mg_usage_statistic->data_usage[mg_sim_status->sim_idx].total_send += (t_flowrate.total_send >> 10); mg_usage_statistic->data_usage[mg_sim_status->sim_idx].total_recv += (t_flowrate.total_recv >> 10);
时间: 2024-04-22 15:23:59 浏览: 9
这段代码的作用是将 t_flowrate 结构体中的总发送和总接收数据量(以千字节为单位)累加到 mg_usage_statistic 结构体中对应的 SIM 卡的数据使用情况统计中。其中 mg_sim_status->sim_idx 表示当前 SIM 卡的索引,而 t_flowrate.total_send 和 t_flowrate.total_recv 则分别表示总发送和总接收数据量(以字节为单位),通过右移 10 位(即除以 1024)来将其转换为千字节。
相关问题
分析以下python代码:def pass_count(self) -> int: """用例成功数""" return self.AllureData.get_case_count()['statistic']['passed']
这段代码定义了一个方法 `pass_count`,它返回一个整数类型的值。该方法用于获取测试用例的成功数。
在方法体内部,使用了 `self.AllureData.get_case_count()` 来获取测试用例的统计信息。然后从统计信息中获取了 `'passed'` 字段的值,表示成功的用例数量。
注意,该代码是一个方法的定义,需要在一个类中使用。在类的实例上调用该方法可以获取测试用例的成功数。
model_1 <- lm(Census.Data$Qualification~ Census.Data$Unemployed)
这是一个线性回归模型,其中`Census.Data$Qualification`是因变量,`Census.Data$Unemployed`是自变量。lm()函数是用来拟合线性回归模型的,这个模型可以用来研究失业率和教育程度之间的关系。`summary(model_1)`则是用来查看模型的详细摘要,包括拟合的系数、截距、残差标准误、R-squared和F-statistic等指标,以评估模型的拟合程度和预测能力。