/master/samples/0_Simple/cudaTensorCoreGemm （配置WARPS_PER_BLOCK为4，即可达到接近100TFLOS，一般100TFLOPS性能已经比较好。80%peak ）
题目 点这里看题目。 Public Judge 是新出来的 OJ，所以可能认不得。 不过没关系，根据 p_b_p_b 的说法，上面的题基本上都是搬的。 分析 首先，可以忽略每次加入的“位置”，因为我们始终可以保证所有的数都排在前缀上。 其次，我们注意到，如果新来的数大于当前最靠后的那个数，则最终效果是原有
一、表空间 在InnoDB中我们创建的表还有对应的索引数据都存储在扩展名为.ibd 的文件中，这个文件路径可以先通过查mysql变量datadir来得到，然后进入对应的数据库名目录，会看到很多ibd，文件名就是表名，这里有两种类型的表空间，共享表空间（或者叫系统表空间）和独立表空间文件。 对于共享
