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hhdb数据库介绍(9-10)
hotdb:dnid = dnid_value*/ 要执行的SQL 注意 dnid_value的值为某个数据节点的ID号。用户可以替换dnid_value的值来指定具体的分片节点。 例如： /*! 用户可以通过关系集群数据库可视化管理平台中的"数据节点"页面，找到数据节点ID为1的存储节点名称，并在"存储节点"页面中搜索指定的存储节点名称，即可定位到实际的数据库。 用户可以替换table_name的值指定相应的拆分规则，通过替换column_value的值来指定使用该分片字段的值对应的分片节点。 例如: /*! 连接绑定 为了防止连接池被污染，当使用HINT操作后，计算节点会绑定当前HINT查询使用的逻辑库关联的后端连接（即计算节点与存储节点的连接），所有涉及到后端的操作均在绑定的连接范围内被允许。 若不重建连接，当HINT使用后，有其他操作涉及到与原逻辑库绑定的后端连接之外的新的数据节点时，之前绑定的后端连接会失效，前端连接会被自动重建。
31510编辑于 2025-03-12 - 来自专栏精益六西格玛资讯
基于FMEA的产品质量把控
无论如何，如果有风险，可以使用FMEA进行分析，这对于我们的产品和处理生活问题都是一样的。 从产品的角度来说，如果会发生一个可能的风险，就要评估如果真的发生了会有多严重，用严重性R来评分，比如产品功能失效，一般评分7-8，但如果失效造成严重后果，比如造成伤害或死亡，就视为安全风险，评分9-10 不管程度有多严重，我们都不希望风险真的变成真正的失败，所以需要对失败的概率进行评估，用O进行评估，1-10对应0失败率到10%的失败率。最后一个要监测的指标是检测能力，用N来评价，识别检测程度。 但如果碎玻璃飞出，会刺伤甚至致人死亡，那么严重程度会被评为9-10分，所以我们宁愿有8分的功能失效，也不愿意有9-10分的安全失效，这需要通过设计来实现；2.降低发生概率，找出问题原因，控制原因条件，降低发生概率 比如粘接后发现腐蚀导致的功能缺陷，影响会小一些，解决成本就是一个屏幕的全部成本。只有当OQC发现影响会很大，可能涉及整批的筛选等。
46240编辑于 2022-10-13 - 来自专栏全栈程序员必看
用户体验–NPS&满意度指标[通俗易懂]
NPS值（Net Promoter Score，净推荐值）是度量“客户向他人推荐某品牌/产品/服务倾向”的指标，是当前国际通用的衡量客户行为忠诚的核心指标，本质上是一种客户口碑及行为忠诚 2. 通过教育行业调研发现，口碑推荐是用户愿意体验尝试产品的最主要、也是最为信任的渠道，同时也是在促进用户购买决策中起到至关重要的作用，因此要持续监控NPS指标，营造口碑效应 3. NPS的分值应如何解释和解读？ NPS值计算规则：NPS（净推荐值）=推荐者（打分9-10分）% – 贬损者（打分1-6分）% a. 打分9-10分称为推荐者：他们对产品很满意，对品牌很忠诚，并愿意将产品介绍给朋友/熟人 b. 相比于NPS的动态性指标，用户满意度是衡量用户体验的静态指标，针对产品自身表现评价，结果相对稳定，适合横向对比产品各个环节的体验感知结果，实现对用户现有体验感知的量化评估 3.
3.6K30编辑于 2022-09-01 - 来自专栏雪胖纸的玩蛇日常
老男孩Python全栈开发（92天全）视频教程 自学笔记19
day19 课程内容： 第19天的课程就是复习一些正则表达式，以及说一下计算器的思路，我就把我做的计算器代码当这一天的内容吧。 计算器作业：不eval函数，计算能计算：'1-2*((60-30-8*(9-10/3+7/297/9000+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))' 的计算器 用了三天两夜才算写出来， 还有就是代码的逻辑，一开始，我写计算器的时候，恨不得一个函数解决战斗，结果盘根错节的直接蒙了。 #s=1-2*((60-30-8*(9-10/3+7/297/9000+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2)) #判断有没有字母，支持浮点型 import re,time def start s.replace(ret.group(), s1) else: flag2 = False return s def jsq(s='1-2*((60-30-8*(9-
57670发布于 2018-06-08 - 来自专栏练小习的专栏
Firefox 7正式支持 text-overflow: ellipsis终于赶上IE6的脚步
overflow" value must be different from "visible" */ -o-text-overflow: ellipsis; /* Opera 9-
64190发布于 2017-12-29 - 来自专栏音视频咖
腾讯云视频云(点播&直播)产品双月刊(2020.9月&10月)
主要优势： （1）VOD媒资支持过期时间设置 （2）VOD媒资支持按属性进行筛选媒资 （3）VOD媒资支持批量编辑，包含标签、分类、过期时间、禁播 （4）VOD媒资支持自定义表头扩展 （5）VOD媒资的媒资导出优化 功能2：新手指引 适用对象：点播新手用户或第一次注册用户 主要优势：简单易用的新手指引，指引教程将向您展示如何轻松开始使用云点播，为您提供相关操作的引导 功能3：拉取点播图片制作封面 适用对象：点播所有用户 （2）未开通过导播台的新用户免费赠送资源包一个 【重要文档更新】 【云点播VOD】 1、快捷编辑 新版媒资管理功能上线，用户可以快捷地修改媒资信息 2、筛选视频 新版媒资管理功能上线，用户可以快捷地筛选视频 3、查看视频 新版媒资管理功能上线，用户可以快捷地查看文件属性 【云直播CSS】 1、云直播使用限制 补充说明云直播在使用中的限制和规则 2、云直播控制台介绍 新版控制台菜单的功能定位与使用指引 3、 6.腾讯V+俱乐部计划正式启动，与100家合作伙伴共创百亿价值 【热门问答】 云直播“你问我答”第6季（9-10月） 云点播“你问我答”第6季（9-10月） 【重磅活动】 【双11盛惠】视频云双11狂欢
3.9K61发布于 2020-11-04 - 来自专栏数据魔术师
2022年华中科技大学管理学院 “全国优秀大学生暑期夏令营”(学术型)招募启事
2022 华中科技大学管理学院 “全国优秀大学生暑期夏令营”(学术型) 招募启事 管理学院将于2022年7月9-10日网上举行“2022华中科技大学管理学院全国优秀大学生暑期夏令营（学术型）”活动 管理学院2023年预计招收的推免生或直博生将直接从本次夏令营的优秀营员中择优录取，不再组织2023年推荐免试研究生面试。 5．全国大学英语六级考试（CET-6）成绩达到425分及以上，具有良好的英语写作与表达能力。 6．有志于从事学术研究工作，有较强的科学研究能力。 NO.02 丨申请基本条件 2023年我院可接收推免生的专业如下（最终目录以2023年招生简章为准）： 备注： 1. * 标注为2023年我院可接收直博生的专业； 2.直博生在优秀的本科生中选拔产生 NO.05 丨时间安排 2022年6月16-25日：线上报名 2022年6月30日：华中科技大学管理学院官网公布入营名单 2022年7月9-10日：夏令营活动（线上） 信息咨询 咨询电话：027-87556491
1.1K50编辑于 2022-06-17 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤深度 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取阳离子交换容量，预测平均值和标准偏差数据集
有效阳离子交换容量预测了 0-20 厘米和 20-50 厘米土壤深度的平均值和标准偏差， 像素值必须使用 exp(x/10)-1 进行反向转换。 在茂密的丛林地区（通常在非洲中部），模型精度较低，因此可能会看到条带（条纹）等伪影。 决策农业创新解决方案有限公司 (iSDA) 使用机器学习、遥感数据和超过 100,000 个分析土壤样本的训练集，以 30 m 像素大小对土壤特性进行了预测。 color="#982D80" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#B63679" label="<em>9-</em> color="#982D80" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#B63679" label="<em>9-</em>
16000编辑于 2024-05-24 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的淤泥含量数据，预测平均值和标准偏差
土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取含砂量，预测平均值和标准偏差。 像素值必须使用 exp(x/10)-1 进行反向转换。 在茂密的丛林地区（通常在非洲中部），模型精度较低，因此可能会看到条带（条纹）等伪影。 决策农业创新解决方案有限公司 (iSDA) 使用机器学习、遥感数据和超过 100,000 个分析土壤样本的训练集，以 30 m 像素大小对土壤特性进行了预测。 color="#002D6C" label="7-9" opacity="1" quantity="9"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="<em>9-</em> color="#002D6C" label="7-9" opacity="1" quantity="9"/>' + '<ColorMapEntry color="#16396D" label="<em>9-</em>
15800编辑于 2024-05-24 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Landsat 8 Landsat8 Collection2大气层顶反射率数据
简介 Landsat8 TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度 OLI包括9个波段，空间分辨率为30米，其中包括一个15米的全色波段，成像宽幅为185x185km。TIRS用于收集地球两个热区地带的热量流失，能够了解所观测地带水分消耗。 33 percent confidence)2: Medium, (34-66 percent confidence)3: High, (67-100 percent confidence)Bits 9- percent confidence) 2: Medium, (34-66 percent confidence) 3: High, (67-100 percent confidence) Bits 9-
48700编辑于 2024-05-24 - 来自专栏bit哲学院
Python编程学习——运用python编写简单的计算器程序
参考链接： 用Python编写自己的len() 简单计算器的程序实现 一、功能要求： 实现用户输入算式，其中包含加减乘除，括号以及空格的算式，并且优先计算最里的括号的算式，例如1+ 22*3 2-2 2*(2 3 1+34*33/4+55*(1 2-5 *8+7/ 9)+(20+(39/13+8)+8*4-9)+7 8/9-10*76+(8 6*9)) 二、要求与知识点： 1、要求不能使用 eval () 的方法 2、字符串的处理 3、正则表达式的使用，re模块 4、递归函数的使用 三、程序的大概思路： 避免毫无头绪的编写，先从最简单的不包含括号的加减、乘除简单逻辑开始编写，每种编写一个函数 同时通过网上相关资料的查询，并通过自己的理解，实现了部分的改良，以此得到小的进步。 (main_func()) print(eval("1+22*32-22*(231+34*33/4+55*(12-5*8+7/9)+(20+(39/13+8)+8*4-9)+78/9-10*76
1.1K00发布于 2020-12-31 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的磷数据，预测平均值和标准偏差
土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取磷，预测平均值和标准偏差。 像素值必须使用 exp(x/10)-1 进行反向转换。 在茂密的丛林地区（通常在非洲中部），模型精度较低，因此可能会看到条带（条纹）等伪影。 决策农业创新解决方案有限公司 (iSDA) 使用机器学习、遥感数据和超过 100,000 个分析土壤样本的训练集，以 30 m 像素大小对土壤特性进行了预测。 color="#F48849" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="<em>9-</em> color="#F48849" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#FBA139" label="<em>9-</em>
20610编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——2001-2017年非洲土壤在 0-20 厘米和 20-50 厘米的土壤深度处可提取的含硫量数据，预测平均值和标准偏差
土壤深度为 0-20 厘米和 20-50 厘米的可提取硫砂量，预测平均值和标准偏差。 像素值必须使用 exp(x/10)-1 进行反向转换。 在茂密的丛林地区（通常在非洲中部），模型精度较低，因此可能会看到条带（条纹）等伪影。 决策农业创新解决方案有限公司 (iSDA) 使用机器学习、遥感数据和超过 100,000 个分析土壤样本的训练集，以 30 m 像素大小对土壤特性进行了预测。 color="#E97158" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#F48849" label="<em>9-</em> color="#E97158" label="8-9" opacity="1" quantity="23"/>' + '<ColorMapEntry color="#F48849" label="<em>9-</em>
16210编辑于 2024-02-02 - 来自专栏bit哲学院
Python编程学习——运用python编写简单的计算器程序
参考链接： Python程序制作一个简单的计算器 简单计算器的程序实现 一、功能要求： 实现用户输入算式，其中包含加减乘除，括号以及空格的算式，并且优先计算最里的括号的算式，例如1+ 22*3 2- 2 2*(2 3 1+34*33/4+55*(1 2-5 *8+7/ 9)+(20+(39/13+8)+8*4-9)+7 8/9-10*76+(8 6*9)) 二、要求与知识点： 1、要求不能使用 eval() 的方法 2、字符串的处理 3、正则表达式的使用，re模块 4、递归函数的使用 三、程序的大概思路： 避免毫无头绪的编写，先从最简单的不包含括号的加减、乘除简单逻辑开始编写，每种编写一个函数 同时通过网上相关资料的查询，并通过自己的理解，实现了部分的改良，以此得到小的进步。 (main_func()) print(eval("1+22*32-22*(231+34*33/4+55*(12-5*8+7/9)+(20+(39/13+8)+8*4-9)+78/9-10*76
1.4K40发布于 2021-01-27 - 来自专栏脑电信号科研科普
Molecular Psychiatry：家庭收入对儿童脑功能连接的影响
例如，我们和其他人最近报道了家庭收入(Fl)、认知表现和大脑形态测定之间的关联，例如，来自低收入家庭的9-10岁儿童的认知表现较差，皮质灰质体积较小，皮质面积较薄。 本研究旨在评估Fl、认知表现和功能连接指标之间的关系，以及它们在ABCD研究中9-10岁儿童(n=8739)的可重复性。 我们还使用因果中介检验了认知表现会介导Fl对DMN连通性影响的假设分析（CMA）。2. 材料和方法2.1 参与者青少年大脑认知发展研究是一项对11800多名9-10岁儿童进行的多地点纵向研究。 在这里，我们展示了一大批9-10岁的美国男孩和女孩，儿童贫困与大脑连通性的变化有关，而大脑连通性的变化部分是由与收入相关的认知表现差异所介导的。 本研究表明，家庭收入与9-10岁儿童的脑容量、认知表现和功能(但不是结构)连通性指标之间存在可重复的小关联，而Fl对脑容量的影响并未混淆。
48830编辑于 2023-09-14 - 来自专栏小浩算法
漫画：经典鹅厂面试题（4sum - nSum）
本题是 三数之和 的进阶版本。 我们第一步肯定还是先排序（这个在三数之和里也讲了，排序的目的有两个：1、方便跳过重复元素 2、可以利用排序的特性，直接过滤掉重复计算） 排完序的数组长这样： ? 然后下来就是设置我们需要的四个值了：（待固定的两个值，以及双指针） ? 其实固定的方法还是一样，因为我们已经固定了 i，只需要对 i+1 就可以得到我们待固定的 j。 这是什么意思呢： 第 3 行和第 8 行分别处理了 i 和 j 重复值的情况。 第 4-5 和 9-10 就是我们上面说的，利用排序的特性，直接过滤掉重复计算了。 那一会儿我们就可以尝试把 4-5 和 9-10 去掉，看看会不会报错，这个一会儿再说。 剩下的逻辑就是在双指针循环体内查找另外两个元素了。
77720发布于 2020-04-14 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
长这么大才读懂高并发核心编程，限流原理与实战，Nginx漏桶限流
图9-9 Nginx限流后10秒内连续刷新的第1次输出 10秒内连续刷新，第1次之后的输出如图9-10所示。 图9-10 Nginx限流后10秒内连续刷新第1次之后的输出 接下来详细介绍Nginx的limit_req_zone和limit_req两个指令。 指令的key部分是一个表达式，其运行时的值将作 为流量计数的关键字，key表达式包含变量、文本和它们的组合。 limit_req_zone指令的zone属性用于定义存储相同key值的请求计数的共享内存区域，格式为name：size，name表示共享内存区域的名称（或者说限流规则的名称），size为共享内存区域的大小 limit_req指令的burst参数的配置使得Nginx限流具备一定的突发流量的缓冲能力（有点像令牌桶）。
80880编辑于 2022-10-28 - 来自专栏腾讯社交用户体验设计
龙王黑话 ｜ 看懂这篇文整个人都年轻了
旁友，随着一年年的长（bian）大（lao）， 你是否发现你和现在年轻人的鸿沟越来越深？ 你是否常听到年轻人讲着听不懂的话？ 你是否猜都猜不到某些词的真实含义？ 深有同感？ 那赶紧，咱们来补习 十个年轻人粉的圈内常见黑话！ 不服气？那咱们来看看 这些不同圈子内的对话，你能看懂几句？ 前方高能预警~~ 三 二 一 开始！ 旁友，你能看懂以上几个对话？ 看懂9-10个——别问，问就是年轻人 看懂6-8个——从容游走的年轻人 看懂3-5个——尚在圈内的年轻人 看懂0-2个——努力跟上的年轻人 其实，年轻人的圈子远不止这10个， 每个圈子内也不都只是年轻人 ， 不同的圈层的历史、文化、语言和认同 都值得去探索和沉浸！ 圈子里还有哪些圈外人不懂的黑话？ 等你哟~(๑•̀ㅂ•́)و✧ ---- PS：ISUX 开通粉丝QQ群啦！
51620发布于 2020-07-24 - 来自专栏全栈程序员必看
NPS监控体系详解
1.NPS监控原理及意义 原理： 通过定期调研市场用户的净推荐值，牵引质量在具体领域的改进； 优势： 践行绝对的用户导向 以NPS为主线进行融合分析（将品牌影响力、产品销量、市场份额与历史数据表现联系起来 NPS3 δNPS：阶段差值为δNPS=NPSM-NPS1 领域NPSM 关注度 好评率 差评率 **用户群九宫格分群：** 核心产品NPS=绝对推荐-绝对贬损 绝对好评=绝对推荐=9- **贡献度计算：** 贡献度的计算引入了扩充系数贝塔，从而将核心NPS的样本范围从有观点用户扩充到全量打分用户，可以避免因有观点/无观点打分用户间分数的不均匀分布（无观点用户高分多，有观点用户吐槽多 ）带来的偏差 贡献度是体现NPS在领域表现的综合性指标，贡献度的影响因子有：绝对推荐、绝对贬损、关注度；这三个因子导致的NPS变差，需要采取不同的策略优化； 4.NPS数据处理 5.NPS分析逻辑 NPS 数据配合FFR+舆情数据使用，精准定位目标用户群+目标场景 NPS监控：当周期NPS（下降的机型）—>当周期下降机型（需关注的模块） NPS分析：NPS监控中（需关注的机型模块）—>小版本对比
1.4K20编辑于 2022-09-05 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——LANDSATLT4LT5_L1T_ANNUAL_GREENEST_TOA归一化植被指数（NDVI）值最高的像素数据集
这些Landsat 4 TM合成物是由L1T级正射场景制作的，使用计算的大气层顶部（TOA）反射率。关于TOA计算的细节，见Chander等人（2009）。 这些合成物是由每个年度的所有场景创建的，从当年的第一天开始，一直到当年的最后一天。每一年的所有图像都包括在合成中，以最绿的像素作为合成值，其中最绿的像素指的是归一化植被指数（NDVI）值最高的像素。 这些合成物是由每个年度的所有场景创建的，从当年的第一天开始，一直到当年的最后一天。每一年的所有图像都包括在合成中，以最绿的像素作为合成值，其中最绿的像素指的是归一化植被指数（NDVI）值最高的像素。 33 percent confidence)2: Medium, (34-66 percent confidence)3: High, (67-100 percent confidence)Bits 9- percent confidence) 2: Medium, (34-66 percent confidence) 3: High, (67-100 percent confidence) Bits 9-
29810编辑于 2024-02-02
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