cog

题主可以试一下这个方法可不可以哦。1、复制configuration目录下的CQEConfig.xml.sample文件到BIN目录下面改名为CQEConfig.xml2、修改其中的内容中的value为03、以utf-8的格式保存4、然后进行重启或者题主也可以明确的说明一些是缓存中的什么问题哦

首先cognos是一个产品系列，我猜你说的是cognos bi，安装成功后，得进行相就的配置，比如说配置gateway, 配置content store, 相对比较复杂吧，不是像传统windows程序那种装完了就直接能用。我所说的配置结束之后 可以用浏览器访问gateway的地址 就可以进行cognos报表的开发和展现了。怎么连接数据库，数据库很多种啊 oracle db2 sql server都不太一样，可以百度很多文档出来

数据包就是各studio的“数据源”，没有“数据源”，怎么开发啊。当然你可以在report studio中重新选择/定义query的数据源，定义SQL，这样就和那个数据包没有任何关系了。

报加密错误，先删除 signkeypair csk encrytkeypair三个目录错误一：创建Oracle数据源错误，在cognos connection中创建oracle的数据源，一直测试不成功。Cognos32 win2008_64 oracle_64 一般解决办法： 在服务器端装上oracle客户端（无论是安装版或者是免安装的），然后将客户端的根目录配入环境变量的path中，一切OK！例如：D:appkingproduct11.2.0client_1--Oracle客户端E:PLSQL Developer11grc2ininstantclient_11_2--PLSQL免安装绿色客户端如果出现Cognos服务是64位的或者oracle服务是64位的可以参考安装Oracle32位客户端来解决Cognos连接不上oracle的问题错误二：； 由于存在多个客户，我在自己的本本上连cognos服务器进行开发，当第二次修改cognos configuration 客户端处的IP时，保存报错，加密信息出错；解决办法：进入D:Program Filesibmcognosc10configuration删除 signkeypair csk encrytkeypair三个目录然后重启Cognos服务然后再次保存客户端就会自动生成和服务器端一致的加密信息signkeypair 、csk、 encrytkeypair三个目录会再次自动的生成；

康格诺斯

Content Manager 配置的有问题，检查一下

具体见下文，这里解释一下，当选择Oracle connection时SQL*Net connect string:中填写数据库名，另外userID和password必须填Normal的而非sysdbaIf you are trying to reach oracle database server on a different machine, then you must install oracle client for 10g on cognos server and configure the listener and tnsnames.ora and test the connection through sql*net.XE=1(DESCRIPTION=(ADDRESS=(PROTOCOL=TCP)(HOST=dbs2. zpint.dom)(PORT21))(CONNECT_data＝(SERVER=DEDICATED)(SERVICE_ NAME=XE)))Once you reach the database server successfully, your parameters to build an Oracle connection string will be;SQL*Net connect string: XECollation sequence: Signon_____________________User ID [Checkbox enabled]Password [Checkbox enabled]Create a signon that the Everyone group can use: {Default enabled}User ID: Password: Confirm Password:

举个例子新建一张拥有3个列表对象的报表。定义报表的列如下：List 1: Product | Product lines and Sales fact | Quantity.List 2 :Time dimension | Current year, Time dimension | Current month and Sales fact | Quantity.List 3: Retailer site | Region and Sales fact | Quantity.为所有报表对象定义合适的分组、排序和聚合。确定所有的报表对象使用不同的查询。如何实施…1. 我们从创建一个用于报表类型的prompt开始。转到Page Explorer并添加一个prompt page。2. 添加一个value prompt到prompt page工作区。定义参数名称为paramReportType。请注意，此处不需要定义任何过滤，使用值或者显示值。3. 选中此value prompt，从属性列表中打开Static Choice属性。4. 定义3个静态选项，如下图所示。5. 转到Condition Explorer，新建一个String Variable。定义其表达式为：ParamValue("paramReportType")。6. 为此变量添加3个值：BD、BP和BR。修改变量名为ReportType。7. 转到report page，添加一个Conditional block到报表工作区。8. 选中此conditional block，并从属性栏中打开Block Variable对话框。从下拉列表中选择ReportType变量，然后点击OK。9. 从属性框中选择BP为current block。选中按products显示sales quantity的第一个列表，并拖拽其到conditional block内（此处，我们需要用到Ancestor按钮以选中整个列表）。10. 修改此conditional block的current block属性为BD，拖拽“Salesman by Periods”列表到conditional block中。11. 重复对BP和最后一张报表应用以上操作。12. 在报表头部，选中“Double click to edit text”，修改其Source type属性为Report expression。定义此表达式为：ParamDisplayValue("paramReportType")。13. 运行并测试报表。工作原理…在前面博文“条件样式”的示例中，我们已经知道如何定义条件变量，并使用它来定义条件样式。而在此例中，我们探讨了条件变量时如何在conditional block中使用的。Conditional block是一个很有用的组件，它允许报表在特定条件下显示特定的对象。它在需要隐藏或显示整个对象时很有用。当然此例也可以通过显示或隐藏特定的列来实现。为条件参数的“Other”选项定义合适的内容是一个很好的做法。除非需求明确定义了“Other”选项为空，否则最好不要这么做。报表块的话，我觉得一些报表软件比如FineReport会比较好用

windows默认安装的话，会自动重启。不是默认安装的需要在系统启动项中设置。如果linux系统需要手痛重启。

分析功能——关联/限定关联分析主要用于发现不同事件之间的关联性，即一个事件发生的同时，另一个事件也经常发生。自从1989年之后这个功能中的关联分析的重点在于快速发现那些有实用价值的关联发生的事件。

win2008R2 cognos10.2.1, 服务器上已经安装oracle11.2content manager连接的也是oracle，cognos是64位,oracle也是64位的解答：framework 必须是32位的oracle客户端，且版本需和服务端oracle版本一致。 字符集为utf-8的@曼谷-Sam 【已解决】求教：Cognos64bit连接Oracle64bit时，新建数据源报错,提示 “oracle / 兼容 失败 参考下这个，详细的解决方案你的意思是说需要安装32位的oracle客户端吗？是的，但是要注意的是你的服务端oracle用64位是没有问题，主要是解决客户端oracle版本问题解决方案：需要在cognos服务器上安装oracle 32位的客户端，同时将32位oracle客户端下面的驱动ojdbc6.jar拷贝到ibmcognosc10_64webappsp2pdWEB-INFlib下，重启服务，连接成功 2：Framework连接Cognos服务器时报错解决办法：将Cognos configuration 中的URL配置信息中的 localhost改为IP即可

cognos的日志文件名为cogserver.log，是txt文件，文件的目录在Program。Filesibmcognosc10logs目录当中。若不知道这个文件名，在电脑搜索当中搜索.log文件就能很快找到这个日志文件，用记事本就可以打开这个文件了。

cognos10的启动较先前的版本来说运行环境更苛刻一点，cognos经常出现因为jdk路径变化无法启动的问题，最好修改为Cognos自带的jdk路径。 方案一：卸载JDK方式 卸载本机的所有JDK，安装cognos10，默认使用cognos10自带的JDK启动cognos10 方案二：删除JDK环境，不卸载JDK 1、在系统里面删除JAVA_HOME环境变量，同时在path环境变量里面删除%JAVA_HOME%bin; 2、检测java环境是否被删除，打开dos窗口输入 java -version， 如果显示java 不是内部或外部的命令，表明删除成功，启动cognos10。否则，进入第三步 3、彻底删除JAVA环境，找到C:WINDOWSsystem32文件夹下，删除java 和javac等相关文件，一般是三个。然后启动congos10. 方案三：不卸载JDK，不删除环境变量，修改cognos10启动参数 1、找到cognos10的安装路径， 假设是D:cognos 2、找到D:cognosc10bin文件夹下的bootstrap_win32.xml文件，将该文件里面的${java_home}替换为D:/cognos/c10/bin/jre/6.0然后保存，也就是修改了cognos启动时的使用的JDK。 3、启动cognos10就OK了。 第三种办法可以说应该算是最好的了。可以试试。 不过做之前还是备份一下所要修改或删除的文件，确保万无一失。

co ge no si

将cube分区，首先按照时间分区之后，对于AS的访问来说与不分区的cube完全一样，没有区别，其次2GB这个限制不可以被打破。如果你模型很大，就用FM模型直读数据库好了。再要不你多建几个CUBE，用FM将其打包到一块试试。不知道这样行不行，我已经弃了cognos很久了，这也是在论坛里搜到的，最近在用finereport ,感觉它的上限还蛮大的，主要是有问题可以直接跟他们反应，他们在开发的过程中可以及时优化，这样就方便太多了，希望可以帮到你

另外一种获得Cognos提交SQL的方法是通过ReportStudio中的查询生成的SQL或者报表执行的SQL来查看。 查看报表执行的SQL： 查看Query生成的SQL： 二者的差别是，Query生成的SQL不一定要提交给数据库执行，真正要交给数据库执行的SQL是报表执行的SQL，这个SQL是根据界面显示的需要而生成的SQL,另外，对于有Cognos本地处理查询过程，Cognos执行的本地MDL语句也会出现在这里。显示报表，可能有多个SQL执行才能完成，这多个个SQL都会显示在这里。

按F10键。放在表格上面。会再现一个十字形。然后拖住自己想合并的表格。在属性栏里面有合并那一项。选中想合并的表格后。也可点右键。合并单元格。（CDR14里面是这样操作的。不知道你用的是几版本）

1:Apache kylin的odbc只有windows版本，并且依赖ms vc库，详见kylin odbc在线文档。 2:Cognos当前版本尚不支持JDBC接入kylin 3:kylin odbc 必须用32位，无论是32位cognos还是64位cognos，因为cognos32位和64位的差异主要是在JDBC，ODBC连接方式内部都是32位引擎支持的(BIBusTK) 4:Odbc配置工具只能使用32位的，64位windows中用c:windowssyswow64odbcad32.exe(千万不能用system32下的odbcad32.exe) 5:配置odbc要使用系统数据源，不能用用户数据源，并且要保存登录密码。 6:cognos中配置数据源不能用用户密码登录，要选用无“无身份验证”方式登录。

你指cognos connection中发布的报表么？你可以选择“运行时使用选项”，下一个页面选excel 2002格式，跑好的report会自动分页，cognos上每一个页面对应excel里的一个sheet。

1、清理加速。当我们的cognos11感到卡顿，或者内存空间不足的时候，可以选择这个清理加速功能，进行一键清理，使在使用的时候能流畅一些。2、通知管理。我们每天使用手机的时候，都会接到各种软件的通知消息，也会使得cognos11变得卡顿。这时候我们就可以在手机中对这些软件的通知进行管理。打开手机的设置，点击通知与状态栏，接着在里面的通知管理进行设置就可以了。这是cognos11变慢的解决办法。

你可以写sql语句来实现，具体怎么操作要等我明天上班的时候，我截个图给你看看。。。现在我大致跟你讲讲：你如果用cognos中的report studio这个工具的话，你点开后进行编辑，你在浏览器页面会看到一根竖线，在那里你可以找到“查询”，你点进去，然后你拖一个“查询项”上去，然后你拖一个“sql”编辑框上去，“sql”编辑框要拖到你的“查询项”上，双击“sql”编辑框中编写你要添加的数据源的sql语句，我给你打个比方：假如你想再继续添加学生表中的信息的话，你在“sql”编辑框中编写：select a, b, c from 学生表 where ... 这里写的sql语句跟数据库中的sql语句写法是一致的，对了，这里最关键的是你在编写“sql”编辑框的之前，你应该要在它的属性框中选择它的数据源，你可以在左下角的属性框中可以找到，编写完sql语句后，你验证一下，如果没有语法错误，验证会直接通过的，关闭“sql”编辑框之后，你再双击“查询项”你会发现里面就会有你sql语句中查询出的那些字段，接下来怎么做，我相信你自己应该可以完成了。对了，我用的cognos是cognos 10版本的。希望我的回答能给你带去帮助。。。

具国家信息中心北京优信佳信息系统有限公司资料反映：Cognos是业界领先的商务智能工具供应商,其最主要的产品是查询与报表工具Impromptu和多维分析工具PowerPlay。本文简要介绍这两种产品。查询与报表工具:ImpromptuImpromptu是企业级交互式数据库查询与报表生成系统,由它生成的报表不仅可以分发给任意Impromptu用户,而且由于Impromptu支持Web功能,报表也可以在组织机构内任意一台桌面机上发布和浏览。对于IS来说,Impromptu的面向对象的体系结构确保了在所有用户和所有报表之间的控制和管理一致性。标准报表基于预定义规则的常规报表是最为普通的报表活动,Impromptu为整个企业创建大量这类标准报表。通过点击工具条,用户可以很容易地对信息进行分组、排序和过滤。选取表和提示符以及异常报表也增加了分布式标准报表的价值。选取表和提示符使用户具有在报表中选择特定查看项目的灵活性。当汇总一份Impromptu报表时,报表作者可以创建一些项值,称为"选取表(picklists)",用户可以单击鼠标从表中选择一个项值。对于包含众多项值的报表,Impromptu给出提示符,以允许用户指定他们想看的项值或项值范围。行列选取表进一步缩小了用户在报表中选取信息的范围。Impromptu给经理们提供了三种处理异常数据(落入指定值域外的数据)的选择方案:·条件过滤器:仅提取落在特定限值之外的项值,用户可以指定特定的项值,也可以从一预定义的列表中选取;·条件突出显示风格:对异常数据运用特殊的格式化风格;·条件显示:仅当某些条件满足时才显示报表对象。即席报表Impromptu的自动报表生成器、框架和模板提供了报表的多样性,可创建即席报表。·Impromptu报表向导(Report Wizard):指引用户按部就班地创建列表和交叉表类型报表。·基于框架的报表:Impromptu使用积木式原理来创建各种简单或复杂的报表,并具备许多种框架风格:列表、表单、交叉表、图表、文本、图画和OLE。框架方式提供了版面和设计的灵活性,使用户能创建完全格式化的复杂报表。若要保持整个企业内部观感的一致性,还可以将报表存为模板以便将来任何时间用于任何数据。·模板:预定义的、独立于数据库的模板允许用户简单地从目录中提取数据,使报表即刻活灵活现。模板包括格式化、逻辑计算和定制自动化,用户可以快速而简便地创建诸如邮寄标签、表单、交叉表和分组列表等与企业业务相关的报表。Impromptu信息目录信息目录提供一个基于LAN的、包含业务知识和数据访问规则的资料库,使最终用户从数据库中隔离出来。在信息目录中可以存储提示符,以便在整个报表应用中按用户输入的提示符动态生成报表。信息目录提供了一个集中式企业数据资源和用户管理环境,它允许管理员通过OLE自动化接口,创建、修改或删除目录的内容。这样管理员可以充分利用现有的元数据存储,并可通过使用表加权优先数据库连接顺序,以优化性能。部署伸缩性Impromptu可以由单一用户根据个人数据建立报表,也可以由几千个用户根据数据仓库建立报表,具有良好的伸缩性。Impromptu的面向对象的体系结构使基于继承的管理和分布式目录成为可能,因此,有关商业规则、访问权限和查询活动的变化都会自顶向下继承到整个组织机构,1000用户数的需求同单用户一样可以得到满足。个人、共享、分布和保密目录类型允许管理员控制每个用户的报表制作活动。用户类决定了数据库的访问方式,包括谁能访问数据库以及用户允许看数据库的哪些内容。数据窄播仅向特定用户展示必要的报表内容,而不是发布整份报表。这是通过用户类来做到的。用户类允许IS指定不同用户观看标准报表的权限。例如:一份标准的国内销售报表可以分发到各地区销售办事处,这样各地的经理仅能看到与他们的地理位置相关的数据。Impromptu Web QueryImpromptu Web Query利用Web直观的超级链接界面,提供企业数据探察与导航。这一基于浏览器的即席报表功能可以立即访问数据库,找到所需的答案,做出正确决策。多维分析工具:PowerPlayPowerPlay 是用于对企业数据进行多维深入分析,即在线分析处理(OLAP)的业务智能工具,使企业经理以及任何人都可以广角度地监控业务的运行,而且以任何方式探察企业数据。PowerPlay 可以充分支持Web、客户/服务器和单机平台,其灵活性、开放性、高度可扩展能力以及优秀的性能,为不同规模的企业提供了有效的业务智能方案。数据探察PowerPlay探察数据的方式有三种:向下钻取(Drill-down)、数据切片(Slice)和旋转(Dice)以及交互式图形分析方式,用户可以从任意角度观察和研究数据。·向下钻取:一层一层地深入剥取详细信息,直到发现最关键的核心信息;·数据切片和旋转:通过插入或移动数据的行或列或其任意组合,从各个角度观察业务信息;·交互式图形分析:以图形化的方式观察和分析数据之间的关系,以及在不同数据之间显示其变化。利用PowerPlay, 用户可以清楚地看到哪一项产品的销售额降低了。通过对在直方图中的某一竖条进行向下钻取分析,用户还可以观察到在哪个月,这种产品的销售额下降是最明显的,为进一步的商业决策提供依据。在PowerPlay中,表和图都是完全交互的,用户可以直接对图表进行任意的切片、旋转、向上/向下钻取等操作或操作组合,来更好地反映业务信息。用户可以将图表放在一个页面上来探察数据趋势,或是分配到多个页面上来检查特异数据;还可以充分利用各种可视化的数据展现手段:交叉报表、饼图、散点图、线图和直方图以及它们之间的相互组合,来丰富报表的展现力。特殊性报告和排序PowerPlay可以醒目地展现特殊情况,例如产品的负增长,使得管理者可以发现需要立即注意的问题。快速和简便的排序可以使用户一眼就区分出最佳和最差的表现。综合全面的报告可以是分层的,每一层展现不同层次的信息,例如在各个部门中的前几个销售产品。PowerPlay可自动找出取值在特定范围以外的数据结果,并将其标记出来,例如销量呈负增长的产品。快速信息提取PowerPlay中的Transformer(数据转换器)可以迅速将日常运行系统中不断产生的企业数据转化成一个或多个高度压缩的多维信息立方体,称做PowerCube。PowerPlay Transformer可以从平面文件或是从二维的关系型数据查询生成PowerCubes。通过Transformer, IS 人员可将来自不同数据源的数据进行集成,例如将来自某一个数据仓库的数据和桌面电子表格的数据汇集在一个或多个相互链接的PowerCube中。PowerPlay可为专业IS人员提供灵活而又直接的集中式管理:·安全用户级别可以有效地管理用户对数据访问和分析的权限,而且可以在生成PowerCube时定义。此外,用户级别的管理还可以使一个PowerCube满足许多用户不同的分析要求。·选择性信息发布,或称"信息窄播(Narrocasting),可以将一份报表中的特定部分提供给相关用户,而无须发布整个报表。·可以很容易地定义自动宏操作,并在应用启动或终止时运行,或是在报表开启或关闭时运行。这些宏可以用来执行许多管理功能,例如一些审计工作等。·用户可以将自定义的PowerBar 交付到某部门,成为具有部门特征的代表界面,或是在整个企业内部交付成为统一的标准。

1、在cognos configuration中禁止匿名访问，并添加一个认证源；2、创建两个用户，一个是管理员，另一个是其他人员；3、在cognos的系统管理员中将“任何人”从其成员列表中删除，并将刚才创建的管理员添加进去；4、在添加的那个其他用户的属性设置“门户选项卡”中将“公共文件夹”删除确认此用户看不到这个文件夹5、最该文件夹添加相应的SQL语句，具体的SQL语句我记不得了。没办法，我对代码基本上不太懂，做起报表来特别费劲，所以后来用了零代码基础的finereport进行报表制作喽！

去 Cognos中国用户联盟 看看

o号称市场最大，客户群体最广，但是国内怎么看都是cognos大单多。比较方便开发使用，中文版齐全。支持.net sdk j2ee，据说java开发而成，但是他的客户端工具风格怎么看都是像vc写的，java写的没有那么快。但是如果开发客户端必须装他的客户工具。开发速度快，客观说是专业级别工具。价格肯定昂贵，据说现在也包括etl olap report全套产品，好像现在高价格被sap收购。cognos高质量高价格，8版本推出，可以让客户端不装任何软件就可以实现高安全性 快速开发（输入网络地址就可以直接开发）。oracle虎视眈眈，可惜他开的价格高，不容易被驯服。他的例子很多，学习方便。现在也包括etl olap report全套产品。ssrs毕竟出自名门，现在开始大规模使用。电信 银行 制造业等开始使用，加拿大某些公司也开始使用，应该说性价比是最高。其他软件公司不可能有微软的实力，他想做什么都可以做到1流的水准。更难得能和ssis olap等无缝集成。有人说ssis不能上台面，但是无情的市场和庞大的客户群体印证了计算机技术的适用性有时候是综合性，并不是单靠技术的高性能的。分析还会无穷的扩大。3个集成一起卖，而且还有2005数据库。想想3万块钱就可以开发，这个不敢想象的。

烤讷儿撕

要是从?S_TACT=105AGX52&S_CMP=bolla（体验版）下载的CognosExpress的话会带有2个sample包，其中一个是Informix，如果不想使用这个而是使用SQLServer的话就要保证SQLServer的版本是2005或打过sp4补丁的2000，并且需要SQLServer的TCP/IP链接是可用的。如果保证SQLServer满足条件了，在链接不上有可能是你在进行连接内容输入的时候打错内容了，小心点在走一遍。

当Cognos应用时直接从关系数据库读取数据时，通过 Cognos ReportStudio 查看的到的SQL形式大致如下：with "RPT_MON_DMS3" as ( select distinct * from "RPT_HQ"."RPT_MON_DMS"),"期间" as ( select "RPT_MON_DMS3"."RPT_MON" "RPT_MON", "RPT_MON_DMS3"."MON_NM" "MON_NM", "RPT_MON_DMS3"."YEAR_ID" "YEAR_ID" from "RPT_MON_DMS3" where "RPT_MON_DMS3"."RPT_NM"="RPT_PA_INDV_CUST_NO_FCT")select distinct "期间"."YEAR_ID" "年key", "期间"."RPT_MON" "日key", "期间"."MON_NM" "New_Query_Item" from "期间"SELECT {[期间]..[all].[2009].[200901]} DIMENSION PROPERTIES PARENT_LEVEL, CHILDREN_CARDINALITY ON AXIS(0) FROM [C:/Program Files/cognos/c8./bin../tempdmbTemp_3320_0048_12688060120.dmc] 上面是一段典型的Cognos生成的SQL，with后面跟着两个子查询"RPT_MON_DMS3"和"期间" ，后面带下划线的是一段主查询，这是一个单一SQL组成的查询语句，此处的SQL也可能由多个语句组成，但是在语句和语句之间没有明显的分隔符号，只能靠SQL语法来阅读，由于Cognos生成的SQL一般带有with关键字，而且一个SQL语句只有一个with关键字，因此可以从with关键字的出现来判断SQL语句的间隔位置，如果这样仍然不方便阅读的话，可以使用TOAD等工具的格式化功能，可能更容易阅读。 最后一段是Cognos的MDX多维查询语句，此语句的产生，说明最终的查询结果是经过了Cognos的本地处理过程而获得的，即Cognos通过前面的一个或者多个SQL语句的查询结果放在Cognos的对应用服务器上，再通过Cognos的多维处理引擎处理，最终生成结果。一般这个MDX语句会出现在整个查询语句的最后阶段，并且该语句无法直接提交给关系数据库执行。 通过以上方法，可以对Cognos就该报表的执行过程有一个比较确切的理解，同时，也是将来用于优化Cognos应用性能的重要手段！

Hyperion现在归在Oracle EPM企业绩效套件下，大产品线是中间件。Hyperion学习的难度不在软件本身，而是相关专业上。planning预算对财务专业背景有一定要求，相应的还要有些管理思想；HFM财务管理（合并）对会计学知识要求更高些。其他的EPM套件基本都是围绕着这两部分，像HPCM分摊，平衡记分卡在国内都很少卖，FDM财务数据质量管理还有卖。Planning主要基于Essbase多维数据库（区别于关系数据库），基本就是玩数字，玩报表的。HFM就是关系数据库玩报表合并。另外OBIEE也在EPM套件下，目前商业分析作用小，报表、页面漂亮。开发主要使用自有的MAXL，MDX语言，过程化语言，有些类似SQL,通过Perl粘接在一起。对计算机类专业没啥难度，但是业务跨度比较大，比较适合财务专业。SAP BO和ORACLE EPM产品是对位的，都可以对应大中小型企业。不过小企业基本是用不起啊。BO和SAP的整合还是有点麻烦，毕竟SAP流程还是要严谨些，BO作为后买的产品，整合起来还是麻烦。只知道开发用ABAP，想好看要JAVA。所以SAP主推还是大数据分析的产品。SAP产品偏重流程管理，对专业要求反倒不算高，但对学习能力本身要求不低。Cognos的定位是中小企业，18M在国内卖的很少，自定开发量太大，成本偏高，所以小企业还是用不起啊。Cognos TM1产品的量身定制还是不错的，平台蛮漂亮，支持预算和报表分析。开发目前主要是JAVA的开发，正则表达式。需要计算机类数学类专业才能玩转。

1、测试cognos是否成功启动，Cognos启动后在ie中输入"http://localhost:9300/p2pd/servlet/dispatch"可以看到ibm cognos门户网站，但是会发现有部分图片不能正常显示，这时将cognos目录下的webcontent下的文件复制到cognos安装目录下的webappp2pd下，然后刷新网页即可看到网页图片说明cognos安装成功。2、先把Oracle驱动复制到Cognos安装目录下的webappp2pdWEB-INFlib中 在Oracle安装目录下的product10.2.0client_1jdbclib里的classes12.jar和ojdbc14.jar就是Oracel驱动。 重启Cognos 服务就可以连接Oracle数据库了。

Cognos是业务智能软件制造商，Cognos有许多产品，Cognos TM1只是它其中的一个产品线，Cognos TM1是一款预算产品，在国内的市场份额不大，2017年国内软件厂商元年科技购买IBM TM1源代码使用权以后构建了自主知识产权的元年C1预算管理软件产品，由于和IBM Planning Analytics底层使用的都是TM1技术，元年C1的流行，也带火了Planning Analytics，尤其在地产，金融等行业有大量的用户，很多友商也积极跟进代理Planning Analytics国内的实施业务，IBM TM1在国内近几年也有了相当大的知名度。IBM Planning Analytics 的优点主要是基于内存计算，所以速度快，但也存在不能做分布式，大并发访问能力弱，内存占用过大等问题，这些问题也阻碍了已经采购IBM Planning Analytics的用户进一步拓展应用广度和拓宽应用规模的需求。和元年C1相比，IBM Planning Analytics还存在很多不足，虽然都是基于TM1技术，但元年科技对TM1的源代码进行了充分的吸收，研发了完全自主知识产权，更先进的内存多维数据库。简单而言，IBM Planning Analytics 的优点主要是基于内存计算，所以速度快，但也存在不能做分布式，大并发访问能力弱，内存占用过大等问题，这些问题也阻碍了已经采购IBM Planning Analytics的用户进一步拓展应用广度和拓宽应用规模的需求。元年科技自主研发的多维数据库则吸收了TM1的核心技术，并结合最新的大数据，互联网技术，实现了分布式，内存使用和管理更优化，性能和稳定性也更优秀。

浅谈一下Cognos处理大数据的思路，仅针对10.2.1以下的版本，对于10.2.1当中引入的hadloop等分布式数据仓库等不做介绍。我们主要从一个一般中等项目当中，用怎样的思路来优化我们的查询。我们主要从3个思路来思考大数据的处理一、数据库层次现在主流的Cognos项目，主要的开发模式还是基于rolap的dmr报表建模。因此，数据库的优化就显得由为重要。主要通过以下几个方面优化我们的数据库：(1)维度id，维度层次id等关键减缩字段建立索引建立、维护。(2)根据数据量的大小，按时间等进行分区优化。(3)高速缓冲表MQT的使用(4)表空间、缓冲池设置等(5)数据库性能优化二、Cognos Server优化Cognos优化包括对配置文件的优化，集群的搭建，服务和日志的开启等基于cognos 软件安装，配置的优化，主要包括以下几个方面：2.1 apache 配置优化Timeout（超时）/MaxKeepAliveRequests（最大的请求数）/KeepAliveTimeout（请求超时）的优化配置2.2Cognos自带tomcat配置调优(1)可修改TOMCAT配置文件CRN_ROOT omcat.confserver.xml。其参数集中在行：可以对maxProcessors（最大进程数）/AcceptCount(最大连接数) ConnectionTimeout（连接超时）进行修改(2)文件路径：CRN_ROOT omcat.confweb.xml可以对session-timeout进行修改.2.3Cognos sever配置文件优化2.3.1 reportservice.xml优化文件路径：CRN_ROOT webappsp2pdWEB-INFservices reportservice.xml注：修改文件后，重启服务后配置生效。包括以下参数 max_process(交互报表处理进程数，和cpu有关) inger_process(交互报表初始化进程数，和cpu优关)max_non_affine_connections_per_process(交互报表所占线程数) idle_process_check_interval_ms(空闲检测时间)queue_time_limit_ms(报表服务队列时间限制) async_wait_timeout_ms(Dispatcher请求等待同步时间)2.3.2 batchreportservice.xml文件路径：CRN_ROOT webappsp2pdWEB-INFservices batchreportservice.xml注：修改文件后，重启服务后配置生效。包括以下参数 max_process(服务批量报表处理所占进程数) linger_process(服务批量报表处理初始化进程数)max_non_affine_connections_per_process(服务批量报表处理所占线程数) idle_process_check_interval_ms(空闲进程检测时间间隔)idle_process_max_idle_ticks(空闲进程检测标记) queue_time_limit_ms(批量报表处理排队时间限制) async_wait_timeout_ms(Dispatcher请求等待同步时间)2.3.3 CQEConfig.xml主要是与数据库参数设置，文件路径：CRN_ROOTconfiguration CQEConfig.xml.sample注：将CQEConfig.xml.sample文件名修改为CQEConfig.xml后，重启服务后配置生效。可以修改以下参数：Timeout(应用数据库连接超时设置) PoolSize(应用数据库连接池最大连接数设置) queryReuse(查询缓冲设置)2013-07-08 0 分享答案对人有帮助，有参考价值1曾力 - Cognos讲师、Cognos独立顾问、数据仓库架构师 2013-07-08 回答2.3.4 ppds_cfg.xml主要进行缓存和日志参数设置，文件路径：cognosc8configuration ppds_cfg.xml注：重启服务后配置生效。可以修改以下参数：ReadCacheSize(可减少用户访问时服务器的磁盘IO。提高访问速度。) pcQueryLogFile(建议生产环境关闭该日志的跟踪，一般默认也是关闭状态)2.4 Cognos content store优化2.4.1优化内容库连接服务内容库最好外配为db2 oracle等数据库，不要用自带的derby.因为项目中的日志信息会非常多，严重影响内容库的效率。Cognos Administration，在系统下选择选择对应的服务，选择ContentManagerService的属性，设置相应的连接参数信息。2.4.2日志优化适当开启各个cognos服务的日志级别，越高级的级别对应更详细，更明确的日志，但也会影响整个系统的效率。这是一把双刃剑，需要适当调整。日志级别设置得越高，就越降低系统性能。通常情况下，您可以将级别设置为“最小”或“基本”来收集错误，或设置为“请求”来收集错误和警告。2.5提高访问数据库速度Cognos和数据库间参数在cerincogdm.ini文件中,(根据版本不同是安装目录的数字，根据连接的数据库不同，是对应数据库名称的关键字)以oracle数据库为例,参数在cogdmor.ini文件中，打开这个文件查找字符串Fetch Number of Rows=去掉这行前面的分号，将10改成2000；这样这行就成了Fetch Number of Rows=2000，表示是每次从数据库取2000条数据。其他数据库基本上都有类似的配置。用以提高从数据库中提取数据的速度。2.6加大缓存cerinCer.ini(*根据版本不同是安装目录的数字)：SortMemory=5120（这里 SortMemory 单位是 2kbytes，5120代表 2k x 5120 = 10M）（技巧：一般 SortMemory 取空闲内存的十分之一到八分之一大小）2.7修改cognos configuration中的参数来优化在cognos configuration中有很多参数可以优化来提高整体软件的运行效率，比如增加内存、增加查询缓存2.8分布式部署分布式部署可以大大提升Cognos服务器的负载能力，同时容错保护功能可以使服务器更为稳定的运行，很好的支持大用户量的并发使用。2013-07-08 0答案对人有帮助，有参考价值1曾力 - Cognos讲师、Cognos独立顾问、数据仓库架构师 2013-07-08 回答3.报表设计优化Cognos报表作为一个工具，在非cube模式下，最终我们执行报表查询的时候，我们的报表发送到数据库进行查询的本质还是sql，所以，在我们制作一张报表的时候，我们要尽可能的利用fm,rs当中的功能，优化报表最终执行生成的SQL实现整个报表的优化。而CUBE模式下，我们更多要考虑配置、存放和数据库大小所造成的影响，下面我会细细说来。2013-07-08 0答案对人有帮助，有参考价值1曾力 - Cognos讲师、Cognos独立顾问、数据仓库架构师 2013-07-08 回答3.1 FM建模优化3.1.1手写SQL定制查询主题右键点击查询主题的菜单项Edit Definition…可以进入SQL语句编写框，调整查询主题的SQL语句。默认情况下，这里的SQL语句为Cognos SQL类型。如果需要编写应用数据库可以直接运行的本地SQL需要将这里的SQL类型进行设置。点击右上方的Options按钮，选择SQL Settings标签页，选择SQL Type为Native。这个时候，我们手写SQL就非常注重这个SQL的优化，尽量避免SELECT *,用EXISTS替代IN,多使用DECODE来进行判断，条件语句注意点等常用SQL优化策略，编写对应的SQL.3.1.2尽量使用特定数据的数据库函数在菜单项Actions中选择Specify Package Function List…指定报表定制中可以使用的数据库函数列表。将除应用数据库意外的其他数据库类型从Selected function sets中选到Available function sets中，尽量使用特定数据库的自带函数可以提高查询效率。3.1.3表关联设定在建立表关联尽量避免使用外关联关系（包括左外关联、右外关联、全外关联）。外关联的使用会使数据库的查询压力骤增，从而影响前端报表的生成。在星型结构、雪花型结构的数据仓库模型中，尽量按照一对一、一对多的关联关系设定维表与实事表之间的关联，Cognos Server会依照这里的关联关系自动优化提交给数据库的SQL语句。如果关联关系中出现了环状连接关系，可以通过别名表或是快捷键的方式解决环状连接问题.3.1.4Edit Governors查询性能设置在菜单项Project中选择Edit Governors，可以设置查询的查询性能Report table limits 该属性设置报表中运行SQL所涉及的TABLE数量Data retrieval limits 该属性设置报表中运行SQL返回结果的数量Query execution time limits 该属性设置报表中运行SQL的执行时间Large text items limit 该属性设置报表中运行SQL返回大文字块的字符数量限制2013-07-08 0答案对人有帮助，有参考价值1曾力 - Cognos讲师、Cognos独立顾问、数据仓库架构师 2013-07-08 回答3.2 RS报表调优3.2.1报表函数的使用在报表函数的使用上，尽可能使用应用数据库能够解析的本地数据库函数，函数列表中的通用函数，在处理时会将函数放在报表服务器进行运算，从而增大了报表服务器的性能开销。3.2.2 观察查询的SQL我们选择查询页面，GENERATE SQL/MDX观察这个报表生成的SQL并进行不断优化，3.3.33.2 RS报表调优3.2.1报表函数的使用在报表函数的使用上，尽可能使用应用数据库能够解析的本地数据库函数，函数列表中的通用函数，在处理时会将函数放在报表服务器进行运算，从而增大了报表服务器的性能开销。3.2.2 观察查询的SQL我们选择查询页面，GENERATE SQL/MDX观察这个报表生成的SQL并进行不断优化，3.3.3查询字段、查询表顺序调整根据数据库的优化策略，可能需要将查询字段的顺序进行调整，可以在Data Items窗口中进行设置。查询SQL语句中，From关键字后面的表顺序是按照select关键字后出现的字段顺序进行设置的。在为表顺序进行设置时，属性为Identifier或Attribute的字段比属性为Fact的字段在为表排序时的优先级要高，即，先以Identifier、Attribute字段的出现顺序为表进行排序，如果没有上述两类字段，才以Fact字段的出现顺序为表进行排序。3.3.4聚合前后设置过滤条件将过滤条件的Application属性设置为After aggregation或Before aggregation可以调整过滤条件在聚合前或是聚合后生效。After aggregation生成过滤条件的SQL语句使用的是关键字having，而Before aggregation生成过滤条件的SQL语句使用的是关键字where。3.3.5取消报表自动分组提高明细报表查询速度如果报表要展现明细数据，不想使用任何汇总，我们可以到此报表对应的查询中将自动分组属性定义为否。修改地方：对象的属性Auto Group & Summarize可以设置当前SQL语句的查询中是否加入distinct、sum、group by这样的关键字。默认情况下，该属性设置为Yes，可以根据查询情况关掉此开关项，减少SQL语句的复杂度。3.3.6自动排序设置在Query的Auto-sort属性中可以为查询设置是否自动排序。如果选择是，则会在生成的SQL语句中自动加入Order By关键字，排序字段将自动根据数据项的属性进行设置（如果查询字段的usage属性为Attribute、Identifier则排序，如果为Fact则不排序）；如果选择否、则不排序；如果选择最小，则根据数据项的排序属性进行排序设置。默认值为最小。3.3.7报表Processing设置在Query的Processing属性中可以为查询设置SQL的处理设置。Cognos Report Studio会将报表的所有设置首先转换为Cognos SQL提交给报表服务器，服务器在进行必要处理后，会将SQL语句转换为应用数据库本地执行的SQL语句，进行数据库处理。为提高报表的处理速度，要尽可能的将报表的处理运算放在数据库进行，以保证其运行速度。将该属性设置为Database only会将报表页面生成的Cognos SQL不经报表服务器处理全部转换为数据库能够执行的本地数据库SQL，如果将该属性设置为Limited Local，则将报表页面生成的Cognos SQL先进行必要的报表服务器运算，然后再将剩余的部分提交给数据库进行本地SQL的处理。默认值为Framework中为Datasource对象的设置的queryProcessing属性。3.3.8使用With子句在Query的Use SQL With Clause属性中可以为查询设置是否使用With子句。部分数据库例如Oracle支持With关键字，当查询中嵌套子查询时，可以通过With子句的使用，减轻报表服务器对Cognos SQL的处理，从而提升报表的运行性能。如果将该属性设置为Yes，则允许使用With关键字，查询中生成的Native SQL将出现With子句；如果将该属性设置为No，虽然拒绝使用With关键字。默认值为Framework中Edit Governors下的Use WITH clause when generating SQL属性设置。3.3.9报表服务器本地缓存设置在Query的Use Local Cache属性中可以为查询设置是否使用本地缓存。如果将该属性设置为Yes，则启用服务器的本地缓存，服务器将为查询结果保存在session中，当用户在浏览器内再次打开同一张报表时，查询结果将取自缓存，从而减轻了数据库的负载压力；如果将该属性设置为No，则禁用服务器的本地缓存，查询结果全部取自数据库的实时数据。默认值为Framework中Edit Governors下的Allow usage of local cache属性设置。我用的是finereport，比这个方便

需要打开编辑状态。start editing

先找steam客服，说明情况，看看实际什么情况一般来说，只要东西没有了就是交易成功，一方取消是不能交易完成的

坐标计算工具，即内含坐标正算、反算等计算程序

进不去解决方法：【1】下载游戏检查完整性，点击游戏无响应可先试试兼容模式运行。【2】路径设置都为英文，减少文件夹字符，以免报错。【3】更新最新的显卡的驱动，防止游戏无法进入。【4】检查配置是否达到最低要求，配置高低是检测进入游戏的门槛。【5】安装游戏必备组件(系统运行库)所有游戏运行都需要系统组件支持。

什么程序？？是不是5800计算机的程序。我印象中好像没有这个命令哦。不过有个Goto。你说的是不是这个

非常的难获得。而且要过很多关，不能有失败，特别的难。

《csgo》裂空武器箱出裂网收藏品匕首。裂空武器箱（Fracture Case）是继“裂网大行动”展开以来推出的又一款以裂网收藏品匕首为稀有特殊物品和17件社区创作武器皮肤组合的武器箱，其中包括17件社区创作武器皮肤，以及稀有特殊物品裂网收藏品匕首。《csgo》中玩家在受VAC保护的服务器中在线游戏时，每一局游戏结束都有几率获得裂空武器箱，玩家也可以通过和其他玩家交易或者在社区市场购买裂空武器箱。出刀的概率《csgo》中所有的箱子都有一定概率可以开出刀。csgo武器1-3号箱子电竞箱，冬季电竞箱子， 冬季攻势箱子 ，英勇大行动箱子 ，印花箱子，1-2 winterdream箱子，任何箱子都有可能开出刀，但刀的话属于超稀有道具，开出来的几率很低。一个普通箱子能开出武器的级别为军规、受限、保密、隐秘、以及特殊物品， 按照规则，假设一个箱子出隐秘的概率为x，出军规：受限：保密：隐秘的概率分别为=125x：25x：5x：x，而出刀的概率为2x/5=0.4x。以Hydra箱子为例，其军规、受限、保密、隐秘、以及特殊物品的箱子内的数量为7：5：3：2：1，因为开出所有的物品的概率之和为1（一定会开出物品）。所以可以算出 125*7x+25*5x+5*3x+x+0.4x=1 得出x=0.00098386约合0.098386%，即开出隐秘物品约为千分之一的概率，而开出刀的概率为0.039355%约合万分之3。

填：none：noneof：这是固定搭配，没有任何的意思这句话的意思是：他伪装着自己，所以没有任何一个敌人认识他！希望可以帮助你，满意的话，希望采纳，谢谢！

ELYSEE是爱丽舍宫的意思，是法国的一所建筑物，应该是什么商标吧。FINE COGNAC “精细干邑白兰地”，是一种葡萄酒，是产于法国西南部的小镇干邑，意思而命名。只有这个小镇的葡萄酿出来的酒才被称为“干邑白兰地”

If starting [on a course of] a cognitive enhancer, ensure that arrangements are in place to review [its] use after a period. Too many patients end up on such medication forever.如果开始一个认知能力增强剂的疗程要确认安排好过一时段的复查。太多病人永久性的依赖这种药物。

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重装系统 我今天早上也出现这个问题懒得查了 直接重装系统就好了当然 前提是你的键盘是正常的

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Recognizing Jesus Christ 识别救世主耶稣

识别 财宝 的意思

Realize与recognize的用法辨析 两个词都有“认识、识别”的意思，但在具体用法上又有所差别。 1．Realize作为及物动词，可以表达“认识到；了解”的意思。如： He didn"t realize his mistake until his mother told him. 直到妈妈告诉他，他才认识到自己的错误。 I didn"t realize how late it was. 我没有意识到天已经那么晚了。 She realizes now how hard you worked. 现在她了解你工作得多辛苦。 When he realized what had happened, he was sorry. 当他明白发生了什么事时，他感到很难过。 2．realize还可以表示“实现；完成”的意思。如： The girl finally realized her dream of becoming an actress. 那个女孩当演员的梦想终于实现了。 3．recognize也可以用作及物动词，表示“认出；辩认；认识”的意思。如： I recognized his voice. 我认出了他的声音。 I recognized her as my friend"s daughter. 我认出她是我朋友的女儿。 4．recognize还可以表示“清楚知道；认定”的意思。如： I recognized him to be cleverer than I am. 我认识到他比我聪明。 I recognize that she works harder than I do. 我认识到她比我用功。 5．recognize还可以表示“承认”的意思。如： I recognize that I have been wrong. 我承认我错了。 They refused to recognize this government. 他们拒不承认这个政府。

realize：“意识到”的意思recognize：“认出”的意思

recognize有认可辨认出的意思，realize是意识到，实现的意思

两个词都有“认识、识别”的意思,但在具体用法上又有所差别.1．Realize作为及物动词,可以表达“认识到；了解”的意思.如：He didn"t realize his mistake until his mother told him.直到妈妈告诉他,他才认识到自己的错误.I didn"t realize how late it was.我没有意识到天已经那么晚了.She realizes now how hard you worked.现在她了解你工作得多辛苦.When he realized what had happened,he was sorry.当他明白发生了什么事时,他感到很难过.2．realize还可以表示“实现；完成”的意思.如：The girl finally realized her dream of becoming an actress.那个女孩当演员的梦想终于实现了.3．recognize也可以用作及物动词,表示“认出；辩认；认识”的意思.如：I recognized his voice.我认出了他的声音.I recognized her as my friend"s daughter.我认出她是我朋友的女儿.4．recognize还可以表示“清楚知道；认定”的意思.如：I recognized him to be cleverer than I am.我认识到他比我聪明.I recognize that she works harder than I do.我认识到她比我用功.5．recognize还可以表示“承认”的意思.如：I recognize that I have been wrong.我承认我错了.They refused to recognize this government.他们拒不承认这个政府.望采纳

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单从词语上看就是真的很认真的意思……用中文的话说就是孜孜不倦、千真万确、一丝不苟吧……哈哈哈

speech recognition [英]spi:tʃ ˌrekəɡˈniʃən [美]spitʃ ˌrɛkəɡˈnɪʃən 语音识别 [例句]My husband [ roy russell ] is an electrical engineer who worked with tech teams on speech recognition.我丈夫（罗伊•拉塞尔）是一位语音识别领域的电气工程师。如果您认可我的答案，请采纳。您的采纳，是我答题的动力，O(∩_∩)O谢谢！！

speech recognition[英][spi:tʃ ˌrekəɡˈniʃən][美][spitʃ ˌrɛkəɡˈnɪʃən]语音识别; 双语例句1Research and implementation of parallel speech recognition based on HTK基于HTK的语音识别的并行化研究与实现

speech recognition[英][spi:tʃ ˌrekəɡˈniʃən][美][spitʃ ˌrɛkəɡˈnɪʃən]语音识别; 例句:1.Common complaints have included slow responses and poor speech recognition. 人们最经常报怨的是它的应答太慢，而且语音识别能力太差。

看这酒值多钱

　　大致的意思是：人头马优质香槟干邑白兰地 拿破仑干邑　　小英文：这里应该是写年份、酒精度什么的，你回去仔细看下那些小字就知道了。比如这个：1995 E. Remy Martin∝C° （ 1995年产 人头马 酒精度 C° ），Cognac 干邑　　下面进行一步步地解释：　　REMY MYRTIN　　雷米马丁（即我们所熟悉的国际著名洋酒品牌人头马，雷米马丁是人头马的创始人，1874年，他构思了公司的商标——半人马神(Centaur)，并第一次注了册，所以我们称为人头马）　　“FINE CHAMPAGNE COGNAC”这个称号是法国法律上的规定，任何酒商不能任意采用。到目前为止，人头马的全部产品都冠以此称号。　　这里说的CHAMPAGNE（香槟）并不是指我们平常所说的香槟酒，这是一种香槟酒专有尊贵的称号。　　Cognac　　这是白兰地酒的一种 ， 产于法国的Cognac（科涅克，即干邑，这是法国西南部的一个小镇，是法国最著名的葡萄产区，这里所产的葡萄可以酿制成最佳品质的白兰地。法国政府规定：只有采用干邑区的葡萄酿制的白兰地才能称为“干邑白兰地”。）　　NAPOLEON 拿破仑干邑　　这个是人头马的质量品级，其质量品级有：NAPOLEON (目标是日本市场)、XO、Extra，还有一头一尾的VSOP和路易十三。　　法国白兰地在商标上标有不同的英文缩写，来表示不同的酒的品质，即质量品级，如：　　E——Especial 特别的特殊的　　F—— Fine优良的、精美的、好的　　V—— very非常的、真正的、真实的　　O——old 古老的　　S—— superior 较高的、出众的、上好的　　P—— Pale 淡色　　X—— Extra特别的、额外的　　C—— cognac科涅克　　V.S.O.P表示非常优质的陈年浅色白兰地。　　对于干邑的级别，法国政府有着极为严格的规则,酒商是不能随意自称的。总括而言,有下列之类别:　　3-STAR三星干邑：蕴藏期不少于两年　　（这里需要说明的是，三星干邑在法国的法律中规定：干邑作坊生产的最年轻的白兰地只需要18个月的酒龄，然而有许多进口白兰地的国家包括英国都要求白兰地的最低酒龄为三年，三星或VO术语说明是一致的。）　　V.S.O.P干邑：蕴藏期不少于四年　　（这是陈年浅白高级干邑的开头字母的缩写。享有这种标志的干邑至少要有四年半的酒龄，然而有许多作坊在调对时加入了更陈年的烈性酒。）　　NAPOLEON干邑：蕴藏期不少于六年　　（而如果是Extra Napoleon则蕴藏期不低于五年半）　　X.O.干邑：蕴藏期多在八年以上　　实际上，好的白兰地是由多种不同的酒龄的白兰地掺对而成的，上述的陈年期则是掺对酒中最起码的年份。法国政府规定：拿破仑、XO的酒龄不低于五年半，至于拿破仑陈酿40年、XO陈酿50年的说法，除去宣传的成分外，基中至少要有陈酿这么久的白兰地作为勾兑料。　　至于小英文：E REMY MARTIN——Emile RemyMartin 埃米尔.雷米马丁（人头马） 后面是酒精度，最后面的那个COGNAC表示这种酒的品种，前面解释过了。　　至于那个瓶底的数字我还真不知道是什么意思。　　大概就是这样吧，希望对你有帮助。

貌似 900+ 瓶子是什么样子

remymartinfinechampagnecognac是人头马在干邑地区的产品，属于白兰地类型的酒。一般白兰地是经过蒸馏后在橡木桶中陈酿几年，然后装瓶。在装瓶后，陈酿过程就结束了。上升值空间很有限。一般一瓶vsop750ml的酒国内卖400元左右，如果买回来后放个10年升值也就几十块钱，不像葡萄酒那样升值快。

第三处：结果显示主要就是三个参数信息#region namespace importsusing System;using System.Collections;using System.Drawing;using System.IO;using System.Windows.Forms;using Cognex.VisionPro;using Cognex.VisionPro.ToolBlock;using Cognex.VisionPro3D;using Cognex.VisionPro.PMAlign;using Cognex.VisionPro.CalibFix;using Cognex.VisionPro.Caliper;#endregionpublic class CogToolBlockAdvancedScript : CogToolBlockAdvancedScriptBase{#region Private Member Variablesprivate Cognex.VisionPro.ToolBlock.CogToolBlock mToolBlock;//在此处写代码 endregion前，定义变量的地方//定义一个图形标签//CogGraphicLabel数据类型 myLabel 变量名 new创建CogGraphicLabel myLabel = new CogGraphicLabel();#endregion/// <summary>/// Called when the parent tool is run./// Add code here to customize or replace the normal run behavior./// </summary>/// <param name="message">Sets the Message in the tool"s RunStatus.</param>/// <param name="result">Sets the Result in the tool"s RunStatus</param>/// <returns>True if the tool should run normally,/// False if GroupRun customizes run behavior</returns>///public override bool GroupRun(ref string message, ref CogToolResultConstants result){// To let the execution stop in this script when a debugger is attached, uncomment the following lines.// #if DEBUG// if (System.Diagnostics.Debugger.IsAttached) System.Diagnostics.Debugger.Break();// #endif// Run each tool using the RunTool functionforeach(ICogTool tool in mToolBlock.Tools)mToolBlock.RunTool(tool, ref message, ref result);// 2.处写代码return false前， 获取工具、工具的运行结果//获取卡尺工具以及卡尺测量结果 mToolBlock.Tools//定义卡尺工具 数据类型就是康耐视名字的类型//中括号为卡尺的名字，要与外侧的名字对应CogCaliperTool Ruler = new CogCaliperTool();Ruler = mToolBlock.Tools["CogCaliperTool1"] as CogCaliperTool ;//以上两行代码的简写 ： CogCaliperTool Ruler = mToolBlock.Tools["CogCaliperTool1"] as CogCaliperTool ;//myLabel.SetXYText(-60,-25,"文字"+Ruler.Results[0].Width.ToString("F3"))if (Ruler.Results[0].Width < 1196.24){myLabel.SetXYText(-60,-25,"NG:"+Ruler.Results[0].Width.ToString("F3")); //x坐标，y坐标，显示文字}else{myLabel.SetXYText(-60,-25,"PASS:"+Ruler.Results[0].Width.ToString("F3")); //x坐标，y坐标，显示文字}// 调整颜色myLabel.Color = CogColorConstants.Red;// 调整大小myLabel.Font = new Font("楷体", 15);return false;}#region When the Current Run Record is Created/// <summary>/// Called when the current record may have changed and is being reconstructed/// </summary>/// <param name="currentRecord">/// The new currentRecord is available to be initialized or customized.</param>public override void ModifyCurrentRunRecord(Cognex.VisionPro.ICogRecord currentRecord){}#endregion#region When the Last Run Record is Created/// <summary>/// Called when the last run record may have changed and is being reconstructed/// </summary>/// <param name="lastRecord">/// The new last run record is available to be initialized or customized.</param>public override void ModifyLastRunRecord(Cognex.VisionPro.ICogRecord lastRecord){//3.处写代码，定义输出、把结果放在图像上// AddGraphicToRunRecord中有四个参数：// 第一个参数：需要放置的图形mylabel、// 第二个参数：运行记录 一般都是lastRecord// 第三个参数：放置的位置、图形信息// 第四个参数：内容可以为空信息mToolBlock.AddGraphicToRunRecord(myLabel,lastRecord,"CogFixtureTool1.OutputImage"," ");}#endregion#region When the Script is Initialized/// <summary>/// Perform any initialization required by your script here/// </summary>/// <param name="host">The host tool</param>public override void Initialize(Cognex.VisionPro.ToolGroup.CogToolGroup host){// DO NOT REMOVE - Call the base class implementation first - DO NOT REMOVEbase.Initialize(host);// Store a local copy of the script hostthis.mToolBlock = ((Cognex.VisionPro.ToolBlock.CogToolBlock)(host));}#endregion}复制 虽然断断续续接触visionpro，但是收获还是挺大的，技多不压身我真的到现在才开始明白真正的含义结果展示：妈妈的吻！加密狗被人拔掉了！！我踏马程序还没保存呢！ giao！ ！！罢了罢了，对着视频整，想要加点自己的程序看看我的代码找点思路

cognitive ability认知能力双语对照词典结果：cognitive ability[英][ˈkɔɡnitiv əˈbiliti][美][ˈkɑɡnɪtɪv əˈbɪlɪti]认识能力; 以上结果来自金山词霸例句:1.Children suffering from nutrient deficiencies cannot concentrate and have lower scores in tests for cognitive ability. 罹患营养缺乏的孩子无法集中注意力，并且在认知能力测评上得分较低。

　　recognition award的中文翻译　　recognition award　　认可奖　　双语例句　　1　　Enhanced global recognition of Award winning programmes.　　增强得奖项目在全球的公认性。　　2　　In 2006, Astronautic office Building won the recognition award in China interior design competition.　　2006年航天大厦办公楼获中国室内设计大赛优秀奖。

两种基因型出现的是“psi(有意识的认知意识)和预感(情感的顾虑)的未来事件,否则无法预期通过任何已知的推理过程。事实上,34%的心理学家在样本的宣布psi可能,而这个观点表示只有2%的所有其他被调查者。

cognitive英[ˈkɒgnətɪv]美[ˈkɑ:gnətɪv]adj.认知的; 认识的affective英[əˈfektɪv]美[əˈfɛktɪv]adj.情感的，表达感情的

recognition的原型是recognize。英 ["rekəɡnaɪz] 　 美 ["rekəɡnaɪz] 　 　vt. 承认；认出；意识到；表示感激；识别His thorough knowledge and competence were recognized.他的渊博的学识和工作能力得到了承认。短语1、recognize hardly 简直认不出2、recognize scarcely 几乎认不出3、recognize affectionately 友好地承认4、recognize clearly〔distinctly〕 清楚地认识

recognize 的用法 recognize vt. 1）认出，认识到；其后可以跟名词或者从句作宾语。如： They recognized this man without difficulty. 他们毫不费力地认出了这个人。 She recognized the tune at once. 她马上听出了这支曲子。 I recognize that I am not fit for the job. 我认识到我不适合这个工作。 2）承认。如： I recognize your right to ask that question. 我承认你有权询问这个问题。 They don"t recognize the new government. 他们不承认这个新政府。 3）公认；赏识。如： The film is now recognized as a classic. 这是一部公认的经典影片。 [联想] recognition n. 认识、认出；承认 [拓展] recognize...by / from... 由……认出…… recognize as 承认是 [小试] 翻译下列句子。 1. 我现在认出你了，你是汤姆的哥哥。 2. 约翰被公认为是全校最好的足球运动员。 3. 这个演员不久就赢得了观众的承认。 Key: 1. I recognize you now; you are Tom"s brother. 2. John is recognized as the best footballer in the school.

我知道cognos的transformer中的cube有权限设置，categories的话不是很清楚，我用finebi的时候也是可以设置权限的。

recognized意思是被认可的。artist意思艺术家。总的翻译为一个被认可的艺术家。或者翻译为一个知名艺术家。

　　桑巴狙神Raphael“cogu”Camargo于今日凌晨宣布退役，在mibr失意WCG2009预选赛后cogu就曾表示或许这是他的最后一次比赛，最终在收到律师学校的入学通知后cogu选择在2009年底结束自己的职业生涯。这已经是cogu第二次宣布退役，在2006年ESWC夺冠后他就曾为了圆自己的足球梦想离开Mibr加盟卡塔尔的一支足球队伍，可是在不到一个月后cogu就回到了mibr.　　2005年CPL巴西站冠军使世界认识了这位天才狙击手，ESWC2006冠军是cogu职业生涯的巅峰，2007年的shgOpen或许是cogu拿到的最后一个有分量的世界冠军，虽然近期的内乱使mibr的成绩一落千丈，可是cogu的awp依然令所有对手望而生畏。希望这位巴西历史上最优秀的选手在CS之外也能获得成功，我们永远记得你留给我们的无数精彩瞬间。在cogu离队后Mibr仅剩四名选手，俱乐部会在近期决定队伍的未来。　　MiBR目前阵容如下：　　Thiago“BTT”Monteiro　　Guilherme“spacca”Spacca　　Bruno“bit”Fukuda　　Wellington“ton”Caruso

permission、不可数名词，允许，许可，You can`t do it without permission.admission、可数或不可数名词，准许进入，准许加入，承认，供认 不可数名词，（公园，博物馆)门票allowance、可数名词，补助津贴，（儿童）零用钱recognition 不可数名词，认出，识别，了解，认可，正式承认，赏识

Quo Vadis，行为识别？一个新的模型以及Kinetics数据集摘要 在现有的的行为分类数据集（UCF-101 and HMDB-51）中，视频数据的缺乏使得确定一个好的视频结构很困难，大部分方法在小规模数据集上取得差不多的效果。这篇文章根据Kinetics人类行为动作来重新评估这些先进的结构。Kinetics有两个数量级的数据，400类人类行为，每一类有超过400剪辑，并且这些都是从现实的，有挑战性的YouTube视频中收集的。我们分析了现有的结构在这个数据集上进行行为分类任务的过程以及在Kinetics上预训练后是如何提高在小样本集上的表现。 我们引入了一个基于二维卷积膨胀网络的Two-Stream Inflated 三维卷积网络（I3D）：深度图像分类卷积网络中的滤波器和pooling卷积核推广到了3D的情况，这样能够学到从视频中提取好的时空特征的能力，同时可以利用ImageNet结构的设计以及参数；我们发现在Kinetics上预训练之后，I3D模型在行为分类上提高了很多，在HMDB-51上达到了80.7%的正确率，在UCF-101上达到了98.0%的正确率。 1. 引言 从ImageNet挑战赛中获得的一个意想不到的好处就是在1000类图像（每一类有1000幅图像）训练的结果可以用到其他的任务上或者是其他的领域。一个早期的例子是用在ImageNet数据集上训练的网络，然后把训练出来的fc7特征用到PASCAL VOC分类和检测任务上。在深度网络上的改进，从AlexNet到VGG-16，在PASCAL VOC上的表现都有相应的提升。从那之后，有大量从ImageNet上训练的网络然后充分用到其他任务上的例子，比如分割，深度预测，姿势估计，行为分类等等。 在视频领域，在一个充分大的数据集上训练一个行为分类应用到一个不同的任务上或者数据集上也会有一个相似的提高仍然是一个开放的问题。创建10000数量级的视频数据集的挑战意味着行为识别中最受欢迎的基准数据集很小。 在这篇文章中，我们用全新的Kinetics人类行为视频数据集来回答这个问题，这是一个比之前的HMDB-51和UCF-101数据集大两个数量级的数据集。Kinetics有400类人类行为，每一类有超过400个实例，并且每一类是来自一个YouTube视频。 我们的实验策略是重新实现文献中一些有代表性的神经网络，分析在Kinetics数据集上预训练每一个网络然后在HMDB-51和UCF-101数据集上微调的这种迁移行为。结果表明通过预训练后在性能上有很大的提升，但是不同类型网络上提升的程度相差很大。基于这些发现，我们提出了一种有能力利用在Kinetics数据集上预训练的优势的模型，并且能实现一个很好的性能。这个模型叫“Two-Stream Inflated 3D ConvNets”（I3D），建立在先进的图像分类网络结构上，但是把他们的滤波器以及pooling核（参数随意）“膨胀”成了3D，成为了一个很深，时空上的分类器。I3D模型基于Inception-V1，在Kinetics上预训练之后的性能远远超过当今最先进的其他模型。 在我们的模型比较中，我们不考虑更多的比如bag-of-visual-words表示的经典方法。然而，Kinetics数据集是可以公开获得的，其他人也可以用它来做一些比较。 下一节概述已有的一些行为分类模型。第三节概述Kinetics数据集，第四节报告在之前的基准数据集和Kinetics数据集上模型的性能，第五节研究了在Kinetics上学到的特征是如何很好的迁移到其他的数据集上。文章还总结了对结果的讨论。 2. 行为分类结构 随着近些年图像表示结构的迅猛发展，仍然没有清晰的，前沿的视频分析结构。一些现有的视频结构主要不同的地方在于卷积层是2D（基于图像）的还是3D（基于视频）的，网络输入只是一个RGB的视频还是包括光流；在2D卷积网络的情况下，信息传播的框架可以用时间上的循环神经网络比如LSTM或者随时间变化的特征增强。 这篇文章中我们比较和研究跨越这个空间大部分的模型。2D卷积网络的方法中，我们考虑顶层有LSTM的卷积网络以及两种不同类型（流扩散不同）的two-stream网络。我们也考虑了一个3D的卷积网络：C3D。 作为主要的技术上的贡献，我们引入了Two-Stream Inflated 3D卷积网络（I3D）。由于高维的参数和缺乏有标签的视频数据集，之前的3D卷积网络相对比较浅（至多8层）。我们注意到，很深的图像分类网络，比如Inception，VGG-16和ResNet，可以简单地“膨胀”成时空特征提取器并且他们预训练的权重可以提供值的初始化。我们也发现two-stream的配置也是有用的。 图2是我们评估的5种网络结构图的概述，表1种是明确的时间上接口的参数。 很多模型（除了C3D）都会把ImageNet预训练的模型作为一部分。我们的实验策略是把一个普遍的预训练的ImageNet图像分类网络作为主要部分，我们选择的是批量正则化过的Inception-v1模型，并且用不同方法把它变形。预期是把这个作为主要部分，我们来梳理能给行为分类带来好处的变化。 2.1.The Old Ⅰ :ConvNet+LSTM 图像分类网络的高性能表现使得可以把它小改一下用在视频上。当把pooling整个视频的预测时这可以单独来提取每帧的特征。这是词包图像模型方法的基础；虽然实践中很方便，但是还是有忽视了时间结构的问题（比如模型不能区分是开门还是关门）。 理论上，一个更满意的模型是增加循环层到模型中，比如LSTM，它可以用来编码状态和捕获时间顺序以及大范围的依赖关系。我们把批量正则化的LSTM层放在Inception-v1的最后一个平均pooling层后面，有512个隐藏单元。顶部是一个全连接网络层用来分类。 模型是用交叉熵损失函数来训练的。在测试阶段我们只考虑最后一帧的输出。输入视频框架是通过从每秒25帧，并且每5帧都选一帧的下采样的方法。表1中是整个细节。 2.2.The Old Ⅱ :3D ConvNets 3D卷积网络是一个自然的视频建模方法，就像标准的卷积网络，不同的是它有时空卷积。之前有过几次研究。他们有个很重要的特征：直接构建时空数据的分层表示。这些模型有个问题，由于额外核的维度使得比2D卷积网络多很多参数，并且这使得他们很难训练。他们还似乎妨碍了ImageNet预训练带来的好处，这等于他们的工作都是从头开始训练这种浅层的网络。在基准数据集上的结果虽然还不错但不能和先进的方法竞争的方法可以用来评估我们更大的数据集。 这篇文章中，我们实现了微小改变的C3D有8个卷积层，5个pooling层以及顶层有两个全连接层。模型的输入是从原始输入16帧剪辑，每帧再裁剪出112*112像素。和其他文献不同的是我们在所有的卷积层和全连接层后用了批量正则化。另一个不同之处是原始模型用的是步长为1的pooling层，我们用的是步长为2的pooling层，这样降低了内存以及允许更大的batches-这对于批量正则化很重要（尤其在全连接层之后，这里没有weight tying）。用这个步长我们可以每个GPU训练15个视频，用的是标准的K40 GPU。2.3.The Old Ⅲ ：Two-Stream Networks 很多情况下，在卷积网络最后一层的特征上，LSTM可以出模拟高级的动作变化，不能捕获重要的低级的动作。当他需要展开网络通过多帧图像用随时间变化的反向传播时很难训练。 Simonyan 和 Zisserman引入了一个不同的，很实际的方法就是在两个预训练的ImageNet卷积网络间传递之后，从一帧RGB图像以及另外10帧计算的光流中通过平均预测模拟视频短时的快照。Flow stream 有一个自适应的卷积网络，层数是flow frames输入通道数的两倍（因为flow有两个通道，水平和垂直的），并且在测试的时候，多个快照是从视频中采样的，行为预测是平均的。这可以在已有的基准数据集上有好的性能，并且训练和预测都很高效。 最近的一个模型是在最后一个卷积层后融合了spatial 和 flow streams，在HMDB上有些提升同时花更少的测试时间来增强（快照采样）。我们的方法和这篇文章差不多，用的是Inception-v1.网络的输入是从分开的10帧中选取5个连续的RGB帧以及对应的光流小片。在最后一个Inception-v1平均pooling层（5*7*7特征格子，对应时间，x和y坐标）之前，空间和动作特征通过1个3*3*3 3D有512个输出通道的卷积层传递，这个紧接着一个3*3*3 D的max-pooling层和一个全连接的卷积层。这些权重的初始值是用高斯噪声初始化的。 原始的two-scream模型和3D融合的模型都是以一种”端到端”的方式训练的（包括原始模型中的two-scream平均过程）。 2.4.The New ：Two-Stream Inflated 3DConvNets 用这个结构，我们展示了3D的卷积网络是怎样可以从ImageNet的2D卷积网络的设计以及学到的参数中得到好处的。我们也这里也采用了two-stream的配置-这会在第4节说明3D的卷积网络可以直接从RGB stream中学到时间上的模式，并且性能通过包括光流stream有很大的改进。 Inflating 2D ConvNets into 3D. 近些年来一些很成功的图像分类结构发展起来了，部分是通过小心的试验和错误。我们不是重复时空模型的过程，而是提出了将成功的图像（2D）分类模型转化为3D的卷积网络。这可以通过一个2D的结构开始，并且“膨胀”了所有的滤波器和pooling核-赋予它们一个额外的时间上的维度。滤波器一般是平面的我们只要把它变成是立体的-N*N滤波器成为N*N*N。 Bootstrapping 3D filters from 2D Filters.除了结构，可能还想从预训练的ImageNet模型中开发参数。我们观察到一幅图片通过重复的复制到一个视频序列中可以转化成一个（无聊的）视频。在那之后，3D模型可以在ImageNet上预训练，满足（把无聊的视频称作固定点）：在无聊的视频中的pooled激活函数应该核原始图像输入的激活函数一样。由于线性性，这可以沿着时间维度通过重复2D滤波器的权重N次。这保证了卷积核的反应是相同的。因为对于无聊视频的卷积层输出是常数，对于2D的情况，内积非线性层以及平均和max-pooling层的输出是相同的，因此总体的网络反应关联了无聊视频的固定点。有些人研究了开发策略。 Pacing receptive field growth in space，time and network depth.无聊视频的固定点在怎样沿着时间维度“膨胀”pooling算子和怎样设定卷积/pooling时间上的步长方面给了充分的自由度-这些是体现特征感受野尺寸的初始因素。实际上所有的图像模型都是同等对待两个空间维度（水平和垂直）的-pooling核和步长也是一样的。这是很自然的并且意味着越深层的网络在两个维度上是同样被图像的位置影响的。一个对称的感受野当考虑时间的时候没必要是最优的-这应该依赖于帧率和图像维度。如果在时间上相对空间增长的太快的话，可能会合并不同物体的边缘从而破坏了早期的特征检测，然而增长的不那么快，就不能很好的捕获到场景的动态变化。 在Inception-v1中，第一个卷积层步长为2，然后有4个步长为2的max-pooling层和一个7*7的平均-pooling层后面接一个线性分类层，平行的Inception分支中还有一个max-pooling层。我们的实验中，输入的视频处理成了每秒钟25帧；我们发现在其他的max-pooling层有对称核和步长时在前两个max-pooling层（1*3*3核，时间步长是1）中的时间上的pooling操作没什么帮助。最后的平均pooling层用2*7*7核。图3中有整体的结构。我们用64帧的小片训练模型，测试的时候用整个的视频，并且平均时间上的预测。 Two 3D Streams.一个3D卷积网络应该能够从RGB输入中直接学到动作特征，但是在光流算法的一些循环中它仍然需要大量的前馈运算（比如flow fields的迭代优化）。大概是由于循环不够，实验中我们发现two-stream的配置-图2中展示了-在RGB输入预训练过的I3D网络以及在flow输入上优化过的光滑flow信息。我们分开训练了这两个网络，并且测试的时候平均了它们的预测。 2.5. 实验细节 除了C3D，其他模型喜欢把用ImageNet预训练过的3D卷积网络作为基本网络。所有结构中除了最后一个计算类别分数的卷积层，其他卷积层后面都接着一个批量正则化层和ReLU激活函数。 众所周知，数据增强对深度网络的性能至关重要。在训练过程中，我们用随机裁剪的方法，空间上-把视频的小边调整为256个像素，然后随机裁剪一个224*224的patch-时间上，在能够保证一个理想帧数中挑选前面的帧。对于更短的视频，我们尽可能的循环视频以满足每个模型的输入界面。训练中，我们也随机左右翻转视频。测试期间，模型是在整个视频中心裁剪224*224上卷积，预测也是被平均。我们也在256*256视频上试过空间的卷积，但是没有改进。在测试的时候考虑左右翻转视频能够获得更好的性能。在训练期间增加数据增强，比如光度测量也可以获得好的性能。我们把这个留在未来的工作。 我们用TV-L1算法计算光流。 3 、Kinetics人类动作数据集   Kinetics数据集是专注于人类行为（而不是人类活动或事件）。动作列表包括：个人行为，比如画画、饮水、笑和拳击；双人行为，比如拥抱、亲吻和握手；以及人与物的动作，比如打开礼物，割草和洗盘子。一些动作细粒度不同，需要时间推理来区分：比如不同的游泳方式。其他动作需要更加强调对象来区分，例如演奏不同类型的乐器。   数据集有400个人类动作类，每个类有400个或更多个剪辑，每个剪辑来自一个独特的视频。剪辑持续10秒左右，没有未剪辑的视频。测试集由每个类的100个剪辑组成。文献【16】给出了数据集的完整描述以及它是如何构建的。   在本文中，对于大多数的实验，我们使用比完整的Kinetics更小的数据集，称为miniKinetics数据集。这是一个早期版本的数据集，它只有213个类，总共有三个分割的120个剪辑，一个用于每个类150到1000个剪辑，一个用于每个类25个剪辑，另一个用于每个类75个剪辑的测试。        Mini"Kinetics能加快实验，并且优先于完整的Kinetics4 、不同结构的实验结果比较   在本节中，我们在改变测试和训练的数据集时比较第二节中描述的五种架构的性能。   表2显示了训练和检验在UCF-101、HMDB-51或miniKinetics的分类准确率。我们对UCF-101和HMPD-51的1个测试集进行了测试，并在Kinetics的同样测试集上进行了测试。有几个值得注意的观察结果。首先，我们的新I3D模型在所有数据集中都是最好的，无论是RGB、Flow还是RGB +Flow。这非常有趣，因为它的参数非常大，并且UCF-101和HMDS-51非常小，这表明ImageNet预训练的好处可以扩展到3D ConvNETs。   第二，在miniKinetics上所有模型的性能远低于UCF-101，这是两个数据集不同难度级别的指示。然而，它比HMPD-51更高；这可能部分是由于HMPD-51中缺少训练数据，但也因为这个数据集有目的地建立为难度系数较大：许多剪辑在完全相同的场景中有不同的动作。第三，不同架构的排名大多是一致的。第四，LSTM和3D ConvNETS模型在miniKinetics上比在更小的数据集更具竞争性；这些模型看起来相当数据饥饿。 此外，两个流架构在所有数据集上表现出优异的性能，但是RGB和flow的相对值在miniKinetics和其他数据集之间显著不同。单独的流的贡献，在UCF-101上略高于RGB，比在HMPD-51上高得多，在MiniKenitics上低得多。数据集可视化表明，MiniKenitics有更多的相机运动，这可能使工作流的运动更困难。I3D模型似乎能够比其他模型获得更多的流，但是，它可以通过更长的时间接受场（训练期间的64帧对10）和更完整的时间特征提取机制来解释。虽然RGB流有更多可辨识的信息看起来更合理，我们却经常用肉眼从Kinetics的flow中理解动作，这在RGB中是非常罕见的。这或许对于将来的研究是一个机会：整合某种运动的稳定形式于结构中。 5 、特征的实验评估 在这一节，我们研究了在Kinetics上通用网络的训练，我们考虑两种方法：第一，我们固定神经网络的权重并且使用这个神经网络产生UCF-101/HMDB-51数据集上视频（未知）的特征，我们接着训练多路Soft-max分类器用于分类UCF-101/HMDB-51（使用他们的训练数据），并且在他们的测试集上进行评估；第二，我们对用于UCF-101/HMDB-51分类的每个网络进行微调（使用UCF-101/HMDB-51的训练数据），接着再次在UCF-101/HMDB-51测试集上进行评估。        这个结果我们在表3中给出，清晰的结果是，所有体系结构都受益于miniKinetics附加视频数据的预训练，但其中一些益处明显优于其他体系——尤其是I3D-ConvNet和3D-ConvNet（尽管后者从更低的基础开始）。仅仅在MiniKinetics（固定）预训练之后的模型最后几层进行训练也会比直接在UCF-101和HMDB-51训练I3D模型带来更好的性能。 对I3D模型特征可转换性的显著提升一个解释是它们的高时间分辨率——它们在每秒25帧的64帧视频片段上训练，并在测试时处理所有视频帧，这使得它们可以捕捉运动时细微的时间结构。换一种说法，稀疏视频输入的方法可能不如在大视频数据集的训练，因为从他们的角度来看，视频与ImageNet中的图像没有太大差别。 其他类似C3D的模型的可以通过我们的I3D模型更深入的解释，而我们的参数少得多，通过利用ImageNet热启动，通过对4倍以上的长视频进行训练以及对2倍以上的空间分辨率视频进行操作。 5.1 、与最先进的技术进行比较        我们在UCF-101和HMDB-51上比较了I3D模型和以前最先进方法的性能，见表4。 我们的结果包含了在MiniKinetics和在全Kinetics数据集上的预训练。图4中显示了训练模型的第一层的卷积滤波。        许多方法得到了相似的结果，但是目前这些数据集上表现最好的方法是Feichtenhofer及其同事[7]，它使用RGB和光流的ResNet-50模型，在与密集轨迹模型结合[30]之后，在UCF-101与HMDB-51上分别取得了94.6%与70.3%的结果。我们使用三种标准训练/测试分组的平均准确度对我们的方法进行了基准测试。我们的RGB-I3D模型或RGB-Flow模型中的任何一个，当在Kinetics上进行预训练后，表现均优于先前发布任何模型或模型组合。我们的组合式双流体系结构与之前的模型相比显著提高了性能，使UCF-101的整体性能达到98.0，在HMDB-51的整体性能达到了80.7％，将其分别与以前最优的模型进行比较相当于减少了57％和33％错误分类率。        在Kinetics上预训练的I3D模型与之前的3D ConvNets（C3D）之间的区别甚至更大，尽管C3D在更多视频中训练，来自与 Sports-1M加上一个内部数据集的1M例子，甚至整体化和与IDT结合。这可以通过Kinetics的质量更好来解释，但也因为I3D只是一个更好的体系结构。        另一个值得注意的效果是从miniKinetics到Kinetics预训练时，HMDB-5上的I3D RGB流的提高，这表明3D ConvNets可能需要大量数据来学习稳健的运动特征。在Kinetics预训练之后，双流得到类似的表现，但仍然是互补的：它们的平均预测结果在74.8%到80.7%之间。 6 、讨论 我们回到引言中提出的问题，“从视频中迁移学习有没有好处？”。 很明显，在（大量视频数据集）Kinetics的预训练中有相当大的好处，就像在ImageNet上ConvNets进行预训练一样有很多好处。 这表明将一个数据集（Kinetics）转移到另一个数据集（UCF-101 / HMDB-51）进行类似任务的迁移学习（尽管对于不同的动作类）。 但是，如果将Kinetics预训练用于其他视频任务，如语义视频分割，视频对象检测或光流计算是否有好处，还有待观察。 我们计划公开发布在官方Kinetics数据集上训练的I3D模型，以促进该领域的研究。 当然，我们并没有对体系结构进行全面的探索——例如我们没有采用行动管[11,17]或关注机理[20]来关注人类行为。最近的工作提出了想象性的方法，通过在时间上加入链接的物体检测来确定双流体系结构中运动者的空间和时间范围（检测）[22,24]。时空之间的关系是神秘的。最近几篇非常有创意的论文试图捕捉这种关系，例如通过学习帧排序函数来进行运动分类并将这些函数用作表示[9]，通过在动作和变换之间进行类比[33]，或者通过创建帧序列的2D视觉快照[2]——这个想法与[3]的经典运动历史工作有关。在我们的比较中，包含这些模型是非常有价值的，但由于缺乏时间和空间，我们无法做到这一点。 在未来的工作中，我们计划使用Kinetics代替miniKinetics重复所有实验，不论是否使用ImageNet预培训，并探索其他现有的2DConvNets。感想： 本文针对视频运动分类中存在的问题提出了自己的方法，即利用迁移学习的方法解决，具体的操作先利用imageNet数据集进行网络的训练，然后利用Kinetics数据集对网络参数进行微调，并以此种方法得到了模型，文中作者将其与其他最先进的方法进行了比较，得到了利用迁移学习的效果要优于目前所有已有的模型或模型组合的结论。从文中看，采用迁移学习的确显著提高了模型的性能。 这个模型的主要思想就是迁移学习，还有就是将卷积核进行了拓展，由二维到三维，并在不同规模数据集上进行训练，得到了在大数据集下鲁棒性较好的结论。本文给读者提供了使用迁移学习的办法提高性能的想法，这种想法可以借鉴到其他领域。 本文也存在着一些缺点，首先，没有提出新的模型，仅仅是利用了迁移学习，而且在体系结构上没有深入的介绍，也没有将迁移学习应用到其他领域，来验证迁移学习的有效性，需要后期继续进行实验和修正。