Nota: Se procura pelo banco comercial português, veja Banco BPI.
British Phonographic Industry (BPI) é a associação de negócios da indústria fonográfica britânica. Seus membros compreendem várias empresas de música incluindo a Warner Music Group, EMI, Sony BMG, e Universal Music Group, membros associados como distribuidores, e milhares de empresas independentes da música representado literalmente milhões de selos.[1]
Representa os interesses das gravadoras britânicas desde ser formalmente incorporado em 1973 quando o principal objectivo era lutar contra a pirataria moderna.[2]
Índice
1Certificações
2Referências
3Ligações externas
4Ver também
Certificações |
A BPI distribui certificados para álbuns e singles que alcançam determinado número de vendas no país.[3]
Formato
Certificado
Prata
Ouro
Platina
Álbum
60.000
100.000
300.000
Single
200.000
400.000
600.000
DVD
-
25.000
50.000
Referências
↑«"About us"». British Phonographic Industry (em inglês). Consultado em 9 de Julho de 2009
↑«"UK Music Launch"». UK Music (em inglês). Consultado em 9 de Julho de 2009
↑«"BPI Certified Awards"». British Phonographic Industry (em inglês). Consultado em 9 de Julho de 2009
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I found a lot of questions abount appendices and ToC. Many users want appendices to be grouped in an Appendix part, however some problems arise with ToC, hyperref, PDF viewer bookmarks, and so on. There are different solutions which require extra packages, command patching and other extra code, however none of them satisfies me. I almost found an easy way to accomplish a good result, where appendices are added to bookmarks in the right way and hyperref links point to the right page. However, the number of the "Appendix" part page is wrong (it's the number of appendix A). Is there any EASY way to fix that? This is a MWE: documentclass{book} usepackage[nottoc,notlot,notlof]{tocbibind} usepackage{hyperref} begin{document} frontmatter tableofcontents mainmatter part{First} chapter{...
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In the sklearn.model_selection.cross_val_predict page it is stated: Generate cross-validated estimates for each input data point. It is not appropriate to pass these predictions into an evaluation metric. Can someone explain what does it mean? If this gives estimate of Y (y prediction) for every Y (true Y), why can't I calculate metrics such as RMSE or coefficient of determination using these results?
python scikit-learn cross-validation
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edited Nov 28 '18 at 17:52
desertnaut
20.3k 7 43 79
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I have written a function using curl to generate the token. I check whether the token exists; if not, then I execute the function, otherwise I skip this function and proceed to next. But I am not sure that it will work if a token is expired. Is there any command to identify the expired token and generates the new one by calling this function? #!/bin/ksh export V_TOKEN="gen_token_${V_DATE}.txt" #### Calling function to generate the token function callPOST { curl -X POST -H 'Content-Type: application/x-www-form-url' -d 'grant_type=password&username=usr01&password=pwd...