应用

MAC新系统启用了新的安全机制。首先打开系统偏好设置进入安全性与隐私，然后点按解锁按钮输入管理员密码解锁。在允许从以下位置下载的应用，这里选择任何来源。设置好之后，再次锁住，然后我们再打开应用。这个时候就已经可以打开了。

贾生(李商隐)

这个英文的意思是 “程序在运行时有错误，在《C:Documents and SettingslubanziApplication DataMAXONCINEMA 4D R11_4C5CA725（数字可能不同）》的位置的BugReport.txt文件有详细的错误报告”BugReport.txt是软件专门记录错误的报告程序或文档，不光是C4D有这个程序 QQ也有这个，其它软件也有。程序的错误就写在这个文档里，要知道是什么错误，就需要打开这个文档查看，知道是什么错误后再解决就行了，原理应该就是这个原理，但是我在我这里打开后看了看，看不太懂 呵呵，也许我这里没有运行错误，你那里的BugReport.txt文档你再看看，肯定跟我这里写的不一样，也许能看懂。看这个截图你应该就明白了 不过我估计应该是你安装的时候出现了操作错误造成的，我家里的公司的机子都装上了，都没有发生你这种情况。实在不行，建议重装。

没有DM的license许可，再次破解试试看吧。

首先，G值是从开始点到当前点的移动量，H值是从当前点到终点的移动估算量。既然F=G+H.如果F值和H值都相同，那么G值也是相同的，也就是说从开始点走了同样的距离，移动到两个不同的节点，而这两个节点距离重点的距离也是相同的。那就继续往下进行算法。如果继续下去之后，这两个节点还是一样的情况，那说明有两条最优路径，不然一定会有一个节点会被淘汰。

ChatGPT其实并没有创新性可言，其出圈的关键在于选对了落脚点。也有人认为，市场对于ChatGPT过于乐观了。为此，本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题，旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT，而本文，要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。ChatGPT本质上是一个对话模型，主要以文字方式互动，不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外，还可以处理相对复杂的语言，可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来，被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作，更有甚者还用来写论文。可以看出，ChatGPT对各行各业都有所影响，那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢？ChatGPT让AI行业生机勃勃，在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业：毫末智行CEO顾维灏认为，ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型，让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别，并稳定地输出最优解。如果将ChatGPT作为车机系统，可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案，识别率可以达到90%以上，但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得运用到NLP（自然语言处理）技术，而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统，一方面可以让车机更容易理解“长难句”，让驾驶更具趣味性金融行业：招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市，ChatGPT首次诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文，被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软，曾在发布会上演示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF，利用ChatGPT实时总结核心点，并于Lululemon三季度财报做对比，各项指标对比结果飞速呈现。可以预见，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效率，减少出错。翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人越来越需要在全球范围内进行业务，这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”，一来可以减少翻译人员的工作量，提高翻译效率；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改善翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以降低翻译公司的人力成本。ChatGPT的未来ChatGPT的优势在于，可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实，甚至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的，需要大量的语料来拟合真实世界，因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化，必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公，由于需求量大，或许可能成为技术应用首先发展的领域。

如果是一对，可以，但是一个，就没有必要了，费电，而且对讲机只是一个摆设，天泰正合公司新出了一款TATOE10手持gps非常不错，建议你可以考虑一下。

经典的游戏众所周知的肯定是愤怒的小鸟，切水果，极品飞车这些啦，可是玩久了还是会厌的，你可以下载一个软件筐嘛，里面很多游戏和软件，找自己喜欢玩的。尝试一下新的游戏！

1、微软IE缓冲溢出漏洞引起 2、内存或虚拟内存地址使用冲突造成 程序的运行需要分配一定的内存地址给程序使用，当程序结束时释放留出空间让给新的程序使用，win是多任务的系统 有时前程序未结束 又有新的任务开始 到底要多少内存或虚拟内存来保证我们同时运行的工作任务呢?也许win在这个问题上没弄好，所以有此错误常常发生，一般运行大型软件或多媒体后出现这种情况 3、劣质内存条也会出现这个问题 一般来说，内存出现问题的可能性并不大，主要方面是：内存条坏了、内存质量有问题，还有就是2个不同牌子不同容量的内存混插，也比较容易出现不兼容的情况，同时还要注意散热问题，特别是超频后。你可以使用MemTest 这个软件来检测一下内存，它可以彻底的检测出内存的稳定度。 假如你是双内存，而且是不同品牌的内存条混插或者买了二手内存时，出现这个问题，这时，你就要检查是不是内存出问题了或者和其它硬件不兼容。

你最好的办法就是重装系统！

抑制房间内的霉菌 霉菌在符合温度（20-30度）、湿度（75%以上）养分的条件下繁殖。在室内的空气1m内，会存在数个到数千个霉菌胞子悬浮物。霉菌在建筑材料中都能够滋生，影响人体健康。nanoe纳米水离子能够强有力的包裹霉菌，OH羟基能使霉菌的蛋白质发生变化，抑制霉菌。去除生活中的病（细）菌nanoe纳米水离子可以强力吸着病（细）菌，OH自由基能使病（细）菌的蛋白质发生变化，抑制病（细）菌无力化。

UG Theory 肯定不是乌干达理论的意思哦,是哪个行来的专有名词? power of prediction 是预言的力量.OK. 造句： You will survive storm with the power of prediction.

边长x.12x=3.6x=0.3V=0.027立方米

应用程序发生异常怎么办1.检查电脑是否存在病毒，请使用百度卫士进行木马查杀。2.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。建议：使用完整版或正版系统。3.安装的软件与系统或其它软件发生冲突，找到发生冲突的软件，卸载它。如果更新下载补丁不是该软件的错误补丁，也会引起软件异常，解决办法：卸载该软件，重新下载重新安装试试。顺便检查开机启动项，把没必要启动的启动项禁止开机启动。4.如果检查上面的都没问题，可以试试下面的方法。打开开始菜单→运行→输入cmd→回车，在命令提示符下输入下面命令 for %1 in (%windir%system32*.dll) do regsvr32.exe /s %1回车。完成后，在输入下面for %i in (%windir%system32*.ocx) do regsvr32.exe /s %i 回车。如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打“粘贴”，回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止。（重启电脑）。

　　灾害救援　　在我们生活的环境中，有许多的自然灾害，如：泥石流、山体滑坡、涨水洪涝现象等。当这些灾害发生的时候，我们需要及时了解灾害情况，这个时候，可以通过无人机进入受灾区域，通过影像分析受灾区域及受灾状况，充分了解受灾的实时信息，便于开展救援工作。这样可以弥补人工搜救的不足，而且不需要浪费过多的人力。提高搜救效果。通过无人机了解周边环境信息和空间分布，系统的分析安置点的合理性，从而达到科学救灾的目的。　　街景拍摄、监控巡察　　利用携带摄像机装置的无人机，开展大规模航拍，实现空中俯瞰的效果。首先需要声明的是，这里所谓的“航拍”并不是日常我们所接触的。而是通过专业级的航拍来为某一领域提供资料。其拍摄的街景图片不仅有一种鸟瞰世界的视角，还带有些许艺术气息。别忘了，在常年云遮雾罩的地区，遥感卫星不够灵光的时候，无人机可要冲锋陷阵。　　环保检测　　无人机在环保领域的应用，大致可分为三种类型。一：环境监测：观测空气、土壤、植被和水质状况，也可以实时快速跟踪和监测突发环境污染事件的发展;二，环境执法：环监部门利用搭载了采集与分析设备的无人机在特定区域巡航，监测企业工厂的废气与废水排放，寻找污染源;三，环境治理：利用携带了催化剂和气象探测设的柔翼无人机在空中进行喷撒，与无人机播撒农药的工作原理一样，在一定区域内消除雾霾。　　环保所涵盖的方面太多，但无人机因为不受空间与地形限制，效性强，机动性好，巡查范围广等优点，环保工作人员可以利用无人机的机载图像数据采集功能，形成特定区域的整体监测，从而有利采集高污染源，并开展管理措施。　　电力巡检　　装配有高清数码摄像机和照相机以及GPS定位系统的无人机，无人机可定期实现沿电网进行定位自主巡航，开展一个全线的排查，确保电路安全，有利于加大对线路重点区域的特寻力度。实时传送拍摄影像，监控人员可在电脑上同步收看与操控。　　交通监视　　人机参与城市交通管理能够发挥自己的专长和优势，帮助公安城市交管部门共同解决大中城市交通顽疾，不仅可以从宏观上确保城市交通发展规划贯彻落实，而且可以从微观上进行实况监视、交通流的调控，构建水一陆一空立体交管，实现区域管控，确保交通畅通，应对突发交通事件，实施紧急救援。　　农业植保　　利用无人机作为飞行平台，搭载药箱、喷洒设备或者监测设备，对农田进行喷药或者数据采集。无人机做植保早在几年之前就已经被业内所认可，但由于技术限制和飞行安全限制等因素导致该行业只有零碎的厂商以服务外包形式在做。而随着我国无人机政策的完善和实行，在有法可依的情况下，加之植保无人机的快速高效的优势，该领域一定会被越来越多的人所关注。

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这很简单呀，你平时喜欢玩游戏，那游戏中的人物属性不就是雷达图吗？

我telnet自己的端口时却总是提示connection closed by foreign host, 请问是什么原因啊,急,请各位指教,如需其他条件,必回复,在线等 还是没有人么 您需要登录后才可以回帖 登录

总之，LED作为一种高效、寿命长的固态器件，具有广泛的应用前景和发展空间。随着技术的不断进步和成本的不断降低，相信LED将会在未来的各个领域中得到更广泛的应用。总之，LED作为一种高效、寿命长的固态器件，具有广泛的应用前景和发展空间。随着技术的不断进步和成本的不断降低，相信LED将会在未来的各个领域中得到更广泛的应用。LED的原理是利用半导体材料的电子能级结构，当外加电压使得电子从n型半导体区域注入到p型半导体区域时，因为能级差异，电子会与空穴复合，放出能量，从而产生光。LED的颜色与半导体材料的能带结构有关，不同的材料可以发出不同颜色的光。LED的优点在于其高效、寿命长等特性。LED的光效可以达到80-100lm/W，比传统白炽灯的光效高出3-4倍，比荧光灯的光效高出1.5-2倍。因此，LED照明具有环保的特点，可以有效减少能源消耗和碳排放。此外，LED的寿命长，可达到5-10万小时，是传统照明灯具的10倍以上。

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可以考虑卸载后，重新安装应用，因为软件加密后是无法破解加密的。如果卸载也需要密码，那就有可能需要重置系统进行修复了。

这种管子是IGBT管，参数上说驱动频率大概是0-----40KHZ，我却用该管最大工作频率超过200KHZ,之所以说超过两百千赫兹，是因为我的万用表频率计最多200KHZ，我用的信号源是自己做的双管ZVS，万用表测的时候超出量程；但我在负载端接了灯泡，频率超过100KHZ后，灯泡的亮度有在慢慢衰减，到两百以后明显变暗，管子功率损耗增加明显，但任然有输出。电磁炉一般的频率都在35+----60-KHZ的工作频率，我认为你如果需要高频驱动IGBT，建议频率不要超过80KHZ，这样既能得到较好的输出，又能使得管子的损耗较小

60余亩。根据江苏大学应用科学技术学院的官网可知，该应用科学技术学院占地面积60余亩，各类建筑面积50000余平方米，其中教室10000平方米，实验室5000平方米，图书馆5000平方米。江苏大学是江苏省人民政府和教育部、农业农村部共建的一所综合性大学。

异常处理是初学者经常忽视执行的编程技巧。然而，当他们完成了一项大型项目后，就会发现仅仅停留在表面的工作是不够的。在本文中，我们将对异常处理进行讨论，并为大家解释其重要性，尤其是要告诉大家怎样处理这些情况。 　　首先，让我们解释一下什么是异常情况，通常也称例外。正如在其他的编程语言中那样，它也适用于Java：异常情况是那些在运行时出现错误的情况。这些错误并非真正的错误，因为他们是一些例外。我们可以将这些情况理解为必须解决的异常事件，否则程序将无法继续执行。所以我们就有必要了解怎样处理异常事件。 　　在异常事件的例子中最显著的应该是在程序执行时，运行时的分配变成了零。这样程序就无法执行，于是Java就会抛出一个异常事件，确切点说是ArithmeticException。从Java程序员的角度来看，异常事件是对象。抛出异常事件类似于抛出对象。但是，并非所有的对象都可以被抛出。 　　为了充分理解可抛出的异常事件，整个类层次结构的一些部分要被提交。主要的类称为Throwable。这个类拥有两个子类：Exception 和Error。一个异常事件对象应从Throwable的类中传出。意味着它应该是Exception子类或Error子类的一个对象实例。这些都可以在 java.lang数据包中找到。 　　异常处理就是捕捉可能在运行时被抛出的异常事件的一项技术。Java通过try-catch-finally的异常处理语句为我们提供了强大的异常处理解决方案。而在另一方面，你也可以使用已经声明的异常事件，如ArithmeticException, NullPointerException等。其他类扩展了Exception 类，如IOException子类。 　　此外，我们应该注意到异常事件包含了两种情况：检查过的和没检查的。技术上，我们认为没检查过的异常事件RuntimeExceptions。这些不需要在抛出的语句中作出声明，而且对它们的捕捉也是选择性的。不过，它们一般不会有什么影响，如果程序员根本不能发现它们的存在。在大多数情况下，这些都是逻辑性的编程错误，如NullPointerException或者ArrayIndexOutOfBounds。 　　同时，对异常事件进行技术性检查也迫使程序员对其进行处理和管理，意味着要对其进行单独捕捉并覆盖。这些都来自Exceptions类和它的子类，包括我们之前讨论过的RuntimeExceptions。检查过的异常事件要求异常事件处理因为它们有可能导致程序终止。 　　现在，我们对异常事件有了个基本的了解，下面就让我们启动集成开发环境开始编码吧! 　　异常处理 　　前面我们提到了异常处理就是指处理代码中的异常事件，或者在运行时向运行引擎抛出异常事件，在引擎末端它会搜索异常事件处理例程。它使用包含了一系列方法调用的调用堆栈进行搜索。 　　一般而言，异常事件可能因为包含一个异常活动或其他异步异常导致的。我们讨论的异常事件包括了一些基本的处理议题：怎样捕捉和处理这些异常事件。 　　Java允许我们创建自己的Exception对象和类，但是会有一个关键的请求。这些对象和类必须是扩展的Exception类。编码标准要求异常事件应该充分命名，意味着它们的名字就代表了其本身。 　　throw new Exception(“ This is an exception!”) 　　下面，我们看看要怎样捕捉和处理这些异常事件。检查以下代码： 　　try{ 　　// this is the block of code where the exception happens 　　// sometimes called as source/root of exception 　　// or even called as tricky block or tricky method 　　｝ 　　catch{Exception_Typel e) { 　　// dealing with this kind of exception 　　｝ 　　Catch (Exception_Type2 e) { 　　// dealing witn this kind of exception 　　｝ 　　//... unlimited number of catches are possible 　　finally { 　　// this block of code is always executed 　　｝ 　　try-catch-finally语句的第一个部分是尝试阻止。这是异常事件有可能发生的部分。通常，我们建议代码行用最小的数量来编写，因为它们只会在异常事件发生的时候执行。这种情况发生时，执行会跳转去捕捉那些异常事件被比较的块中。如果它们匹配，那么就可以处理异常事件。 　　不论尝试阻止的时候，异常事件会不会发生，或不管能不能得到处理，阻止总会执行。由于它总是被执行，所以我们推荐你在这里做一些清理。因此，正如所预料的那样，执行起来就是具有选择性的。 　　Try-catch模块的结构类似于switch-case的结构。在检查过的需要处理的异常事件中，是有可能在相同方法中将其处理或者抛出的。后者可以通过关键词抛出。在这种情况下，异常事件的种类必须在方法签名中被指定。看这个例子： 　　Void myMethod () throws SomeKindOfException{ 　　// method goes here 　　} 　　接下来，我们将为大家展示更多的异常处理实例。 　　初学者常常与非匹配数据类型纠缠不清。通常，它们会引发一些问题，例如，在做加法时出现非数字型代码。下面给大家展示的代码中，出现了异常处理的工作环境。检查该网页以完成嵌入式Exception种类的清单。现在，我们要处理NumberFormatException 的发生。 　　public static void main (String args[] ) { 　　double sum= 0; 　　for (int i=0; i﹤args. length; ++1) 　　try { 　　sum+= Double.parseDboule (args[i]); 　　} 　　Catch (NumberFormatException e) { 　　Ststem.out.printIn(args[i] + “non-numeric data on”); 　　} 　　System.out.printIn(“Total sum: “+ sum); 　　} 　　正如你所见到的，它和命令行参数一起运行，而且一旦轮到非数字型参数，它就会写入system.out，意指出现的问题。但是项目会继续进行，因为try模块是循环的。否则，没有合适的异常处理，项目就会终止。用这种方式总和还是可以计算处理并在最后显示处理。 　我们来看看另一个例子。在这个例子中，我们会要建立自己的异常实例类，该类扩展了其母Exception类。应用程序会模拟用于异常处理和抛出的堆栈机制，如堆栈是满的或者是空的。检查一下。 　　Public class StackException extends Exception { 　　Public StackException (String text) { 　　Super (text) 　　} 　　} 　　现在让我们创建一个Stack类。注意push和pop方法。它们正抛出StackException，而这一动作由方法签名导入。此外，还有一个if条件，且条件满足时，异常事件会被抛出。否则，一切都会顺利运行。 　　public class Stack { 　　private final int SIZE = 100; 　　private Object st[]; 　　private int size; 　　private int sp; 　　public Stack (int size) { 　　if (size < MAXSIZE) 　　this.size = size; 　　else 　　this.size = MAXSIZE; 　　this.st = new Object [size]; 　　this.sp = -1; 　　} 　　public void push (Object o) throws StackException { 　　if (sp == this.size - 1) 　　throw new StackException ("Stack is full"); 　　this.st [++this.sp] = o; 　　} 　　public Object pop () throws StackException { 　　if (sp == -1) 　　throw new StackException ("Stack is empty"); 　　Object o = this.st [this.sp]; 　　this.sp--; 　　return o; 　　} 　　public boolean isEmpty() { 　　return this.sp == -1; 　　} 　　} 　　好的，现在是时候写一写Main class连同主要方法了。在这一部分，请对try-catch语句给予更多关注。有两类异常情况可以被捕捉到。你也可以很容易地找出它们。 　　public class Main { 　　public static void main (String args[]) { 　　Stack s = new Stack (10); 　　for (int i = 0; i <= 10; ++i) 　　try { 　　s.push (new Integer(i)); 　　} 　　catch (StackException e) { 　　System.out.println (e); 　　} 　　while (! s.isEmpty() ) { 　　try { 　　System.out.println( (Integer)(s.pop()) ); 　　} 　　catch (StackException e) { 　　System.out.println(e); 　　} 　　} 　　} 　　} 　　当然，这里也会有附带输出。如你所见，第一行显示出的就是异常事件，因为我们要用11个要素填补堆栈，因此，在循环到isEmpty是错误的时，异常事件不会抛出。 　　Stack is full 　　练习几次以上的几段代码。如果异常事件被抛出但是却能够正确被处理那就不要感到惊讶。这就是异常处理的神奇之处。 　　总结 　　在这篇文章里我们就异常处理的实用性和重要性进行了分析。我们都知道，不管是检查过的或是未经检查的，程序员都要处理好异常事件，否则可能出现程序的异常终止。我们强调要将理论与实践相结合。坦率地说，本文虽只是冰山一角，但一些基本的知识已经介绍给了大家。希望能在异常处理方面对大家有所帮助。

　您好，我来为您解答：　　一、Android SDK中的WebView　　二、使用PhoneGap　　三、使用Rexsee在线生成　　希望我的回答对你有帮助。

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本文将介绍如何让现有的Spring Boot项目接入Apollo，还未搭建Apollo服务端的请移步到我前面的文章进行阅读。 下面以 Cas 单点登录项目为例，进行简单的接入操作，更多详细的方法请参考： [github官方文档] https://github.com/ctripcorp/apollo/wiki/Java 客户端使用指南 接入之前，需要先在 Apollo 服务器创建需要的配置项。 默认访问： localhost：8070 创建项目 添加并发布配置项 修改 application.properties 或 bootstrap.properties 配置 在启动类添加 @EnableApolloConfig 注解。 目前在我们公司的项目中，cas使用第一种方式，其他项目使用第二种方式。因为cas单点登录的启动类不是我们自定义的，直接在配置文件中配置比较方便。 其他方式这里不进行介绍了，想具体了解的可以到官网。 在 application.properties 或者 bootstrap.properties 中按照如下样例进行配置 这种配置方式不适用于多个war包部署在同一个tomcat的使用场景，考虑到我们公司虽然是做往微服务方向发展，但是可能也会以war包的形式部署到同一个tomcat，所以我没采用这种方式，而是采用了第二种方式。 在 resources/META-INF/ 目录下创建 app.properties 文件，把 app.id 和 apollo.meta 的配置移到该配置文件. 下图中，我采用了占位符形式是为了便于实施人员在Maven编译部署时可以以设置变量的方式进行赋值，避免更改配置文件（这里可以不用Maven设置变量的方式，直接写configserver的地址也可以。）。而开发人员在本地进行开发时，可以在通过 server.properties 配置文件来进行配置 apollo.meta ，因为通过 server.properties 配置的方式优先级比在 app.properties 配置的方式高。 使用Maven设置变量的方式需要在pom.xml文件添加resources标签 通过server.properties配置文件 启动 Cas 成功，登录后，访问上面的测试接口： apollo 配置起效。

河南职业技术学院：240分以上录取，提供机电工程技术、数控技术、物联网应用技术等相关专业。2.河南机电职业学院：240分以上录取，提供数控技术、机械制造及其自动化、物联网工程等相关专业。3.河南财经政法大学：240分以上录取，提供电气工程及其自动化、机电工程及自动化、工商管理等相关专业

规格参数：视野单元最大扫面范围: 20范围1: 90%不光滑反射表面上在户外阴天环境中为 0.6m - 20m测量速度: 122,000 / 244,000 / 488,000 / 976,000 点/秒测距误差2：在10m和25m时误差为±2mm, 反射率分别为90% 和10%噪音误差3 ：标准分别为10m – 原始数据：0.6mm @ 90% 反射率 |1.2mm @ 10% 反射率10m – 压缩噪音4：0.3mm @ 90% 反射率 |0.6mm @ 10% 反射率25m – 原始数据：0.95mm @ 90% 反射率 |2.2mm @ 10% 反射率25m – 压缩噪音4：0.5mm @ 90% 反射率 |1.1mm @ 10% 反射率色彩单元分辨率: 大于7000万彩色像素动态彩色特征：自动调整亮度偏转单元垂直视野范围：305°水平视野范围：360°垂直分辨率：0.009°（360°时为 40,960 个三维像素）水平分辨率：0.009°（360°时为 40,960个三维像素）最大垂直扫描速度： 5,820rpm或97Hz激光(激光器)激光功率（顺时针 01）: 20 mW（激光等级 3R）波长：905 nm光束发散角：通常为 0.16 毫弧度 (0.009°)出口光束直径：3.8 mm，圆形数据提取与控制数据存储：SD, SDHC64, SDXC64; 32GB插入卡扫描仪控制：通过触摸屏通用规格：电源电压：19 V（外部支持)，14.4 V（内部电池）功耗：60 W与80 W切换（当电池充电时）工作环境温度：5°C 至 40°C电力供应：大于5小时湿度： 无冷凝缆线连接：位于扫描仪的底部重量：5.0kg尺寸：240X200X100mm3维护校准：每年一次视差-自由：是双轴倾斜传感器：精度0.015°；范围 ±5°参考资料: http://www.onrol.com/chanpinxinxi/2011-06-14/84.html

河南机电职业学院计算机应用技术有升本的。河南机电职业学院是一所以工科为主的职业院校，计算机应用技术专业是该学院的重点专业之一。该专业本科层次是河南机电职业学院和周口师范学院联合培养的本科生，学制为4年。所以，河南机电职业学院计算机应用技术专业是可以升本的。河南机电职业学院是一所公办全日制高等职业院校，始建于1953年，坐落于河南省省会郑州市。

解压IPA包，windows下，会有一个.app的文件夹，mac下有一个后缀名为.app的文件，右击，显示包内容；找到文件夹中的info.plist文件，文件中的CFBundleIdentifier下面的字符串就是这个APP的BundleID。

尽管不少国家都试图制造同轴反转螺旋桨飞机，只有英国和苏联曾大量生产。美国虽然掌握了相关的技术，但是并没有大量生产。 有一些著名的英国飞机装备了同轴反转螺旋桨发动机，例如二战时著名的桑德兰水上飞机，以及Fairey Gannet空中预警机。前者搭载了四具劳斯莱斯格里芬引擎。在后期的喷火战斗机的某些型号上，也采用了同轴反转螺旋桨发动机。英国人在喷火战斗机上安装该类螺旋桨最主要的原因是因为叶片的长度受到飞机前起落架高度的限制。由于战略的需要，在不能增加螺旋桨转动时叶片面积的情况下，只能采用同轴反转螺旋桨来实现更高的输出功率来提升战斗机的速度。布里斯托布拉巴赞(Bristol Brabazon)是英国飞机公司早期的试验机型。该机搭载了四对，共八组螺旋桨，配备了八台引擎。每组螺旋桨都有一个独立引擎来驱动。 1950年代，苏联研发了库兹涅佐夫设计局的NK-12涡轮螺旋桨引擎，采用了同轴反转螺旋桨。该剧引擎是迄今为止世界上推力最大的涡轮螺旋桨引擎。搭载了四具NK-12引擎的图-95，是苏联最早期的一款洲际战略轰炸机，也是目前全世界唯一仍服役中的大型四涡轮螺旋桨引擎之长程战略轰炸机。由于发动机功率太大，在桨叶直径和转速无法继续增加的情况下，就只能增加叶片数量来提高效率。因此他的飞行速度接近于喷气式轰炸机，是最快的螺旋桨飞机之一。在这种速度下四对同轴反转螺旋桨的效率要比单一八叶螺旋桨效率高。其衍生机型图-114,是一种俄国长程螺旋桨客机，至今仍保持着最快螺旋桨飞机的世界纪录。苏联军方看重其载重能力，用一架图-95V型轰炸机在北冰洋新地岛群岛附近试爆了全世界有史以来最大的核武器：沙皇炸弹。由于采用了同轴反转螺旋桨，图-95有一个巨大的缺点，就是由四具转涡轮螺旋桨引擎所产生出来的噪音非常巨大，声音大到居然美军在北大西洋设置的声纳网甚至可以捕捉到图-95的声纹，这使其成为可能是史上唯一一架能被声纳捕捉的轰炸机。另一款搭载NK-12引擎的飞机是安-22重型运输机。该机问世时，是当时世界上最大，至今仍旧最大的配备涡轮螺旋桨引擎的重型军用运输机。冷战时期，它多次打破载重飞行的记录。但是由于安-22的经济性和安全性有待将，只生产85架就停产了。安-124运输机问世后，便代替了安-22的地位。它没有采用同轴反转螺旋桨，而是四具涡轮风扇发动机来实现更高的飞行速度。苏联与1972年生产的A-90翼地效应机也搭载了NK-12引擎。它只采用了一具该引擎，安装在T型垂直尾翼的顶部。该机在机鼻亦搭载了两具喷射引擎。1994年，库兹涅佐夫设计局推出了安托诺夫An-70中程运输机。该机搭载四具Progress D-27引擎，驱动四对同轴反转螺旋桨。Progress D-27引擎一种桨扇发动机，是一种介于涡轮螺旋桨发动机和涡轮风扇发动机之间的飞机引擎。 美国曾经制造出几架采用同轴反转螺旋桨的试验机型，例如道格拉斯飞行器公司的XB-42 Mixmaster、XTB2D Skypirate，以及波音公司的XF8B、XP-56等机型。 但是，在喷射引擎的技术逐渐成熟后，美国逐渐放弃了对同轴反转螺旋桨发动机军事方向的研发。

浪潮杯商务大数据分析与应用大赛主要是比以下项目：1、企业需求：来自企业实际需求的项目。2、创意发挥：根据本地区或行业的社会经济发展需求特点开展能够产生社会或经济效益的创意、创新、创业项目。以参赛作品的形式展现出来，如商业策划书、原型系统等形式。相关信息介绍：大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。大数据分析目标：语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。产生可视化报告，便于人工分析通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。

大数据技术及应用半个世纪以来，随着计算机技术全面融入社会生活，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大。互联网（社交、搜索、电商）、移动互联网（微博）、物联网（传感器，智慧地球）、车联网、GPS、医学影像、安全监控、金融（银行、股市、保险）、电信（通话、短信）都在疯狂产生着数据。2011年5 月，在“云计算相遇大数据” 为主题的EMC World 2011 会议中，EMC 抛出了Big Data概念。正如《纽约时报》2012年2月的一篇专栏中所称，“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。哈佛大学社会学教授加里？金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。” 二、什么是大数据 大数据（Big Data）是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据。它的数据规模和转输速度要求很高，或者其结构不适合原本的数据库系统。为了获取大数据中的价值，我们必须选择另一种方式来处理它。数据中隐藏着有价值的模式和信息，在以往需要相当的时间和成本才能提取这些信息。如沃尔玛或谷歌这类领先企业都要付高昂的代价才能从大数据中挖掘信息。而当今的各种资源，如硬件、云架构和开源软件使得大数据的处理更为方便和廉价。即使是在车库中创业的公司也可以用较低的价格租用云服务时间了。对于企业组织来讲，大数据的价值体现在两个方面：分析使用和二次开发。对大数据进行分析能揭示隐藏其中的信息。例如零售业中对门店销售、地理和社会信息的分析能提升对客户的理解。对大数据的二次开发则是那些成功的网络公司的长项。例如Facebook通过结合大量用户信息，定制出高度个性化的用户体验，并创造出一种新的广告模式。这种通过大数据创造出新产品和服务的商业行为并非巧合，谷歌、雅虎、亚马逊和Facebook它们都是大数据时代的创新者。 （一）大数据的4V特征 大量化（Volume）：企业面临着数据量的大规模增长。例如，IDC最近的报告预测称，到2020年，全球数据量将扩大50倍。目前，大数据的规模尚是一个不断变化的指标，单一数据集的规模范围从几十TB到数PB不等。简而言之，存储1PB数据将需要两万台配备50GB硬盘的个人电脑。此外，各种意想不到的来源都能产生数据。 多样化（Variety）：一个普遍观点认为，人们使用互联网搜索是形成数据多样性的主要原因，这一看法部分正确。然而，数据多样性的增加主要是由于新型多结构数据，以及包括网络日志、社交媒体、互联网搜索、手机通话记录及传感器网络等数据类型造成。其中，部分传感器安装在火车、汽车和飞机上，每个传感器都增加了数据的多样性。 快速化（Velocity）：高速描述的是数据被创建和移动的速度。在高速网络时代，通过基于实现软件性能优化的高速电脑处理器和服务器，创建实时数据流已成为流行趋势。企业不仅需要了解如何快速创建数据，还必须知道如何快速处理、分析并返回给用户，以满足他们的实时需求。根据IMS Research关于数据创建速度的调查，据预测，到2020年全球将拥有220亿部互联网连接设备。 价值（Value）：大量的不相关信息，浪里淘沙却又弥足珍贵。对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析（机器学习、人工智能Vs传统商务智能（咨询、报告等） 三、大数据时代对生活、工作的影响 大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。 “大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。 大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。 四、大数据时代的发展方向、趋势 根据ESM国际电子商情针对2013年大数据应用现状和趋势的调查显示：被调查者最关注的大数据技术中，排在前五位的分别是大数据分析（12.91%）、云数据库（11.82%）、Hadoop（11.73%）、内存数据库（11.64%）以及数据安全（9.21%）。Hadoop已不再是人们心目中仅有的大数据技术，而大数据分析成为最被关注的技术。从中可以看出，人们对大数据的了解已经逐渐深入，关注的技术点也越来越多。既然大数据分析是最被关注的技术趋势，那么大数据分析中的哪项功能是最重要的呢？从下图可以看出，排在前三位的功能分别是实时分析（21.32%）、丰富的挖掘模型（17.97%）和可视化界面（15.91%）。2012年也曾做过类似的调查，当时选择丰富的挖掘模型（27.22%）比实时分析（19.88%）多7.34%。短短一年时间内，企业对实时分析的需求激增，成就了很多以实时分析为创新技术的大数据厂商。从调查结果可以看出：企业在未来一两年中有迫切部署大数据的需求，并且已经从一开始的基础设施建设，逐渐发展为对大数据分析和整体大数据解决方案的需求。与此同时，大数据还面临人才的缺乏的挑战，需要企业和高校联合起来，培养数据领域的复合型人才，帮助企业打赢这场“数据战”。 五、大数据的应用 （一）行业拓展者，打造大数据行业基石 IBM：IBM大数据提供的服务包括数据分析，文本分析，蓝色云杉（混搭供电合作的网络平台）；业务事件处理；IBM Mashup Center的计量，监测，和商业化服务（MMMS）。 IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights，基于Apache Hadoop。 该产品组合包括：打包的Apache Hadoop的软件和服务，代号是bigInsights核心，用于开始大数据分析。软件被称为bigsheet，软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息为金融，风险管理，媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案。 微软：2011年1月与惠普（具体而言是HP数据库综合应用部门） 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和提高决策速度的设备。 EMC：EMC 斩获了纽交所和Nasdaq；大数据解决方案已包括40多个产品。 Oracle：Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。 （二）大数据促进了政府职能变革 重视应用大数据技术，盘活各地云计算中心资产：把原来大规模投资产业园、物联网产业园从政绩工程，改造成智慧工程；在安防领域，应用大数据技术，提高应急处置能力和安全防范能力；在民生领域，应用大数据技术，提升服务能力和运作效率，以及个性化的服务，比如医疗、卫生、教育等部门；解决在金融，电信领域等中数据分析的问题：一直得到得极大的重视，但受困于存储能力和计算能力的限制，只局限在交易数型数据的统计分析。一方面大数据的应用促进了政府职能变革，另一方面政府投入将形成示范效应，大大推动大数据的发展。 （三）打造“智慧城市” 美国奥巴马政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》，提出“通过收集、处理庞大而复杂的数据信息，从中获得知识和洞见，提升能力，加快科学、工程领域的创新步伐，强化美国国土安全，转变教育和学习模式” ；中国工程院院士邬贺铨说道，“智慧城市是使用智能计算技术使得城市的关键基础设施的组成和服务更智能、互联和有效，随着智慧城市的建设，社会将步入“大数据”时代。” （四）未来，改变一切 未来，企业会依靠洞悉数据中的信息更加了解自己，也更加了解客户。 数据的再利用：由于在信息价值链中的特殊位置，有些公司可能会收集到大量的数据，但他们并不急需使用也不擅长再次利用这些数据。例如，移动电话运营商手机用户的位置信息来传输电话信号，这对以他们来说，数据只有狭窄的技术用途。但当它被一些发布个性化位置广告服务和促销活动的公司再次利用时，则变得更有价值。 六、机遇和挑战 大数据赋予了我们洞察未来的能力，但同时诸多领域的问题亟待解决，最重要的是每个人的信息都被互联网所记录和保留了下来，并且进行加工和利用，为人所用，而这正是我们所担忧的信息安全隐患！更多的隐私、安全性问题：我们的隐私被二次利用了。多少密码和账号是因为“社交网络”流出去的？ 眼下中国互联网热门的话题之一就是互联网实名制问题，我愿意相信这是个好事。毕竟我们如果明着亮出自己的身份，互联网才能对我们的隐私给予更好保护

　　宏基恒信防火墙成功案例分析　　随着金融电子化的发展，全球金融通信网络已初具规模。某金融单位组建的计算机通信网络覆盖全国，有力的促进了该企业各种金融业务的发展。然而网络技术的普及、网络规模的延伸，开始逐步让该企业对网络安全提出了更高的要求。　　为了进一步促进金融电子化的建设，保障金融网络安全运行，该企业经过前期充分的调研分析与论证，实施了防火墙/VPN系统建设项目。项目包括企业总部及30余家下属省级机构的防火墙系统实施。　　系统部署结构如图：　　部署说明：　　根据需求，该项目中防火墙系统保护的安全区域定义为总部及各省级机构的局域网　　防火墙部署在各安全区域边界，即局域网及外连路由器之间；　　总部及各省级分支机构防火墙采用NetScreen公司产品NS-100A，共计36台；　　防火墙部署采用‘透明模式"模式，相当于网桥，因此无须改动该企业现有IP规划结构，无须改动相关网络设备、主机的网络配置参数。　　连接说明：　　NS-100A的外端口（untrust口）相当于一般主机的网络接口，内端口（trust口）则相当于交换机端口。因此，其外端口同路由器的以太口相连要用交叉线，内端口同局域网交换机连接也要用交叉线。　　对于有多个外连路由器的分支机构，需要准备一台HUB，连接时将防火墙外端口用直连线连接到该HUB上，然后再将HUB外连到各路由器。　　设备管理说明：　　为实现对防火墙的管理与配置，为防火墙分配一系统IP（sys-ip），该IP可为路由器内网口所在网段的任意有效IP。　　对防火墙的管理通过https。　　VPN系统工作模式：　　说明：　　VPN通道是在NetScreen防火墙之间建立，各NetScreen防火墙作为VPN网关；　　VPN的部署设计采用LAN-TO-LAN的工作模式，总部和各省级分支机构之间各建一条VPN通道，省级分支机构间不建通道。　　VPN的密钥管理采用自动密钥交换方式。　　为缓解因采用VPN技术而对防火墙处理能力及网络吞吐能力的影响，只有关键业务采用VPN传输。　　对防火墙系统的管理采取以下原则：　　省级机构管理员管理所属防火墙的配置和日常维护；　　总部管理员管理总部所属防火墙的配置和日常维护；　　总部管理员可以监控和查看各省级分支机构的防火墙运行状态，但没有配置权限。　　遵循本原则，防火墙系统的管理采用集中监控，分布管理的方式，示意如图：　　技术说明：　　在总部使用一台 PC 机，安装 NetScreen 防火墙集中管理软件 Global Manager ；　　针对 Global Manager 集中监控的需要，在总部防火墙建立相应的访问策略，允许该主机对各省级单位防火墙的相应管理服务端口的访问；　　经省级机构管理员授权，总部管理员通过该管理软件可集中监控（查看）全 辖网络 系统部署的 NetScreen 防火墙；　　总部及各省分支机构防火墙的配置维护权限限制为各自的本地用户。

您好，很高兴为您解答。可以，但苹果不容许提交带有PPC结构的代码。 打包Qt部署的程序（在codesign以及productbuild之前）的时候，需要包含引用Qt所依赖的静态库文件。比如QtCore.framework，都带有PPC和i386双重结构。需要lipo裁剪一下。如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】希望我的回答对您有所帮助，望采纳！ ~ O(∩_∩)O~

在管道内气流流速测量实践证明风速计的16mm的探头用途最广。其尺寸大小既保证了良好的通透性，又能承受更高达60m/s的流速。管道内气流流速测量作为可行的测量方法之一，间接测量规程（栅极测量法）适用空气测量。抽气排气中的测量通气口会极大的变管道内气流相对均衡的分布状态：在自由通气口表面产生高速区，其余部位为低速区，并在栅格上产生旋涡。根据栅格的不同设计方式，在栅格前一定距离处（约500px),气流截面较为稳定。在这种情况下，通常采用大风速计的口径转轮进行测量。因为较大的口径能够对不均衡的流速进行平均，并在较大范围内计算其平均值。

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美国一般没有想我们中国这样叫一门学科"应用心理学",他们的"应用心理学"是很多心理学学科的同称,"应用心理学"下分很多方向~如 临床心理学,学校管理心理学,社区心理学,等等

您好，出现这类情况可能是您的系统缺少必备的运行库导致的。您可以参照下列方法安装尝试~打开360安全卫士-软件管家，搜索“c”和“.net”然后点击一键安装，可以尝试多版本安装，如果遇到不能安装的话，系统会有对应的提示。安装完成后重启下电脑，再检查下系统是否还有该问题存在，希望我的回答对您有所帮助！

1.首先排除病毒原因，使用杀毒软件,比如最新版本的360杀毒快速查杀3－5分钟，根据检查结果，点击立即处理。2.如果应用程序出错的提示是缺少某个文件，那就可能是这个文件损坏，根据这个组件查询是哪个系统组件损坏，重新安装相关组件，恢复程序文件，一般即可解决。3.若是相关软件自身的组件缺失，只需要重新安装这个软件即可。比如运行迅雷时提示缺少某个文件，可以尝试重新安装迅雷。4.若以上方法无效，可能是软件之间的冲突导致出错。解决办法是尝试关闭几个无关的正在运行的应用程序，看看错误是否还会重现。若已解决，就知道是哪两个软件冲突，不再同时运行这两个软件即可解决。或者向厂商反馈故障，督促厂商升级解决。如果不清楚是哪几个软件冲突，可行的解决办法是使用360安全卫士的系统优化，在一键优化里，关闭一些不常用的软件启动。这样开机后运行的程序少一些，冲突的概率会下降，希望我的回复对您有所帮助

军工也没有什么特别，伺服不外就是定位

i4爱思助手被广泛应用后，那该怎样进行修复应用闪退呢？下面就是小编带来的，看完之后你也来试试吧!方法一：使用爱思助手“修复应用闪退”我们先打开爱思助手PC端，将移动设备连接到电脑;点击设备信息下方的“修复应用闪退”按钮;然后我们在检测出来的待修复列表中，点击“修复”;之后爱思助手将会自动下载应用进行修复，等待修复完成;修复成功后应用将不再闪退。如果在列表中未显示您移动设备上闪退的应用游戏，请按“方法二”操作方法二：使用爱思助手重新安装应用首先打开爱思助手PC端，将移动设备连接到电脑;打开“应用游戏”，在搜索框中输入闪退的应用名称点击“搜索”，在搜索结果中找到该应用点击后面的“已安装”;接着会弹出提示“当前应用已经安装，您要重新安装吗?”，请点击“安装”按钮，之后爱思助手会重新下载该应用最新的安装包并安装到您的移动设备中;覆盖安装该应用不会丢失应用原有数据若是覆盖安装之后应用仍闪退，请先到“我的设备-应用游戏”卸载该应用，再重新到在线资源中搜索该应用安装。卸载之后重新安装应用将会丢失应用内原有数据i4爱思助手|

获得全国计算机等级考试二级以上证书（或笔试部分成绩合格）者，可免考英语（一）课程。 获得全国计算机等级考试一级（含一级B）及以上证书者，或获得全国计算机应用技术证书考试（NIT）《计算机操作基础》模块及其他任一模块者（共两个模块），可免考本、专科（段）中的“计算机应用基础”课程。 获得全国计算机等级考试二级及以上证书者，或获得全国计算机应用技术证书考试（NIT）《管理系统中信息技术的应用》模块证书者可免考非计算机专业的“管理系统中计算机应用”课程。 获得全国计算机应用技术证书考试（NIT）《计算机操作基础》和《文字处理》两个模块证书者可免考计算机信息管理专业（专科）的“计算机应用技术”课程。

NIT是一个计算机应用技能培训考试系统，它的中文全称是“全国计算机应用技术证书考试”，英文全称是“National Applied Information Technology Certificate”，简称NIT。NIT信息技术证书认证是怎么回事？　　答：NIT在保留原有单个模块认证证书的基础上，根据学员获得模块证书的数量，推出初级（3个基础应用类模块）、中级（3个专业应用类模块）、高级（3个专业类模块）NIT信息技术证书认证。　　NIT信息技术证书的模块组合由学员自选：同一模块如为不同软件（如程序设计VB和Java），可视为不同模块；如为同一软件的不同版本（如文字处理Word2000和Word2002），则视为一个模块，高级别模块可以顶替低级别模块。NIT综合认证是怎么回事？　　答：根据信息技术的不同应用领域，NIT将逐步推出五大类综合认证，每一综合认证均由若干单个模块认证组成。该认证与以上认证没有包容关系。　　1)基础应用类综合认证　　1.1办公自动化专家（A04 A05 A06 A08）　　1.2中小学信息技术应用（A09）　　2)设计类认证　　2.1平面设计师 （B01 B04 B08）　　2.2网页设计师 （B01 B02 B06）　　2.3三维设计师 （B01 B03）　　2.4多媒体设计师（B01 B05 B06）　　3)数据库类认证（待定）　　4)网络类认证（待定）　　5)软件设计类认证（待定）什么人可以参加NIT的学习？　　答：NIT是教育部考试中心推出的一项社会证书考试项目，社会各界人士均可根据自身学习和使用计算机的实际需要，选择不同的模块进行学习、接受培训、参加考试。学完NIT能干什么？　　答：NIT要求学员在培训中通过完成实际任务而使某种应用能力得到提高，而且还鼓励他们将这种能力应用到其它各个计算机应用领域中去。通过NIT培训，学员应具备以下的能力：　　（1）具有使用计算机及外围设备的实际操作经验；　　（2）具有使用计算机解决实际问题和处理日常事务的能力；　　（3）具有计算机知识与技能的自我检索、扩展和创新能力。NIT证书怎样获得？　　答： NIT的考核包括过程式考核、作业设计及上机考试三部分，三项考核均通过者为合格，合格的学员即可获得相应模块的NIT证书。NIT证书有什么用处？　　答：NIT证书是按国际通行证书式样设计，教育部考试中心统一印制、颁发。证书的正面用中英文两种文字书写，印有证书持有人身份证号码、学员编码、证书编号、模块名称等。证书的背面附有证书持有者所具备能力的摘要。该证书全国通用，是持有人计算机应用能力的证明，也可供用人部门录用和考核工作人员时参考。　　各承办机构根据省内的不同情况制订了结合NIT考试的相关政策性文件，在这些省市内参加培训考试的学生可以按相关政策文件对其他考试的相关科目申请免考或替代，详细操作办法应依据当地承办机构相关文件执行。

布莱克-舒尔斯模型（Black-Scholes Model），简称BS模型，是一种为期权或权证等金融衍生工具定价的数学模型，由美国经济学家麦伦·休斯（Myron Scholes）与费雪·布莱克（Fischer Black）首先提出，并由罗伯特·墨顿（Robert C. Merton）完善。该模型就是以麦伦·休斯和费雪·布莱克命名的。1997年麦伦·休斯和罗伯特·墨顿凭借该模型获得诺贝尔经济学奖。然而它假设价格的变动，会符合高斯分布（即俗称的钟形曲线），但在财务市场上经常出现符合统计学肥尾现象的事件，这影响此公式的有效性。B-S模型5个重要假设金融资产价格服从对数正态分布，而金融资产收益率服从正态分布；在期权有效期内，无风险利率和金融资产收益变量是恒定的；市场无摩擦，即不存在税收和交易成本；金融资产在期权有效期内无红利及其它所得（该假设后被放弃）；该期权是欧式期权，即在期权到期前不可实施。模型其中：Ln：自然对数；C：期权初始合理价格；L：期权交割价格；S：所交易金融资产现价；T：期权有效期；r：连续复利计无风险利率H；：年度化方差；N()：正态分布变量的累积概率分布函数。

全国计算机应用水平考试网上报名系统入口： http://nit.neea.edu.cn/ 随着社会的发展，人类进入了信息时代，信息的交流已打破了时空、国度和语言的界限。面对这个崭新的时代，各国均不约而同地把加快信息化的进程，作为推进经济进一步发展的关键措施。根据我国国民经济分"三步走"的经济发展战略和"科教兴国"的基本国策，在加快我国工业化进程的同时亦应加快信息化的发展，加大普及信息技术的力度，强化信息技术的培训，大量培养应用型信息技术人才，以适应国民经济信息化进程的需要。在实现国家经济信息化的过程中，必须解决好计算机的普及和应用问题，使之作为信息时代的基本工具，广泛地应用于现代生活的各个领域，从而提高工作效率和管理水平，加快信息化的进程。 　　鉴于社会的客观需求，教育部考试中心在借鉴英国剑桥大学考试委员会举办的CIT（英文全称：Cambridge Information Technology中文全称：剑桥信息技术）的成功经验，面向社会推出了NIT考试，NIT是一个计算机应用技能培训考试系统，它的中文全称是“全国计算机应用水平考试”，英文全称是“National Applied Information Level Test”，简称NIT。 　　NIT考试是教育部考试中心主办，各省级考试机构和系统承办的。目的在于更好地促进我国信息技术的普及和发展，科学、系统地培养应用型信息技术人才。NIT考试不仅仅是一个考试项目，而是一个集培训和考试于一身的系统项目，除了科学的考试标准、严格的考务管理，更重要的是它有先进的教育思想和教学方法、完整的教师队伍建设和管理、颇具特色的培训教材，通过对培训环节的把握保证了学员的质量和证书的含金量。针对用人单位录用干部、评定职称、晋升职务和上岗培训的需求，采用了系统化的设计、模块化的结构、个性化的教学、规范化的考试和国际化的标准，适合各种行业人员岗位培训的需要，给用人单位提供了一个科学、客观、统一、公正的标准。 ;

一、基础应用类 1.计算机应用基础（A012）windowS xp office2003 2.管理系统中信息技术的应用（A021） Visual foxpro6.0二、专业应用类 图像处理 网页制作 多媒体制作 动画设计 计算机绘图三、专业类 程序设计 数据统计

杀毒 中毒了

　　explorer或者 explorer.exe所在路径： (系统安装目录盘)C：windowsexplorer.exe进程全称： Microsoft Windows Explorer中文名称： 微软windows资源管理器1、Windows 资源管理器，explorer.exe可以说是 Windows 图形界面外壳程序，它是一个有用的系统进程。 注意它的正常路径是 C:Windows 目录，否则可能是病毒。explorer.exe也有可能是w32.Codered和w32.mydoom.b@mm病毒。该病毒通过email邮件传播，当你打开病毒发送的附件时，即被感染。该病毒会在受害者机器上建立SMTP服务。该病毒允许攻击者访问你的计算机、窃取密码和个人数据。2、如果确定电脑有病毒，升级杀毒软件或下载专杀工具，对电脑进行全面杀毒。检查电脑是否有恶意插件，把它清理掉。 【提示】：结束它，可以节省一定的系统资源，比如配置低的机子或者机子资源不足的情况下，玩大型游戏时，就可以结束它，但是windows的桌面就会消失，变得不可操作了，但是并不影响系统的正常运行！！有时候结束它然后再启动，可以让系统更稳定些（重启方法是直接在任务管理器新建任务explorer.exe就可以了）。

您好！出现:0x???????? 指令引用的0x????????内存。该内存不能为"read"或"written"。答案【shijan8原创】★严禁复制★ 【1】出现该问题原因很多，首先一定要清楚是在什么时候出现该问题，把下面写的看完，对照您电脑出现的问题进行正确的解决。【2】盗版系统或Ghost版本系统,系统文件错误或丢失，也会出现该问题，及时安装官方发行的补丁，{检查电脑年、月、日是否正确}。用360安全卫士或安装的其它软件进行系统修复，如果修复不能解决，重新安装系统。建议：最好安装【正版】系统或【完整版】系统。【3】检查驱动是否出现问题，重新安装驱动或及时更新驱动。【4】病毒引起的：升级杀毒软件或下载专杀工具，清理恶意插件，对电脑全盘杀毒。顺便说一下explorer或者 explorer.exe所在路径： (系统安装目录盘)C：windowsexplorer.exe进程全称： Microsoft Windows Explorer中文名称： 微软windows资源管理器●Windows 资源管理器，explorer.exe可以说是 Windows 图形界面外壳程序，它是一个有用的系统进程。 注意它的正常路径是 C:Windows 目录，否则可能是病毒。explorer.exe也有可能是w32.Codered和w32.mydoom.b@mm病毒。该病毒通过email邮件传播，当你打开病毒发送的附件时，即被感染。该病毒会在受害者机器上建立SMTP服务。该病毒允许攻击者访问你的计算机、窃取密码和个人数据。●如果确定电脑有病毒，升级杀毒软件或下载专杀工具，对电脑进行全面杀毒。检查电脑是否有恶意插件，把它清理掉。 【提示】：结束它，可以节省一定的系统资源，比如配置低的机子或者机子资源不足的情况下，玩大型游戏时，就可以结束它，但是windows的桌面就会消失，变得不可操作了，但是并不影响系统的正常运行！！有时候结束它然后再启动，可以让系统更稳定些。 ●explorer.exe是系统外壳，这个文件因开机就被加载到内存中，这个文件通常不会损坏。发生错误是因为在注册表中与explorer的关联项发生异常，原因很多，不太好查找。所以一般只有重新安装系统。【建议】最好安装【完整版】或【正版】系统。如果觉得比较麻烦，可以使用启动盘启动系统，在恢复控制台中修复。【5】硬件引起的：（1）可能是内存条出现的小问题，关机断电，把内存条拆下清理干净重新安装。必要时更换内存条。（硬件上一般不会出现该问题）【6】软件引起的：（1）安装的软件与系统或其它软件发生冲突，盗版或带病毒的软件，请慎重下载软件，最好使用正版。【这里主要说的是检查开机启动项，把没必要启动的启动项禁止开机启动】（2）如果你的电脑中安装了两款或两款以上的同类软件，比如:两款杀毒软件、两款优化系统软件等，请卸载一款，以免发生冲突，以保持电脑稳定性。（3）有些系统补丁下载安装了错误补丁，可能与您当前的系统或其它软件发生冲突，也会出现该问题。卸载该补丁，找到适合您电脑补丁，重新下载重新安装。（4）当下载安装或打开运行播放器、游戏、QQ等第三方软件，出现该问题时。可能是您下载的软件存在着危险，系统本身为了保护系统不受影响，也会出现该内存不能为“read”或“wrtten”。一般的解决办法就是卸载该软件重新安装。如果不能解决，需要更换同类型其它版本的软件，或找到发生冲突的软件卸载它，问题才能解决。如果上面说的检查都没问题，可以试试下面的方法：看看能不能解决。◆开始→运行→输入cmd→回车，在命令提示符下输入下面命令 for %1 in (%windir%system32*.dll) do regsvr32.exe /s %1回车。 完成后，在输入下面的for %i in (%windir%system32*.ocx) do regsvr32.exe /s %i 回车。如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打“粘贴”，回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止。（重启电脑）。 ●在检查运行regedit进入注册表, 在HKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREMicrosoftWindowsCurrentVersionExplorerShellExecuteHooks 下，应该只有一个正常的键值{AEB6717E-7E19-11d0-97EE-00C04FD91972}, 将其他的删除。【如果还有一个（默认）值不用管它，一般它为空。】必要时【还原】或重新安装系统。

应用程序错误解决方法：一 检查电脑是否存在病毒。解决方法：杀毒。二 系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。解决方法：使用完整版或正版系统。三 安装的软件与系统或其它软件发生冲突.解决方法：卸载冲突软件。四 如果检查上面的都没问题，可以试试下面的方法。打开开始菜单→运行→输入cmd→回车，在命令提示符下输入下面命令 for %1 in (%windir%system32*.dll) do regsvr32.exe /s %1回车。应用程序错误问题：1.木马病毒造成常用病毒捆绑应用程序和系统文件，然后安全杀毒软件把有木马病毒应用程序和系统文件查杀导致。2.应用程序组件丢失，应用程序完整的运行需要一些系统文件或者某些ll文件支持的，如果应用程序组件不完整也会导致的。3.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。4.操作系统自身的问题，操作系统本身也会有bug 。5.硬件问题，例如内存条坏了或者存在质量问题，或者内存条的金手指的灰尘特别多。

VB的版本问题吧

同意楼上的意见:就MLCC和钽电容做比较如下:MLCC与钽电容器在应用中的比较在年，Y5型MLCC的价格已达到钽电容的水平，到年，X7R型的价格达到1.0uF钽电容器的水平。这些重大变化使得MLCC可以与钽电容器在许多应用领域展开直接竞争。对电性能的要求主要取决于具体的应用，我们可以对它们在平滑滤波和退耦这两个主要应用领域的表现作一番比较，。对于平滑滤波来说，在开关模式电源(PS)中的应用是最普通的应用之一，它覆盖非常宽广的输出功率范围和波动电流。虽然如此，但现代PS设计对于最高工作温度、电容和高频开关等方面的限制经常使得电容技术的选择变得明朗。在不容易进行选择的领域，最好进行性价比。使用由全波整流桥组成的模拟电路，可以利用MLCC或者钽电容&uot;平滑滤波&uot;。对于Y5 MLCC、X7R MLCC和钽电容三个系列来说，性能均随着电容量的提高而改善，但是在MLCC的范围内，所有的性能水平都能找到更加便宜的解决方案。在中低性能水平上，Y5 MLCC是成本效益最高的解决方案，对于高性能水平(包括最佳水平)，X7R MLCC则是最好的选择。在频率更高(例如，1 MHz)时，X7R MLCC的竞争优势更加明显，因为钽电容的有效电容下降，而且串联等效电阻(ESR)较高。而在退耦应用里，人们必须评估IC执行规定的变化而又不引起额外电压波动(可能导致IC性能严重下降)所要求的电量。这意味着电容必须做出响应，实际上是作为低阻抗充电电源。与平滑滤波应用一样，其性能随着电容的提高而改善。在 kHz和C条件下，1uF的MLCC比1uF、16 钽电容的成本效益更高。C尺寸的33uF和D尺寸的uF的MLCC电容性能更高，但成本也相应显著上升。而且，由于这些元件的尺寸较大，设计人员可能优先考虑使用一个以上的MLCC，而不是用较大的钽电容。结果显示，在较宽的频率和温度范围内，X7R和Y5 MLCC的成本效益相当于钽电容。关于这个建议去硬之城官网看看哦,能快速解决问题 服务态度又好这个很多地方都做不到的。

MLCC离型膜应用在MLCC胶带涂布等方面，具耐高温、柔软服帖，再剥离容易等特性。 MLCC离型膜产品特性有：① 产品洁净度高，易于贴合，无气泡，无硅转移。② 平整度高，流平性佳。③ 离型力均匀、稳定，膜面光亮。MLCC离型膜离型力测试用MY-2G，硅油膜用TESA7475进行离型力测试（具体测试步骤可参考厂家提供的标准）。在模切材料的选择上：一般硅胶胶带搭配MLCC离型膜，而亚克力胶带搭配硅油膜，当然不同的产品所选择的材料也会有所不同。扩展资料：MLCC，片式多层陶瓷电容器，英文全称Multi-layer Ceramic Capacitor，是世界上用量最大、发展最快的片式元件之一，主要用于各类军用、民用电子整机中的振荡、耦合、滤波、旁路电路中，应用领域包括信息技术、消费电子、通信、新能源、工业控制等各行业。MLCC离型膜是什么？1）没有迁移现象，消除了硅树脂离型膜转移其所紧贴材料上去危险；2）离型膜单面或双面涂层单位面积重量允差非常小；3）基膜具有优异机械强度和化学性能；4）极端天气条件下有高稳定性；5）较长时间内耐高温性达130°C1小时内达190°C；6）极长保存限期。MLCC离型膜是MLCC制备工艺中必不可缺的原材料，2017 年全球MLCC市场规模约100 亿美元，在全球MLCC 市场扩产的局面下，MLCC 用离型膜的市场变得炙手可热。目前全球MLCC 离型膜生产集中度较高，主要分布在日本，包括琳得科、三井化学等企业。参考资料来源：雪球网、百度百科-MLCC

药理学基础：普萘洛尔治心绞痛时，常与硝酸酯类合用。可提高疗效，并互相抵消其不良反应。对高血压有一定疗效，不易引起体位性低血压为其特点。合用时的注意事项：两药都有降压作用，合用时可导致降压作用过强，可能引起冠脉灌注不足。普萘洛尔，用于治疗多种原因所致的心律失常，如房性及室性早搏（效果较好）、窦性及室上性心动过速、心房颤动等，但室性心动过速宜慎用。锑剂中毒引起的心律失常，当其他药物无效时，可试用本品。此外，也可用于心绞痛、高血压、嗜铬细胞瘤（手术前准备）等。硝酸甘油（Nitroglycerin）可直接松弛血管平滑肌特别是小血管平滑肌，使周围血管舒张，外周阻力减小，回心血量减少，心排出量降低，心脏负荷减轻，心肌氧耗量减少，因而心绞痛得到缓解。扩展资料普萘洛尔为非选择性β1与β2肾上腺素受体阻滞剂，使心率减慢，心肌收缩力减弱，心排血量减少，初期因外周阻力反射性增加（使α受体作用相对增强），故降压作用不明显，肾血流量与肾小球滤过率、冠状动脉及其他内脏器官血流量均减少。普萘洛尔能影响肾上腺素能神经元功能、中枢神经系统的血压调节压力感受器的敏感性，可竞争性对抗异丙肾上腺上腺上腺素和去甲肾上腺上腺上腺素的作用。血浆肾素活肾素活性因β2受体被阻断而降低，还可致血管收缩，支气管痉挛。有增强胰岛素降低血糖的作用，对前列腺素E2的合用亦有影响。概括其作用特点为温和、缓慢、持久，能抑制肾素分泌，无直立性低血压症。治疗震颤的机制可能与β2受体有关，也有可能是中枢作用。参考资料来源：百度百科-硝酸甘油参考资料来源：百度百科-普萘洛尔

1、硝酸甘油（Nitroglycerin）可直接松弛血管平滑肌特别是小血管平滑肌，使周围血管舒张，外周阻力减小，回心血量减少，心排出量降低，心脏负荷减轻，心肌氧耗量减少，因而心绞痛得到缓解。 2、此外，尚能促进侧支循环的形成。舌下含服1片，2~3分钟即发挥作用，作用大约维持30分钟。对其他平滑肌也有松弛作用，尚可解除胆绞痛、幽门痉挛、肾绞痛等，但作用短暂。 3、硝酸甘油临床应用：舌下含：（1）0.25～0.5mg/次，按需要5分钟后再给药1次，如果15分钟内总量达3片后疼痛持续存在，应立即就医。静滴：开始按5μg/min，最好用恒定的输液泵，可每3～5分钟增加5μg/min，最大可用至200～300μg/min。（2）喷雾剂用法：发作时1～2喷，效果不佳可在10min内重复同样剂量。硝酸甘油贴片或贴膜用法：开始时每日使用1片，贴于胸前皮肤，剂量可根据需要酌情增加。

import java.util.ArrayList;import java.util.List;public class testAddAZ {public static void main(String[] args) { List list = new ArrayList(); char add = "A"; for(int i=0;i<26;i++){ list.add(add); add++; } for(int i=list.size()-1;i>=0;i--){ System.out.print(list.get(i)+" "); } }}晕直接剃增不就行了。。。。。。

OPA双向拉伸尼龙薄膜（Biaxially oriented polyamide (nylon) film）英文简称 双向拉伸尼龙薄膜（BOPA）产各种复合包装材料重要材料目前继BOPP、BOPET薄膜第三包装材料BOPA薄膜特点主要用途与其薄膜相比BOPA薄膜比PE、BOPP薄膜具更高强度比EVOH、PVDC薄膜具低本环保面优势食品保鲜、保香理想材料嘉兴印刷特别适合于冷冻、蒸煮、抽真空包装且毒害具体表现几面： （1）良透明性光泽度雾度低 （2）优异韧性耐穿刺性 （3）极气体（氧气、氮气、二氧化碳）、香味气味阻隔性 （4）优异耐油性、耐油脂性耐化溶剂性 （5）便于加工进行涂敷、金属化处理或与其基材复合等 （6）适用温度范围广泛（-60℃-150℃） （7）耐热性强

药理学基础：普萘洛尔治心绞痛时，常与硝酸酯类合用。可提高疗效，并互相抵消其不良反应。对高血压有一定疗效，不易引起体位性低血压为其特点。合用时的注意事项：两药都有降压作用，合用时可导致降压作用过强，可能引起冠脉灌注不足。普萘洛尔，用于治疗多种原因所致的心律失常，如房性及室性早搏（效果较好）、窦性及室上性心动过速、心房颤动等，但室性心动过速宜慎用。锑剂中毒引起的心律失常，当其他药物无效时，可试用本品。此外，也可用于心绞痛、高血压、嗜铬细胞瘤（手术前准备）等。硝酸甘油（Nitroglycerin）可直接松弛血管平滑肌特别是小血管平滑肌，使周围血管舒张，外周阻力减小，回心血量减少，心排出量降低，心脏负荷减轻，心肌氧耗量减少，因而心绞痛得到缓解。扩展资料普萘洛尔为非选择性β1与β2肾上腺素受体阻滞剂，使心率减慢，心肌收缩力减弱，心排血量减少，初期因外周阻力反射性增加（使α受体作用相对增强），故降压作用不明显，肾血流量与肾小球滤过率、冠状动脉及其他内脏器官血流量均减少。普萘洛尔能影响肾上腺素能神经元功能、中枢神经系统的血压调节压力感受器的敏感性，可竞争性对抗异丙肾上腺上腺上腺素和去甲肾上腺上腺上腺素的作用。血浆肾素活肾素活性因β2受体被阻断而降低，还可致血管收缩，支气管痉挛。有增强胰岛素降低血糖的作用，对前列腺素E2的合用亦有影响。概括其作用特点为温和、缓慢、持久，能抑制肾素分泌，无直立性低血压症。治疗震颤的机制可能与β2受体有关，也有可能是中枢作用。参考资料来源：百度百科-硝酸甘油参考资料来源：百度百科-普萘洛尔

当我们在windowsxp系统中安装黑3之后，重新安装系统是不需要再次下载的，可以直接找到暗黑3的安装目录文件夹，执行DiabloIII.exe程序即可，可是如果遇到点击加入暗黑3出现DiabloIII.exe应用程序错误，，应用程序正常初始化(0xc0150002)失败的话该怎么处理呢，现在给大家分享一下windowsxp系统点击加入暗黑3出现DiabloIII.exe应用程序错误的解决步骤。1、重新安装系统后，安装好战网客户端，并使用自己的战网账号登录，就会出现如图熟悉的加入游戏界面了；2、出现这样的提示。无法启动DiabloIII.exe客户端游戏程序。其实这是.netFramework的问题；3、若是XP系统，有可能你的系统没有安装.netFramework或版本太低，去百度一个相应高一点的版本；4、由于我的是XP系统，我安装低一个版本的.netFramework；5、若你的电脑已经安装过.netFramework，而且版本也是.netFramework3.5及以上版本。还会出现DiabloIII.exe应用程序错误，那么就可以执行修复.netFramework；6、修改操作也是执行.netFramework安装程序，.netFramework会检查你已经安装过了，界面上选择修复；7、修改安装成功后，再点击加入游戏，即可正常启动DiabloIII.exe了。以上为本人亲身经历。若你按照此方法不行，也许可能其它更多的原因。上述给大家介绍的就是windowsxp系统点击加入暗黑3出现DiabloIII.exe应用程序错误的详细操作步骤，大家可以按照上面的方法来解决。

一、城市地下管线探测地下管线是人类生活的重要基础设施，构成城市的神经和循环系统，担负着传输信息、输送能量和排泄废物的工作。随着城市建设的快速发展，以前埋入地下的电缆和管线的位置、方向和埋深等情况不清，容易在建设和施工中挖断和损坏管线，造成环境的污染和破坏。因此，查明地下管线的分布对城市规划、设计、施工、建设和管理具有重要意义。1.地下管线的分类和探测方法（1）地下管线的分类地下管线按其作用和应用范围可分为七类：给水管线（上水），排水（污水、雨水）管线（下水），燃气（煤气、液化气、天燃气）管线，热力（蒸气、热水）管线，工业（氢、氧、乙炔、石油、排渣）管线，电力（供电、路灯、电车）电缆，电信（市话、长话、广播、有线网络）电缆等。地下管线按其物理性质可分为三类：由铸铁和钢材质组成的金属管道，如：给水、燃气、热力和工业管道等；由铜和铝材质组成（外用钢铠或铅皮包裹）的电缆，如电力、电讯和有线网络等；由水泥、陶瓷和塑料材质组成的非金属管道，如排水、工业管道和部分给水等。（2）地下管线的探测方法在管线复杂地段或检查仪器探测质量时仍需采用井中调查与开挖样洞（或简易触探）相结合的方法而目前被广泛使用的测量。井中调查与仪器探测相结合的方法。从探测仪器和方法技术的应用效果和适用范围广来看，依次为频率域电磁法、磁梯度法、探地雷达和面波法等。2.频率域电磁法探测地下管线（1）频率域电磁法的原理频率域电磁法是由发射装置向大地或管线发射连续的正弦波电磁场，其工作频率一般低于106 Hz，使导电性好的地下管线以直接（或感应）耦合的方式带“电”，接收装置在地面上探测流经管线中的电流（又称涡流）所产生的磁场。通过观测磁场的变化规律确定管线的位置，如图5-3-1所示。图5-3-1 电磁感应原理示意图（2）建立电磁场的方法对管线探测可分为主动源和被动源两种方法。主动源是由发射装置选定讯号频率后，用直接（或感应）耦合法施加到管线上。被动源是利用超长通讯电台所发射的电磁波为场源，或利用动力电缆本身50 Hz频率来开展探测工作。a.直接耦合法（交流充电法）图5-3-2 直接耦合法示意图直接耦合法是将发射装置的一端直接接到管线的出露点（井中管线）上，另一端垂直管线接地，此时被充电管线近似一无限长直导线中电流所产生的磁场（H=I／2πr）。探测该磁场分布，即能确定管线的水平位置和埋深，如图5-3-2所示。b.感应耦合法感应耦合法是用磁偶极源（发射装置）在地面上建立一个交变磁场，地下金属管线在一次磁场的作用下产生涡流，电流在管线中流动，产生二次磁场，地面接收机探测二次磁场的空间分布，确定管线的位置，如图5-3-3所示。c.钳夹法用管线钳卡住管线，在其周围产生一个环形磁场，这样在管线中同样产生了感应二次电流，用接收机探测二次磁场的空间分布，探测方法如图5-3-4所示。图5-3-3 电磁感应法示意图图5-3-4 夹钳法探测示意图d.示踪法对非金属管道，可把一个可移动的交变磁偶极源或一根示踪线放入其中，地面上接收机追踪源（或导线）的轨迹以探测非金属管道的位置，如图5-3-5所示。（3）地下管线位置的确定a.水平位置的确定探测地下管线，主要利用磁场强度水平分量的极大值（Hx，H2x）、水平分量的差值ΔHx和垂直分量的极小值（Hz，H2z）的分布特征确定地下管线的平面位置。b.埋深的确定常用的测定管线埋深的方法有极值点法、70%法、45°测量法及水平分量垂向差分法。极值点法即先用磁场垂直分量最小值定位后，仍保持垂直线圈接收状态，沿垂直管线方向移动，寻找最大值点，该点与定位点之间的距离即为埋深，如图5-3-6所示。70%法即当在管线上方找到Hx极大值后，沿管线走向垂直方向左右移动，并保持线圈面与地面垂直，仪器的读数显示较极大值减小30%时，其间的水平距离即为地下管线的埋深，如图案5-3-7所示。图5-3-5 示踪法示意图图5-3-6 极大值法测深示意图45°测量法即先用所测磁场垂直分量最小值法定位后，将接收线圈与地面成45°状态，再沿垂直管线方向移动，寻找最小值的点，该点与定位点之间的距离为埋深，如图5-3-8所示。图5-3-7 70%法测探示意图图5-3-8 45°法测量示意图水平分量垂向差分法（又称梯度法）即用一对性能一致的接收线圈t、b以一定间隔（D）水平放置在同一垂线上，以测量管线正上方水平分量场强Ht、Hb。设管线埋深为h，管线中的感应电流为I，则在管线正上方地面上t点的磁场水平分量为：Ht=I/2πh，b点的磁场水平分量为Hb=I/2π（h+D），二者的比值为Ht/Hb=（h+D）/h，而h=hb·D/（Ht-Hb）。3.应用实例图5-3-9是对两根并行相距为2 m、埋深为0.95 m的暖气管道的探测结果。分别使用了单线圈的GXJ—2和双线圈的RD400管线探测仪。用RD400的双线圈进行梯度测量。先将直立发射线圈放在1＃、2＃管线的中间位置，测线距发射线圈20 m，垂直管道走向布线，点距为0.25 m。图中实线为 RD400 探测的结果，虚线为 GXJ—2 的探测结果。图中（a）是用极大值法与梯度法所测得结果，图中极大值位置分别与管线相对应，但用RD400测得的ΔHx比用GXJ—2 所测得的Hx的峰值明显。图中（b）为采用垂直线圈接收磁场的垂直分量的实测结果，其极小值点不在管线的正上方，而是有些偏移。图5-3-9 两根并行相距2 m、埋深0.95 m管线的探测结果图图中（c）和（d）是用直立线圈放在1＃管线的正上方，使之不感应磁场。只剩下2＃管线的磁场，采用极大值法，梯度法、极小值法所测得的结果。可以看出，极大值和极小值分别与2＃管线相对应，1＃管已经没有信号。深度探测结果：GXJ—2为1.10 m；RD400直接法为0.90 m；70%法为0.97 m。平均为0.935 m。二、城市垃圾处理场地选址及地球物理探查目前我国城市平均每人每天的垃圾排出量约为1 kg，且以每年10%的速度增长，若不能妥善处理，必将成为社会公害。1.城市垃圾处理措施及填埋场环境要求城市垃圾的处理主要是焚烧、堆肥和卫生填埋三种措施。我国大多数城市采用卫生填埋法，即一层垃圾，一层土交错填埋，边卸边压实，最后封土覆盖。采用填埋处理，首先要选好场地，因地制宜地选择天然河塘、洼地、荒谷、废矿坑和废采石场等。但必须采取防渗和集气措施，尽可能减小对土壤、水源和大气的污染。因此，在选择场地时必须考虑下列地貌和地质因素：①必须选在洪泛区以外，尽量避开地面径流，防止填埋场地遭受水灾；②场地要有足够容量，并能顺利排泄地表水；③避开地震区、滑坡区、区域性断层通过区、矿床、溶洞、文物和珍贵动植物生长栖息地等；④距地下水水源地及其他水源地应大于200 m以上；⑤填埋场和底部应有厚1.5 m以上的粘土层。2.垃圾填埋场污染勘查城市垃圾中的有害物质对土壤和地下水的污染主要有两种类型：油类物和有害金属盐溶液。它们对土壤和地下水的污染有可能使地球物理场发生变化。例如，油类物可以使土壤和地下水的电阻率增高，使它们的介电常数降低；而金属盐溶液可以使土壤和地下水的电阻率降低，介电常数增高，激发极化效应增强。这就使得有可能使用电法勘探和地质雷达的方法来探查污染的范围和深度。在我国，曾在江西用电阻率测深法探测含砷盐类污染了的地下水层，以便在开采地下水时对它进行封堵。由于含砷的地下水中，致害浓度甚低，故地下水的电阻率没有明显变化。但配合钻孔及取水化验，确定了被污染水的层位之后，用电阻率法探查这一层水的分布及变化，也同样取得好的结果。激发极化方法利用地下水在人工电场的激发下产生极化，而产生二次电场，而该电场的大小又与地下水的含盐率有一定关系。所以，这种方法有可能用以探查地下水的被污染状况。探地雷达通过向地下发射电磁波，电磁波在遇到介电常数不同的介质的界面会发生反射，用以探查土壤与地下水被污染的范围较有成效。美国曾用探地雷达对工业固体废料对地下水和土壤污染的深度和范围进行探查，图5-3-10是其中一部分记录，从图中可清楚地看到被污染的地下水与未被污染的地下水的图像有明显差别，物探结果与钻探取样化验的结果完全吻合。图5-3-10 地质雷达探测地下水被污染一例三、常时微动在城市建设与规划中的应用1.评价建筑物的抗震性能对建筑物进行地微动测量，可以得到其振动特性（优势周期和振幅）。如果其优势频率与该地天然地震的主频接近或一致，则应采取措施改善其振动特性，例如通过抗震加固施工来改善其抗震性能，如图5-3-11所示。图5-3-11 建筑物的常时微动测量示意图为评价一个三层建筑物的抗震性能，在抗震加固施工前后进行常时微动测量。测点分布为：屋顶平台布置5个，一层楼布置5个，屋外地表布置1个。测量水平方向两个分量，x方向与楼的短轴方向一致，y方向与楼的长轴方向一致。图5-3-12为一个测点抗震施工前后的对比图。上图为观测波形，施工后的波形振幅减小，频率升高；中图为功率谱对比；下图为测点的功率谱与屋外地表测点功率谱之比。施工后，优势频率提高了1～2Hz。图5-3-12 某建筑物抗震加固施工前、后的常时微动测量结果图2.城市地震小区划图5-3-13所示是日本几次大地震时房屋破坏率与常时微动卓越周期的关系。由图可见，几乎在所有情况下常时微动的卓越周期在0.4 s左右时，房屋的破坏率都最大，这是因为日本的旧民房基本是木制的，其固有周期一般都在0.4 s左右，显然，房屋破坏是由于共振作用造成的。图5-3-13 房屋震害率与常时微动卓越周期的关系1966年河北邢台地震，也发现常时微动与震害有较明显关系。表层黄土较薄（小于10 m）卓越周期小于0.1 s的地区，房屋破坏很轻，表层黄土较厚（20～30 m）卓越周期稍长（0.17～0.23 s）的地区，房屋破坏严重，表层黄土很厚（大于30 m），卓越周期大于0.23 s的地区，房屋破坏反而减轻。结果表明震害与卓越周期似有一定的关系。而卓越周期是表示地基振动特性最重要的量。为避免地震时建筑物自振周期与场地土卓越周期相同而发生共振，需进行地震小区划分，从而达到抗震防灾的目的。3.利用周期和振幅对地基进行分类中国工程建设标准化协会标准《场地地微振动测量技术规程》（CES74：95）根据场地地微动记录及周期—频度曲线，将场地土分为四类：1）以基岩或坚硬土层为代表的坚硬场地土，其主要的周期成分为0.1～0.2 s；2）以冲洪积层为代表的硬而厚的场地土，其主要的周期成分为0.2.～0.4 s；3）以冲积层为代表的软而较厚的场地土，其主要的周期成分为0.4～0.6 s；4）以人工回填土和淤泥质土为代表的异常松软而很厚的场地土，其主要的周期成分为0.6～0.8 s。《建筑抗震设计规范》（GBJ11-1989）根据近震和远震的不同，将建筑场地划分为四类，如表5-3-1。表5-3-1 不同类型场地土的特征周期（s）图5-3-14 金井清的地基土分类方法日本金井清所建议的方法是利用周期—频度曲线的解析结果，把微动的平均周期和最大周期，卓越周期和最大振幅结合起来，将地基土划分为四类，如图5-3-14所示。即地基从Ⅰ类到Ⅳ类逐渐变软，微动周期变长。四种场地类别如下：第Ⅰ类：基岩、硬质砂砾、第三纪以前的地层；第Ⅱ类：砂砾层、以粉质粘土为主的洪积层；第Ⅲ类：砂层、粘性土、粉土为主的冲积层；第Ⅳ类：新填土、淤泥、很厚软弱层。从1981年开始，日本的新抗震设计法规定地基类别按地微动的卓越周期划分为三类，如表5-3-2所列。表5-3-2 日本新抗震设计法规定的地基类型一般的方法是先用图5-3-14中的A方案判别，如果与场地的地质资料及前人的物探、钻探成果与所判定出来的地基类别有疑问的话，那么按图5-3-14中的B方案进行判别校正，当结果相差较大时，使用以下公式进行综合判别：环境地球物理教程式中：A、B分别指地基的类别；α、β 为修正系数，取值见表5-3-3。表5-3-34.确定抗震设计反应谱我国现行抗震设计规范的反应谱采用α谱或β谱两种曲线，两种形状相似仅差一个比例系数。不管采用那一种反应谱，均需考虑场地土的类别和特征周期。图5-3-15是《建筑抗震设计规范》（GBJ11-1989）所给出的地震影响系数图示，α为地震影响系数，α=a/g，式中a为地震加速度，g为重力加速度。α max为地震影响系数的最大值。图5-3-16是《公路工程抗震设计规范》（JT004-1989）所给出的设计反应谱，该规范图示规定动力放大系数β可根据结构计算方向的自振周期或基本周期和场地土的类别确定。图5-3-15 地震影响系数α图5-3-16 动力放大系数β

　　"Ad Hoc发布"是开发者不通过苹果iTunes应用商店进行的发布. 这通常在给客户发送测试版本时是必须的一步.　　如何安装　　安装之前, 做好如下准备(列表中的大部分会由开发者发送给你):　　.zip安装文件(往往是"应用名.app.AdHoc.zip")　　.mobileprovision 文件(往往是Ad_Hoc_Distribution_Profile.mobileprovision)　　你的设备: iPhone 或者iPod Touch, 这个设备的UDID你应该已经事先给到开发者　　一台电脑 (就是你平时用来同步iPhone的那台)　　安装应用 – Windows XP　　1. 保存 .zip 和.mobileprovision 文件到一个方便读取的位置, 比如说 桌面.　　2. 把.mobileprovision 文件拖拽到iTunes中的Library → Applications　　3. 解压.zip文件　　4. 从解压结果中找到.app 文件夹 (往往是"应用名.app").　　5. 把整个.app文件夹拖拽到iTunes里的Library → Applications　　6. 确认Library → Applications中出现的应用. 注意它的图标可能尚不以正常形式出现　　7. 在iTunes中, 在"设备"中选择您的设备, 选择应用标签页, 然后勾选中刚放入的心应用

qualification就是问你是什么资格证书，，，，grade就是问你是几级？

可信应用安全架构主要包括三个技术层次，即基础设施层、安全支撑层及安全应用层（图4-1）。图4-1 可信应用安全架构示意图1.基础设施层基础设施层是一切可信应用、可信因素的源头，主要负责为所有上层的服务及应用提供基础的、可信的身份、属性和时间因素服务，同时也可提供API开发接口。该层主要包括PKI、PMI及可信时间戳三个主要基础设施。（1）PKI系统（公共密钥基础设施 Public Key Infrastructure）。取代了传统的用户名/口令模式，其通过公钥密码体制中用户私钥的机密性来提供用户身份的唯一性验证，并通过公钥数字证书的方式为每个合法用户的公钥提供一个合法性的证明，建立用户公钥到证书ID号之间的唯一映射关系。在实践中，PKI系统是整个安全架构的基础，把用户的公钥和用户的其他属性信息（如姓名、身份证号等）捆绑在一起，通过身份认证系统进行身份识别为整个图书馆信息化体系提供身份管理，保证身份的管理强度。PKI系统一般包括证书签发机构（CA）、证书注册机构（RA）、证书库、密钥备份及恢复系统、证书废除处理系统、应用系统接口等部分。（2）PMI系统（授权管理基础设施Privilege Management Infrastructure）。它依赖于公共密钥基础设施PKI（Public Key Infrastructure）的支持，旨在提供访问控制和权限管理，提供用户身份到应用授权的映射功能，实现与实际应用处理模式相对应的，与具体应用系统和管理无关的访问控制机制。PKI和PMI之间类似于护照和签证的关系，PKI证明旅客身份（用户是谁），而PMI证明旅客准备去哪（用户有什么权限）？（3）可信时间戳。首先可以为系统各个环节提供准确的系统时间，准确记录数据信息产生、传输的各个时间节点；其次它是一个能证明数据信息在一个时间点是已经存在的、完整的、可验证的、具备法律效力的电子凭证。一般与权威时间源（如中国科学院国家授时中心）绑定，在此基础上通过时间戳服务中心数字签名，产生不可伪造的时间戳文件。2.安全支撑层安全支撑层是基于基础设施，面向应用提供各项安全服务。其主要功能应用包括身份认证系统、授权管理系统、监控审计系统、用户管理系统及数字签名等。安全支撑层的各项服务开发定制应满足模块化、标准化的要求，为上层应用提供丰富的、灵活的、标准化的技术支持。身份认证系统基于PKI系统对用户和证书的合法性和有效性进行判别；授权管理系统首先依据用户管理和系统应用需要建立角色权限对应体系，然后基于用户证书相关属性信息进行权限分配。类似于用户的“工作证”，即可以通过属性证书作为依据判断用户在指定的应用系统可以做什么，不可以做什么；监控审计系统可以提供证书基础信息、访问信息的统计查询功能和系统运行环境的监控管理功能；用户管理系统包含了详细的用户信息列表，为授权管理系统和审计监控系统提供基础数据和属性支持；数字签名则是通过加密技术对流转信息的真实性提供有效证明。3.安全应用层安全应用层则是由安全防护和应用安全共同组成的。安全防护包括主机防护，以及文件、数据防护等应用。而应用安全则是指我们传统的WEB、Portal、MIS、BI、ERP、GIS等各类应用系统，这些应用需要进行一定的应用改造，通过调用基础设施层的各种算法及接口和安全支持层的各种服务接口，而使其成为具有高强度的认证、授权、责任认定及数据防护能力的安全应用。通过上述三个层次的系统建设，使图书馆信息系统真正做到从用户到网络到服务、从人到系统到数据、从数据的产生到传递到存储，全过程、端对端的可信、可控。

1）可牛杀毒“桌面图标”LNK木马专杀工具 V1.1和 金山卫士“桌面图标”LNK木马专杀工具 V1.5（如果图标变成一样的了，并且双击不能打开，这是中了一种木马，可以软件修复、修改注册表、或还原系统或重装修复，如果图标变了不在桌面也可以用这个方法）http://www.duote.com/soft/25508.html（可牛）http://www.duote.com/soft/21960.html（金山） 2）还是不行，还原系统或重装。 使用系统自带的系统还原的方法：系统自带的系统还原：“开始”/“程序”/“附件”/“系统工具”/“系统还原”，点选“恢复我的计算机到一个较早的时间”，按下一步，你会看到日期页面有深色的日期，那就是还原点，你选择后，点击下一步还原（Win7810还原系统，右击计算机选属性，在右侧选系统保护，系统还原，按步骤做就是了，如果有还原软件，也可以用软件还原系统）。 3）如果桌面图标变成.lnk 看看下面的方法。 运行输入regedit 回车打车打开注册表，定位[HKEY_CURRENT_USERSoftwareMicrosoftWindowsCurrentVersionExplorerFileExts.lnk]把这个.lnk文件夹全部删除，重启电脑试试。 有问题请您追问我。 下载软件要用不中毒的电脑下载，将软件的压缩包复制到U盘里，将中毒的电脑进入安全模式，将U盘的软件压缩包在安全模式中解压安装查杀。

司法人员经常考虑使用rule-based和symbol-based方法解决任务，NLP研究者主要考虑data-driven和embedding方法。 在这篇文章中就主要讨论Legal AI的历史、现况、和未来的研究方向。 进行了一些试验来对现有的工作进行更有深度的分析，分析他们的优缺点，并揭示一些未来的研究方向。 可解释性强的symbolic models的效率不高，embedding-methods有更好的性能，但通常没有好的解释性，在一些道德相关的问题上有比较大的问题：经典性别和种族偏见。 我们总结了symbol-based methods和embedding-based方法共同面临的三个主要的挑战： 本文的研究贡献主要如下： 字和词嵌入很重要。 直接从司法案情描述中学习出专业词汇很困难。为了克服这种困难，可以同时捕捉 语法信息 和 司法知识 。 knowledge graph methods在司法领域很有前景，但是在实际使用之前，还是有两个主要的挑战： 这两种挑战让LegalAI通过embedding进行知识建模不平凡（non-trivial）。研究者在未来会尝试去克服这些困难。 预训练的语言模型（Pretrained language model，PLM）比如BERT，最近集中于很多NLP的领域。鉴于预训练模型的成功，在LegalAI中使用预训练模型是一个很合理很直接的选择。但是在司法文本中，这里还有一些不同，如果直接使用这些PLM会导致不好的性能。这些不同就来自于司法文本中所包含的术语和知识。为了解决这些问题，Zhong(2019)提出了一个中文司法文档的预训练模型，包括民事和（civil）刑事（criminal）案件的文档。针对司法领域设计的PLM给LegalAI任务提供了一个更有质量的baseline系统。我们在实验中对比不同的BERT模型应用于LegalAI任务。 对于在未来探索LegalAI中的PLM，研究者可以把目标放在整合knowledge进入PLM。整合knowledge进入预训练模型可以帮助推理司法概念之间。很多工作已经做了，去把general domain融入模型。 symbol-based methods也被叫做structured prediction methods。 符号化的司法知识包括：事件（events）和关系（relationship），这些可以提供可解释性。 深度学习方法可以用于提高symbol-based methods的性能。 信息提取（information extraction，IE）已经被广泛地在NLP中被研究。IE强调从文本中提取有价值的信息，一些技术比如：实体识别（entity recognition），关系提取（relation extraction），事件提取（event extraction）。 为了更好的使用司法文本，研究者尝试使用本体论（ontology）或者全球一致性（global consistency）在LegalAI的命名实体识别（named entity recognition）任务中。为了从司法文本中提取关系和事件，研究者尝试去使用不同的方法，包括：人工规则（hand-crafted rules），CRF（不知道这是啥），联合模型比如SVM，CNN，GRU，或者（scale-free identifier network）（不知道这是啥）。 现存的工作已经做出了很大努力去改善IE的效果，但我们需要跟多的注意力放在怎么好好利用这些提取出来的信息。这些提取出来的符号有司法基础（legal basis）而且可以对司法应用提供可解释性。所以我们不能只把目标定在方法的性能。在这里我们展示两个利用提取出的符号来提高LegalAI可解释性的例子： 在未来的工作中，我们需要更多注意，应用提取的信息在LegalAI任务中。这些信息的利用取决于特定任务的要求，而且这些信息可以提供更多的可解释性。 除了NLP中的共同的symbol，LegalAI有独有的symbol，称作legal elements。提取legal element专注于提取一些关键元素，比如：某个人是不是被杀了，或者某个东西是不是被偷了。这些元素是犯罪活动（crime）的基本组成元素，而且我们可以基于这些元素，直接给犯罪者定罪。利用这些元素，不仅可以给判决预测任务带来直接的监管信息，而且可以让模型的预测结果更加可解释。 从这个例子可以看出，提取元素可以决定判决结果。这些元素对于下游任务很有用。 为了更深度分析基于元素的symbol，Shu(2019)构造了用于提取元素的三个数据集：离婚纠纷，劳工纠纷，贷款纠纷。这些数据集需要我们检测相关元素是否被满足，并把这个任务规范化为一个多标签的分类任务。为了展示现存方法在element extraction上的性能，我们进行了一系列实验，如下表格所示。 我们实现了NLP中几个经典的encoding模型，为了检验elemetnt extraction。包括TextCNN，DPCNN，LSTM，BiDAF，BERT。我们用了两种不同的BERT预训练参数（原始BERT、用中文司法文档训练的BERT：BERT-MS）。从这个结果中可以看到，在广泛领域（general domain）上的预训练模型效果不如在特定领域（domain-specific）训练的预训练模型，这就是在LegalAI中推进PLM的必要性。paper的以下部分，我们就会使用在legal documents上预训练的BERT来达到一个更好的表现。 从目前的element extraction的结果来看，现存的方法已经达到了一个很好的性能，但是在相关的应用上仍然不够。这些元素可以被看作是预先定义好的legal knowledge并且帮助下游任务。怎么改善element extraction也是需要进一步研究。 介绍几个典型的应用： Legal Judgment Prediction Similar Case Matching Legal Question Answering Legal Judgment Prediction 和Similar Case Matching可以看作民事法律（Civil Law）和普通法系（Common Law System，英美法系，普通法系）判决的核心功能。Legal Question Answering可以给不懂法律的人提供咨询服务。因此探究这三个任务可以基本上涵盖LegalAI的大部分方面。 Legal Judgment Predction（LJP）在民事法律体系中很中国要。在民事法律体系中，判决结果是基于事实和法律条文。LJP主要关心怎么通过 事实描述 和民法中 相关条文 ，来预测判决结果。 下面将介绍LJP方面的研究进展，和未来的研究方向。 早期的工作包括：使用统计和数学方法在特定场景下分析司法案件。同时结合数学方法和司法规则让预测结果具有可解释性。 为了LJP的进展，Xiao(2018)提出了一个大规模的中文刑事判决预测数据集，C-LJP（c指chinese）。这个数据集包含2.68 million个司法文档，是一个LJP的有效的benchmark。C-LJP包含三个子任务：相关文章relevant articles，应用的指控applicable charges，刑期term of penalty。前两个可以被formalize为多标签分类任务，最后一个是回归任务。英文的LJP也有，但是规模比较小。 随着NLP发展，研究者开始考虑在LJP中使用NLP任务。这些工作可以分为两个主要方向：1. 使用更新的模型提高性能：Chen(2019)用门机制提高预测刑期（term of penalty）的性能，Pan(2019)提出使用多尺度（multi-scale）的attention，来处理含有多个被告的案件。除此之外，其他的研究者探究怎么使用legal knowledge和LJP的一些属性。Luo(2017)在fact和law articles之间使用attention来帮助预测可应用的指控（applicable charges）。Zhong(2018)使用拓扑图来利用不同LJP不同任务之间的关系。Hu(2018)整合了是个可辩别的（discriminative）司法属性（legal attributes）来帮助预测低频率的指控。 一系列在C-LJP上的实验 实验结果： 可以看到很多模型在预测高频率指控（high-frequency charges）和文章（articles）中达到了很好的性能。 但是在低频率的标签上表现不好，表现为micro-F1和macro-F1之间有很大的差距。 Hu(2018)展示了把few-shot learning应用于LJP。然而他们的模型需要额外的人工添加一些属性信息，这就导致很费劲，而且难以在其他的数据集上应用。除此之外，我们发现BERT的性能不够好，因为在一些模型参数较少的模型上没有什么提升。主要的原因是司法文本的长度一般较长，但是BERT最长的文本长度是512。根据统计数据，最长的司法文本长度是5w多字，15%文档场都超过了512。因此LJP需要一些文本理解（document understanding）和推理技术（reasoning technique）。 虽然embedding-based方法已经有很好的效果了，但是在LJP中我们需要结合embedding-based和symbol-based。拿TopJudge作为一个例子，这个模型规范化LJP任务中（symbol-based part）的拓扑序， 并使用TextCNN用于编码fact description。 （有点好奇这个TopJudge里是怎么通过symbol-based搞一个拓扑序的？对模型是怎么样有用的。）通过结合symbol-based和embedding-based，TopJudge达到了一个很好的效果。通过对比TextCNN和TopJudge可以发现加judgements 的顺序（order）可以提升性能。 为了更好的LJP性能。 一些挑战需要研究者来探索： 在使用Common Law System（这好像可以解释为卷宗法律系统，通过相似的案件来判案）的国家中，比如美国，加拿大，印度，判决决策是通过相似案件和有代表性的（representative）案件来进行的。因此，怎么识别出相似的案件，时Common Law System中所最需要的。 为了更好的预测Common Law System的判决结果，Similar Case Matching（SCM）成了LegalAI的一个重要的话题。SCM中对于相似度（similarity）的定义也是多种多样。SCM需要从不同的信息粒度（information of different granularity）来建模（modeling）案件之间的关联（relationship），比如事实级别（fact-level），事件级别（event-level），和元素级别（element-level）。换一种话说，就是SCM是语义匹配的一种特殊形式（semantic matching），这个对于提取司法信息（legal information retrieval）有帮助。 传统的IR方法集中于使用统计方法来衡量term-level 的相似性，比如TF-IDF。除此之外，其他研究者还尝试利用元信息（meta-information），来捕捉语义相似度。许多机器学习方法也被应用于IR，比如SVD或者矩阵分解（factorization），随着深度学习发展，多层感知机（multi-layer perceptron），CNN，RNN也被应用于IR。 已经有一些LegalIR的数据集：COLIEE，CaseLaw，CM。COLIEE和CaseLaw都被用于从大的语料库中提取最相关的文章。CM中的数据样例提供了三个司法文档用于计算相似度。这些dataset都提供了一个benchmark。许多研究者专注于建立易用的司法搜索引擎（legal search engine，司法版google）。 以计算语义级别（semantic-level）的相似度为目标，深度学习方法被用于LegalIR。Tran(2019)提出了一个CNN-based model，结合了文档级别（document-level）和句子级别（sentence-level）的池化（pooling），在COLIEE上达到了SOTA的效果。 为了对当前的LegalIR进展有一个更好的理解视角，我们使用CM(Xiao 2019)来进行实验。CM包含8964个三元组，每个三元组包含三个司法文档（A, B, C）。CM的任务就是分辨出B和C哪个更接近A。我们实现了几个不同类型的baseline： 我们发现，能够捕捉语义信息的模型性能超过了TF-IDF，但是应用到SCM还不够。如Xiao(2019)所说，主要的原因是司法人员认为数据集中的elements定义了司法案件之间的相似度。司法人员会比较看重两个案件是否有相关的元素（elements）。只考虑term-level和semantic-level的相似度是不足够的。 更深的SCM研究有以下几个方向需要努力： Legal Question Answering（LQA）：司法方面的问答系统。 司法专业人员的一个很重要的任务是向不懂法的人提供可靠的、高质量的司法咨询服务。 LQA中，问题的形式会有比较大的变化：有的问题强调对于司法概念的解释，有的问题主要考虑对于特定案件的分析。另外，从专业人员和非专业人员口中表达专业词汇可能会有差别。这些问题给LQA带来了很多挑战。 LegalAI中有很多数据集，Duan(2019)提出CJRC，一个司法阅读理解数据集，和SQUAD 2.0有相似的格式，包括span extraction（不懂），yes/no questions，unanswerable questions。另外COLIEE包含500个yes/no questions。另外，律师资格考试（bar exam）对于律师来说是一个很重要的考试，因此律师资格考试数据集会比较难，因为需要专业的司法知识和技能。 除了这些数据集之外，研究者还用了很多方法在LQA上。rule-based systems在早期的研究中效果显著。为了更好的性能，研究者利用更多的信息，比如概念解释（explanation of concepts）或者把相关文档格式化为图（formalize relevant documents as graph）来帮助推理。机器学习和深度学习方法比如CRF，SVM，CNN也用于LQA。但是，大多数现存方法只在小数据集上进行了实验。 我们选择JEC-QA来作为实验的数据集，因为这是从律师资格考试中收集到的最大的数据集，保证他的困难程度。JEC-QA包含了28641个多项选择、多项回答问题，还包含了79433个相关的文章来帮助回答问题。JEC-QA把问题分为知识驱动问题（knowledge-driven questions, KD-Questions）和案件分析问题（case-analysis questions），并且提供了人类的表现。我们实现了几个有代表性的QA模型，包括BiDAF、BERT、Co-matching、HAF，这些实验结果在表6中呈现。 对比发现，这些模型不能在回答这些司法问题上跟回答open-domain的问题时有一样好的效果。在LQA上，模型和人类之间有巨大的差距。 为了有更好的LQA方法，这里有几个困难需要克服： 除了这篇文章中的，还有其他的LegalAI任务：司法文献概述（legal text summarization），从司法合同中进行信息提取（information extraction from legal contracts）。不管怎样，我们都能够应用embedding-based方法来提高性能，结合symbol-based方法提高可解释性。 三个主要的挑战： 未来的研究者可以主要结合embedding方法和symbol方法解决这三个挑战。 对于一些任务，还没有数据集，或者数据集不够大。我们可以尝试构建规模大、质量高的数据集，或者使用few - shot / zero - shot learning方法来解决这些问题。

GraphSage是在论文Inductive Representation Learning on Large Graphs William中提出的一种归纳式的embedding表示训练方法。 在上一篇所讲的GCN是transductive learning（直推式学习），即通过一个固定的图，直接训练每个节点的embedding。但是在很多图场景下，图节点是实时更新的，所以本文提出了inductive learning（归纳式学习）。不是在一个静态图上训练每个节点的embedding，而是通过训练得到一个由neighbood到embedding的映射关系（aggregator），使得结果可以仅通过邻居关系得到新加入的节点的embedding。 针对无监督学习，训练loss用的是pair-wise，认为有联系的2个节点间embedding应该是接近的，而没有联系的2个节点间embedding应该是远离的。（用内积表达的是余弦距离） 在训练数据集中有每个节点的feature information，然后用feature information来训练得到用户的节点，那如果没有feature information怎么办呢？用index来表示吗？ 这篇论文做融合的总体框架还是GraphSage：从neighbor中抽取一定数量进行融合。但是与Graph有所区别在于不是随机抽取而是importance pooling. 以下说一下这篇论文的主要创新点： 这篇论文的总体框架其实很经典： 这篇文章是对上述NGCF所做的一个改进。文章发现NGCF中的feature transformation（W1, W2）和nonlinear activation（ ）操作不但使训练更困难，并且降低了准确度。这个的主要原因在于：GCN is originally proposed for node classification on attributed graph, where each node has rich attributes as input features; whereas in user-item interaction graph for CF, each node (user or item) is only described by a one-hot ID, which has no concrete semantics besides being an identifier. In such a case, given the ID embedding as the input, performing multiple layers of nonlinear feature transformation —which is the key to the success of modern neural networks — will bring no benefits, but negatively increases the difficulty for model training. 优化后的LightGCN的forward propagation layer： 注：在forward propagation中并没有加入self connection是因为layer embedding 的weighted sum操作其实包含了self connection。具体证明过程如下： So inserting self-connection into A and propagating embeddings on it is essentially equivalent to a weighted sum of the embeddings propagated at each LGC layer. 这篇论文旨在解决2个问题： So MGNN-SPred jointly considers target behavior and auxiliary behavior sequences and explores global item-to-item relations for accurate prediction. 本文算法框架： 构图算法： Item Representation Learning: for each node , one-hot representation ； Sequence Representation Learning: It was found that simple mean-pooling could already achieve comparable performance compared with attention mechanism while retaining low complexity. It is self-evident that the contributions of auxiliary behavior sequence for the next item prediction are different in different situations.So a gated mechanism is designed to calculate the relative importance weight : where denotes the one-hot representation of the ground truth. 这篇论文是解决sequential recommendation.主要贡献点在于： 首先在一个序列中用sliding window strategy取出子序列 ，然后对每个子序列如下图所示对item添加边 用external memory units去存储随时间变化的用户长期兴趣。用户随时间接触的序列为： . 则首先用multi-dimensional attention model生成query embedding： 其中 是sinusoidal positional encoding function that maps the item positions into position embeddings. 然后对memory unit作操作： The superscript C denotes the fusion of long- and short-term interests. 表示短期内接触的item与所要求的item的关系远近

embedding在工业界是非常常用的手段。例如双塔模型学习用户与内容的隐式向量表达，其产出可以用于召回，粗排，精排模型等多个阶段。 以下为一些使用的细节： 1、大规模粗排用离线计算的embedding加速，可以扩大粗排规模 2、利用预训练的embedding为模型提供更好的用户表达（一些模型对于某目标的预测不会使用用户的全量行为特征，所以能获取其在全量行为下计算的embedding作为初始化便能提升效果） 这与CV和NLP领域的pre training + fine turning是一样的方法 3、对于很多离散值，使用embedding输入dnn更有利于学习 4、对于一些连续值，也使其离散化后再用emb输入dnn 5、一些长尾用户的embedding更新几率很小，会导致其学习不充分。利用用户一些特征的刻画做用户分桶或聚类可以提升其学习效率（airbnb kdd1028） 6、对embedding层做专门的loss函数（multi-task），只更新其对应参数梯度，能加快其收敛。 7、也可以对一些过于低频的特征值做过滤，能减少参数空间，同样能提升其emb的收敛速度，避免过拟合 8、可以利用embedding做特征扩展。 通过embedding做特征“扩展” 9、建立单独的网络，仅对embedding层进行训练（参见狼厂的abacus）

驱动属于内核，在内核空间里没有C库，所以没有sscanf，printf。

开始--运行输入cmd 确定： 在DOS提示符下输入： for %1 in (%windir%system32*.dll) do regsvr32.exe /s %1 点击回车，5分钟后再试。

一、前言尽管VisualBasic并不是我最喜欢的开发工具，但我喜欢它简单而又丰富的库集。每当开发一个需要处理大量文本数据的应用程序时，需要具有拼写错误纠正功能，例如，微软的Word程序，当运行"拼写检查"时，将提供给你一个改正错误的机会（尽管是建议），它同时也提供了"查找替换"工具，用以进行用户定义的单词替换。这篇文章我将解释如何在VB应用程序中实现"查找替换"功能。二、前提条件在解释代码的时候，我假定读者朋友们已经有使用VisualBasic的经验，熟悉VisualStudio开发环境中各种内置的控件及库函数（尽管我使用的不多）。我已经尝试着尽可能地简化程序代码，用不了多久你就可以明白程序的逻辑。如果想对一些库函数（如参数，语法）进一步详细地理解，可以参阅MSDN。图一是程序运行后的效果图：--Edit...FindandReplacemnuFindandreplaceExitmnuExit-向默认窗体添加一个TextBox控件，命名为txtClientArea。使用鼠标调整控件位置和尺寸，使它覆盖窗体的整个客户区，在属性窗口将这个TextBox控件的MultiLine属性设置为"True"。使用ProjectAddForm菜单向工程中添加另外一个窗体，将这个窗体命名为"frmFindReplace"，并在属性窗口中将它的BorderStyle属性设置为"4-FixedToolWindow"。现在，添加两个TextBox控件，并分别命名为"txtSearchTerm"和"txtReplaceWithString"。添加一个复选框，命名为chkCaseSense。最后，添加一个命令按钮控件，命名为"cmdReplace"。在frmMainForm窗体中添加如下代码：-PrivateSubmnuExit_Click()EndEndSubPrivateSubmnuFindandreplace_Click()frmFindReplace.FindnReplacetxtClientAreaEndSub-从上面代码中可以非常明显地看出，当点击Exit菜单时，我们想终结应用程序，当点击"FindandReplace"菜单时，想通过共用接口frmFindReplace及FindnReplace()方法来激活frmFindReplace窗体。这个公用的接口使查找算法具有普遍性，使用这个接口时，需要提供一个TextBox作为参数（在这里面，搜寻将被执行）。通过使用你自己的TextBox的名字来代替txtClientArea的名字，可以在多个文本框内执行"查找替换"功能，而不用更改代码。"查找和替换"的实现代码主要是在frmFindReplace窗体内，这个模块的代码如下：-"Thisvariableisusedformakingthealgorithmgeneric.DimtxtClientAsTextBox"ThismethodisthepublicinterfacetoSnRfunctionality.PublicSubFindnReplace(ByRefTbAsTextBox)SettxtClient=TbMe.Show,txtClient.ParentEndSubPrivateSubcmdReplace_Click()DimCaseSenseAsIntegerDimSourceTextAsStringDimSourceTextCopyAsStringDimCntAsInteger"CheckforthecasesensitivityoptionsIf(chkCaseSense.Value=vbChecked)ThenCaseSense=0ElseCaseSense=1EndIf"Onecontainstheoriginaltextandanothercontainsreplaced"(updated)one."Usedtocheckwhetherareplacementwasdoneornot.SourceText=txtClient.TextSourceTextCopy=SourceTextIfLen(SourceText)=0ThenExitSubEndIfOnErrorGoToErrHandlerDimSearchTermLenAsIntegerDimFndPosAsIntegerSearchTermLen=Len(txtSearchTerm.Text)"Searchfromthebeginingofthedocument.Cnt=1"Thisisendlessloop(terminatedonaconditioncheckedinside"theloopbody).While(1)FndPos=InStr(Cnt,SourceText,txtSearchTerm.Text,CaseSense)"Whenamatchisfound,replaceitappropriately.If(FndPos0)ThenSourceText=ReplaceFun(SourceText,FndPos,Len(txtSearchTerm.Text),txtReplaceWithString.Text)Cnt=FndPos SearchTermLenElseCnt=Cnt 1EndIf"WhetherareplacementwasdoneatallornotIf(Cnt=Len(SourceText))ThentxtClient.Text=SourceTextIf(SourceTextCopySourceText)ThenMsgBox"Finishedreplacingalloccurrences.",vbInformation vbOKOnly,"ReplacedAll"ElseMsgBox"Nomatchingstringsfound.Notextreplaced.",vbInformation vbOKOnly,"NoReplacement"EndIfUnloadMeExitSubEndIf"ElseRestartfromhenceforthWendExitSubErrHandler:Response=MsgBox("Anerrorocurredwhilesearching.Informthedeveloperwithdetails.",_vbExclamation vbOKOnly,"ErrorSearching")EndSubPrivateSubForm_Load()"DefaultSearchTermmustbetheoneselectedbytheuserin"MainFormIfLen(txtClient.SelText)0ThentxtSearchTerm.Text=txtClient.SelTextEndIfEndSubFunctionReplaceFun(SourceAsString,FromPosAsInteger,_LengthAsInteger,StringTBReplaced_AsString)AsString"ReplacesasourcestringwithnewoneappropriatelyDimResultStrAsStringResultStr=Left(Source,FromPos-1)ResultStr=ResultStrStringTBReplacedResultStr=ResultStrRight(Source,Len(Source)-FromPos-Length 1)ReplaceFun=ResultStrEndFunctionPrivateSuBTxtReplaceWithString_Change()CallEnableDisableReplaceButtonEndSubPrivateSuBTxtReplaceWithString_GotFocus()"SelectthecontentsofthetextboxIfLen(txtReplaceWithString.Text)0ThentxtReplaceWithString.SelStart=0txtReplaceWithString.SelLength=Len(txtReplaceWithString.Text)EndIfEndSubPrivateSuBTxtSearchTerm_Change()CallEnableDisableReplaceButtonEndSubPrivateSubEnableDisableReplaceButton()IfLen(txtSearchTerm.Text)0_AndLen(txtReplaceWithString.Text)0ThencmdReplace.Enabled=TrueElsecmdReplace.Enabled=FalseEndIfEndSubPrivateSuBTxtSearchTerm_GotFocus()"SelectthecontentsoftextboxIfLen(txtSearchTerm.Text)0ThentxtSearchTerm.SelStart=0txtSearchTerm.SelLength=Len(txtSearchTerm.Text)EndIfEndSub-

这些东西你可以自己写 //最大化 this.WindowState = FormWindowState.Maximized; //最小化 this.WindowState = FormWindowState.Minimized; //还原 this.WindowState = FormWindowState.Normal; //关闭 this.Close();

应用程序错误解决方法：1.检查电脑是否存在病毒，请使用百度卫士进行木马查杀。2.系统文件损坏或丢失，盗版系统或Ghost版本系统，很容易出现该问题。建议：使用完整版或正版系统。3.安装的软件与系统或其它软件发生冲突，找到发生冲突的软件，卸载它。如果更新下载补丁不是该软件的错误补丁，也会引起软件异常，解决办法：卸载该软件，重新下载重新安装试试。顺便检查开机启动项，把没必要启动的启动项禁止开机启动。4.如果检查上面的都没问题，可以试试下面的方法。打开开始菜单→运行→输入cmd→回车，在命令提示符下输入下面命令 for %1 in (%windir%system32*.dll) do regsvr32.exe /s %1回车。完成后，在输入下面for %i in (%windir%system32*.ocx) do regsvr32.exe /s %i 回车。如果怕输入错误，可以复制这两条指令，然后在命令提示符后击鼠标右键，打“粘贴”，回车，耐心等待，直到屏幕滚动停止为止（重启电脑）。

Javascript函数中的参数对象arguments是个对象，而不是数组。但它可以类似数组那样通过数字下表访问其中的元素，而且它也有length属性标识它的元素的个数。通常我们把它转换成数组用Array的slice函数，示例代码如下：function fn() { var arr = Array.prototype.slice.call(arguments,0); alert(arr.length);}

如果你是已在2010年11月8日以前列入“名录”的企业，会自动开通该业务；如果你是已经开通国际收支申报业务的企业，用业务管理员ba创建核查系统操作员、分配权限即可；如果都是不，则需要联系当地外汇局获取管理员的初始密码。如果你是银行端的操作人员，需要通过管理员ba进去给操作员赋予权限。如果你不知道ba的初始密码，要和上级行联系。管理员ba的初始密码是国家外汇管理局总局赋予给各家外汇指定银行总行的，再由总行分配给各分行。

我也是受害者之一，总感觉天都要塌下来了，知道我认识了一专业团队，帮助我追回损失

logistic回归与多重线性回归一样，在应用之前也是需要分析一下资料是否可以采用logistic回归模型。并不是说因变量是分类变量我就可以直接采用logistic回归，有些条件仍然是需要考虑的。首要的条件应该是需要看一下自变量与因变量之间是什么样的一种关系。多重线性回归中，要求自变量与因变量符合线性关系。而logistic回归则不同，它要求的是自变量与logit（y）符合线性关系，所谓logit实际上就是ln（P/1-P）。也就是说，自变量应与ln（P/1-P）呈线性关系。当然，这种情形主要针对多分类变量和连续变量。对于二分类变量就无所谓了，因为两点永远是一条直线。这里举一个例子。某因素y与自变量x之间关系分析，y为二分类变量，x为四分类变量。如果x的四分类直接表示为1，2，3，4。则分析结果为p=0.07，显示对y的影响在0.05水准时无统计学意义，而如果将x作为虚拟变量，以1为参照，产生x2，x3，x4三个变量，重新分析，则结果显示：x2，x3，x4的p值分别为0.08，0.05和0.03。也就是说，尽管2和1相比无统计学意义，但3和1相比，4和1相比，均有统计学意义。为什么会产生如此结果？实际上如果仔细分析一下，就可以发现，因为x与logit（y）并不是呈线性关系。而是呈如下图的关系：这就是导致上述差异的原因。从图中来看，x的4与1相差最大，其次是2，3与1相差最小。实际分析结果也是如此，上述分析中，x2，x3，x4产生的危险度分别为3.1，2.9，3.4。因此，一开始x以1，2，3，4的形式直接与y进行分析，默认的是认为它们与logit（p）呈直线关系，而实际上并非如此，因此掩盖了部分信息，从而导致应有的差异没有被检验出来。而一旦转换为虚拟变量的形式，由于虚拟变量都是二分类的，我们不再需要考虑其与logit（p）的关系，因而显示出了更为精确的结果。最后强调一下，如果你对自变量x与y的关系不清楚，在样本含量允许的条件下，最好转换为虚拟变量的形式，这样不至于出现太大的误差。如果你不清楚应该如何探索他们的关系，也可以采用虚拟变量的形式，比如上述x，如果转换的虚拟变量x2，x3，x4他们的OR值呈直线关系，那x基本上可以直接以1，2，3，4的形式直接与y进行分析。而我们刚才也看到了，x2，x3，x4的危险度分别为3.1，2.9，3.4。并不呈直线关系，所以还是考虑以虚拟变量形式进行分析最好。总之，虚拟变量在logistic回归分析中是非常有利的工具，善于利用可以帮助你探索出很多有用的信息。统计的分析策略是一个探索的过程，只要留心，你就会发现在探索数据关系的过程中充满了乐趣，因为你能发现别人所发现不了的隐藏的信息。希望大家多学点统计分析策略，把统计作为一种艺术，在分析探索中找到乐趣。样本量的估计可能是临床最头疼的一件事了，其实很多的临床研究事前是从来不考虑样本量的，至少我接触的临床研究大都如此。他们大都是想到就开始做，但是事后他们会寻求研究中样本量的依据，尤其是在投文章被审稿人提问之后。可能很少有人想到研究之前还要考虑一下样本够不够的问题。其实这也难怪，临床有临床的特点，很多情况下是很难符合统计学要求的，尤其一些动物试验，可能真的做不了很多。这种情况下确实是很为难的。本篇文章仅是从统计学角度说明logistic回归所需的样本量的大致估计，不涉及临床特殊问题。其实不仅logistic回归，所有的研究一般都需要对样本量事前有一个估计，这样做的目的是为了尽可能地得出阳性结果。比如，你事前没有估计，假设你做了20例，发现是阴性结果。如果事前估计的话，可能会提示你需要30例或25例可能会得出阳性结果，那这时候你会不会后悔没有事前估计？当然，你可以补实验，但是不管从哪方面角度来讲，补做的实验跟一开始做得实验可能各种条件已经变化，如果你在杂志中说你的实验是补做的，那估计发表的可能性就不大了。一般来说，简单的研究，比如组间比较，包括两组和多组比较，都有比较成熟的公式计算一下你到底需要多少例数。这些在多数的统计学教材和流行病学教材中都有提及。而对于较为复杂的研究，比如多重线性回归、logistic回归之类的，涉及多个因素。这种方法理论上也是有计算公式的，但是目前来讲，似乎尚无大家公认有效的公式，而且这些公式大都计算繁琐，因此，现实中很少有人对logistic回归等这样的分析方法采用计算的方法来估计样本量。而更多地是采用经验法。其实关于logistic回归的样本量在部分著作中也有提及，一般来讲，比较有把握的说法是：每个结局至少需要10例样品。这里说得是每个结局。例如，观察胃癌的危险因素，那就是说，胃癌是结局，不是你的总的例数，而是胃癌的例数就需要这么多，那总的例数当然更多。比如我有7个研究因素，那我就至少需要70例，如果你是1：1的研究，那总共就需要140例。如果1：2甚至更高的，那就需要的更多了。而且，样本量的大小也不能光看这一个，如果你的研究因素中出现多重共线性等问题，那可能需要更多的样本，如果你的因变量不是二分类，而是多分类，可能也需要更大的样本来保证你的结果的可靠性。理论上来讲，logistic回归采用的是最大似然估计，这种估计方法有很多优点，然而，一个主要的缺点就是，必须有足够的样本才能保证它的优点，或者说，它的优点都是建立在大样本的基础上的。一般来讲，logistic回归需要的样本量要多于多重线性回归。最后仍然需要说一句，目前确实没有很好的、很权威的关于logistic回归样本量的估计方法，更多的都是根据自己的经验以及分析过程中的细节发现。如果你没有太大的把握，就去请教统计老师吧，至少他能给你提出一些建议。

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