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  • 错误: 服务器的TV已打开,外网连接服务器TV,一直显示正在连接,正在初始显示参数的原因。 二、分析原因: 1、 teamview简介TV 2、 服务器必须要开一个远程端口,意思是必须要有人远程桌面,才能使用...

     

    一、错误

     错误:  服务器的TV已打开,外网连接服务器TV,一直显示正在连接,正在初始化显示参数的原因。

     

     

     

    二、 分析原因:

     

    1、 teamview简介TV

    2、 服务器必须要开一个远程端口,意思是必须要有人远程桌面,才能使用TV。

    3、为什么必须有人远程桌面,才能使用TV?

         因为TV的账户和密码泄露,服务器就会遭受攻击的。

    4、桌面远程的命令是mstsc 或者mstsc /admin,用命令mstsc /admin可以把正在远程连接服务器的人挤下去。

     

    三、解决方法:

     

    1、用快捷win+R,启动运行窗口,输入桌面远程命令:mstsc /admin,点击确定。

     

     

    2、在计算机中输入连接服务器网址,点击连接。

     

    4、 输入用户名和密码,出现证书页面,点击是。

     

     

    5.服务器连接成功后,打开服务器的TV,然后外网的TV就可以连接服务器TV了

     

     

    后续:

         最近两天干一件傻事,我的电脑远程桌面连接开启,公司开发连接TV操作服务器,我一直认为我的电脑鼠标是不能动,不能在本机有任何操作,不然他们TV连接中断;其实不是的,只要远程桌面连接开启不是最小化,本机可以有任何操作的,他们TV远程连接并无影响。

       我特么的傻帽,浪费两个下午时间.。。。

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/qy1234/p/9324456.html

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  • UTM 为“Urchin Tracking Module”的简写,中文的大概意思就是跟踪模块,其主要作用是用于追踪流量来源,根据不同的参数来统计不同渠道、不同内容的数据细分,有助于精细的运营分析,多用于广告...

    浏览网页或者点击广告的时候,细心的朋友们或者有关注浏览器地址栏的 URL 链接时,一定会发现 utm_source 或者与其类似的链接,那么链接中的这个UTM参数有什么用呢?

    UTM 为“Urchin Tracking Module”的简写,中文的大概意思就是跟踪模块,其主要作用是用于追踪流量来源,根据不同的参数来统计不同渠道、不同内容的数据细分,有助于精细化的运营分析,多用于广告投放来源参数设置,能够帮助对比区分优劣渠道,有助于判断流量在转换计算等。

     

    UTM 的参数不仅只有 utm_source ,其中还有如下几个:

    • utm_source,广告系列来源,使用 utm_source 来标识搜索引擎、简报名称或其他来源。例如:utm_source=google
    • utm_medium,广告系列媒介,使用 utm_medium 来标识媒介,比如电子邮件或每次点击费用。例如:utm_medium=cpc  (注:CPC是“Cost Per Click”的英文缩写。意思就是每次点击付费广告,当用户点击某个网站上的CPC广告后,这个站的站长就会获得相应的收入)
    • utm_term,广告系列字词,用于付费搜索。使用 utm_term 来注明此广告的关键字。例如:utm_term=running+shoes
    • utm_content,广告系列内容,用于 A/B 测试和按内容进行定位的广告。使用 utm_content 区分指向同一网址的广告或链接。例如:utm_content=logolink 或 utm_content=textlink
    • utm_campaign,广告系列名称,用于关键字分析。使用 utm_campaign 来标识特定的产品促销活动或战略性广告系列。例如:utm_campaign=spring_sale

    其实这些使用最为常见的可能还是 utm_source,用于其统计流量来源就可以了,同样这些参数其实也都并没有具体的使用规范,国内许多的网站或者应用都是很个性化的定义一个任意参数来区别。

    在实际使用中我们关注的更多的就是区分来源和流量

    转载于:https://www.cnblogs.com/feixiablog/p/9373291.html

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    题目描述
    请实现两个函数,分别用来序列化和反序列化二叉树

    题目分析: 序列化是层次遍历吗
    反序列化是什么意思?

    对于序列化:使用前序遍历,递归的将二叉树的值转化为字符,并且在每次二叉树的结点
    不为空时,在转化val所得的字符之后添加一个’ , '作为分割。对于空节点则以 ‘#’ 代替。
    2. 对于反序列化:按照前序顺序,递归的使用字符串中的字符创建一个二叉树(特别注意:
    在递归时,递归函数的参数一定要是char ** ,这样才能保证每次递归后指向字符串的指针会
    随着递归的进行而移动!!!)

    # -*- coding:utf-8 -*-
    # class TreeNode:
    #     def __init__(self, x):
    #         self.val = x
    #         self.left = None
    #         self.right = None
    class Solution:
        def __init__(self):
            self.flag = -1
             
        def Serialize(self, root):
            # write code here
            if not root:
                return '#,'
            return str(root.val)+','+self.Serialize(root.left)+self.Serialize(root.right)
             
        def Deserialize(self, s):
            # write code here
            self.flag += 1
            l = s.split(',')
             
            if self.flag >= len(s):
                return None
            root = None
             
            if l[self.flag] != '#':
                root = TreeNode(int(l[self.flag]))
                root.left = self.Deserialize(s)
                root.right = self.Deserialize(s)
            return root
    
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    《利用python进行数据分析》学习笔记

    通用函数

    通用函数,或称ufunc,是一种对数组(还是指的是ndarray数组)进行逐个元素进行标量操作,并将这些返回的结果封装进行向量化的函数
    通用函数有很多种,比如较简单的逐个元素转换的一元通用函数:在这里插入图片描述
    也有接收两个数组返回一个数组作为结果的二元通用函数:
    在这里插入图片描述
    也有接收多个数组,返回多个数组的函数(例子里是返回小数部分和整数部分):
    在这里插入图片描述
    通用函数接收一个可选参数out,允许对数组按位置操作(没太理解什么意思,先把书中原文放这,例子也是,等后面看看):
    在这里插入图片描述
    通用函数自然不止这些,还有很多,具体的见教材107页,等有需要再去查照好了;
    **

    使用数组进行面向数组编程

    **
    前面说过,Numpy可以使用数组来代替一些循环语句,这也是ndarray数组的优势之一。这种利用数组表达式来代替显式循环的方法,叫做向量化。
    示例如下(np.meshgrid接收两个一维的数组,并根据两个数组的所有(x,y)对生成一个二维矩阵):
    在这里插入图片描述
    现在按照数组进行函数操作,而不用写循环语句:
    在这里插入图片描述
    图例显式是这样的(图没出来,明天检查下原因,应该是设置问题):
    在这里插入图片描述
    **

    将条件逻辑作为数组操作

    **
    Numpy的numpy.where函数可看作三元表达式 x if condition else y的向量化版本:
    在这里插入图片描述
    可以看到两者的结果是一致的,但后者的输出值也是一个数组;
    在处理很大的数组时,使用numpy.where就有优势了,后者会快很多,而且在多维数组时,前者也就没法使用了;
    np.where的后两个参数并不需要时数组,是标量也可以,因此,这个函数的一个重要的用途就是利用一个数组来生成一个新的数组:
    在这里插入图片描述
    也可以这样数组和标量掺杂着当参数使用,即传递给numpy.where的参数既可以是同等大小的数组,也可以是标量:
    在这里插入图片描述
    **

    数学和统计方法

    **
    许多计算整个数组统计值的函数也可以用在adarray数组中,当然也可以使用顶层的Numpy函数:
    在这里插入图片描述
    像sum、mean这类函数还有一个可接收的参数axis,表示给定的轴向(0,行向、1,列向,我暂时是这么理解的),并根据给定的轴向生成低一维度的数组:
    在这里插入图片描述
    更高维度的数组切片会按照轴向进行聚合:
    在这里插入图片描述
    第一个是累积的和,第二个是累积的积,看清楚;

    **

    布尔值数组的方法

    **
    布尔值会被强制指定为1(True)和0(False),因此SUM
    等参数也可以使用布尔值作为参数:
    在这里插入图片描述
    对于布尔值数组,有两个好用的方法:all和any,表示至少有一个,以及全部都是,和其他地方这两个函数的意思一致:在这里插入图片描述
    此外,这些方法也是可以用于非布尔值的数组,所有的非0元素都会被视作为True。
    **

    排序

    **
    Numpy的数组是可以使用sort方法对其进行排序的:
    在这里插入图片描述
    对于高维的数组,可以使用axis参数对其限制,选择排序的轴向:
    在这里插入图片描述
    顶层的np.sort方法返回的是已经排好序的数组拷贝,而不是对原数组按位置排序(这我就不理解了,原数组的不是都被改变了么,怎么还是拷贝?),取得其中的分位数(5%)可以使用下面的方法:
    在这里插入图片描述
    **

    两个重要的方法

    **
    np.unique:返回数组中的唯一值并排序,也就是去重后排序呗:
    在这里插入图片描述
    纯python代码当然也可以实现:
    在这里插入图片描述
    np.in1d:检查一个数组中的元素是否在另外一个数组中,返回一个布尔值数组
    在这里插入图片描述
    Numpy中其他集合函数列表:
    intersect1d(x,y):交集,并排序;
    union1d(x,y):并集,并排序;
    setdifff1d(x,y):差集;
    setxor1d(x,y):异或集(交集-并集)

    **

    使用数组进行文件输入和输出

    **
    这部分没什么意思,只讨论了Numpy内建的二进制格式,文本格式的内容在附录中,等后面再看好了,反正基本也会是用pandas进行存输:
    存:单个数组
    在这里插入图片描述
    存:多个数组
    在这里插入图片描述
    存,并压缩文件:
    在这里插入图片描述
    读取都是一个方法:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    **

    线性代数

    **
    因为Numpy中的数组*是逐元素进行计算的,所以矩阵的乘法需要函数dot参与:
    在这里插入图片描述
    x.dot(y)和np.dot(x,y)结果相同:在这里插入图片描述
    @也可以作为中缀操作符,用于矩阵点乘(这个方便一点):在这里插入图片描述
    numpy.linalg拥有一个矩阵分解的标准函数集,以及一些其他的函数,使用其中的函数可以进行矩阵分解:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    函数集中的其他函数在教材118页有列举,主要都是矩阵的运算,包括求逆矩阵、奇异值分解等内容;
    **

    伪随机数生成

    **
    numpy.random模块可以高效得生成多种概率分布下的完整样本值数组(例:4*4的正态分布样本数组):在这里插入图片描述
    而且,相较于python内建的random模块,numpy.random在生成大型样本时的速度快了一个量级:
    在这里插入图片描述
    这些随机数被成为伪随计数,因为它们是由确定的算法,根据随机数生成器中的随机数种子生成的(也就是说如果种子一样,你多次生成的随机数样本也是一样的),可以通过np.random.seed来更改Numpy的随机数种子:
    在这里插入图片描述
    numpy.random的数据生成函数公用一个全局的随机数种子,如果想避免全局状态,可以使用mumpy.random.RandomState生成一个随机数生成器(是要再生成一个独立的随计数种子?),使数据独立于其他的随机数:在这里插入图片描述
    教材119页有部分常用的函数列表,包括从各种分布中抽取样本;

    **

    示例:随机漫步

    **
    经典的随机漫步的纯python实现如下:
    在这里插入图片描述
    可视化:
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    使用np.random模块模拟一次性抽取1000次掷硬币的结果,随后计算累计值也是一样的效果:
    在这里插入图片描述
    可以在漫步的轨道上提取一些统计数据:
    在这里插入图片描述
    还有一种常用的数据:穿越时间,即随计漫步的某一步到达了某一个特定值例如想知道漫步中何时朝着一个方向连续走了10步,np.abs(walks)>=10可以返回一个布尔数组,但要想知道首次到达的位置,可以使用argmax函数,该函数返回布尔值数组中最大值的第一个位置(TRUE):
    在这里插入图片描述

    **

    一次性模拟多次随机漫步

    **
    如果输入一个2个元素的元组,就可以生成一个二维的抽样数组,再修改相应的代码,随机步数也可以相应修改:
    在这里插入图片描述
    同样可以提取其中的统计数据:在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    如果想知道30或-30的穿越时间,因为不确定是否真的有连续走30步,可以使用ANY方法检查一下:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    同样的使用ARGMAX函数获取具体位置(不过这里为什么要使用个mean函数?)
    在这里插入图片描述
    其他分布的随机漫步也是很容易实现的,只要换一个相应的随机数生成函数,如正态分布:
    在这里插入图片描述

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