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티아라 ---- Falling U작사 --- 한상원 작곡 --- 한상원Love is painoh oh a i a i Say good byeoh oh a i a i a 한참을 멍하니 걷고 있었어이렇게 날 두고 가는 그 어쩌자고 끝나뒷모습을 보였니 울음만 터져나와돌아버리겠어 I"m crazy crazy crazy너 너무 미워 정말 너 uh uh uh uh너 절대다시 안볼꺼야 uh uh uh uh미안하지도 않니 다른 여자 만나도바람을 피워도 다 용서해줬잖아pretty baby baby baby baby be ma lovebad b b b b b baby want you telling me가만히 있다가도 설움이 복받쳐서 너무 미워아무나 나를 도와줘f f f f f f f f f f falling U너무너무 사랑해서 빠져나올수 없어I"m falling in youI"m falling in you널 떨쳐 버리려고 별짓을 다해봐도f f f f f f f f f f falling Ufalling falling falling falling f falling U나 내일 부터는 너를 못볼 생각에 하늘이 무너져I"m falling In YouI can"t live우리 자주 가던 커피숍에매일 같이 앉았던 그 자리에(우리 맨날 만나던 같은 시간에)너를 기다리고 있어 지금 너 올까봐 기다리고있어기다려도 안오는데 눈물만 나오는데pretty baby baby baby baby be ma lovebad b b b b b baby want you telling me참을 만한 이별이 쓰러지게 아프게 해 처음으로 가슴에 구멍이 났어f f f f f f f f f f falling U너무너무 사랑해서 빠져나올수 없어I"m falling In YouI"m falling In You널 떨쳐 버리려고 별짓을 다해봐도f f f f f f f f f f falling Ufalling falling falling falling f falling U나 내일 부터는 너를 못볼 생각에 하늘이 무너져I"m falling In Youf f f f f f f f f f falling U혼자하는 사랑에는 아무 방법이 없어I"m falling In YouI"m falling In You미워해도 못잊는데 어떻게 하면 될까f f f f f f f f f f falling Ufalling falling falling falling f falling U바로 내일 부터는 너를 못볼 생각에 하늘이 무너져I"m falling In you

湿度？

UNIT是“单位”(指计量单位)；TARE是去皮，比如连筐子称许多零碎的东西，筐子的重量就是皮重，称后要去掉筐子的重量。

主导航算法系统。Tare系统,里面包括自主导航算法,探索算法,路径规划算法以及一个简单易用的仿真平台。

就这么读阿 他叻たれ 酱的意思

[teə(r)]:tare是设置电子秤上面放的那个容器的重量

单位 数量 毛重

皮重(Tare) 皮重是指外包装材料的重量，即所有包装材料和任何与该 商品包装 在 一起的其他材料的重量。 国际上的主要做法有：采纳哦

电子秤上的zero代表置零，tare代表去皮。他们具体代表的意思如下：1、Zero置零:代表仪表显示有数字时可以直接按Zero使其显示值归零。但这个置零范围是有限的，仪表里可以设置其置零范围。每次秤完后不能归零时可以按置零键使其归零。如果置零当去皮键使用的话，秤完后仪表会显示负值，或者报警。2、tare去皮：是指去掉秤体上装物品的容器的重量。去皮的范围比置零要大一点，具体范围要在仪表里设置。每次需要去掉秤上容器时可以直接按去皮去掉皮重再秤重。

单位 数量 毛重

原意是杂草。这个词在提单上一般是跟集装箱连在一起，应该是空箱重量吧，不过要正确理解一个词的意思，一定要联系它出现的环境与上下文（即语境）

是指箱子自身的净重 ，空箱分量。拓展:全称：tare weight 。2.读音：[teə weit] 3.例句：The principles outlined above for getting the tare weight of containers shouldbe applied. 应该用上面概述的测定容器皮重的方法。4.简介：集装箱，英文名container。是能装载包装或无包装货进行运输，并便于用机械设备进行装卸搬运的一种组成工具。

tare意思是：杂草。例句：1、That"s the best movie I"ve seen in years. 那是我多年来看过的最好的电影。2、This will be the movie"s first screening in this country. 这将是这部电影首次在这个国家上映。3、Life isn"t like in the movies, you know. 你知道，生活不像在电影里那样。4、The novel does not transfer well to the movies. 这部小说不太适宜改编成电影。5、He was very different from the general run of movie stars. 他和一般的电影明星迥然不同。6、Her new movie has had a lot of exposure in the media. 她的新片媒体有很多报道。

你没给出语音，我无法读给你

1、tare，英语单词，主要用作名词、及物动词，作名词时译为“皮重；巢菜；毒麦；野碗豆”，作及物动词时译为“称皮重”。 2、computed tare[贸易] 约定皮重 ; 约皮重 ; 商定皮重； 3、customary tare[贸易] 习惯皮重 ; 惯用包装 ; 习惯皮重法 ; 划定皮重量； 4、real tare[交] 实际皮重 ; 皮重 ; 实际皮重法； 5、actural tare 真实皮重； 6、Tare mass 又称空箱重量 ; [交] 空箱质量 ; [车辆] 自重； 7、Automatic Tare 自动去皮； 8、shipping Tare 装运皮重。

tare意思是皮重；巢菜；毒麦；野碗豆。称皮重。tare词义：名词：皮重；巢菜；毒麦；野碗豆。动词：称皮重。固定搭配：actual tare [交] 实际皮重 ; 皮重 ; 现实皮重 ; 理想皮重。例句：1、What tare you doing there? 你打算在那做什么？2、What tare they? They are giraffes. 它们是什么？它们是长颈鹿。3、Net weight: the gross weight less tare. 净重：总重扣除皮重后的重量。

空车重量

reduce。默认情况下，partitioner先计算key的散列值（hash值）。然后通过reducer个数执行取模运算：key.hashCode%（reducer个数）。这样能够随机地将整个key空间平均分发给每个reducer，同时也能确保不同mapper产生的相同key能被分发到同一个reducer。可以使用自定义Partitioner来达到reducer的负载均衡，提高效率。适用范围：需要非常注意的是：必须提前知道有多少个分区。比如自定义Partitioner会返回4个不同int值，而reducernumber设置了小于4，那就会报错。所以我们可以通过运行分析任务来确定分区数。例如，有一堆包含时间戳的数据，但是不知道它能追朔到的时间范围，此时可以运行一个作业来计算出时间范围。注意：在自定义partitioner时一定要注意防止数据倾斜。

自适应查询执行（AQE）是Spark SQL中的一种优化技术，它利用运行时统计信息来选择最有效的查询执行计划，也就是说可以根据执行过程中的中间数据优化后续执行，从而提高整体执行效率。核心特征有如下三点： 使用Spark SQL时，可通过spark.sql.shuffle.partitions 指定Shuffle时Partition个数，也就是Reducer个数。该参数决定了一个Spark SQL Job中包含的所有Shuffle的Partition个数。如下图所示，当该参数设置为3时，所有Shuffle中Reducer个数都为3。 这种方法存在如下问题： 假如Stage1的5个partition数据量分别为60MB，40MB，1MB，2MB，50MB。其中1MB与2MB的Partition明显过小，开启Adaptive Execution后 每个Reducer 读取一个或者多个Shuffle Write partition数据（如下图所示，Reducer 0 读取 Partition 0，Reducer 1 读取 Partition 1、2、3，Reducer2读取Partition4） 在运行时动态调整join策略，在满足条件的情况下，即一张表小于Broadcast阈值，可以讲SortMergeJoin转化为BroadcastHashJoin。 在运行时很容易地检测出有数据倾斜的partition，当执行某个stage时，我们收集该stage的每个mapper的shuffle数据大小和记录条数。如果某一个partition数据量或者记录条数超过中位数的N倍，并且大于某个预先配置的阈值，我们就认为这是一个数据倾斜的partition，需要进行特殊的处理。

可以只用一行代码来运行MapReduce作业：JobClient.runJon(conf)，Job作业运行时参与的四个实体：     1.JobClient 写代码，配置作业，提交作业。     2.JobTracker:初始化作业，分配作业，协调作业运行。这是一个java程序，主类是JobTracker。     3.TaskTracker：运行作业划分后的任务，即分配数据分配上执行Map或Reduce任务。     4.HDFS：保存作业数据、配置信息等，保存作业结果。Map/Reduce 作业总体执行流程：     代码编写 ----> 作业配置  ---->  作业提交 ----> Map任务分配和执行 ----> 处理中间结果 ---->  Reduce任务分配与执行 ---->  输出结果而对于每个作业的执行，又包含：     输入准备 ----> 任务执行 ----> 输出结果作业提交JobClient：     JobClient的runJob方法产生一个Jobclient实例并调用其submitJob方法，然后runJob开始循环吗，并在循环中调用getTaskCompetionEvents方法，获得TaskCompletionEvent实例，每秒轮询作业进度（后面有介绍进度和状态更新），把进度写到控制台，作业完成后显示作业计数器，若失败，则把错误记录到控制台。     submitJob方法作业提交的过程：     1.向JobTracker请求一个新的JobId。     2.检查作业相关路径，如果路径不正确就会返回错误。     3.计算作业输入分片及其划分信息。     4.将作业运行需要的资源（jar文件、配置文件等）复制到Shared HDFS，并复制多个副本（参数控制，默认值为10）供tasktracker访问，也会将计算的分片复制到HDFS。     5.调用JobTracker对象的submitJob()方法来真正提交作业，告诉JobTracker作业准备执行。作业的初始化JobTracker：     JobTracker收到submitJob方法调用后，会把调用放入到一个内部队列，由作业调度器（Job scheduler）进行调度并对其初始化。Job初始化即创建一个作业对象。     当作业被调度后，JobTracker会创建一个代表这个作业的JobInProgress对象，并将任务和记录信息封装在这个对象中，以便跟踪任务状态和进程。     初始化过程就是JobInProgress对象的initTasks方法进行初始化的。     初始化步骤：          1.从HDFS中读取作业对应的job.split信息，为后面的初始化做好准备。          2.创建并初始化map和reduce任务。根据数据分片信息中的个数确定map task的个数，然后为每个map task生成一个TaskInProgress对象来处理数据分片，先将其放入nonRunningMapCache,以便JobTracker分配任务的时候使用。接下来根据JobConf中的mapred.reduce.tasks属性利用setNumReduceTasks()方法设置reduce task的数量，然后同map task创建方式。          3.最后就是创建两个初始化task，进行map和reduce的初始化。任务的分配JobTracker：    消息传递HeartBeat： tasktracker运行一个简单循环定期发送心跳（heartbeat）给JobTracker。由心跳告知JobTracker自己是否存活，同时作为消息通道传递其它信息（请求新task）。作为心跳的一部分，tasktracker会指明自己是否已准备好运行新的任务，如果是，jobtracker会分配它一个任务。    分配任务所属于的作业：在Jobtracker分配任务前需先确定任务所在的作业。后面会介绍到各种作业调度算法，默认是一个FIFO的作业调度。    分配Map和Reduce任务：tasktracker有固定数量的任务槽,一个tasktracker可以同时运行多个Map和Reduce任务，但其准确的数量由tasktracker的核的数量和内存大小决定。默认调度器会先填满Map任务槽，再填Reduce任务槽。jobtracker会选择距离离分片文件最近的tasktracker，最理想情况下，任务是数据本地化（data-local）的,当然也可以是机架本地化（rack-local），如果不是本地化的，那么他们就需要从其他机架上检索数据。Reduce任务分配很简单，jobtracker会简单的从待运行的reduce任务列表中选取下一个来执行，不用考虑数据本地化。任务的执行TaskTracker：     TaskTracker收到新任务后，就要在本地运行任务了，运行任务的第一步就是通过localizedJob将任务本地化所需要的注入配置、数据、程序等信息进行本地化。     1.本地化数据：从共享文件系统将job.split 、job.jar (在分布式缓存中)复制本地，将job配置信息写入job.xml。     2.新建本地工作目录：tasktracker会加压job.jar文件到本工作目录。     3.调用launchTaskForJob方法发布任务（其中会新建TaskRunner实例运行任务），如果是Map任务就启用MapTaskRunner，对于Reduce就是ReduceTaskRunner。     在这之后，TaskRunner会启用一个新的JVM来运行每个Map/Reduce任务，防止程序原因而导致tasktracker崩溃，但不同任务间重用JVM还是可以的，后续会讲到任务JVM重用。     对于单个Map，任务执行的简单流程是：     1.分配任务执行参数     2.在Child临时文件中添加map任务信息（Child是运行Map和Reduce任务的主进程）     3.配置log文件夹，配置map任务的通信和输出参数     4.读取input split，生成RecordReader读取数据     5.为Map生成MapRunnable,依次从RecordReader中接收数据，并调用Map函数进行处理。     6.最后将map函数的输出调用collect收集到MapOutputBuffer（参数控制其大小）中。Streaming和Pipes:     Streaming和Pipes都运行特殊的Map和Reduce任务，目的是运行用户提供的可执行程序并与之通信。     Streaming:使用标准输入输出Streaming与进程进行通信。     Pipes:用来监听套接字，会发送一个端口号给C++程序，两者便可建立链接。     进度和状态更新：     一个作业和它的任务都有状态（status），其中包括：运行成功失败状态、Map/Reduce进度、作业计数器值、状态消息。     状态消息与客户端的通信：     1.对于Map任务Progress的追踪：progress是已经处理完的输入所占的比例。     2.对于Reduce：稍复杂，reduce任务分三个阶段（每个阶段占1/3），复制、排序和Reduce处理，若reduce已执行一半的输入的话，那么任务进度便是1/3+1/3+1/6=5/6。     3.任务计数器：任务有一组计数器，负责对任务运行各个事件进行计数。     4.任务进度报告：如果任务报告了进度，便会设置一个标记以表明状态将被发送到tasktracker。有一个独立线程每隔三秒检查一次此标记，如果已设置，则告知tasktracker当前状态。     5.tasktracker进度报告：tasktracker会每隔5秒（这个心跳是由集群大小决定，集群越大时间会越长）发送heartbeat到jobtracker，并且tasktracker运行的所有状态都会在调用中被发送到jobtracker。     6.jobtracker合并各任务报告：产生一个表明所有运行作业机器所含任务状态的全局视图。     前面提到的JobClient就是通过每秒查询JobTracker来接收最新状态，而且客户端JobClient的getJob方法可以得到一个RunningJob的实例，其包含了作业的所以状态信息。     作业的完成：     当jobtracker收到作业最后一个任务已完成的通知后，便把作业状态设置成成功。JobClient查询状态时，便知道任务已成功完成，于是JobClient打印一条消息告知用户，然后从runJob方法返回。     如果jobtracker有相应设置，也会发送一个Http作业通知给客户端，希望收到回调指令的客户端可以通过job.end.notification.url属性来进行设置。     jobtracker情况作业的工作状态，指示tasktracker也清空作业的工作状态，如删除中间输出。     失败     实际情况下，用户的代码存在软件错误进程会崩溃，机器也会产生故障，但Hadoop能很好的应对这些故障并完成作业。     1.任务失败         子任务异常：如Map/Reduce任务中的用户代码抛出异常，子任务JVM进程会在退出前向父进程tasktracker发送错误报告，错误被记录用户日志。tasktracker会将此次task attempt标记为tailed，并释放这个任务槽运行另外一个任务。     子进程JVM突然退出：可能由于JVM bug导致用户代码造成的某些特殊原因导致JVM退出，这种情况下，tasktracker会注意到进程已经退出，并将此次尝试标记为failed。     任务挂起：一旦tasktracker注意一段时间没有收到进度更新，便会将任务标记为failed，JVM子进程将被自动杀死。任务失败间隔时间通常为10分钟，可以以作业或者集群为基础设置过期时间，参数为mapred.task.timeout。注意：如果参数值设置为0，则挂起的任务永远不会释放掉它的任务槽，随着时间的推移会降低整个集群的效率。     任务失败尝试次数：jobtracker得知一个tasktracker失败后，它会重新调度该任务执行，当然，jobtracker会尝试避免重新调度失败过的tasktracker任务。如果一个任务尝试次数超过4次，它将不再被重试。这个值是可以设置的，对于Map任务，参数是mapred.map.max.attempts,对于reduce任务，则由mapred.reduce.max.attempts属性控制。如果次数超过限制，整个作业都会失败。当然，有时我们不希望少数几个任务失败就终止运行的整个作业，因为即使有些任务失败，作业的一些结果可能还是有用的，这种情况下，可以为作业设置在不触发作业失败情况下的允许任务失败的最大百分比，Map任务和Reduce任务可以独立控制，参数为mapred.max.map.failures.percent 和mapred.max.reduce.failures.percent。     任务尝试中止（kill）：任务终止和任务失败不同，task attempt可以中止是因为他是一个推测副本或因为它所处的tasktracker失败，导致jobtracker将它上面的所有task attempt标记为killed。被终止的task attempt不会被计入任务运行尝试次数，因为尝试中止并不是任务的错。     2.tasktracker失败     tasktracker由于崩溃或者运行过慢而失败，他将停止向jobtracker发送心跳（或很少发送心跳）。jobtracker注意已停止发送心跳的tasktracker（过期时间由参数mapred.tasktracker.expiry.interval设置，单位毫秒），并将它从等待调度的tasktracker池中移除。如果是未完成的作业，jobtracker会安排次tasktracker上已经运行成功的Map任务重新运行，因为此时reduce任务已无法访问（中间输出存放在失败的tasktracker的本地文件系统上）。     即使tasktracker没有失败，也有可能被jobtracker列入黑名单。如果tasktracker上面的失败任务数量远远高于集群的平均失败任务次数，他就会被列入黑名单，被列入黑名单的tasktracker可以通过重启从jobtracker黑名单中移除。     3.jobtracker失败     老版本的JobTracker失败属于单点故障，这种情况下作业注定失败。作业调度：     早期作业调度FIFO：按作业提交顺序先进先出。可以设置优先级，通过设置mapred.job.priority属性或者JobClient的setJobPriority()方法制定优先级（优先级别：VERY_HIGH,HIGH,NORMAL,LOW,VERY_LOW）。注意FIFO调度算法不支持抢占（preemption）,所以高优先级作业仍然会被那些已经开始的长时间运行的低优先级作业所阻塞。     Fair Scheduler：目标是让每个用户公平地共享集群能力。当集群存在很多作业时，空闲的任务槽会以”让每个用户共享集群“的方式进行分配。默认每个用户都有自己的作业池。FairScheduler支持抢占，所以，如果一个池在特定的一段时间未得到公平地资源共享，它会终止池中得到过多的资源任务，以便把任务槽让给资源不足的池。FairScheduler是一个后续模块，使用它需要将其jar文件放在Hadoop的类路径下。可以通过参数map.red.jobtracker.taskScheduler属性配置（值为org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler）     Capacity Scheduler：     集群由很多队列组成，每个队列都有一个分配能力，这一点与FairScheduler类似，只不过在每个队列内部，作业根据FIFO方式进行调度。本质上说，Capacity Scheduler允许用户或组织为每个用户模拟一个独立使用FIFO的集群。shuffle和排序：     MapReduce确保每个Reducer的输入都是按键排序的。系统执行排序的过程-将map输出作为输入传给reducer的过程称为shuffle。shuffle属于不断被优化和改进的代码库的一部分，从许多方面来看，shuffle是MapReduce的心脏。     整个shuffle的流程应该是这样：     map结果划分partition  排序sort 分割spill   合并同一划分   合并同一划分  合并结果排序 reduce处理 输出     Map端：     写入缓冲区：Map函数的输出，是由collector处理的，它并不是简单的将结果写到磁盘。它利用缓冲的方式写到内存，并处于效率的考虑进行预排序。每个map都有一个环形的内存缓冲区，用于任务输出，默认缓冲区大小为100MB（由参数io.sort.mb调整），一旦缓冲区内容达到阈值（默认0.8），后台进程边开始把内容写到磁盘（spill），在写磁盘过程中，map输出继续被写到缓冲区，但如果缓冲区被填满，map会阻塞知道写磁盘过程完成。写磁盘将按照轮询方式写到mapred.local.dir属性制定的作业特定子目录中。     写出缓冲区：collect将缓冲区的内容写出时，会调用sortAndSpill函数，这个函数作用主要是创建spill文件，按照key值对数据进行排序，按照划分将数据写入文件，如果配置了combiner类，会先调用combineAndSpill函数再写文件。sortAndSpill每被调用一次，就会写一个spill文件。     合并所有Map的spill文件：TaskTracker会在每个map任务结束后对所有map产生的spill文件进行merge，merge规则是根据分区将各个spill文件中数据同一分区中的数据合并在一起，并写入到一个已分区且排序的map输出文件中。待唯一的已分区且已排序的map输出文件写入最后一条记录后，map端的shuffle阶段就结束了。     在写磁盘前，线程首先根据数据最终要传递到的reducer把数据划分成响应的分区（partition），在每个分区中，后台线程按键进行内排序，如果有一个combiner,它会在排序后的输出上运行。     内存达到溢出写的阈值时，就会新建一个溢出写文件，因为map任务完成其最后一个输出记录之后，会有几个溢出写文件。在任务完成前，溢出写文件会被合并成一个已分区且已排序的输出文件。配置属性io.sort.facor控制一次最多能合并多少流，默认值是10。     如果已经指定combiner,并且写次数至少为3（通过min.mum.spills.for.combine设置）时，则combiner就会在输出文件写到磁盘之前运行。运行combiner的意义在于使map输出更紧凑，舍得写到本地磁盘和传给reducer的数据更少。     写磁盘时压缩：写磁盘时压缩会让写的速度更快，节约磁盘空间，并且减少传给reducer的数据量。默认情况下，输出是不压缩的，但可以通过设置mapred.compress.map.output值为true，就可以启用压缩。使用的压缩库是由mapred.map.output.compression.codec制定。     reducer获得文件分区的工作线程：reducer通过http方式得到输出文件的分区，用于文件分区的工作线程数量由tracker.http.threads属性指定，此设置针对的是每个tasktracker，而不是每个map任务槽。默认值为40，在大型集群上此值可以根据需要而增加。     Reduce端：     复制阶段：reduce会定期向JobTracker获取map的输出位置，一旦拿到输出位置，reduce就会从对应的TaskTracker上复制map输出到本地（如果map输出很小，则会被复制到TaskTracker节点的内存中，否则会被让如磁盘），而不会等到所有map任务结束（当然这个也有参数控制）。     合并阶段：从各个TaskTracker上复制的map输出文件（无论在磁盘还是内存）进行整合，并维持数据原来的顺序。     Reduce阶段：从合并的文件中顺序拿出一条数据进行reduce函数处理，然后将结果输出到本地HDFS。     Map的输出文件位于运行map任务的tasktracker的本地磁盘，现在，tasktracker要为分区文件运行reduce任务。每个任务完成时间可能不同，但是只要有一个任务完成，reduce任务就开始复制其输出，这就是reduce任务的复制阶段（copy phase）。reduce任务有少量复制线程，因此能够并行取得map输出。默认值是5个线程，可以通过mapred.reduce.parallel.copies属性设置。     Reducer如何得知从哪个tasktracker获得map输出：map任务完成后会通知其父tasktracker状态已更新，tasktracker进而通知（通过heart beat）jobtracker。因此，JobTracker就知道map输出和tasktracker之间的映射关系，reducer中的一个线程定期询问jobtracker以便获知map输出位置。由于reducer有可能失败，因此tasktracker并没有在第一个reducer检索到map输出时就立即从磁盘上删除它们，相反他会等待jobtracker告示它可以删除map输出时才删除，这是作业完成后最后执行的。     如果map输出很小，则会被直接复制到reduce tasktracker的内存缓冲区（大小由mapred.job.shuffle.input.buffer.percent控制，占堆空间的百分比），否则，map输出被复制到磁盘。一旦内存缓冲区达到阈值大小（由mapred.iob.shuffle.merge.percent）或达到map输出阈值大小（mapred.inmem.threadhold），则合并后溢出写到磁盘中。     随着磁盘上副本增多，后台线程会将他们合并为更大的、排好序的文件。注意：为了合并，压缩的map输出必须在内存中被解压缩。     排序阶段：复制阶段完成后，reduce任务会进入排序阶段，更确切的说是合并阶段，这个阶段将合并map输出，维持其顺序排列。合并是循环进行的，由合并因子决定每次合并的输出文件数量。但让有可能会产生中间文件。     reduce阶段：在最后reduce阶段，会直接把排序好的文件输入reduce函数，不会对中间文件进行再合并，最后的合并即可来自内存，也可来自磁盘。此阶段的输出会直接写到文件系统，一般为hdfs。     细节：这里合并是并非平均合并，比如有40个文件，合并因子为10，我们并不是每趟合并10个，合并四趟。而是第一趟合并4个，后三趟合并10，在最后一趟中4个已合并的文件和余下6个未合并会直接并入reduce。

　MapReduce从出现以来，已经成为Apache Hadoop计算范式的扛鼎之作。它对于符合其设计的各项工作堪称完美：大规模日志处理，ETL批处理操作等。　　随着Hadoop使用范围的不断扩大，人们已经清楚知道MapReduce不是所有计算的最佳框架。Hadoop 2将资源管理器YARN作为自己的顶级组件，为其他计算引擎的接入提供了可能性。如Impala等非MapReduce架构的引入，使平台具备了支持交互式SQL的能力。　　今天，Apache Spark是另一种这样的替代，并且被称为是超越MapReduce的通用计算范例。也许您会好奇：MapReduce一直以来已经这么有用了，怎么能突然被取代？毕竟，还有很多ETL这样的工作需要在Hadoop上进行，即使该平台目前也已经拥有其他实时功能。　　值得庆幸的是，在Spark上重新实现MapReduce一样的计算是完全可能的。它们可以被更简单的维护，而且在某些情况下更快速，这要归功于Spark优化了刷写数据到磁盘的过程。Spark重新实现MapReduce编程范式不过是回归本源。Spark模仿了Scala的函数式编程风格和API。而MapReduce的想法来自于函数式编程语言LISP。　　尽管Spark的主要抽象是RDD（弹性分布式数据集），实现了Map，reduce等操作，但这些都不是Hadoop的Mapper或Reducer API的直接模拟。这些转变也往往成为开发者从Mapper和Reducer类平行迁移到Spark的绊脚石。　　与Scala或Spark中经典函数语言实现的map和reduce函数相比，原有Hadoop提供的Mapper和Reducer API 更灵活也更复杂。这些区别对于习惯了MapReduce的开发者而言也许并不明显，下列行为是针对Hadoop的实现而不是MapReduce的抽象概念：　　· Mapper和Reducer总是使用键值对作为输入输出。　　· 每个Reducer按照Key对Value进行reduce。　　· 每个Mapper和Reducer对于每组输入可能产生0个，1个或多个键值对。　　· Mapper和Reducer可能产生任意的keys和values，而不局限于输入的子集和变换。　　Mapper和Reducer对象的生命周期可能横跨多个map和reduce操作。它们支持setup和cleanup方法，在批量记录处理开始之前和结束之后被调用。　　本文将简要展示怎样在Spark中重现以上过程，您将发现不需要逐字翻译Mapper和Reducer！　　作为元组的键值对　　假定我们需要计算大文本中每一行的长度，并且报告每个长度的行数。在HadoopMapReduce中，我们首先使用一个Mapper，生成为以行的长度作为key，1作为value的键值对。　　public class LineLengthMapper extends　　Mapper<LongWritable, Text, IntWritable, IntWritable> {　　@Override　　protected void map(LongWritable lineNumber, Text line, Context context)　　throws IOException, InterruptedException {　　context.write(new IntWritable(line.getLength()), new IntWritable(1));　　}　　}　　值得注意的是Mappers和Reducers只对键值对进行操作。所以由TextInputFormat提供输入给LineLengthMapper，实际上也是以文本中位置为key（很少这么用，但是总是需要有东西作为Key），文本行为值的键值对。　　与之对应的Spark实现：　　lines.map(line => (line.length, 1))　　Spark中，输入只是String构成的RDD，而不是key-value键值对。Spark中对key-value键值对的表示是一个Scala的元组，用(A，B)这样的语法来创建。上面的map操作的结果是(Int，Int)元组的RDD。当一个RDD包含很多元组，它获得了多个方法，如reduceByKey，这对再现MapReduce行为将是至关重要的。　　Reduce　　reduce()与reduceBykey()　　统计行的长度的键值对，需要在Reducer中对每种长度作为key，计算其行数的总和作为value。　　public class LineLengthReducer extends　　Reducer<IntWritable, IntWritable, IntWritable, IntWritable> {　　@Override　　protected void reduce(IntWritable length, Iterable<IntWritable> counts,　　Context context) throws IOException, InterruptedException {　　int sum = 0;　　for (IntWritable count : counts) {　　sum += count.get();　　}　　context.write(length, new IntWritable(sum));　　}　　}　　Spark中与上述Mapper，Reducer对应的实现只要一行代码：　　val lengthCounts = lines.map(line => (line.length, 1)).reduceByKey(_ + _)　　Spark的RDD API有个reduce方法，但是它会将所有key-value键值对reduce为单个value。这并不是Hadoop MapReduce的行为，Spark中与之对应的是ReduceByKey。　　另外，Reducer的Reduce方法接收多值流，并产生0，1或多个结果。而reduceByKey，它接受的是一个将两个值转化为一个值的函数，在这里，就是把两个数字映射到它们的和的简单加法函数。此关联函数可以被调用者用来reduce多个值到一个值。与Reducer方法相比，他是一个根据Key来Reduce Value的更简单而更精确的API。　　Mapper　　map() 与 flatMap()　　现在，考虑一个统计以大写字母开头的单词的个数的算法。对于每行输入文本，Mapper可能产生0个，1个或多个键值对。　　public class CountUppercaseMapper extends　　Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {　　@Override　　protected void map(LongWritable lineNumber, Text line, Context context)　　throws IOException, InterruptedException {　　for (String word : line.toString().split(" ")) {　　if (Character.isUpperCase(word.charAt(0))) {　　context.write(new Text(word), new IntWritable(1));　　}　　}　　}　　}　　Spark对应的写法：　　lines.flatMap(　　_.split(" ").filter(word => Character.isUpperCase(word(0))).map(word => (word,1))　　)　　简单的Spark map函数不适用于这种场景，因为map对于每个输入只能产生单个输出，但这个例子中一行需要产生多个输出。所以，和MapperAPI支持的相比，Spark的map函数语义更简单，应用范围更窄。　　Spark的解决方案是首先将每行映射为一组输出值，这组值可能为空值或多值。随后会通过flatMap函数被扁平化。数组中的词会被过滤并被转化为函数中的元组。这个例子中，真正模仿Mapper行为的是flatMap，而不是map。　　groupByKey()　　写一个统计次数的reducer是简单的，在Spark中，reduceByKey可以被用来统计每个单词的总数。比如出于某种原因要求输出文件中每个单词都要显示为大写字母和其数量，在MapReduce中，实现如下：　　public class CountUppercaseReducer extends　　Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {　　@Override　　protected void reduce(Text word, Iterable<IntWritable> counts, Context context)　　throws IOException, InterruptedException {　　int sum = 0;　　for (IntWritable count : counts) {　　sum += count.get();　　}　　context　　.write(new Text(word.toString().toUpperCase()), new IntWritable(sum));　　}　　}　　但是redeceByKey不能单独在Spark中工作，因为他保留了原来的key。为了在Spark中模拟，我们需要一些更像Reducer API的操作。我们知道Reducer的reduce方法接受一个key和一组值，然后完成一组转换。groupByKey和一个连续的map操作能够达到这样的目标:　　groupByKey().map { case (word,ones) => (word.toUpperCase, ones.sum) }　　groupByKey只是将某一个key的所有值收集在一起，并且不提供reduce功能。以此为基础，任何转换都可以作用在key和一系列值上。此处，将key转变为大写字母，将values直接求和。　　setup()和cleanup()　　在MapReduce中，Mapper和Reducer可以声明一个setup方法，在处理输入之前执行，来进行分配数据库连接等昂贵资源，同时可以用cleanup函数可以释放资源。　　public class SetupCleanupMapper extends　　Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {　　private Connection dbConnection;　　@Override　　protected void setup(Context context) {　　dbConnection = ...;　　}　　...　　@Override　　protected void cleanup(Context context) {　　dbConnection.close();　　}　　}　　Spark中的map和flatMap方法每次只能在一个input上操作，而且没有提供在转换大批值前后执行代码的方法，看起来，似乎可以直接将setup和cleanup代码放在Sparkmap函数调用之前和之后：　　val dbConnection = ...　　lines.map(... dbConnection.createStatement(...) ...)　　dbConnection.close() // Wrong!　　然而这种方法却不可行，原因在于：　　· 它将对象dbConnection放在map函数的闭包中，这需要他是可序列化的（比如，通过java.io.Serializable实现）。而数据库连接这种对象一般不能被序列化。　　· map是一种转换，而不是操作，并且拖延执行。连接对象不能被及时关闭。　　· 即便如此，它也只能关闭driver上的连接，而不是释放被序列化拷贝版本分配的资源连接。　　事实上，map和flatMap都不是Spark中Mapper的最接近的对应函数，Spark中Mapper的最接近的对应函数是十分重要的mapPartitions()方法，这个方法能够不仅完成单值对单值的映射，也能完成一组值对另一组值的映射，很像一个批映射（bulkmap）方法。这意味着mapPartitions()方法能够在开始时从本地分配资源，并在批映射结束时释放资源。　　添加setup方法是简单的，添加cleanup会更困难，这是由于检测转换完成仍然是困难的。例如，这样是能工作的：　　lines.mapPartitions { valueIterator =>　　val dbConnection = ... // OK　　val transformedIterator = valueIterator.map(... dbConnection ...)　　dbConnection.close() // Still wrong! May not have evaluated iterator　　transformedIterator　　}　　一个完整的范式应该看起来类似于：　　lines.mapPartitions { valueIterator =>　　if (valueIterator.isEmpty) {　　Iterator[...]()　　} else {　　val dbConnection = ...　　valueIterator.map { item =>　　val transformedItem = ...　　if (!valueIterator.hasNext) {　　dbConnection.close()　　}　　transformedItem　　}　　}　　}　　虽然后者代码翻译注定不如前者优雅，但它确实能够完成工作。　　flatMapPartitions方法并不存在，然而，可以通过调用mapPartitions，后面跟一个flatMap(a= > a)的调用达到同样效果。　　带有setup和cleanup的Reducer对应只需仿照上述代码使用groupByKey后面跟一个mapPartition函数。　　别急，等一下，还有更多　　MapReduce的开发者会指出，还有更多的还没有被提及的API：　　· MapReduce支持一种特殊类型的Reducer，也称为Combiner，可以从Mapper中减少洗牌(shuffled)数据大小。　　· 它还支持同通过Partitioner实现的自定义分区，和通过分组Comparator实现的自定义分组。　　· Context对象授予Counter API的访问权限以及它的累积统计。　　· Reducer在其生命周期内一直能看到已排序好的key 。　　· MapReduce有自己的Writable序列化方案。　　· Mapper和Reducer可以一次发射多组输出。　　· MapReduce有几十个调优参数。　　有很多方法可以在Spark中实现这些方案，使用类似Accumulator的API，类似groupBy和在不同的这些方法中加入partitioner参数的方法，Java或Kryo序列化，缓存和更多。由于篇幅限制，在这篇文章中就不再累赘介绍了。　　需要指出的是，MapReduce的概念仍然有用。只不过现在有了一个更强大的实现，并利用函数式语言，更好地匹配其功能性。理解Spark RDD API和原来的Mapper和ReducerAPI之间的差异，可以帮助开发者更好地理解所有这些函数的工作原理，以及理解如何利用Spark发挥其优势。

js reduce()  方法对数组中的每个元素执行一个由您提供的 reducer 函数(升序执行)，将其结果汇总为单个返回值。 例如： reducer 函数接收4个参数:     Accumulator (acc) (累计器)     Current Value (cur) (当前值)     Current Index (idx) (当前索引)     Source Array (src) (源数组)   您的 reducer 函数的返回值分配给累计器，该返回值在数组的每个迭代中被记住，并最后成为最终的单个结果值。 如果数组为空且没有提供initialValue，会抛出错误TypeError: reduce of empty array with no initial value 可以通过添加initialValue来解决。 详见： https://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Array/Reduce

ArrayWritable不能直接作为mapreduce的输入输出类型。程序不是卡住了，而是报错了。估计是这个错误java.lang.RuntimeException: java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.hadoop.io.ArrayWritable.<init>()这个错误是ArrayWritable初始化异常，要自己实现一个ArrayWritable的派生类如果是text类型的数组 For example: public class TextArrayWritable extends ArrayWritable { public TextArrayWritable() { super(Text.class); } }即可，在maprecude中用TextArrayWritable 替换掉ArrayWritable A Writable for arrays containing instances of a class. The elements of this writable must all be instances of the same class. If this writable will be the input for a Reducer, you will need to create a subclass that sets the value to be of the proper type. For example: public class IntArrayWritable extends ArrayWritable { public IntArrayWritable() { super(IntWritable.class); } }==========================参考：http://hadoop.apache.org/docs/current/api/org/apache/hadoop/io/ArrayWritable.html

鸵鸟是非洲戈壁的一种鸟。这是鸟类中最大的一种鸟。它经常

你好，同学 正确答案： ADABB  希望能帮到你，祝更上一层楼O(∩_∩)O有不明白的请继续追问，可以详谈嘛(*^__^*)

Qnet,ar——收到基低位发热量Qnet,daf——干燥无灰基低位发热 Qgr,d——干燥基高位发热量； 弹筒发热量4种表示方式： Qb,ad——分析基弹筒发热量； Qb,d——干燥基弹筒发热量； Qb,ar——收到基弹筒发热量； Qb,daf——干燥无灰基弹筒发热量。 高位发热量4种表示形式： Qgr,ad——分析基高位发热量； Qgr,d——干燥基高位发热量； Qgr,ar——收到基高位发热量； Qgr,daf——干燥无灰基高位发热量。 低位发热量4种表示形式： Qnet,ad——分析基低位发热量； Qnet,ar——收到基低位发热量； Qnet,daf——干燥无灰基低位发热量

e是形容人，ing是形容物的

检查汽车变速箱 望采纳

变速箱错误，建议用电脑检测一下

EX开头的报警号是属于外部报警，由设备生产厂家编写的。GEAR BOX LUBRICATION ALARM，大意是齿轮箱润滑报警，先检查相关润滑油液是否低于最低刻度要求。

一般叫 Gearbox reducer 减速箱汽车上的部件

挺常用的基本就当设施设备用有的时候有人去你家会说u"ve got some nice gears意思是你家不少好家电啊!

检查汽车变速箱

如果正常联网游戏的话，在标题界面会自动登录。如果连接失败，可以在游戏设置菜单里将游戏从局域网改为公开或者好友模式，或者从社交里直接点登录按钮也行。多次连接失败建议挂加速器。

gear  英音：/ɡɪə(r) /美音：/ɡɪr/词性与词义：n. 用具，设备，衣服vi. 换挡vt. 使兴奋起来；使准备好vt. & vi. (使)搭配；(使)适合近义词如下：n.  wheel, wheelwork, mechanism, equipmentv.  adapt, accommodate对于这个单词我们可以进行联想：equipment设备; gearbox变速箱; pedals脚踏 ;backpack远足用的背包; apparel衣服; clothing服装; helmets头盔，盔甲; accessories附件; armor装甲; helmet钢盔，头盔; cleats楔子;我们还可以通过新闻来了解gear的拓展含义：1.Put your brain into gear before opening your mouth.开口之前先动脑。「BBC 听力 2015年4月合集」2.Zara"s Japanese rival gears itself to conquer China.作为西班牙服装品牌Zara的竞争对手，日本本土服饰品牌Uniqlo优衣库正加速占领中国市场。「经济学人（汇总）」3.The race for president was in full gear.总统竞选全面展开。「CNN 10 学生英语 2019年2月合集」

这个还真不好找，我还在等5.0的版本呢，不好找，关注中

335V64394J3IPXTDEWLO能用么

无主之地2最新DLC4中加入了大量的新武器，而且有些武器非常强大，最近有玩家刷出了gearbox这把武器，从武器的详细数据中可以了解到这把武器可以给角色增加BUFF。新武器gearbox详解此枪是小吵闹收集胡子任务的任务枪械，只要不交任务就可以持有。每次进入游戏此枪就会变配件和acc。GN的一大亮点就是高回血率，约等于65%。固B管。射出的子弹有粉红色方块的轨迹，在空中爆出三次紫渣然后消失。重点来了，这枪还有一个特点，将此枪拿在手中会有“醉酒”效果，此时屏幕会摇晃，准心变大，且有时所控制的人物会发出声音。（比如蛋总会娇喘）此时开枪会同时射出多发子弹，且效果可以叠加。出“醉酒”效果后射击，射速减慢，散布扩大，可以说是伪混乱，此效果尤其适合筒子，比如诺氟利特，HIVE等等。具体的方法就是手持三把GN，不停的切换，会发现准心慢慢的放大，放大。然后切出你想要射的武器开火即可，醉酒持续的时间约为4S，叠加的效果很可怕。gearbox的节操在天上闪耀。用NF的话球的个数和效果层数的关系是18，2 12（13），317。数据略有浮动，用其他武器数据就不同了，很复杂的样子。总之这是个非常节操的方法，显卡不好的就算了，玩的时候把音响关小点。

明锐gearboxerror提示需要及时处理，是挡操纵装置总成造成的故障。gearboxerror报警，我两年前也偶尔出现过，有时候自动消除，有时候重新启动又好了，就没有太在意。现在经常出现就重视起来了，网上查的有很多用户该型号的车辆都出现这种问题，是该型号车辆的通病。挡操纵装置的动作是否灵活、操纵是否准确将直接影响汽车的操纵稳定性和使用性能, 同时也关系到行车安全。所以，一定要及时进行维修和更换。明锐：明锐作为上海大众斯柯达品牌的第一款轿车，是与欧洲同步的先进车型，不仅秉承了斯柯达百年悠久造车历史以及德国大众集团领先的造车技术，也根据国内车主实际需求进行了大量的本土化、人性化设计改良，于2007年6月6日在国内成功上市，并迅速成为国内高端A级车领域最具竞争力的轿车之一。在过去七年里，Octavia明锐已经赢得了超过70万车主的信赖，荣膺各类奖项超过130项，从制造工艺到性能配置，都在同级别车型中口碑出众，广受赞誉。

你好建议查看使用说明书，希望我的回答可以帮到您，如有什么不明白欢迎继续咨询。【汽车有问题，问汽车大师。4S店专业技师，10分钟解决。】

就是拨片式变速箱。不过需要注意，拨片换挡的变速箱不一定就是双离合的。单离合用拨片的变速箱也很多。

用破解版即可。运行本程序后，首先出现的窗口是开始界面。在开始界面中，用户可以点击相应的图标进行典型减速器的设计、自定义减速器的设计、打开以前保存的设计文件（扩展名为.gbx）和保存在数据库中的减速器，以及软件注册和帮助。Gearbox：

安装过程:1：下载软件和注册机2：安装软件原始程序3：到安装目录下 X:Program FilesPegasys IncTMPGEnc 4.0 XPress 如果有TMPGEnc4XP.exe.bak和TMPGEnc4XPBatch.exe.bak则删除，没有就不用管。4：将破解文件“eygen.and.Patch.exe”复制粘贴到安装目录下。（同上）5：双击运行“Keygen.and.Patch.exe” 更改“输出”、“名字”(根据你安装时出现的用户名,不能填错)、“邮箱”、“版本”四项信息 点击“generate”，生成许可文件“**.lic” （例如： Output：C:Program FilesPegasys IncTMPGEnc 4.0 XPressTMPGEnc.lic Name: 三少(根据你安装时出现的用户名,不能填错) Email: qilusanshao@163.com Version: 4.4.2.238 ）6: 点击注册机上的patch。此时，除了生成许可文件， 第三步删除的两个文件也会重新生成！ 注册成功！ 为防万一，建议将许可文件路径指向软件的安装路径下！7:汉化

有两个方案可以参考：关闭或设置防火墙、升级宽带或更换网络设备。1.关闭或设置防火墙 玩家连接服务器失败，出现网络错误的提示，有可能和玩家的防火墙错误拦截有关，玩家可以尝试关闭电脑防火墙，或者是将游戏软件设置为防火墙允许运行的软件之后，再尝试连接服务器，就可以有效解决这类问题的发生。2.升级宽带或更换网络设备 网络原因也是造成玩家连接服务器失败的重要原因，可以从两个方面进行查看，第一是查看宽带的版本，如果宽带版本过低就会导致网速过慢，第二是查看网络设备，例如路由器是否出现老化，路由器连接是否正常。

hub [] 解释 同义词/反义词 添加到单词本 n. (轮)毂;(推进器的)旋翼叶毂 (兴趣、活动的)中心 同义词 n.中心;中央 center middle nucleus core 同义参见 seat navel heart centre Hub [] 解释 n. 集线器(集中多条通讯线缆的装置) 应该是主变速箱吧

机械行业 称为 transmission

欧克利 oakley男式 手表

gearbox是指齿轮箱

你可以尝试用Gearbox4.0到处都可以下载破解版，它和5.0貌似没有什么实质差距。。。

您好！ 是“变速箱故障”的意思希望能帮助您

原因是斯柯达明锐变速箱微动开关损坏。gearboxerror闪一下消失了说明斯柯达明锐变速箱微动开关损坏不大只是轻微损坏，如果不及时进行维修就会导致斯柯达明锐故障灯常亮还会影响汽车寿命，所以建议及时进行维修。

出保了 先换电瓶（瓦尔塔蓝标60AH），试试 。不行 再TB搜换挡机构 700左右 找靠谱的维修站换了。

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gearbox是变速箱 ; 齿轮箱 ; 速箱 ; 变速器 ; 变速机制 ; 减速箱。变速箱，别称变速器，是用来改变来自发动机的转速和转矩，并能固定或分档改变输出轴和输入轴传动比的汽车配件。变速箱由变速传动机构和操纵机构组成，1、有些汽车还有动力输出机构，可分为有级式、无级式和综合式变速器，具有实现倒车行驶、中断动力传递、改变传动比等功能。由于汽车自动变速箱的种类繁多,还包括ATD、CT、CVT等。双语例句：A four-cylinder engine mated to a five-speed gearbox.配有5速齿轮箱的4缸发动机。A bid to trace and cure the gearbox problems.找到并解决变速箱问题的努力。The dual - clutch gearbox contains two wet clutches with two drive shafts.双离合器变速箱包含带两根驱动轴的两个湿式离合器。This releases pressure on the driven plate disconnecting the gearbox from the engine.从动盘上释放的压力使变速箱与发动机脱离开。Therefor, this paper is of much importance to closed harmonic - planetary gearbox.因此, 本文对于同类型的封闭谐波 - 行星齿轮减速器的设计工作具有较重要的指导意义。Analysis on Vibration Source and Fault Diagnosis of the Elevator Traction .电梯曳引机减速箱振源分析及故障诊断。They have more oomph, and no need of a gearbox to deliver it.更有动力, 还不需要变速箱传动。Measurement of the acting forces during the shifting of a manual gearbox.手动变速箱换档期间作用力测量。The driver can operate the DSG manually or let the gearbox change gear automatically.司机能手动操作DSG或让变速箱自动换挡。Transients in the gearbox with simultaneous presence of transient loads and defects.瞬变的变速箱与同时在场的瞬态载荷和缺陷。

gearbox的汉语意思如下：n.变速箱;齿轮箱。复数： gearboxes。gearbox的读音是：英 [ˈɡɪəbɒks]   美 [ˈɡɪrbɑːks] 。gearbox的造句如下：1、Not suitable for synchro mesh gearbox use, as the extreme slipperiness can cause gear clash.同步器变速箱不适合用作极端滑溜，可能会导致齿轮冲突。2、They have more oomph, and no need of a gearbox to deliver it.更有动力，还不需要变速箱传动。3、Main products: bearing bracket, principal axis, gearbox and Generator etc.主要产品：轴承座、主轴、齿轮箱、发电机等。4、Universal gearbox allows inch, metric, diametral, and module pitch threads without changing gears.通用变速箱允许英寸，公制，直径，螺距螺纹和模块不改变齿轮。5、You can pull the gearbox apart in case of an emergency.你可以把变速箱拆开，以备急用。

了解的英文短语有：promote understanding ; enhance mutual understanding.Conducting dialogue deepens understanding.（仅供参考） 扩展资料 　　了解中国：the “Understanding China” program. 　　了解你的客户：know your customer. 　　如果你想了解：SODA;TOBO;EES;MEIMEI. 　　不了解：Understand ; be blind to;incomprehension;make nothing of. 　　很了解你：read you loud and clear;read you loud and explicit;peruse you loud and explicit. 　　使了解：acquaint;to throw light on;tahorw light on;get across.

前者是有“使结识，使有人际关系”的，后者就是“使熟悉”的意思

Gary的专辑2002主打歌 get some Air

工厂多在东莞.

in the park和at the park的区别为：意思不同、用法不同、侧重点不同。一、意思不同1、in the park：在公园。2、at the park：公园里。二、用法不同1、in the park：基本意思是“公园”，是可数名词，其前的介词习惯用in。park也可指“(公园或统一布局的)专业化地区”。park用于表示公园名称时，其前无论是专有名词还是普通名词习惯上都不加the。2、at the park：种植花、草、果木或蔬菜的园地，可译作“宅旁园圃，花园，菜园，果园”。也可作“公园”解，常用复数形式，而其谓语动词在指“一个公园”时用单数形式，指“多个公园”时用复数形式。三、侧重点不同1、in the park：在一些大型的公园使用，比如森林公园，供旅游游玩的公园。2、at the park：在一些小型公园使用，午间休息，小花园之类的。

小题1:D小题2:C小题3:A小题4:B小题5:D 试题分析：这篇文章讲述了在星期天公园里一派热闹的景象，有很多孩子和他们的父母在公园里玩耍。小题1:细节题。根据文章We can see a hill behind the park, too.可知，公园的后面有一座山。故选D小题2:细节题。根据文章Tom and his brother Sam are throwing a frisbee (扔飞盘).可知，山姆是汤姆的哥哥。故选C小题3:细节题。根据文章Their parents are sitting under a tree.可知，他们的爸爸妈妈都在公园。故选A小题4:细节题。根据文章Ann and her sister Kate are flying a kite.可知，安和她的姐姐凯特在放风筝。故选B小题5:细节题。根据文章Their parents are sitting under a tree.可知，她们的爸爸妈妈坐在树下。故选D点评：本文的思路清晰，结构明确。首先对文章的大致意思进行了解。初一英语阅读多为细节题，考察学生的信息捕捉能力。对于细节题，学生在理解全文的基础上要对题目中关键字在文章中迅速定位，找到相对应的出处，答题比较备选答案的区别及和文章信息最相关的是哪个，即那个就为正确答案。

1.doing 2.running 3.wrong 4.broke 5.play 6.about 7.catch 9.wrong 10.easy没有第八个空诶

句中谓语动词用错了，应该改成： They are throwing a frisbee. 他们在扔飞盘

解压，完了打开文件夹里的vsp文件

alarm名词是惊恐，惊慌，警报器的意思；动词是使惊恐，使害怕，给门等安装警报器

听到服务

首次连接需要用USB线连接手柄和主机， 进入系统后PS 4会自动识别。第二次连接就不需要了，直接按手柄开关就行。PSVR的佩戴只需要轻松两步。第一步是调整上方环型支架的大小尺寸，以配合头部佩戴。第二部是调整前方方型屏幕的前后距离，来获得最好的眼部视觉。两个步骤通过按住上方环型支架和方型屏幕下方的按钮就可以随时进行调节。

Karlsruhe Institute of Technology中文名是卡尔斯鲁厄理工学院，是德国顶尖乃至世界闻名的高校，实力雄厚，尤其在理工科方面，在德国可以说是数一数二了，被称为德国的“麻省理工”。

全境封锁2于近日推出了新的版本更新TU9，对武器装备做了大幅改动，下面来看看TU9版本的AR该如何配装TU9索耶新增：不移动时，每秒总武器伤害提高3%。堆叠最多10倍(30%)，移动时堆叠丢失。看样子应该是乘法，所以叠满等于无DEBUFF的完美玻璃，正常打完一个弹匣，换弹后已经可以叠到5~8层。鹰人：玻璃大炮下，最高伤害约63.5W , 最高白字约为18.3W(数值没毕业，估计最高可以到70W以上差了手表20爆伤，10爆头，10武伤左右)2芬里斯1捷克 + 影子1哈瑙 (头) / 阿尔卑斯 (头)1索耶为什么不用天命呢?爆率：捷克10% + 武器配件10% + 手表 10% + 爆率条6%x3 = 48%不用天命便已经十分足够(天命的10%爆头实用性不大)属性条：爆率条x3爆伤爆头/控制力 = 修复技能枪械：鹰人(优：高基伤，自带10%爆率和15%爆伤 劣：低准确，压枪困难，难刷)M4 (优：平均 )famas (优：DPS高，爆发强 劣：压枪较困难，子弹伤害低，吃子弹bug)7号卡宾(优：准确极高，稳定，伤害不差。 劣：难刷)专精：技师背包：警戒(请用盾) / 震荡(爆头高手) / 泰然自若(伤害低但稳定一点)背心：玻璃大炮(注意伤害) / 毁灭性破坏 / 掩体掩护技能：治疗化学 + 复活 / 十字军盾有个很XX的问题，收盾 / 开盾，索耶的加成会重置. . .(就是要重新叠层 . . .所以建议不要带盾了. . .

来自美国维吉尼亚州的Pharrell Williams/痞子男菲董，12岁之龄认识Chad Hugo，两人一起玩音乐组团，建立彼此默契。1990年组织起四人节奏蓝调团体，被身兼Guy及Blackstreet两组乐团领导者与制作高手Teddy Riley发掘，Pharrell於1992年作嫁饶舌团体Wreckx-N-Effect作品"Rump Shaker"冲上亚军，自此创作才华开始受到瞩目。1994年Pharrell与Chad正式组织起The Neptunes，替Blackstreet,SWV,Mase..等人创下亮眼佳绩，然而Pharrell灵韵十足的嗓音更是获得赞誉，频频出现在多位艺人专辑当中。2001年加上好友Shae Haley建立起N*E*R*D音乐王国，以放克摇滚做根基，混入拿手嘻哈/灵魂旋律，成功打入英国市场。隔年The Neptunes同时赢得The Source以及Billboard音乐奖项「最佳制作人」加冕，2003年发行首张专辑『The Neptunes Present….Clones』立刻空降全美流行专辑榜冠军。从去年就不断有动作的Pharrell，终於在千呼万唤之下，正式问世首张个人作『In My Mind』。Pharrell与Chad共通肩负制作之责，乐界好友也闻风而至，义不容辞参予协助，将此辑点缀的星光灿烂。首支单曲"Can I Have It Like That"，Pharrell完全展现演唱及饶舌功力，有请美丽的「流行教关」关史蒂芬妮协助合声，登上英国金榜季军；第二支轻快放克灵魂之作"Angel"，淋上Pharrell漂亮假音回绕，同样站上英国Top15位置；2006年全力强打"Number 1"，Pharrell配上葛莱美多项奖项加身才子肯伊威斯特助阵，相互并发灿烂音乐火花，势必造成英美排行剧烈骚动；充满阵阵慵懒爵士味，更鼓励每个人别放弃任何希望努力追梦，舒缓小品"You Can Do It Too"著实感动人心；南岸饶舌高手同为Star Trak旗下子弟兵Slim Thug，将独特Dirty South气流注入"Keep It Player"之中；还有两大饶舌巨星杰斯及尼力，分别在"Young Girl I Really Like You"与"Baby"欢乐嘻哈推荐佳作中，再展痞样个性化饶舌绝技全球R&B青年军膜拜新偶像 第44届葛莱美"最佳节奏蓝调男歌手"英美专集榜冠军大奖全美4周冠军曲"U Remind Me"、全美冠军曲"You Got It Bad"英国金曲榜亚军曲"Pop Ya Collar"及风靡全欧洲金曲"U-Turn"等16首R&B好歌 《Can You Help Me》（帮帮我）：钢琴配合弦乐，加以Usher激情演绎的伤感蓝调；《I Don"t Know》（我不知道）：与Puuf Daddy合作，一首节奏明快呈现出Hip Hop风格的中快板歌曲；《How Do I Say》（难以出口）：一改R&B的基本风格，加入打击乐的拉丁风情歌曲；《TTP》（TTP）：洋溢着热闹的“Funky+Rap”气息，融入更多国际元素的流行曲目

5特法

1,【地】 蒂珀雷里( 爱尔兰中南部一内陆郡, 首府Clonmel ); 2,【物】 蒂珀雷里之歌( 第一次世界大战期间由Tipperary 郡出征的士兵 唱的行军歌). 3,美国能源企业天然气公司Tipperary Corp.(TPY)

1)TPM安全芯片TPM安全芯片，是指符合TPM(Trusted Platform Module,可信赖平台模块)标准的安全芯片，它能有效地保护PC、防止非法用户访问。　　TPM标准：1999年10月，多家IT巨头联合发起成立可信赖运算平台联盟（Trusted Computing Platform Alliance，TCPA），初期加入者有康柏 、HP 、IBM、Intel、微软等，该联盟致力于促成新一代具有安全且可信赖的硬件运算平台。2003年3月，TCPA增加了诺基亚 、索尼等厂家的加入，并改组为可信赖计算组织（Trusted Computing Group，TCG），希望从跨平台和操作环境的硬件和软件两方面，制定可信赖电脑相关标准和规范。并在并提出了TPM规范，目前最新版本为1.2。　　符合TPM的芯片首先必须具有产生加解密密匙的功能，此外还必须能够进行高速的资料加密和解密，以及充当保护BIOS和操作系统不被修改的辅助处理器。　　TPM安全芯片用途十分广泛，配合专用软件可以实现以下用途：　　1、存储、管理BIOS开机密码以及硬盘 密码。以往这些事务都是由BIOS做的，玩过的朋友可能也知道，忘记了密码只要取下BIOS电池，给BIOS放电就清除密码了。如今这些密钥实际上是存储在固化在芯片的存储单元中，即便是掉电其信息亦不会丢失。相比于BIOS管理密码，TPM安全芯片的安全性要大为提高。　　2、TPM安全芯片可以进行范围较广的加密。TPM安全芯片除了能进行传统的开机加密以及对硬盘进行加密外，还能对系统登录、应用软件登录进行加密。比如目前咱们常用的MSN、QQ、网游以及网上银行的登录信息和密码，都可以通过TPM加密后再进行传输，这样就不用担心信息和密码被人窃龋　　3、加密硬盘的任意分区。我们可以加密本本上的任意一个硬盘分区，您可以将一些敏感的文件放入该分区以策安全。其实有些本本厂商采用的一键恢复功能，就是该用途的集中体现之一（其将系统镜像放在一个TPM加密的分区中）。　　目前提供TPM安全芯片的厂商也不少，由于其不面对最终消费者，大家可能都比较陌生。由于国外对于TPM安全芯片的研发、制造起步较早，故而国外厂商在这方面有着相当大的优势。国外生产的TPM安全芯片的主要厂家有：英飞凌、意法半导体（ST）、Atmel、华邦电子（收购美国国家半导体公司）等。国内厂商这方面的研发起步较晚，目前仅有联想的“恒智”芯片以及兆日公司的产品。　　有些朋友以为TPM只能管理、保存密钥，功能不是太强，今后会不会没有发展前途呀？事实是否定的。目前广大笔记本厂商内置TPM更多的是防患于未然，毕竟支持TPM的系统还没有出现，因而目前广大厂商都是采用第三方软件来实现TPM的部分功能，提供例如文件加解密等服务。在Vista正式发布之后，TPM安全芯片将真正开始发挥其幕后英雄的本色，大量的系统安全功能也都将通过其来实现。而在将来，随着微软NGSCB技术的正式推广，TPM将在真正意义上扮演PC的保护神，让我们的电脑真正摆脱木马、病毒的骚扰。看来得到软硬件两方面支持的TPM安全芯片今后前途无量，TPM安全芯片在今后的本本安全领域上的作用将更加凸现。

新概念3的课文是吧，抢劫的那课。动名词表示状态，表示喇叭一直在响的状态。希望我的回答能对你有帮助如果还有问题，可以问我,^_^

whatareliefitwaswhentheboulderssuddentlydisappearanced！whatareliefitwas是主句，感叹句式。whentheboulderssuddentlydisappearanced！指代it，为主语从句。当那块大石头消失的时候，那是多么让人觉得轻松啊！

　　can you tly to the mars?的中文翻译　　can you tly to the mars?　　你可以直接去火星吗?

你好 是这样的 希望你采纳：：我们生活｛eamestly 这个单词有误吧｝里面,我们正在高兴这快乐是我们快乐的房间

markedly主要形容外表显著，明显，prominently形容声名在外

歌曲名:Assassing歌手:Marillion专辑:The Singles 82- 88John Mayer - AssassinI work in the dead of nightWhen the roads are quietNo one is aroundTo track my movesRace in the end of lightsTo find the gate is openShe"s waiting in the roomI just slip on throughYou get in You get doneAnd then you get goneYou never leave a trace or show your faceYou get goneShould have turned aroundAnd left before the sun came up againBut the sun came up againEnter the morning lightTo find the day is burning the curtains and the wineIn a little white roomNo, I"m not aloneHer head is heavy on meShe"s sleeping like a childWhat could I do?You get in You get doneAnd then you get goneYou never leave a trace or show your faceYou get goneShould have turned aroundAnd left before the sun came up againBut the sun came up againI was a killer, was the best they"d ever seenI"d steal your heart before you ever heard a thingI"m an assassin and I had a job to doLittle did I know that girl was an assassin tooSuddenly I"m in over my head and I could hardly breatheSuddently I"m floating over her bed and I feel everythingSuddently I know exactly what I did, but I cannot move a thingSuddently I know exactly what I"d doneAnd what it"s gonna mean to me, mean to meI"m goneI was a killer, was the best they"d ever seenI"d steal your heart before you ever heard a thingI"m an assassin and I had a job to doLittle did I know that girl was an assassin tooShe"s an assassinShe"s an assassinShe"s an assassinShe"s an assassin and she had a job to dohttp://music.baidu.com/song/2642228