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安卓天气预报app(二)——适配器、每小时数据展示

✅简易的安卓天气app(一)——解析Json数据、数据类封装 简易的安卓天气app(二)——适配器、每小时数据展示 ✅简易的安卓天气app(三)——城市管理、数据库操作 ✅简易的安卓天气app(四)—...MainActivity里新增private RecyclerView rlvHourWeather;并findByView注册拿到之后就可以添加适配器了,想要哪个小页面传到这个RecyclerView中,, 每小时天气小界面...,就要找一个对象,里面封装的是每小时的天气,就是说data数据0下标当天天气里还有一个对象,包了每个小时共24小时的详细数据,下面图片是解析 所以,从此hours数据的结构得知有需要封装一个数据类,还是包在当日天气...public HourViewHolder onCreateViewHolder(@NonNull ViewGroup parent, int viewType) { //绑定View,每小时数据的小页面...LinearLayoutManager.HORIZONTAL, false); rlvHourWeather.setLayoutManager(layoutManager); 到此处就能完美展示每小时数据了

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腾讯云数据库监控告警消息配置最佳实践

Mysql云监控指标告警推荐配置策略类型:云数据库/MySQL/主机监控 连接使用率 >= 80%,持续粒度5s,持续3个数据点,每小时告警一次CPU使用率 >= 80%,持续粒度5s,持续3个数据点,...每小时告警一次磁盘利用率>= 80%,持续粒度5s,持续3个数据点,每小时告警一次运行线程数>= min{64,实例CPU核数*4},持续粒度5s,持续3个数据点,每小时告警一次策略类型:云数据库/MySQL...云数据库/MySQL/备机监控(仅针对主实例、灾备实例配置)IO线程状态 !...Mysql推荐配置事件规则事件模式:云服务预设事件云服务类型:云数据库Mysql事件类型:内存OOM 主从切换 只读实例剔除...适用于开通副本只读功能的实例) 服务器故障导致实例迁移参考文档:快速配置云监控事件告警推送:事件总线 快速配置云监控事件告警推送-快速入门-文档中心-腾讯云云数据库Mysql

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游戏APP用户行为统计分析

duplicated().sum()) # 去重 zc = zc.drop_duplicates('用户唯一ID') print('去重后:',zc.shape) 3.2安装信息分析 3.2.1安装人数、注册人数...、激活率 激活率=激活人数/安装人数(这里激活人数以注册人数代替) print("安装人数:",az.shape[0]) print('注册人数:',zc.shape[0]) print('激活率:%.2f...'\n操作系统版本:\n',az.groupby('操作系统版本').系统.count()) 可见系统大部分人并没有更新最新系统,只有869人更新系统并下载游戏 3.3注册信息分析 3.3.1每日注册人数...pd.to_datetime(zc['注册时间']).dt.date print('日注册用户:\n',zc.groupby('注册日期').用户唯一ID.count()) 2020-04-26注册人数最多...(name='total') jh['percent'] =(jh['total']/7282).round(3) print(jh) 有4655人选择在当天激活,占安装人数中的63.9%,占整体注册人数中的

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UC伯克利研发史上最灵巧机器人,物品分拣每小时达300次

来源:internetofbusiness.com 翻译:肖琴 【新智元导读】加州大学伯克利分校的研究人员最近研发了一款新的机器人,由一个高分辨率3D传感器和两个高度灵活的机械臂组成,在分拣物体任务中每小时平均次数达到...平均每小时分拣300次 该系统在过去一年中经历了多次升级,最新版本由一个高分辨率3D传感器和两个机械臂组成,每个机械臂分别由不同的神经网络控制。...加州大学伯克利分校的研究生Jeff Mahler参与配置Dex-Net机器人系统 UC Berkeley的研究人员还开发了一种更好的方式来衡量分拣机器人的性能,即“每小时平均分拣次数”(mean picks...根据Goldberg教授的说法,最新版本机器人的每小时平均分拣次数达到200次~300次。这比最近Amazon举办的“机器人分拣货物挑战赛”的最好成绩要高得多,该比赛的最好成绩介于70次和95次之间。...人类的水平是平均每小时400次~600次,UC伯克利的机器人已经接近人类水平。 在演讲中,Goldberg教授补充说,它预计5年内机器人将“达到甚至超越人类分拣物品的平均水平”。

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【用户增长】渠道增长SOP:轻松实现内渠提效复盘分析

这里我们主要关注的指标是候选集对注册用户的召回率,这个指标代表了我们的模型能从中选出的注册人数的上限,正常情况下,如果没有对候选集做出大的调整,候选集覆盖的注册人数比例应该是相对稳定的。...这说明,模型出包的候选集中覆盖的人数在3月初有大幅的下跌,导致模型能选出的注册人数的上限减少,从而影响到曝光注册率,而之后候选集覆盖的微信关系链注册人数逐渐回升,到4月初差不多回升至2月底的水平,模型能选的转化人数上限提升了...在这里选取的指标是候选集准确率和头部用户的注册率,分别代表了候选集覆盖的注册人数和出包的头部500w用户覆盖的注册人数多少,在候选集总人数不发生太大变化的情况下,通过对比这两个指标的变化趋势,我们可以确定模型的表现是否符合预期...假如模型能力比较稳定,那么候选集中的注册人数和模型从中选出的注册人数应该等比上升或下降,也就是候选集的注册率和模型头部用户的注册率会有相同的上升/下降趋势,假如候选集的注册率在上升,而模型选头部用户的注册率反而大幅下降...下面我们对比了该游戏候选集准确率和出包头部500w注册率,可以看到,大多数档期两者有基本相同的升降趋势,出包头部500w用户注册率低的时候,同期的候选集准确率也基本同样比例降低,说明3月份头部500w中注册人数变少是由于候选集中的总注册人数变少了

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