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      一天耗电26万度!WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”被列入淘汰目录wps的官网最新的下载的地址在哪

      WPS office的电脑版的下载网站怎么找生产、交易环节衍生的风险越来越突出,若放任其盲目无序地发展,对推动经济社会高质量发展和节能减排都会带来不利影响。

      文 | 杨维格

      据江苏省通信管理局网站,该局近日全面排查江苏省WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”行为,监测发现江苏省开展WPS office的电脑版的下载网站怎么找活动的矿池出口流量达136.77Mbps,参与“挖矿”的互联网IP地址总数4502个,消耗算力资源超10PH/s,耗能26万度/天。

      

      以省内WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”活动较多的以太坊和比特币为例,“挖矿”较多的地市有苏州、徐州、南京。从IP地址归属和性质看,归属党政机关、高校、企业被入侵利用开展WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”行为的占比约21%。

      下一步,江苏省通信管理局将持续开展WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”态势分析,并进一步联合各相关部门,形成“多维度、多层次”的处置体系,依法处置相关网站和移动应用程序,配合做好违法WPS office的电脑版的下载网站怎么找交易的溯源与打击。

      WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”能有多费电?

      WPS office的电脑版的下载网站怎么找即加密wps的官网最新的下载的地方在哪里,它们由一连串的密码组成。“挖矿”就是解密。每隔一个时间点,WPS office的电脑版的下载网站怎么找系统会在系统节点上生成一个随机代码,计算这个随机代码需要大量的GPU运算,解密这个代码、确认WPS office的电脑版的下载网站怎么找交易都需要复杂的运算。因为其工作原理与开采矿物十分相似,因而得名“挖矿”,勘探者也被称为矿工。矿工们利用计算机执行这些运算,然后获得WPS office的电脑版的下载网站怎么找奖励,这就是所谓WPS office的电脑版的下载网站怎么找挖矿的机制。

      

      以比特币为例,比特币具有总量有限,前4年总额将产生10,500,000BTC,每隔4年产出数额减半,在第4年至第8年会产生5,250,000 BTC,第8至12年则只有2,625,000 BTC,如此类推。到最后,总共产生的比特币数量为接近21,000,000 BTC。

      一个比特币基于数据wps的的官网下载地址(wps官网登录入口网页版)结构被分割到8个小数位,也就是0.00000001 BTC,矿工们挖到比特币最小的单位就是0.00000001 BTC。比特币好比是一座由总量为2100万个金币组成的金山,想要得到它,就需要玩家们利用电脑的运算能力,根据现有的算法计算出一组符合特定规律的数字。

      将电脑24小时开机挖掘比特币,只能挖出0.0018个比特币,也就是说大约要556天才可以挖掘一枚比特币出来。据悉,目前比特币的全网算力已达到每秒300万万次的哈希碰撞,而一台普通电脑,即使是顶配每秒算力也仅为1000H/s。按照24小时可挖出0.0018个比特币来计算,用户至少需要556天才能挖出一枚比特币。

      

      按照矿机的功率为1350瓦来算,每小时约用一度电,每天电费在16.8元左右,而556天才能挖到一枚比特币,也就是说挖到一枚比特币至少需要花费9367元电费。并且这还只是理想状态。“挖矿”需要一个庞大的计算系统,该系统每秒要解决数百万个复杂的计算,以验证网络上的交易。这需要大量的电力来维护、冷却和运行机器。

      根据新华社的统计,一些“矿场”一天就耗电上百万度;西部某省一家“矿场”一个月能“吃掉”4500万度电wps电脑版的下载地方。西南某地的“矿场”一年耗电量相当于三个市一年耗电总量。

      

      剑桥大学另类金融研究中心的研究显示,截至2020年,全球比特币“挖矿”的年耗电量大约是149.37太瓦时(1太瓦时为10亿度电),这一数字已经超过马来西亚、乌克兰、瑞典的耗电量,接近耗电排名第25名的越南。剑桥比特币电力消费指数(CambridgeBitcoin Electricity Consumption Index)数据显示,截至2020年底,全球约有65%的比特wps的电脑版的下载的地方是多少币开采活动发生在中国。

      两年前就将其列入淘汰产业目录

      早在2019年发改委就试图将WPS office的电脑版的下载网站怎么找挖矿列入淘汰产业目录。2019年4月8日,在《产业结构调整指导目录(2019年本,征求意见稿)》,WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”活动被列入淘汰类产业,属于“落后生产工艺装备”类目,且挖矿活动还被列入应“立即淘汰”的产业。根据这个目录,淘汰类主要是不符合有关法律法规规定,不具备安全生产条件,严重浪费资源、污染环境,需要淘汰的落后工艺、技术、装备及产品。不过2019年11月6日,中国政府网发布了《产业结构调整指导目录(2019年本)》,据文件内容,曾位列淘汰产业类别的“WPS office的电脑版的下载网站怎么找挖矿”在发布的指导目录中被删除。

      

      虽然发改委在2019年曾将“WPS office的电脑版的下载网站怎么找挖矿行为”从淘汰目录中删除,但并不代表国家肯定或鼓励挖矿行为。随着2020年后比特币的热度攀升,币价动荡,国内涉及WPS office的电脑版的下载网站怎么找的金融集资诈骗罪层出不穷,且挖矿难度变大导致的能耗进一步攀升,已严重影响了部分地区的供电平衡。WPS office电脑版下载的地方在哪里

      近日国家大力出手整治。9月24日,国家发展改革委、公安部等十一部门发布了《关于整治WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”活动的通知》。通知指出,加强WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”活动上下游全产业链监管,严禁新增WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”项目,加快存量项目有序退出,促进产业结构优化和助力碳达峰、碳中和目标如期实现。通知强调,将“WPS office的电脑版的下载网站怎么找‘挖矿’活动”增补列入《产业结构调整指导目录(2019年本)》“淘汰类”。在增补列入前,将WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”项目视同淘汰类产业处理,按照《国务院关于发布实施<促进产业结构调整暂行规定>的决定》(国发﹝2005﹞40号)有关规定禁止投资。wps的电脑版下载的网址在哪

      

      10月8日,国家发展改革委还就《市场准入负面清单(2021 年版)》向社会公开征求意见,重新将WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”列入淘汰目录。市场准入负面清单(2021 年版)》列有禁止准入事项 6 项,许可准入事项 111 项,共计 117 项WPS office的电脑版的下载地方在哪里。其中在最后一页对《产业结构调整指导目录》有关措施的修订中,淘汰类“一、落后生产工艺装备”(十八)其他第7项,修订后措施表述增加:WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”活动。

      

      2020年9月,国家主席习近平在联合国大会上宣布两项重大的中国环境政策。第一,身为全球第二大经济体的中国,计划于2030年达到二氧化碳排放峰值。第二,中国将在2060年实现碳中和(也就是净碳排放量为零)的目标。WPS office的电脑版的下载网站怎么找“挖矿”活动,不仅消耗电力资源,而且增加碳排放,对国民经济贡献度低,对产业发展、科技进步等带动作用有限,加之WPS office的电脑版的下载网站怎么找生产、交易环节衍生的风险越发突出,若放任其盲目无序地发展,对推动经济社会高质量发展和节能减排都会带来不利影响。

      

      资料来源:凤凰财经、中国证券报、国家发展改革委

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      会员价值度用来评估用户的价值情况,是区分会员价值的重要模型和参考依据,也是衡量不同营销效果的关键指标之一。

      价值度模型一般基于交易行为产生,衡量的是有实体转化价值的行为。常用的价值度模型是RFM

      RFM模型是根据会员

      最近一次购买时间R(Recency)购买频率F(Frequency)购买金额M(Monetary)计算得出RFM得分wps官网最新下载地址在哪(wps office下载免费版电脑版)

      通过这3个维度来评估客户的订单活跃价值,常用来做客户分群或价值区分

      RFM模型基于一个固定时间点来做模型分析,不同时间计算的的RFM结果可能不一样

      RFM用户类别高高高重要价值用户高低高重要发展用户低高高重要保持用户低低高重要挽留用户高高低一般价值用户高低低一般发展用户低高低一般保持用户低低低一般挽留用户

      设置截止时间节点:选择一个基准日期(如2024-12-29)作为计算Recency的参考点。

      获取原始数据集:从会员数据库中提取过去一年内的订单数据,包括会员ID、订单时间和订单金额。

      数据预处理:

      Recency:计算每个会员距离截止日期最近的订单时间。Frequency:统计每个会员的订wps office 的官方下载的网站怎么找单总次数。Monetary:计算每个会员的订单总金额。
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      R、F、M 分区:

      使用五分位法(1-5分)对R、F、M三个指标进行分区。Recency分数越小,得分越高(接近截止日期),Frequency和Monetary则相反。
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      计算RFM得分:

      加权得分:根据业务需求赋予R、F、M不同权重并计算总分。

      组合得分:将R、F、M得分拼接成一个字符串(如312、555)。

      导出结果:将RFM得分保存为CSV文件,以便后续分析。

      三大类:最优价值 中等价值 低质用户

      注意: 其中transpose()类似于T属性,目的是行列转换

      np.array(rfm_list)效果是:

      [[5 5 5 5 5 1]

      [1 5 1 1 1 1]

      [1 3 3 4 5 1]]

      np.array(rfm_list).transpose()效果是:

      [[5 1 1]

      [5 5 3]

      [5 1 3]
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      [5 1 4]

      [5 1 5]

      [1 1 1]]

      np.array(rfm_list).T 效果是:

      [[5 1 1]

      [5 5 3]

      [5 1 3]

      [5 1 4]

      [5 1 5]

      [1 1 1]]

      最终rfm效果是:

      ​ r_score f_score m_score

      USERID

      1 5 1 1

      2 5 5 3

      3 5 1 3

      4 5 1 4

      5 5 1 5

      6 1 1 1

      根据加权得分 ,你可以将客户划分为不同的群体。划分标准可以根据得分范围来定义,以下是一个常见的划分方式:

      高价值客户&#xffwps的电脑版的下载的地址(wps官网下载地址是什么)1a; 高于某个阈值,例如 4.0 到 5.0。这类客户在最近购买、频率高、消费金额大,属于最重要的客户群体。中等价值客户: 介于中间范围,例如 2.0 到 4.0。这类客户表现较wps官网下载的地方怎么找(wps下载电脑版方式)好,但在某些维度(如频率或金额)可能稍有不足。低价值客户: 较低,例如低于 2.0。这类客户可能消费金额不高,购买频率低或最近很少购买,通常不是业务的主要目标群体。

      后期划分客户类别

      通过 组合得分,将客户划分为不同的群体。具体群体的划分取决于 组合得分的含义:

      高价值客户:

      R 得分高:客户最近购买。F 得分高:客户购买频率高。M 得分高:客户消费金额高。例如,RFM 组合是 “555”、“554”、“545” 等。

      中价值客户:

      R 得分中等:客户购买时间适中,不是最近但也不是很久之前。F 得分中等:客户购买频率一般。M 得分中等或较高:客户消费金额中等。例如,RFM 组合是 “343”、“442”、“453” 等。

      低价值客户:

      R 得分低:客户很久没有购买。F 得分低:客户购买频率低。M 得分低或中等:客户消费金额较低。例如,RFM 组合是 “111”、“221”、“132” 等。

      区间 表示从 开始到 之前, 包含在内,而 不包含在内。

      区间 表示从 开始到 之前, 包含在内,而 不包含在内。

      区间 表示从 开始到 结束, 和 都包含在内。

      07_RFM模型应用.py

      好的!我来用最通俗的语言详细解释这段代码,保证让你完全明白!

      代码的功能

      这段代码的作用是根据客户的 加权得分(),将客户分成不同的群体(低价值、中价值、高价值),然后用 饼图 展示各个群体的占比。

      代码逐行解释

      1.

      解释:这是用来划分客户群体的 阈值。

      是一个列表,表示将客户的得分分成几个区间。这里的 表示:

      得分在 到 之间的客户是 低价值。得分在 到 之间的客户是 中价值。得分在 到 之间的客户是 高价值。 类比:就像你考试得了 80 分,老师根据分数把你分到“优秀”组。

      2.

      解释:这是每个区间的 标签。

      是一个列表,表示每个区间的名字。这里的 表示:

      :低价值客户。:中价值客户。:高价值客户。 类比:就像老师把“优秀”组命名为“A 组”。

      3.

      解释:这行代码的作用是根据客户的得分,将他们划分到不同的群体。

      :这是客户的加权得分列。:这是 的一个函数,用来将数据分成不同的区间。:指定划分的阈值()。:指定每个区间的标签()。最终, 是一个新列,表示每个客户所属的群体。 类比:就像老师根据你的分数,把你分到“A 组”。

      示例说明

      假设 是这样的表格:

      客户IDrfm_wscore11.523.034.542.551.0

      运行这段代码后, 会变成这样:

      客户IDrfm_wscoreCustomer Segment11.5Low23.0Medium34.5High42.5Medium51.0Low

      饼图部分

      1.
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      解释:这行代码的作用是绘制饼图。

      :统计每个群体的数量。:绘制饼图。 参数说明:

      :设置饼图的颜色。:在饼图上显示百分比。:从 90 度开始绘制饼图。:顺时针方向绘制。

      2.

      解释:设置饼图的标题为“各个价值用户的占比”。

      3.

      解释:隐藏 Y 轴的标签(因为饼图不需要 Y 轴标签)。

      4.

      解释:显示饼图。

      通俗总结

      这段代码的作用是:

      划分客户群体:根据客户的得分,将他们分成低价值、中价值、高价值三类。绘制饼图:展示每个群体的占比。

      就像老师根据学生的分数,把他们分成“A 组”、“B 组”、“C 组”,然后画一个饼图展示每组的人数比例。

      希望这个解释能让你完全明白!如果还有疑问,随时问我! 😊