ot2

ggplot2是R语言第三方可视化扩展包，在某种程度上它基本代替了R可视化。该包是RStudio首席科学家Hadley Wickham读博期间的作品，它强大的画图逻辑使得它称为R最流行的包之一。更多知识分享请到 https://zouhua.top/ 。 ggplot2 is based on the grammar of graphics, the idea that you can build every graph from the same few components: a data set, a set of geoms—visual marks that represent data points, and a coordinate system。 To display data values, map variables in the data set to aesthetic properties of the geom like size, color, and x and y locations aesthetic map variables in data to graphic properties. mappings control the relationship between data and graphic properties. Aesthetic mapping means "something you can see" Each type of geom accepts only a subset of all aesthetics-refer to the geom help pages to see what mappings each geom accepts. Aesthetic mappings are set with the aes() function. scales map values in the data space to values in the aesthetic space(color, size, shape ...). scales are reported on the plot using axes and legends. Control aesthetic mapping. Scales are modified with a series of functions using a scale_<aesthetic>_<type> naming scheme The following arguments are common to most scales in ggplot2: geometric objects are the actual marks we put on a plot A plot must have at least one geometric object, and there is no upper limit. adding a geom by using the + operator. It"s often useful to transform your data before plotting, and that"s what statistical transformations do. Every geom function has a default statistic: The ggplot2 theme system handles non-data plot elements such as Built-in themes include:

slot1 和 slot2 是inter 奔2奔3时代的接口并不象现在的cpu是正方型针脚的，而是长条型用金手指接口，有点象游戏机卡带的形式。slot1用于 奔腾2奔腾3和早期的赛扬，后来因为成本高赛扬改用socket370了slot2和slot1是同时代的，主要用于高端服务器的P2至强（xeon）cpu

vivo T2x很不错的，这是主要参数介绍，可自行对比查看:操作系统：基于Android 12开发的OriginOS Ocean屏幕：6.58英寸，分辨率2408×1080拍照：后置5000万像素超高清主摄+200万微距镜头，前置1600万像素处理器：天玑1300 八核 3.0GHz×1+2.6GHz×3+2.0GHz×4外观尺寸：163.87mm×75.33mm×9.21mm电池容量：6000mAh（典型值），不可拆卸电池重量：约202.8gSIM卡规格：双Nano卡网络支持：联通电信2G、3G、4G、5G；移动2G、4G、5G；广电4G、5G机身内存：6GB+128GB、8GB+128GB/256GB连接：Type-C接口、双频WiFi、蓝牙5.2、GPS、OTG感应器：接近感应器、光敏感应器、陀螺仪、电子罗盘、重力感应器。

vot2018lt数据集怎么下载方法：1、打开任意搜索引擎。2、键入“vot2018lt数据集”点击搜索。3、找到相关资料点击所写链接即可下载。

Github : https://github.com/ChaselX/springboot-swagger2-offline-api-doc Gitee : https://gitee.com/chasel96/springboot-swagger2-offline-api-doc 个人觉得 旧版的配置简单许多 ，新版的配置按照官方demo的配置来做还是复杂了很多 配置到Springboot项目中以后，在项目打包的时候便会通过单元测试在指定的目录生成被 官方 称为staticdocs的离线文档 该篇博文引用的依赖都要引入，Spring Rest Docs的依赖spring-restdocs-mockmvc，离线文档的依赖springfox-staticdocs，因为要在单元测试的时候生成文档，所以需要再加测试相关的spring-boot-starter-test。 asciidoctor-maven-plugin 插件会把Asciidoc格式文件转成HTML5格式输出。 这个类包含两个方法，TestApi()是用来生成例子，test()用来生成Asciidoc的文档。生成例子用到了spring-restdocs-mockmvc，每一个API都要进行单元测试才能生成相应的文档片段（snippets），生成的结果如图： 生成完整的Asciidoc文档用到了 Swagger2MarkupConverter ，第一步先获取在线版本的文档并保存到文件 swagger.json 中，第二步把 swagger.json 和之前的例子snippets整合并保存为Asciidoc格式的完整文档。生成结果如图： 通过配置类定义一些文档相关的信息 路径：项目名/docs/asciidoc/index.adoc 利用前面配置的maven插件，只需要执行打包就可以生成相应的文档，如图： 该篇博文引用的依赖都要引入，Spring Rest Docs的依赖spring-restdocs-mockmvc，离线文档的依赖springfox-staticdocs，因为要在单元测试的时候生成文档，所以需要再加测试相关的spring-boot-starter-test。 asciidoctor-maven-plugin 插件会把Asciidoc格式文件转成HTML5格式输出。 这个类包含两个方法，TestApi()是用来生成例子，createSpringfoxSwaggerJson()用来生成Asciidoc的文档。生成例子用到了spring-restdocs-mockmvc，每一个API都要进行单元测试才能生成相应的文档片段（snippets），生成的结果如图： 生成完整的Asciidoc文档用到了 Swagger2MarkupConverter ，第一步先获取在线版本的文档并保存到文件 swagger.json 中，第二步把 swagger.json 和之前的例子snippets整合并保存为Asciidoc格式的完整文档。生成结果如图： 通过配置类定义一些文档相关的信息 在resources目录下创建一个名为logback.xml的配置文件，使用LogstashEncoder作为Default Log Encoder 路径：项目名src/docs/asciidoc/index.adoc 利用前面配置的maven插件，只需要执行打包就可以生成相应的文档，如图：

火山图（volcano plot） 是散点图的一种，它将统计学中的显著性度量和变化幅度相结合，从而能够帮助我们快速直观地识别那些变化幅度较大且具有统计学意义的对象。本篇文章将简单介绍应用ggplot2进行火山图的绘制，当然这肯定是不够放在文章上面的，相关的细节调整还需要进行个性化的学习。 前面提到火山图可以将统计学中的显著性度量和变化幅度相结合，这里的显著性度量为相应的统计学检验的置信度参数，例如t检验；而变化幅度一般呈现为比例，即fold change。但是我们一般在进行火山图的绘制时会对这两个值进行相应的转换：将显著性度量参数P-Value转换为-log10(P_Value)，将变化幅度fold change转换为log2(fold_change)。同时，Adjust P_Value为数据显著性参数，这个值来自于对P_Value的校正，防止出现假阳性和假阴性，我们一般会使用Adjust P_Value而不是P_Value。这样的转换使得这两个值越大，相应的对象也就差异越显著。 本次的测试数据可通过留言获取，这里仅展示部分： 可以看到，这个数据当中log2(fold_change)已经天然存在，Adjust P_Value也已经存在，只不过需要我们进行-log10的转换。 绘制火山图： 注意，在这里我们的绘制思路稍显不同，我们是充分利用了ggplot2的图层优势，将整个图分成了四个部分进行绘制（ 就是4个geom_point() )，这是非常有用的。同时我们也通过 labs() 函数个性化调整了横纵坐标的名称。最后通过 geom_vline() 和 geom_hline() 添加了横竖线。最终成图如下： 最终成图如下： 今天又是摸鱼的一天！

总结来说有以下几点：ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。==================================================================1、ggplot2的逻辑。ggplot2的逻辑在我看来其实是真正实现了一个图层叠加的概念：一句语句代表一张图，然后再有最小的单元图层。这个与其他命令式的绘图完全不同，来做个比较：#这是基于graphic包里例子x <- rnorm(100,14,5)y <- x + rnorm(100,0,1)plot(x,y)text(13,20, expression(x[1] == x[2]))输出的图是这样的：我们可以看到这种绘图方式实际上是按命令添加的，以plot开始，可以以任何方式结束，每加上一个元素，实际上都是以一句单独的命令来实现的。这样做的缺点就是，其实不符合人对于画图的一般认识。其次，就是，我们没有一个停止绘图的标志，这使得有时候再处理的时候就会产生一些困惑。优势其实也有，在做参数修改的时候，我们往往可以很方便地直接用一句单独的命令修改，譬如对于x轴的调整，觉得不满意就可以写命令直接调整。而ggplot2则意味着要重新作图。再来看ggplot2的代码：x <- rnorm(100,14,5) y <- x + rnorm(100,0,1) ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图 geom_point(color = "darkred") + #添加点 annotate("text",x =13 , y = 20,parse = T, label = "x[1] == x[2]") #添加注释画出的结果如下：我们可以发现，ggplot的绘图有以下几个特点：第一，有明确的起始（以ggplot函数开始）与终止（一句语句一幅图）；其二，图层之间的叠加是靠“+”号实现的，越后面其图层越高。其次就是对于分组数据的处理，其实这方面，lattice已经做得很好了，不过我会在后面更仔细地叙述ggplot2是怎么看分组数据的绘图的。2. ggplot2的要素我们这里不谈qplot（quickly plotting）方法，单纯谈ggplot方法。不谈底层的实现思想，我们简单地理解，ggplot图的元素可以主要可以概括如下：最大的是plot（指整张图，包括background和title），其次是axis（包括stick，text，title和stick）、legend（包括backgroud、text、title）、facet这是第二层次，其中facet可以分为外部strip部分（包括backgroud和text）和内部panel部分（包括backgroud、boder和网格线grid，其中粗的叫grid.major，细的叫grid.minor）。大致见下图，这部分内容的熟悉程度直接影响到对于theme的掌握，因此希望大家留心。3. ggplot2图层以及其他函数的分类好了，现在把这些理念的东西讲完了之后，下面来理解ggplot2里的绘图命令。ggplot2里的所有函数可以分为以下几类：用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等）初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）按变量组图（facet_等）真正的绘图命令（stat_，geom_，annotate），这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。微调图型：严格意义上说，这一类函数不是再实现图层，而是在做局部调整。scale_：直译为标尺，这就是与aes内的各种美学（shape、color、fill、alpha）调整有关的函数。guides：调整所有的text。coord_：调整坐标。theme：调整不与数据有关的图的元素的函数。4. 绘图第一步：初始化。ggplot2风格的绘图的第一步就是初始化，说白了就是载入数据空间、选择数据以及选择默认aes。p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))data就是载入你要画的数据所在的数据框，指定为你的绘图环境，载入之后，就可以免去写大量的$来提取data.frame之中的向量。当然，如果你的数据都是向量，也可不指定，但是要在申明中标注data = NULL，不然就会得到不必要的报错。第二个是重头戏，即aes，是美学（aesthetic）的缩写。这是在ggplot2初学者眼里最不能理解的东西，甚至很多老手也会在犹豫，什么时候要把参数写在aes里，什么时候要写在aes外。我们做一个简单的，不非常恰当的解释：任何与数据向量顺序相关，需要逐个指定的参数都必须写在aes里。这之后我们会进一步解释，现在我们初始化的时候，最好只是把关于位置的x和y指定一下就好。第二部，绘制图层。很多人在解释ggplot2的时候喜欢说，ggplot2绘图有两种函数，一类是geom_，绘图用的；一类是stat_，统计变换用的。这样说不是不对，只是很不恰当，很多人就会问出一些问题，比如，统计变换竟然是做运算用的，为什么可以用来画图？为什么stat_bin和geom_histgram画出来的图是一样，竟然一样，为什么要重复？事实上，任何一个ggplot2图层都包括stat和geom俩部分，或者说两个步骤（其实还包括position）。 而stat_identity则表示不做任何的统计变换。我们来举个例子，还是上面的代码，为了更直观，我在此作了修改：x <- c(rnorm(100,14,5),rep(20,20)) y <- c(rnorm(100,14,5) + rnorm(100,0,1),rep(20,20))ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图 geom_point(color = "darkred")做出的图如下：我们查看码源，就知道geom_point的默认stat是identity，即不做任何统计变换：> geom_pointfunction (mapping = NULL, data = NULL, stat = "identity", position = "identity", na.rm = FALSE, ...) { GeomPoint$new(mapping = mapping, data = data, stat = stat, position = position, na.rm = na.rm, ...)}<environment: namespace:ggplot2>大家可以发现，我在（20，20）这个点的数据事实上是有20个的，但由于没做统计转换(20,20)这个点被画了20次，因此我们理论上看到的点其实是最后一次画的那个点。可能这不够直观，没关系，我们调整一下透明度到10%：ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图 geom_point(color = "darkred",alpha = 0.1)得到如下图：这样应该就很明显了，由于(20,20)点被画了20次，所以透明度会叠加为20*10% = 200%实际只展现100%。我们现在就使用坐标转换来重新画这个图：ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图geom_point(color = "darkred",stat = "sum")好了，解释一下，stat_sum实际的意思就是按照某一点占所有点出现频率然后换算成大小来作图，因此，以上代码就可以得到下面这张图，因为(20,20)这个点出现频率为20/120=16.667%：好了，我们可以发现了，一个单纯的geom_point里面也是带有stat_的，因此，其实geom_和stat_实际上是一回事。可能你会问了，那照我的说法，以上这幅图用的是geom_point里的一个参数，而不是再用stat_sum，这是一回事吗？bingo！这个问题相当好，的确，按照以上的推理，应该存在一种以stat_sum作为主函数的方法来绘制这幅图，搞不好，里面还有个参数geom，要设置成“point”。我们来实践一下吧：ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图 stat_sum(color = "darkred",geom = "point")尼玛，还真可以，还长得一模一样。现在就讲通了，对于有过经验的同学现在应该重新修正这个观点——stat_和geom_是两种绘图方法。这是错的，其实它们是ggplot2每一个图层绘制都必须有的，是一个图层的一体两面。在这一步之中，我们也要回到我们在第一步时出现的问题，aes到底是什么？为什么说任何与数据向量顺序相关，需要逐个指定的参数都必须写在aes里？什么时候color、shape、size、fill写外面，什么时候写里面？aes实际上做的是将aes里的向量的顺序逐个地绘制。譬如以下代码（转自geom_point帮助文档中的实例）：p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) #<---- code 1p + geom_point(aes(colour = qsec)) #<---- code 2结果是：我们来分析一下ggplot2是怎么作图的。首先，我们来看一下mtcars这个数据集长什么样：> head(mtcars) mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carbMazda RX4 21.0 6 160 110 3.90 2.620 16.46 0 1 4 4Mazda RX4 Wag 21.0 6 160 110 3.90 2.875 17.02 0 1 4 4Datsun 710 22.8 4 108 93 3.85 2.320 18.61 1 1 4 1Hornet 4 Drive 21.4 6 258 110 3.08 3.215 19.44 1 0 3 1Hornet Sportabout 18.7 8 360 175 3.15 3.440 17.02 0 0 3 2Valiant 18.1 6 225 105 2.76 3.460 20.22 1 0 3 1code 1: ggplot首先载入了这个mtcars的集合，然后指定给了mpg作为其x坐标位置，wt为y坐标位置。code 2: 指定了qsec作为其染色的标准（分组），qsec为numeric变量，因此，应该选择连续型的标尺，而不是分组染色。然后开始绘制，读取mtcars$mpg[1]、mtcars$wt[1]，确定位置，然后为其染成mtcars$qsec[1]颜色；再绘制第二点。。。因此，aes里的美学特征其实就是按照向量顺序指定每个位置的美学特征，大家可以比较tapply函数的写法。好了，现在问题就来了。我想为所有点的颜色都染成绿色，怎么办？其实很简单，如果不需要指定这么一个染色的顺序，而选择将整个图层染成一种颜色，则只需要将color写在aes外：p + geom_point(color = "green") 哦，怪不得写在aes里染出来的颜色不是绿色，但为什么写到里面就不可以了，为了写到里面，然出来的是粉色？好了，我们再来分析一下把color = "green"写到了aes里，到底发生了什么。p + geom_point(aes(colour = "green"))首先，数据的初始化跟上面那个例子是相同的。然后，因为color放到了aes里，于是ggplot开始搜索mtcars里面的向量了，发现没有叫"green"的，然后又找了global，也没有。于是，ggplot就开始把它认作了一个新的向量。等等，有个问题，我要按照这个向量来分别染色，而事实上，这个向量长度为1，怎么办？ggplot就先把他展开成了factor(rep("green",nrow(mtcars)),levels = unique("green"))，bingo！现在开始染色了。啊第一个数据mtcars$mpg[1]、mtcars$wt[1]，其颜色变量是"green",因子水平是1，染成默认调色第一种，哦，就是这个蛋蛋的粉红色；再染第二个，还是"green"，因子水平也是1，染成蛋蛋的粉红色；... 终于完成了，咦？怎么都是蛋蛋的粉红色。通过举了这个染色的例子大家应该都弄懂了，aes到底在干什么了。其他的美学特征其实也是完全一致的。只是需要解释group=1的意思就是说不做分组来进行绘图。什么？还是搞不清该放aes里面还是外面？那就记着想统一整个图层时就放到aes外，想分成不同组调整，并且已经有一个与x、y长度一致的分组变量了，那就放到aes里。在这一步里，还要要说的就是我们要讲的是ggplot2大致内置了哪些图：点（point, text）：往往只有x、y指定位置，有shape但没有fill线(line,vline,abline,hline,stat_function等)：一般是基于函数来处理位置射(segment)：特征是指定位置有xend和yend，表示射线方向面(tile, rect)：这类一般有xmax,xmin,ymax,ymin指定位置棒(boxplot,bin,bar,histogram)：往往是二维或一维变量，具有width属性带(ribbon,smooth):透明是特征是透明的fill补：包括rug图，误差棒(errorbar,errorbarh)然后，就是按照你的需要一步步加图层了（使用“+”）。第三部，加注释。所有注释的实现都是通过annotate函数实现的，其实annotate就是一个最简单的geom_单元，它一次只添加一个位置上的图形（可以通过设置向量来实现同时绘制多个图形，但这个理念和注释的理念有所偏差）。annotate的geom就是指定注释的类型，其属性按照geom的不同而发生变化。第四步，调整。这里的调整主要是使用微调图形这大类的函数做美学特征、坐标轴、标题、绘图主题的调整。这部分也就是继承了命令式作图的思想，使ggplot2的灵活性增加。如何搜索你要用什么美学特征调整函数，其实就是按照美学特征的名字来，例如，你要调整的是fill，就找scale_fill_之后就有一些不同的染色方法（关于色彩，如果有时间还会添加相关知识）；调整的是横坐标标尺，就找scale_x_然后后面跟上你的横坐标类型；其他雷同。在调整主题这方面，值得褒奖的是，theme函数其实最妙的地方是将对于数据相关的美学调整和与数据无关的美学调整分离了。譬如说，我们要改变x轴的颜色，或者panel的底色，这个其实与数据处理无关，这种分离就会使得我们可以如此流程化地操作作图，而不需要在考虑数据的时候还要关注到与数据无关的美学参数。有人有时候会觉得ggplot2很奇怪的地方就是为什么调整legend的时候，有时要用scale_，有时又要用theme，其实这都是对于ggplot2这个设计理念的不理解，作者的设计思路是要将数据处理与数据美学分开，数据美学与数据无关的调整分开。其次，theme函数采用了四个简单地函数来调整所有的主题特征：element_text调整字体，element_line调整主题内的所有线，element_rect调整所有的块，element_blank清空。这种设计相当地棒。由此，一个极具诚意的作图应该长成下面这个样子：ggplot(data = , aes(x = , y = )) + geom_XXX(...) + ... + stat_XXX(...) + ... + annotate(...) + ... + scale_XXX(...) + coord_XXX(...) + guides(...) + theme(...)5. ggplot2的一些缺点公式支持不好，自带的plotmath公式无法满足很多需求无法针对多个legends进行调整效率不高，绘图速度较慢，这也表示二次开发的可能性不高++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++以上是使用的心得，希望对大家有用。主要是在理念上解释一些容易产生困惑的问题。

总结来说有以下几点：ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数，使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中。==================================================================1、ggplot2的逻辑。ggplot2的逻辑在我看来其实是真正实现了一个图层叠加的概念：一句语句代表一张图，然后再有最小的单元图层。这个与其他命令式的绘图完全不同，来做个比较：#这是基于graphic包里例子x <- rnorm(100,14,5)y <- x + rnorm(100,0,1)plot(x,y)text(13,20, expression(x[1] == x[2]))输出的图是这样的：我们可以看到这种绘图方式实际上是按命令添加的，以plot开始，可以以任何方式结束，每加上一个元素，实际上都是以一句单独的命令来实现的。这样做的缺点就是，其实不符合人对于画图的一般认识。其次，就是，我们没有一个停止绘图的标志，这使得有时候再处理的时候就会产生一些困惑。优势其实也有，在做参数修改的时候，我们往往可以很方便地直接用一句单独的命令修改，譬如对于x轴的调整，觉得不满意就可以写命令直接调整。而ggplot2则意味着要重新作图。再来看ggplot2的代码：x <- rnorm(100,14,5) y <- x + rnorm(100,0,1) ggplot(data= NULL, aes(x = x, y = y)) + #开始绘图 geom_point(color = "darkred") + #添加点 annotate("text",x =13 , y = 20,parse = T, label = "x[1] == x[2]") #添加注释画出的结果如下：我们可以发现，ggplot的绘图有以下几个特点：第一，有明确的起始（以ggplot函数开始）与终止（一句语句一幅图）；其二，图层之间的叠加是靠“+”号实现的，越后面其图层越高。其次就是对于分组数据的处理，其实这方面，lattice已经做得很好了，不过我会在后面更仔细地叙述ggplot2是怎么看分组数据的绘图的。2. ggplot2的要素我们这里不谈qplot（quickly plotting）方法，单纯谈ggplot方法。不谈底层的实现思想，我们简单地理解，ggplot图的元素可以主要可以概括如下：最大的是plot（指整张图，包括background和title），其次是axis（包括stick，text，title和stick）、legend（包括backgroud、text、title）、facet这是第二层次，其中facet可以分为外部strip部分（包括backgroud和text）和内部panel部分（包括backgroud、boder和网格线grid，其中粗的叫grid.major，细的叫grid.minor）。大致见下图，这部分内容的熟悉程度直接影响到对于theme的掌握，因此希望大家留心。3. ggplot2图层以及其他函数的分类好了，现在把这些理念的东西讲完了之后，下面来理解ggplot2里的绘图命令。ggplot2里的所有函数可以分为以下几类：用于运算（我们在此不讲，如fortify_，mean_等）初始化、展示绘图等命令（ggplot，plot，print等）按变量组图（facet_等）真正的绘图命令（stat_，geom_，annotate），这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。微调图型：严格意义上说，这一类函数不是再实现图层，而是在做局部调整。scale_：直译为标尺，这就是与aes内的各种美学（shape、color、fill、alpha）调整有关的函数。guides：调整所有的text。coord_：调整坐标。theme：调整不与数据有关的图的元素的函数。4. 绘图第一步：初始化。ggplot2风格的绘图的第一步就是初始化，说白了就是载入数据空间、选择数据以及选择默认aes。p <- ggplot(data = , aes(x = , y = ))data就是载入你要画的数据所在的数据框，指定为你的绘图环境，载入之后，就可以免去写大量的$来提取data.frame之中的向量。当然，如果你的数据都是向量，也可不指定，但是要在申明中标注data = NULL，不然就会得到不必要的报错。第二个是重头戏，即aes，是美学（aesthetic）的缩写。这是在ggplot2初学者眼里最不能理解的东西，甚至很多老手也会在犹豫，什么时候要把参数写在aes里，什么时候要写在aes外。我们做一个简单的，不非常恰当的解释：任何与数据向量顺序相关，需要逐个指定的参数都必须写在aes里。这之后我们会进一步解释，现在我们初始化的时候，最好只是把关于位置的x和y指定一下就好。第二部，绘制图层。很多人在解释ggplot2的时候喜欢说，ggplot2绘图有两种函数，一类是geom_，绘图用的；一类是stat_，统计变换用的。这样说不是不对，只是很不恰当，很多人就会问出一些问题，比如，统计变换竟然是做运算用的，为什么可以用来画图？为什么stat_bin和geom_histgram画出来的图是一样，竟然一样，为什么要重复？事实上，任何一个ggplot2图层都包括stat和geom俩部分，或者说两个步骤（其实还包括position）。 而stat_identity则表示不做任何的统计变换。

EncSpot Pro v2.0 build 397，附带注册码 下载地址：http://www.crsky.com/soft/1959.html

　　slot-1端烧录卡其实就是插在NDS卡槽上的（窄的那个），一般是NDS游戏用。　　slot-2端烧录卡插在GBA卡槽上（最新的DSI没有），用来运行GBA游戏，或是对slot-1端烧录卡的扩展。　　玩DS游戏的话只需买slot-1端烧录卡就行了，一般用SD卡来存储内容。要在DS上玩GBA游戏，暂时只能买slot-2端烧录卡。

不能，先保肝，再抗结核治疗，2倍以上

“绘图函数里的stat参数表示对样本点做统计的方式，默认为identity，表示一个x对应一个y，同时还可以是bin，表示一个x对应落到该x的样本数。”说白了就是，identity提取横坐标x对应的y值，bin提取横坐标x的频数。资料来源：http://www.cnblogs.com/muchen/p/5279727.html下面是R帮助中的说明：“If you have presummarised data, use <code>stat="identity" to turn off the default summary. Sometimes, bar charts are used not as a distributional summary, but instead of a dotplot. Generally, it"s preferable to use a dotplot (see geom\_point) as it has a better data-ink ratio. However, if you do want to create this type of plot, you can set y to the value you have calculated, and use stat="identity".”

浏览器。浏览器是用来检索、展示以及传递Web信息资源的应用程序，能够搜索下载安装包的方式安装软件，所以djipilot2浏览器可以下载。DJIPilot2App能够自行下载并升级遥控器与飞行器固件。

(2).XD作为网络用语，也可以解释为：兄弟。例如：XD们，给介绍几款好玩的游戏。Orz(OT2)Orz，又称作失意体前屈，是一种源自于日本的网路象形文字(或心情图示)，并且在2004年时在日本、台湾、大陆与香港俨然已经成为一种新兴的网路文化。失意体前屈，原本指的是网路上流行的表情符号：＿|￣|○。看起来像是一个人跪倒在地上，低着头，一副“天啊，你为何这样对我”的动作，虽然简单却很传神。在初期的时候，并没有人对这个符号起个名字，“失意体前屈”也是后来才出现的，据说是某个餐厅的座垫上绣着这五个字，至于再之前又是谁想到的，就不可考了。后来，又有人发现，用简单的三个英文字也可以表现这个动作，于是Orz就开始流行了。后来，更有Orz的日志软体、日志网站！这种文字可以写作Orz、oro、Or2、On_、Otz、OTL、sto、Jto、○|￣|_等，但其中以“Orz”最为常用；并有混合型，表示无可奈何的“囧rz”。原始用意带有“悔恨”、“悲愤”、“无力回天”等的含意，最明显的用法就是在于被甩(失恋)的时候。

随便挂个螺纹档，用手转动卡盘一圈，百分表打在工件平面上，看看转动一圈时百分表走的距离。转的时候间隙要排除。

1、美元和大宗商品的关系在统计学上，美元和大宗商品价格存在负相关关系。大宗商品可以理解为一种能与美元交换的货币，当人们担忧需求萎缩而抛售商品换回美元的时候，美元的需求增加促使其升值；当人们积极以美元回商品的时候，美元供给的增加加大了贬值的压力。美元作为世界贸易往来中最重要的货币，相对于其他货币的价格波动对整个世界经济体系和行业景气产生着重大的影响。　商品的价格和美元之间会有一种自我加强的关系，将商品价格和美元之间的相关性放大，当预期美元下跌的时候，人们便开始预期商品将要上涨，进而会抛售美元，购买商品；同时，这一过程强化了商品上涨的预期，增加了需求，增大了美元的供给。2、原油和农产品的关系伴随着国际原油价格的高位运行，全球各国的生物能源需求异常强劲，然而生物质能源的生产全部是靠农产品做原料，这样农产品的价格变化就与原油价格的涨跌保持高度相关性。众所周知原油价格的波动，不仅受到供求关系的影响，还受世界各经济体相互间利益之争的影响，往往人为干涉比供求关系对价格影响更深，这样原油价格运行就更加难以把握。3、QE3、OT2对美元指数的影响美元指数上涨，说明美元与其他货币的的比价上涨也就是说美元升值，那么国际上主要的商品都是以美元计价，那么所对应的商品价格应该下跌的。美元升值对本国的整个经济有好处，提升本国货币的价值，增加购买力。但对一些行业也有冲击，比如说，出口行业，货币升值会提高出口商品的价格，因此对一些公司的出口商品有影响。若美指下跌，则相反 QE3指增加市场上的美元流动性，从而增加投资者的通货膨胀预期，并事实上引发通货膨胀。OT2，则是没有增加市场流动性，只是延迟收紧市场上的流动性。 否定QE3，只推出OT2，全球的通胀预期大幅降低，通货紧缩预期大幅提高。全球股市和资产价格暴跌是必然的结果。

OT：Operation Transformation，操作转换，协同技术中用来保持不同的数据副本一致性的一种方法。在不同的终端，根据操作顺序的不同，对操作进行调整，以保持数据一致性。

OT1是班次维护中的班次类型设置为“工作日”的情况下，职员在考勤起始日期内的加班时间之和；

1、调休是指不是按正常的工作日休息日来安排工作和休息，而是把工作日和休息日的时间进行个性化的调整。2、举个例子：正常的工作是是周一到周五，休息日是周六、周日。但是可以调整为周三到周日工作，周一周二休息

OT2.5-5 OT2.5-6 OT2.5-8，国产OT,OT2.5-5OT2.5-6OT2.5-8，国产OT,UT，圆形线耳，冷压端头，圆形冷压接线头，电缆接线头，圆形端子，电缆接线头

指美联储推出的4000亿美元的第二次扭曲操作()，以OT2取代市场此前预期的QE3。美联储本次扭曲操作的具体措施是，在2012年6月底之前购买4000亿美元的6年期至30年期国债，而同期出售规模相同的3年期或更短期国债，该措施将推低长期利率及与之相关的按揭贷款等利率，不会导致美联储资产负债表扩大，从而避免了推高通胀，但该举措可能导致短期利率上扬，因此与2013年年中前维持极低利率的承诺有一定冲突，而在长期利率已经处于低位时进一步下跌的空间也可能有限。

Orz(OT2) Orz，又称作失意体前屈，是一种源自于日本的网路象形文字(或心情图示)，并且在2004年时在日本、台湾、大陆与香港俨然已经成为一种新兴的网路文化。 失意体前屈，原本指的是网路上流行的表情符号：＿|￣|○。看起来像是一个人跪倒在地上，低着头，一副“天啊，你为何这样对我”的动作，虽然简单却很传神。 在初期的时候，并没有人对这个符号起个名字，“失意体前屈”也是后来才出现的，据说是某个餐厅的座垫上绣着这五个字，至于再之前又是谁想到的，就不可考了。 后来，又有人发现，用简单的三个英文字也可以表现这个动作，于是Orz就开始流行了。后来，更有Orz的日志软体、日志网站！ 这种文字可以写作Orz、oro、Or2、On_、Otz、OTL、sto、Jto、○|￣|_等，但其中以“Orz”最为常用；并有混合型，表示无可奈何的“囧rz”。原始用意带有“悔恨”、“悲愤”、“无力回天”等的含意，最明显的用法就是在于被甩(失恋)的时候。

你这是白卡的硬解，没有锁，随便刷。

g2plot2坐标轴刻度间距Apifox=Postman+Swagger+Mock+JMeterG2Plot呈现给用户的是一套提炼自企业级产品的视觉语言和设计规范。另外对图表的整体视觉样式进行了优化，并针对每一个图表自身的特点，沉淀出一套最佳配置，保证用户能够通过最少的配置制作出优雅，标准的图表。在现实的图表应用场景中，一个棘手的难题是图表的展示空间往往不是足够显示图表的数据量，造成极值情况下文本的重叠遮挡，内容无法自适应，内容裁剪等问题。性设计的思想，在图表的信息密度过高时，对图表辅助信息进行抽稀，保证图表主要信息的展示和基本突出性。

同样的地图有好几个名字，iceworld有：fy_iceworld 、17_iceworld 、！17_iceworld 、！！！17_iceworld 、！！！！fy_iceworld 、！fy_iceworld 、17-iceworld 、！17-iceworld 等等。 只有对应地图名的.pwf(bot路点），才能有bot。 实在不行，自己动手做吧！ 方法：首先进入没机器人的地图，打开控制台（ESC下面的那个“~”）。先输入waypoint on,回车，再输入pathwaypoint on,回车，然后输入autowaypoint on,回车，退出控制台。在地图上走一遍，走完后选另一方，再在地图上走一遍。走完后，打开控制台，输入waypoint save nocheck（这个前面最好再输入waypoint off),回车。退出游戏回到桌面，再玩那张地图时，进入后就有机器人了。 技巧：制作机器人路点不能有三角形（总之，不要转圈）的。冲着两个方向走的路点不能连起来。最好形成一个条状的。上下楼梯时，别让上楼梯的路点挨着下楼梯的路点太近。可以在某一个地方蹲一下做它的.pxp文件（BOT蹲点）。save完了以后，觉的不合适，在某盘：SierraCounter-StrikecstrikePODBotWPTDefault 里把它删掉，从做一个。 还有iceworld是最好做bot的地图，那让bot的路点成一个放倒的“王”字形，即可！！！

你要问什么，这是翻译区

先移出spring-boot-starter-jdbc中的tomcat-jdbc依赖 再引用 后再配置文件中配置常用参数 spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource 指定Springboot的datasource 常u2f64配置 官网

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我有碟片~呵呵~偶们素忠实地白饭~

只要是手机上的功能的话,开启之后肯定不会损害手机的,因为是手机里面的自带功能,所以的话这个事根本不会损害一点点手机的，所以hotspot20开。

Hotspot 2.0是什么?什么是Hotspot 2.0Hotspot 2.0是由 Wi-Fi 联盟成员制定的一项规范，可极大地方便用户安全连接到Wi-Fi网络，而且可通过安全连接、自动化和符合用户与运营商策略有效地复制移动电话体验，从而实现不同Wi-Fi网络间的漫游。其发展背后蕴含着巨大的多行业能量,如Passpointu2122 项目下的Wi-Fi联盟(WFA)认证，无线宽带联盟(WBA)等组织的互操作性等。借助Hotspot 2.0，可通过网络互联实现高效随机Wi-Fi接入点的大规模网络。因此，用户可在几乎任何位置的Wi-Fi网络间移动时享受无缝体验。为此，要通过对Wi-Fi连接程序的全面革新来实现。Hotspot 2.0可完全自动化连接过程，同时采用高级加密标准(AES)提供空中链路加密(WPA2)。Hotspot 2.0 (又称为Passpoint认证)接入点与控制器已由各地主要基础设施供应商推出一年之久。三星、苹果等厂商最近推出了支持全新Hotspot 2.0的智能手机，全球知名厂商现在一致瞄准盈利目标——直接应对许多运营商的担忧，即：在如此多免费网络的情况下，如何利用Wi-Fi创造利润业界分析师Chetan Sharma称，去年美国大约90%的平板依靠Wi-Fi上网，而不是3G移动宽带，将完全分散的高速Wi-Fi数据访问集成到统一的高速网络中，人们会乐意为之付费，通过建立这样一个热点漫游联盟，所谓盆满钵满也就是水到渠成的事情了。Hotspot 2.0正是实现的关键所在。

Hotspot 2.0(HS 2.0)由WiFi联盟和无线宽带联盟开发，旨在实现移动网络和WiFi网络之间的无缝流量切换，它不需要额外的用户注册和验证。其实Hotspot 2.0只是802.11u标准中的一个子项功能——即利用802.11u提供无缝的自动WiFi身份识别和切换，这一个新兴的协议将可帮用户省去了连接到WiFi网络和服务的麻烦和乏味的过程。拓展内容：Hotspot 2.0的出现，意味着我们将可以自动由3G、4G切换到WiFi网络，用户将不用手动发现热点、输入身份验证来获得WiFi。而且从一个网络切换到另一个网络的时候都不会间断, 用户甚至感觉不到。这种无缝认证和交接以及空中传送的安全性，将使得WiFi有如蜂窝网络那般易于使用，并提供一致的用户体验与新增加的WiFi网络速度上的优势，你根本感受不到自己某刻正在连接的是WiFi还是3G网络，完整的实现无所不在的网络乌托邦。参考资料：网易新闻——Hotspot 2.0

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要。 1. 打开个人计算机，之后点击计算机桌面左下角的开始按钮。2. 随后在弹出的开始菜单中点击左侧工具栏中的齿轮标志。3. 进入window设置菜单之后点击中间的网络和Internet按钮。4. 随后打开网络和Internet设置界面，点击左侧工具栏中的WLAN一栏。5. 之后进入WLAN设置界面勾选让我使用联机注册来建立连接。Hotspot 2.0(HS 2.0)由WiFi联盟和无线宽带联盟开发，旨在实现移动网络和WiFi网络之间的无缝流量切换，它不需要额外的用户注册和验证。其实Hotspot 2.0只是802.11u标准中的一个子项功能——即利用802.11u提供无缝的自动WiFi身份识别和切换，这一个新兴的协议将可帮用户省去了连接到WiFi网络和服务的麻烦和乏味的过程。

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ggplot2的提供了海量的默认配色方案和DIY配色选项，根据色彩显示类型一般分为连续型（渐变色）和离散型（差异色）两种。 根据颜色梯度色彩数量划分，共有三类连续型颜色梯度（即渐变色）： 刻度提供的颜色图在颜色和黑白方面在感觉上是一致的，因此色盲也可以感知到所映射的数据的变化。 scale_colour_viridis_d()：discrete scale_colour_viridis_c()：continue 下面4个配色参数的方案来源于colorbrewer.org，主要用于离散变量的分组，但有时在连续变量中也有不俗的表现。scale_colour_brewer()，scale_fill_brewer()，scale_colour_distiller()，scale_fill_distiller() colorbrewer.org的默认配色方案用RColorBrewer::display.brewer.all()查看 scale_colour_brewer(palette = "BrBG") 表示用BrBG默认配色。 关于配色，ggplot2提供了 scale_colour_manual()， scale_fill_manual()函数用于Diy配色。 用 aesthetics指定改变的颜色是哪一个映射，shape = 21是空心圆，可以用fill参数。 此时，在 scale_colour_manual() 中指定应用的映射为fill，则只有fill色彩发生了变化，并生成了一个新的legend。

我来说说吧：1、BGA(ball grid array) 球形触点陈列，表面贴装型封装之一。在印刷基板的背面按陈列方式制作出球形凸点用以 代替引脚，在印刷基板的正面装配LSI 芯片，然后用模压树脂或灌封方法进行密封。也称为凸 点陈列载体(PAC)。引脚可超过200，是多引脚LSI 用的一种封装。 封装本体也可做得比QFP(四侧引脚扁平封装)小。例如，引脚中心距为1.5mm 的360 引脚 BGA 仅为31mm 见方；而引脚中心距为0.5mm 的304 引脚QFP 为40mm 见方。而且BGA 不 用担心QFP 那样的引脚变形问题。 该封装是美国Motorola 公司开发的，首先在便携式电话等设备中被采用，今后在美国有可 能在个人计算机中普及。最初，BGA 的引脚(凸点)中心距为1.5mm，引脚数为225。现在也有 一些LSI 厂家正在开发500 引脚的BGA。 BGA 的问题是回流焊后的外观检查。现在尚不清楚是否有效的外观检查方法。有的认为， 由于焊接的中心距较大，连接可以看作是稳定的，只能通过功能检查来处理。 美国Motorola 公司把用模压树脂密封的封装称为OMPAC，而把灌封方法密封的封装称为 GPAC(见OMPAC 和GPAC)。 2、BQFP(quad flat package with bumper) 带缓冲垫的四侧引脚扁平封装。QFP 封装之一，在封装本体的四个角设置突起(缓冲垫)以 防止在运送过程中引脚发生弯曲变形。美国半导体厂家主要在微处理器和ASIC 等电路中采用 此封装。引脚中心距0.635mm，引脚数从84 到196 左右(见QFP)。 3、碰焊PGA(butt joint pin grid array) 表面贴装型PGA 的别称(见表面贴装型PGA)。 4、C－(ceramic) 表示陶瓷封装的记号。例如，CDIP 表示的是陶瓷DIP。是在实际中经常使用的记号。 5、Cerdip 用玻璃密封的陶瓷双列直插式封装，用于ECL RAM，DSP(数字信号处理器)等电路。带有 玻璃窗口的Cerdip 用于紫外线擦除型EPROM 以及内部带有EPROM 的微机电路等。引脚中心 距2.54mm，引脚数从8 到42。在日本，此封装表示为DIP－G(G 即玻璃密封的意思)。 6、Cerquad 表面贴装型封装之一，即用下密封的陶瓷QFP，用于封装DSP 等的逻辑LSI 电路。带有窗 口的Cerquad 用于封装EPROM 电路。散热性比塑料QFP 好，在自然空冷条件下可容许1.5～ 2W 的功率。但封装成本比塑料QFP 高3～5 倍。引脚中心距有1.27mm、0.8mm、0.65mm、0.5mm、 0.4mm 等多种规格。引脚数从32 到368。 7、CLCC(ceramic leaded chip carrier) 带引脚的陶瓷芯片载体，表面贴装型封装之一，引脚从封装的四个侧面引出，呈丁字形。 带有窗口的用于封装紫外线擦除型EPROM 以及带有EPROM 的微机电路等。此封装也称为 QFJ、QFJ－G(见QFJ)。 8、COB(chip on board) 板上芯片封装，是裸芯片贴装技术之一，半导体芯片交接贴装在印刷线路板上，芯片与基 板的电气连接用引线缝合方法实现，芯片与基板的电气连接用引线缝合方法实现，并用树脂覆 盖以确保可靠性。虽然COB 是最简单的裸芯片贴装技术，但它的封装密度远不如TAB 和倒片 焊技术。 9、DFP(dual flat package) 双侧引脚扁平封装。是SOP 的别称(见SOP)。以前曾有此称法，现在已基本上不用。 10、DIC(dual in-line ceramic package) 陶瓷DIP(含玻璃密封)的别称(见DIP). 11、DIL(dual in-line) DIP 的别称(见DIP)。欧洲半导体厂家多用此名称。 12、DIP(dual in-line package) 双列直插式封装。插装型封装之一，引脚从封装两侧引出，封装材料有塑料和陶瓷两种。 DIP 是最普及的插装型封装，应用范围包括标准逻辑IC，存贮器LSI，微机电路等。 引脚中心距2.54mm，引脚数从6 到64。封装宽度通常为15.2mm。有的把宽度为7.52mm 和10.16mm 的封装分别称为skinny DIP 和slim DIP(窄体型DIP)。但多数情况下并不加区分， 只简单地统称为DIP。另外，用低熔点玻璃密封的陶瓷DIP 也称为cerdip(见cerdip)。 13、DSO(dual small out-lint) 双侧引脚小外形封装。SOP 的别称(见SOP)。部分半导体厂家采用此名称。 14、DICP(dual tape carrier package) 双侧引脚带载封装。TCP(带载封装)之一。引脚制作在绝缘带上并从封装两侧引出。由于利 用的是TAB(自动带载焊接)技术，封装外形非常薄。常用于液晶显示驱动LSI，但多数为定制品。 另外，0.5mm 厚的存储器LSI 簿形封装正处于开发阶段。在日本，按照EIAJ(日本电子机械工 业)会标准规定，将DICP 命名为DTP。 15、DIP(dual tape carrier package) 同上。日本电子机械工业会标准对DTCP 的命名(见DTCP)。 16、FP(flat package) 扁平封装。表面贴装型封装之一。QFP 或SOP(见QFP 和SOP)的别称。部分半导体厂家采 用此名称。 17、flip-chip 倒焊芯片。裸芯片封装技术之一，在LSI 芯片的电极区制作好金属凸点，然后把金属凸点 与印刷基板上的电极区进行压焊连接。封装的占有面积基本上与芯片尺寸相同。是所有封装技 术中体积最小、最薄的一种。 但如果基板的热膨胀系数与LSI 芯片不同，就会在接合处产生反应，从而影响连接的可靠 性。因此必须用树脂来加固LSI 芯片，并使用热膨胀系数基本相同的基板材料。 18、FQFP(fine pitch quad flat package) 小引脚中心距QFP。通常指引脚中心距小于0.65mm 的QFP(见QFP)。部分导导体厂家采 用此名称。 19、CPAC(globe top pad array carrier) 美国Motorola 公司对BGA 的别称(见BGA)。 20、CQFP(quad fiat package with guard ring) 带保护环的四侧引脚扁平封装。塑料QFP 之一，引脚用树脂保护环掩蔽，以防止弯曲变形。 在把LSI 组装在印刷基板上之前，从保护环处切断引脚并使其成为海鸥翼状(L 形状)。这种封装 在美国Motorola 公司已批量生产。引脚中心距0.5mm，引脚数最多为208 左右。 21、H-(with heat sink) 表示带散热器的标记。例如，HSOP 表示带散热器的SOP。 22、pin grid array(surface mount type) 表面贴装型PGA。通常PGA 为插装型封装，引脚长约3.4mm。表面贴装型PGA 在封装的 底面有陈列状的引脚，其长度从1.5mm 到2.0mm。贴装采用与印刷基板碰焊的方法，因而也称 为碰焊PGA。因为引脚中心距只有1.27mm，比插装型PGA 小一半，所以封装本体可制作得不 怎么大，而引脚数比插装型多(250～528)，是大规模逻辑LSI 用的封装。封装的基材有多层陶 瓷基板和玻璃环氧树脂印刷基数。以多层陶瓷基材制作封装已经实用化。 23、JLCC(J-leaded chip carrier) J 形引脚芯片载体。指带窗口CLCC 和带窗口的陶瓷QFJ 的别称(见CLCC 和QFJ)。部分半 导体厂家采用的名称。 24、LCC(Leadless chip carrier) 无引脚芯片载体。指陶瓷基板的四个侧面只有电极接触而无引脚的表面贴装型封装。是高 速和高频IC 用封装，也称为陶瓷QFN 或QFN－C(见QFN)。 25、LGA(land grid array) 触点陈列封装。即在底面制作有阵列状态坦电极触点的封装。装配时插入插座即可。现已 实用的有227 触点(1.27mm 中心距)和447 触点(2.54mm 中心距)的陶瓷LGA，应用于高速逻辑 LSI 电路。 LGA 与QFP 相比，能够以比较小的封装容纳更多的输入输出引脚。另外，由于引线的阻抗 小，对于高速LSI 是很适用的。但由于插座制作复杂，成本高，现在基本上不怎么使用。预计 今后对其需求会有所增加。 26、LOC(lead on chip) 芯片上引线封装。LSI 封装技术之一，引线框架的前端处于芯片上方的一种结构，芯片的 中心附近制作有凸焊点，用引线缝合进行电气连接。与原来把引线框架布置在芯片侧面附近的 结构相比，在相同大小的封装中容纳的芯片达1mm 左右宽度。 27、LQFP(low profile quad flat package) 薄型QFP。指封装本体厚度为1.4mm 的QFP，是日本电子机械工业会根据制定的新QFP 外形规格所用的名称。 28、L－QUAD 陶瓷QFP 之一。封装基板用氮化铝，基导热率比氧化铝高7～8 倍，具有较好的散热性。 封装的框架用氧化铝，芯片用灌封法密封，从而抑制了成本。是为逻辑LSI 开发的一种封装， 在自然空冷条件下可容许W3的功率。现已开发出了208 引脚(0.5mm 中心距)和160 引脚(0.65mm 中心距)的LSI 逻辑用封装，并于1993 年10 月开始投入批量生产。 29、MCM(multi-chip module) 多芯片组件。将多块半导体裸芯片组装在一块布线基板上的一种封装。根据基板材料可分 为MCM－L，MCM－C 和MCM－D 三大类。 MCM－L 是使用通常的玻璃环氧树脂多层印刷基板的组件。布线密度不怎么高，成本较低。 MCM－C 是用厚膜技术形成多层布线，以陶瓷(氧化铝或玻璃陶瓷)作为基板的组件，与使 用多层陶瓷基板的厚膜混合IC 类似。两者无明显差别。布线密度高于MCM－L。 MCM－D 是用薄膜技术形成多层布线，以陶瓷(氧化铝或氮化铝)或Si、Al 作为基板的组件。 布线密谋在三种组件中是最高的，但成本也高。 30、MFP(mini flat package) 小形扁平封装。塑料SOP 或SSOP 的别称(见SOP 和SSOP)。部分半导体厂家采用的名称。 31、MQFP(metric quad flat package) 按照JEDEC(美国联合电子设备委员会)标准对QFP 进行的一种分类。指引脚中心距为 0.65mm、本体厚度为3.8mm～2.0mm 的标准QFP(见QFP)。 32、MQUAD(metal quad) 美国Olin 公司开发的一种QFP 封装。基板与封盖均采用铝材，用粘合剂密封。在自然空冷 条件下可容许2.5W～2.8W 的功率。日本新光电气工业公司于1993 年获得特许开始生产。 33、MSP(mini square package) QFI 的别称(见QFI)，在开发初期多称为MSP。QFI 是日本电子机械工业会规定的名称。 34、OPMAC(over molded pad array carrier) 模压树脂密封凸点陈列载体。美国Motorola 公司对模压树脂密封BGA 采用的名称(见 BGA)。 35、P－(plastic) 表示塑料封装的记号。如PDIP 表示塑料DIP。 36、PAC(pad array carrier) 凸点陈列载体，BGA 的别称(见BGA)。 37、PCLP(printed circuit board leadless package) 印刷电路板无引线封装。日本富士通公司对塑料QFN(塑料LCC)采用的名称(见QFN)。引 脚中心距有0.55mm 和0.4mm 两种规格。目前正处于开发阶段。 38、PFPF(plastic flat package) 塑料扁平封装。塑料QFP 的别称(见QFP)。部分LSI 厂家采用的名称。 39、PGA(pin grid array) 陈列引脚封装。插装型封装之一，其底面的垂直引脚呈陈列状排列。封装基材基本上都采 用多层陶瓷基板。在未专门表示出材料名称的情况下，多数为陶瓷PGA，用于高速大规模逻辑 LSI 电路。成本较高。引脚中心距通常为2.54mm，引脚数从64 到447 左右。 了为降低成本，封装基材可用玻璃环氧树脂印刷基板代替。也有64～256 引脚的塑料PGA。 另外，还有一种引脚中心距为1.27mm 的短引脚表面贴装型PGA(碰焊PGA)。(见表面贴装 型PGA)。 40、piggy back 驮载封装。指配有插座的陶瓷封装，形关与DIP、QFP、QFN 相似。在开发带有微机的设 备时用于评价程序确认操作。例如，将EPROM 插入插座进行调试。这种封装基本上都是定制 品，市场上不怎么流通。 41、PLCC(plastic leaded chip carrier) 带引线的塑料芯片载体。表面贴装型封装之一。引脚从封装的四个侧面引出，呈丁字形， 是塑料制品。美国德克萨斯仪器公司首先在64k 位DRAM 和256kDRAM 中采用，现在已经普 及用于逻辑LSI、DLD(或程逻辑器件)等电路。引脚中心距1.27mm，引脚数从18 到84。 J 形引脚不易变形，比QFP 容易操作，但焊接后的外观检查较为困难。 PLCC 与LCC(也称QFN)相似。以前，两者的区别仅在于前者用塑料，后者用陶瓷。但现 在已经出现用陶瓷制作的J 形引脚封装和用塑料制作的无引脚封装(标记为塑料LCC、PCLP、P －LCC 等)，已经无法分辨。为此，日本电子机械工业会于1988 年决定，把从四侧引出J 形引 脚的封装称为QFJ，把在四侧带有电极凸点的封装称为QFN(见QFJ 和QFN)。 42、P－LCC(plastic teadless chip carrier)(plastic leaded chip currier) 有时候是塑料QFJ 的别称，有时候是QFN(塑料LCC)的别称(见QFJ 和QFN)。部分 LSI 厂家用PLCC 表示带引线封装，用P－LCC 表示无引线封装，以示区别。 43、QFH(quad flat high package) 四侧引脚厚体扁平封装。塑料QFP 的一种，为了防止封装本体断裂，QFP 本体制作得 较厚(见QFP)。部分半导体厂家采用的名称。 44、QFI(quad flat I-leaded packgac) 四侧I 形引脚扁平封装。表面贴装型封装之一。引脚从封装四个侧面引出，向下呈I 字。 也称为MSP(见MSP)。贴装与印刷基板进行碰焊连接。由于引脚无突出部分，贴装占有面积小 于QFP。 日立制作所为视频模拟IC 开发并使用了这种封装。此外，日本的Motorola 公司的PLL IC 也采用了此种封装。引脚中心距1.27mm，引脚数从18 于68。 45、QFJ(quad flat J-leaded package) 四侧J 形引脚扁平封装。表面贴装封装之一。引脚从封装四个侧面引出，向下呈J 字形。 是日本电子机械工业会规定的名称。引脚中心距1.27mm。 材料有塑料和陶瓷两种。塑料QFJ 多数情况称为PLCC(见PLCC)，用于微机、门陈列、 DRAM、ASSP、OTP 等电路。引脚数从18 至84。 陶瓷QFJ 也称为CLCC、JLCC(见CLCC)。带窗口的封装用于紫外线擦除型EPROM 以及 带有EPROM 的微机芯片电路。引脚数从32 至84。 46、QFN(quad flat non-leaded package) 四侧无引脚扁平封装。表面贴装型封装之一。现在多称为LCC。QFN 是日本电子机械工业 会规定的名称。封装四侧配置有电极触点，由于无引脚，贴装占有面积比QFP 小，高度比QFP 低。但是，当印刷基板与封装之间产生应力时，在电极接触处就不能得到缓解。因此电极触点 难于作到QFP 的引脚那样多，一般从14 到100 左右。 材料有陶瓷和塑料两种。当有LCC 标记时基本上都是陶瓷QFN。电极触点中心距1.27mm。 塑料QFN 是以玻璃环氧树脂印刷基板基材的一种低成本封装。电极触点中心距除1.27mm 外， 还有0.65mm 和0.5mm 两种。这种封装也称为塑料LCC、PCLC、P－LCC 等。 47、QFP(quad flat package) 四侧引脚扁平封装。表面贴装型封装之一，引脚从四个侧面引出呈海鸥翼(L)型。基材有陶 瓷、金属和塑料三种。从数量上看，塑料封装占绝大部分。当没有特别表示出材料时，多数情 况为塑料QFP。塑料QFP 是最普及的多引脚LSI 封装。不仅用于微处理器，门陈列等数字逻辑LSI 电路，而且也用于VTR 信号处理、音响信号处理等模拟LSI 电路。引脚中心距有1.0mm、0.8mm、 0.65mm、0.5mm、0.4mm、0.3mm 等多种规格。0.65mm 中心距规格中最多引脚数为304。 日本将引脚中心距小于0.65mm 的QFP 称为QFP(FP)。但现在日本电子机械工业会对QFP 的外形规格进行了重新评价。在引脚中心距上不加区别，而是根据封装本体厚度分为 QFP(2.0mm～3.6mm 厚)、LQFP(1.4mm 厚)和TQFP(1.0mm 厚)三种。 另外，有的LSI 厂家把引脚中心距为0.5mm 的QFP 专门称为收缩型QFP 或SQFP、VQFP。 但有的厂家把引脚中心距为0.65mm 及0.4mm 的QFP 也称为SQFP，至使名称稍有一些混乱。 QFP 的缺点是，当引脚中心距小于0.65mm 时，引脚容易弯曲。为了防止引脚变形，现已 出现了几种改进的QFP 品种。如封装的四个角带有树指缓冲垫的BQFP(见BQFP)；带树脂保护 环覆盖引脚前端的GQFP(见GQFP)；在封装本体里设置测试凸点、放在防止引脚变形的专用夹 具里就可进行测试的TPQFP(见TPQFP)。 在逻辑LSI 方面，不少开发品和高可靠品都封装在多层陶瓷QFP 里。引脚中心距最小为 0.4mm、引脚数最多为348 的产品也已问世。此外，也有用玻璃密封的陶瓷QFP(见Gerqad)。 48、QFP(FP)(QFP fine pitch) 小中心距QFP。日本电子机械工业会标准所规定的名称。指引脚中心距为0.55mm、0.4mm、 0.3mm 等小于0.65mm 的QFP(见QFP)。 49、QIC(quad in-line ceramic package) 陶瓷QFP 的别称。部分半导体厂家采用的名称(见QFP、Cerquad)。 50、QIP(quad in-line plastic package) 塑料QFP 的别称。部分半导体厂家采用的名称(见QFP)。 51、QTCP(quad tape carrier package) 四侧引脚带载封装。TCP 封装之一，在绝缘带上形成引脚并从封装四个侧面引出。是利用 TAB 技术的薄型封装(见TAB、TCP)。 52、QTP(quad tape carrier package) 四侧引脚带载封装。日本电子机械工业会于1993 年4 月对QTCP 所制定的外形规格所用的 名称(见TCP)。 53、QUIL(quad in-line) QUIP 的别称(见QUIP)。 54、QUIP(quad in-line package) 四列引脚直插式封装。引脚从封装两个侧面引出，每隔一根交错向下弯曲成四列。引脚中 心距1.27mm，当插入印刷基板时，插入中心距就变成2.5mm。因此可用于标准印刷线路板。是 比标准DIP 更小的一种封装。日本电气公司在台式计算机和家电产品等的微机芯片中采用了些 种封装。材料有陶瓷和塑料两种。引脚数64。 55、SDIP (shrink dual in-line package) 收缩型DIP。插装型封装之一，形状与DIP 相同，但引脚中心距(1.778mm)小于DIP(2.54mm)， 因而得此称呼。引脚数从14 到90。也有称为SH－DIP 的。材料有陶瓷和塑料两种。 56、SH－DIP(shrink dual in-line package) 同SDIP。部分半导体厂家采用的名称。 57、SIL(single in-line) SIP 的别称(见SIP)。欧洲半导体厂家多采用SIL 这个名称。 58、SIMM(single in-line memory module) 单列存贮器组件。只在印刷基板的一个侧面附近配有电极的存贮器组件。通常指插入插座 的组件。标准SIMM 有中心距为2.54mm 的30 电极和中心距为1.27mm 的72 电极两种规格。 在印刷基板的单面或双面装有用SOJ 封装的1 兆位及4 兆位DRAM 的SIMM 已经在个人 计算机、工作站等设备中获得广泛应用。至少有30～40％的DRAM 都装配在SIMM 里。 59、SIP(single in-line package) 单列直插式封装。引脚从封装一个侧面引出，排列成一条直线。当装配到印刷基板上时封 装呈侧立状。引脚中心距通常为2.54mm，引脚数从2 至23，多数为定制产品。封装的形状各 异。也有的把形状与ZIP 相同的封装称为SIP。 60、SK－DIP(skinny dual in-line package) DIP 的一种。指宽度为7.62mm、引脚中心距为2.54mm 的窄体DIP。通常统称为DIP(见 DIP)。 61、SL－DIP(slim dual in-line package) DIP 的一种。指宽度为10.16mm，引脚中心距为2.54mm 的窄体DIP。通常统称为DIP。 62、SMD(surface mount devices) 表面贴装器件。偶而，有的半导体厂家把SOP 归为SMD(见SOP)。 63、SO(small out-line) SOP 的别称。世界上很多半导体厂家都采用此别称。(见SOP)。 64、SOI(small out-line I-leaded package) I 形引脚小外型封装。表面贴装型封装之一。引脚从封装双侧引出向下呈I 字形，中心距 1.27mm。贴装占有面积小于SOP。日立公司在模拟IC(电机驱动用IC)中采用了此封装。引脚数 26。 65、SOIC(small out-line integrated circuit) SOP 的别称(见SOP)。国外有许多半导体厂家采用此名称。 66、SOJ(Small Out-Line J-Leaded Package) J 形引脚小外型封装。表面贴装型封装之一。引脚从封装两侧引出向下呈J 字形，故此得名。 通常为塑料制品，多数用于DRAM 和SRAM 等存储器LSI 电路，但绝大部分是DRAM。用SOJ 封装的DRAM 器件很多都装配在SIMM 上。引脚中心距1.27mm，引脚数从20 至40(见SIMM)。 67、SQL(Small Out-Line L-leaded package) 按照JEDEC(美国联合电子设备工程委员会)标准对SOP 所采用的名称(见SOP)。 68、SONF(Small Out-Line Non-Fin) 无散热片的SOP。与通常的SOP 相同。为了在功率IC 封装中表示无散热片的区别，有意 增添了NF(non-fin)标记。部分半导体厂家采用的名称(见SOP)。 69、SOF(small Out-Line package) 小外形封装。表面贴装型封装之一，引脚从封装两侧引出呈海鸥翼状(L 字形)。材料有塑料 和陶瓷两种。另外也叫SOL 和DFP。 SOP 除了用于存储器LSI 外，也广泛用于规模不太大的ASSP 等电路。在输入输出端子不 超过10～40 的领域，SOP 是普及最广的表面贴装封装。引脚中心距1.27mm，引脚数从8～44。 另外，引脚中心距小于1.27mm 的SOP 也称为SSOP；装配高度不到1.27mm 的SOP 也称为 TSOP(见SSOP、TSOP)。还有一种带有散热片的SOP。 70、SOW (Small Outline Package(Wide-Jype)) 宽体SOP。部分半导体厂家采用的名称。