LB，BN ，IN ，GN

根据提供的引用内容，我无法确定问题的具体含义。请提供更多的上下文或者明确问题的意思，我将尽力回答。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [java - How to get country code(calling code) in android? - Stack Overflow](https://blog.csdn.net/weixin_35281210/article/details/117644408)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

相关问题

gateway lb

Gateway LB（Load Balancer）是一种用于分发网络流量的负载均衡器。它位于网络的边缘，作为应用程序和外部网络之间的入口点，用于管理和分发流量到后端服务器。

Gateway LB的主要功能包括：
1. 负载均衡：将流量均匀地分发到多个后端服务器，以提高应用程序的可用性和性能。
2. 健康检查：定期检查后端服务器的健康状态，将流量只发送到正常工作的服务器上。
3. 会话保持：确保同一用户的请求始终发送到同一台后端服务器上，以保持会话的连续性。
4. SSL终止：处理传入的SSL/TLS连接，并将解密后的流量转发给后端服务器。
5. 安全性：提供防火墙和DDoS（分布式拒绝服务）保护，以防止恶意流量进入应用程序。

Gateway LB可以用于各种场景，例如Web应用程序、API服务、微服务架构等。它可以根据配置的规则和算法来决定如何分发流量，以满足应用程序的需求。

LB检验 python

LB（Ljung-Box）检验是一种常用的时间序列分析方法，用于检验序列的自相关性。在Python中，可以使用statsmodels库中的函数来进行LB检验。下面是一个示例代码，展示了如何使用LB检验检验一个时间序列的自相关性：

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
import numpy as np

# 生成一组时间序列数据
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# 进行LB检验
lags = 10  # 设置滞后阶数
lb_test = acorr_ljungbox(data, lags=lags)

# 输出检验结果
print('Ljung-Box统计量:', lb_test[0])
print('P值:', lb_test[1])

在上面的示例代码中，我们生成了一组大小为100的随机时间序列数据。然后，使用LB检验进行自相关性检验。通过设置 `lags` 参数，可以指定滞后阶数，即考察序列的自相关性到几阶时是否存在显著性。

LB检验返回两个数组，分别是Ljung-Box统计量和对应的p值。统计量越大，p值越小，说明序列的自相关性越强。

请注意，LB检验的原假设是序列不存在自相关性。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为序列存在自相关性。

希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。