关于备案(二)

Q: 我原来在天翼云做过备案,购买了新主机还需要再做备案吗?

A:与原天翼云主机同一资源池的主机,在距上次备案三个月内可直接提交新增IP,江西资源池除外,江西核验单日期有效期只有一个月。不同资源池主机,需做接入备案。不同节点主机可能会涉及不同的备案专用章。

Q: 备案密码是什么,怎么找回?

A:登录管局网站beian.miit.gov.cn,根据地区选择相应的管局系统网站,网站右下角点击备案密码找回。

北京市    bj.beian.miit.gov.cn

上海市    sh.beian.miit.gov.cn

天津市    tj.beian.miit.gov.cn

重庆市    cq.beian.miit.gov.cn

山西省    sx.beian.miit.gov.cn

河北省    he.beian.miit.gov.cn

辽宁省    ln.beian.miit.gov.cn

内蒙古自治区        nm.beian.miit.gov.cn

吉林省    jl.beian.miit.gov.cn

黑龙江省        hl.beian.miit.gov.cn

江苏省    js.beian.miit.gov.cn

浙江省    zj.beian.miit.gov.cn

安徽省    ah.beian.miit.gov.cn

福建省    fj.beian.miit.gov.cn

江西省    jx.beian.miit.gov.cn

山东省    sd.beian.miit.gov.cn

河南省    ha.beian.miit.gov.cn

湖北省    hb.beian.miit.gov.cn

湖南省    hn.beian.miit.gov.cn

广东省    gd.beian.miit.gov.cn

海南省    hi.beian.miit.gov.cn

广西壮族自治区    gx.beian.miit.gov.cn

四川省    sc.beian.miit.gov.cn

贵州省    gz.beian.miit.gov.cn

云南省    yn.beian.miit.gov.cn

西藏自治区    xz.beian.miit.gov.cn

陕西省    sn.beian.miit.gov.cn

甘肃省    gs.beian.miit.gov.cn

青海省    qh.beian.miit.gov.cn

宁夏回族自治区    nx.beian.miit.gov.cn

新疆维吾尔自治区        xj.beian.miit.gov.cn

Q: 短信验证问题,超时或没收到短信,要求重发?

A:我们会在今天或第二个工作日重新为您提交,请注意做短信验证。

Q: 网站页面无法上传图片?

A:请更换浏览器尝试,建议使用360或者搜狗浏览器,目前不支持谷歌和IE浏览器,如仍不可提交,提交工单由负责网站的技术协助查看。

Q:  一级域名在别的地方备案,要解析二级域名到天翼云?

A:请您将一级域名在天翼云做已有备案接入,完成后即可解析二级域名。政府机关或事业单位可直接将二级域名作为一级域名进行备案。

Q: 备案流程?

A:请您登陆天翼云官网备案中心,您可以看到详细的流程以及具体提交材料。

Q: 备案已成功,80端口什么时候开通?

A:80端口会在备案成功的第二个工作日开通,开通后会电话联系网站负责人。

Q: 可不可以不备案直接开通80端口?

A:根据《非经营性互联网信息服务备案管理办法》(信息产业部令第33号),在中国境内无备案记录的域名不可上线。

Q: 可不可以不备案直接开通80端口?

A:根据《非经营性互联网信息服务备案管理办法》(信息产业部令第33号),在中国境内无备案记录的域名不可上线。

Q: 备案密码忘记了怎么办?

A:  方法一:您可以通过备案系统找回。登陆www.beian.miit.gov.cn,在右下角有“找回备案密码”按钮,选择主体所在省,在跳出的网页中,输入“备案/许可证号、证件类型、证件号码”,输入完成后点提交。如果信息填写正确,系统会向您当年注册的E-mail发送新备案密码。
方法二:您也可以通过联系备案号发放地通信管理局,登陆省管局系统www.beian.miit.gov.cn,首页左下方:“相关下载”处有“网站备案密码重置和备案注销申请办理手续”的下载链接。进入后根据上面的填表须知进行填写和处理,取回备案密码。

在 Python 中,可以使用 statsmodels 模块中的 OLS 类来进行OLS回归模型的拟合和预测。下面是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 生成随机数据 np.random.seed(123) X = np.random.rand(100) Y = 2*X + 0.5 + np.random.normal(0, 0.1, 100) # 将数据存放在DataFrame对象中 data = pd.DataFrame({'X': X, 'Y': Y}) # 添加截距项 data = sm.add_constant(data) # 拟合OLS回归模型 model = sm.OLS(data['Y'], data[['const', 'X']]) result = model.fit() # 输出回归结果 print(result.summary()) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个简单的随机数据集,其中 X 是自变量,Y 是因变量。然后,我们将数据存放在了一个 pandas 的 DataFrame 对象中,并使用 sm.add_constant() 函数添加了截距项。接着,我们使用 sm.OLS() 函数拟合了OLS回归模型,并将结果保存在了 result 变量中。最后,我们使用 result.summary() 方法输出了回归结果的详细信息。 需要注意的是,在使用 statsmodels 进行OLS回归模型拟合时,需要显式地添加截距项,否则结果会有偏差。此外,我们还可以使用 result.predict() 方法来进行预测,即: ```python # 进行预测 new_data = pd.DataFrame({'X': [0.1, 0.2, 0.3]}) new_data = sm.add_constant(new_data) prediction = result.predict(new_data) # 输出预测结果 print(prediction) ``` 在上面的代码中,我们首先生成了一个新的数据集 new_data,然后使用 result.predict() 方法对其进行预测,并将结果保存在了 prediction 变量中。最后,我们使用 print() 函数输出了预测结果。
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