The Five Cookie Names and Types Used by Google Analytics

本文详细介绍了网站跟踪中使用的__utm系列Cookies的功能与用途。包括它们的生命周期、类型及所存储的信息,如访客标识、会话信息、来源渠道等关键数据。

Cookie name     Time to live     Type Purpose
__utma              24 months     first-party Stores domain and visitor identifiers
                                                For example, unique ID, timestamp of initial visit, number of sessions to date

 

__utmb              Session         first-party Stores session identifiers

                                                Changes to identify each unique session

 

__utmc              Session         first-party Stores session identifiers
                                                Expires after 30 minutes of inactivity

 

__utmk               Session         first-party Used for quality control
                                                Checks data integrity when using the _link() and
                                                _linkByPost() functions

 

__utmv              24 months     first-party Stores custom label
                                                For example, customer, subscriber, registered user

 

__utmz              6 months       first-party Stores campaign variables
                                                For example, referrer, keyword (if search engine), medium
                                                type (CPC, organic, banner, e-mail)

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
在此文章的样本分析中,我们只使用了每个样本的五个参数。样本分析是一种研究方法,通过选择一个代表性的样本,来推测出整体总体的特征。在这种分析中,参数是用来衡量和描述变量的特征或属性的值。 选择使用五个参数进行样本分析是根据研究的目的和数据的可用性来决定的。这五个参数可能是在研究领域内广泛使用的关键指标,或者是对研究问题最相关的变量。 通过使用五个参数,我们可以获取关于样本中特定特征的信息,并通过统计分析来推断其在整体总体中的表现。这可以帮助我们了解研究对象的某些方面,并对各个参数之间的关系进行分析。 然而,需要注意的是,仅使用五个参数可能不足以全面了解整体总体的特征。因此,在分析结果时,我们应该谨慎,并考虑到可能存在的其他因素和变量。 此外,我们还应该记住样本分析的限制。样本分析只能推断出样本所代表的总体特征,而不能直接推断总体的全部情况。为了得出更准确和可靠的结论,我们需要更大规模的样本、更多的参数,并且要进行更深入的研究方法,如实验设计、随机化控制等。 总之,尽管在此文章的样本分析中我们只使用了五个参数,但仍然可以通过这些参数来获取关于样本特征的一些信息。然而,我们应该谨慎对待结果,并了解样本分析的局限性,以及提出进一步研究的需求。
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