pvuv是什么意思？

一、pvuv是什么意思？

PV(page view)，即页面浏览量，或点击量;通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标；uv(unique visitor)，指访问某个站点或点击某条新闻的不同IP地址的人数。

1、 高手对pv的解释是，一个访问者在24小时(0点到24点)内到底看了你网站几个页面。这里需要强调:同一个人浏览你网站同一个页面，不重复计算pv量，点100次也算1次。说白了，pv就是一个访问者打开了你的几个页面。

2、pv的计算:当一个访问者访问的时候，记录他所访问的页面和对应的IP，然后确定这个IP今天访问了这个页面没有。如果你的网站到了23点，单纯IP有60万条的话，每个访问者平均访问了3个页面，那么pv表的记录就要有180万条。

3、在同一天内，uv只记录第一次进入网站的具有独立IP的访问者，在同一天内再次访问该网站则不计数。独立IP访问者提供了一定时间内不同观众数量的统计指标，而没有反应出网站的全面活动。

二、fpga实现逻辑的基本单元？

FPGA实现逻辑的基本单元：

ALTERA叫做LE(Logic Element),

XILINK叫做LC(Logic Cell)。

逻辑单元主要由两部分组成：查找表(LUT)、可编程寄存器。

查找表用于完成用户需要的逻辑功能，一般为4输入1输出的组合逻辑。

可编程寄存器可以配置成D触发器、T触发器、JK触发器、SR触发器，每个寄存器包含四个输入信号：时钟输入、时钟使能、复位输入、数据输入。

三、一般jsp实现什么逻辑？

一般用JSP来实现页面,用Servlet来处理业务逻辑。

四、数字逻辑电路8421如何实现？

1、二进制转十进制，使用8421法实现

2、十进制转二进制，先将十进制转0和1构成的数字，然后和8421对齐

3、十进制转八进制，使用421码实现

4、十进制转十六进制，从右到左4位4位的进行分割，位数不足的在左边添0

5、八进制转十六进制，从右到左4位4位的进行分割，位数不足的在左边添0

6、十六进制转八进制，从右到左3位3位的进行分割，位数不足的在左边添0。

8421码是一种编码方式，又为8421BCD编码，是一种二进制转化为十进制的编码方法。

五、c语言如何实现时序逻辑？

时序逻辑设计法的编程步骤：

1)、根据控制要求，明确输入、输出信号个数；

2)、根据系统的工作过程，把整个工作过程划分成若干个时间区段，找出区段间的分界点，弄清分界点处输出信号状态的转换关系和转换条件；

3)、给画分出来的每个时间段分配一个内部辅助继电器。如第一个时间段编为M0、第二个时间段编为M1、如此类推；

4)、编写梯形图程序用定时器使这些时间段按要求顺序工作；

5)、找出每个输出所对应的工作时间段，并并联输出；

6)、通过模拟调试，检查程序是否符合控制要求，结合经验设计法进一步修改程序；

4、在有几个串联回路相并联时，应将触点最多的那个串联回路放在梯形图的最上面。在有几个并联回路相串联时，应将触点最多的那个并联回路放在梯形图的最左面。

六、实现逻辑层的电路是什么电路？

实现逻辑层的电路是延时动作，瞬时返回电路

七、可以直接实现线与逻辑的器件？

线与逻辑，即两个输出端（包括两个以上）直接互连就可以实现“AND”的逻辑功能。

在总线传输等实际应用中需要多个门的输出端并联连接使用，而一般TTL门输出端并不能直接并接使用，否则这些门的输出管之间由于低阻抗形成很大的短路电流（灌电流），而烧坏器件。

在硬件上，可用OC门或三态门（ST门）来实现。用OC门实现线与，应同时在输出端口应加一个上拉电阻 

八、74LS00实现的逻辑功能是？

74ls00为四组2输入端与非门（正逻辑），是基本逻辑电路，用来实现与非这一逻辑功能。

与非门是数字电路的一种基本逻辑电路。是与门和非门的叠加，有多个输入和一个输出。与非运算输入要求有两个，如果输入都用0和1表示的话，那么与运算的结果就是这两个数的乘积。如1和1（两端都有信号），则输出为0；1和0，则输出为1；0和0，则输出为1。

与非门的结果就是对两个输入信号先进行与运算，再对此与运算结果进行非运算的结果。简单说，与非与非，就是先与后非。电工学里一种基本逻辑电路，是与门和非门的叠加，有两个输入和一个输出。

九、fpga逻辑实现主要有哪些模块支持？

fpga逻辑实现主要有3 个模块支持：

逻辑单元阵列（Logic Cell Array）、可编程连线（PIA）和 I/O 控制块。

逻辑单元阵列：是 FPGA 的基本结构，由它来实现基本的逻辑功能。

可编程连线： 负责信号传递，连接所有的宏单元。

I/O 控制块： 负责输入/输出的电气特性控制。

十、python怎么实现逻辑回归的梯度下降法？

这个简单，尽管Python的scikit-learn库提供了易于使用和高效的LogisticRegression类，但我们自己使用NumPy创建自己的实现，可以更好地理解逻辑回归算法。

资料集

我们将使用Iris数据集，它包含3个类别，每个类别有50个实例，其中每个类别都表示一种鸢尾花植物。为简化目标，我们仅介绍前两个特征，而且我们简单使用其中两个分类，所以这是个二分类模型。

算法

给定一组输入X，我们希望将它们分配给两个可能的类别（0或1）之一。Logistic回归模型对每个输入属于特定类别的概率进行建模。

假设

一个函数接受输入并返回输出。为了生成概率，逻辑回归使用的函数为X的所有值提供0到1之间的输出。有许多满足此描述的函数，但是在这种情况下使用的是逻辑函数。在这里，我们将其称为sigmoid函数。

梯度下降

我们的目标是最小化损失函数，而我们必须达到的方法是通过增加/减少权重，即拟合权重。问题是，我们如何知道哪些参数应该更大，哪些参数应该更小？答案是相对于每个权重的损失函数的导数。它告诉我们如果修改参数，loss将如何变化。

然后，我们通过将它们减去导数乘以学习率来更新权重。

我们应该重复几次此步骤，直到获得最佳解决方案。

预测

通过调用sigmoid函数，我们可以得出某些输入x属于类别1的概率。让我们假设所有概率≥0.5 =类别1，所有概率<0 =类别0，应根据我们正在处理的业务问题来定义此阈值。

那现在我们把代码全部放在一起。

评估

以上代码如果我们以较小的学习率和更多的迭代来训练实现，我们将发现跟sklearn其中逻辑回归的权重大致相等。所以我们把上面的代码整合一下，就可以得到我们想要的逻辑回归算法，包括梯度下降法。