删除Google Analytics账号

本文介绍如何通过联系Google支持小组来撤销Google Analytics账号。用户需要提供账号ID等详细信息,并确保使用帐户管理员的电子邮件地址进行联系。
导读:
   删除Google Analytics账号
  删除Google Analytics账号
  如何删除Google Analytics账号
  Google Analytics是非常的好用,也很专业,但是发现有时增加了网址之后无法删除了,在网上一查,发现有人输错了网址想改也没法改。
  我今天去Google Analytics上找了好久终于找到了
  撤销帐户 和 删除重复帐户:
  如果您希望撤销帐户,请将您的帐号发送给google。 要写上你的账号,网站,还有邮箱,我写的是299.com.cn@gmail.com, 网站:http://www.299.com.cn,配置文件名称: 实用设计网址,cg搜索大全,cg动画培训,网址导航,尽在www.299.com.cn,另外,请务必使用所有帐户的管理员的电子邮件地址发送给google
  全名: 299.com.cn
  
  电子邮件地址: 299.com.cn@gmail.com
  
  Google Analytics(分析)登录电子邮件: zas@299.com.cn
  
  网站: http://www.299.com.cn
  
  配置文件名称: 实用设计网址,cg搜索大全,cg动画培训,网址导航,尽在www.299.com.cn
  主题: 删除Google Analytics(分析) 299.com.cn下的所有账号
  下面是原话:
  要撤销帐户,请使用要删除帐户的 Google Analytics(分析)帐户 ID 与我们的支持小组联系。帐号作为参数 _uacct 的一部分显示在各配置文件的跟踪代码中。例如,如果跟踪代码中的 _uacct 为"UA-xxxxxx-y",则帐号为"xxxxxx"。
  另外,支持小组仅受理帐户管理员提出的申请。请务必使用帐户管理员的电子邮件地址与我们联系。
  您可以随时撤消 Google Analytics(分析)帐户,具体方法为:从每个页面中删除跟踪代码,并就有关申请撤消帐户的事宜与我们的支持小组联系。请告知我们您为什么要撤消帐户,您的反馈意见有助于我们不断改进产品。
  也就是说,你不可以自己删除账号,要发送邮件给google支持小组,要注意的是务必使用帐户管理员的电子邮件地址与google小组联系。
  我今天也发送了,原因写的是删除重新申请,账号太多看了眼乱。

本文转自
http://www.299.com.cn/bbs/thread-3576-1-22.html
内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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