dat

不知道你说的VOS是什么设备，从初步到情况来看VOS应该不支持update的会话包活，或者invite中不应该有expire,这样IMS就不会发送update了

body是html的主体部分 所有要显示的内容都放在里面 而且一个html文件只能有一个body tbody

Updates 这个文件夹 是放补丁的 如果你更新完了的话 是可以删除的. 另外那个文件夹不太清楚 ..

具体办法如下:1.点击TBC“文件”--“导出格式编辑器”2在导出格式编辑器中，右侧，点击“新建”，然后输入名称。点击“下一步”3在格式定义说明输入对文件格式的描述，并取消“包括标题”4在默认文件扩展名中，定义好文件后缀名“.swj”，然后点击“下一步”5在可用字段中--“常规”--双击“点ID”、“要素代码”、“东坐标”、“北坐标”、“高程”6在导出记录“东坐标”、“北坐标”、“高程”字段中，单位设置为“米”。设置好后，可以在左下角点击测试查看导出的数据。

sql 换成 存储过程。存储过程， 也是要参数的。设置存储过程的参数的 Value = System.DBNull.Value-- 测试存储过程CREATE PROCEDURE HelloWorld2@UserName VARCHAR(10),@OutVal VARCHAR(10) OUTPUT,@InoutVal VARCHAR(20) OUTPUTASBEGINSET @OutVal = "A";SET @InoutVal = @UserName + @InoutVal;END;go/// <summary>/// 测试执行存储过程./// </summary>/// <param name="conn"></param>private void CallProcedure(SqlConnection conn){// 创建一个 Command.SqlCommand testCommand = conn.CreateCommand();// 定义需要执行的SQL语句.testCommand.CommandText = "HelloWorld2";// 定义好，本次执行的类型，是存储过程.testCommand.CommandType = CommandType.StoredProcedure;// 定义要查询的参数.// 第一个参数，是输入的.testCommand.Parameters.Add(new SqlParameter("@UserName", "HeiHei"));// 第2个参数，是输出的.SqlParameter para2 = new SqlParameter("@OutVal", SqlDbType.VarChar, 10);para2.Direction = ParameterDirection.Output;testCommand.Parameters.Add(para2);// 第3个参数，是既输入又输出的.SqlParameter para3 = new SqlParameter("@InoutVal", SqlDbType.VarChar, 20);para3.Direction = ParameterDirection.InputOutput;para3.Value = "HAHA";testCommand.Parameters.Add(para3);// ExecuteNonQuery 方法，表明本次操作，不是一个查询的操作。将没有结果集合返回.// 返回的数据，将是 被影响的记录数.int insertRowCount = testCommand.ExecuteNonQuery();// 存储过程执行完毕后，取得 output 出来的数据.String pa2 = testCommand.Parameters["@OutVal"].Value.ToString();String pa3 = testCommand.Parameters["@InoutVal"].Value.ToString();Console.WriteLine("调用 {0} 存储过程之后， @OutVal={1}; @InoutVal={2}", testCommand.CommandText, pa2, pa3)。

本文介绍基于Spark(2.0+)的Json字符串和DataFrame相互转换。json字符串转DataFramespark提供了将json字符串解析为DF的接口，如果不指定生成的DF的schema，默认spark会先扫码一遍给的json字符串，然后推断生成DF的schema：* 若列数据全为null会用String类型* 整数默认会用Long类型* 浮点数默认会用Double类型 val json1 = """{"a":null, "b": 23.1, "c": 1}""" val json2 ="""{"a":null, "b": "hello", "d": 1.2}""" val ds =spark.createDataset(Seq(json1, json2))val df = spark.read.json(ds) df.showdf.printSchema +----+-----+----+----+ | a| b| c| d| +----+-----+----+----+ |null|23.1| 1|null| |null|hello|null| 1.2| +----+-----+----+----+ root |-- a: string(nullable =true) |-- b: string (nullable = true) |-- c: long (nullable = true)|-- d: double (nullable =true)若指定schema会按照schema生成DF：* schema中不存在的列会被忽略* 可以用两种方法指定schema，StructType和String，具体对应关系看后面*若数据无法匹配schema中类型：若schema中列允许为null会转为null；若不允许为null会转为相应类型的空值(如Double类型为0.0值)，若无法转换为值会抛出异常val schema = StructType(List( StructField("a", ByteType, true), StructField("b", FloatType,false), StructField("c", ShortType, true) )) //或 val schema = "bfloat, c short" val df = spark.read.schema(schema).json(ds) df.showdf.printSchema +----+----+----+ | a| b| c| +----+----+----+ |null|23.1| 1| |null|0|null| +----+----+----+ root |-- a: byte (nullable = true) |-- b: float(nullable =true) |-- c: short (nullable = true)json解析相关配置参数primitivesAsString (default false): 把所有列看作string类型prefersDecimal(default false): 将小数看作decimal，如果不匹配decimal,就看做doubles.allowComments (default false): 忽略json字符串中Java/C++风格的注释allowUnquotedFieldNames (default false): 允许不加引号的列名allowSingleQuotes (default true): 除双引号外，还允许用单引号allowNumericLeadingZeros (default false): 允许数字中额外的前导0(如0012)allowBackslashEscapingAnyCharacter (default false): 允许反斜杠机制接受所有字符allowUnquotedControlChars (default false):允许JSON字符串包含未加引号的控制字符(值小于32的ASCII字符，包括制表符和换行字符)。mode (default PERMISSIVE): 允许在解析期间处理损坏记录的模式。PERMISSIVE:当遇到损坏的记录时，将其他字段设置为null，并将格式错误的字符串放入由columnNameOfCorruptRecord配置的字段中。若指定schema，在schema中设置名为columnNameOfCorruptRecord的字符串类型字段。如果schema中不具有该字段，则会在分析过程中删除损坏的记录。若不指定schema(推断模式)，它会在输出模式中隐式添加一个columnNameOfCorruptRecord字段。DROPMALFORMED : 忽略整条损害记录FAILFAST : 遇到损坏记录throws an exceptioncolumnNameOfCorruptRecord(默认值为spark.sql.columnNameOfCorruptRecord的值):允许PERMISSIVEmode添加的新字段，会重写spark.sql.columnNameOfCorruptRecorddateFormat (default yyyy-MM-dd): 自定义日期格式，遵循java.text.SimpleDateFormat格式.只有日期部分(无详细时间)timestampFormat (default yyyy-MM-dd"T"HH:mm:ss.SSSXXX):自定义日期格式，遵循java.text.SimpleDateFormat格式. 可以有详细时间部分(到微秒)multiLine (default false): 解析一个记录，该记录可能跨越多行，每个文件以上参数可用option方法配置：val stringDF = spark.read.option("primitivesAsString", "true").json(ds)stringDF.show stringDF.printSchema +----+-----+----+----+ | a| b| c| d|+----+-----+----+----+ |null| 23.1| 1|null| |null|hello|null| 1.2|+----+-----+----+----+ root |-- a: string (nullable =true) |-- b: string(nullable =true) |-- c: string (nullable = true) |-- d: string (nullable = true)二进制类型会自动用base64编码方式表示‘Man"(ascci) base64编码后为：”TWFu”val byteArr = Array("M".toByte, "a".toByte, "n".toByte) val binaryDs =spark.createDataset(Seq(byteArr))val dsWithB64 = binaryDs.withColumn("b64",base64(col("value"))) dsWithB64.show(false) dsWithB64.printSchema+----------+----+ |value |b64 | +----------+----+ |[4D 61 6E]|TWFu|+----------+----+ root |-- value: binary (nullable =true) |-- b64: string(nullable =true) //=================================================dsWithB64.toJSON.show(false) +-----------------------------+ |value |+-----------------------------+ |{"value":"TWFu","b64":"TWFu"}|+-----------------------------+//================================================= val json ="""{"value":"TWFu"}""" val jsonDs = spark.createDataset(Seq(json)) val binaryDF= spark.read.schema("value binary").json(jsonDs ) binaryDF.showbinaryDF.printSchema +----------+ | value| +----------+ |[4D 61 6E]|+----------+ root |-- value: binary (nullable =true)指定schema示例：以下是Spark SQL支持的所有基本类型：val json = """{"stringc":"abc", "shortc":1, "integerc":null, "longc":3,"floatc":4.5, "doublec":6.7, "decimalc":8.90, "booleanc":true, "bytec":23,"binaryc":"TWFu", "datec":"2010-01-01", "timestampc":"2012-12-1211:22:22.123123"}""" val ds = spark.createDataset(Seq(json)) val schema ="stringc string, shortc short, integerc int, longc long, floatc float, doublecdouble, decimalc decimal(10, 3), booleanc boolean, bytec byte, binaryc binary,datec date, timestampc timestamp" val df = spark.read.schema(schema).json(ds)df.show(false) df.printSchema+-------+------+--------+-----+------+-------+--------+--------+-----+----------+----------+-----------------------+|stringc|shortc|integerc|longc|floatc|doublec|decimalc|booleanc|bytec|binaryc|datec |timestampc |+-------+------+--------+-----+------+-------+--------+--------+-----+----------+----------+-----------------------+|abc |1 |null |3 |4.5 |6.7 |8.900 |true |23 |[4D 61 6E]|2010-01-01|2012-12-12 11:22:22.123|+-------+------+--------+-----+------+-------+--------+--------+-----+----------+----------+-----------------------+root |-- stringc: string (nullable =true) |-- shortc: short (nullable = true)|-- integerc: integer (nullable =true) |-- longc: long (nullable = true) |--floatc: float (nullable =true) |-- doublec: double (nullable = true) |--decimalc: decimal(10,3) (nullable = true) |-- booleanc: boolean (nullable = true) |-- bytec: byte (nullable =true) |-- binaryc: binary (nullable = true) |--datec: date (nullable =true) |-- timestampc: timestamp (nullable = true)复合类型：val json = """ { "arrayc" : [ 1, 2, 3 ], "structc" : { "strc" : "efg","decimalc" : 1.1 }, "mapc" : { "key1" : 1.2, "key2" : 1.1 } } """ val ds =spark.createDataset(Seq(json))val schema = "arrayc array, structcstruct, mapc map" val df =spark.read.schema(schema).json(ds) df.show(false) df.printSchema+---------+--------+--------------------------+ |arrayc |structc |mapc |+---------+--------+--------------------------+ |[1, 2, 3]|[efg, 1]|[key1 -> 1.2, key2 ->1.1]| +---------+--------+--------------------------+ root |-- arrayc:array (nullable =true) | |-- element: short (containsNull = true) |-- structc:struct (nullable =true) | |-- strc: string (nullable = true) | |-- decimalc:decimal(10,0) (nullable = true) |-- mapc: map (nullable = true) | |-- key:string | |-- value: float (valueContainsNull =true)SparkSQL数据类型基本类型：DataType simpleString typeName sql defaultSize catalogString jsonStringType string string STRING 20 string “string”ShortType smallint short SMALLINT 2 smallint “short”IntegerType int integer INT 4 int “integer”LongType bigint long BIGINT 8 bigint “long”FloatType float float FLOAT 4 float “float”DoubleType double double DOUBLE 8 double “double”DecimalType(10,3) decimal(10,3) decimal(10,3) DECIMAL(10,3) 8 decimal(10,3)“decimal(10,3)”BooleanType boolean boolean BOOLEAN 1 boolean “boolean”ByteType tinyint byte TINYINT 1 tinyint “byte”BinaryType binary binary BINARY 100 binary “binary”DateType date date DATE 4 date “date”TimestampType timestamp timestamp TIMESTAMP 8 timestamp “timestamp”三个复合类型：DataType simpleString typeName sql defaultSize catalogString jsonArrayType(IntegerType, true) array array ARRAY 4 array{“type”:”array”,”elementType”:”integer”,”containsNull”:true}MapType(StringType, LongType, true) map map MAP28 map{“type”:”map”,”keyType”:”string”,”valueType”:”long”,”valueContainsNull”:true}StructType(StructField(“sf”, DoubleType)::Nil) struct structSTRUCT 8 struct{“type”:”struct”,”fields”:[{“name”:”sf”,”type”:”double”,”nullable”:true,”metadata”:{}回答于 2022-11-17抢首赞查看全部7个回答IO分类：按照数据流向分类：输入流输出流按照处理的单位划分：字节流：字节流读取的都是文件中的二进制数据，读取到的二进制数据不会经过任何处理字符流：字符流读取的数据都是以字符为单位的，字符流也是读取的文件的二进制数据，只不过会把这些二进制数据转换成我们能识别的字符字符流 = 字节流 + 解码输出字节流：：------------------|OutputStream 所有输出字节流的基类 抽象类-----------|FileOutputStream 向文件输出数据的输出字节流 throws FileNotFoundExceptionFileOutputStream的使用步骤：1.找到目标文件2.建立数据通道3.把数据转换成字节数组写出4.关闭资源FileOutputStream的一些方法:close() 关闭此文件输出流并释放与此流有关的所有系统资源。write(int b) 将指定字节写入此文件输出流。write(byte[] b) 　 将 b.length 个字节从指定 byte 数组写入此文件输出流中。write(byte[] b, int off, int len) 将指定 byte 数组中从偏移量 off 开始的 len 个字节写入此文件输出流。注意：1.write(byte b[])方法实际上是调用了 write(byte b[], int off, int len)方法FileOutputStream要注意的细节：1.使用FileOutputStream的时候，如果目标文件不存在，那么会创建目标文件对象，然后把数据写入2.使用FileOutputStream的时候，如果目标文件已经存在，那么会清空目标文件的数据后再写入数据，如果需要再原数据的上追加数据，需要使用FileOutputStream(file,true)构造函数3.使用FileOutputStream的write方法写数据的时候，虽然接受的是一个int类型的数据，但真正写出的只是一个字节的数据，只是把低八位的二进制数据写出，其他二十四位数据全部丢弃复制代码public class Demo2 {public static void main(String[] args) {//1.找到目标文件File file = new File("D:\新建文件夹 (2)\a.txt");System.out.println("文件的源文数据是："+readFile(file));writeFile(file,"Hello World!");System.out.println("目前文件数据是："+readFile(file));}//输出数据public static void writeFile(File file,String data) {FileOutputStream fileOutputStream = null;try{//2.建立通道(我的源文件数据：abc 追加数据)fileOutputStream = new FileOutputStream(file,true);//3.把要写入的数据转换成字符数组fileOutputStream.write(data.getBytes());}catch(IOException e) {throw new RuntimeException(e);}finally {//关闭资源try {fileOutputStream.close();} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}}//输入数据public static String readFile(File file) {FileInputStream fileInputStream = null;String str = "";try {//建立数据通道fileInputStream = new FileInputStream(file);//创建缓冲字节数组byte[] buf = new byte[1024];int length = 0;while((length = fileInputStream.read(buf))!=-1) {//把字节数组转换成字符串返回str+=new String(buf,0,length);}} catch (IOException e) {throw new RuntimeException();}finally {try {fileInputStream.close();} catch (IOException e) {throw new RuntimeException(e);}}return str;}

你是不是把一个字段设置为DateTime类型 然后把这个字段允许为空就可以了呀 不太懂你要说什么

您好建议您恢复下操作系统看看吧

很多人发现电脑中C:Users用户名AppData 占据了很大的空间，那么可以将其删除吗？下面为大家详细介绍相关知识！ 尽量不要删除，这里边存放的是软件运行时和结束后的数据和配置文件，如果删了，会导致软件不正常或者出错的 C:Users用户名AppData里面一般有三个文件夹，分别是Local，LocalLow，Roaming，简单地来说，都是用来存放软件的配置文件和临时文件的，里面有很多以软件名称或软件公司命名的文件夹，理论上都可以删除。例如，如果安装了Photoshop CS5，在AppData搜索Adobe，将搜到的文件和文件夹全部删除，然后启动Photoshop，已删除的文件又会重新生成，但体积变小。删除文件 的时候千万要小心，因为AppData同时存放了用户帐户的配置文件。随着系统使用时间的增加和安装软件的增多，AppData占用的空间会越来越大。有 一个非常简单的方法可以安全删除AppData整个文件夹，就是删除帐户！更换用户帐户有一个好处是可以“重置”系统，减少垃圾文件，但也会带来不少麻 烦，系统好像回到了新安装的状态，某些软件需要重新激活，极个别软件需要重新安装。 附：其中三个文件夹的作用，里面的文件可以随心所欲地删除。 C:Users用户名AppDataLocalTemp里面是临时文件。 C:Users用户名AppDataLocalMicrosoftWindowsTemporary Internet Files里面是IE缓存文件（默认是隐藏的）。 C:Users用户名AppDataLocalMicrosoftWindowsHistory里面是浏览器历史记录（默认是隐藏的）。 想要删除C:Users用户名AppData 中文件的朋友快去试试吧！

你是不是发现电脑中C:Users用户名AppData 占据了很大的空间？尽量不要删除，这里边存放的是软件运行时和结束后的数据和配置文件，如果删了，会导致软件不正常或者出错的。C:Users用户名AppData里面一般有三个文件夹，分别是Local，LocalLow，Roaming，简单地来说，都是用来存放软件的配置文件和临时文件的，里面有很多以软件名称或软件公司命名的文件夹，理论上都可以删除。例如，如果安装了Photoshop CS5，在AppData搜索Adobe，将搜到的文件和文件夹全部删除，然后启动Photoshop，已删除的文件又会重新生成，但体积变小。删除文件 的时候千万要小心，因为AppData同时存放了用户帐户的配置文件。随着系统使用时间的增加和安装软件的增多，AppData占用的空间会越来越大。有 一个非常简单的方法可以安全删除AppData整个文件夹，就是删除帐户！更换用户帐户有一个好处是可以“重置”系统，减少垃圾文件，但也会带来不少麻 烦，系统好像回到了新安装的状态，某些软件需要重新激活，极个别软件需要重新安装。 附：其中三个文件夹的作用，里面的文件可以随心所欲地删除。 C:Users用户名AppDataLocalTemp里面是临时文件。 C:Users用户名AppDataLocalMicrosoftWindowsTemporary Internet Files里面是IE缓存文件（默认是隐藏的）。 C:Users用户名AppDataLocalMicrosoftWindowsHistory里面是浏览器历史记录（默认是隐藏的）。 其他的你还是不要删除了。

C:UsersASUSAppDataRoaming文件夹下的都是什么文件,可以删除吗占用了我大量的系统盘内存？尽量不要删除， C:Users用户名AppData里面一般有三个文件夹，分别是Local，LocalLow，Roaming，简单地来说，都是用来存放软件的配置文件和临时文件的，里面有很多以软件名称或软件公司命名的文件夹，理论上都可以删除。 如果删了，可能会导致软件不正常或者出错的。这里边存放的是软件运行时和结束后的数据和配置文件。有些可以删除，有些最好不要删除。解决方法如下：1、win+R键调出运行库。2、在运行框中输入【control folders】，点【确定】。3、来点按下【查看】，将【显示隐藏的文件夹、文件及驱动器】开启。4、接着打开电脑的C盘根目录-用户，如图。5、再将【AppData】文件夹打开。6、在这里面就有三个文件夹，先看第一个【Local】文件夹，其实都是一些自己电脑的软件文件夹，基本都是可以删除的。7、接着第二个【LocalLow】文件夹中，也是可以删除的，包含了Adobe文件+输入法文件，一般输入法的不建议删除，Adobe的看是否安装ps、pr等软件，安装了也不需要删除。8、最后一个【Roaming】其实和第一个类似，看电脑是否有该软件，有则不删除，没有则可以删除。

local是用来存放共享数据，这两个文件夹下的文件就用优化大师清理，一般都可以清理无用的文件。roaming文件夹也是存放一些使用程序后产生的数据文件，如 空间听音乐，登入 的号码等而缓存的一些数据，这些数据优化大师是清理不掉的，可以打开roaming文件夹里的文件全选定点击删除，删除不掉的就选择跳过，不过当你再使用程序时，这个文件夹又开始膨胀，又会缓存数据。当你解压缩包时如果不指定路径，系统就把压缩包解到local emp文件夹下，存放了一些解压文件，安装软件时就从这里调取数据特别是一些制图软件，体积非常大，占用很多空间。系统盘指的是一种电脑软件，它是控制和协调计算机及外部设备，支持应用软件开发和运行系统，无需用户干预的各种程序集合，也是重装计算机操作系统不可缺少的一个工具。系统盘又指装有操作系统的硬盘分区。如果按硬盘来说，系统盘通常都是指的C盘，而启动盘可以用光盘，u盘等各种外部设备，甚至可以在电脑分区中直接启动系统盘。平常人们从网上下载的系统盘要用来装系统的盘，主要分为两种，一种是原系统盘，就是装起来比较麻烦的那种，而且时间比较长，正版系统都是这样，另一种就是GHOST克隆盘，这种比较简单，一般是全自动的，安装的时间也是比较快的。

在win 7系统中，appdata下有三个子文件夹local，locallow,roaming,当你解压缩包时如果不指定路径，系统就把压缩包解到local emp文件夹下，存放了一些解压文件，安装软件时就从这里调取数据特别是一些制图软件，体积非常大，占用很多空间。locallow是用来存放共享数据，这两个文件夹下的文件就用优化大师清理，一般都可以清理无用的文件。roaming文件夹也是存放一些使用程序后产生的数据文件，如 空间听音乐，登入 的号码等而缓存的一些数据，这些数据优化大师是清理不掉的，可以打开roaming文件夹里的文件全选定点击删除，删除

ae没用过，别喷。appdata/adobe/common/media cache是pr制作视频时的缓存地点，如果视频已经输出，删了吧。Flash Player也可以删，我appdata/adobe/common直接删，对软件没什么直接影响，素材可能丢失。还有，我财富值不够删除评论，呃

先看看回收站有没有如果有的话直接还原如果没有的话可以从别的装win7的系统上复制一份如果都没有可以在打开的电脑前按着f8找到一个修复项进行一下修复

可以，也可以删除不需要的。1、这是系统文件夹，删除要谨慎！2、首先，要确保操作系统的隐藏文件都能正常显示。开始→运行→输入：control folders 点击确定，执行命令打开文件夹选项。3、文件夹选项→查看→去掉【隐藏受保护的操作系统文件】前的对勾，再选中【隐藏文件和文件夹】→【显示所有文件和文件夹】→确定4、然后，打开C盘根目录→用户。5、找到自己的账户，双击打开。6、打开AppData文件夹（系统文件被隐藏，可能会看不见）7、打开AppData文件夹，里面有三个文件夹Local、LocalLow、Roaming。8、分别打开三个文件夹，其中的Temp文件夹是临时文件夹，可以删除其中的文件。9、一般是系统升级，打补丁，安装软件等操作留下的临时文件。全选（Ctrl+A）之后，删除即可。删不掉的，正在使用有关程序，重启电脑，不再关联，就可以删除了。10、再分别查看各个文件夹，就会发现很多陌生的软件（用户并没有主动下载过）会出现在这里！11、打开查看，有些文件夹是空的，这是一些软件试图加塞所致，或者已经被卸载了的软件残余。点击

Appdata下有三个子文件夹local，locallow,roaming,当你解压缩包时如果不指定路径，系统就把压缩包解到local&#92;temp文件夹下，存放了一些解压文件，安

修改参数改枪的威力 (以M95为例) 打开[游戏目录]modsbf2Objects_server.zip用记事本打开WeaponsHandheld[你要修改的武器的代码，最后有]*.tweak文件找到以下内容： ObjectTemplate.material 39 —— 改成44可对载具造成伤害。 ObjectTemplate.hasOnTimeEffect 1 ObjectTemplate.minDamage 1 ObjectTemplate.damage 190 —— 伤害值，250左右一枪击中身体即可解决问题。亲自试过，修改之前要把文件的只读属性换成存档属性，改完后在改成只读拖回到Objects_server.zip进入游戏试试看吧)要是联网就别这么干了

现在的单条16g容量的ddr4内存应该全是双面的。没有能出单面16g的ddr4内存的。如果有单面的，ddr4内存容量最大就能做到32g了。

? 飞廉星 姬叔坤 ? 大耗星 崇侯虎 ? 小耗星 殷破败

反正我选了ASUSGX800VH，价格低10000，其他GX800拥有21X没有的4K屏和水冷扩展坞，此外不算上水冷重量仅7-8斤，而21X达到了惊人的17斤重了一倍多，当然算上水冷的话重量都差不多，但GX800在比21X小的机身里同样塞入了两张华硕的1080组SLI，华硕显卡近几年都是非公版最强的，21X存在的意义说实话就是为了看和秀，而且21X是限量的，早已停产，GX800就是量产的了还在售卖，屏幕精细度GX800的4K好于21X的2K屏，整体外观见仁见智吧，我觉得半斤八两各有优势，但说哪个值得买我觉得不是单纯为了秀就买GX800，21X太重了，CJ的时候去拿过一下，这重量是笔记本的极限了，而且华硕对一些人有信仰加成，品牌知名度和影响力远高于宏基，售后也要好得多，最终结论很简单，没钱一个都别买，有钱两个都值得买！

宏_PredatorHelios300系统不能正常启动解决步骤：1、重启电脑。2、在电脑显示完硬件信息之后，进入windows界面之前，按F8键。3、在出现的选项菜单中选择：最后一次正确配置。4、选定后回车，电脑自动进入系统。5、进入系统后，电脑已经恢复到最后一次正确配置。电脑忽然无法开机一开机就显示系统恢复选项，选择最后一次正确配置试下，如果不行，只有重装操作系统了。

影史上最可怕的两大恐怖怪物在大洋底下的神秘金字塔展开对决，足以令所有异形迷和铁血战士迷翘首以待。南极洲冰层下发现一座神秘的金字塔，工业巨头查尔斯·比绍普·韦兰德(兰斯·亨里特森饰)出面，召集了一支考古、科学、安全专家组成的探险队，由绰号“法律”的冒险家艾里莎·伍兹(桑娜·莱瑟饰)率领，前往地球之南的冰封大陆展开探险。深入冰层2000多米后，他们发现该金字塔混合了阿兹特克、埃及、柬埔寨文化，金字塔内部先进的技术也表明，显然有一种地外生物长期造访此地达千年之久。正当他们吃惊不已的时候，塔门突然毫无预兆地关闭，所有人被封闭在迷宫般的塔内，一个恐怖而骇人的真相终于浮出水面。原来外星生物“铁血战士”在此囚禁了另一外星生物“异形皇后”，皇后每隔100年便产下异形的胚胎蛋，年轻的铁血战士通过与异形后代的搏斗，来完成证明自己的“成年仪式”。两大外星物种进行终极之战，无论谁赢我们都是输家。演员表：

你的脚长适合穿42码。阿迪猎鹰鞋型稍微窄一些的，但足球鞋就建议穿稍微紧一些的，所以选择42码就可以的。足球鞋穿了一段时间会变松一些，那时的脚感才是最好的。

看着像是DELL品牌机，新手小白远离戴尔，非专业BIOS都看不懂

皮质就不一样顶级的是用的袋鼠皮

根据线虫的五大营养类群:植物寄生线虫(Plant parasitic nematode)、食细菌线虫(Bacterivorous nematode)、昆虫线虫(Insect nematode)、食真菌线虫(Fungivorous nematode)、杂食/捕食线虫(Omnivore/Predator nematode)

铁血战士

质量和工艺肯定不同，虽然品牌一样。

主要位置是前锋 短传：完全没有触球位置不正的困扰 脚弓传球自信点到点长传： 发力轻松 落点较mercurial来得较远 也更加容易出弧线 球速慢落点好其实十分适合民间草根足球

三星S7与宏_Predator17价格对比在当今数码产品市场中，三星和宏_是备受消费者追捧的品牌之一。其中，三星S7和宏_Predator17都是备受关注的产品。而对于关注价格的消费者来说，这两款产品之间的价格差异可能是一个重要的考虑因素。那么，三星S7和宏_Predator17的价格究竟有何不同呢？首先，让我们从三星S7开始。这款智能手机在2016年发布，现在已经成为三星的经典款式之一。根据不同的市场和不同的销售商而言，三星S7的价格也有所不同。在国内市场上，三星S7的官方价格通常在3500元左右，而在各个电商平台上，三星S7的价格则有一定的浮动。有些平台上或许有优惠或者秒杀活动，使得三星S7的售价会比运营商的合约价便宜一个价位左右。接下来，让我们转向宏_Predator17。宏_Predator17是一款笔记本电脑，是宏_公司旗下的游戏本品牌。由于其强大的性能和出色的设计，宏_Predator17也备受用户的喜爱。不过，价格方面相比三星S7来说会有较大的差异。在国内市场上，宏_Predator17的官方报价通常在1.5万元以上，而很多电商平台或者实体店都有降价活动，但是仍然难以低于1万元。所以，总的来说，三星S7与宏_Predator17在价格上有着较大的不同。三星S7的价格在数千元左右，而宏_Predator17则需要几万元才能购买。对于不同的消费者群体来说，价格也是重要的购买考量之一。因此，在选择购买三星S7或宏_Predator17时，不仅需要根据自己的需求挑选合适的产品，也需要根据自己的预算来综合考虑。有时候，较高的价格也并不代表更好的质量。

宏基在IFA2016德国柏林国际消费电子展上推出了三款最新的Predator掠夺者游戏显示器。其中最大的特点就是这三款新推出的游戏显示器都内置了Tobii眼球追踪技术。接下来具体介绍一下主要的配置和售价信息。PredatorZ271T是27英寸1800R曲面屏显示器，分辨率1080P，支持NVIDIAG-SYNC同步显示，刷新率144Hz，响应时间4ms，10月份在欧洲开卖，起始售价799欧元(约合人民币5944元)。PredatorXB251HQT是24.5英寸1080P无边框屏幕显示器，支持NVIDIAG-SYNC同步显示，刷新率240Hz，响应时间1ms。PredatorXB271HUT是27英寸WQHD(2560x1440)无边框屏幕显示器，支持NVIDIAG-SYNC同步显示，超频刷新率165Hz，响应时间4ms。12月份在欧洲开卖，起始售价899欧元(约合人民币6688元)。以上便是小编带来的关于宏基最新内置Tobii眼球追踪技术的Predator游戏显示器的主要资讯内容。

最新的猎鹰是对比赛中各种触球区域进行强化，提高对球处理的成功率，同时全新的鞋钉角度能提供更好的启动和加速效率。个人拥有上一款猎鹰，穿着体会:非常贴合脚面，很舒适。但是传球射门时可能会有一点伤脚，因为我穿的是低端款，皮面有点薄，习惯大力出脚的话要注意。鞋钉支撑力、启动效率、加速效率都很好。回答已尽力。

阿迪达斯内部"帮派"之争:Predator&F50俱乐部 阿迪最近又出新花样了.他们把旗下的众多名星分成两个团队,分别代表不同风格.Predator代表颜色:红色这支队伍的标志性动作是60米长传,弧度刁钻的任意球和作为场上灵魂的指挥若定.这支队伍为完美而战,他们的杀手锏是排兵布阵,团队合作以及精湛的各人技术.阵中球员各个是足球世界的领军人物,无论在场上还是在场下,他们总是表现出不同于他人的卓越领导力.所有这些特质成就了这支团队的宣言:"每个英雄都需要一支团队."代表人物:杰拉德,卡卡,巴拉克,兰帕德,贝克汉姆.F50代表颜色:绿色这支队伍的标志性动作是连续突破5位后卫,倒钩射门以及翻跟斗的庆祝方式.这支队伍崇尚华丽足球,通过流畅的技艺和高水平的表演使得足球让人热血沸腾.他们鼓励不同地足球流派,用全新的方式演绎现代足球,证明足球不仅是一种运动,而且是一种艺术.这支队伍中的球员个个都是艺术家和表演者,球场是他们的舞台.他们是实验主义者,激进分子甚至麻烦制造者,他们只能被跟随而不是随波逐流.这支队伍的宣言就是:"每支队伍都需要一名英雄."代表人物:罗本,梅西,比利亚,波多尔斯基,小猪

歌曲名:Predator歌手:Adrian&Djosos Krost 专辑:No Sign Of Bad「Predator」作词：Kuboty作曲∶Kuboty歌∶TOTALFATCan you believe in your flaming soul?Burn all your grasses if you are in doubtYou should go back to where you were bornSo stay alive Don"t be a grass eaterOh!! Right now!! Stand out to be freeOh!! Kill all the grass eatersOh!! I am the predator!【 おわり 】http://music.baidu.com/song/15289455

predatory：拍乱德特瑞（重音在第一个音节上）。novelist：那、问立死特（第一个字发重音拖一个音节，后四字快速连读）。predator：拍乱德特（重音在第一个音节上）。

Adidas的经典系列足球鞋--“猎鹰”足球鞋，对足球鞋的发展有着不可磨灭的作用和不可忽视的地位。当然，猎鹰足球鞋和其它很多款系列足球鞋一样，在开始市售的时候，为了满足更多用户的不同购买需要，会分等级生产不同价格的同款球鞋进行售卖，猎鹰的等级有：Predator Predito（低端），Predator Absolado（中端），Predator Absolion（次顶级），Predator（顶级），Predator SL（超顶级）这几种等级划分。而我们通常情况下，会把absolion直接称为猎鹰次顶级，而predator则是猎鹰全系列的总称。另外补一句，综合考虑性价比，Predator Absolion是业余爱好者选择的主要款型。

。。。。捕食者。。。。

ADIDAS公司用于足球鞋前脚背处战略设置的橡胶鞋面，能够在传球、射门和带球时提供更强的动力、更好的控球、旋转能力，以及更高的准确性。其中文名字叫做猎鹰，也充分反映了这款足球鞋的主要卖点是准确。猎鹰系列到今天已经有了十代。猎鹰十代Predator X终于乘着2009年最后的一个月里闪亮登入绿茵场，为足球鞋定位了新的标杆，当大家都在探讨Predator X外表的时候，为大家带来最快速的Predator X评测，讨得一个好彩头。 　舒适度： 　首先不用说Predator X的外观，舒适度才是我们所看重的关键，首先Predator X很好的继承了猎鹰系列的血统，在经历了几场实战测试后，没有想到透气性极佳成为了Predator X吸引我的第一大亮点。特别是当你系紧鞋带的时候，球鞋外侧的塑性支撑区域很好的与脚外侧贴合，由于使用了热塑性材料，可以按照脚型贴合牢靠特性十分突出。 大多数猎鹰的骨灰级粉丝可能对于Predator X取消大鞋舌的设计十分在意，但是不可否认的是由于大鞋舌的取消，加上不对称鞋带的设计，在系紧鞋带的时候，直接在脚踝处固定，去除了原来大鞋舌处所造成的不必要松动，得到了合理的环节，这也是我们为什么经常看到里克尔梅在穿着猎鹰9球鞋时经常自行减除大鞋舌的原因。操控性：由于新科技Opitfit的成功引入使得鞋面材料更加贴合脚面，这种感觉更像是在赤脚进行沙滩足球，由于轻薄的鞋面使得控球变得更加得心应手。全新的触球区域设计采用了超轻的硅胶材料，令人好奇的是如密布吸盘似的设计外形，灵感源于对于网球拍对于网球的触击控制，当你穿上球鞋用击球区域踢上一脚的时候，你感觉的不仅仅是摩擦力的提升，更像是用手抛球一般。耐久度：不知道大家是否有所关注，Predator X成为了首双告别袋鼠皮的猎鹰正系球鞋，改用小牛皮的Predator X确实在柔软程度上相当突出，但是在防水和防腐蚀程度的保证令人担心。实际上，由于皮质柔软程度可以断定，小牛皮表面一定没有进行较厚的防腐防水涂层处理，较薄的图层才使得Predator X在柔软度的提升和成本的降低，但是耐用性还是需要时间的检验。 　新式的触球区域对于Adidas来说是一个大胆的创新，虽然官方声称新科技的利用，使得球员在潮湿的环境下更好的控制出球的弧线以及路线，不过在实战测试后发现，新科技确实有新触感，不过也同样需要时间来适应。 PowerSpine成为了猎鹰家族的新噱头，也同样备受关注，为球员提供了更加坚固的大底保护。在尝试过猎鹰九代的PowerSwerve的钨粉助力后，发现Adidas耍宝能力也有够恶俗，这次的PowerSpine在实战测试中同样没有任何增加百分之七的反弹力量的实际体现，但是如果仅是作为中底的TPU支撑的话，还是可以起到一定作用的。 　外观： 　可能大家一时间很难接受新猎鹰的苗条身材，不过很明显的是，Predator X回归到了足球鞋的最初设计理念，就是更加的化繁为简，我们可以看到Predator X的SG版本已经改为了最初的六圆钉传统设计，无论是作用还是外观都更加回顾传统，但是舒适的包裹性不得不被人称颂。power, swerve and control的目标还是要见仁见智，只能说猎鹰从1994年的创新，又回到了2009年的主流道路上来。

Predator 中文名称：铁血战士发行时间：1987年电影导演：约翰．麦克蒂尔南 John McTiernan电影演员：阿诺德·施瓦辛格 Arnold Schwarzenegger地区：美国语言：英语类　别 科幻 恐怖 惊秫 动作 中央情报局派出一队特种部队远赴中美洲拯救人质，由德治带领，他们在中美洲森林执行任务，竟遇上一个嗜血凶残、地球上从未出现过的怪物，他能够隐形，并可靠热感追踪猎杀人类，特种部队队员一一被这只怪物残杀，最后德治与怪物进行了一场前所未有的生死斗！

predator 是悍马的改装车。 predator只是改装厂的标志，不出整车。 应该和 卡尔森 一个道理

captive

是数据库收缩功能，将数据库压缩。压缩一些空间,整理一下数据页面.

解压的问题，直接解压大文件包

voucher date：凭证日期（这个是全称啊）eco-month：生态月estimated time of departure（etd)预定出发时间ets：Electronic Traction Support（美国教育考试服务中心）eta：Estimated Time of Arrival（估计到达时间）European Teachers Association（欧洲教师协会）

由于 数据仓库 是软件的一部分，许多来自行业的学术研究人员和专业人员都同意这样一个事实，即来自软件工程学科的方法可以应用于数据仓库项目。我们已经讨论了一些著名的项目计划方法。 Data Vault 2.0 方法的项目规划能力来自 PMP 。与敏捷的 Scrum方法 不同，它强调在一个sprint冲刺中有一个正式的项目计划。每个项目有一个项目计划:包括要完成的任务、作为任务输出的预期结果以及将执行任务的角色。根据项目类型的不同，有不同类型的角色来执行项目： 业务发起者 ：应该在项目与业务和愿景之间建立一致性。 技术业务分析师 :是向业务部门报告的高级用户，但具有一定的技术技能，包括理解数据模型和直接利用或编写SQL的能力。 项目经理 :负责确保项目团队完成项目。 IT经理 :确保业务的连续性和业务的成功。 ETL开发人员 :负责提取、转换、加载(ETL)过程的开发人员。 报表开发人员 :基于信息集市、业务仓库表或(在极少数情况下)直接在原始数据仓库上实现业务驱动的报表。 数据架构师/信息架构师 :负责的信息架构和数据集成。 元数据管理员 :负责元数据的建设。 变更管理人员 :确保新功能在推出时不会干扰其他IT或业务服务，也负责确保在环境中可以进行新的发布，并且不受其他项目的阻碍。 许多组织错误地将职责分配给人员，而不是定义的角色。在团队中定义角色的好处是，可以用另一个有技能的人代替这个角色的人——例如，如果当前的人离开了组织或改变了项目。角色定义在很多方面对组织有帮助:这些角色定义帮助人力资源部门在自由市场上为工作找到合适的人;新员工有可能很快确定自己的职责，并完成他们应该完成的工作;最后，明确的职责可以帮助团队在处理开发项目中自然产生的问题时决定谁做什么。 在 数据仓库 中，项目团队已经知道大多数所呈现的角色。 技术业务分析师 是个例外。该角色充当业务和IT之间的中间功能。图3.2给出了这个角色的特征和职责的更多信息。 由于该角色位于业务和IT之间， 技术业务分析师 的工作是缓和双方之间的关系，并防止他们之间出现“越过围栏”的心态。这种双方没有相互理解和相互支持一起工作的心态往往是项目失败的根本原因。这类项目的特点是业务需求不明确，技术工件不符合业务需求，也不符合IT所理解的需求，以及由于未经测试或测试不完整（从业务角度）而导致的不可靠软件。通常情况下，双方会互相指责，而且双方都非常确信对方犯了错误。 这也是为什么 Data Vault 2.0 团队不建议将业务与IT角色分开的原因。取而代之的是，两组应该一起工作，每个角色都要关注自己的职责。如果可以的话，团队应该在同一地点工作以提高效率。重要的是在业务和IT以及每个角色之间建立一个协作级别和相互理解，以防止出现前一段中概述的情况。这是项目经理的责任，如果在项目过程中组开始相互分离，就需要持续的行动。 需要从业务方面建立的部分理解是，我需要一种方法，在为期两周的 sprint冲刺 中相对不受日常问题的影响而工作。操作中出现的问题必须安排在下一个 sprint冲刺 中。为了实现这一点，IT部门也必须改变他们的想法:他们的工作应该是让业务部门在没有IT部门参与的情况下自己解决一些(如果不是大部分的话)问题。这就是“ 托管式 ” 自助业务智能 (BI)发挥作用的地方。 Data Vault 2.0标准 为IT部门提供了指导方针，指导他们如何以业务用户可以自行使用的方式提供数据。这就需要将责任转移到业务上。例如，IT不应该负有修复 企业数据仓库 中的数据的责任，以弥补业务系统中的错误。业务部门有责任修复这些错误，以便IT部门通过数据仓库将数据传回业务部门，在那里他们可以应用业务规则将数据转换为信息。IT将利用这些知识使经常使用的 信息集市规范化 。 为了防止任何一方的中断，对系统需求的变更需要一个已建立的流程。图3.3显示了这个DataVault2.0需求变更沟通流程。 图 3.3 DataVault2.0需求变更沟通流程 新的变更请求通常起源于项目的业务方面。IT需要评估风险和对当前生产系统的影响。这就是为什么变更请求从业务用户通过 发起人 （决定需求变更的优先级）通过 技术业务分析员 （帮助将业务需求转化为技术项）传输到负责调度的 IT经理 和 项目经理 。当IT完成风险评估后，它将此信息返回给业务部门，以便根据风险和影响评估，他们可以做出是否应该实现需求变更的最终决定。如果业务部门决定继续处理需求变更，IT部门将在下一个 sprint冲刺 中安排需求变更，这取决于业务部门之前的优先级安排。然后，他们负责新工件的开发和随后的交付。在业务人员测试了变更(除了开发测试)并验收变更之后，正式的落款将使IT部门从这个需求变更的更多职责中解脱出来。 当开发 数据仓库 系统的新版本时，开发团队使用与传统软件开发团队相同的方法。他们在开发过程的早期使用 Alpha （内测）版本来测试新版本， Beta （公测）版本易于针对有限的业务受众和生产的 Gamma （候选）版本进行测试。 Alpha （内测）版本应该只影响技术团队成员直至技术业务分析师。 除了技术IT团队之外，在 Alpha （内测）版本中通常有3到5个 技术业务分析师 。当IT部门向分析师发布新报告时，应该明确指出，这些报告不打算向业务部门分发，因为报告或多维立方体（数据集）中的信息可能是错误的，甚至是糟糕的。尽管如此， 技术业务分析师 还是会收到这些报告，以帮助他们发现这些错误或识别错误计算。在数据仓库项目的前两三个sprint冲刺之后，一个 Alpha （内测）版本被分发给技术业务分析师是很常见的。 一旦新版本达到 Beta （公测）状态，就会向更多的技术业务分析师、业务赞助商和选定的业务经理以及其他对新版本的功能有既得利益的用户显示该版本。 Beta （公测）版本已经经过IT和业务代表的彻底测试，不再包含任何明显的或已知的错误。然而，由于发布状态的性质，生成的报告仍然不适合流通。取而代之的是，有限的团队使用这些报告来识别开发和技术业务分析师到目前为止尚未识别的问题。如果有限的团队同意产品发布的准备工作，数据仓库系统将进入 Gamma （候选）状态。 Gamma 或生产版本被部署并提供给所有业务用户。这种方法密切遵循 CMMI ，它是Data Vault 2.0方法的一部分。后续文章介绍Data Vault 2.0方法的 CMMI 。

　　您好，我来为您解答：　　检查是否启用或者禁用Oracle Database Vault　　步骤1：禁用Oracle Database Vault　　步骤2：执行需要的任务　　步骤3：启用Oracle Database Vault　　希望我的回答对你有帮助。

看样子是好公司啊 NTTDATA是日本第一大运营商，类似中国移动

刚刚大规模裁员，自己想吧

我这边是大连的，NTT 大连，做手机软件的.加班费不多（几乎没有）待遇方面，看你是做啥职位。一般三年经验的话，测试能拿个5，6K吧，开发职位会高一些。如果是社招，一般随项目走，有项目时会招人。不会像校招那么固定 学到的基本上是工作流程，一般没有太多核心技术，但是这就足够了，因为在国内的外企都没有什么技术，如果你稍微有点基础，在一家混熟练了基本上到哪都可以胜任

平时挺累的 但是待遇还行 年终奖金也不少 好好干吧 前途不限~~~

你好，北京NTT DATA待遇不错，五险一金，还有大额保险，公司文化非常好，每年4个月工资作为奖金，可以选择性的年中或者年底发放，每年发3000元旅游卡或者现金供员工旅行，还不定期的去北戴河、漂流、草原、骑马，每年还发2次电影票，超市购物卡，年会泡温泉，而且对员工进行各种培训，提高员工能力，考各种证书还给报销以及奖励，是非常好的公司！

是的，主要做的是对日业务。由于公司业务扩大了，现在北京ntt data已经改名叫NTT DATA(中国)了

兄弟，去了吗，能问下里面什么情况吗？

真心不好不要去哇。不在网上查查信息还去的包你后悔呀

公司不错，交40%的公积金，刚成立不久，只要你肯用心去做事，发展前景还是不错的。

适合。nttdata总部位于东京，拥有13万名以上得员工，业务遍布全球50多个国家和地区，注重长期承诺，通过咨询、行业解决方案、业务流程服务、数字化和IT现代化以及托管服务帮助客户转型，帮助客户实现数字化未来，长春nttdata属于nttdata长春分部，nttdata工作不累，对技术要求高，干的时间越长，工资越高。

　　你是想去天津NTT工作吗？　　我上个星期去笔试了，也是软件开发的，还不知道结果怎么样呢，要是好的话说不定以后能在一块上班呢，呵呵。　　我听说NTT是日本最大的软件企业，在中国子公司就是NTT（中国）了，本部在北京，天津是分公司，三层关系吧，不过后台强大，不用担心倒闭破产什么的，工资还行，我听说2600左右，一年14个月工资，在天津算很不错了，只是不知道那是税前还是税后的。　　我这有点资料：　　本公司成立于1998年12月，为株式会社NTT DATA 在华的全资子公司。NTT DATA在全球共有19000多名员工，2006年销售额达700亿人民币。公司是SPOT卫星遥感数据（2.5m）在日本的顶级代理商，为OrbView(1m)数据在亚洲地区顶级代理商。　　NTT DATA在中国政府、金融及产业领域有着中国邮政储蓄清算网络系统、厦门环境现场实时稽查系统、人民银行中国国家现代化支付系统（CNAPS）、中国工商银行电话银行系统、Web解决方案软件包(Core Mount)、CTI呼叫中心软件包(Voistage)、视频会议软件包(Meeting Plaza)等众多销售业绩。　　公司名称：恩梯梯数据（中国）有限公司　　英文名称：NTT DATA(China)Co., Ltd.　　注册资本金：150万美金　　营业内容：计算机软硬件、网络系统及室内通信网络的设计开发、销售自有产品、自产产品的安装、设置、技术咨询和技术服务。　　经营理念：　　■ 成为客户信赖的企业　　充分满足客户的希望和要求，有效利用公司的技术与经验，在质量、价格、交货期各方面诚实守信，恪守职责，建立长期信赖关系。　　■ 成为Value Creator的企业　　利用丰富的专业知识和全面的信息技术，开展软件、网络产品的销售与服务业务，以Value Creator为目标。　　■ 成为与公司员工共同成长的企业　　确信企业发展靠每一位员工的支持，员工成长促成企业的壮大，事业成功又给员工以丰厚的回报。以此不断开拓事业。

无锡nttdata公司待遇很好，人员管理方面做的很不错，工作氛围好，福利好，加班可以调休。剩下的时间可以换成加班费发给你。无锡生活环境好，物价不高，公司福利好，有发展前景。简称NTT DATA，在中国投资多个公司，多为BPO，ITO，系统集成公司，如恩梯梯数据，必易恩（中国）信息技术有限公司，北京宇信易诚科技有限公司，无锡华夏计算机技术有限公司。日本NTT DATA（NTT数据）集团是世界500强企业NTT(日本电信电话株式会社）集团旗下五大核心集团之一，是东京证交所上市公司，日本信息产业协会（JISA)会长单位，世界IT服务企业排名前十强，日本IT服务企业排名居首。NTT数据集团下辖200多家企业，注册资本约合110亿元人民币，年销售额超1000亿元人民币，整个集团拥有超过5万名员工。在中国己设有15个分支机构和投资公司，拥有2500余名员工，业务涉及软件外包开发、系统集成、商业流程外包服务、云计算服务、解决方案提供等。

无锡nttdata公司待遇很好，人员管理方面做的很不错，工作氛围好，福利好，加班可以调休。剩下的时间可以换成加班费发给你。无锡生活环境好，物价不高，公司福利好，有发展前景。简称NTT DATA，在中国投资多个公司，多为BPO，ITO，系统集成公司，如恩梯梯数据，必易恩（中国）信息技术有限公司，北京宇信易诚科技有限公司，无锡华夏计算机技术有限公司。日本NTT DATA（NTT数据）集团是世界500强企业NTT(日本电信电话株式会社）集团旗下五大核心集团之一，是东京证交所上市公司，日本信息产业协会（JISA)会长单位，世界IT服务企业排名前十强，日本IT服务企业排名居首。NTT数据集团下辖200多家企业，注册资本约合110亿元人民币，年销售额超1000亿元人民币，整个集团拥有超过5万名员工。在中国己设有15个分支机构和投资公司，拥有2500余名员工，业务涉及软件外包开发、系统集成、商业流程外包服务、云计算服务、解决方案提供等。

好像都看不了^_^可恶…不知道有没有谁知道是怎么回事！

就在优酷或者土豆网上看呀，还不错

一段app.vue<template><div class="tree-menu"><ul v-for="item in theModel"><my-tree :model="item"></my-tree></ul><div @click="change">change the model </div></div></template><script>import myTree from "./components/treeMenu.vue"import axios from "axios"export default {name: "app",components: {myTree},data() { return {theModel:[]}},methods:{change(){ this.theModel[0].menuName = "12312312"console.log(this.theModel)},init() { var Json = [] for(var i = 0; i<10 ;i++){ var children1 = [] for(var j = 0;j<10;j++){ var row1 = []row1.menuName = "哈哈"children1.push(row1)} var row2 = [];row2.menuName = "呵呵"row2.children = children1Json.push(row2)} this.theModel = Jsonconsole.log(this.theModel)}},mounted() { this.init();}}</script>12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152第二段 treeMenu.vue<template><li><span @click="toggle"><i v-if="isFolder" class="icon" :class="[open ? "folder-open": "folder"]"></i><i v-if="!isFolder" class="icon file-text"></i>{{ model.menuName }}</span><ul v-show="open" v-if="isFolder"><tree-menu v-for="item in model.children" :key="item.id" :model="item"></tree-menu></ul></li></template><script>export default {name: "treeMenu",props: ["model"],data() { return {open: false}},computed: {isFolder() { return this.model.children && this.model.children.length}},methods: {toggle: function() {if (this.isFolder) { this.open = !this.open}}}}1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435代码省略掉了css部分，初始化数据也是随便写的。代码很简单，app.vue调用treeMenu组件，然后treeMenu组件进行递归，从而形成一个动态树级菜单，效果如下。我的项目里需要我触发一个事件的时候对theModel里的某个属性值做修改，这里我写了一个change方法，用@click绑定在了change the model上，希望点击的时候把第一行的‘呵呵"给改掉。可是在我点击后，console.log中，theModel打印出来的值中第一行的‘呵呵"已经改变，可在列表中并没有重新渲染，既然vue实现的时数据双向绑定，那么在model层发生了变化之后为什么就没有在view层更新呢? 经过几天的探索，终于找到了原因所在： 项目里的数据是从API拿的，但是格式和我需要的不一样，于是我用以下方法重新拼接除了我需要的格式var json = [];var row1 = {};row1.id= "1";row1.name = "jyy";或者var row2 = {id:"2",name:"abc"}json.push(row1);json.push(row2);12345678910111213结果好死不死，我粗心的把row1定义为数组了，即row1 = []； 于是我的Json对象被定义为了‘关联数组" 这有什么区别？ 数组和对象的一个区别是，数组中的数据没有“名称”（name），对象中的数据有“名称”（name）。但很多编程语言中，都有一种叫做“关联数组”（associativearray）的东西。这种数组中的数据是有名称的。比如在javascript中，可以这样定义一个对象： var a={“城市”:”北京”,”面积”:16800,有趣,”人口”:1600}; 但是，也可以定义成一个关联数组： var a = new Array(); a[“城市”]=”北京”; a[“面积”]=16800; a[“人口”]=1600; 这样一来好像数组和集合就没有区别了，在Javascript语言中，关联数组就是对象，对象就是关联数组，唯一的区别在于，第二种方式创建的关联数组是有length属性的。 但是在Vue中，这种关联数组与对象集合的区别就有些明显了。 Vue在我们的data对象上都会定义一个ob属性指向新创建的Observer对象，以此对数据设置的监控器，一般都是不可枚举的。但由于JavaScript限制（底层原理不明），Vue无法对关联数组进行Observer对象创建，因此不能检测到数组对象的变化。 观察控制台打印的数据，也可发现关联数组和对象在Vue中的区别： 上半部分为对象，下半部分为关联数组那么回到正题，我在项目中遇到的问题该怎么解决？第一种方案：将自己拼接的Json改为对象集合的格式。但是，当你命不好不小心碰到了这种关联数组结构的数据，又不好拼接的时候怎么办，这里提供第二种方案： 使用 Vue.set(array, indexOfArray,value) 三个值分别是，要修改的数组，数组的下表，和新的值 当然也可以用 `this.$set(array, indexOfArray,value)你以为这就完了？由于我的代码是递归组件，当我把Data绑定到theModel后，用 v-for=‘item in theModel"遍历，再把item通过v-bind绑定到子组件，但是由于item我没有在组件中使用过，即使Vue检测到theModel数组的变化，也不能检测到item中数组的变化，所以这里强制你需要在代码中加入使用item，类似<my-tree :model="item">{{item}}</my-tree>， 或者用<div v-if = "false">{{item}}<div> 这是我误打误撞发现的，当然，这很蠢。 所以你知道用vue.set的方法修改数组可以让vue检测到就行，不要使用第二种方法。

dataset.index

这个没事 点击确定就行了

我是直接设置路径为游戏文件夹就行了，你可以试下

点了确定，进入修改器界面，然后点选项，在默认游戏语言和视图中间，然后设置游戏界面，就是你安装游戏以后，三国志12所在的文件夹，选完以后点文件，选打开游戏存档，就可以在编辑那里修改游戏了，如果选修改游戏存档，之会修改你玩的单一存档，不会对整个游戏造成影响

Acrobat Professional 8 的时候无法激活， 或在恢复安装时 Adobe Acrobat Professional 8 需要重新激活， 而且激活的方法不同首次安装时的激活方法，经过多次试验可以这样重新激活： 方法一 1、删除文件 C:Documents and SettingsAll UsersApplication DataFLEXnetadobe_00080000_tsf.data 2、启动Adobe Acrobat 8，稍等一会出现重新激活界面； 3、点按”其它激活选项” 4、选择”通过电话激活”并按”确定” 5、运行Adobe Acrobat 8 注册机，复制激活码到注册机，按”Activate”获取授权码 6、输入新的授权码，按”激活” 方法二 1、删除文件 C:Documents and SettingsAll UsersApplication DataFLEXnetadobe_00080000_tsf.data 2、点按”更改序列号” 3、运行Adobe Acrobat 8 注册机，按”Generate Serial”获取序列号，输入第一行的序列号并按”激活” 4、选择”Adobe Acrobat 6 Standard”，输入注册机第二行的序列号并按”下一步” 5、选择”电话激活” 6、复制激活码到注册机，按”Activate”获取授权码 7、输入新的授权码，按”激活”

Data guard ==> 全库的复制 灾备 、 高可用、 读写分离， 除了Active Data Guard外 都是免费的，性能好，对网络的要求高Streams==》　支持单向或双向的流复制，多种粒度:表 Schema DB ， 免费 ， Bug较多 管理难度较大，性能较差，对网络的要求较高Goldengate ==> 支持单向或双向的同步复制， 多种粒度， 收费昂贵，管理难度一般，性能较好，对网络的要求较低。

loading date是装船日期,shipment date是装运日期.这二者一字之差,但意义不同.前者是装船的动作,从开始装船直到装船结束,那么可能当天装完,也可能几天装完,尤其是大宗产品的散货船；一般是指装船结束那一天.而后者的装运,则相对较虚,是指“发货日期”,也就是卖方按照合同义务而发货或发运的日期,实际业务中一般是开船日期.

1、shipment date 直译为装船日期，但通常是指交货方将货物交给承运代理的日期，并不是真正的发货期或者装运期;2、一般B/L有两个日期：一个是ON BOARD DATE，还有一个是签单日期。这两个日期一般是一致的，但MSK船公司B/L就经常不一致！ON BOARD DATE 必须符合L/C LATEST DATE OF SHIPMENT3、提单上显示的是ON BOARD DATE ,就是装船日，LATEST DATE OF SHIPMENT 是信用证规定最迟装船日，就是那个ON BOARD DATE 不能超过这天。另外，装船后两到三天才可以拿到正本提单！装船日期和开船日期应该不迟于信用证上规定的最迟装船日期.4、区别：B/L DATE 与SHIPPING DATE 是完全一致的，即提单签发日与货物装船日相同，但信用证中所规定的LATEST DATE OF SHIPMENT（最晚装船日期）是指B/L DATE 或SHIPPING DATE 不能晚于LATEST DATE OF SHIPMENT，如你所说的在提单上显示的是B/L DATE是7月15日，LATEST DATE OF SHIPMENT是是7月28日，这符合信用证的要求，但如果在提单上显示的是B/L 是7月15日，信用证上的LATEST DATE OF SHIPMENT是060714， 那就不符合信用证的要求了！5、倒签是这样的,比如实际装船日是7/15,但是信用证上要求最晚的装船日是7/14,那么就要倒签提单了,也就是要在提单上显示ON BORAD DATE必须在7/14之前.以上是根据资料个人整理，不妥之处，请谅解~~

实际操作时按货物离港的开船日理解.一般SHIPMENTDATE和开船日是一样的,也和提单上的ONBOARD日期一样,也同提单的开具日一样.

出货时间，即提单日;估计是来不及，就告诉客户实际情况吧，包括国内的国庆节8天长假，请客户稍微推迟一点，你可以说工厂会安排工人在长假加班赶制，但是还是来不及，不过你们会尽量，为避免以后的争议，建议还是请他更改一下出货日期。

SharedPreferences使用： SharedPreferencesImpl#EditorImpl.java 中最终执行了apply()函数： 创建一个awaitCommit的Runnable任务并将其加入到QueuedWork中，该任务内部直接调用了CountDownLatch.await()方法，即直接在UI线程执行等待操作，那么我们看QueuedWork中何时执行这个任务。 QueuedWork.java： waitToFinish()方法会尝试从Runnable任务队列中取任务，如果有的话直接取出并执行，我们看看哪里调用了waitToFinish()： ActivityThread.java 可以看到在ActivityThread中handleStopActivity、handleStopService方法中都会调用waitToFinish()方法，即在Activity的onStop()中、Service的onStop()中都会先同步等待写入任务完成才会继续执行。 所以apply()虽然是异步写入磁盘，但是如果此时执行到Activity/Service的onStop()，依然可能会阻塞UI线程导致ANR。 u2003u2003 Jetpack DataStore 是一种改进的数据存储解决方案，允许您使用 协议缓冲区 存储键值对或类型化对象。 u2003u2003DataStore 使用 Kotlin 协程和 Flow 以异步、一致的事务方式存储数据。并且可以对SP数据进行迁移，旨在取代SP。如果正在使用 SharedPreferences 存储数据，请考虑迁移到 DataStore。 Jetpack DataStore 有两种实现方式： 1.添加依赖项： 2.构建Preferences DataStore： 当我们构建后，会在 /data/data/<package name>/files/ 下创建名为 preferences_dataStore 的文件如下： 1.构建Preferences DataStore 2.存储的实体类： 3.数据存储/获取： Activity中： ViewModel中： Repository类中： SP迁移至Preferences DataStore 如果想将项目的SP进行迁移，只需要在Preferences DataStore在构建时配置参数3，如下： 这样构建完成时，SP中的内容也会迁移到Preferences DataStore中了，注意迁移是一次性的，即执行迁移后，SP文件会被删除. MMKV 是基于 mmap 内存映射的 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。 1.添加依赖： 2.Application的onCreate方法中初始化 3.数据存储/获取： github地址： https://github.com/HuiZaierr/Android_Store

你好你说的这种情况，一般都是由 系统软件、内存、引起的。1 电脑不心装上了恶意软件，或上网时产生了恶意程序，建议用360 卫士 、金山卫士等软件，清理垃圾，查杀恶意软件，完成后重启电脑，就可能解决。实在不行，重装，还原过系统，可以解决软件引起的问题。2 如果只是运行个别软件或游戏偶尔出现的，重启电脑再试，或到其他地方下载其他版本的软件重新安装。3 点 开始菜单 运行 输入 cmd 回车，在命令提示符下输入 for %1 in (%windir%system32*.dll) do regsvr32.exe /s %1 然后 回车。然后让他运行完,应该就可能解决。4 最近电脑中毒、安装了不稳定的软件、等，建议全盘杀毒，卸了那个引发问题的软件，重新安装其他 版本，就可能解决. 再不行，重新装过系统就ok.5 电脑机箱里面内存条进灰尘，拆开机箱，拆下内存条，清洁下内存金手指，重新装回去，就可能可以了。(cqjiangyong总结的,旧电脑经常出现这样的问题)6 电脑用久了内存坏、买到水货内存、多条内存一起用不兼容等，建议更换内存即可能解决。7 很多时候由于系统和驱动的兼容性不好，也会出现这样的错误，建议你换个其他版本的驱动安装，或换个其他版本的系统安装。如果帮到你，请选为满意答案吧！

你说的这个主要用于参照完整性,包括restrict、cascade和no action；restrict--限制,指的是如果字表引用父表的某个字段的值,那么不允许直接删除父表的该值；cascade--级联,删除父表的某条记录,子表中引用该值的记录会自动被删除；no action--无参照完整性关系,有了也不生效.

请先到微网官网搜寻 MSCOMCTL.OCX 更新版本，再依新版本修改颜色。

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升级显卡 显卡太旧

小题1:F小题2:T小题3:T小题4:T小题5:F小题6:T 试题分析：这篇短文主要讲述了人们怎么处理旧的、可以使用的、但是过时的电脑的方法。有的放在家里聚集着大量的灰尘，许多被当做垃圾扔掉。小题1:考查语境的理解。根据第一段内容Most people don"t know what to do with them.可知Nobody knows what to do with their old computer.是错误的，故填F。小题2:考查语境的理解。根据第一段内容Many old computers end up gathering(聚集) dust in homes.可知在家里那些旧电脑被灰尘所覆盖。故填T。小题3:考查语境的理解。根据第二段内容可知戴尔是一个正在运用思维方式来减少大量电脑垃圾的公司，故填T。小题4:考查语境的理解。根据第三段内容可知如果电脑公司想要收集和回收他们使用的产物，他们不得不支付钱。故填T。小题5:考查语境的理解。根据第四段内容成百上千的组织只收集和修理旧电脑是错误的。故填F。小题6:考查语境的理解。根据对整篇阅读的理解可知这个故事谈论的是怎样处理使用过的电脑的方法。