首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Google广告显示不正确问题

响应式广告单元 互联网从业人员相比对于Google Adsense应该非常熟悉,它就像我们生活中常见楼宇电梯电视广告一样,是互联网上一种广告类型。每个网站通过安装一块电视,定期向用户播放广告。...只不过Google这块电视,能够根据网站内容、用户访问行为等一系列大数据为每个用户投放最感兴趣内容。...在做决定时,最重要就是广告尺寸,因为合适广告尺寸对用户来说更有吸引力,也能通过展示获得更多点击。 对于布局尺寸固定网站,确定一个最好尺寸比较容易。...问题现象 如果有需求要求在PC版上显示广告,而在移动版上隐藏广告内容,这就会与Google Adsense要求冲突,因为在服务条例不允许对广告单元使用display:none或者使用其他HTML元素...官方方案 为满足上面的需求,Google Adsense允许通过CSS3media queries来对广告单元做特定修改,具体要求如下: 不能使用响应式广告控制特性,例如需要移除广告代码data-ad-format

3K31

pythonopencv直方图处理,并且设置参数criteria分享

datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S %p', ) break语法:rename(old_path, new_path)# 设置参数criteria...append() 函数可以向列表末尾添加「任意类型」元素pythonopencv直方图处理 hmac 加盐加密模块ran_str = ''.join(random.sample(string.ascii_letters...;map=cv2.imread(r"C:\Users\lenovo\Desktop\[DX6@[C$%@2RS0R2KPE[W@V.png") '产品', mkdir HelloWorld...#将公司名和统计结果赋值给新变量 如果你把fixture函数放到conftest.py文件,那么在这个文件所在整个目录下,都可以直接请求里面的fixture,不需要导入。...,无论校验内容有多大,得到hash长度是固定,可以用于对文本哈希处理(venv) E:\Codes\python_everything\begining-python\src\08>list8

87520

Go 100 mistakes之不正确比较

在软件开发中比较是非常常见操作。无论是在函数中比较两个对象,还是在单元测试中将与期望比较,比较操作实现是非常频繁。我们第一直觉是使用 == 操作符。...在Go可比较类型包括: 布尔:== 和 != 可以比较两个布尔类型是否相等 数字:== 和 != 可以比较两个数字类型是否相等。...如果两个具有相同类型或能够转成成相同类型,那么这两个操作也是可以正常编译。 字符串:== 和 != 可以比较两个字符串是否相等。...= 可以比较两个通道是否是由同一个make创建或者两个都是nil 如果struct和array仅有可比较类型组成,我们也可以将他们添加到此列表。所以,在该列表没有map和slice。...在第一个版本,customer结构体是由一个单一可比较类型(一个字符串)组成,所以使用==进行比较是合法

1.1K10

技术|直方图绘制——R语言&Python篇

昨天我们介绍了使用Excel进行直方图绘制,今天我们来介绍R语言和Python下绘制方法。 ?...R语言篇 首先我们来介绍R语言下直方图绘制,因为R语言是专门用于统计分析软件,所以在不调用任何包情况下就可以进行直方图绘制。...为了便于理解(对初学者来说好看不好看问题可以缓一缓再说),本次教程直方图绘制就采用不加载包形式进行绘制,数据还是采用和昨天一样实例数据。完整绘制代码如下: ? ?...matplotlib这个第三方库hist函数参数和R基本一致,也有col(颜色)\xlab(x轴标题)等。...总结 R&Python VS Excel 结合昨天内容,大家已经发现了,在R和Python,绘制直方图时候,我们并不需知道数据取值范围情况,软件会帮我们自动分好组。

1.3K40

R语言ggtree画圆形树状图展示聚类分析结果

image.png 做完聚类分析通常可以选择树形图来展示聚类分析结果,之前公众号也分享过一篇文章 R语言聚类树图小例子 如果样本数不是很多,可以选择矩形树状图。...但是样本数如果比较多,比如今天一位公众号读者留言说他有160多个样本,这样矩形树状图就会比较宽或者比较长。这个时候就可以选择用圆形柱形图来展示。 那么圆形树状图如何实现呢?...应该是需要更新到最新ggtree版本。如何更新R包这里我没有仔细研究。...我直接安装了R4.0.3,然后在这个R版本里安装ggtree install.packages("BiocManager") BiocManager::install("ggtree") 这个时候再运行上面提到例子就可以直接得到结果...image.png 基本美化 把树形状改为圆形,添加样本名称 ggtree(hc,layout = "circular")+ geom_tiplab2(offset=10)+ xlim(0,300

3.1K70

如何调整EasyDSS平台点播文件显示播放次数不正确问题?

之前我们在EasyDSS某个定制版本增加了一个点播视频播放次数显示功能,该功能初次测试时候是正常,但是在点播文件第二层目录以及更多层目录,播放次数显示不再增加了。...image.png 经过研究代码发现,此处是获取点播文件目录地址有错,导致系统找不到目标文件,因此在前端反映中就是无法增加播放次数。...image.png 解决此问题则需要我们对第二层目录代码进行进一步优化和判定。...在获取点播文件路径多层目录结构时,只取第一级目录,再拼装完整点播文件路径、代码: image.png 优化后页面子目录文件则可以正常获取播放次数: image.png EasyDSS商用流媒体服务器提供一站式转码...、点播、直播、时移回放服务,极大地简化了开发和集成工作,并且EasyDSS支持多屏播放、自由组合,能够满足企业视频信息化建设方面的需求,欢迎大家了解和试用。

1.3K30

Excel图表学习62: 高亮显示图表最大

在绘制柱状图或者折线图时,如果能够高亮显示图表最大,将会使图表更好地呈现数据,如下图1所示,表示西区柱状颜色与其他不同,因为其代表数值最大。 ?...图1 下面我们来绘制这个简单图表,示例数据如下图2所示。 ? 图2 选择数据表,单击功能区“插入”选项卡“图表”组“簇状柱形图”,得到如下图3所示图表。 ?...图3 下面,添加一个额外系列数据,代表想要高亮显示。在数据表右侧添加一列,并输入公式: =IF([销售额]=MAX([销售额]),[销售额],NA()) 结果如下图4所示。 ?...图4 可以看到图表添加了一个新系列,现在需要将这两个系列重叠起来。 选择图表系列,按Ctrl+1组合键调出“设置数据系列格式”界面,将系列重叠设置为100%,如下图5所示。 ?...图5 至此,高亮显示图表最大达成。超级简单!

2.3K20

Excel应用实践23: 突出显示每行最小

图2 第3步:在“选择规则类型”中选取“使用公式确定要设置格式单元格”,在“为符合此公式设置格式”输入公式: =A1=MIN($A1:$E1) 单击对话框“格式”按钮,设置“填充”为红色,...当你修改设置了条件格式区域中数据时,Excel会自动判断并将该行最小突出显示,如下图4所示。 ? 图4 还有一种操作稍微复杂一点,但容易理解方法。...如下图5所示,先算出每行最小,即在单元格G1输入公式: =MIN(A1:E1) 下拉至相应行。 ?...图5 选择单元格区域A1:E1,单击功能区“开始”选项卡“样式”组“条件格式—突出显示单元格规则—等于”,如下图6所示。 ?...图6 在弹出“等于”对话框,输入其右侧含有该行最小单元格,或者单击右侧单元格选取器选取含有该行最小单元格,如下图7所示。 ? 图7 单击“确定”。

5.6K10

R语言缺失探索强大R包:naniar

简介 缺失在数据无处不在,需要在分析初始阶段仔细探索和处理。在本次示例,会详细介绍naniar包探索缺失方法和理念,它和ggplot2和tidy系列使用方法非常相似,上手并不困难。...本次学习主要探讨3个问题: 开始探索缺失 探索缺失机制 模型化缺失 如何开始探索缺失 当你面对新数据时,可能首先会使用各种汇总函数查看数据基本情况,比如: summary() str()...y = Ozone)) + geom_miss_point() + facet_wrap(~Month) + theme_dark() 可视化变量缺失...主要有: replace_with_na replace_with_na_all replace_with_na_at replace_with_na_if 和dplyrreplace_na()用法完全一样...模型化缺失 对缺失建立模型!如果不学习这个R包,我是真的想不到还可以这样搞缺失

1.3K40

R语言中特殊及缺失NA处理方法

R语言中存在一些null-able values,当我们进行数据分析时,理解这些是非常重要。...通常来说,R语言中存在: NA NULL NaN Inf/-Inf 这四种数据类型在R中都有相应函数用以判断。 NA NA即Not available,是一个长度为1逻辑常数,通常代表缺失。...drop_na(df,X1) # 去除X1列NA 2 填充法 用其他数值填充数据框缺失NA。...replace_na(df$X1,5) # 把dfX1列NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包fill()函数将上/下一行数值填充至选定列NA。...3 虚拟变量法 当分类自变量出现NA时,把缺失单独作为新一类。 在性别,只有男和女两类,虚拟变量的话以女性为0,男性为1。如果出现了缺失,可以把缺失赋值为2,单独作为一类。

2.8K20
领券