import pandas as pd # 假设我们有一个包含面试数据的DataFrame data = { 'candidate_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'referral...True, False], 'passed': [True, True, False, True, False] } df = pd.DataFrame(data) # 计算内推和非内推的通过率 referral_pass_rate...= df[df['referral'] == True]['passed'].mean() non_referral_pass_rate = df[df['referral'] == False]['...passed'].mean() print(f"内推的面试通过率: {referral_pass_rate * 100:.2f}%") print(f"非内推的面试通过率: {non_referral_pass_rate
self.name = name self.orders = [] # 用户订单列表 self.rewards = 0 # 用户奖励金额 self.referral_id...=None): user = User(user_id, name) user.referral_id = referral_id self.users...= self.users[user_id].referral_id if referral_id and referral_id in self.users:...referral_reward = order_amount * 0.1 # 假设佣金比例为10% self.users[referral_id].rewards += referral_reward...print(f"Referral reward for user {referral_id}: {referral_reward}") # 处理团队奖励
推三返一模式数据模型Referral 表：存储推荐关系，包括推荐人ID、被推荐人ID、推荐奖励等。User 表：同上。Order 表：同上，但需要增加一个字段来记录是否是通过推荐购买的。...逻辑python复制代码def process_referral_reward(order_id): # 获取订单信息 order = get_order_by_id(order_id...# 计算奖励（例如商品价格的不同比例） reward_levels = [0.1, 0.2, 0.7] # 10%, 20%, 70% reward_index = get_referral_count...reward_amount > 0: update_user_balance(referrer_id, reward_amount) # 更新推荐次数 update_referral_count...(referrer_id) # 辅助函数 def get_referral_count(referrer_id): # 获取推荐次数 pass def update_referral_count
utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 由 [Headway](https://unsplash.com/...utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上传，本图由作者编辑过 如今，桌面应用程序开发领域已经取得了巨大进步...utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上传 博彩是一种人们预测结果的活动，如果他们猜对了，就会得到回报。...utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上传 这个想法取材于好莱坞电影《钢铁侠》系列。...utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) 上传 创建一个应用程序，接受我们需要学习的职业技能名称。
UserStruct({ isExist: true, id: currUserID, referrerID: 0, referral...require(msg.value == LEVEL_PRICE[1], 'Incorrect Value'); if(users[userList[_referrerID]].referral.length...isExist: true, id: currUserID, referrerID: _referrerID, referral...users[msg.sender].levelExpired[1] = now + PERIOD_LENGTH; users[userList[_referrerID]].referral.push
public string CustomerId { get; set; } public string[] SupplierIds { get; set; } public Referral...var supp = session.Load(supplierId); } 4）二级包含关系 二级包含关系是值，Order类的属性里面没有，是在Order类的属性Referral...的属性当中有 public class Referral { public string CustomerId { get; set; } public double CommissionPercentage...DenormalizedCustomer Customer { get; set; } public string[] SupplierIds { get; set; } public Referral
30149280.0.10.1583798461; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1583798461.8.7.utmcsr=accounts.douban.com|utmccn=(referral...)|utmcmd=referral|utmcct=/passport/login; __utma=223695111.424744929.1563344208.1572242065.1583798461.4...223695111.0.10.1583798461; __utmc=223695111; __utmz=223695111.1583798461.4.4.utmcsr=accounts.douban.com|utmccn=(referral...)|utmcmd=referral|utmcct=/passport/login; push_noty_num=0; push_doumail_num=0; _pk_id.100001.4cf6=06303e97d36c6c15.1563344208.4.1583798687.1572242284
Google Analytics帮了我们这个忙，它为了追踪用户，会在用户浏览时添加如下cookie： __utmz=123456.123456789.11.2.utmcsr=[HOST]|utmccn= (referral...)|utmcmd=referral|utmcct=[PATH] 其中[HOST]和[PATH]是由Referer确定的，也就是说当Referer: http://x.com/helloworld时，...cookie如下： __utmz=123456.123456789.11.2.utmcsr=x.com|utmccn= (referral)|utmcmd=referral|utmcct=helloworld...http://x.com/hello]csrftoken=world，GA设置的cookie如下： __utmz=123456.123456789.11.2.utmcsr=x.com|utmccn= (referral...)|utmcmd=referral|utmcct=hello]csrftoken=world 当Django解析cookie时就会触发上面说的漏洞，将cookie中csrftoken的值赋为world
30149280.19.10.1482650885; __utmc=30149280; __utmz=30149280.1482511651.7.6.utmcsr=blog.csdn.net|utmccn=(referral...)|utmcmd=referral|utmcct=/alanzjl/article/details/50681289; __utmv=30149280.262; _vwo_uuid_v2=64E0E442544CB2FE2D322C59F01F1115
utm_source=cloud.tencent.com&utm_medium=referral测试包仅用于涵盖测试相关的基础资源费用，不包括公网测试产生的流量部分。...utm_source=cloud.tencent.com&utm_medium=referral之后完成测试基础设置及场景设置，即可提交测试。...utm_source=cloud.tencent.com&utm_medium=referral请注意专业版测试中基础配置项包含发压区域，发压区域是指，若您创建了 VPC 对等连接，您的 VPC 所属区域将会显示在这里供选择...utm_source=cloud.tencent.com&utm_medium=referral
接下来我们先来见识一下Airbnb实现用户增长的一个利器—— Referral system，一个在网络上可以引发病毒式传播的系统。...最近Airbnb的官网放出一篇文章，用来解释公司的 Referral 系统是如何搭建和运行的。这个系统使得Airbnb每天新注册用户人数和下单量总共增加了300%。...另外他们还发现不同的文化对于这个referral系统的接受程度不一样，比如在韩国的表现令人惊讶。...定义好referral系统的步骤和衡量指标。...查看衡量指标，不断地优化referral系统的细节。比如Airbnb对于邀请界面和用语用了各种A/B test进行测试，最后发现利他主义的邀请更加受人欢迎。
pd.read_csv('data.csv') data.head() recency history used_discount used_bogo zip_code is_referral...int64 3 used_bogo 64000non-null int64 4 zip_code 64000non-null object 5 is_referral...column].unique()) used_discount - [1 0] used_bogo - [0 1] zip_code - ['Surburban' 'Rural' 'Urban'] is_referral
c=referral&u=41782 https://idc.wiki/aff.php?aff=550 zg: https://m.zg.com/#/pages/mine/node/middle?...c=referral&u=89464 https://www.vultr.com/?
Web地址：http://whois.chinaz.com/ | http://www.whois.net/ 软件参数：whois 常用命令：whois 域名 （重点看whois server和Referral
com atlas.authentication.method.ldap.ad.bind.password= atlas.authentication.method.ldap.ad.referral...example,dc=com atlas.authentication.method.ldap.bind.password= atlas.authentication.method.ldap.referral
这些网站本身没有问题，但其实该网站上并没有任何一个链接指向我的博客，更谈不上我的访客“来自”（referral）该网站了。...综上，这是一波二维攻击（假的语言项和假的 referral 项），目的是吸引你的注意力。 分析攻击怎么产生的 总的来说，这种垃圾信息有两种攻击方式。...Referral？全改了！URL path？当然也可以改…… 如何避免 对网站主来说，这种垃圾信息有几点危害：1、浪费时间，就像传统垃圾邮件一样。
utm_source=cloud.tencent.com&utm_medium=referral 项目于 2012 年底在 Github 发布，许可证为 Apache2，如今已成为世界上最具扩展性的 MQTT...utm_source=cloud.tencent.com&utm_medium=referral图片结语通过以上对比，我们可以看出：Mosquitto 作为单节点的轻量级 MQTT 消息中间件，更加适合部署在工业网关...utm_source=cloud.tencent.com&utm_medium=referral版权声明： 本文为 EMQ 原创，转载请注明出处。...utm_source=cloud.tencent.com&utm_medium=referral
utm_source=itdadao&utm_medium=referral https://blog.csdn.net/zcy0xy/article/details/79614862 https://
94650624.8.10.1425794159; __utmc=94650624; __utmz=94650624.1389779298.46.2.utmcsr=twebmail.mail.163.com|utmccn=(referral...)|utmcmd=referral|utmcct=/js5/main.jsp', } r = requests.get(url = url,headers = headers) #
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