tsp

国际IEEE标准，前面系数为1-10的小数，称为尾数-3称为指数，指小数点移动的数值，正值向左，负值向右（还原与此相反）这个是科学计数法 这样写主要是为了印刷的方便 你要弄成上标的话 不好印刷的 所以发明了这个

抗原刺激外周血单核产生IFN-γ。IGRA利用结核分枝杆菌而非牛分枝杆菌BCG株系表达的抗原刺激外周血单核产生IFN-γ。检测结果在血样采集后12至18小时得出，报告结果分为阳性、阴性和不确定。因为具有高敏感性和高特异性，并且不受卡介苗和大多数非致病分枝杆菌的影响，IGRA在结核诊断中的意义正在被越来越多的临床实验所证实，尤其对于像中国这样普遍接种卡介苗的结核高负担国家，更具有重要意义。扩展资料：tspot试验的要求规定：1、荚膜能与吞噬细胞表面的补体受体3（CR3）结合，有助于结核分枝杆菌在宿主细胞上的粘附与入侵。2、荚膜能防止宿主的有害物质进入结核分枝杆菌，故结核标本用4% NaOH消化时，一般细菌很快杀死，但结核分枝杆菌可耐受数十分钟。结核分枝杆菌入侵后荚膜还可抑制吞噬体与溶酶体的融合。3、硫酸脑苷脂可抑制吞噬细胞中吞噬体与溶酶体的结合，使结核分枝杆菌能在吞噬细胞中长期存活。参考资料来源：百度百科-γ干扰素释放试验分析技术(IGRA)

1885年年，达尔文用自然选择来解释物种的起源和生物的进化。 达尔文的自然选择学说包括三个方面： 上世纪20年代，一些学者用统计生物学和种群遗传学重新解释达尔文自然选择理论，形成现代综合进化论。 种群遗传学认为： 遗传算法中与生物学相关的概念和术语与优化问题中的描述的关系： 上世纪60年代中期，Holland提出位串编码技术。 这种技术适用于变异和交叉操作，而且强调将交叉作为主要的遗传操作。 Holland将该算法用于自然和人工系统的自适应行为研究中，在1975出版了开创性著作“Adaptation in Natural and Artifical System”。 之后，他将算法应用到优化以及学习中，并将其命名为遗传算法（简称GA）。 遗传算法基本思路： 流程图： 最常用策略：路径编码 直接采用城市在路径中的位置来构造用于优化的状态。 例：九城市TSP问题，路径：5-4-1-7-9-8-6-2-3 路径编码：(5 4 1 7 9 8 6 2 3) 输入： 10城市坐标为： (41, 94)；(37, 84)；(54, 67)；(25, 62)；(7, 64)； (2, 99)；(68, 58)；(71, 44)；(54, 62)； (83, 69) 运行结果： python源码： https://github.com/wangjiosw/GA-TSP GA是一种通用的优化算法，它的优点有： 随着计算机技术的发展，GA愈来愈得到人们的重视，并在机器学习、模式识别、图像处理、神经网络、优化控制、组合优化、VLSI设计、遗传学等领域得到了成功应用。

目录摘要IAbstractII引言1第一章基本遗传算法21.1遗传算法的产生及发展31.2基本原理31.3遗传算法的特点31.4基本遗传算法描述51.5遗传算法构造流程6第二章遗传算法的实现技术62.1编码方法72.1.1二进制编码72.1.2格雷码编码72.1.3符点数编码82.1.4参数编码82.2适应度函数102.3选择算子102.4交叉算子102.4.1单点交叉算子102.4.2双点交叉算子112.4.3均匀交叉算子112.4.4部分映射交叉112.4.5顺序交叉122.5变异算子122.6运行参数122.7约束条件的处理方法132.8遗传算法流程图14第三章遗传算法在TSP上的应用153.1TSP问题的建模与描述153.2对TSP的遗传基因编码方法163.3针对TSP的遗传操作算子173.3.1选择算子173.3.1.1轮盘赌选择173.3.1.2最优保存策略选择173.3.2交叉算子203.3.2.1单点交叉203.3.2.2部分映射交叉213.3.3变异算子233.4TSP的混和遗传算法26第四章实例分析274.1测试数据274.2测试结果274.3结果分析27摘要TSP(TravelingSalesmanProblem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题，遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对TSP问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况，分别指出几种常用的编码方法的优点和缺点，并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率，对遗传算法的求解结果和求解效率的影响，经过多次的测试设定出了它们一组比较合理的取值。最后，简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望。关键词：TSP遗传算法遗传算子编码@@@需要的话按我的名字找我吧

目录摘要iabstractii引言1第一章基本遗传算法21.1遗传算法的产生及发展31.2基本原理31.3遗传算法的特点31.4基本遗传算法描述51.5遗传算法构造流程6第二章遗传算法的实现技术62.1编码方法72.1.1二进制编码72.1.2格雷码编码72.1.3符点数编码82.1.4参数编码82.2适应度函数102.3选择算子102.4交叉算子102.4.1单点交叉算子102.4.2双点交叉算子112.4.3均匀交叉算子112.4.4部分映射交叉112.4.5顺序交叉122.5变异算子122.6运行参数122.7约束条件的处理方法132.8遗传算法流程图14第三章遗传算法在tsp上的应用153.1tsp问题的建模与描述153.2对tsp的遗传基因编码方法163.3针对tsp的遗传操作算子173.3.1选择算子173.3.1.1轮盘赌选择173.3.1.2最优保存策略选择173.3.2交叉算子203.3.2.1单点交叉203.3.2.2部分映射交叉213.3.3变异算子233.4tsp的混和遗传算法26第四章实例分析274.1测试数据274.2测试结果274.3结果分析27摘要tsp(travelingsalesmanproblem)旅行商问题是一类典型的np完全问题，遗传算法是解决np问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对tsp问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况，分别指出几种常用的编码方法的优点和缺点，并且结合tsp的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率，对遗传算法的求解结果和求解效率的影响，经过多次的测试设定出了它们一组比较合理的取值。最后，简单说明了混合遗传算法在求解tsp问题中的应用并对遗传算法解决tsp问题的前景提出了展望。关键词：tsp遗传算法遗传算子编码@@@需要的话按我的名字找我吧

1/8TSP 1/8小勺1/4TSP 1/4小勺1TSP 1小勺1/2TBS 1/2大勺1TBS 1大勺

目录摘要IAbstractII引言1第一章基本遗传算法21.1遗传算法的产生及发展31.2基本原理31.3遗传算法的特点31.4基本遗传算法描述51.5遗传算法构造流程6第二章遗传算法的实现技术62.1编码方法72.1.1二进制编码72.1.2格雷码编码72.1.3符点数编码82.1.4参数编码82.2适应度函数102.3选择算子102.4交叉算子102.4.1单点交叉算子102.4.2双点交叉算子112.4.3均匀交叉算子112.4.4部分映射交叉112.4.5顺序交叉122.5变异算子122.6运行参数122.7约束条件的处理方法132.8遗传算法流程图14第三章遗传算法在TSP上的应用153.1TSP问题的建模与描述153.2对TSP的遗传基因编码方法163.3针对TSP的遗传操作算子173.3.1选择算子173.3.1.1轮盘赌选择173.3.1.2最优保存策略选择173.3.2交叉算子203.3.2.1单点交叉203.3.2.2部分映射交叉213.3.3变异算子233.4TSP的混和遗传算法26第四章实例分析274.1测试数据274.2测试结果274.3结果分析27摘要TSP(TravelingSalesmanProblem)旅行商问题是一类典型的NP完全问题，遗传算法是解决NP问题的一种较理想的方法。文章首先介绍了基本遗传算法的基本原理、特点及其基本实现技术；接着针对TSP问题，论述了遗传算法在编码表示和遗传算子（包括选择算子、交叉算子变异算子这三种算子）等方面的应用情况，分别指出几种常用的编码方法的优点和缺点，并且结合TSP的运行实例详细分析了基本遗传算法的4个运行参数群体大小、遗传算法的终止进化代数、交叉概率、变异概率，对遗传算法的求解结果和求解效率的影响，经过多次的测试设定出了它们一组比较合理的取值。最后，简单说明了混合遗传算法在求解TSP问题中的应用并对遗传算法解决TSP问题的前景提出了展望。关键词：TSP遗传算法遗传算子编码@@@需要的话按我的名字找我吧

tsp问题遗传算法将多目标按照线性加权的方式转化为单目标，然后应用传统遗传算法求解其中w_i表示第i个目标的权重，f_k表示归一化之后的第i个目标值。我们很容易知道，这类方法的关键是怎么设计权重。比如，Random Weight Genetic Algorithm (RWGA) 采用随机权重的方式，每次计算适应度都对所有个体随机地产生不同目标的权重，然后进行选择操作。Vector-Evaluated Genetic Algorithm (VEGA) 也是基于线性加权的多目标遗传算法。如果有K个目标，VEGA 会随机地将种群分为K个同等大小子种群，在不同的子种群按照不同的目标函数设定目标值，然后再进行选择操作。VEGA 实质上是基于线性加权的多目标遗传算法。VEGA 是第一个多目标遗传算法，开启了十几年的研究潮流。1.TSP问题是指假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。本文使用遗传算法解决att30问题，即30个城市的旅行商问题。旅行商问题是一个经典的组合优化问题。一个经典的旅行商问题可以描述为：一个商品推销员要去若干个城市推销商品，该推销员从一个城市出发，需要经过所有城市后，回到出发地。应如何选择行进路线，以使总的行程最短。从图论的角度来看，该问题实质是在一个带权完全无向图中，找一个权值最小的Hamilton回路。由于该问题的可行解是所有顶点的全排列，随着顶点数的增加，会产生组合爆炸，它是一个NP完全问题。TSP问题可以分为对称和不对称。在对称TSP问题中，两座城市之间来回的距离是相等的，形成一个无向图，而不对称TSP则形成有向图。对称性TSP问题可以将解的数量减少了一半。所以本次实验的TSP问题使用att48数据，可在tsplib中下载数据包。演化算法是一类模拟自然界遗传进化规律的仿生学算法，它不是一个具体的算法，而是一个算法簇。遗传算法是演化算法的一个分支，由于遗传算法的整体搜索策略和优化计算是不依赖梯度信息，所以它的应用比较广泛。我们本次实验同样用到了遗传算法（用MATLAB编写）来解决TSP问题。

btspreadBT种子搜索引擎

TSP属于NPC问题，一般只能靠近似算法求出近似解，问题规模小的时候，可以直接穷举问题空间，得出最优解，不过问题规模一大就不行了，问题空间是指数暴涨的，这时候只能退而求其次，求近似最优解，而对应的近似算法中会大量使用贪心策略，所以其实不是可不可行的问题，贪心牺牲了 解的精度（求得的不一定是最优解），但换来了时间上可观的节约（直接降到多项式）。

贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题他能产

熔融拉锥是将两根或多根光纤捆在一起，然后在拉锥机上熔融拉伸，并实时监控分光比的变化，分光比达到要求后结束熔融拉伸，其中一端保留一根光纤（其余剪掉）作为输入端，另一端则作多路输出端。目前成熟拉锥工艺一次只能拉1×4以下。1×4以上器件，则用多个1×2连接在一起。再整体封装在分路器盒中。 （1）拉锥耦合器已有二十多年的历史和经验,许多设备和工艺只需沿用而已,开发经费只有PLC的几十分之一甚至几百分之一（2）原材料只有很容易获得的石英基板,光纤,热缩管,不锈钢管和少些胶,总共也不超过一美元.而机器和仪器的投资折旧费用更少，1×2、1×4等低通道分路器成本低。（3）分光比可以根据需要实时监控，可以制作不等分分路器。 （1）损耗对光波长敏感，一般要根据波长选用器件，这在三网合一使用过程是致命缺陷，因为在三网合一传输的光信号有1310nm、1490nm、1550nm等多种波长信号。　　（2）均匀性较差，均匀性是指均分光的分路器各输出端的插入损耗变化量。1X4标称最大相差1.5dB左右，1×8以上相差更大，不能确保均匀分光，可能影响整体传输距离。（3）插入损耗随温度变化变化量大（TDL）；插入损耗是指某一端口输出光功率与输入端光功率之比。插入损耗是由两个部分组成：一部分是附加损耗，另一部分是分光比因素；器件的分光比不同，插入损耗也不相同，因此；在标准中也没做具体规定。（4）多路分路器（如1×16、1×32）体积比较大，可靠性也会降低，安装空间受到限制。 附加损耗低偏振相关损耗低稳定性好双工作窗口三工作窗口波长隔离度高小体积分光比任选 光纤通信系统光纤局域网CATVFTTH光纤传感器测量仪器 结构 1×2 or 2×2 尾纤长度 1m或客户要求 尾纤类型 250mm裸纤 900mm松套管 2mm、3mm松套管 封装尺寸（￠×L）mm ￠3.0×54 ￠3.0×70 90×14×8.5 外壳 不锈钢（圆） 不锈钢（圆） 小模块 注：也可以按客户的规格要求进行封装 等级参数 P级 A级 工作波长（nm） 1310,1550或其它 工作带宽（nm） ±15 典型附加损耗（dB） ≦0.10 ≦0.15 插入损耗（dB） 50/50 ≦3.4 ≦3.6 40/60 ≦4.4/2.6 ≦4.7/2.8 30/70 ≦5.7/1.9 ≦6.0/2.0 20/80 ≦7.6/1.2 ≦8.0/1.3 10/90 ≦11.0/0.65 ≦11.5/0.8 5/95 ≦14.2/0.4 ≦14.8/0.5 2/98 ≦18.5/0.25 ≦19.0/0.35 1/99 ≦21.5/0.2 ≦22.0/0.3 偏振相关损耗（dB） ≦0.10 ≦0.15 方向性（dB） ≧55 工作温度（℃） -20～+70 注：可按客户规格的要求定制要求附加损耗的上限如下:分路数2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 16　　附加损耗0.2 0.3 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.2　　确定分光比，精确到小数点后一位，如82.3%。

快攻型速度：10 旋转：7硬度：30±3硬度1（柔）←--→硬度10（硬）(硬度参照表)厚度：中（1.4～1.7mm） 厚（1.7～1.9mm）/ 特厚（2.15～2.2mm）SPECTOL和21号海绵的组合,成功的实现了适合打40MM球的速攻胶皮.扣杀的速度,和上旋球很容易就可以打出,安定性和平衡感是很绝妙的.SPECTOL 21号海绵 打40mm球的新生胶套胶攻也好，守也好，全面的技术也好，都保持着原胶皮的良好性能，由于21号海绵的登场可以追求更快的速度，更高的旋转。加之推出自然的下旋球，使攻守的协调性加强。可称谓万能性套胶

你好，我也有同样问题，请问你解决了吗？可以教教我吗？再看看别人怎么说的。

我用的是BitComet,不用太复杂,软件本身就可以穿透防火墙,在内网也不用特别设置 BitSpirit（比特精灵）以前下载过,内网要自己设置搞不定,就没用BitTorren没用过不知道

它们的内核都是相同的，都是采用p2p方式传输文件，在本质上并没有什么区别，之所以有不同的名字是因为开发者不同。在传输文件过程中二者是互联互通的，从国内的情况来看Bitcomet用的人较多。

BitSpirit是国产的BitComet是外国的FlashGet也是外国的

、旅行商问题（TRAVELING SALESMAN PROBLEM, TSP） 这个问题字面上的理解是：有一个推销员，要到N个城市推销商品，他要找出一个包含所有N个城市的具有最短路程的环路。 TSP的历史很久，最早的描述是1759年欧拉研究的骑士周游问题，即对于国际象棋棋盘中的64个方格，走访64个方格一次且仅一次，并且最终返回到起始点。 TSP由美国RAND公司于1948年引入，该公司的声誉以及线性规划这一新方法的出现使得TSP成为一个知名且流行的问题。 2、中国邮递员问题（CHINESE POSTMAN PROBLEM CPP） 同样的问题，在中国还有另一个描述方法：一个邮递员从邮局出发，到所辖街道投递邮件，最后返回邮局，如果他必须走遍所辖的每条街道至少一次，那么他应如何选择投递路线，使所走的路程最短？这个描述之所以称为中国邮递员问题， 因为是 国学者管梅古谷教授于1962年提出的这个问题并且给出了一个解法。 3、“一笔画”问题（DRAWING BY ONE LINE） 还有一个用图论语言的描述方式：平面上有N个点，用最短的线将全部的点连起来。称为“一笔画”问题。 4、配送路线问题（ROUTE OF DISTRIBUTION） TSP问题在物流中的描述是对应一个物流配送公司，欲将N个客户的订货沿最短路线全部送到。如何确定最短路线。 TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间，搜索空间是N个点的所有排列的集合，大小为（N-1）！。可以形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带，各山峰或山谷的高度即是问题的极值。求解TSP，则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。 5、多回路运输问题（VEHICLE ROUTING PROBLEM, VRP） 多回路运输问题在物流中的解释是对一系列客户的需求点设计适当的路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件下，如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆载重量限制、行驶里程限制、时间限制等等，达到一定的优化目标，如里程最短、费用最少、时间最短，车队规模最少、车辆利用率高。 VRP问题和TSP问题的区别在于：客户群体的数量大，只有一辆车或一条路径满足不了客户的需求，必须是多辆交通工具以及运输工具的行车顺序两个问题的求解。相对于TSP问题，VRP问题更复杂，求解更困难，但也更接近实际情况。 6、多个旅行商问题（MULTIPLE TSP） 由于限制条件的增加，TSP问题可以衍生出多个旅行商问题（MTSP），就是一个出发点，M个旅行商的TSP，即所访问的客户没有需求，车辆没有装载的限制，优化目标就是要遍历所有的客户，达到总里程最短。 VRP问题是MTSP问题的普遍化，当客户的需求不仅仅是被访问，而是有一定容积和重量的商品的装载和卸载，涉及到不同种类和型号或不同载重量车辆的调度策略时，MTSP问题转换为VRP问题。 7、最近邻点法（NEAREST NEIGHBOR） 这是一种用于解决TSP问题的启发式算法。方法简单，但得到的解并不十分理想，可以作为进一步优化的初始解。求解的过程一共四步：首先从零点开始，作为整个回路的起点，然后找到离刚刚加入到回路的上一节点最近的一个节点，并将其加入到回路中。重复上一步，直到所有的节点都加入到回路中，最后，将最后一个加入的节点和起点连接起来，构成了一个TSP问题的解。 8、最近插入法（NEAREST INSERTION） 最近插入法是另一个TSP问题的求解方法。它的求解过程也是4步：首先从一个节点出发，找到一个最近的节点，形成一个往返式子回路；在剩下的节点中，寻找一个离子回路中某一节点最近的节点，再在子回路中找到一个弧，使弧的两端节点到刚寻找到的最近节点的距离之和减去弧长的值最小，实际上就是把新找到的节点加入子回路以后使得增加的路程最短，就把这个节点增加到子回路中。重复以上过程，直到所有的节点都加入到子回路中。最近插入法比最近邻点法复杂，但可以得到相对比较满意的解。 9、节约里程法（SAVING ALGORITHM） 节约算法是用来解决运输车辆数目不确定的VRP问题的最有名的启发式算法。它的核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小得幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。优化过程分为并行方式和串行方式两种。 10、扫描算法（SWEEP ALGORITHM） 它也是求解车辆数目不限制的VRP问题的启发式算法。求解过程同样是4步：以起始点为原点建立极坐标系，然后从最小角度的两个客户开始建立一个组，按逆时针方向将客户逐个加入到组中，直到客户的需求总量超出了车辆的载重定额。然后建立一个新的组，继续该过程，直到将全部客户都加入到组中记得采纳啊

、旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP） 这个问题字面上的理解是：有一个推销员，要到n个城市推销商品，他要找出一个包含所有n个城市的具有最短路程的环路。 TSP的历史很久，最早的描述是1759年欧拉研究的骑士周游问题，即对于国际象棋棋盘中的64个方格，走访64个方格一次且仅一次，并且最终返回到起始点。 TSP由美国RAND公司于1948年引入，该公司的声誉以及线性规划这一新方法的出现使得TSP成为一个知名且流行的问题。 2、中国邮递员问题（Chinese Postman Problem CPP） 同样的问题，在中国还有另一个描述方法：一个邮递员从邮局出发，到所辖街道投递邮件，最后返回邮局，如果他必须走遍所辖的每条街道至少一次，那么他应如何选择投递路线，使所走的路程最短？这个描述之所以称为中国邮递员问题， 因为是我国学者管梅古谷教授于1962年提出的这个问题并且给出了一个解法。 3、“一笔画”问题（Drawing by one line） 还有一个用图论语言的描述方式：平面上有n个点，用最短的线将全部的点连起来。称为“一笔画”问题。 4、配送路线问题（Route of Distribution） TSP问题在物流中的描述是对应一个物流配送公司，欲将n个客户的订货沿最短路线全部送到。如何确定最短路线。 TSP问题最简单的求解方法是枚举法。它的解是多维的、多局部极值的、趋于无穷大的复杂解的空间，搜索空间是n个点的所有排列的集合，大小为（n-1）！。可以形象地把解空间看成是一个无穷大的丘陵地带，各山峰或山谷的高度即是问题的极值。求解TSP，则是在此不能穷尽的丘陵地带中攀登以达到山顶或谷底的过程。 5、多回路运输问题（Vehicle Routing Problem, VRP） 多回路运输问题在物流中的解释是对一系列客户的需求点设计适当的路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件下，如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆载重量限制、行驶里程限制、时间限制等等，达到一定的优化目标，如里程最短、费用最少、时间最短，车队规模最少、车辆利用率高。 VRP问题和TSP问题的区别在于：客户群体的数量大，只有一辆车或一条路径满足不了客户的需求，必须是多辆交通工具以及运输工具的行车顺序两个问题的求解。相对于TSP问题，VRP问题更复杂，求解更困难，但也更接近实际情况。 6、多个旅行商问题（Multiple TSP） 由于限制条件的增加，TSP问题可以衍生出多个旅行商问题（MTSP），就是一个出发点，m个旅行商的TSP，即所访问的客户没有需求，车辆没有装载的限制，优化目标就是要遍历所有的客户，达到总里程最短。 VRP问题是MTSP问题的普遍化，当客户的需求不仅仅是被访问，而是有一定容积和重量的商品的装载和卸载，涉及到不同种类和型号或不同载重量车辆的调度策略时，MTSP问题转换为VRP问题。 7、最近邻点法（Nearest Neighbor） 这是一种用于解决TSP问题的启发式算法。方法简单，但得到的解并不十分理想，可以作为进一步优化的初始解。求解的过程一共四步：首先从零点开始，作为整个回路的起点，然后找到离刚刚加入到回路的上一节点最近的一个节点，并将其加入到回路中。重复上一步，直到所有的节点都加入到回路中，最后，将最后一个加入的节点和起点连接起来，构成了一个TSP问题的解。 8、最近插入法（Nearest Insertion） 最近插入法是另一个TSP问题的求解方法。它的求解过程也是4步：首先从一个节点出发，找到一个最近的节点，形成一个往返式子回路；在剩下的节点中，寻找一个离子回路中某一节点最近的节点，再在子回路中找到一个弧，使弧的两端节点到刚寻找到的最近节点的距离之和减去弧长的值最小，实际上就是把新找到的节点加入子回路以后使得增加的路程最短，就把这个节点增加到子回路中。重复以上过程，直到所有的节点都加入到子回路中。最近插入法比最近邻点法复杂，但可以得到相对比较满意的解。 9、节约里程法（Saving Algorithm） 节约算法是用来解决运输车辆数目不确定的VRP问题的最有名的启发式算法。它的核心思想是依次将运输问题中的两个回路合并为一个回路，每次使合并后的总运输距离减小得幅度最大，直到达到一辆车的装载限制时，再进行下一辆车的优化。优化过程分为并行方式和串行方式两种。 10、扫描算法（Sweep Algorithm） 它也是求解车辆数目不限制的VRP问题的启发式算法。求解过程同样是4步：以起始点为原点建立极坐标系，然后从最小角度的两个客户开始建立一个组，按逆时针方向将客户逐个加入到组中，直到客户的需求总量超出了车辆的载重定额。然后建立一个新的组，继续该过程，直到将全部客户都加入到组中

英文原文：let"s paint英式音标：[lets] [pent] 美式音标：<a href="http://www.yinbiao5.com/19-20852.html" title="let" s"="" target="_blank" style="color: rgb(0, 70, 187); text-decoration: none; font-family: 微软雅黑; font-size: 12px; line-height: 24px; white-space: normal;">[lets] [pent]

找篇旅游优秀海报，全是英语的ATripToBeijingOnJuly5thmyparentstookmetoBeijing.WestayedatHuabeiHotel.Onthefirstday,wewenttotheGreatWall.TheGreatWallisverylongandold.Ithasmillionsofbricks.Eachbrickisverybigandheavy.LotsofpeoplefromdifferentcountrieslikeclimbingtheGreatWall.WefeltverytiredwhenweclimbedtothetopoftheGreatWall.WealsowenttothePalaceMuseum.ThePalaceMuseumhas9999palaces.Ithasaverylonghistory.IboughtalotofsouvenirsofthePalaceMuseum.Whatnicepalacestheseare!IvisitedthePalaceMuseumandfeltexcited.IfyouwanttoknowmoreaboutthePalaceMuseum,youcangotoBeijingandhavealook.Thefollowingdays,wewenttotheSummerPalace,TianTan,NorthLakeandXiangHill.InowknowmoreaboutthehistoryofChina.IalsolikemodernBeijing.The2008OlympicGameswillbeheldinBeijing.Later,Iwentbackwithmyparentsbytrain.IreallyenjoyedthetriptoBeijing.makingaposteraboutspacetravel制作一张关于太空旅行的海报你制作一个关于太空主题的任意海报,范围不限制,你可以选择类似美国登月,中国空间站这种的。英语翻译词组。phrases:和某人结婚getmarriedwithsb.不时地everynowandthen以。。为背景besetin或者having...asabackground令人吃惊的是toone"ssurprise受。。欢迎(爱戴)bepopularwith旅游travelaround像她看起来一样好asgoodasshelooks女性角色femalerole在中国很受欢迎bepopularinChina在西方很受欢迎bepopoularinthewest拍照takeaphoto单词。words:浪漫的romantic辩论debate偶尔occasionally喜剧comedy海报poster句子。sentences:这个女孩讲话十分优雅(graceful)Thisgirltalksinagracefulway.他的一个新的喜剧将要上演Hisnewcomedywillbeon.缝纫被认为ishi最女性的职业(consider)Sewingisconsideredasthemostfemaleoccupation.这位旅客是一位有趣的讲故事者(entertaining)Thistouristisanentertainingstoryteller.他们从收音机里听到的这个故事很动人(moving)Thestorytheyheardfromtheradioisverymoving.

Catspaw从字面意义上看是“猫的爪子”，实际上却有着独特的含义，意为“受人利用者”。奇怪，像猫这么头脑聪明爪子尖锐的动物，怎么倒会受人利用呢？ 　　无论在神话传说还是在寓言故事中，猫都被描绘成一种机敏灵巧，足智多谋，甚至有点狡诈老练的动物。 　　但cat"s paw却是一个例外，它源自一个《火中取栗》的寓言：狡猾的猴子哄骗头脑简单的猫，让猫替它从炉火中取出烤熟的栗子来。馋嘴的猫儿应命去做，爪子上的毛都被火烧掉了，结果它辛辛苦苦取出的栗子却被猴子悄悄吃光了，自己什么也没吃到。聪明的猫毕竟也有失算的时候，因此cat"s paw就有了“因无知而受人利用，被人当工具”的含义。不过最早的cat"s paw多指某人因不清楚状况而被骗去做一些危险的傻事，而现在cat"s paw的意义则更广泛了，“受人利用者”可能已经很清楚自己的角色了，但还是甘当工具为虎作伥。 　　火中取栗这个典故最早出于公元前三世纪的《伊索寓言》，后来在17世纪，法国寓言作家拉·封丹将它改写成《猴子与猫》，cat"s paw的喻意也从此广为流传，并演化为catspaw或cats paw。 　　来看一个例句：It is easy for him to be used as a cat"s paw of evil-doing.（他很容易就被人利用，成为别人为非作歹的工具。） 　　来源：中国日报网站

TSP，英文total suspended particulate的缩写，即总悬浮微粒，又称总悬浮颗粒物

TSP，英文total suspended particulate的缩写，即总悬浮微粒，又称总悬浮颗粒物。指用最新标准大容量颗粒采集器在滤膜上收集到的颗粒物的总质量，有人为源和自然源之分。人为源主要是燃煤、燃油、工业生产过程等人为活动排放出来的；自然源主要有土壤、扬尘、沙尘经风力的作用输送到空气中而形成的。组成：TSP的来源有人为源和自然源之分。人为源主要是燃煤、燃油、工业生产过程等人为活动排放出来的；自然源主要有土壤、扬尘、沙尘经风力的作用输送到空气中而形成的。大气中TSP的组成十分复杂，而且变化很大。燃煤排放烟尘、工业废气中的粉尘及地面扬尘是大气中总悬浮微粒的重要来源。TSP是大气环境中的主要污染物，中国环境空气质量标准按不同功能区分2级，规定了TSP年平均浓度限值和日平均浓度限值。

TSP，英文totalsuspendedparticulate的缩写，即总悬浮微粒，又称总悬浮颗粒物。指用标准大容量颗粒采集器在滤膜上收集到的颗粒物的总质量。粒径小于100μm的称为TSP，即总悬浮物颗粒；粒径小于10μm的称为PM10，即可吸入颗粒。TSP和PM10在粒径上存在着包含关系，即PM10为TSP的一部分。

我们做个游戏吧!

尊敬的用户，您好！根据您的描述，wifi是无线上网，hotspot是热点，通常是指提供WiFi接入服务的地点，很多手机都有这个功能，打开这个功能后，是。其他可以无线上网的设备（手机，电脑等）都能通过这台手机上网，如果以上信息没有解决您的问题，也可登录安徽电信天翼卖场（http://ah.189.cn/shop/），向在线客服求助。祝您生活愉快！

u3000u3000They Say I Got To Have A Plan, I Say If You Donu2019t Burn You Wonu2019t Tanu3000u3000They Say I Gotta Watch Myself, I Have My Cake And Watch It Meltu3000u3000Uh, Iu2019m In A Pocket With A Rocket, Iu2019m A Cock It And Blow The Roof Off Thisu3000u3000Boojy Clubu3000u3000Fuck The Haters Give Me Some Loveu3000u3000Donu2019t Be So Pretentious, I Fit Gold Like A Dentistu3000u3000And If I Said It, Then I Meant Itu3000u3000He A Soccer Playa, He Head Itu3000u3000Iu2019m Going Lightspeedu3000u3000Drinking Rice Dream, Drippin Visineu3000u3000Bitch Cover Your Eyes You Wonu2019t Find Meu3000u3000Even Beside Me, You Behind Meu3000u3000By The Time You On It Iu2019ll Be Off Itu3000u3000By The Time You Get It Iu2019ll Be Done With Itu3000u3000You Kn-O-Ow That We Be Goinu2019 Lightspeedu3000u3000Ahead, Everybody Told Me I Should Slow Downu3000u3000But Instead, All I Can Do Is Take It Lightspeedu3000u3000Outer-Space And There Is No Calculationu3000u3000Tell Me Am I Outta My Head, Oh Are We Really Goinu2019 Lightspeedu3000u3000u2018We Are Experiencing Some Turbulenceu2019u3000u3000Itu2019s The Cataracs!u3000u3000If You Ainu2019t On My Flight You Get In Flown Overu3000u3000Under A Palm Treeu3000u3000Thatu2019s Where Iu2019m Lyinu2019 Like When I Tell People Iu2019m Soberu3000u3000Got A Devil On One Shoulder And A Angel On The Other Oneu3000u3000But I Ainu2019t Never Listen To None Of u2018Emu3000u3000Itu2019s Been A Crazy Road Runninu2019u3000u3000And I, I Never Stop Runninu2019u3000u3000People Talking, u2018Bout Somethinu2019u3000u3000But I, I Never Heard Nothinu2019u3000u3000The Sun Is Set And The Clouds Are Movinu2019u3000u3000The Sky Is Black And Iu2019m Used To Itu3000u3000We Awake All Night Who Knew Itu3000u3000I Got A Dark Soul You Can Never See Through Itu3000u3000By The Time You On It Iu2019ll Be Off Itu3000u3000By The Time You Get It Iu2019ll Be Done With Itu3000u3000You Kn-O-Ow That We Be Goinu2019 Lightspeedu3000u3000Ahead, Everybody Told Me I Should Slow Downu3000u3000But Instead, All I Can Do Is Take It Lightspeedu3000u3000Outer-Space And There Is No Calculationu3000u3000Tell Me Am I Outta My Head, Oh Are We Really Goinu2019 Lightspeedu3000u3000u2018We Are Experiencing Some Tuuurrr-Some Tuuurrbbu2026u2019u3000u3000Itu2019s The Cataracs!u3000u3000Are We Really Goinu2019 Lightspeedu3000u3000Are We Really Goinu2019 Lightspeedu3000u3000Are We Really Goinu2019 Lightspeed

1、在Windows10桌面，依次点击“开始/Windows系统/控制面板”菜单项。2、在打开的控制面板窗口中点击右上角的“查看方式”下拉菜单，在弹出菜单中点击“大图标”菜单项。3、找到“管理工具”图标，点击后打开管理工具窗口。4、在打开的管理工具窗口中，找到“服务”图标，点击该图标打开服务窗口。5、在打开的服务窗口中，找到Print Spooler服务项，右键点击该项，在弹出菜单中点击“停止”按钮就可以了。6、当然了，也可以双击上面的服务项，然后在弹出的窗口中点击停止按钮即可。

printspooler在服务里打开，具体流程如下：工具／原料：戴尔XPS13-9350-3708、win7、运行。1、首先点击计算机左下角的开始，弹出下拉菜单。2、选择运行，打开运行窗口。在页面上键入services.msc回车，打开服务窗口。3、然后打开服务窗口。4、在右侧列表中找到printspooler服务。5、双击打开printspooler的属性窗口。6、将启动类型设置为手动，并且服务状态处于启动中，点击应用确定，即可解决问题。

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最佳回答：方法3：U盘插电脑&手机播放这种方法其实最简单，就是把U盘插入电脑主机的USB接口，用播放器打开进行播放。或者把内存卡插入手机内也...

蓝牙音箱的连接方法一般是如下操作：在关机的状态下按开机键5秒以上直到红蓝灯交替闪烁，这时进入配对状态，然后打开手机蓝牙，搜索蓝牙设备，找到相对应的设备名，配对连接即可。一般配对连接成功后，只要打开手机音乐播放器就可以使用蓝牙音箱听音乐了。

spoileral使用方法,spoileral是日本的一款知名游戏修改器,这个修改器的特点是通过加载不同游戏的ssg文件。 而达到修改不同游戏内容的目的!

http://wenku.baidu.com/view/2653a9bd960590c69ec3767b.html首先先安装，其次你下个资料。慢慢研究，在demo基础上改就可以。上边地址是资料

可以组成stamp

所要解决的问题描述：给定一个无向带权图G=(V,E，C)，其中V为一含有2n个节点的集合，E为边集合，C为2n*2n且对称的权重矩阵（Cij表示节点i和节点j直接边的权重,Cii=0）。将图G划分为两个社区，原节点集合V分为两个大小相同的集合A和B（各含n个节点），并且使得社区之间连接的权重 T=求和Cab 为最小值（a是A中的任意节点，b是B中的任意节点）。 为了解决这个问题，先给出如下定义： 节点a的外部权重：Ea=求和Cax（x为B中的节点）。节点b的外部权重类似。 节点a的内部权重：Ia=求和Cax（x为A中的节点）。节点b的内部权重类似。、 令节点z的外部权重与内部权重之差为：Dz=Ez-Iz。 当A中的节点a与B中的节点b交换后，社区间连接的总权重减少量为(此处为了让该值取正，所以定义为增益gain)：gain = Told - Tnew = (W+Ea+Eb-Cab) - (W+Ia+Ib+Cab) = Da+Db-2Cab。

歌曲名:Julie歌手:Nightspell专辑:DreamsHospitality - Julie..Is it gold?Is it snow?Is it all the debt I owe?That money buys on a clockOn a silver studded bead.That I wore back thenWhen my head was thinAnd I sewed and I sewedAll the ribbons on my coat.Seventeen past a yearOnly breath could keep my heelsOn the streetThanking broad strong backs that built.All the roads and minesThat were left behindDigging coal, digging coalUsed their bodies to feed their homes.Picking at the meat, dearYou won""t break my wishI took my halfThrowing out the seeds, dearHope this dirt will bindAnd grow a tree.Saffron blows in the yardGetting tossed a tasseled toeKeep your hair tied for touchIn a brown unfolded bun.When it fell back downDid it leave your crownWith the cloth that you boughtThat was eaten by the moths?.Calling out a wave, dearCalling out a wave will be your graveThis will last your life, dearOcean is a boy who wastes his day.Calling out a wave, dearCalling out a wave will be your graveThis will last your life, dearOcean is a boy who wastes his day.http://music.baidu.com/song/15020762

原来看过个C的遗传算法，不好意思le #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> /* Change any of these parameters to match your needs */ #define POPSIZE 50 /* population size */ #define MAXGENS 1000 /* max. number of generations */ #define NVARS 3 /* no. of problem variables */ #define PXOVER 0.8 /* probability of crossover */ #define PMUTATION 0.15 /* probability of mutation */ #define TRUE 1 #define FALSE 0 int generation; /* current generation no. */ int cur_best; /* best individual */ FILE *galog; /* an output file */ struct genotype /* genotype (GT), a member of the population */ { double gene[NVARS]; /* a string of variables */ double fitness; /* GT"s fitness */ double upper[NVARS]; /* GT"s variables upper bound */ double lower[NVARS]; /* GT"s variables lower bound */ double rfitness; /* relative fitness */ double cfitness; /* cumulative fitness */ }; struct genotype population[POPSIZE+1]; /* population */ struct genotype newpopulation[POPSIZE+1]; /* new population; */ /* replaces the */ /* old generation */ /* Declaration of procedures used by this genetic algorithm */ void initialize(void); double randval(double, double); void evaluate(void); void keep_the_best(void); void elitist(void); void select(void); void crossover(void); void Xover(int,int); void swap(double *, double *); void mutate(void); void report(void); /***************************************************************/ /* Initialization function: Initializes the values of genes */ /* within the variables bounds. It also initializes (to zero) */ /* all fitness values for each member of the population. It */ /* reads upper and lower bounds of each variable from the */ /* input file `gadata.txt". It randomly generates values */ /* between these bounds for each gene of each genotype in the */ /* population. The format of the input file `gadata.txt" is */ /* var1_lower_bound var1_upper bound */ /* var2_lower_bound var2_upper bound ... */ /***************************************************************/ void initialize(void) { FILE *infile; int i, j; double lbound, ubound; if ((infile = fopen("gadata.txt","r"))==NULL) { fprintf(galog," Cannot open input file! "); exit(1); } /* initialize variables within the bounds */ for (i = 0; i < NVARS; i++) { fscanf(infile, "%lf",&lbound); fscanf(infile, "%lf",&ubound); for (j = 0; j < POPSIZE; j++) { population[j].fitness = 0; population[j].rfitness = 0; population[j].cfitness = 0; population[j].lower[i] = lbound; population[j].upper[i]= ubound; population[j].gene[i] = randval(population[j].lower[i], population[j].upper[i]); } } fclose(infile); } /***********************************************************/ /* Random value generator: Generates a value within bounds */ /***********************************************************/ double randval(double low, double high) { double val; val = ((double)(rand()%1000)/1000.0)*(high - low) + low; return(val); } /*************************************************************/ /* Evaluation function: This takes a user defined function. */ /* Each time this is changed, the code has to be recompiled. */ /* The current function is: x[1]^2-x[1]*x[2]+x[3] */ /*************************************************************/ void evaluate(void) { int mem; int i; double x[NVARS+1]; for (mem = 0; mem < POPSIZE; mem++) { for (i = 0; i < NVARS; i++) x[i+1] = population[mem].gene[i]; population[mem].fitness = (x[1]*x[1]) - (x[1]*x[2]) + x[3]; } } /***************************************************************/ /* Keep_the_best function: This function keeps track of the */ /* best member of the population. Note that the last entry in */ /* the array Population holds a copy of the best individual */ /***************************************************************/ void keep_the_best() { int mem; int i; cur_best = 0; /* stores the index of the best individual */ for (mem = 0; mem < POPSIZE; mem++) { if (population[mem].fitness > population[POPSIZE].fitness) { cur_best = mem; population[POPSIZE].fitness = population[mem].fitness; } } /* once the best member in the population is found, copy the genes */ for (i = 0; i < NVARS; i++) population[POPSIZE].gene[i] = population[cur_best].gene[i]; } /****************************************************************/ /* Elitist function: The best member of the previous generation */ /* is stored as the last in the array. If the best member of */ /* the current generation is worse then the best member of the */ /* previous generation, the latter one would replace the worst */ /* member of the current population */ /****************************************************************/ void elitist() { int i; double best, worst; /* best and worst fitness values */ int best_mem, worst_mem; /* indexes of the best and worst member */ best = population[0].fitness; worst = population[0].fitness; for (i = 0; i < POPSIZE - 1; ++i) { if(population[i].fitness > population[i+1].fitness) { if (population[i].fitness >= best) { best = population[i].fitness; best_mem = i; } if (population[i+1].fitness <= worst) { worst = population[i+1].fitness; worst_mem = i + 1; } } else { if (population[i].fitness <= worst) { worst = population[i].fitness; worst_mem = i; } if (population[i+1].fitness >= best) { best = population[i+1].fitness; best_mem = i + 1; } } } /* if best individual from the new population is better than */ /* the best individual from the previous population, then */ /* copy the best from the new population; else replace the */ /* worst individual from the current population with the */ /* best one from the previous generation */ if (best >= population[POPSIZE].fitness) { for (i = 0; i < NVARS; i++) population[POPSIZE].gene[i] = population[best_mem].gene[i]; population[POPSIZE].fitness = population[best_mem].fitness; } else { for (i = 0; i < NVARS; i++) population[worst_mem].gene[i] = population[POPSIZE].gene[i]; population[worst_mem].fitness = population[POPSIZE].fitness; } } /**************************************************************/ /* Selection function: Standard proportional selection for */ /* maximization problems incorporating elitist model - makes */ /* sure that the best member survives */ /**************************************************************/ void select(void) { int mem, i, j, k; double sum = 0; double p; /* find total fitness of the population */ for (mem = 0; mem < POPSIZE; mem++) { sum += population[mem].fitness; } /* calculate relative fitness */ for (mem = 0; mem < POPSIZE; mem++) { population[mem].rfitness = population[mem].fitness/sum; } population[0].cfitness = population[0].rfitness; /* calculate cumulative fitness */ for (mem = 1; mem < POPSIZE; mem++) { population[mem].cfitness = population[mem-1].cfitness + population[mem].rfitness; } /* finally select survivors using cumulative fitness. */ for (i = 0; i < POPSIZE; i++) { p = rand()%1000/1000.0; if (p < population[0].cfitness) newpopulation[i] = population[0]; else { for (j = 0; j < POPSIZE;j++) if (p >= population[j].cfitness && p<population[j+1].cfitness) newpopulation[i] = population[j+1]; } } /* once a new population is created, copy it back */ for (i = 0; i < POPSIZE; i++) population[i] = newpopulation[i]; } /***************************************************************/ /* Crossover selection: selects two parents that take part in */ /* the crossover. Implements a single point crossover */ /***************************************************************/ void crossover(void) { int i, mem, one; int first = 0; /* count of the number of members chosen */ double x; for (mem = 0; mem < POPSIZE; ++mem) { x = rand()%1000/1000.0; if (x < PXOVER) { ++first; if (first % 2 == 0) Xover(one, mem); else one = mem; } } } /**************************************************************/ /* Crossover: performs crossover of the two selected parents. */ /**************************************************************/ void Xover(int one, int two) { int i; int point; /* crossover point */ /* select crossover point */ if(NVARS > 1) { if(NVARS == 2) point = 1; else point = (rand() % (NVARS - 1)) + 1; for (i = 0; i < point; i++) swap(&population[one].gene[i], &population[two].gene[i]); } } /*************************************************************/ /* Swap: A swap procedure that helps in swapping 2 variables */ /*************************************************************/ void swap(double *x, double *y) { double temp; temp = *x; *x = *y; *y = temp; } /**************************************************************/ /* Mutation: Random uniform mutation. A variable selected for */ /* mutation is replaced by a random value between lower and */ /* upper bounds of this variable */ /**************************************************************/ void mutate(void) { int i, j; double lbound, hbound; double x; for (i = 0; i < POPSIZE; i++) for (j = 0; j < NVARS; j++) { x = rand()%1000/1000.0; if (x < PMUTATION) { /* find the bounds on the variable to be mutated */ lbound = population[i].lower[j]; hbound = population[i].upper[j]; population[i].gene[j] = randval(lbound, hbound); } } } /***************************************************************/ /* Report function: Reports progress of the simulation. Data */ /* dumped into the output file are separated by commas */ /***************************************************************/ void report(void) { int i; double best_val; /* best population fitness */ double avg; /* avg population fitness */ double stddev; /* std. deviation of population fitness */ double sum_square; /* sum of square for std. calc */ double square_sum; /* square of sum for std. calc */ double sum; /* total population fitness */ sum = 0.0; sum_square = 0.0; for (i = 0; i < POPSIZE; i++) { sum += population[i].fitness; sum_square += population[i].fitness * population[i].fitness; } avg = sum/(double)POPSIZE; square_sum = avg * avg * POPSIZE; stddev = sqrt((sum_square - square_sum)/(POPSIZE - 1)); best_val = population[POPSIZE].fitness; fprintf(galog, " %5d, %6.3f, %6.3f, %6.3f ", generation, best_val, avg, stddev); } /**************************************************************/ /* Main function: Each generation involves selecting the best */ /* members, performing crossover & mutation and then */ /* evaluating the resulting population, until the terminating */ /* condition is satisfied */ /**************************************************************/ void main(void) { int i; if ((galog = fopen("galog.txt","w"))==NULL) { exit(1); } generation = 0; fprintf(galog, " generation best average standard "); fprintf(galog, " number value fitness deviation "); initialize(); evaluate(); keep_the_best(); while(generation<MAXGENS) { generation++; select(); crossover(); mutate(); report(); evaluate(); elitist(); } fprintf(galog," Simulation completed "); fprintf(galog," Best member: "); for (i = 0; i < NVARS; i++) { fprintf (galog," var(%d) = %3.3f",i,population[POPSIZE].gene[i]); } fprintf(galog," Best fitness = %3.3f",population[POPSIZE].fitness); fclose(galog); printf("Success "); } /***************************************************************/给个旅行商的链接吧~~http://search.csdn.net/search/tsp/1/lt/?keytype=title

TSPDT是有关电影及导演业内地位的榜单。TSPDT全称为“THEY SHOOT PICTURES, DON"T THEY?”，是一个网站和数据库。其主要的数据来源有两个（每年更新一次，按照去年的数据，选票数每年都会变化）：一是5495张影评人和电影学者的私人投票，二是3302张各类综合榜单。对总共8797张榜单进行加权计算，就可以给所有引用的电影排一个名次；同理，导演也可以排一个名次。上榜导演李安（Ang Lee），男，1954年10月23日出生于台湾省屏东县潮州镇，华语电影导演、编剧、制片人，毕业于伊利诺伊大学香槟分校、纽约大学。1990年，执导个人首部电影《推手》，该片获得第28届台湾电影金马奖评审团特别奖提名。

Is Friday good at sports 一般疑问句？

Friday is good at sports. Friday 擅长运动.【Friday可能是一个人】否定句：Friday isn"t good at sports. Friday 不擅长运动.

米其林PILOT SPORT 4是针对新一代入门级跑车及中高性能轿车而设计的轮胎。米其林PS4S全称是PILOT SPORT 4S，其定位是高级性能车轮胎，适合大部分时间在街道行驶，偶尔下赛道耍一下。不过米其林还有Pilot Super Sport(PSS)和Pilot Sport Cup 2两款高性能轮胎，性能比PS4和PS4S更加强悍，但价格自然也更高。相比于米其林PS3，PS4的花纹块变大了，好处是胎冠的刚性得到提升，有利于操控。而PS3的花纹块较小，则是有利于提升驾乘舒适性，所以PS4在操控性能方面要比2010年发布的PS3（PILOT SPORT 3）强。除了复合材料覆盖层以外，PS4还使用了新的功能弹性体和硅混合的配方，有利于湿地抓地力提升。PS4的耐磨指数达到了320，与PS3保持一致，高性能轮胎有这种表现已经是比较优秀的。而牵引力指数代表着轮胎与地面附着力的大小，AA是最高级，有利于轮胎操控性。生热指数则是代表轮胎抗热量产生的能力，A也是最高级，说明PS4不容易生热，有利于寿命以及性能稳定。

关于用videoview播放在使用中发现后台程序还是无法解析angular提交的数据，对比后发现头部缺少‘X-Requested-With"项所以在配置中加入：$httpProvider.defaults.headers.post["X-Requested-With"] = "XMLHttpRequest"下面贴入测试时的部分配置代码：angular.module("app", ["ngAnimate","ngCookies","ngResource","ngRoute","ngSanitize","ngTouch"],function ($httpProvider) {

1、itspoliteofyou的意思是你真有礼貌，此句运用了固定句型即It"s加adj加ofsbtodosth，意为某人做什么是怎么样。2、foryou的意思是为你，奉献给你，面向你。foryou是介词短语做后置定语，表示对象的状语。

3(根)X4平方毫米的铜芯多股电缆线，可以作为松下300钨极氩弧焊焊机输入电源线。

这个属于插件，直接去注册表搜索netspeed 删除搜到的注册表。如提示无法删除，先右键关闭netspeed，进任务管理器，找到windows资源管理器，右键结束任务。【这里注意下，这个插件官方的到2017年就没更新了，也就是说不支持win10，也没中文版，也就是说你下载到的大概率是改动版本。有网友给的办法是右键重启资源管理器，但是你一重启，netspeed也跟着重启，一样提示使用中无法删除。】所以这里一定要右键关闭windows资源管理器，关闭后会发现任务栏不见了，正常的，再次切换到任务管理器，文件---运行新任务---浏览---找到你下载netspeed的地方，选择所有文件，找到nsm.dll，因为关闭了资源管理器，所以现在可以删除了。然后win+R，输入cmd，输入start explorer.exe，这时候你就发现任务栏又回来了，netspeed也失效了，但是点击工具栏发现还是可见的，只是东西不在了。这时候再去注册表，win+R，regedit，搜索netspeed 删除搜到的结果。工具栏里的netspeed也没了。再去C:Users你电脑上的名字AppDataRoaming，找到并删除netspeedmonitor，这下彻底干净了。

将文件夹放在C:windowsSystem32中，如果不行，将speedmonitor文件夹添加入环境变量path中，就可以的。

一般会用：phone number 也有时会用：contact info:这是可以包含多个联系信息,如:Tel No.,Mobile No.Email:等等,

131#错误 反映的是 文件修改操作后无法保存 这种现象，举个简单的例子来说明，我们要是用word打开一个文档,然后又试图去删除这个文件，就会发现这个文档无法删除。而魔兽世界把这种错误类型定义为131错误。 能够引起这种错误的原因有以下几个方面： 1、文件被其他文件调用中，程序试图修改这个文件 2、文件所在的磁盘位置有坏道，无法读取数据也无法修改数据 3、还有可能是文件内容格式造成的，比如魔兽世界程序输出的文件是按一定标记输出，修改的时候根据文件标记来修改的。这类文件跟配置文件差不多，如果一次输出造成意外错误，修改的时候就找不到方向了。这个说起来比较难以理解，给个例子： 就像系统启动配置文件： ----------------------------- [boot loader] timeout=30 default=multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)WINDOWS [operating systems] multi(0)disk(0)rdisk(0)partition(1)WINDOWS="Microsoft Windows XP Professional" /noexecute=optin /fastdetect -------------------------------- [boot loader] 就是一个标记，如果魔兽世界输出的时候把标记弄错了，而读取或修改程序就会应为找不到对应的标记而报错！（主要是因为程序编写的时候逻辑不完整，估计是如果发现某个文件存在，就读取，如果不存在，就新建一个这样的文件，但是忘记考虑里面的格式错误了） 提示：Error #131 A： 该错误表示可能在安装或游戏时解压缩的过程中发生。造成该错误的原因可能有两个：电脑上的文件包部分损坏，或电脑硬件无法正确执行解压缩。您可尝试卸载和重装游戏文件。若仍存在问题，问题可能出在硬件上，请仔细检查。 ① 新安装游戏，并确信没有安装修改游戏的第三方软件或接口程序等。如果您在重新安装游戏后继续有因数据文件出错而异常中止游戏的情况，那是由于以下原因造成的： ⑴ 由于破损客户端CD数据文件造成。这一般可以通过从官方主页上下载新的客户端重新安装游戏来解决，针对于此可以将该客户端CD在另一机器上使用，如果验证后这个CD仍然是坏的，请您更换客户端光盘安装或从主页下载客户端进行安装. ⑵数据文件没有被完全的安装。建议您更换您的光驱驱动，或修改驱动设置。 ⑶无法读取您硬盘中安装游戏的部分数据文件，或该区域出现坏道。建议您使用如下操作方法：ⅠWindows98：点击“开始”按钮然后选择“运行”,输入scandisk点击OK按钮，按照提示选择检索磁盘，然后系统会给您一个关于硬盘的检索结果（按硬盘大小来决定时间长短，通过需要花费一定的时间来完成这个检索工作） ⅡWindows2000/XP：选择我的电脑，右击选择您要检测的硬盘，点选“文件”菜单，点击属性，选择“工具”选项卡，选择“查错”，点选“现在检测”，在检测磁盘的设置中，选择“自动修复文件系统错误”和“扫描并试图恢复旧扇区”。选择“是”开始检测，待检索工作完毕后，重启计算机 ②由于病毒所造成部分安装的数据文件出错或被第三软件修改。建议您使用病毒查杀工具查杀系统，确保没有被病毒感染后重新安装游戏。 ③可能是内存损坏或者是不能正常地工作,把内存条重新插一下试试 ----------------------一般来说先运行repair.exe,然后磁盘查查错, 先修复看看,不行就换盘重装游戏。