分析

analysis on JiaBaoyu"s characters and their influencing factors

Meta分析中文译为“荟萃分析”，定义是“The statistical analysis of large collection of analysis results from individual studies for the purpose of integrating the findings.”中文译为：对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。

比较专业了

一般过去时。He 主语insisted 谓语that he be sent there 宾语从句

fhfgj

原文链接：http://tecdat.cn/?p=16297 关联挖掘通常用于通过识别经常一起购买的产品来提出产品推荐。但是，如果您不小心，则规则在某些情况下可能会产生误导性的结果。关联挖掘通常是根据零售市场或在线电子商务商店的交易数据进行的。由于大多数交易数据很大，因此该apriori算法使更容易快速找到这些模式或规则。那么，什么是规则？规则是一种符号，表示经常购买哪些商品和哪些商品。它具有LHS和RHS部分，可以表示如下：项目集A =>项目集B这意味着，右侧的商品经常与左侧的商品一起购买。如何衡量规则的强度？将apriori()产生最相关集从给定的交易数据的规则。它还显示了这些规则的支持，信心和提升度。这三个度量可用于确定规则的相对强度。那么这些术语是什么意思呢？让我们考虑规则A => B，以便计算这些指标。    提升是A和B的共存超过独立的A和B并存的预期概率的因素。因此，提升越高，A和B一起发生的机会就越高。让我们看看如何使用R获取规则，置信度，提升度等。例交易数据与数据框不同，使用head(Groceries)不会在数据中显示交易项目。要查看交易，请改用inspect()函数。由于关联挖掘处理交易，因此必须将数据转换为class transactions。这是必要的步骤，因为该apriori()函数transactions仅接受类的交易数据。library(arules)class(Groceries)#> [1] "transactions"#> attr(,"package")#> [1] "arules"inspect(head(Groceries, 3))#>商品                   #> 1 {citrus fruit,            #>    semi-finished bread,     #>    margarine,               #>    ready soups}             #> 2 {tropical fruit,          #>    yogurt,                  #> coffee}                  #> 3 {whole milk}            如果您必须从文件中读取数据作为交易数据，请使用read.transactions()。tdata <- read.transactions("transactions_data.txt", sep=" ")如果您已经将交易存储为数据框，则可以将其转换为类transactions，如下所示：tData <- as (myDataFrame, "transactions") # 转换为“交易”类这里有一些其他有用的实用程序函数：size(head(Groceries)) # 每个观察项的数量#> [1] 4 3 1 4 4 5LIST(head(Groceries, 3)) # 将"交易"类转换为列表，注意CAPS中的LIST#> [[1]]#> [1] "citrus fruit"        "semi-finished bread" "margarine"          #> [4] "ready soups"        #> #> [[2]]#> [1] "tropical fruit" "yogurt"         "coffee"        #> #> [[3]]#> [1] "whole milk"如何查看最常出现的项目？在eclat()交易对象中获取并给出根据您提供的支持数据的最常见物品supp。该maxlen定义频繁项中的每个项目集项目的最大数量。frequentItems <- eclat (Groceries, parameter = list(supp = 0.07, maxlen = 15)) # 计算对频繁物品的支持度inspect(frequentItems)#>    items                         support   #> 1  {other vegetables,whole milk} 0.07483477#> 2  {whole milk}                  0.25551601#> 3  {other vegetables}            0.19349263#> 4  {rolls/buns}                  0.18393493#> 5  {yogurt}                      0.13950178#> 6  {soda}                        0.17437722itemFrequencyPlot(Groceries, topN=10, type="absolute", main="Item Frequency") # 绘制频繁项目如何获得推荐规则？inspect(head(rules_conf)) # 显示所有规则的支持度，提升度和置信度#>      lhs                                           rhs                support     confidence lift    #> 113  {rice,sugar}                               => {whole milk}       0.001220132 1          3.913649#> 258  {canned fish,hygiene articles}             => {whole milk}       0.001118454 1          3.913649#> 1487 {root vegetables,butter,rice}              => {whole milk}       0.001016777 1          3.913649#> 1646 {root vegetables,whipped/sour cream,flour} => {whole milk}       0.001728521 1          3.913649#> 1670 {butter,soft cheese,domestic eggs}         => {whole milk}       0.001016777 1          3.913649#> 1699 {citrus fruit,root vegetables,soft cheese} => {other vegetables} 0.001016777 1          5.168156rules_lift <- sort (rules, by="lift", decreasing=TRUE) # "high-lift" rules.inspect(head(rules_lift)) ##>      lhs                                                  rhs              support  confidence lift    #> 53   {Instant food products,soda}                      => {hamburger meat} 0.001220 0.6315789  18.995#> 37   {soda,popcorn}                                    => {salty snack}    0.001220 0.6315789  16.697#> 444  {flour,baking powder}                             => {sugar}          0.001016 0.5555556  16.408#> 327  {ham,processed cheese}                            => {white bread}    0.001931 0.6333333  15.045#> 55   {whole milk,Instant food products}                => {hamburger meat} 0.001525 0.5000000  15.038#> 4807 {other vegetables,curd,yogurt,whipped/sour cream} => {cream cheese }  0.001016 0.5882353  14.834置信度为1（见rules_conf上文）的规则意味着，每当购买LHS物品时，也100％的时间购买了RHS物品。提升为18（见rules_lift上文）的规则意味着，与假设无关的购买相比，LHS和RHS中的物品一起购买的可能性要高18倍。如何控制输出中的规则数量？调整maxlen，supp并conf在所述参数apriori函数来控制生成的规则数。您将不得不根据数据的冗余性对此进行调整。parameter = list (supp = 0.001, conf = 0.5, maxlen=3) # maxlen = 3 限制规则中最大物品数量为 3要获得“强”规则，请增加“ conf”参数的值。要获得“更长”的规则，请增加“ maxlen”。如何删除冗余规则？有时希望删除作为较大规则子集的规则。为此，请使用以下代码过滤冗余规则。rules <- rules[-subsetRules] #删除规则子集如何查找与给定项目相关的规则？这可以通过修改函数中的appearance参数来实现apriori()。例如，找出哪些因素影响了产品X的购买在购买“全脂牛奶”之前找出顾客购买了什么。这将帮助您了解导致购买“全脂牛奶”的频繁模式。sort (  by="confidence", decreasing=TRUE) # 按置信度排列#>      lhs                                           rhs          support     confidence lift    #> 196  {rice,sugar}                               => {whole milk} 0.001220132 1          3.913649#> 323  {canned fish,hygiene articles}             => {whole milk} 0.001118454 1          3.913649#> 1643 {root vegetables,butter,rice}              => {whole milk} 0.001016777 1          3.913649#> 1705 {root vegetables,whipped/sour cream,flour} => {whole milk} 0.001728521 1          3.913649#> 1716 {butter,soft cheese,domestic eggs}         => {whole milk} 0.001016777 1          3.913649#> 1985 {pip fruit,butter,hygiene articles}        => {whole milk} 0.001016777 1          3.913649找出在产品X之后/与产品X一起购买的产品这是找出购买“全脂牛奶”的顾客的案例。在等式中，“全脂牛奶”以LHS（左侧）表示。list(default="rhs",lhs="whole milk"  #  #>   lhs             rhs                support    confidence lift     #> 6 {whole milk} => {other vegetables} 0.07483477 0.2928770  1.5136341#> 5 {whole milk} => {rolls/buns}       0.05663447 0.2216474  1.2050318#> 4 {whole milk} => {yogurt}           0.05602440 0.2192598  1.5717351#> 2 {whole milk} => {root vegetables}  0.04890696 0.1914047  1.7560310#> 1 {whole milk} => {tropical fruit}   0.04229792 0.1655392  1.5775950#> 3 {whole milk} => {soda}             0.04006101 0.1567847  0.8991124这样做的一个缺点是，无论支持，置信度或最小参数如何，您在RHS上只能得到一项。使用提升度的提示使用提升时，规则的方向性将丢失。也就是说，任何规则A => B和规则B => A的提升都将相同。请参阅以下计算：A-> B支持：请点击输入图片描述请点击输入图片描述置信度：请点击输入图片描述请点击输入图片描述预期置信度：P（B）升降机：请点击输入图片描述请点击输入图片描述B-> A支持度：请点击输入图片描述请点击输入图片描述置信度：请点击输入图片描述请点击输入图片描述预期置信度：P（B）提升度：请点击输入图片描述请点击输入图片描述重要的提示对于规则A-> B和B-> A而言，提升和支持度的值都相同。这意味着我们不能使用提升为特定方向的 “规则” 提出建议。它只能用于将经常购买的物品分组。使用置信度的提示在现实世界中提出产品建议时，尤其是在提出附加产品建议时，规则的置信度可能是一种误导性的度量。让我们考虑以下涉及4个事务的数据，涉及iPhone和耳机：Iphone，耳机Iphone，耳机苹果手机苹果手机我们可以为这些交易创建2条规则，如下所示：iPhone->耳机耳机-> iPhone在现实世界中，将耳机推荐给刚买了iPhone而不是相反的人是很现实的。想象一下，当您刚购买完耳机时，就被推荐为iPhone。不太好！从apriori输出中选择规则时，您可能会猜测规则的置信度越高，则规则越好。但是对于这种情况，头戴式耳机-> iPhone规则将比iPhone->头戴式耳机具有更高的置信度（2倍）。你知道为什么吗？下面的计算显示了如何。置信度计算：iPhone->耳机：请点击输入图片描述耳机-> iPhone：请点击输入图片描述如您所见，耳机-> iPhone推荐具有更高的置信度，这具有误导性和不现实性。因此，置信度不应成为您提出产品建议的唯一手段。因此，在推荐产品之前，您可能需要检查更多标准，例如产品价格，产品类型等，尤其是在交叉销售的情况下。请点击输入图片描述最受欢迎的见解1.探析大数据期刊文章研究热点2.618网购数据盘点-剁手族在关注什么3.r语言文本挖掘tf-idf主题建模，情感分析n-gram建模研究4.python主题建模可视化lda和t-sne交互式可视化5.r语言文本挖掘nasa数据网络分析，tf-idf和主题建模6.python主题lda建模和t-sne可视化7.Python中的Apriori关联算法市场购物篮分析8.通过Python中的Apriori算法进行关联规则挖掘9.python爬虫进行web抓取lda主题语义数据分析

Apriori算法是挖掘产生布尔关联规则所需频繁项集的基本算法，也是最著名的关联规则挖掘算法之一。Apriori算法就是根据有关频繁项集特性的先验知识而命名的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k—项集用于探索（k+1）—项集。首先，找出频繁1—项集的集合．记做L1，L1用于找出频繁2—项集的集合L2，再用于找出L3，如此下去，直到不能找到频繁k—项集。找每个Lk需要扫描一次数据库。为提高按层次搜索并产生相应频繁项集的处理效率，Apriori算法利用了一个重要性质，并应用Apriori性质来帮助有效缩小频繁项集的搜索空间。Apriori性质：一个频繁项集的任一子集也应该是频繁项集。证明根据定义，若一个项集I不满足最小支持度阈值min_sup，则I不是频繁的，即P（I）<min_sup。若增加一个项A到项集I中，则结果新项集（I∪A）也不是频繁的，在整个事务数据库中所出现的次数也不可能多于原项集I出现的次数，因此P（I∪A）<min_sup，即（I∪A）也不是频繁的。这样就可以根据逆反公理很容易地确定Apriori性质成立。针对Apriori算法的不足，对其进行优化：1）基于划分的方法。该算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频繁项集，然后把产生的频繁项集合并，用来生成所有可能的频繁项集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频繁项集至少在某一个分块中是频繁项集保证的。上面所讨论的算法是可以高度并行的。可以把每一分块分别分配给某一个处理器生成频繁项集。产生频繁项集的每一个循环结束后．处理器之间进行通信来产生全局的候选是一项集。通常这里的通信过程是算法执行时间的主要瓶颈。而另一方面，每个独立的处理器生成频繁项集的时间也是一个瓶颈。其他的方法还有在多处理器之间共享一个杂凑树来产生频繁项集，更多关于生成频繁项集的并行化方法可以在其中找到。2）基于Hash的方法。Park等人提出了一个高效地产生频繁项集的基于杂凑（Hash）的算法。通过实验可以发现，寻找频繁项集的主要计算是在生成频繁2—项集Lk上，Park等就是利用这个性质引入杂凑技术来改进产生频繁2—项集的方法。3）基于采样的方法。基于前一遍扫描得到的信息，对它详细地做组合分析，可以得到一个改进的算法，其基本思想是：先使用从数据库中抽取出来的采样得到一些在整个数据库中可能成立的规则，然后对数据库的剩余部分验证这个结果。这个算法相当简单并显著地减少了FO代价，但是一个很大的缺点就是产生的结果不精确，即存在所谓的数据扭曲（Dataskew）。分布在同一页面上的数据时常是高度相关的，不能表示整个数据库中模式的分布，由此而导致的是采样5%的交易数据所花费的代价同扫描一遍数据库相近。4）减少交易个数。减少用于未来扫描事务集的大小，基本原理就是当一个事务不包含长度为志的大项集时，则必然不包含长度为走k+1的大项集。从而可以将这些事务删除，在下一遍扫描中就可以减少要进行扫描的事务集的个数。这就是AprioriTid的基本思想。 由于Apriori方法的固有缺陷．即使进行了优化，其效率也仍然不能令人满意。2000年，Han Jiawei等人提出了基于频繁模式树（Frequent Pattern Tree，简称为FP-tree）的发现频繁模式的算法FP-growth。在FP-growth算法中，通过两次扫描事务数据库，把每个事务所包含的频繁项目按其支持度降序压缩存储到FP—tree中。在以后发现频繁模式的过程中，不需要再扫描事务数据库，而仅在FP-Tree中进行查找即可，并通过递归调用FP-growth的方法来直接产生频繁模式，因此在整个发现过程中也不需产生候选模式。该算法克服了Apriori算法中存在的问颢．在执行效率上也明显好于Apriori算法。

关联分析，顾名思义就是找出哪几项之间是有关联关系的，举个例子： 以上是五个购物记录，从中我们可以发现，购买了尿布的人其中有3个购买了啤酒，那么久我们可以推测，尿布和啤酒之间有较强的关联关系，尽管他们之间看起来并没有什么联系，也就是能得到规则： 因为购物分析能较好地描述关联分析，所以又被叫做 购物篮分析 。 为了较好的描述这个分析的各种名词，我们把上面的表格重新设计一下： 把每一个购物订单中，涉及到的商品都变成1，没涉及到的变成0，也就是将各个商品的购买记录 二元化 。 当然肯定也有多个分类的情况。 那么面包，牛奶这些就叫数据集的 项 ，而他们组合起来的子集就叫做 项集 。可以为空，空集是不包含任何项的项集，如果一个项集包含k个子项，就叫做k-项集。 订单12345叫做 事务 ，某个项集在所有事务中出现多少次，叫做项集的 支持度计数 。 在上面的表格中，项集{啤酒、尿布、牛奶}的支持度计数为2，因为有两个事务（3、4）包含这一项集。 用 支持度 和 置信度 来衡量，假定存在规则 ，其中X和Y是 不相交 的项集，则支持度为： 其中N是数据集中的事务个数，相当于表示该规则在数据集中出现了多少次。 置信度为： 置信度的意思就是，在出现X的情况下，有多少次同时出现了Y，代表这个关联规则的频繁程度。 注意置信度的分母是 ，因此这个评价可能会存在一定的问题。 关联分析的核心目标就是找出支持度大于等于某个阈值， 同时 置信度大于等于某个阈值的所有规则，这两个阈值记为 和 。 为了更有效率的完成这个过程，通常把关联规则算法分为两步： 可以看出来，首先要求得频繁项集，这步骤的开销很大，但是只需要考虑支持度就可以了，第二步只考虑置信度就可以了。 下面就可以分两步来解析算法： 首先我们可以把项集联想成一个树形结构，每层代表着不同的k-项集，依层递增，非叶子节点来自于他的几个父节点的并集，如图： 我们肯定不能通过传统的方式，遍历这些节点，算出支持度，然后筛选掉不满足最小支持度的那些，这样开销太大，因此我们引入先验原理，来辅助剪枝。 这个原理不难想象，假如一个项集{a,b}是非频繁项集，那么{a,b,c}肯定也是，因为ab是，在{a,b,c}中与之关联的c必须在ab出现之后才存在，因此他的支持度肯定不会大于{a,b}。 频繁的就是支持度大于等于最小支持度的项集，非频繁就是小于的。 我们可以利用这一定理，把非频繁项集的超集一并从树中减去，这样就能大大的降低计算次数，如图： 虚线圈上的，就是在{a,b}确定是非频繁项集之后，剪掉的超集，这些是不用计算的。 根据这个原理，可以说一下Apriori算法。 根据上面说的先验原理，Apriori算法先从项集宽度最低的1开始，遍历所有的项集支持度，找出频繁项集（因为第一层在找出支持度之前），之后根据先验原理，挑选任意两个频繁项集组成2-频繁项集（很简单，如果挑非频繁的，那组成的项集就不是频繁项集了），再用2-项集挑选3-项集，直到挑选不出更高层次的项集为止，把这些项集作为 候选项集 ，如图： 图中1-项集中，啤酒，面包，尿布，牛奶的支持度大于等于3（设 为3），则由他们组成2-项集，继续筛选满足支持度不小于3的项集，再由2-项集生成3-项集，这就是 Apriori 算法筛选频繁项集的基本步骤。总结如下： 上面提到了用k-1项集生成k-项集，那么如何才能最有效率的产生k-项集呢，这里用了 的方法，也就是找到一对（k-1）-项集，当他们的前（k-2）项都相同时，进行合并，合并之后的结果就是{ }，因为前k-2项是相同的。 举个例子： 上面说了如何产生候选项集，接下来就是如何更有效率的确定支持度计数了，同样，如果遍历一个一个查的话效率是很低的，我们可以用枚举的方法遍历每个事务包含的项集，以查找3-项集为例，如图： 因为我们要查3-项集，因此树状结构就分到3-项集为止。 因为3-项集的开头第一个项肯定在1，2，3之间，我们就设定这三个数为三个分支，无论到哪个节点，都严格按照这个来分（1在左，2在中，3在右），在下面的层次中如何碰到比123更大的，则再向右分，就可以得到图中的关于事务t的所有3-项集。 有了所有项集的列表，我们可以用候选项集去匹配这些项集，从而看t中是否包含候选项集，如果包含，则支持度+1。 可以使用Hash树来进行匹配，从而实现支持度计数。 如下图，就是一个Hash树的例子，每个内部节点都使用Hash函数 来确定应当沿着当前节点的哪个分支向下，所以1，4，7就到了同一分支。 我们对于单个事务，可以遍历Hash树，设事务为t，则保证所有包含属于事务t的候选3-项集的叶节点至少访问一次。 由于我们之前已经通过树的方式枚举出了t中所有的3-项集，那么我们跟这个Hash一走分支，找到对应3-项集的就+1支持度，即可算出每个候选项集的支持度。 提取规则相应的比较简单，设有 频繁项集Y ，我们忽略前件为空和后件为空的规则，每个频繁项集能产生 个关联规则，提取方法就是将Y划分为两个 非空 的子集X和Y-X，使得 满足 置信度阈值 也就是最小置信度。 同样的，提取规则也有一个原理： 参考频繁项集的寻找过程，我们可以利用树形结构对规则进行剪枝。 树的每层对应规则后件中的项数，如图： 假设规则{ } { }不满足置信度阈值的要求，那么可以丢弃后件包含{a}的所有规则，如上图所示。 至此我们经历了寻找频繁项集和提取规则的过程，基本Apriori算法就算完成了，不过还有一些需要考虑的细节。 在实际应用过程中，往往频繁项集产生的数量可能很大，所以很难表示，我们需要寻找一种方法，找到一些有代表性的频繁项集，以保证其描述性。 通常有如下两种方法： 如图： 这种表示很明显降低了需要表示项集的个数，我们需要别的候选项集，直接取极大频繁项集的子集就行，任意一个肯定都是。 但是这么做，表示不出他们子集的支持度，所以就需要再遍历数据集，确定非极大频繁项集的支持度，不是很方便。 所以我们还可以用闭频繁项集来表示。 先来看闭项集的概念： 那么闭频繁项集的概念就很好理解了： 如图，我们假设 是40%。 这种做法可以保证支持度和描述性。 之前举的例子都是二元分类的，要么1要么0，下面看多分类的，我们很容易想到可以用独热编码解决这个问题，把所有分类二元化，但是这样就存在一个问题，有的属性值可能会不够频繁，没办法成为频繁项集。 所以最好是把多分类的项根据实际情况进行分类化，不要针对每个属性都设置独热编码。 或者将不太频繁的属性值合并为一个称作其他的类别。 所以面对多分类属性，我们要做的就是： 独热编码二元化-针对这些值进行一定的合并，或者分类或者并为其他 - 删除冗余的项 - 避免包含多个来自同一属性的项的候选集（例如{ }，被写到了一个候选集中，但是实际上这种情况不可能发生，由于独热编码进行的二元化而产生了这种情况，需要避免。） 我们也会遇到一些连续属性，可以通过以下几种方式处理： 这种做法有一个问题就是分类的效果取决于区间的个数和跨度，如果取不好很难得到理想的结果。 如果要验证统计出的值是否具有统计意义，可以参考假设检验中针对不同比较的不同公式，这里不再举例。 把mini-Apriori算法中的支持度代入到Apriori算法的支持度中即可。 举个例子： 想要衡量模型的好与坏，肯定要有一个评估指标，我们可以根据业务实际去评价，这是主管评价，叫做 主观兴趣度度量 ，这个显然要结合业务，所以我们要看看一些客观指标。 指标的评价往往依赖于相依表，这个相依表有点类似于混淆矩阵： 其中A，B代表在事务中出现，!A,!B代表没有在事务中出现，空列空行例如 代表A的支持度计数， 表示包含B但是不包含A的事务的个数。 最基本的就是置信度和支持度了，但是这两种指标都很难做到客观评价模型，会受到多种因素的影响。 我们可以用 兴趣因子 来衡量模型： 首先我们引入 提升度 的概念，它用于计算规则置信度和 规则后件 中项集的支持度之间的比率， 对于二元变量，提升度等价于另一种称作兴趣因子的客观度量，定义为： 其中N是事务个数。 如果 但是兴趣因子有一定局限性，看上图，{p,q}和{r,s}的兴趣因子分别为1.02和4.08，虽然p和q同时出现在88%的文档中，但是他们的兴趣因子接近于1，表明他们相互独立，另一方面，{r,s}的兴趣因子闭{p,q}的高，但是r和s很少出现在一个文档中，这种情况下，置信度要比兴趣因子更可信，置信度表明p和q之间的联系94.6%远高于r和s之间。 另外还可以引入 相关系数 ，逻辑类似于向量的相关系数： 相关度的值从-1到1，如果变量相互独立，则Φ=0。 他的局限性在于在食物中把同时出现和同时不出现视为同等重要，这往往不符合实际规律，同时对于倾斜的变量很难度量。 IS度量 可以用于处理非对称二元变量，定义如下： IS数学上等价于二元变量的余弦度量。 但是IS取决于A和B的支持度，所以存在与置信度度量类似的问题——即使是不相关或者负相关的模式，度量值也可能相当大。 支持度，全置信度，可以应用于较大的项集，兴趣因子，IS、PS、Jaccard系数等使用多维相依表中的频率，可以扩展到多个变量。 针对大多数项具有较低或中等的频率，但是少数项具有很高频率的数据集。 交叉支持模式是一个项集 ，他的支持度比率是： 小于用户指定的阈值 。 需要保证全置信度小于上面的支持度比率，而全置信度是： 其中 . 全置信度能够确保项集中的项之间是强关联的，例如，假定一个项集X的全置信度是80%，如果X中的一个项出现在某个事物中，则X中其他的项至少也有80%的几率属于同一个事务，这种强关联模式又称 超团模式 。

9.1 基于Apriori算法的关联分析 Aprior算法是关联规则分析中较为经典的频繁项集算法。关联规则反映的是两个或多个事物相互之间的依存性和关联性。如果两个或者多个事物相互之间存在一定的关联关系，则它们之间存在一种关联规则使得它们之间可以进行搭配。 9.1.1 基本概要 Apriori算法利用频繁项集的先验知识，不断地按照层次进行迭代，计算数据集中的所有可能的频繁项集，它的分析主要包括两个核心部分。 1、根据支持度找出频繁项集； 2、根据置信度产生关联规则。 9.1.2 Apriori算法原理 基本流程： 1、扫描历史数据，并对每项数据进行频率次数统计。 2、构建候选集 ，并计算其支持度，即数据出现频率次数与总数的比。 3、对候选项集进行筛选，筛选的数据项支持度应当不小于最小支持度，从而形成频繁项集 . 4、对频繁项集 进行连接生成候选集 ，重复上述步骤，最终形成频繁K项集或者最大频繁项集。 Apriori算法存在两大定理： 1、如果一个集合是频繁项集，那么它的所有子集都是频繁集合。 2、如果一个集合它不是频繁集合，那么它的所有超集都不是频繁项集。 9.1.3 Apriori算法优缺点 优：运算过程非常简单，理论方法也比较容易理解，对数据特征的要求也相对较低。 缺： 1、产生候选集是产生较多的组合，没有考虑将一些无关的元素排除后再进行组合。 2、每次计算项集的过程中都会扫描元素的数据表。 针对不足推出不断改进的Apriori算法： 1、将数据表（事务表）进行压缩。 2、利用哈希表的快速查找特性对项集进行计数统计。 3、合理选样。

一、何谓「先天」（先验）与「后天」（后验）康德他认为所有的知识都是随著经验开始的，但是并非都是源自于经验的。因此一切都是感官作用而来，因此并不承认如之前哲学家所提的人有先天的观念。而知识则有先天与後天之别，所谓「先天」(a priori)是不依赖经验而成立的，所以又有学者翻译成「先验」，在课本中是用「先天」，有时也会用「先验」(因为怕与先天观念误用)。「先验」顾名思义乃是「先」於经「验」的意思(以下还是以用「先天」为主)；然而「先」在此很容易被误解为「在时间上先於经验」，其实它应该更适当的说是「作为经验的先决条件」，也就是使经验成为可能的先决要素与基础。然而「先天」是相对于经验，所以，对于「经验」便被称为「后天」(a posteriori)或「后验」。因此，所谓的认识过程上的「先天」，便是说在认识过程之的「先决条件」，也就是使得经验知识成为可能的先决条件。更明确地说是客体对像被认识的认识根基，这个部分是存在主体之中，也就是主体的认识结构与功能。总之，主体的认识结构与功能，为一个先天的架构，在任识过程中会产生所谓的「先验形式」，因而引申出来经验知识，因此知识的成立，便成为可能。举例来说：先天： 音响内部的结构与功能 ≒ 主体的认识的架构与功能後天： 声音的呈现 ≒ 客体的经验知识由上面的分析得知，音响的内部结构，可以是产生或引申出声音的呈现，如同主体的认识结构，可以引申出经验之知一样；所以音响的内部结构是声音呈现的先决条件，如同主体的认识结构，是使经验成为可能的先决条件一样。所以，「先天」或「先验」，便是主体认知的先决条件，是不来自於经验的，是在主体之内的。

这是 if引导的条件状语从句，despite就只是个介词，不能引导状语从句的，if引导的整个句子是主语，then后面那个句子是谓语，what引导的句子修饰前面的warning。

上一篇： iOS底层原理01 - 对象alloc、init、new源码分析 下一篇： iOS底层原理03 - 对象的本质与isa 在上篇 对象alloc流程 中提到了一个核心方法 calloc ，为对象分配内存空间，其实现源码并不在 objc 源码中，所以当我们想要研究其内部实现时，无法跳转，其源码在 libmalloc 中 在看calloc流程之前，先理解一下什么是Zone。 Zone可以被理解为一组内存块，在某个Zone里分配的内存块，会随着这个Zone的销毁而销毁，所以Zone可以加速大量小内存块的集体销毁。不过 NSZone 实际上已经被苹果抛弃,你可以创建自己的 NSZone ，然后使用 allocWithZone 将你的OC对象在这个 NSZone 上分配，但是你的对象还是会被分配在默认的 NSZone 里。 当对象调用 [xxx alloc] 进入calloc分配内存空间的函数后，就会进入libmalloc中的 _malloc_zone_calloc 方法： 在方法 ptr = zone->calloc(zone, num_items, size); 中的zone为default_zone，后面会进入 default_zone_calloc 来获取真正的zone。 此时的 lite_zone 为NULL，故进入 inline_malloc_default_zone ： 回到上面 default_zone_calloc 函数， return zone->calloc(zone, num_items, size); 就是使用 nanozone_t 调用 calloc 函数，即进入 nano_malloc 。 下面是 nano_malloc 的实现: 当size小于NANO_MAX_SIZE，即256时，调用 _nano_malloc_check_clear 获取内存指针： 通过断点调试发现，第一次进入时没有band和缓存，会进入 segregated_band_grow 方法申请开辟新的band。每个Band固定大小2M，可容纳16个128kb的槽，如果当前Band中的slot耗尽，会向系统申请新的band。

这里是输送、提供的意思，只能意会了～如果你调查一下参加（填充、向…输送人才）世界杯和专业赛事的欧洲国家青年队，你会发现这种独特的现象更加明显～

这是祈使句省略了主语you，祈使句只能用动词原形，不用其他动词形式。。

Forces du Groupe ACCORImplantation dans 92 pays du mondeForte image de marque en tant que groupe d"hôtel diversifiéForte avancée de la politique de protection de l"environnementPolitique de développement sous franchiseFaiblesses du Groupe ACCORACCOR n"est pas propriétaire d"une grande part de ses hôtels (32%).Concentration de l"activité dans le marché européen qui est arrivé à maturitéDifficultés à s"implanter aux USA où seulement 10% de son CA y est réaliséOpportunités pour le groupe ACCORPoursuivre la stratégie de franchise du groupe pour réduire le total des actifs au bilanPoursuivre le développement dans les pays BRIC (Brésil, Russie, Indes, Chine) où le marché est en expansion. 30% des futures ouvertures d"hôtels y sont prévues.Le marché de l"hôtellerie continu de croître dans le mondeMenaces pour le groupe ACCORLa concurrence pousse les prix et donc les marges vers le basACCOR, en tant que groupe mondialisé est soumis aux fluctuations des taux de change

他能够进行更复杂的活动，像开门或索取钥匙——这两项技能也能够适时地示范给他看。like opening the door or asking for the key做activities的定语，both of which accomplishments can in due course be modeled for him as well 则做opening the door or asking for the key的定语从句，其中关系词为which accomplishments。在这里，去掉accomplishments语义仍然完整的，仅使用which做关系代词也可。但是作者不厌其烦地加上它，只是为了强调那两件鸡毛小事属于“技能”。我暂时想不出其他例句。

accomplished比较倾向于完成的比较完美Completed比较倾向完成的比较彻底finished比较中性，可以完成的好，也可以坏accomplished和completed意思比较接近

80机芯降低摆动频率提高了了储存动力理论80小时，后续维修较复杂（新机芯维保培训跟不上）2836-2机芯28800频率储存动力38小时。但后续保养维修方便。

1967年底特律暴动，又称为“第十二街暴动”，发生于美国密歇根州底特律，这场骚动于1967年7月23日星期日早上开始，当时警方扫荡一间位于第十二街和克莱尔蒙特街交界的无牌酒吧，支持者及旁观市民与警方发生冲突，并进一步演变成美国史上最多人死亡的暴动事件之一，事件持续5日，其破坏性超越1943年发生的种族骚动。密歇根州州长乔治·罗姆尼为尽快平息暴乱，下令密歇根州国民警卫队进入底特律，以及要求总统林登·约翰逊派遣陆军入城。这场暴动导致43人死亡，467人受伤，超过7,200人被捕，以及超过2,000座建筑物受破坏，仅次于南北战争期间，纽约城的征兵暴动[1]，以及1992年的洛杉矶暴动。事件当时也成为当地多份媒体的报道焦点。1992年洛杉矶暴动（1992 Los Angeles riots）也被称作1992洛杉矶内乱（1992 Los Angeles Civil Unrest ），是指洛杉矶在1992年发生的一系列动乱，其导火线为1992年4月29日陪审团宣判四名使用过当武力殴打交通违规的黑人罗德尼·金的警察（3名非拉丁裔白人和1名拉丁裔美国人）无罪释放，导致上千名在洛杉矶的非洲裔和拉丁裔上街抗议而引发的暴动。此事件造成约10亿美金的财产损失，约53人在事件中死亡，数千人受伤。[1]值得一提的是，美国首位华裔女市长、时任洛杉矶官员的陈李琬若曾亲自前往暴动现场向群众及电视新闻网观众发表“人痛己痛”谈话，呼吁各族裔维持和谐。石墙暴动，又名石墙事件（英语：Stonewall riots），是1969年6月28日凌晨发生于邻近纽约市、格林尼治村中的石墙酒吧，一连串因警方临检而爆发的自发性暴力示威冲突。石墙暴动常被认定是美国史上同性恋者首次反抗政府主导之迫害性别弱势制度的实例，亦成为标志着美国及全球之同性恋权利运动发迹的关键事件。1950与1960年代，美国的司法制度仍严重歧视同性恋，其程度甚至更甚于某些华沙公约组织国家。美国早期的同性恋团体试图使同性恋者被社会所接受，并支持给予同性与异性恋者无冲突的教育。然而，1960年代末几年争执不断，许多社会运动发酵运作，包括美国黑人民权运动、1960年代反主流文化运动及反战示威。这些背景因素，加上格林威治村自由的风气，成了石墙暴动的催化剂。日期 地点 理由 经过1959年5月 洛杉矶 抗议警方的骚扰 LGBT人士因警方的骚扰而与其在常有扮装皇后与男妓聚集的“库珀的甜甜圈”（Cooper"s Donuts）发生冲突。在警方逮捕三个人之后（其中包括作家约翰·里奇（英语：John Rechy）），其他示威者开始向警方丢掷甜甜圈与咖啡杯。洛杉矶市警立刻呼叫支援并展开更大规模的逮捕行动，但约翰·里奇与其他被拘捕的两人却趁乱逃脱[5]:1–2。1964年9月19日 纽约市 抗议同性恋者在美军中的待遇 由兰迪·维克（英语：Randy Wicker）（Randy Wicker）组织的一小群示威者在白宫街募兵中心（Whitehall Street Induction Center）前设置路障阻挡人员进出，以抗议军方泄露记录同性恋者性向的兵役记录，致使他们的隐私权受到侵犯。这次行动普遍被视为美国第一个同志游行[6]:xvii。1964年12月2日 纽约市 抗议将同性恋视为一种疾病 四名男女同性恋者对支持将同性恋视为精神疾病的精神分析学家提出抗议，并用十分钟反驳他的论点[6]:xvii。1965年4月17日[3]:270－4月18日[7]:208 华盛顿特区、纽约市 抗议美国与古巴的同性恋政策 同性恋者在1965年4月17日与4月18日时分别到白宫与联合国总部[2]:167抗议古巴政府将国内的同性恋者关进劳改营[7]:209。1965年4月25日 费城 抗议餐厅拒绝为同性恋服务的行径 在杜威餐厅（Dewey"s Restaurant）的经理拒绝为一群他认为是同性恋者的顾客提供服务后，约150名示威者在餐厅外静坐以示抗议。示威者中有四人被逮捕并遭控“行为不检”的罪名，其中还包括詹纳斯协会的同性恋平权领袖克拉克·波拉克（英语：Clark Polak）（Clark Polak）。数名协会的成员参与这次的静坐行动并与餐厅老板为拒绝服务一事进行谈判。有三名示威者更持续静坐抗议直到5月5日[8]。1965年5月29日 华盛顿特区 支持同性恋权利的保障 东岸同志之友组织（ECHO）组织的十名示威者（7名男性与3名女性）在白宫前进行抗议[9]:68。这是接下来一系列示威行动的第一场，其它的示威地点还有国务院、五角大厦与美国国民就业委员会（英语：United States Civil Service Commission）（United States Civil Service Commission）[7]:209。1965年7月4日 费城 一般游行 1969年以前，ECHO每年都会组织示威者在独立厅游行，这项活动后来被称为“年度提醒”（Annual Reminder）[10]:130。1965年9月26日 旧金山 声援支持同性恋的牧师 三十名示威者聚集在恩典座堂（Grace Cathedral）前声援因参与LGBT人士与宗教界人士的对话平台“宗教与同性恋者理事会（英语：Council on Religion and the Homosexual）”（the Council on Religion and the Homosexual）而受到惩罚的牧师罗伯特·克罗姆利（Robert Cromey）[11]:114。1965年10月23日[12]:636 华盛顿特区 支持同性恋权益的保障 最后一次在白宫前举行的抗议活动，因为示威者认为在白宫前进行抗议已经失去效用[13]:104。1966年4月21日 纽约市 挑战纽约州同性恋者饮酒禁令的合法性 平权运动者迪克·里斯奇（Dick Leitsch）、克雷格·罗德韦尔（英语：Craig Rodwell）（Craig Rodwell）与约翰·蒂蒙斯（英语：John Timmons）（John Timmons）试图挑战纽约州禁止酒吧和餐厅供应酒精饮料给已知同性恋者的法令，并带着记者准备揭露他们遭到拒绝服务的窘境。在前往数家酒吧并揭露他们为同性恋者的事实后，他们最后被一间刚遭到突袭的同志酒吧“尤利乌斯（英语：Julius (New York City)）”（Julius）拒绝供酒，尽管里斯奇向纽约州酒类管理局（英语：New York State Liquor Authority）（State Liquor Authority）的控诉并未使该单位采取行动，纽约市人权委员会仍宣布这样的歧视“不能继续存在”[14]:46–47。1966年5月21日 纽约市、费城、华盛顿特区、洛杉矶、旧金山 抗议美军对同性恋者排斥 同性恋团体在军人节时于全美各大城市展开游行，在洛杉矶甚至出动15辆汽车组成车队，这次活动被视为是第一个同性恋骄傲游行[9]:42[15]:221[16]与北美同性爱组织会议（英语：North American Conference of Homophile Organizations）（North American Conference of Homophile Organizations）第一次大会的前身[9]:42。1966年7月18日 旧金山 抗议餐厅的骚扰与拒绝提供服务的行径 约25名示威者聚集在康普顿餐厅（Compton"s Cafeteria）前并设置路障阻挡人员进出，以抗议新任经营者找侦探社（英语：Pinkerton National Detective Agency）与警察骚扰同性恋与跨性别者顾客[17]:109。1966年8月 旧金山 抗议骚扰行为 同性恋者与跨性别者顾客发起康普顿餐厅暴动（英语：Compton"s Cafeteria riot）（Compton"s Cafeteria riot）以抗议警方的持续骚扰，餐厅与附近地区都受到程度不一的破坏。第二晚更多来自同性恋社区的示威者加入暴动的行列，甚至还越过警戒线砸毁餐厅的玻璃[17]:109。1966年9月 芝加哥 抗议新闻媒体的忽视 在《芝加哥太阳报》与《芝加哥论坛报》这两家平面媒体忽视甚至拒绝马太辛协会刊登广告的请求后，该协会的芝加哥分会对这两家平面媒体发起抗议行动，并设置路障阻挡报社员工的进出。在事件发生后，《太阳报》的专栏作家欧文·库普西内特（英语：Irv Kupcinet）（Irv Kupcinet）在他的专栏里报道了这次的抗议事件，但并未提及他之前的报道同样受到抗议者的抨击。而《论坛报》则没有作出任何报道[18]:62。1967年1月1日 洛杉矶 抗议市警突袭同志酒吧 洛杉矶市警在除夕夜时突袭同志酒吧“黑猫”（Black Cat Tavern）与“新人”（New Faces），造成黑猫酒吧的酒保与数名顾客受伤送医。此举立刻引来数百名群众聚集在日落大道上与黑猫酒吧外抗议[7]:210。1967年2月11日 洛杉矶 声援城市中其他的少数族群 在同志酒吧“潘朵拉的盒子”（Pandora"s Box）老板的组织下，约200名LGBT人士、40多名嬉皮与其它经常遭受警方骚扰的次文化团体聚集在稍早发生过突袭事件的黑猫酒吧示威抗议[19]:25。1968年3月17日 洛杉矶 抗议市警的诱捕与骚扰行为 两名扮装皇后“公主”与“公爵夫人”在时常有警方前来骚扰与驱逐LGBT人士的格里斐斯公园举办圣帕特里克节的庆祝派对，约有200名男同性恋者参与[7]:210。1968年4月23日 纽约市 抗议将同性恋视为一种精神疾病 哥伦比亚大学的同性恋者同盟打断一场正在讨论同性恋的精神医学会议并设置路障阻挡人员进出[9]:67。1968年5月30日 洛杉矶 一般集会 同性恋团体在格里斐斯公园召开同性恋大会[19]:26。1968年8月[5]:159 洛杉矶 抗议市警对同志酒吧的突袭行动 在两名顾客被逮捕后，酒吧老板李·格雷斯（Lee Glaze）带领其他顾客到警局保释这两名遭逮捕的顾客，并在警局周围围满在附近花店买来的鲜花[20]:180。1969年4月 旧金山 对解雇同性恋平权运动者的公司进行抗议 在新闻工作者吉尔·惠廷顿（Gale Whittington）因出柜而导致他被国家船舶公司（States Steamship Company）解雇后，一群同性恋平权运动者组成“同性恋解放组织”（Committee for Homosexual Freedom，CHF），并连续几周在每个上班日的中午12:00－13:00对该公司的旧金山分公司进行示威抗议，并设置路障阻挡人员进出[21]:53。1969年5月[19]:32 旧金山 抗议解雇同性恋员工的企业 在淘儿唱片（英语：Tower Records）（Tower Records）解雇同性恋员工法兰克·德纳罗（Frank Denaro）后，CHF立刻对该公司进行为时数周的示威抗议，直到法兰克·德纳罗复职为止[22]:61。此外他们也在喜互惠公司（英语：Safeway Inc.）（Safeway）、梅西百货与旧金山联邦大楼（英语：San Francisco Federal Building）前进行示威游行[21]:53。

你好，1. to the accompaniment of extra cups of tea to 表伴随，例如danced to the tune. 随着曲子起舞 如题leisurely reading of the Sunday papers to the accompaniment of extra cups of tea这句话可理解为 和着茶看报纸 意译就可为 一边一边2. even from a tea-time trip to their nearest shop” 甚至没法在喝下午茶时到附近店里去跑一趟from .......to....... 从……到……例如 How far is it from your home to school? 从你家到学校有多远？3.apart 有 除了 的意思 至于 Icy winds apart 为何不用 apart from ，就我而言，出于艺术手法的需要，作者使用了一种较复习的句型 即 倒装4.。One aspect of retail selling was the getting of orders for regular ice-cream deliveries at a set time.这个句子中was the getting of orders for regular ice-cream deliveries at a set time. was 后是表语从句get of order 可理解为 有顺序地送 这里意译即可5.。she was grateful for one less thing to do.她很庆幸，少做一件事。one less thing to do 少做一件事数词 +less/more 表示 多......./少............ 例如 two more day 多两日one less thing 就为 少一件事如有不懂，请继续追问O(∩_∩)O~你好，我在期间，你已经连续补充三次，可见你是一个好学的好学生。我倾力为你解答I was gloomy at the thought that not for me this sunday morning was the leisurely reading of the Sunday papers to the accompaniment of extra cups of tea.这个句子中that not for me this sunday morning was the leisurely reading of the Sunday papers to the accompaniment of extra cups of tea. 引导同位语从句，其中was the leisurely reading of the Sunday papers to the accompaniment of extra cups of tea.是表语从句，read paper to the accompaiment of tea 中 do sth to sth 表示 做......时候.......同时做....就如 danced to the tune. 随着曲子起舞One aspect of retail selling was the getting of orders for regular ice-cream deliveries at a set time.这个句子中was the getting of orders for regular ice-cream deliveries at a set time. 是表语从句所以此时get 用了现在分词 不是 was get iing of ,是 the getting of懂了吗？

修饰stuff啊

blocks of flats 公寓英国比其他别的国家要更严肃地面对楼房上建的问题。也就是说，占相当大的人口比例住在公寓里。

数学分析(Mathematical Analysis)是数学专业的必修课程之一，基本内容是微积分，但是与微积分有很大的差别。微积分学是微分学(Differential Calculus)和积分学(Integral Caculus)的统称，英语简称Calculus，意为计算。这是因为早期微积分主要用于天文、力学、几何中的计算问题。后来人们也将微积分学称为分析学（Analysis)，或称无穷小分析，专指运用无穷小或无穷大等极限过程分析处理计算问题的学问。早期的微积分，由于无法对无穷小概念作出令人信服的解释，在很长的一段时间内得不到发展。柯西（Cauchy）和后来的魏尔斯特拉斯（weierstrass）为微积分奠定了坚实的理论基础，微积分逐渐演变为非常严密的数学学科，被称为“数学分析”。数学分析的基础是实数理论。实数系最重要的特征是连续性，有了实数的连续性，才能讨论极限，连续，微分和积分。正是在讨论函数的各种极限运算的合法性的过程中，人们逐渐建立起严密的数学分析理论体系。

package example;import java.awt.*;import java.awt.event.*;public class Calculator extends Frame {/** * 本实例实现功能如下 1.普通加减乘除运算 2.小数点的情况已经解决 3.开始按0已经解决 4.消去键可以起作用 * */private static final long serialVersionUID = 1L;private String name[] = { "0", "1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9",".", "=", "+", "-", "*", "/", "Backspace", "", "", "C" };private Button button[] = new Button[name.length];private TextField textfield = new TextField("0.");// 设置2个字符A1,A2用于存放点击运算符号之前的String数据private String A1 = null, A2 = null;// 设置2个字符B1,B2用于存放点击运算符号之后的String数据private String B1 = null, B2 = null;// 存放运算符号前后的数据，douuble类型进行运算private double A, B;// s存放为哪种运算符号，Result存放最后的运行结果private String Result="0", s;// 判断这个数字是否为小数，小数的时为true不是时为falseprivate boolean Decimal=false;// 构造器，显示在标题栏public Calculator() {super("TEST:Caculator");}// 计算器的基本布局，在一个BorderLayout上面放置了一个GridLayout一个BorderLayoutpublic void init() {setLayout(new BorderLayout(2, 2));// 设置2个PanelPanel p0 = new Panel();Panel p1 = new Panel();// p0上添加所有按扭p0.setLayout(new GridLayout(5, 4, 1, 1));// 不同的按扭采用不同的监听事件0-9和"."采用ButtonListener()for (int i = 0; i < 11; i++) {button = new Button(name);// 设置字体颜色为蓝色button.setForeground(Color.blue);p0.add(button);button.addActionListener(new ButtonListener());}// 其余的运算符号采取ButtonListener2()另一监听事件for (int i = 11; i < name.length; i++) {button = new Button(name);// 设置字体颜色为红色button.setForeground(Color.RED);p0.add(button);button.addActionListener(new ButtonListener2());}// 设置中间2个按扭不可见，增加美观,对称button[17].setVisible(false);button[18].setVisible(false);// p1上添加文本输出区域p1.setLayout(new BorderLayout(5, 5));p1.add(textfield);// 不可以向文本框里随便写东西textfield.setEditable(false);// 设置文本框背景为白色textfield.setBackground(Color.WHITE);add(p0, BorderLayout.SOUTH);add(p1, BorderLayout.NORTH);pack();// 设置打开窗口在显示器的中间显示setLocationRelativeTo(null);// 关闭按扭，适配器模式addWindowListener(new WindowAdapter() {public void windowClosing(WindowEvent e) {System.exit(0);}});// 调整可见setVisible(true);}public class ButtonListener implements ActionListener {public void actionPerformed(ActionEvent e) {System.out.print(e.getActionCommand() + " ");// 当A2和B2同时为null时候表示程序第一次运行或者开始一次新的运行,即按"="之后,将按键获取的值赋给A2--setp1if (A2 == null && B2 == null) {// 所按的数字按扭不是"0"的时候对A2进行赋值,否则给A2值不变，但是让textfield恢复初始值"0."if (!"0".equals(e.getActionCommand())) {// 考虑第一次按小数点的情况,按小数点后将boolean类型的Decimal定义为trueif (".".equals(e.getActionCommand())) {A2 = "0.";Decimal = true;textfield.setText(A2);} else {A2 = e.getActionCommand();textfield.setText(A2);}} else {if ("0".equals(e.getActionCommand())) {} else {A2 = e.getActionCommand();textfield.setText("0");}}// 当A2不等于null,B2和A为null,表示还没有按运算符号，仍然对A2进行赋值} else if (A2 != null && A1 == null && B2 == null) {// 已经是小数的在点小数点不做任何动作，不是小数的在按"."的时候追加赋值并且设置Decimal为trueif (".".equals(e.getActionCommand())) {if (Decimal) {} else {Decimal = true;A2 += e.getActionCommand();textfield.setText(A2);}} else {A2 += e.getActionCommand();textfield.setText(A2);}// 当A,A2不等于null,B2为null,表示刚按过运算符号，开始对B2进行赋值// 仍要考虑"0"的情况，但要考虑0做为被减数，乘数和加数，此处B2可以等于0// B2也可以是小数将Decimal设置回false} else if (A2 != null && A1 != null && B2 == null) {Decimal = false;if (!"0".equals(e.getActionCommand())) {// 不为"0"但为"."的情况,原理同上if (".".equals(e.getActionCommand())) {Decimal = true;if (Decimal) {B2 = "0.";} else {Decimal = true;B2 = e.getActionCommand();textfield.setText(B2);}} else {B2 = e.getActionCommand();textfield.setText(B2);}} else {B2 = "0";textfield.setText(B2);}// 当A,A2,B2都不为null的时候表示B2已经被赋值，继续按数字按扭对B2继续赋值// 当B2等于0的时候不进行追加直接赋值，仅当B2不等于0的时候才进行追加} else if (A2 != null && A1 != null && B2 != null) {if ("0".equals(B2)) {// 考虑用户连续2次按"0"的情况if ("0".equals(e.getActionCommand())) {B2 = "0";textfield.setText(B2);} else {B2 = e.getActionCommand();textfield.setText(B2);}} else {// 不为"0"但为"."的情况,原理同上if (".".equals(e.getActionCommand())) {if (Decimal) {} else {Decimal = true;B2 += e.getActionCommand();textfield.setText(B2);}} else {B2 += e.getActionCommand();textfield.setText(B2);}}}}}public class ButtonListener2 implements ActionListener {public void actionPerformed(ActionEvent e) {System.out.print(e.getActionCommand() + " ");// 一旦按了运算符号"+-*/"A2赋值给A，使得A和A2都不为null,但此时B2还为null在按数字键的时候便会给B2赋值// 给s--运算符号赋值if ("+".equals(e.getActionCommand())) {if (A2 == null) {A2 = "0";}A1 = A2;s = "+";} else if ("-".equals(e.getActionCommand())) {if (A2 == null) {A2 = "0";}A1 = A2;s = "-";} else if ("*".equals(e.getActionCommand())) {if (A2 == null) {A2 = "0";}A1 = A2;s = "*";} else if ("/".equals(e.getActionCommand())) {if (A2 == null) {A2 = "0";}A1 = A2;s = "/";// 等号的时候把B2赋值给B，进行最后的运算} else if ("=".equals(e.getActionCommand())) {if (A2 == null) {A2 = "0";}if (B2 == null) {B2 = "0";}A1 = A2;B1 = B2;// 将String类型转换为double进行运算A = Double.parseDouble(A1);B = Double.parseDouble(B1);if ("+".equals(s)) {Result = String.valueOf(A + B);System.out.println();System.out.println(A + "+" + B + "=" + Result);} else if ("-".equals(s)) {Result = String.valueOf(A - B);System.out.println();System.out.println(A + "-" + B + "=" + Result);} else if ("*".equals(s)) {Result = String.valueOf(A * B);System.out.println();System.out.println(A + "*" + B + "=" + Result);}textfield.setText(Result);A1 = null;A2 = null;B1 = null;B2 = null;Decimal=false;} else if ("Backspace".equals(e.getActionCommand())) {String text = "0";if (A2 == null && A1 == null) {} else if (A2 != null && A1 == null && B2 == null) {int t = A2.length();text = A2;if (t == 1) {text = "0";} else {text = text.substring(0, t - 1);}A2 = text;} else if (A2 != null && A1 != null && B2 == null) {} else {int t = B2.length();text = B2;if (t == 1) {text = "0";} else {text = text.substring(0, t - 1);}B2 = text;}textfield.setText(text);System.out.println();System.out.println("text=" + text + " ");System.out.println(A1 + ":" + A2 + ":" + B1 + ":" + B2);// 选择"C"的时候将计算器重置，即恢复到开始的状态} else if ("C".equals(e.getActionCommand())) {textfield.setText("0.");A1 = null;A2 = null;B1 = null;B2 = null;Decimal=false;}}}public static void main(String[] args) {Calculator calculator = new Calculator();calculator.init();}} 　　下面还有

SLEPT分析，即对影响企业的社会的（Social）、法律的（Legal）、经济的（Economic）、政治的（Political）和技术的（Technology）外部环境因素进行分析。

result这个词比较特殊，可以组成许多词组，各种用法也不太一样如result from，result in，as a result，as a/the result of，with the result that，这些都是常用的常考的，你可以通过所带的介词不同和相应的例句辨析下，在这个句子里是和from（意为由…)组成词组，意为产生于…; 由…引起，用法及主宾位置刚好和result in相反，也就是from后加原因，in后是加结果的。 这个句子分析你想要分析的句子是traffic accidents（主语） resulted from drunk driving（宾语），从而在这里可还原为不省略的定于从句为Traffic accidents that resulted from drunk driving.....，这个句子做了省略的处理，可以看出在原句traffic accidents（主语） resulted from drunk driving（宾语）中traffic accidents是作为主语的，因此不能像修饰宾语的定语从句那样直接省略that不然会和原句一样就会产生矛盾，因此定语中的动词要加上ing表示修饰的是主语。 至于动名词一般表示正在进行，表示主动（主语），作为名词等

result这个词比较特殊，可以组成许多词组，各种用法也不太一样如result from，result in，as a result，as a/the result of，with the result that，这些都是常用的常考的，你可以通过所带的介词不同和相应的例句辨析下，在这个句子里是和from（意为由…)组成词组，意为产生于…; 由…引起，用法及主宾位置刚好和result in相反，也就是from后加原因，in后是加结果的。 这个句子分析你想要分析的句子是traffic accidents（主语） resulted from drunk driving（宾语），从而在这里可还原为不省略的定于从句为Traffic accidents that resulted from drunk driving.....，这个句子做了省略的处理，可以看出在原句traffic accidents（主语） resulted from drunk driving（宾语）中traffic accidents是作为主语的，因此不能像修饰宾语的定语从句那样直接省略that不然会和原句一样就会产生矛盾，因此定语中的动词要加上ing表示修饰的是主语。 至于动名词一般表示正在进行，表示主动（主语），作为名词等

有粉丝说自己的一篇meta投了很多期刊都被拒稿了，完全没有信心了，现在差不多要绝望了， 想帮忙推荐一本只要是SCI就行的期刊，不用管影响因子，也不用管是否是水刊，也不用看是否进入预警名单 。好的，现在安排一本比较好投的期刊—— Medicine ， 江湖人称四大神之一 ，中科院分区： 4区 ，影响因子： 1.552 ，进入中科院《国际期刊预警名单（试行）》名单（ 2021年1月发布版）： 预警等级：高 。 部分科研水平比较高的单位估计是把这本期刊列入黑名，也就是发表在这本期刊上的文章不用来报销经费、不进行奖励、不用用于毕业、更不能用于评职称 。 这本期刊可以说是箩筐期刊，大量接收纯meta分析，仅仅是今天4月份就出版了32篇meta分析，可想而知这本期刊是多么喜欢meta分析，命中的机会远大于其他期刊。下面32篇meta分析是在PuMed上检索到的： 1: Pan J, Hu X, Yin H, Zhang C, Yan Z. Effectiveness of different types of skin grafting for treating venous leg ulcers: A protocol for systematic review and network meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25597. doi:10.1097/MD.0000000000025597. PMID: 33847692. 2: Platelet-rich plasma injection vs corticosteroid injection for conservative treatment of rotator cuff lesions: A protocol for systematic review and meta-analysis: Erratum. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25595. doi:10.1097/MD.0000000000025595. PMID: 33847691. 3: Yu J, Wei Y, Jing Y, Gao Y. Effect of acupuncture on essential hypertension: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25572. doi: 10.1097/MD.0000000000025572. PMID: 33847686. 4: Wang Q, Yang K. Dual therapy with an oral non-vitamin K antagonist and a P2Y12 inhibitor vs triple therapy with aspirin, a P2Y12 inhibitor and a vitamin K antagonist for the treatment of diabetes mellitus patients with co-existing atrial fibrillation following percutaneous coronary intervention: A meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25546. doi:10.1097/MD.0000000000025546. PMID: 33847681. 5: Xu C, Xu J, Yang J. Safety and efficacy of angiotensin-converting enzyme inhibitors in aortic stenosis: A protocol for systematic review and meta- analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25537. doi:10.1097/MD.0000000000025537. PMID: 33847680. 6: Zhang L, Li C, Zhao C, Zhao Z, Feng Y. Analgesic comparison of dezocine plus propofol versus fentanyl plus propofol for gastrointestinal endoscopy: A meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25531. doi:10.1097/MD.0000000000025531. PMID: 33847679. 7: Xie M, Yuan S, Zeng Y, Zheng C, Yang Y, Dong Y, He Q. ATP2B1 gene polymorphisms rs2681472 and rs17249754 are associated with susceptibility to hypertension and blood pressure levels: A systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25530. doi:10.1097/MD.0000000000025530. PMID: 33847678. 8: Zheng Y, Wang L, Zhu Y, Zeng Y. Efficacy of cognitive behavioral therapy on mood and quality of life for patients with COVID-19: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25512. doi:10.1097/MD.0000000000025512. PMID: 33847669. 9: Zhou RH, Wang Q, Hu XM, Liu M, Zhang AR. The influence of fasting and caloric restriction on inflammation levels in humans: A protocol for systematic review and meta analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25509. doi:10.1097/MD.0000000000025509. PMID: 33847668. 10: Zhou Y, Zhang S. Early prediction models for extended-spectrum β-lactamase- producing Escherichia coli infection in emergency department: A protocol for systematic review and meta analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25504. doi:10.1097/MD.0000000000025504. PMID: 33847667. 11: Jin C, Jang BH, Jeon JP, Lee YS, Yang SB, Kwon S. Traditional East Asian herbal medicines for the treatment of poststroke constipation: A protocol for systematic review and meta analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25503. doi: 10.1097/MD.0000000000025503. PMID: 33847666. 12: Li XX, Fan ZJ, Cui J, Lin Q, Zhuang R, Liu RP, Wu Y. Cardiac rehabilitation of Baduanjin exercise in coronary heart disease after PCI: A protocol for systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Medicine(Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25501. doi:10.1097/MD.0000000000025501. PMID:33847664. 13: Zhang X, Ma S, Fu B. Effects of trimetazidine in combination with bisoprolol in patients with chronic heart failure and concomitant chronic obstructive pulmonary disease: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine(Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25491. doi: 10.1097/MD.0000000000025491. PMID:33847660. 14: Shuai M, Li Y. Indwelling catheter increases the risk of urinary tract infection in total knee arthroplasty: A meta-analysis of randomized controlled trials. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25490. doi:10.1097/MD.0000000000025490. PMID: 33847659. 15: Zheng M, Dong L, Hao Z, Wang S. Efficacy and safety of high-flow oxygen therapy application for chronic obstructive pulmonary disease with acute hypercapnic respiratory failure: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25489. doi: 10.1097/MD.0000000000025489. PMID: 33847658. 16: Nyambuya TM, Dludla PV, Mxinwa V, Nkambule BB. A systematic review and meta- analysis on the regulation of programmed cell death-1 on T-cells in type 2 diabetes. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25488. doi:10.1097/MD.0000000000025488. PMID: 33847657. 17: Zhao S, Gong J, Yin S, Li X, Zhao S, Mou T, Luo S. The association between interleukin-8 gene-251 A/T polymorphism and sepsis: A protocol for systematic review and meta analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25483. doi:10.1097/MD.0000000000025483. PMID: 33847655. 18: Peng Y, Lu B, Li L, Pan Y, Ye Q, He M, Chen W, Yang X. External treatment of traditional Chinese medicine for myasthenia gravis: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25475. doi:10.1097/MD.0000000000025475. PMID: 33847654. 19: Deng HY, Ma XS, Zhou J, Wang RL, Jiang R, Qiu XM. High pretreatment D-dimer level is an independent unfavorable prognostic factor of small cell lung cancer: A systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr16;100(15):e25447. doi: 10.1097/MD.0000000000025447. PMID: 33847650. 20: Li X, Zhou X, Xu X, Dai J, Chen C, Ma L, Li J, Mao W, Zhu M. Effects of continuous positive airway pressure treatment in obstructive sleep apnea patients with atrial fibrillation: A meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021Apr 16;100(15):e25438. doi: 10.1097/MD.0000000000025438. PMID: 33847645. 21: Wang X, Wang Y, Liang L. The efficacy of reduced-visit prenatal care model during the coronavirus disease 2019 pandemic: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25435. doi:10.1097/MD.0000000000025435. PMID: 33847644. 22: Zhao R, Li Y, Nie L, Qin K, Zhang H, Shi H. The meta-analysis of the effect of 68Ga-PSMA-PET/CT diagnosis of prostatic cancer compared with bone scan.Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25417. doi:10.1097/MD.0000000000025417. PMID: 33847640. 23: Shen C, Tan S, Yang J. Effects of continuous use of metformin on cardiovascular outcomes in patients with type 2 diabetes after acute myocardial infarction: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25353. doi: 10.1097/MD.0000000000025353. PMID:33847633. 24: Xiang H, Li F, Luo J, Long W, Hong L, Hu Y, Du H, Yuan Y, Luo M. A meta- analysis on the relationship of exosomes and the prognosis of lung cancer.Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25332. doi:10.1097/MD.0000000000025332. PMID: 33847632. 25: Chen B, Xie G, Lin Y, Chen L, Lin Z, You X, Xie X, Dong D, Zheng X, Li D,Lin W. A systematic review and meta-analysis of the effects of early mobilization therapy in patients after cardiac surgery. Medicine (Baltimore).2021 Apr 16;100(15):e25314. doi: 10.1097/MD.0000000000025314. PMID: 33847630. 26: Qi K, Zeng W, Ye M, Zheng L, Song C, Hu S, Duan C, Wei Y, Peng J, Zhang W, Xu J. Clinical, laboratory, and imaging features of pediatric COVID-19: A systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25230. doi: 10.1097/MD.0000000000025230. PMID: 33847620. 27: Chen J, Wang J, Xu H. Comparison of atezolizumab, durvalumab, pembrolizumab, and nivolumab as first-line treatment in patients with extensive-stage small cell lung cancer: A systematic review and network meta-analysis. Medicine(Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25180. doi: 10.1097/MD.0000000000025180. PMID:33847617. 28: Zhu Q, Chen J, Xiong J, Lu L, Zhu S, Zhong Z, Tang G, Zhou X, Guo H. The efficacy of moxibustion and acupuncture therapy for ankylosing spondylitis: A protocol for an overview of systematic reviews and meta-analysis. Medicine(Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e25179. doi: 10.1097/MD.0000000000025179. PMID:33847616. 29: Ren L, Guan H, Dai G, Gao W, Su J. Efficacy and safety of Shenfuqiangxin pills in complementary treatment of chronic heart failure: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e24531. doi: 10.1097/MD.0000000000024531. PMID: 33847608. 30: Tan GX, Jiang L, Li GQ, Bai K. Evaluation of association between methylenetetrahydrofolate reductase and azoospermia: A meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e24523. doi: 10.1097/MD.0000000000024523. PMID:33847607. 31: Luo Z, Jiang M, Liu S, Duan Y, Huang J, Zeng H. Shenfu injection alleviates the clinical symptoms of heart failure patients combined with conventional treatment: A protocol for systematic review and meta-analysis of randomized clinical trials. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e23736. doi:10.1097/MD.0000000000023736. PMID: 33847606. 32: Liu M, Liu M, Zhang H, Peng G, Sun X, Zhu X, Zeng Y. Efficacy and safety of abdominal acupuncture for knee osteoarthritis: A protocol for systematic review and meta-analysis. Medicine (Baltimore). 2021 Apr 16;100(15):e23628. doi:10.1097/MD.0000000000023628. PMID: 33847605.

Staff analysis

定语三年前我从纽约来到了她所在的巴尔的摩

7。尽管广泛的coverge在大众媒体上的雨林的破坏形式的信息是可得到的,关于儿童的想法。 8。这些想法会被孩子们通过吸收流行媒体的观点。 9。然而,在相同的时间为这种新认识的医疗资源是有限的,觉沉没的相反的国王在西方社会中。

1.主备切换的过程，可能会导致数据丢失 因为master -> slave的复制是异步的，所以可能有部分数据还没复制到slave，master就宕机了，此时这些部分数据就丢失了 2.脑裂导致的数据丢失 脑裂，也就是说，某个master所在机器突然脱离了正常的网络，跟其他slave机器不能连接，但是实际上master还运行着，此时哨兵可能就会认为master宕机了，然后开启选举，将其他slave切换成了master，这个时候，集群里就会有两个master，也就是所谓的脑裂，此时虽然某个slave被切换成了master，但是可能client还没来得及切换到新的master，还继续向旧master写数据，此时有可能也丢失了，因此旧master再次恢复的时候，会被作为一个slave挂到新的master上去，自己的数据会清空，重新从新的master复制数据 减少数据丢失的配置： min-slaves-to-write 1 min-slaves-max-lag 10 要求至少有1个slave，数据复制和同步的延迟不能超过10秒，如果说一旦所有的slave，数据复制和同步的延迟都超过了10秒钟，那么这个时候，master就不会再接收任何请求了 有了min-slaves-max-lag这个配置，就可以确保说，一旦slave复制数据和ack延时太长，就认为可能master宕机后损失的数据太多了，那么就拒绝写请求，这样可以把master宕机时由于部分数据未同步到slave导致的数据丢失降低到可控范围内   如果一个master出现了脑裂，跟其它的slave丢失连接，那么这两个配置可以确保，如果不能继续给指定数量的slave发送数据，而且slave超过10秒没有给自己ack消息，那么就直接拒绝客户端的写请求，这样脑裂后的旧master就不会接受client的新数据，也就避免了数据丢失，因此在脑裂场景下，最多就丢失10秒的数据 在此我向大家推荐一个架构学习交流群。交流学习群号：938837867 暗号：555 里面会分享一些资深架构师录制的视频录像：有Spring，MyBatis，Netty源码分析，高并发、高性能、分布式、微服务架构的原理，JVM性能优化、分布式架构等这些成为架构师必备

典型的强调句式，强调IN THE PLACE

No

　　I was deeply touched. This story moved me because it truly described the sad situation of American slaves in old society. In the story, no matter where he was and no matter how bad his situation was, Uncle Tom was very helpful, kind-hearted, loyal and capable. He chose to stay to pay the debt. He knew but still supported Elisa to run away. He helped other slaves as his best. He labored for Shelby to manage the manor. Even finally, he would rather choose to die but do not speak out where the women slaves run away. But at last, he was strapped to die. How poor! And Elisa, for saving his own son Harry, started walking on a both distant and hard road. Everyday she worried about being caught back, and escaped along the slave owners" crazy chase. Elisa"s nature is kind and timid. her maternal love deeply touched me. What"s more, Eva, the kind- hearted and purity girl, is Uncle Tom"s good friend. Eva has a beautiful face, clean and pure mind. She can treat every one equally. Whether the white, the black, the good, the bad, or others. If they have difficulty or need help, she would try her best to help them. 　　I have sympathy for all of the slaves. I sympathized Top Heshbon most because she was in the growth of the beat and scold from the slave owner. So she developed such bad habits as lying and stealing things. Her originally good, clean and pure mind was defiled. The slaves always suffered from slave owner"s beat and scold. They were forced to do hard work but always without enough food. They have no freedom. So I really sympathize them.

楼上解释的很好了

在 解析ABSOLUTE软件 一文中我简单介绍了ABSOLUTE软件，因为ABSOLUTE解的多样性，这篇文章主要聚焦于ABSOLUTE结果的解读，对象是结果图。 主要的参考资料来源于ABSOLUTE官方文档： http://software.broadinstitute.org/cancer/software/genepattern/analyzing-absolute-data 第一个图形展示了符合要求的多个解，因为纯度和倍性是关联的，所以每一个解可以看对一个纯度/倍性对。在第二个图形中展示了3个打分最高的解，每个解通过不同的模型进行评估，主要是SCNA，核型模型以及它们的整合模型。如果用户提供了突变数据，还有一个基于SSNV模型的评估。 第一个图形大致理解是很轻松的，但细看的话很多都很费解，比如 的意思，图中虚线又是什么意思。我现在也没搞懂，所以就不误人了。 这个图显示了前面3个解对应的拷贝轮廓，像纯度，倍性，异质性片段的比例以及还有一些看不懂为什么是负数的参数值。其实有个参数跟我们输入时密切相关，就是 ，它标定了样本允许的最大的方差。 这个图如果输入了突变数据应该就会有。等位基因比例可以解释为每个cancer细胞平均的等位基因拷贝数，也称为多样性（multiplicity），它可以揭示亚克隆突变。这其实跟利用VCF文件计算vaf分布差不多，不过这里用copy number进行了校正！ 这个图的解释可以参照 【直播】我的基因组81：看看我的vcf文件的vaf分布情况 这篇文章进行理解。 分析ABSOLUTE的结果高度依赖你的数据和你对你数据的理解 。这里列出一些指南帮助你选择好的解： 这些规则有时候是相互冲突的，所以读者在实际选择解时应该从自己理解的角度去判断。

The importance of reading literatureAs is humorously portrayed in the cartoon, a teacher is handing a classic literature book to a student, asking the student to “just read it as if you are reading a long text message.” Obviously, the symbolical meaning of this picture is to show us the importance of reading literature.It should be generally acknowledged that classic literature plays a significant role not only in preserving the essence of great minds but also in enhancing the quality of one"s life. To begin with, literature as the collection of great minds will help us enormously broaden our horizons, experiencing things we won"t have the chance to do as well as lives we won"t be able to enjoy. What is more, those fine stories selected and conveyed by the great author, although happened in the past, still carry some useful information and implication for our daily lives. In addition, the beautiful words and sentences flowing in the pages of excellent literature can greatly ease our tiredness, making us feel easy and quiet.Therefore, we ought to fully realize the importance of reading literature Just as the teacher in the picture puts, reading literature should be as easy and common as reading text messages. Facing the coming challenges in the days ahead, we need to equip us with not only science but also literature by which we can beautify our life and the world.这是网上的范文

Television is one of the means by which these feelings are created and conveyed（定语从句，先行词是means）-----and perhaps never before has it served so much to connect different peoples and nations as in the recent events in Europe.这是一个有and连接的并列句。第一个句子中含有一个定语从句，第二个句子是一个简单句，现在完成时倒装。

这句话中由and引导两个并列句；第一个并列句中television是主语；is 是谓语；one of the means 是表语；by which these feelings are created and conveyed 是修饰means的定语从句。第二个并列句中it 是主语指代television；has served 作谓语；so... as连接两个比较对象，before和in the recent events ；to connect different peoples and nations 表示目的；in Europe 表示地点状语。

他的解释给那位困惑的女士提供了某些启示 searched shelf after shelf 意思是到处翻找 who就是指代这个女士conveyed 是传达 表达意思

这是一个简单句，and两边成分都是相同的。主系表结构 to pursue 和to enjoy 表示目地，后面的what引导的宾语从句

approved 你可以理解为 形容词 被许可的absence 为名词 暂离加起来就是 “被许可的暂离”这样的一个名词短语后面的 authorized 要接上后面的 in the 1950s forauthorized in the 1950s for 整句话是来修饰 “approved absence”这个名词短语的也就是： “被许可的暂离” 是 在1950s 被 官方（为了一个什么目的）颁布出来的……

一个世纪前，弗雷德阐述了他的具有革命性的理论，梦是我们的愿望和担忧在潜意识里的影子；截止到19世纪70年代后期，精神学家们改变了他们理解梦为精神噪音的想法，即是精神修复工作的随机的副产品

只是定义一个函数指针__Handler是指针变量，他指向的是一个没有参数，返回值是void 的函数。比如void fun(){ 。。。。}main(){void (*__Handler)(void);__Handler = &fun;__Handler();}

郑伯克段于鄢　从前，郑武公在申国娶了一妻子，叫武姜，她生下庄公和共叔段。庄公出生时脚先出来，武姜受到惊吓，因此给他取名叫“寤生”，很厌恶他。武姜偏爱共叔段，想立共叔段为世子，多次向武公请求，武公都不答应。到庄公即位的时候，武姜就替共叔段请求分封到制邑去。庄公说：“制邑是个险要的地方，从前虢叔就死在那里，若是封给其它城邑，我都可以照吩咐办。”武姜便请求封给京邑，庄公答应了，让他住在那里，称他为京城太叔。大夫祭仲说：“分封的都城如果超过三百方丈，那就会是国家的祸害。先王的制度规定：国内最大的城邑不能超过国都的三分之一，中等的不得超过它的五分一，小的不能超过它的九分之一。现在，京邑的城墙不合规定，这不是先王的制度，这样下去您将会控制不住的。”庄公说：“姜氏想要这样，我怎能躲开这种祸害呢？”祭仲回答说：“姜氏哪有满足的时候！不如及早处置，别让祸根滋长蔓延，一滋长蔓延就难办了。蔓延开来的野草还不能铲除干净，何况是您受宠爱的弟弟呢？”庄公说：“多做不义的事情，必定会自己垮台，你姑且等着瞧吧。”

句子成分不外乎主语、谓语、宾语、状语、定语、补语

we主语，will keep谓语，you宾语，abreast of developments宾补。

最好把它当作一个固定的短语来理解记忆。

　　引导语：全面分析数学七大竞赛，由应届毕业生培训网整理而成，谢谢您的阅读。 　 　一、比赛 　　1、迎春杯数学竞赛 　　2、希望杯 　　3、华罗庚金杯少年数学邀请赛 　　4、走进美妙的数学花园 　　5、IMC国际数学竞赛 　　6、EMC数学竞赛 　　7、世界少年奥林匹克数学竞赛 　　二、比赛的内容简介 　　(一)迎春杯数学竞赛 　　1、考试时间：初赛：每年的11、12月份。 　　复赛：次年的1、2月份。 　　2、参赛对象： 　　1、小学中年级(三、四年级)学生。 　　2、小学高年级(五、六年级)的学生。 　　3、初一学生。 　 　(二)希望杯 　　1、参赛意义：为了鼓励和引导中小学生学好数学课程中最主要的内容，适当地拓宽知识面;启发他们注意数学与其它课程的联系和数学在实际中的应用;激励他们去钻研和探究;培养他们科学的思维能力、创新能力和实践能力;树立他们为振兴中华而努力成才的自信。 　　2、参赛对象：初、高中一、二年级学生和小学四、五、六年级学生。 　　3、举行时间：每年举行一次，是为一届。 　　每次举行两试：第1试三月中旬，第1试进行1.5小时 　　第2试四月中旬，第2试进行2小时 　　(1)充分考虑到地区之间、学校之间在生源、师资、设施、信息的掌握等方面的差异，对边远地区或条件较差的学校在二、三等奖的评定上，不与文化教育发达地区拉平，保证这些地区和学校有相应的获奖比例。 　　(2)合理的比例——小学参赛人数的四分之一为优胜，进入第二试;进入第二试的选手将有不少于五分之一的人获得一、二、三等奖，分别被授予金、银、铜奖牌。 　　(三)华罗庚金杯少年数学邀请赛 　　1、参赛对象：小学五、六年级学生、初中一年级学生 　　2、初赛时间：每年3月中、下旬 　　复赛时间：每年4月中、下旬 　　全国总决赛：一般每年七月份在广东省举行 　　3、竞赛特色：设置主观题，第十一届以前初赛通过电视直播的形式进行考核，从十一届开始开始采取试卷答题。 　　4、报名截止时间：每年12月底 　　华杯赛获奖对小升初作用非常大，但获奖难度较大、人数较少。所以事实上只要您的孩子奥数够强，华杯赛将是他证明奥数能力的最优途径。有一个最好的证明就是：人大附中每年都要抄录华杯赛复赛一等奖名单，然后私下联系签约! 　　 (四)走进美妙的数学花园 　　“走美”始创于2003年(第一届没有笔试，仅仅是活动)，现在已举行过5届，“走美”作为数学竞赛中的后起之秀，凭借其新颖的考试形式以及较高的竞赛难度取得了非常迅速的"发展，近年来在重点中学选拔中引起了广泛的关注。客观地说“走美”一、二等奖对小升初作用非常大。 　　1、权威性：★★★★☆ 　　2、难易度：★★★★★ 　　3、参赛对象：从小学三年级到初中三年级学生 　　4、笔试时间：每年3月中、上旬 　　5、获奖率：一等奖5%，二等奖10%，三等奖15%。 　　6、报名截止时间：每年12月底 　　 (五)IMC国际数学竞赛 　　IMC国际数学竞赛(InternationalMathematicsContests)活动始于2005年，迄今为止已经在新加坡举办了两届，已有来自新加坡、菲律宾、中国等国家和地区的近百所中小学和教育机构的数千名学生参加了竞赛活动。为使IMC国际数学竞赛活动得以持续、稳定发展，竞赛活动组委会决定组建IMC国际数学竞赛联盟并以此为依托开展IMC国际数学竞赛活动。 　　IMC国际数学竞赛活动自创办就得到国际社会的广泛支持和积极参与，两年的发展历程印证了活动可持续发展并不断壮大的事实。目前已有十余个国家和地区的数学教育及教育研究机构表示愿意加入联盟，并从2007年开始陆续参加竞赛活动。 　　(六)EMC数学竞赛 　　1、EMC数学竞赛是“EnjoyMathematicsCamp”的简写，2008年改名为英语活动日，是小学竞赛，有五、六年级等，是英文数学竞赛。 　　2、试卷形式：全部为填空题，分两卷，第一卷为英文试题，第二卷为中文试题。 　　3、试卷难度：英文试题★★★，试题固定为10道题，从奥数角度来说试题难度不大，学生可携带英文词典参加考试以便查阅生词。 　　中文试题★★★★★，试题为3至5道，难度很大。 　　4、考试时间：1月份考试，1月中旬公布成绩。 　　北京市数学俱乐部英语活动日考试时间正式确定为1月6日上午 　　5、比赛意义：EMC的成绩对于一些学校的提前签约是比较有帮助的。 　　6、参赛对象：小学五、六年级学生、初中一、二年级学生 　　7、获奖率：一等奖3.48%，二等奖7.7%，三等奖17.72%。 　（七）世界少年奥林匹克数学竞赛 　　世界少年奥林匹克数学竞赛(InternationalMathematicalOlympiad)简称“IMO”，是国际上最有影响力的学科比赛，也是公认水平最高的奥数竞赛。 　　传统的IMO是针对高中学生设立的国际奥数比赛。2007至2008赛季，世界奥林匹克数学竞赛协会增加少年组别(9-16岁)的竞赛，由参赛国轮流主办，每年一届。我国2007年首次成为IMO(少年组)会员国，正式将IMO竞赛体系(少年奥数)引入到中国。

　　很多学校在招生开始时以某杯的获奖情况作为选拔优秀生源的主要指标之一。竞赛对小升初的意义非常重大,中学一般会把竞赛作为刷人的标准。下面由我给你带来关于分析国际数学七大竞赛，希望对你有帮助! 　　分析国际数学七大竞赛一：比赛项目 　　1、迎春杯数学竞赛 　　2、希望杯 　　3、华罗庚金杯少年数学邀请赛 　　4、走进美妙的数学花园 　　5、IMC国际数学竞赛 　　6、EMC数学竞赛 　　7、世界少年奥林匹克数学竞赛 　　分析国际数学七大竞赛二：比赛的内容简介 　　(一)迎春杯数学竞赛 　　1、考试时间：初赛：每年的11、12月份。 　　复赛：次年的1、2月份。 　　2、参赛对象： 　　1、小学中年级(三、四年级)学生。 　　2、小学高年级(五、六年级)的学生。 　　3、初一学生。 　　(二)希望杯 　　1、参赛意义：为了鼓励和引导中小学生学好数学课程中最主要的内容，适当地拓宽知识面;启发他们注意数学与 其它 课程的联系和数学在实际中的应用;激励他们去钻研和探究;培养他们科学的思维能力、创新能力和实践能力;树立他们为振兴中华而努力成才的自信。 　　2、参赛对象：初、高中一、二年级学生和小学四、五、六年级学生。 　　3、举行时间：每年举行一次，是为一届。 　　每次举行两试：第1试三月中旬，第1试进行1.5小时 　　第2试四月中旬，第2试进行2小时 　　(1)充分考虑到地区之间、学校之间在生源、师资、设施、信息的掌握等方面的差异，对边远地区或条件较差的学校在二、三等奖的评定上，不与 文化 教育 发达地区拉平，保证这些地区和学校有相应的获奖比例。 　　(2)合理的比例——小学参赛人数的四分之一为优胜，进入第二试;进入第二试的选手将有不少于五分之一的人获得一、二、三等奖，分别被授予金、银、铜奖牌全面分析数学七大竞赛全面分析数学七大竞赛。 　　(三)华罗庚金杯少年数学邀请赛 　　1、参赛对象：小学五、六年级学生、初中一年级学生 　　2、初赛时间：每年3月中、下旬 　　复赛时间：每年4月中、下旬 　　全国总决赛：一般每年七月份在广东省举行 　　3、竞赛特色：设置主观题，第十一届以前初赛通过电视直播的形式进行考核，从十一届开始开始采取试卷答题。 　　4、报名截止时间：每年12月底 　　(四)走进美妙的数学花园 　　“走美”始创于2003年(第一届没有笔试，仅仅是活动)，现在已举行过5届，“走美”作为数学竞赛中的后起之秀，凭借其新颖的考试形式以及较高的竞赛难度取得了非常迅速的发展，近年来在重点中学选拔中引起了广泛的关注。客观地说“走美”一、二等奖对小升初作用非常大。 　　1、权威性：★★★★☆ 　　2、难易度：★★★★★ 　　3、参赛对象：从小学三年级到初中三年级学生 　　4、笔试时间：每年3月中、上旬 　　5、获奖率：一等奖5%，二等奖10%，三等奖15%。 　　6、报名截止时间：每年12月底 　　(五)IMC国际数学竞赛 　　IMC国际数学竞赛(InternationalMathematicsContests)活动始于2005年，迄今为止已经在新加坡举办了两届，已有来自新加坡、菲律宾、中国等国家和地区的近百所中小学和教育机构的数千名学生参加了竞赛活动。为使IMC国际数学竞赛活动得以持续、稳定发展，竞赛活动组委会决定组建IMC国际数学竞赛联盟并以此为依托开展IMC国际数学竞赛活动。 　　IMC国际数学竞赛活动自创办就得到国际社会的广泛支持和积极参与，两年的发展历程印证了活动可持续发展并不断壮大的事实。目前已有十余个国家和地区的数学教育及教育研究机构表示愿意加入联盟，并从2007年开始陆续参加竞赛活动。 　　(六)EMC数学竞赛 　　1、EMC数学竞赛是“EnjoyMathematicsCamp”的简写，2008年改名为英语活动日，是小学竞赛，有五、六年级等，是英文数学竞赛。 　　2、试卷形式：全部为填空题，分两卷，第一卷为英文试题，第二卷为中文试题。 　　3、试卷难度：英文试题★★★，试题固定为10道题，从奥数角度来说试题难度不大，学生可携带英文词典参加考试以便查阅生词。 　　中文试题★★★★★，试题为3至5道，难度很大。 　　4、考试时间：1月份考试，1月中旬公布成绩。 　　北京市数学俱乐部英语活动日考试时间正式确定为1月6日上午 　　5、比赛意义：EMC的成绩对于一些学校的提前签约是比较有帮助的全面分析数学七大竞赛 　　6、参赛对象：小学五、六年级学生、初中一、二年级学生 　　7、获奖率：一等奖3.48%，二等奖7.7%，三等奖17.72%。 　　(七)世界少年奥林匹克数学竞赛 　　世界少年奥林匹克数学竞赛(InternationalMathematicalOlympiad)简称“IMO”，是国际上最有影响力的学科比赛，也是公认水平最高的奥数竞赛。 　　传统的IMO是针对高中学生设立的国际奥数比赛。2007至2008赛季，世界奥林匹克数学竞赛协会增加少年组别(9-16岁)的竞赛，由参赛国轮流主办，每年一届。我国2007年首次成为IMO(少年组)会员国，正式将IMO竞赛体系(少年奥数)引入到中国。

现在的检查宝宝的在4000HZ的听力损失在40-50分贝，建议你们三个月复查，不要着急，现在的宝宝脑发育不完善 直到6个月才能完全确诊，

把这个句子加一个which is就应该好理解一点了Well, it follows my expedition to study the vegetation which is indigenous to the rainforest in equatorial areas.

这句英文的含义是用英文字典结合出来的

1.定性的分析,可以利用散点图scatterplots看是否正相关,负相关,以及相关性的强弱.如果有两个以上的因子,可以用matrix of plots.2.定量分析,可以用Basic statistics中的correlation计算出相关度.3.还可以利用回归分析,ANOVA分析等都可以看出一定的相关性.以上意见,仅供参考!

两独立样本t检验。先进行正态性检验，Analyze→D S→Explore→在D L下面放入你要进行正态性检验的量→Plots→勾选N p w t满足正态分布后进行两独立样本t检验：Analyze→Compare Means→Independent-SampleT→TV下面输入变量，GV下面输入分组变量(所以你图片的数据录入不对，具体怎么录入上网查一查）最后看sig.是否小于0.05，如果是，说明两组差异在0.05水平上有统计学意义。

收集数据主要是通过计算机和网络。凡是经过计算机处理的数据都很容易收集，比如浏览器里的搜索、点击、网上购物、??其他数据（比如气温、海水盐度、地震波）可以通过传感器转化成数字信号输入计算机。1、数据是平台运营商的重要资产，可能提供API接口允许第三方有限度地使用，但是显然是为了增强自身的业务，与此目的抵触的行为都会受到约束，收集到的数据一般要先经过整理，常用的软件：Tableau和Impure是功能比较全面的，Refine和Wrangler是比较纯粹的数据整理工具，Weka用于数据挖掘。2、Java中比较常用的图表绘制类库是JFreeChart，它完全使用Java语言编写，是为applications, applets, servlets 以及JSP等使用所设计。JFreeChart可生成饼图（pie charts）、柱状图（bar charts）、散点图（scatter plots）、时序图（time series）、甘特图（Gantt charts）等等多种图表，并且可以产生PNG和JPEG格式的输出，还可以与PDF和EXCEL关联。

多因素方差分析是对一个独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析。SPSS调用逗Univariate地过程，检验不同水平组合之间因变量均数，由于受不同因素影响是否有差异的问题。在这个过程中可以分析每一个因素的作用，也可以分析因素之间的交互作用，以及分析协方差，以及各因素变量与协变量之间的交互作用。该过程要求因变量是从多元正态总体随机采样得来，且总体中各单元的方差相同。但也可以通过方差齐次性检验选择均值比较结果。因变量和协变量必须是数值型变量，协变量与因变量不彼此独立。因素变量是分类变量，可以是数值型也可以是长度不超过8的字符型变量。固定因素变量(Fixed Factor)是反应处理的因素;随机因素是随机地从总体中抽取的因素。[例子]研究不同温度与不同湿度对粘虫发育历期的影响，得试验数据如表5-7。分析不同温度和湿度对粘虫发育历期的影响是否存在着显著性差异。表5-7 不同温度与不同湿度粘虫发育历期表相对湿度（%） 温度℃重 复12341002591.295.093.893.02787.684.781.282.42979.267.075.770.63165.263.363.663.3802593.289.395.195.52785.881.681.084.42979.070.867.778.83170.786.566.964.94025100.2103.398.3103.82790.691.794.592.22977.285.881.779.73173.673.276.472.5数据保存在逗DATA5-2.SAV地文件中，变量格式如图5-1。 下载信息 [文件大小：1.02 KB 下载次数： 次] 点击下载文件:DATA5-2.rar 1）准备分析数据在数据编辑窗口中输入数据。建立因变量历期逗历期地变量，因素变量温度逗A地，湿度为逗B地变量，重复变量逗重复地。然后输入对应的数值，如图5-6所示。或者打开已存在的数据文件逗DATA5-2.SAV地。图5-6 数据输入格式2）启动分析过程点击主菜单逗Analyze地项，在下拉菜单中点击逗General Linear Model地项，在右拉式菜单中点击逗Univariate地项，系统打开单因变量多因素方差分析设置窗口如图5-7。图5-7 多因素方差分析窗口 3）设置分析变量设置因变量: 在左边变量列表中选逗历期地，用向右拉按钮选入到逗Dependent Variable：地框中。设置因素变量: 在左边变量列表中选逗a地和逗b地变量，用向右拉按钮移到逗Fixed Factor(s):地框中。可以选择多个因素变量。由于内存容量的限制，选择的因素水平组合数(单元数)应该尽量少。设置随机因素变量: 在左边变量列表中选逗重复地变量，用向右拉按钮移到逗到Random Factor(s)地框中。可以选择多个随机变量。设置协变量：如果需要去除某个变量对因素变量的影响，可将这个变量移到逗Covariate(s)地框中。设置权重变量：如果需要分析权重变量的影响，将权重变量移到逗WLS Weight地框中。 4）选择分析模型在主对话框中单击逗Model地按钮，打开逗Univariate Model地对话框。见图5-8。图5-8 逗Univariate Model地 定义分析模型对话框在Specify Model栏中，指定分析模型类型。① Full Factorial选项此项为系统默认的模型类型。该项选择建立全模型。全模型包括所有因素变量的主效应和所有的交互效应。例如有三个因素变量，全模型包括三个因素变量的主效应、两两的交互效应和三个因素的交互效应。选择该项后无需进行进一步的操作，即可单击逗Continue地按钮返回主对话框。此项是系统缺省项。② Custom选项建立自定义的分析模型。选择了逗Custom地后，原被屏蔽的逗Factors & Covariates地、逗Model地和逗Build Term(s)地栏被激活。在逗Factors & Covariates地框中自动列出可以作为因素变量的变量名，其变量名后面的括号中标有字母逗F地；和可以作为协变量的变量名，其变量名后面的括号中标有字母逗C地。这些变量都是由用户在主对话框中定义过的。根据表中列出的变量名建立模型，其方法如下：在逗Build Term(s)地栏右面的有一向下箭头按钮（下拉按钮），单击该按钮可以展开一小菜单，在下拉菜单中用鼠标单击某一项，下拉菜单收回，选中的交互类型占据矩形框。有如下几项选择：Interaction 选中此项可以指定任意的交互效应；Main effects 选中此项可以指定主效应；All 2-way 指定所有2维交互效应；All 3-way 指定所有3维交互效应；All 4-way 指定所有4维交互效应All 5-way 指定所有5维交互效应。③ 建立分析模型中的主效应：在逗Build Term(s)地栏用下拉按钮选中主效应逗Main effects地。在变量列表栏用鼠标键单击某一个单个的因素变量名，该变量名背景将改变颜色(一般变为蓝色)，单击逗Build Term(s)地栏中的右拉箭头按钮，该变量出现在逗Model地框中。一个变量名占一行称为主效应项。欲在模型中包括几个主效应项，就进行几次如上的操作。也可以在标有逗F地变量名中标记多个变量同时送到逗Model地框中。本例将逗a地和逗b地变量作为主效应，按上面的方法选送到逗Model地框中。④ 建立模型中的交互项要求在分析模型中包括哪些变量的交互效应，可以通过如下的操作建立交互项。例如，因素变量有逗a(F)地和逗b(F)地，建立它们之间的相互效应。连续在逗Factors &地框的变量表中单击逗a(F)地和逗b(F)地变量使其选中。单击逗Build Term(s)地栏内下拉按钮，选中交互效应逗Interaction地项。单击逗Build Term(s)地栏内的右拉按钮，逗a*b地交互效应就出现在逗Model地框中，模型增加了一个交互效应项：a*b⑤ Sum of squares 栏分解平方和的选择项Type I项，分层处理平方和。仅对模型主效应之前的每项进行调整。一般适用于：平衡的AN0VA模型，在这个模型中一阶交互 效应前指定主效应，二阶交互效应前指定一阶交互效应，依次类推；多项式回归模型。嵌套模型是指第一效应嵌套在第二 效应里，第二效应嵌套在第三效应里，嵌套的形式可使用语句指定。Type II项，对其他所有效应进行调整。一般适用于：平衡的AN0VA模型、主因子效应模型、回归模型、嵌套设计。Type III项，是系统默认的处理方法。对其他任何效应均进行调整。它的优势是把所估计剩余常量也考虑到单元频数中。对没 有缺失单元格的不平衡模型也适用，一般适用于：Type I、Type II所列的模型：没有空单元格的平衡和不平衡模型。Type IV顶，没有缺失单元的设计使用此方法对任何效应F计算平方和。如果F不包含在其他效应里，Type IV = Type IIIl = TypeII。如果F包含在其他效应里，Type IV只对F的较高水平效应参数作对比。一般适用于：Type I、Type lI所列模型； 没有空单元的平衡和不平衡模型。⑥ Include intercept in model栏选项系统默认选项。通常截距包括在模型中。如果能假设数据通过原点，可以不包括截距，即不选择此项。 5）选择比较方法在主对话框中单击逗Contrasts地按钮，打开逗Contrasts地比较设置对话框，如图5-9所示。如图5-9 Contrasts对比设置框在逗Factors地框中显示出所有在主对话框中选中的因素变量。因素变量名后的括号中是当前的比较方法。① 选择因子在逗Factors地框中选择想要改变比较方法的因子，即鼠标单击选中的因子。这一操作使逗Change Contrast地栏中的各项被激活。② 选择比较方法单击逗Contrast地参数框中的向下箭头，展开比较方法表。用鼠标单击选中的对照方法。可供选择的对照方法有：None，不进行均数比较。Deviation，除被忽略的水平外，比较预测变量或因素变量的每个水平的效应。可以选择逗Last地(最后一个水平)或 逗First地(第一个水平)作为忽略的水平。Simple，除了作为参考的水平外，对预测变量或因素变量的每一水平都与参考水平进行比较。选择逗Last地或逗First地作为 参考水平。Difference，对预测变量或因素每一水平的效应，除第一水平以外，都与其前面各水平的平均效应进行比较。与Helmert对照 方法相反。Helmert，对预测变量或因素的效应，除最后一个以外，都与后续的各水平的平均效应相比较。Repeated，对相邻的水平进行比较。对预测变量或因素的效应，除第一水平以外，对每一水平都与它前面的水平进行比较。Polynomial，多项式比较。第一级自由度包括线性效应与预测变量或因素水平的交叉。第二级包括二次效应等。各水平彼此 的间隔被假设是均匀的。③ 修改比较方法先按步骤①选中因子变量，再选比较方法，然后单击逗Change地按钮，选中的(或改变的)比较方法显示在步骤①选中的因子变量后面的括号中。④设置比较的参考类在逗Reference Category地栏比较的参考类有两个，只有选择了逗Deviation地或逗Simple地方法时才需要选择参考水平。共有两种可能的选择，最后一个水平逗Last地选项和第一水平逗First地项。系统默认的参考水平是逗Last地。 6) 选择均值图在主对话框中单击逗Plot地按钮，打开逗Profile Plots地对话框，如图5-10所示。在该对话框中设置均值轮廓图。如图5-10 逗Profile Plots地对话框均值轮廓图(Profile Plots)用于比较边际均值。轮廓图是线图，图中每个点表明因变量在因素变量每个水平上的边际均值的估计值。如果指定了协变量，该均值则是经过协变量调整的均值。因变量做轮廓图的纵轴；一个因素变量做横轴。做单因素方差分析时，轮廓图表明该因素各水平的因变量均值。双因素方差分析时，指定一个因素做横轴变量，另一个因素变量的每个水平产生不同的线。如果是三因素方差分析，可以指定第三个因素变量，该因素每个水平产生一个轮廓图。双因素或多因素轮廓图中的相互平行的线表明在因素间无交互效应；不平行的线表明有交互效应。Factors 框中为因素变量列表。Horlzontal Axis 横坐标框，选择选择逗Factors地框中一个因素变量做横坐标变量。被选的变量名反向显示，单击向右拉箭 头按钮，将变量名送入相应的横坐标轴框中。 如果只想看该因素变量各水平的，因变量均值分布，单击逗Add地按钮，将所选因素变量移入下面的逗Plots地框中。否 则，不点击逗Add地按钮，接着做下步。Separate Lines 分线框。如果想看两个因素变量组合的各单元格中因变量均值分布，或想看两个因变量间是否存在交互效应， 选择逗Factors地框中另一个因素变量，单击右拉按钮将变量名送入逗Separate Lines地框中。单击逗Add地按钮，将自动生成 的图形表达式送入到逗Plots地栏中。分线框中的变量的每个水平将在图中是一条线。图形表达式是用逗*地连接的两个因素变 量名。Separate Plots 分图框。如果在逗Factors地栏中还有因素变量，可以按上述方法，将其送入逗Separate Plot地框中，单击 逗Add地按钮，将自动生成的图形表达式送入到逗Plots地栏中。图形表达式是用逗*"连接的三个因素变量名。分图变量的每个 水平生成一张线图。将图形表达式送到逗Plots地框后发现有错误，单击选错的变量，单击逗Remove地按钮，将其取消，再重新输入正确内容。在检查无误后，按逗Continue地按钮确认，返回到主对话框。如果取消做的设置单击逗Cancel地按钮 7) 选择多重比较在主对话框中单击逗Post Hoc地选项，打开逗Post Hoc Multiple Comparisons for Observed Means地对话框，从逗Factor(s)地框选择变量，单击向右拉按钮，使被选变量进入逗Post Hoc test for地框。本例子选择了逗a地和逗b地。然后选择多重比较方法。在对话框中选择多重比较方法。本例子选择了逗Duncan地和逗Tamhane"s T2地。8）选择保存运算值图5-11 Save对话框在主对话框中，单击逗Save地按钮，打开逗Save地设置对话框，如图5-11所示。通过在对话框中的选择，可以将所计算的预测值、残差和检测值作为新的变量保存在编辑数据文件中。以便于在其他统计分析中使用这些值。① Predicted Values 预测值Unstsndardized，非标准化预测值。Weighted，如果在主对话框中选择了WLS变量，选中该复选项，将保存加权非标准化预测值。Standard error，预测值标准误。② Diagnostics 诊断值Cook"s distance，Cook 距离。Leverage values，非中心化 Leverage 值。③ Residuals 残差Unstsndardized，非标准化残差值，观测值与预测值之差。Weighted，如果在主对话框中选择了WLS变量，选中该复选项，将保存加权非标准化残差。Standardized，标准化残差，又称Pearson残差。Studentized，学生化残差。Deleted，剔除残差，自变量值与校正预测值之差。④ Save to New File 保存协方差矩阵选中地Coefficient statistics地项，将参数协方差矩阵保存到一个新文件中。单击逗File地按钮，打开相应的对话框将文件保存。 9）选择输出项在主对话框中单击逗Options地按钮，打开逗Options地输出设置对话框，见图5-12。图5-12 逗Options地输出设置对话框① Estimated Marginal Means 估测边际均值设置在逗Factor(s) and Factor Interactions地框中列出逗Model地对话框中指定的效应项，在该框中选定因素变量的各种效应项， 单击右拉按钮就将其复制到逗Display Means for地框中。选择主效应，则产生估计的边际均值表；选择二维交互效应产生的估计 边际均值表实际上是典型的单元格均值表。选择三维交互效应也是单元格均值表。在逗Display Means for地框中有主效应时激活此框下面的逗Compare main effects地复选项，对主效应的边际均值进行组间的配 对比较。Confidence interval adjustment参数框，进行多重组间比较。打开下拉菜单，共有三个选项： LSD(none)、Bonferroni、Sidak.。② 在逗Display地栏中指定要求输出的统计量Descriptive statistics项，输出描述统计量：观测量的均值、标准差和每个单元格中的观测量数。Estimates of effect size项，效应量估计。选择此项，给出η2(eta-Square)值。它反应了每个效应与每个参数估计值可以归于 因素的总变异的大小。Observed power复选项，选中此项给出在假设是基于观测值时各种检验假设的功效。计算功效的显著性水平，系统默认的临界值 是0.05。Parameter estimates项。选择此项给出了各因素变量的模型参数估计、标准误、t检验的t值、显著性概率和95％的置信区间。Contrast coefficient matrix项，显示协方差矩阵。Homogeneity test项，方差齐次性检验。本例子选中该项。Spread vs.level plot项，绘制观测量均值对标准差和观测量均值对方差的图形。Residual plot项，绘制残差图。给出观测值、预测值散点图和观测量数目，观测量数目对标准化残差的散点图，加上正态和标准化 残差的正态概率图。Lack of fit项，检查独立变量和非独立变量间的关系是否被充分描述。General estimable function项，可以根据一般估计函数自定义假设检验。对比系数矩阵的行与一般估计函数是线性组合的。③ Significance level 框设置改变逗Confidence intervals地框内多重比较的显著性水平。 10) 提交执行设置完成后，在多因素方差分析窗口框中点击逗OK地按钮，SPSS就会根据设置进行运算，并将结算结果输出到SPSS结果输出窗口中。 11) 结果与分析主要输出结果：结果分析:方差不齐次性检验显著 表5-8 方差齐次性检验表明：方差不齐次性显著，p<0.05。方差分析: 表5-9 主效应方差分析表：在表的左上方标明研究的对象是粘虫历期。偏差来源和偏差平方和:Source 列是偏差的来源。其次列是逗Type III Sum of Squares地偏差平方和。Corrected Model 校正模型，其偏差平方和等于两个主效应a、b平方和加上交互a*b的平方和之和。Intercept 截距。a 温度主效应，其偏差平方和反应的是不同温度造成对粘虫历期的差异。与b偏差平方相同均属于组间偏差平方和。b 湿度主效应，其偏差平方和反应的是不同湿度计量造成的粘虫历期之差异。a*b 温度和湿度交互效应，其偏差平方和反应的是不同温度和湿度共同造成的粘虫历期的差异。Error 误差。其偏差平方和反应的是组内差异。也称组内偏差平方和。Total 是偏差平方和在数值上等于截距、主效应、次效应和误差偏差平方和之总和。Corrected Total 校正总和。其偏差平方和等于校正模型与误差之偏差平方和之总和。df 自由度Mean Square 均方，数值上等于偏差平方和除以相应的自由度。F 值，是各效应项与误差项的均方之比值Sig 进行F检验的p值。p≤0.05，由此得出逗温度地和逗湿度地对因变量逗粘虫历期地在0.05水平上是有显著性差异的。根据方差分析表明：不同温度（a）对粘虫历期的偏差均方是1575.434，F值为90.882，显著性水平是0.000，即p<0.05存在显著性差异；不同湿度（b）对粘虫历期的偏差均方是322.000，F值为18.575，显著性水平是0.000，即p<0.05存在显著性差异；不同温度和不同湿度（a*b）共同对粘虫历期的偏差均方是19.809，F值为1.143，显著性水平是0.358，即p>0.05存在不显著性 差异。多重比较由于方差不齐次性，应选择方差不具有齐次性时的逗Tamhane"s T2地t检验进行配对比较。表5-10 多重比较表就是逗温度地各水平逗Tamhane"s T2地方法比较的结果。表中的各项说明参见表5-6（5.2.2节）。温度25℃与27℃、29℃和31℃之间都有显著性差异；温度27℃与25℃、29℃和31℃之间都有显著性差异；温度29℃与26℃和27℃之间都有显著性差异；与31℃无显著性差异；温度31℃与25℃和27℃之间都有显著性差异；与29℃无显著性差异。不同湿度水平之间无显著性差异存在，这里没有列出多重比较表。地址：

将ls改为logsurv应该就可以了

It is 形容词 for sb to do sth,强调句句型，其中含有定语从句

不同之处就是不一个人的作品呗

1. 适用于分崩离析式开头的四字词语有哪些 一：适用于分崩离析式开头的四字词语：1、土崩瓦解读音： tǔ bēng wǎ jiě，释义：比喻事物的分裂，像土崩塌，瓦破碎一样，不可收拾。 比喻彻底垮2、四分五裂【读音】：sì fēn wǔ liè【释义】：形容不完整，不集中，不团结，不统一。【用法】：联合式；作谓语、补语；用于政治等。 【出处】：《太公兵法·奇兵》：“四分五裂者，所以击圆破方也。”二、【成语】： 分崩离析【拼音】： fēn bēng lí xī【解释】： 崩：倒塌；析：分开。 崩塌解体，四分五裂。形容国家或集团分裂瓦解。 三、出处： 《论语·季氏》："远人不服而不能来也，邦分崩离析而不能守也。"四、成语典故春秋时鲁国的大夫季康子住在费邑（今山东费县），他虽然名位是卿大夫，但权势极大，甚至超出当时国君鲁哀公。 季康子为了进一步扩大和巩固自己的统治权力，想攻伐附近的一个叫颛臾的小国，把它并吞过来。孔子的学生冉有和子路当时都是季康子的谋臣，他俩觉得很难谏劝季康子，于是向孔子求教。 孔子却怀疑这是冉有的主意。冉有说："这是季康的主意，我和子路都想制止他。 "孔子说："你俩既然辅佐季康，就应该尽力劝阻他。"冉有又说："不过，如今颛臾的国力越来越强大。 现在不攻取，以后可能会成为祸患。"孔子说："这话不对！治理一个国家，不必去担忧土地、人口的多少；而应该多去想想怎样使百姓安居乐业。 百姓一安定，国家就会富强。这时再施行仁义礼乐的政教来广泛招致远方的百姓，让他们能安居乐业。 而你们俩辅佐季康，使得远方的百姓离心而不来归附，人民有异心而不和，国家分裂而不能集中。在自己的国家处于分崩离析的情况下，还想去用武力攻伐颛臾，我恐怕季康的麻烦不在颛臾，而在萧墙之内。 ""萧墙"是国君宫门前的照壁。孔子的意思是季康的麻烦在内部而不在外面。 在这个故事中又引伸出另一个成语"祸起萧墙"，形容内部发生祸乱。[1]折叠编辑本段词语辨析【举例造句】： 战争使全国分崩离析的局面变成了比较团结的局面。 *** 《和英国记者贝特兰的谈话》【近义词】：土崩瓦解、四分五裂【反义词】：坚如磐石、坚不可摧【灯谜】： 棚【用法】： 作谓语、定语；形容国家或集团分裂瓦解。

错觉的种类很多,如运动错觉、时间错觉、声音错觉、触错觉等等。&&知觉分哪些种类？答：知觉分类标准和依据不同，种类划分不同。（1）根据分析器不同，简单可分视、听、嗅、味、触摸等不同知觉形式。（2）依据刺激物体特性不同，可分为空间知觉（含大小、形状、方位、距离和立体知觉）时间知觉（含速度、节奏、顺序和延续）（3）运动知觉（含真动、似动，诱动，自动）各种错觉等。

big, large, huge, great, vast, immense, enormous, giant, gigantic, tremendous, titanic colossal: large in size A ship Titanic was colossal. a colossal monument; a colossal statue big:大的，重要的 You give me a big surprise. He is a big person. The box is big. large:体积大，数量大 an empty large box a large number of people great: 伟大 vast:辽阔，广阔 vast desert immense: immeasurable 不可测量的 an immense stadium, immense iceberg enormous 重点突出数量、程度、体积；强调程度时，语意强于big Eg: He made a big success. / He made an enoumous success. giant: 巨大的，高大的 a giant person 巨人 ； gigantic tremendous: big, fast, powerful The plane is traveling at tremendous speed. titanic 用于修饰人和物，体积大、力量大 The ship is titanic. huge:强调体积大 a huge stone 数量巨大 a huge sum of money

AB是指实际碳酸氢盐（actual bicarbonate），指隔绝空气的血液标本在实际PaCO2、体温和血氧饱和度条件下测得的血浆HCO3-浓度。BE是指碱剩余（base excess），指在标准条件下，用酸或碱滴定全血标本至PH7.40时所需的酸或碱量（mmol/L）。若用酸滴定，说明被测血液碱剩余，以正值表示；若需用碱滴定，说明被测血液碱缺失，以负值表示。全血BE正常范围-3~+3mmol/L

SBC 是标准碳酸氢盐，正常值为21-25，下降表示代谢性酸中毒。ABE，SBE都是表示的碱剩余，正常值-3到3。血气分析（BG）是应用血气分析仪，通过测定人体血液的H+浓度和溶解在血液中的气体（主要指CO2、O2），来了解人体呼吸功能与酸碱平衡状态的一种手段，它能直接反映肺换气功能及其酸碱平衡状态。采用的标本常为动脉血。扩展资料：用于判断机体是否存在酸碱平衡失调以及缺氧和缺氧程度等。1.pH值表示血液酸碱的实际状态，反映H浓度的指标。pH>7.45为碱血症。2.PO2指动脉血浆中物理溶解的O2单独所产生的分压。PO2的高低与呼吸功能有关，同时直接影响O2在组织中的释放。呼吸功能障碍时，PO2下降，PO2低于60mmHg时，进入呼吸衰竭阶段；PO2低于55mmHg时，即有呼衰。如PO2低于20mmHg时，组织细胞就失去了从血液中摄取氧气的能力。所以临床上常将PO2作为给患者吸氧的指标之一。3.PCO2指血浆中物理溶解的CO2单独产生的分压。PCO2>45mmHg原发性呼酸或继发性代偿性代碱。PCO2<35mmhg为原发性呼碱或继发性代偿性代酸。CO2有较强的弥散能力，故动脉血PCO2基本上反映了肺泡PCO2的平均值，是反映肺呼吸功能的客观指标。适用于：低氧血症和呼吸衰竭的诊断；呼吸困难的鉴别诊断；昏迷的鉴别诊断；手术适应证的选择；呼吸机的应用、调节、撤机；呼吸治疗的观察；酸碱失衡的诊断等。血气分析仪可直接测定的有动脉氧分压（PO2）、动脉二氧化碳分压（PCO2）、动脉氢离子浓度（pH），并推算出一系列参数，发展到今天可测定50多项指标：血气的主要指标：PO2、PCO2、CaO2、SaO2、TCO2、P50。参考资料：百度百科-血气分析

ABE与SBE(Actual Base Excess and Standard Base Excess)标准条件下(37℃ PCO2 40torr,SatO2 100%)，用酸或碱将1升血液滴定至pH 7.40时，所消耗的酸或碱的mmol数。用酸滴定称之为标准碱剩余(SBE)，以“+”号表示，用碱滴定称之为标准碱缺失(SBD, Standard Base Deficit),以“－”号表示。如在实际条件下，则分别称为ABE、SBD。正常  ABE与SBE两值一致，±3mmol/L。SBE或SBD不受呼吸因素干扰，是反映代谢因素的重要指标。ABE或ABD受代谢和呼吸双重影响。SBE和ABE之差，反映呼吸因素对酸碱平衡影响的程度。SBE>ABE,提示CO2排出过多，SBE<ABE提示CO2蓄积。BE亦可由测得的BB和NBB(正常BB)计算：BE=BB－NBB。实际上，SBE或SBD的意义与SB大致相同，因它是反映总的缓冲碱，故有人认为较SB更全面。血气分析是医学上常用于判断机体是否存在酸碱平衡失调以及缺氧和缺氧程度等的检验手段。动脉血气分析的正常值：pH：7.40（7.35--7.45）。二氧化碳分压（PCO2):0.47--6.00kPa(35--45mmHg).氧分压（PO2）：10.66--13.33kPa(80--100mmHg)。实际碳酸氢盐（AB）：22--27mmol/L（22--27mEq/L）。碱剩余（BE）：-3--+3mmol/L（-3--+3mEq/L）。标准碳酸氢盐（SB）：22--27mmol/L（22--27mEq/L）。氧饱和度（SO2）：95%或更高。

这也包括了欧洲各国之间的协议为创造一个欧洲银行为电视制作的模型,在欧洲投资银行的财务处理生产所需的费用。

他的话使我很沮丧

一楼merry_dalian的分析是正确的。

那要看在哪句诗里

《五柳先生传》翻译 原文：先生不知何许人也，亦不详其姓字,宅边有五柳树，因以为号焉。闲静少言，不慕荣利。好（hào）读书，不求甚解；每有会意，便欣然忘食。性嗜（shì）酒，家贫不能常得。亲旧知其如此，或置酒而招之；造饮辄（zhé）尽，期在必醉。既醉而退，曾不吝情去留。环堵萧然，不蔽风日；短褐（hè）穿结，箪（dān）瓢屡空，晏（yàn）如也。常著文章自娱，颇示己志。忘怀得失，以此自终。 赞曰：黔(qián)娄之妻有言：“不戚戚于贫贱，不汲汲于富贵。”其言兹若人之俦（chóu)乎？衔觞（shāng)赋诗，以乐其志。无怀氏之民欤(yú)？葛天氏之民欤(yú)？ 译文：五柳先生不知道是哪里的人，也不清楚他的姓名和字号。因为住宅旁边有五棵柳树，就以此为号。闲适沉静，很少说话，不贪图荣华富贵。他喜欢读书，只求领会书的大概意思，而不在一字一句的解释上过分深究，每当对书中意旨有所领会的时候，就高兴得忘了吃饭。他特别喜欢喝酒，家里穷，经常没有酒喝。亲戚朋友知道他这种情况，有时摆了酒席请他喝。一喝酒就要喝得尽兴，希望一定喝醉。来了就喝酒，喝完就走。简陋的居室里空空荡荡，不能遮挡狂风和烈日。粗布短衣上面打了许多补丁，平时难以吃饱，可是他却总是一副安然自若的样子。常以写文章自娱自乐，文章稍微显示出自己的志趣。得失都不放在心上，用这样的方式过完自己的一生。 赞说：“黔娄的妻子曾经说过：‘不为贫贱而忧愁，不热衷于发财做官。"这话大概说的是五柳先生一类的人吧？一边喝酒一边作诗，为自己的报定志向而感到无比快乐。这是上古无怀氏时候的百姓?还是远古葛天氏统治下的百姓？作者简介：　 　陶渊明（约365—427），又名潜，字元亮，一字渊明。自号五柳先生，晚年更名潜，卒后亲友私谥靖节。浔阳柴桑人（今九江市）人，东晋诗人、辞赋家、散文家。　　陶渊明出身于破落仕宦家庭。曾祖父陶侃，是东晋开国元勋，军功显著，官至大司马，都督八州军事，荆、江二州刺史、封长沙郡公。祖父陶茂、父亲陶逸都作过太守　　年幼时，家庭衰微，八岁丧父，十二岁母病逝，与母妹三人度日。孤儿寡母，多在外祖父孟嘉家里生活。孟嘉是当代名士，“行不苟合，年无夸矜，未尝有喜愠之容。好酣酒，逾多不乱；至于忘怀得意，傍若无人。”（《晋故征西大将军长史孟府君传）渊明“存心处世，颇多追仿其外祖辈者。”（逮钦立语）日后，他的个性、修养，都很有外祖父的遗风。外祖父家里藏书多，给他提供了阅读古籍和了解历史的条件，在学者以《庄》《老》为宗而黜《六经》的两晋时代，他不仅像一般的士大夫那样学了《老子》《庄子》，而且还学了儒家的《六经》和文、史以及神话之类的“异书”。时代思潮和家庭环境的影响，使他接受了儒家和道家两种不同的思想，培养了“猛志逸四海”和“性本爱丘山”的两种不同的志趣。　　陶渊明少有“猛志逸四海，骞翮思远翥”（《杂诗》）的大志，孝武帝太元十八年（393），他怀着“大济苍生”的愿望，任江州祭酒。当时门阀制度森严，他出身庶族，受人轻视，感到不堪吏职，少日自解归“。（《晋书陶潜传》）他辞职回家后，州里又来召他作主簿，他也辞谢了。安帝隆安四年（400），他到荆州，投入桓玄门下作属吏。这时，桓玄正控制着长江中上游，窥伺着篡夺东晋政权的时机，他当然不肯与桓玄同流，做这个野心家的心腹。他在诗中写道：“如何舍此去，遥遥至西荆。”（《 辛丑岁七月赴假还江陵夜行涂口》）对仕桓玄有悔恨之意。“久游恋所生，如何淹在滋？”（《庚子岁五月中从都还阻风于规林二首》）对俯仰由人的宦途生活，发出了深长的叹息。隆安五年冬天，他因母丧辞职回家。元兴元年（402年）正月，桓玄举兵与朝廷对抗，攻入建康，夺取东晋军政大权。元兴二年，桓玄在建康公开篡夺了帝位，改国为楚，把安帝幽禁在浔阳。他在家乡躬耕自资，闭户高吟：“寝迹衡门下，邈与世相绝。顾盼莫谁知，荆扉昼常闭。“表示对桓玄称帝之事，不屑一谈。元兴三年，建军武将军、下邳太守刘裕联合刘毅、何无忌等官吏，自京口（今江苏镇江）起兵讨桓平叛。桓玄兵败西走，把幽禁在浔阳的安帝带到江陵。他离家投入刘裕幕下任镇军参军。（一说陶渊明是在刘裕攻下建康后投入其幕下）。当刘裕讨伐桓玄率兵东下时，他仿效田畴效忠东汉王朝乔装驰驱的故事，乔装私行，冒险到达建康，把桓玄挟持安帝到江陵的始末，驰报刘裕，实现了他对篡夺者抚争的意愿。他高兴极了，写诗明志：“四十无闻，斯不足畏，脂我名车，策我名骥。千里虽遥，孰敢不至！”（《荣木》第四章）刘裕打入建康后，作风也颇有不平凡的地方，东晋王朝的政治长期以来存在“百司废弛”的积重难返的腐化现象。经过刘裕的“以身范物”（以身作则），先以威禁（预先下威严的禁令）的整顿，“内外百官，皆肃然奉职，风俗顿改“。其性格、才干、功绩，颇有与陶侃相似的地方，曾一度对他产生好感。但是入幕不久，看到刘裕为了剪除异己，杀害了讨伐桓玄有功的刁逵全家和无罪的王愉父子。并且凭着私情，把众人认为应该杀的桓玄心腹人物王谥任为录尚书事领扬州刺史这样的重要的官职。这些黑暗现象，使他感到失望。在《始作镇军参军经曲经阿曲伯》这首诗中写道：“目倦山川异，心念山泽居”“聊且凭化迁，终返班生庐”。紧接着就辞职隐居，于义熙元年（405年）转入建威将军、江州刺史刘敬宣部任建威参军。三月，他奉命赴建康替刘敬宣上表辞职。刘敬宣离职后，他也随着去职了。同年秋，叔父陶逵介绍他任彭泽县令，到任八十一天，碰到浔阳郡派遣邮至，属吏说：“当束带迎之。”他叹道：“我岂能为五斗米向乡里小几折腰。”遂授印去职。陶渊明十三年的仕宦生活，自辞彭泽县令结束。这十三年，是他为实现“大济苍生”的理想抱负而不断尝试、不断失望、终至绝望的十三年。最后、赋《归去来兮辞》，表明与上层统治阶级决裂，不与世俗同流合污的决心。　　 陶渊明辞官归里，过着“躬耕自资”的生活。夫人翟氏，与他志同道合，安贫乐贱，“夫耕于前，妻锄于后”，共同劳动，维持生活，与劳动人民日益接近，息息相关。归田之初，生活尚可。“方宅十余亩，草屋八九间，榆柳荫后檐，桃李满堂前。”渊明爱菊，宅边遍植菊花。“采菊东篱下，悠然见南山”（《从杂诗》）至今脍炙人口。他性嗜酒，饮必醉。朋友来访，无论贵贱，只要家中有酒，必与同饮。他先醉。便对客人说：“我醉欲眠卿可去。”义熙四年，住地上京（今星子县城西城玉京山麓）失火，迁至栗里（今星子温泉栗里陶村），生活较为困难。如逢丰收，还可以“欢会酌春酒，摘我园中蔬”。如遇灾年，则“夏日抱长饥，寒夜列被眠”。义熙末年，有一个老农清晨叩门，带酒与他同饮，劝他出仕：“褴褛屋檐下，未足为高栖。一世皆尚同（是非不分），愿君汩其泥（指同流合污）。”他回答：“深感老父言，禀气寡所谐。纤辔（回车）诚可学，违已讵非迷？且共欢此饮，吾驾不可回。”（《饮酒》）用“和而不同”的语气，谢绝了老农的劝告。他的晚年，生活愈来愈贫困，有的朋友主动送钱周济他。有时，他也不免上门请求借贷。他的老朋友颜延之，于刘宋少帝景平元年（423年）任始安郡太守，经过浔阳，每天都到他家饮酒。临走时，留下两万钱，他全部送到酒家，陆续饮酒。不过，他之求贷或接受周济，是有原则的。宋文帝元嘉元年（424年），江州刺史檀道济亲自到他家访问。这时，他又病又饿好些天，起不了床。檀道济劝他：“贤者在世，天下无道则隐，有道则至。今子（你）生文明之世，奈何自苦如此？”他说：“潜也何敢望贤，志不及也。”檀道济馈以梁肉，被他挥而去之。他辞官回乡二十二年一直过着贫困的田园生活，而固穷守节的志趣，老而益坚。元嘉四年（427年）九月中旬神志还清醒的时候，给自己写了《挽歌诗》三首，在第三首诗中末两句说：“死去何所道，托体同山阿”，表明他对死亡看得那样平淡自然。　　陶渊明是汉魏南北朝800年间最杰出的诗人。陶诗今存125首，多为五言诗。从内容上可分为饮酒诗、咏怀诗和田园诗三大类。　　陶渊明现存文章有辞赋3篇、韵文5篇、散文4篇，共计12篇。辞赋中的《闲情赋》是仿张衡《定情赋》和蔡邕《静情赋》而作。内容是铺写对爱情的梦幻，没有什么意义。《感士不遇赋》是仿董仲舒《士不遇赋》和司马迁《悲士不遇赋》而作，内容是抒发门阀制度下有志难骋的满腔愤懑；《归去来兮辞》是陶渊明辞官归隐之际与上流社会公开决裂的政治宣言。文章以绝大篇幅写了他脱离官场的无限喜悦，想象归隐田园后的无限乐趣，表现了作者对大自然和隐居生活的向往和热爱。文章将叙事、议论、抒情巧妙地融为一体、创造出生动自然、引人入胜的艺术境界；语言自然朴实，洗尽铅华，带有浓厚的乡土气息。韵文有《扇上画赞》、《读史述》九章、《祭程氏妹文》、《祭从弟敬远文》、《自祭文》；散文有《晋故征西大将军长史孟府君传》，又称《孟嘉别传》，是为外祖孟嘉写的传记；此外还有《五柳先生传》、《桃花源记》、《与子俨等疏》等。总的来说，陶文数量和成就都不及陶诗。　　陶渊明的作品感情真挚，朴素自然，有时流露出逃避现实，乐天知命的老庄思想，有“田园诗人”之称。主要内容：　　本文在写作上的最大特点是多用否定句。　　总结“不”（否定句）的作用：　　　作者言“不”，正突出了自己与世俗的格格不入，突出了他对高洁志趣和人格的坚持，不仅让读者对他的与众不　　同击节叹赏，也使文章笔墨精粹而笔调诙谐，读来生动活泼，引人入胜。　　概括第一、二段的内容，体会朗读语调的轻微变化　　第一段：写五柳先生的生活（包括性格、志趣等）　　——描写、陈述——舒缓陈述的语调　　第二段：赞语（对五柳先生精神风貌） ——评论——赞叹抒情的语调

译文　　先生不知道是什么地方人，也不清楚他的姓和字。住宅旁边有五棵柳树，就以“五柳”为号。（他）性情闲静，很少说话，不羡慕功名利禄。(他)喜欢读书，不在一字一句上过分计较；每当对书中的内容有所领会，便高兴得忘了吃饭。(他)生性喜欢喝酒，可惜家境贫穷不能常常得到。亲戚朋友知道他这样的情况，有时就准备了酒邀请他来喝；(他)去喝酒就喝个尽兴，希望一定喝醉。（他）醉了就回去，竟不会舍不得离开。简陋的居室里空荡荡的，挡不住寒风与烈日。短短的粗麻布衣服破破烂烂的，缝缀补绽着；常常没有吃的没有喝的，但还是安然自若的样子。（他）常写文章自我消遣，稍微显示了自己的志趣。得失一点也不放在心上，就这样过完自己的一生。 　　赞曰：黔娄的妻子有这样的话：不为贫贱而忧虑悲伤，不为富贵而匆忙追求。这话大概说的是五柳先生一类的人吧？（他）一边喝酒一边作诗，为自己所抱定的志向而感到无比快乐。（他）是无怀氏的百姓吗？（他）是葛天氏的百姓吗？主要内容 　　本文在写作上的最大特点是多用否定句。　　总结“不”（否定句）的作用：　　　作者言“不”，正突出了自己与世俗的格格不入，突出了他对高洁志趣和人格的坚持，不仅让读者对他的与众不同而击节叹赏，也使文章笔墨精粹而笔调诙谐，读来生动活泼，引人入胜。　　概括第一、二段的内容，体会朗读语调的轻微变化　　第一段：写五柳先生的生活（包括性格、志趣等）　　——描写、陈述——舒缓陈述的语调　　第二段：赞语（对五柳先生精神风貌）　　——评论——赞叹抒情的语调 总体概括 　　五柳先生　　性格：不慕名利，率真自然，安贫乐道。　　闲静少言，不慕荣利，常著文章自娱。　　生活：　　家贫不能常得酒，　　短褐穿结箪瓢空。　　环堵萧然乐著文，　　志怀得失以此终。　　志趣　　读书：每有会意，便欣然忘食。　　饮酒：性嗜酒，期在必醉。　　写文章：常著文章自娱。　　1、“五柳先生”的字号来源于宅边有五柳树；　　2、“五柳先生”最突出的性格特征是闲静少言，不慕荣利；　　3、“五柳先生”的三大志趣好读书.性嗜酒.常著文章；　　4、“五柳先生”的生活境况是环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结，箪瓢屡空，晏如也。　　“不”字为一篇眼目　　——九“不”：　　“不知何许人也,亦不详其姓字”（淡泊宁静）　　“不慕荣利”（恬淡自足）　　“不戚戚于贫贱，不汲汲于富贵”（ 恬淡自足）　　“不求甚解”（胸襟开阔，意存高远）　　“家贫不能常得”（ 开朗乐观）　　“不蔽风日”（开朗乐观）　　“曾不吝情去留”（耿直率真） 课文研讨 　　一、整体感知　　本文是作者托言为五柳先生写的传记，实为自传，沈约《宋书·隐逸传》和萧统的《陶渊明传》都认为是“实录”。从传中写五柳先生的志趣爱好及思想性格等来看，与陶渊明其他诗文中表现的性格相同，自传说是可信的。文章从思想性格、爱好、生活状况等方面塑造了一位独立于世俗之外的隐士形象，赞美了他安贫乐道的精神。　　文章在讲述了“五柳先生”这个名号的来历之后，便以一句“闲静少言，不慕荣利”点出了五柳先生的隐者心境。接着作者便开始讲述自己在隐居生活中的乐趣：“好读书，不求甚解”展现了一个在读书中得到精神愉悦的五柳先生；“性嗜酒”“期在必醉”展示了一个率真放达的五柳先生；“环堵萧然”“晏如也”，描绘了一个安贫乐道的五柳先生；“常著文章自娱”“忘怀得失”描述了一个自得其乐、淡泊名利的五柳先生。这种种叙述，把一个虽处于贫困之中却悠闲自适的隐士形象活灵活现地刻画了出来。文末的赞中称五柳先生好像是上古的无怀氏、葛天氏之民，是对他高洁人格的再度赞扬。　　本文在写作上的最大特点是多用否定句，正如钱钟书所说：“‘不"字为一篇眼目。”“先生不知何许人也，亦不详其姓氏”。钱先生说：“岂作自传而并不晓己之姓名籍贯哉？正激于世之卖声名、夸门第者而破除之尔。”（见“有关资料”《钱钟书论〈五柳先生传〉》）下文的“不慕荣利”“不求甚解”“家贫不能常得”“曾不吝情去留”“不蔽风日”“不戚戚于贫贱，不汲汲于富贵”等，王夫之《思问录》评论说：“言无者，激于言有者而破除之也。”正是因为世人有种种追名逐利、矫糅造作之事，作者言“不”，正突出了自己与世俗的格格不入，突出了他对高洁志趣和人格的坚持，不仅让读者对他的与众不同击节叹赏，也使文章笔墨精粹而笔调诙谐，读来生动活泼，引人入胜。　　二、问题研究　　1．文中哪些语句表现了五柳先生的性格、生活和志趣？刻画了一个怎样的形象？　　“闲静少言，不慕荣利”，点出了五柳先生的隐者心境。这是他性格中最突出的地方。他有三大志趣。一是读书，二是饮酒，三是著文章。　　通过这种种叙述，把一个虽然贫困，却悠闲自适的隐士形象活灵活现地刻画出来了。　　2．陶渊明“好读书”，为什么“不求甚解”呢？　　这与他“不慕荣利”有关。他读书的目的，是一种求知的满足，精神享受，所以“每有会意，便欣然忘食”。他既不求名，也不求利，只求精神上得到安慰，他的不求甚解是他率真自然性格的反映。　　3．“赞”语中哪句话和传文中“不慕荣利”一句相照应？谈谈你对五柳先生“不慕荣利”的看法？　　与“不慕荣利”相照应的句子是“不汲汲于富贵”。

　　导语：《五柳先生传》采用白描手法，塑造了生动的“五柳先生”的艺术形象，行文简洁，绝无虚词矜誉。以下是我为大家分享的五柳先生传文言文翻译及分析欢迎借鉴！ 　　 【原文】 　　先生不知何许(1)人也，亦不详(2)其姓字,宅边有五柳树，因以为号焉(3)。闲静少言，不慕荣利。好(hào)读书，不求甚解(4);每有会意(5)，便欣然忘食。性嗜(shì)(6)酒，家贫不能常得。亲旧(7)知其如此，或(8)置酒而招之;造(9)饮辄(zhé)尽(10)，期在必醉(11)。既醉而退，曾(céng)不吝(lìn)情去留(12)。环堵萧然(13)，不蔽风日;短褐(hè)穿结(14)，箪(dān)瓢(piáo)屡(lǚ)空(15)，晏(yàn)如(16)也。常著文章自娱，颇(pō)(17)示己志。忘怀得失(18)，以此自终(19)。 　　赞(20)曰：黔娄(21)(qián lóu)之妻有言：“不戚(qī)戚于贫贱，不汲(jí)汲于富贵。”(22)其言兹(zī)若人之俦(chóu)乎(23)?衔(xián)觞(shāng)赋(24)，以乐(25)其志(26)。无怀氏(27).之民欤(yú)?葛天氏之民欤(yú)? 　　 【注音】 　　嗜 shì 辄 zhé 吝 lìn 褐 hè 箪 dān 黔 qián 俦 chóu 赋 fù 瓢 piáo 蔽bì 屡 lǚ 晏yàn 戚 qī 兹 zī 欤 yú 觞 shāng 汲 jí颇 pō 　　 【注释】 　　⒈【何许】何处，哪里。许，处所 　　⒉【不详】不知道。 详，详细地知道 　　⒊【因以为号焉】就以此为号。因，因此，就。以，把，用。为，作为。焉，语气助词 　　⒋【不求甚解】这里指读书只求领会要旨，不在一字一句的解释上过分深究。甚，深入，过分。 　　⒌【会意】指对书中的内容有所领会。会，体会，领会 　　⒍【嗜】喜好。 　　⒎【亲旧】亲戚朋友。亲，亲戚。旧，这里指旧交，旧友。 　　⒏【或】有时。 　　⒐【造】往，到。 　　10.【辄(zhé)尽】就喝个尽兴。辄，就。 　　11.【期在必醉】希望一定喝醉。期，期望。 　　12.【曾(zēng)不吝(lìn)情去留】竟没有舍不得离开 (意思是五柳先生的态度率真，来了就喝酒，喝完就走)。 曾不，竟不。曾，用在“不”前，加强否定语气。吝情，舍不得。去留，意思是去，离开。 　　13.【环堵萧然】简陋的居室里空空荡荡。环堵，周围都是土墙，形容居室简陋。萧然，空寂的样子。 　　14.【短褐(hè)穿结】粗布短衣上打了补丁。短褐，用粗麻布做成的短上衣。穿结，指衣服上有洞和补丁。 　　15.【箪(dān)瓢(piáo)屡空】箪和瓢时常是空的(形容贫困，难以吃饱。)箪，古代盛饭用的圆形竹器。瓢，饮水用具。屡空，经常是空的。 　　16.【晏(yàn)如】安然自若的样子。 晏：安然 如：……的样子 　　17.【颇】"稍微"，或“十分" 　　18.【忘怀】忘记。 　　19.【自终】过完自己的一生。 　　20.【赞】传记结尾的评论性文字。今义称赞、赞美。 　　21.【黔(qián)娄】战国时齐国的隐士。 　　22.【不戚(qī)戚于贫贱，不汲(jí)汲于富贵。】不为贫贱而忧愁，不热衷于发财做官。戚戚，忧虑的样子。汲汲，心情急切的样子。于，介词，由于、因为，的意思 　　23.【其言兹若人之俦(chóu)乎】这话大概说的是五柳先生一类的人吧?若人，此人，指五柳先生。俦，辈，同类。 　　24.【衔(xián)觞(shāng)赋诗】一边喝酒一边作诗。觞，酒杯。 衔，含着 　　25.【乐】形容词的使动用法，使……快乐。 　　26.【志】：心志。 　　27.【无怀氏】：跟下文的“葛天氏”都是传说中的上古帝王。据说在那个时代，人民生活安乐，恬淡自足，社会风气淳厚朴实。 　　 【译文】 　　五柳先生不知道是哪里的`人，也不知道他的姓名。房子旁边种着五棵柳树，就以此为号。他安安静静的，很少说话，不羡慕荣华利禄。爱好读书，只求领会要旨，不在一字一句的解释上过分深究;每当对书中的内容有所领会的时候，就会高兴得忘了吃饭。天性喜欢喝酒，但家境贫寒而不能常喝。亲戚朋友知道他有此嗜好，有时摆了酒席来招待他;(他)去喝酒就喝个尽兴，希望一定喝醉。五柳先生(只要)喝醉了就回家去，竟没有舍不得离开。 简陋的居室里空空荡荡，不能遮蔽住风和阳光;粗布短衣上打了补丁，盛饭的篮子和喝水用的瓢里经常是空的，但他依然安然自若。经常以写文章来自娱自乐，很是能表达自己的志趣。不把自己得失放在心上，就这样过完自己的一生。 　　赞语说：黔娄的妻子曾经说过：“不为贫贱而忧愁，不热衷于发财做官。”这话大概说的就是五柳先生一类的人吧?一边喝酒一边作诗，为自己的志向感到快乐。他大概是无怀氏或葛天氏的时候的百姓吧? 　　 【点评】 　　这篇传的写法很特别。正式给人立传，总要说这个人叫什么名字，是什么地方人。但陶渊明笔下的主人公，既不知其名姓，也不知其来历，这就使人觉得高深莫测，有点“神龙见首不见尾”，富于传奇色彩。因为他的宅边有五棵柳树，大家都叫他“五柳先生”，于是他也便把这作为自己的雅号。 　　本文赞语，用“不戚戚于贫贱，不汲汲于富贵”的话来赞扬五柳先生，说“其言兹若人之俦乎”，意谓大概这两句话说的就是五柳先生这类人吧，也就是说五柳先生是黔娄一类人物。两句话非常精炼地概括了五柳先生的性格特征，使古今两个人物相映生辉。下面“衔觞赋诗”几句，用记述与抒情再补一笔，人物的精神面貌更加突出，像是在画面上真的活动起来。虽然贫困，并不妨碍他心境的悠闲，饮酒赋诗，自有不可多得的乐趣。这几句也和前面“传”的部分相呼应。赞语以“无怀氏之民欤?葛天氏之民欤?”结束，说五柳先生虽生活在后世，但他的精神却徜徉于上古帝王无怀氏、葛天氏的淳朴时代，则其为人行事之超然绝俗也就不足为怪了。两句话用或然语气表示肯定，尤为妙绝，使全篇神韵飘然而远。

这句话的意思是，如果（广告的）内容仅仅限定在给出信息而已，那么广告会是很枯燥无味的，没有人会关注这种广告。这种广告即便不会完全不可能成功，它本身也是很难达到做广告的目的的，因为（对于一个广告而言，）即使是一个细节，比如改变一下衣服的颜色，都应该是很吸引人的。这句话中，两个破折号中间的内容是补充性质的，把它们去掉，就留下整个句子的主要内容。它是一个条件状语从句。    主句是advertising would be so boring that no one would pay any attention，它包含一个由so···that(如此···以致于)引导的结果状语从句。    从句是If its message were confined merely to information，这里的its中的it指的就是主句的主语advertising（广告）。这个句子是一个被动语态句，be confined to 表示“被限定在···”。merely表示“仅仅”。    整个句子的主干是个标准的条件状语从句形式，即，主句用将来时，从句用一般时。再来说一下两个破折号中的补充内容。这是一个由for引出的表示原因的并列句，for译为“因为”即可。    前半句and that in itself would be difficult if not impossible to achieve中，that是主语，指广告内容message；in itself是一个短语，表示“本身，本质上”；if not impossible，表示“如果不是不可能”，双重否定表示肯定，这里可以理解为插入语；be difficult to achieve这个短语的意思是“很难达到目的”。前半句的意思就可以理解为“这种广告即便不会完全不可能成功，它本身也是很难达到做广告的目的的”。    后半句for even a detail such as the choice of the colour of a shirt is subtly persuasive中，主语是a detail（细节），is后面是表语，它们是后半句话的主要内容。such as后面举了表示detail的一个例子，subtly指“隐隐约约地”，persuasive“有说服力的”。

The notion that learning should have in it an element of inspried play would seem to the greater part of the academic establishment merely silly, but that is nonetheless the case.认为学习应该具有启发性游戏元素的观念在学术机构中似乎只是愚蠢，但事实仍然如此。

这里的that不是定语从句，that是指示代词，代指前面的句子，也就是itsmessagewereconfinedmerelytoinformation这句话。andthatinitsef是指”这件事情本身“。

这里的用法属于当主句和从句主谓一致时，从句可省略主语和BE动词 adj to do应该是定语

你好！delight是动词和名词这里要用个形容词所以用delighted我的回答你还满意吗~~