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信息检索关键词部分

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信息检索关键词部分Key word第1章信息检索(Information Retrieval, IR)数据检索(data retrieval)相关性(relevance)推送(Push)超空间(hyperspace)拉出(pulling)⽂献逻辑表⽰(视图)(logical view of the document)检索任务(retrieval task 检索(retrieval )过滤(filtering)全⽂本(full text)词⼲提取(stemming)⽂本操作(text operation)标引词(indexing term)信息检索策略(retrieval strategy)光学字符识别(Optical Character Recognition, OCR)跨语⾔(cross-language)倒排⽂档(inverted file)检出⽂献(retrieved document)相关度(likelihood)信息检索的⼈机交互界⾯(human-computer interaction, HCI)检索模型与评价(Retrieval Model & Evaluation)⽂本图像(textual images)界⾯与可视化(Interface & Visualization)书⽬系统(bibliographic system)多媒体建模与检索(Multimedia Modeling & Searching)数字图书馆(Digital Library)检索评价(retrieval evaluation)标准通⽤标记语⾔(Standard Generalized Markup Language, SGML)标引和检索(indexing and searching)导航(Navigation)并⾏和分布式信息检索(parallel and distribution IR)模型与查询语⾔(model and query language)导航(Navigation)有效标引与检索(efficient indexing and searching)第2章特别检索(ad hoc retrieval)过滤(filtering)集合论(set theoretic)代数(algebraic)概率(probabilistic 路由选择(routing)⽤户需求档(user profile)阙值(threshold)权值(weight)语词加权(term-weighting)相似度(similarity)相异度(dissimilarity)域建模(domain modeling)叙词表(thesaurus)扁平(flat)⼴义向量空间模型(generalized vector space model)神经元(neuron)潜语义标引模型(latent semantic indexing model)邻近结点(proximal node)贝叶斯信任度⽹络(Bayesian belief network)结构导向(structure guided)结构化⽂本检索(structured text retrieval, STR)推理⽹络(inference network)扩展布尔模型(extended Boolean model)⾮重叠链表(non-overlapping list)第3章检索性能评价(retrieval performance evaluation)会话(interactive session)查全率(R, Recall Ratio) 信息性(Informativeness)查准率(P, Precision Ratio) ⾯向⽤户(user-oriented)漏检率(O, Omission Ratio) 新颖率(novelty ratio)误检率(M, Miss Ratio) ⽤户负担(user effort)相对查全率(relative recall)覆盖率(coverage ratio)参考测试集(reference test collection)优劣程度(goodness)查全率负担(recall effort)主观性(subjectiveness)信息性测度(informativeness measure)第4章检索单元(retrieval unit)字母表(alphabet)分隔符(separator)复合性(compositional)模糊布尔(fuzzy Boolean)模式(pattern)SQL(Structured Query Language, 结构化查询语⾔) 布尔查询(Boolean query)参照(reference)半结合(semijoin)标签(tag)有序包含(ordered inclusion)⽆序包含(unordered inclusion)CCL(Common Command Language, 通⽤命令语⾔) 树包含(tree inclusion)布尔运算符(Boolean operator) searching allowing errors容错查询Structured Full-text relevance feedback 相关反馈Query Language (SFQL) (结构化全⽂查询语⾔) extended patterns扩展模式CD-RDx Compact Disk Read only Data exchange (CD-RDx)(只读磁盘数据交换)WAIS (⼴域信息服务系统Wide Area Information Service)visual query languages. 查询语⾔的可视化查询语法树(query syntax tree)第5章query reformulation 查询重构 query expansion 查询扩展 term reweighting 语词重新加权相似性叙词表(similarity thesaurus)User Relevance Feedback⽤户相关反馈 the graphical interfaces 图形化界⾯簇(cluster)检索同义词(searchonym) local context analysis局部上下⽂分析第6章⽂献(document)样式(style)元数据(metadata)Descriptive Metadata 描述性元数据 Semantic Metadata 语义元数据intellectual property rights 知识产权 content rating 内容等级digital signatures数字签名 privacy levels 权限electronic commerce电⼦商务都柏林核⼼元数据集(Dublin Core Metadata Element Set)通⽤标记语⾔(SGML,standard general markup language)机读⽬录记录(Machine Readable Cataloging Record, MARC)资源描述框架(Resource Document Framework, RDF) XML(eXtensible Markup Language, 可扩展标记语⾔) HTML(HyperText Markup Language, 超⽂本标记语⾔)Tagged Image File Format (TIFF标签图像⽂件格式)Joint Photographic Experts Group (JPEG) Portable Network Graphics (PNG新型位图图像格式)第7章分隔符(separator)连字符(hyphen)排除表(list of stopwords)词⼲提取(stemming)波特(porter)词库(treasury of words)受控词汇表(controlled vocabulary)索引单元(indexing component)⽂本压缩text compression 压缩算法compression algorithm注释(explanation)统计⽅法(statistical method)赫夫曼(Huffman)压缩⽐(compression ratio)数据加密Encryption 半静态的(semi-static)词汇分析lexical analysis 排除停⽤词elimination of stopwords第8章半静态(semi-static)191 词汇表(vocabulary)192事件表(occurrence)192 inverted files倒排⽂档suffix arrays后缀数组 signature files签名档块寻址(block addressing)193 索引点(index point)199起始位置(beginning)199 Vocabulary search词汇表检索Retrieval of occurrences 事件表检索 Manipulation of occurrences事件表操作散列变换(hashing)205 误检(false drop)205查询语法树(query syntax tree)207 布鲁特-福斯算法简称BF(Brute-Force)故障(failure)210 移位-或(shift-or)位并⾏处理(bit-parallelism)212顺序检索(sequential search)220 原位(in-place)227第9章并⾏计算(parallel computing) SISD (单指令流单数据流)SIMD (单指令流多数据流) MISD (多指令流单数据流)MIMD (多指令流多数据流)分布计算(distributed computing)颗粒度(granularity)231 多任务(multitasking)I/O(input/output)233 标引器(indexer)映射(map)233 命中列表(hit-list)全局语词统计值(global term statistics)线程(thread)算术逻辑单元(arithmetic logic unit, ALU 中介器(broker)虚拟处理器(virtual processor)240分布式信息检索(distributed information retrieval)249⽂献收集器(gatherer)主中介器(central broker)254第10章信息可视化(information visualization)图标(icon)260颜⾊凸出显⽰(color highlighting)焦点+背景(focus-plus-context)画笔和链接(brushing and linking)魔术透镜(magic lenses)移动镜头和调焦(panning and zooming)弹性窗⼝(elastic window)概述及细节信息(overview plus details)⾼亮⾊显⽰(highlight)信息存取任务(information access tasks)⽂献替代(document surrogate)常见问题(FAQ, Frequently Asked Question) 群体性推荐(social recommendation)上下⽂关键词(keyword-in-context, KWIC)伪相关反馈(pseudo-relevance feedback)重叠式窗⼝(overlapping window)⼯作集(working set)第11/12章多媒体信息检索(Multimedia Information Retrieval, MIR)超类(superclass)半结构化数据(semi-structured data)数据⽚(data blade)可扩充型系统(extensible type system)相交(intersect)动态服务器(dynamic server)叠加(overlaps)档案库服务器(archive server)聚集(center)逻辑结构(logical structure)词包含(contain word)例⼦中的查询(query by example)路径名(path-name)通过图像内容查询(Query by Image Content, QBIC)图像标题(image header)主要成分分析(Principal Component Analysis, PCA)精确匹配(exact match)潜语义标引(Latent Semantic Indexing, LSI)基于内容(content-based)范围查寻(Range Query)第13章exponential growth指数增长 Distributed data 数据的分布性volatile data 不稳定数据 redundant data 冗余数据Heterogeneous data异构数据分界点(cut point)373Centralized Architecture集中式结构收集器-标引器(crawler-indexer)373 Wanderers 漫步者 Walkers 步⾏者 Knowbots 知识机器⼈Distributed Architecture分布式结构 gatherers 收集器brokers 中介器 the query interface 查询界⾯the answer interface响应界⾯ PageRank ⽹页级别Crawling the Web漫游Web breadth-first ⼴度优先depth-first fashion 深度优先 Indices(index pl.)索引Web Directories ⽹络⽬录 Metasearchers元搜索引擎Teaching the User⽤户培训颗粒度(granularity)384超⽂本推导主题检索(Hypertext Included Topic Search, HITS)380 Specific queries专指性查询 Broad queries 泛指性查询Vague queries模糊查询 Searching using Hyperlinks使⽤超链接搜索Web Query Languages查询语⾔ Dynamic Search 动态搜索Software Agents 软件代理鱼式搜索(fish search)鲨鱼搜索(shark search)拉出/推送(pull/push)393门户(portal)395 Duplicated data 重复数据第14章联机公共检索⽬录(online public access catalog, OPAC)397化学⽂摘(Chemical Abstract, CA)399 ⽣物学⽂摘(Biological Abstract, BA)⼯程索引(Engineering Index,EI)国会图书馆分类法(Library of Congress Classification)408杜威⼗进分类法(Dewey Decimal Classification)408联机计算机图书馆中⼼(Online Computer Library Center, OCLC)409机读⽬录记录(Machine Readable Cataloging Record, MARC)409第15章NSF (National Science Foundation, 美国国家科学基⾦会)NSNA(National Aeronautics and Space Administration,美国航空航天局)数字图书馆创新项⽬(Digital Libraries Initiative, DLI)4155S(stream,信息流structure,结构space, 空间scenario, 场景society社会)416基于数字化对象标识符(Digital Object Identifier, DOI)420都柏林核⼼(Dublin Core, DC)430 数字图书馆(Digital Library, DL)资源描述框架(Resource Document Framework, RDF)431text encoding initiative (TEI) (⽂本编码创新项⽬)431v。

citespace使用(2012讲课版)

citespace使用(2012讲课版)
分析策略:通过机构(institu*)或 +术语词组(noun phrases)(或学科聚类),获得研究机构
分布、竞争对手以及机构研究间关系
数据设置 “红外器件”机构网 “红外器件”国际机构排行
“红外器件” 国际研究 机构分布
从发文角度分析,
“红外器件”中科院为高发文机构
“红外器件”机构+术语词组网 “红外器件”机构+学科聚类网
科学知识图谱基本原理是分析信息
知识单位(科学文献、科学家、关键词 等)的相似性及测度。采用不同的方法 和技术绘制不同类型的科学知识图谱
科学知识图谱
科学知识图谱绘制:通过数据挖掘、信息处理、知识计量
和图形绘制把复杂的学科知识显示出来,直观地标注研究领域 在科学知识版图上的位置,构建其知识结构与框架 分析方法:社会网络法、聚类分析、(共)引文分析、因子分 析、多维尺度分析等 分析软件:CiteSpace、Pajek 、Ucinet、Netword、Scimap、 Aureka、Bibexel、Wordsmith等
1.4 科学知识图谱CiteSpace为科研能做……
用科学计量学和知识图谱方法,为科 学观察、发现、跟踪提供参考途径
CiteSpace 2.2 R11 Chaomei Chen

识别科研前沿,发现科学问题 揭示科研进展,跟踪科研演变 构建学科结构,明晰科研布局 观察学术关系,了解竞争对手 判断经典文献,辅助科研概述
分析策略 通过共引期刊(cited journal)分析,获得核心学科资源
数据设置 “红外器件”共引期刊网
分析结论: 得到“红外 器件”近10 年6种高中性 度文献资源
“红外器件”共引期刊词频排行
分析结论: 得到“红外器件”近10年70多 种高词频核心文献资源

indexivfflat索引文件结构-概述说明以及解释

indexivfflat索引文件结构-概述说明以及解释

indexivfflat索引文件结构-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分是文章的开篇,通过对话题进行概述,引领读者对于主题的整体认识。

在本文中,我们将着重讨论indexivfflat索引文件结构,这是一种重要的数据结构,被广泛应用于信息检索和数据库管理系统中。

索引文件是数据库中的关键组成部分,它能够帮助我们快速地定位到需要查找的数据,提高数据的检索效率。

而indexivfflat索引文件结构是一种特殊的索引文件结构,在很多场景下表现出色,并且在实际应用中具有广泛的应用。

本文将通过对indexivfflat索引文件结构的概述、作用和不同类型的索引文件等方面的探讨,带领读者深入了解这一数据结构的重要性和应用场景。

同时,我们也将分析其优势和局限性,探讨如何更好地应用和改进indexivfflat索引文件结构,以满足不同场景下的需求。

通过本文的阅读,读者将能够更好地理解indexivfflat索引文件结构在数据库系统中的作用和意义,为未来的实践应用提供参考和借鉴。

希望本文能够对读者有所启发,享受数据结构和数据库管理领域的探索之旅。

1.2 文章结构本文主要分为三个部分:引言、正文和结论。

在引言部分,将概述索引文件结构的背景和作用,介绍文章的结构以及研究的目的。

在正文部分,将详细介绍索引文件结构的概述,探讨不同类型的索引文件以及它们的作用和特点。

在结论部分,将对整篇文章进行总结,展望索引文件结构在未来的应用前景,并给出结语,总结全文的主要观点和结论。

1.3 目的索引文件结构在数据库管理系统中扮演着至关重要的角色。

其目的主要有以下几个方面:1. 提高数据检索效率:索引文件结构能够通过快速查找索引记录,加快数据的检索速度。

通过索引文件,可以在较短的时间内定位到需要查询的数据,提高数据库的查询效率。

2. 减少磁盘IO操作:索引文件结构能够减少磁盘IO操作,因为索引文件会将数据进行组织和排序,通过索引节点的查找,可以减少数据库系统对数据的读取次数,减少磁盘IO开销。

anfis知识解读

anfis知识解读

anfis知识解读ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)是一种集成了神经网络和模糊推理的自适应系统。

它是由Jyh-Shing Roger Jang于1993年提出的。

ANFIS的核心思想是将模糊推理和神经网络相结合,以有效地处理复杂的非线性系统。

本文将对ANFIS的原理和应用进行解读。

ANFIS的原理:ANFIS的结构由五个主要模块组成:模糊规则库、模糊化接口、模糊推理引擎、解模糊化接口和自适应机制。

首先,输入数据经过模糊化接口进行模糊化处理,将其转化为模糊隶属度。

接下来,模糊规则库根据输入数据的模糊隶属度进行匹配,产生模糊推理。

然后,将模糊推理结果进行解模糊处理,得到最终的输出结果。

在此过程中,ANFIS通过自适应机制来调整模糊规则库和模糊推理引擎的参数,以优化系统的性能。

ANFIS的应用:ANFIS在许多领域中都有广泛的应用,特别是在非线性系统建模和控制中。

以下是几个常见的应用实例:1.预测模型:ANFIS可以用于预测和建模例如股票市场、气象等非线性系统的时间序列数据。

通过训练数据集,ANFIS可以自适应地学习系统的规律和趋势,并对未来的趋势进行预测。

2.信号处理:ANFIS可以用于音频、图像和视频信号处理。

通过训练数据集,ANFIS可以自适应地学习信号的特征和模式,并根据这些特征对信号进行处理和分析。

3.控制系统:ANFIS可以用于非线性控制系统的建模和控制。

通过训练数据集,ANFIS可以自适应地学习系统的动态特性和非线性特征,并设计出有效的控制策略来实现系统的稳定性和性能优化。

4.优化问题:ANFIS可以用于解决复杂的优化问题。

通过训练数据集,ANFIS可以自适应地学习问题的约束条件和目标函数,并寻找最优的解决方案。

ANFIS的优点:ANFIS具有以下几个优点:1.非线性逼近能力:ANFIS通过结合模糊推理和神经网络的特点,能够逼近复杂的非线性系统。

世界各国邮政查询网站大全1

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国旗国家名称国家名称(英文)邮政名称(中文)中华人民共和国china 中国邮政巴林 Bahrain 巴林邮政韩国 Korea 韩国邮政黎巴嫩 Lebanon 黎巴嫩邮政尼泊尔 Nepal 尼泊尔邮政泰国 Thailand 泰国邮政邮政巴基斯坦Pakistan巴基斯坦邮政阿拉伯联合酋长国The United Arab Emirates阿联酋邮政不丹Bhutan 不丹邮政阿曼 Oman 阿曼 邮政阿塞拜疆 Azerbaijan 阿塞拜疆 邮政朝鲜 Korea 朝鲜 邮政菲律宾the Philippines菲律宾邮政柬埔寨 Cambodia 柬埔寨 邮政卡塔尔Qatar 卡塔尔邮政吉尔吉斯斯坦 Kyrghyzstan 吉尔吉斯斯坦 邮政马尔代夫 Maldives 马尔代夫 邮政马来西亚 Malaysia 马来西亚 邮政蒙古 Mongolia 蒙古 邮政沙特阿拉伯Saudi Arabia沙特阿拉伯 邮政郑州纵横国际速递有限公司 郑州国际快递优惠价格请世界各国邮政小包查塞浦路斯 Cyprus塞浦路斯 邮政文莱 Brunei文莱 邮政老挝Laos老挝邮政日本 Japan日本 邮政土库曼斯坦Turkmenistan土库曼斯坦邮政土耳其 turkey土耳其 邮政哈萨克斯坦邮政哈萨克斯坦 Kazakhstan巴勒斯坦国The State of Palestine巴勒斯坦邮政塔吉克斯坦Tadzhikistan塔吉克斯坦邮政格鲁吉亚Georgia格鲁吉亚邮政科威特Kuwait科威特邮政叙利亚邮政叙利亚 Syria印度 India印度 邮政印度尼西亚Indonesia印度尼西亚邮政亚美尼亚Armenia亚美尼亚邮政阿富汗邮政阿富汗Afghanistan乌兹别克斯坦邮政乌兹别克斯坦Uzbekistan斯里兰卡Sri Lanka斯里兰卡邮政伊拉克Iraq伊拉克邮政越南 Vietnam越南 邮政伊朗Iran伊朗邮政也门Yemen也门邮政约旦 Jordan约旦 邮政缅甸Burma缅甸邮政锡金Sikkim锡金邮政孟加拉国Bangladesh孟加拉邮政新加坡 Singapore新加坡邮政以色列 Israel以色列 邮政欧 洲国旗国家名称邮政名称(中文)阿尔巴尼亚 Albania阿尔巴尼亚 邮政爱尔兰Ireland爱尔兰邮政爱沙尼亚 Estonia爱沙尼亚 邮政安道尔 Andorra安道尔 邮政摩纳哥 Monaco摩纳哥 邮政卢森堡Luxembourg卢森堡邮政西班牙Spain西班牙邮政瑞典 Sweden瑞典 邮政马其顿Macedonia马其顿邮政意大利 Italy意大利 邮政圣马力诺 San Marino圣马力诺邮政匈牙利Hungary匈牙利邮政南斯拉夫Yugoslavia南斯拉夫邮政希腊 Greece希腊 邮政瑞士Switzerland瑞士邮政摩尔多瓦 Moldova摩尔多瓦 邮政立陶宛 Lithuania立陶宛 邮政拉脱维亚 Latvia拉脱维亚 邮政梵蒂冈 Vatican梵蒂冈 邮政法国 France法国 邮政冰岛 Iceland冰岛 邮政波兰 Poland波兰 邮政英国 Britain英国 邮政列支敦士登Liechtenstein 列支敦士登邮政斯洛伐克Slovakia斯洛伐克邮政荷兰Netherlands荷兰邮政乌克兰 Ukraine乌克兰 邮政葡萄牙Portugal葡萄牙邮政马耳他Malta马耳他邮政俄罗斯 Russia俄罗斯 邮政比利时Belgium比利时邮政克罗地亚 Croatia克罗地亚 邮政芬兰 Finland芬兰 邮政保加利亚 Bulgaria保加利亚邮政 德国 Germany德国 邮政捷克Chech捷克 邮政罗马尼亚 Roumania罗马尼亚 邮政挪威 Norway挪威 邮政斯洛文尼亚 Slovenia斯洛文尼亚 邮政奥地利 Austria奥地利 邮政白俄罗斯 White Russia白俄罗斯 邮政丹麦Denmark丹麦邮政波斯尼亚和黑塞哥维那 Bosnia and Herzegovina波斯尼亚和黑塞哥维那 邮政非 洲国旗国家名称邮政名称(中文)阿尔及利亚 Algeria 阿尔及利亚 邮政布基纳法索 burkina faso布基纳法索 邮政马达加斯加Madagascar 马达加斯加邮政埃及 Egypt埃及 邮政布隆迪Burundi布隆迪邮政赤道几内亚 Equatorial Guinea 赤道几内亚邮政多哥Togo多哥邮政安哥拉 Angola安哥拉 邮政埃塞俄比亚 Ethiopia埃塞俄比亚邮政尼日利亚Nigeria尼日利亚邮政南非 South Africa南非 邮政塞内加尔Senegal塞内加尔邮政佛得角Cape Verde佛得角邮政圣多美和普林西比Sao Tome and Principe圣多美和普林西比邮政斯威士兰Swaziland斯威士兰邮政尼日尔the Niger尼日尔邮政毛里求斯 Mauritius 毛里求斯 邮政几内亚比绍 Guinea-Bissau几内亚比绍 邮政厄立特里亚 Eritrea厄立特里亚 邮政坦桑尼亚Tanzania坦桑尼亚邮政苏丹 sultan苏丹 邮政几内亚Guinea几内亚邮政科特迪瓦 Ivory Coast科特迪瓦 邮政乍得Chad乍得邮政科摩罗Comorin科摩罗邮政塞拉利昂sierra leone塞拉利昂邮政中非 Central Africa中非 邮政赞比亚Zambia赞比亚邮政乌干达 Uganda乌干达 邮政毛里塔尼亚Mauritania 毛里塔尼亚邮政利比亚Libya利比亚邮政喀麦隆 Cameroon喀麦隆 邮政吉布提 Djibouti吉布提 邮政利比里亚Liberia利比里亚邮政津巴布韦Zimbabwe 津巴布韦邮政刚果 Congo刚果 邮政马里 Mali马里 邮政莱索托 Lesotho莱索托 邮政加蓬Gabon加蓬邮政刚果(民) Congo刚果(民) 邮政摩洛哥Morocco摩洛哥邮政冈比亚 Gambia 冈比亚 邮政加纳 Ghana加纳 邮政肯尼亚 Kenya 肯尼亚 邮政马拉维 Malawi马拉维 邮政纳米比亚 Namibia纳米比亚 邮政塞舌尔 Seychelles塞舌尔 邮政博茨瓦纳 Botswana 博茨瓦纳 邮政莫桑比克Mozambique莫桑比克邮政贝宁Benin贝宁邮政卢旺达 Rwanda卢旺达 邮政索马里Somalia索马里邮政突尼斯 Tunisia突尼斯 邮政南 美 洲国旗国家名称邮政名称(中文)阿根廷 Argentina阿根廷 邮政巴拉圭Paraguay巴拉圭邮政巴西 Brazil巴西 邮政玻利维亚Bolivia 玻利维亚邮政委内瑞拉Venezuela委内瑞拉邮政智利Chile智利邮政乌拉圭 Uruguay乌拉圭 邮政苏里南 Surinam苏里南 邮政秘鲁 Peru秘鲁 邮政哥伦比亚Colombia哥伦比亚邮政厄瓜多尔Ecuador 厄瓜多尔邮政圭亚那 Guyana圭亚那 邮政北 美 洲国旗国家名称邮政名称(中文)巴哈马 Bahamas巴哈马 邮政巴拿马Panama巴拿马邮政尼加拉瓜 Nicaragua尼加拉瓜 邮政巴巴多斯Barbados 巴巴多斯邮政牙买加Jamaica牙买加邮政海地Haiti海地邮政墨西哥Mexico墨西哥邮政危地马拉Guatemala危地马拉邮政古巴Cuba古巴邮政洪都拉斯Honduras洪都拉斯邮政格林纳达Grenada格林纳达邮政哥斯达黎加 Costa Rica 哥斯达黎加 邮政多米尼加共和国 Dominican Republic多米尼加共和国邮政圣基茨和尼维斯The Federation Of Saint圣基茨和尼维斯邮政美国 America美国 邮政圣文森特和格林纳丁斯圣文森特和格林纳丁斯 邮政Saint Vincentand The Grenadines特立尼达和多巴哥Trinidad and Tobago特立尼达和多巴哥邮政安提瓜和巴布达 Antigua and Barbuda安提瓜和巴布达 邮政多米尼克国 The Commonwealth of Dominica多米尼克国 邮政伯利兹 Belize伯利兹 邮政萨尔瓦多 Salvador萨尔瓦多 邮政加拿大 Canada加拿大 邮政圣卢西亚 Saint Lucia圣卢西亚 邮政大洋洲国旗国家名称邮政名称(中文)澳大利亚Australia澳大利亚邮政瑙鲁共和国The Republic of Nauru瑙鲁邮政瓦努阿图共和国The Republic of Vanuatu瓦努阿图邮政马绍尔群岛共和国he Republic of Marshall Island马绍尔群岛邮政汤加王国The kingdom of tonga汤加王国邮政新西兰New Zealand新西兰邮政图瓦卢Tuvalu图瓦卢邮政基里巴斯共和国The Republic of kiritabi基里巴斯邮政所罗门群岛Solomon Islands所罗门群岛邮政斐济共和国The Republic of Fiji斐济邮政萨摩亚Samoa萨摩亚邮政巴布亚新几内亚独立国Papua New Guinea 巴布亚新几内亚独立国邮政帕劳共和国The Republic of Palau帕劳邮政邮政名称(英文)LOGO查询链接EMS/qcgzOutQueryAct ion.do?reqCode=gotoSearch.bh/en/modules.php?name=Content&pa=showpage&pKORER POST 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ofUzbekistanhttp://www.pochta.uz/index.php/enSri Lanka Post .lk/http://ems.vnpost.vn/services/search_ENG.aspxhttp://www.post.ir/HomePage.aspx?TabID=1&Site=PostPortal&Lang=en-UShttp://www.post.ye/.jo/.bd/Singapore Post /ra/ra_article _status.aspIsrael Post http://www.israelpost.co.il/itemtrace .nsf/mainsearch?openform&L=EN邮政名称(英文)LOGO 查询链接http://www.postashqiptare.al/kreu.php?gj=enhttp://track.anpost.ie/track/tracklist.htmleesti Post http://teavitus.post.ee/ar_status.aspLuxembourg Post http://www.trackandtrace.lu/homepage. htmhttp://www.correos.es/dinamic/plantil las/home1.asphttp://www.posten.se/tracktrace/Track Consignments_do.jsp?lang=GBMacedonia Post .mk/ips/ips.htm Italy Post http://www.poste.it/online/http://www.aasfn.sm/english/english.htmmagyar Post http://www.posta.hu/Greece Post http://www.elta.gr/Swiss Post http://www.poste.ch/en/post-startseite.htmMoldova Post http://www.posta.md/en.html 洲Lithuania Post http://trace.post.lt/tandtCritImbed.j sp?refresh=1276154675419Latvia 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邮政http://www.canadapost.ca/cpo/mc/default.jsf?LOCALE=en邮政名称(英文)LOGO查询链接Australia Post .au/track/New Zealand Post /Cultures/en-NZ/OnlineTools/Tracking/Fiji Post .fj/国邮政洋洲/link/track/www.deutschepost.de/dpag?xmlFile=828。

Overview of the Directorate for Education and Human Resources (EHR)

Overview of the Directorate for Education and Human Resources (EHR)

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How Does EHR See Its Brocommunities of learners and practitioners, expanding the base of people who interact among themselves and with NSF. We make investments with a view to longterm sustainability of the enterprise. We support intellectual developments that energize the field toward innovation.
Increase the technological, scientific, and quantitative literacy of all Americans
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XML to PDF by RenderX XEP XSL-FO Formatter, visit us at /目录1. Stripes 框架简介.............................................................................. .. (1)1.1. 初识Stripes ........................................................................ .. (1)1.2. Stripes vs Struts 1 .............................................................................. . (1)1.3. Stripes vs Struts2 .............................................................................. (3)2. Stripes 快速入门.............................................................................. .. (4)2.1. 安装Sun JDK ............................................................................ (4)2.2. 使用Maven 创建项目.............................................................................. (4)2.2.1. 安装Maven .......................................................................... . (4)2.2.2. 创建Stripes 项目.............................................................................. .. (5)2.3. 使用NetBeans 创建项目.............................................................................. .. (5)2.4. 开始创建Stripes项目.............................................................................. . (9)2.5. Stripes的运行原理.............................................................................. (10)3. 创建ActionBean ..................................................................... (12)3.1. ActionBean 接口.............................................................................. (12)3.2. 处理请求事件.............................................................................. .. (13)3.3. URL 映射.............................................................................. .. (13)4. 输入控制.............................................................................. . (15)4.1. 处理表单.............................................................................. (15)4.2. 用户注册程序.............................................................................. .. (15)4.3. 添加required 约束 ............................................................................. (17)4.4. 其它输入控制.............................................................................. .. (18)4.5. 数据类型转换.............................................................................. .. (18)4.6. 自定义验证方法.............................................................................. .. (19)4.7. 使用嵌套验证.............................................................................. .. (20)4.8. 显示错误信息.............................................................................. .. (21)5. Resolution接口.............................................................................. (23)6. 防止重复提交.............................................................................. . (24)6.1. 使用RedirectResolution ............................................................. (24)6.1.1.FlashScope ..................................................................... (24)6.2. 使用验证码.............................................................................. (25)7. 页面显示.............................................................................. . (28)7.1. 多记录分页显示.............................................................................. .. (28)7.1.1. 使用Display Tag 处理分页 (28)7.1.2. 使用JMesa 进行分页处理 (33)7.2. 分步提交.............................................................................. (36)8. 文件上传.............................................................................. . (40)8.1. 单个文件上传.............................................................................. .. (40)8.2. 多文件上传.............................................................................. (42)9. 文件下载.............................................................................. . (44)10. 页面布局.............................................................................. (46)10.1. 示例.............................................................................. .. (46)10.2. 向layout模板文件传递参数 ............................................................................. . (47)10.3. 嵌套使用.............................................................................. . (48)11. 国际化和本地化.............................................................................. .. (50)11.1. 取得当前Locale ......................................................................... . (50)11.2. 选择字符编码.............................................................................. . (50)11.3. 查找资源信息.............................................................................. . (51)11.4. 示例.............................................................................. .. (51)11.5. 与JSTL共处.............................................................................. . (53)12. Ajax 技术.............................................................................. (54)12.1. 示例:即时检测账号的合法性............................................................................54iiiXML to PDF by RenderX XEP XSL-FO Formatter, visit us at /12.2. 示例:重新获取验证码.............................................................................. .. (55)13. 单元测试.............................................................................. (57)13.1. 使用TestNG 进行测试.............................................................................. . (57)13.2. 使用Stripes 测试API ............................................................................ .. (57)ivStripes快速入门XML to PDF by RenderX XEP XSL-FO Formatter, visit us at /第 1 章 Stripes 框架简介简单的介绍 Stripes 框架本章会对 Stripes 框架作一个简短的介绍。

EMS快递查询网站

EMS快递查询网站

EMS快递查询网站/中国EMS邮局网址查询/中国邮政EMS查询网/香港邮政EMS 网 (HongKONG)/system.html台湾(Taiwan) 邮政EMS 查询网http://www.post.japanpost.jp/english/tracking/index.html日本(Japan) 邮政EMS查询网http://service.epost.go.kr/iservice/ems/ems_eng.jsp韩国(Korea) EMS查询网(Korea)http://track.thailandpost.co.th/泰国EMS查询网(Thailand).sg/新加坡(SINGAPORE) EMS邮政查询网.au/澳大利亚EMS查询网(Austeralia)/Cultures/en-NZ/OnlineTools/TrackAndTrace/Track+and+Trace.htm 新西兰邮政EMS查询网(New Zealand)/文捷EMS邮政查询网.vn/越南(VIETNAM) 邮政EMS查询网.kh/Postweb/on-line_tracking.htm柬埔寨(Cambodia) 邮政EMS查询网http://ems.posindonesia.co.id/印度尼西亚(Indonesia) 邮政EMS查询网.my/posekspres/mainframe.asp?addr=first1.asp马来西亚(Malaysia) 邮政EMS 查询网/印度(INDIA) 邮政EMS查询网/美国USA邮局EMS 邮政查询网(U.S.A)/加拿大邮政EMS查询网(Canada)/英国United Kingdom邮局邮政EMS 查询网(U.K) /fr/法国邮政EMS 邮局查询网(France)http://www.poste.it/online/dovequando/paccocelere1.shtml 意大利邮政EMS查询网(ITALY)http://www.gdsk.de/eng/index.html德国EMS邮政查询网(GERMANY)http://www2.ctt.pt/fewcm/wcmservlet/ctt/index.html葡萄牙Portugal 邮政EMS 邮局查询网http://www.correos.es/dinamic/plantillas/home1.asp西班牙(Spain) 邮政EMS查询网http://www.postdanmark.dk/tracktrace/indexUK.jsp丹麦( Denmark ) 邮政邮局EMS 查询网http://www.poste.ch/瑞士( Switzerland ) 邮政EMS查询网http://www.posten.no/Portal/挪威( Norway ) 邮政EMS查询网http://www.posti.fi/芬兰( Finland ) 邮政EMS查询网http://etracker.emstaxipost.be/index.asp?lang=fr比利时( Belgium ) 邮政邮局EMS查询网http://www.ept.lu/?lm1=75769FAD20A1卢森堡( Luxemburg ) 邮政EMS查询网http://www.post.at/奥地利( Austria )邮政EMS查询网/文捷快递Wenjie邮政EMS查询网http://www.anpost.ie/AnPost爱尔兰( Ireland ) 邮政EMS查询网/阿联酋( U.A.E ) 邮政速递EMS查询网/卡塔尔( Qatar ) 邮政快递EMS查询网.pk/巴基斯坦( Pakistan ) 邮局邮政EMS 查询网http://www.postur.is/english/index.html冰岛( Ice Land ) 邮政EMS查询网t.ru/俄罗斯( Russia ) 邮政EMS查询网/postunit.nsf/def2/index以色列( Israel ) 邮政EMS查询网.ua/form.shtml乌克兰( Ukraine ) 邮政EMS查询网http://www.sepomex.gob.mx/Sepomex/Servicios/RastreoEMS/墨西哥( Mexico ) 邮政EMS查询网/加纳( Ghana ) 邮政EMS查询网http://www.posta.sk/斯洛伐克( Slovakia ) 邮政EMS查询网.pe/秘鲁( Peru ) 邮政EMS查询网.br/servicos/rastreamento/internacional/default.cfm?Idioma=E 巴西( Brazil ) 邮政EMS 查询网/乌干达( Uganda ) 邮政速递EMS查询网.pk/乌克兰( Ukraine ) 邮政EMS查询网http://www.pocztex.pl/波兰( Poland ) 邮政EMS查询网http://www.belpost.by/白俄罗斯( Belarus ) 邮政EMS查询网。

Linux之NFS服务NFS工作过程日志服务

Linux之NFS服务NFS工作过程日志服务

Linux之NFS服务NFS⼯作过程⽇志服务NFS服务NFS⼯作过程⽇志服务NFS:Network File System(⽹络⽂件系统),是⼀种基于TCP/IP传输的⽹络⽂件系统协议,最早由SUN公司研发。

⽬前使⽤的NFS 4.X版本通过使⽤NFS协议,客户机可以像访问本地⽬录⼀样,访问远程服务器中的共享资源。

1.当在NFS服务器设置好⼀个共享⽬录/home/public后,2.其他的有权访问NFS服务器的NFS客户端就可以将这个⽬录挂载到⾃⼰⽂件系统的某个挂载点,这个挂载点可以⾃⼰定义,如上图客户端A与客户端B挂载的⽬录就不相同。

并且挂载好后我们在本地能够看到服务端/home/public的所有数据。

3.如果服务器端配置的客户端只读,那么客户端就只能够只读。

如果配置读写,客户端就能够进⾏读写。

挂载后,NFS客户端查看磁盘信息命令:df –h。

4. NFS本⾝的服务并没有提供数据传递的协议,⽽是通过使⽤RPC(远程过程调⽤ Remote Procedure Call)来实现远程到本地的过程映射。

当NFS启动后,会随机的使⽤⼀些端⼝,NFS就会向RPC注册这些端⼝,RPC记录下这些端⼝,同时开启111端⼝监听请求,⼀旦有请求,就告诉客户端:服务端所使⽤的端⼝,然后建⽴client端和server端端⼝的连接以进⾏数据的传输。

因此,在启动nfs之前,⾸先要确保rpc服务启动。

⼯作过程1、⾸先服务器端启动RPC服务,并开启111端⼝2、服务器端启动NFS服务,并向RPC注册端⼝信息3、客户端启动RPC(portmap服务),向服务端的RPC(portmap)服务请求服务端的NFS端⼝4、服务端的RPC(portmap)服务反馈NFS端⼝信息给客户端。

5、客户端通过获取的NFS端⼝来建⽴和服务端的NFS连接并进⾏数据的传输。

2.NFS缺点主要软件包rpcbind nfs-utils 和端⼝守护进程nsfd1、rpcbind: RPC主程序负责NFS的端⼝映射⼯作,监听在111端⼝,程序名为portmapper,可通过rpcinfo命令查看端⼝映射情况,如:rpcinfo -p localhost2、nfs-utils: NFS主程序:就是提供rpc.nfsd 及 rpc.mountd 这两个 NFS daemons 与其他相关 documents 与说明⽂件、执⾏⽂件等的软件,是 NFS 服务所需要的主要软件。

faiss 分布式

faiss 分布式

faiss 分布式Faiss是Facebook AI Research开发的一款高性能、高效率的向量相似度搜索库。

作为一种分布式搜索库,Faiss在大规模向量数据处理和搜索上有着优秀的表现。

本文将从以下几个方面详细介绍Faiss 分布式的相关内容。

一、Faiss分布式基本概念Faiss分布式主要由以下几个部分组成:1. Index 在Faiss中,Index是指用于搜索的数据结构。

Index 构建后会占用较大的内存空间,也会对搜索时间有一定的影响。

2. Distributed Index 由多个Index组成的数据结构。

每个Index可以位于不同的计算节点上,而Distributed Index可以看作是对这些Index的集合,可以用于分布式搜索。

3. Clustering 分布式计算框架中,为了减少数据通信的次数,往往需要对数据进行分片。

Faiss则使用聚类算法,对数据进行分片,进而生成多个Index。

4. Replication 为了防止计算节点故障,Faiss分布式允许将某些Index备份到其它节点上。

这样一旦某个节点出现故障,其它节点上的备份Index可以顶替原先出现问题的Index,以保证搜索服务的高可用性。

二、Faiss分布式基本架构Faiss分布式主要由以下几个模块组成:1. Client模块用户可以通过Client模块向Faiss系统发送搜索请求。

2. Transport模块负责在不同计算节点之间进行数据传输。

3. Server模块负责接收和处理搜索请求,并将结果返回给Client模块。

4. Coordinator模块负责管理各节点之间的数据复制,以及对计算任务进行协调和分配。

三、Faiss分布式性能优化策略1. 基于CPU的并行计算由于Faiss分布式主要由多个计算节点组成,因此可以利用多台计算机进行并行计算,以提高搜索效率。

2. Data Sharding 为了减少计算节点之间的数据传输,必须对数据进行分片。

欧洲药品和食品监管的政府机构及其网站

欧洲药品和食品监管的政府机构及其网站

欧洲药品和食品监管的政府机构及其网站●European Agency for the Evaluation of Medicinal Products(欧洲药品评价署) www.emea.eu.int●European Commission: DG Enterprise(欧洲委员会:DG企业)www.europa.eu.int/comm/enterprise●European Commission: DG Enterprise: Pharmaceuticals and Cosmetics(欧洲委员会:DG企业:药品和化妆品)●European Commission: DG Agriculture(欧洲委员会:DG农业)www.europa.eu.int/comm/dgs/agriculture/index_en.htm●European Commission: DG Fisheries(欧洲委员会:DG渔业)www.europa.eu.int/comm/dgs/fisheries●E uropean Commission: DG Health and Consumer Protection(欧洲委员会:DG卫生与消费者保护)www.europa.eu.int/comm./dgs/health-consumer/index-en.htm●Andorra: Ministry of Health and Welfare (安道尔:卫生与福利部)www.salutibenestar.ad/index2.htm (加泰罗尼亚语)●Armenia: Ministry of Health(亚美尼亚:卫生部)www.armhealth.am●Armenia: Drug and Medical Technology Agency(亚美尼亚:药物和医学技术署) www.pharm.am●Austria: Secretariat of Health(奥地利:卫生秘书处)www.bmsg.gv.at/bmsg/relaunch/gesundheit/welcome.htm (德语)●Austria: Mini stry of Agriculture, Forestry, Environment and Water Management (奥地利:农业、林业、环境和水利管理部)www.lebensministerium.at/en●Belarus: Ministry of Agriculture and Food(白俄罗斯:农业和食品部)mshp.minsk.by/mcx_e.htm(俄语)●Belgium: Ministry of Social Affairs, Public Health and the Environment(比利时:社会事务、公共卫生与环境部)www.minsoc.fgov.be*●Belgium: Pharmaceutical Inspectorate(比利时:药品检查处)www.afigp.fgov.be●Belgium: Federal Agency for the Safety of the Food Chain(比利时:联邦食物链安全署)www.afsca.be/indexEN.htm●Bulgaria: Ministry of Health(保加利亚:卫生部)ernment.bg(保加利亚语)●Bulgaria: Drug Agency(保加利亚:药物署)www.bda.bg●Bulgaria: Ministry of Agriculture and Forestry(保加利亚:农业和林业部) ernment.bg/mz_eng/default.asp●Croatia: Ministry of Health(克罗地亚:卫生部)www.tel.hr/mzrh/e-index.htm●Croatia: Ministry of Agriculture and Forestry(克罗地亚:农业与林业部) www.mps.hr●Czech Republic: Ministry of Health(捷克共和国:卫生部)www.mzcr.cz (捷克语)●Czech Republic: State Institute for Drug Control(捷克共和国:国家药物管制所)www.sukl.cz●Czech Re public: Ministry of Agriculture (捷克共和国:农业部)www.mze.cz/eng●Czech Republic: Agriculture and Food Inspection Authority (捷克共和国:农业和食品检查局)www.czpi.cz/eng (捷克语)●Denmark: Ministr y of Health(丹麦:卫生部)www.im.dk/Index/mainstart.asp?o=1&n=3&s=4●Denmark: Medicines Agency(丹麦:药物署)egemiddelstyrelsen.dk/index_en.htm●Denmark: Ministry of Food, Agriculture and Fisheries(丹麦:食品、农业和渔业部)www.fvm.dk/fvm_uk/high_final_uk.asp?page_id=226●Denmark: Veterinary and Food Administration(丹麦:兽医和食品管理局).foedevaredirektoratet.dk/forside.htm●Estonia: Ministry of Social Affairs(爱沙尼亚:社会事务部)/oia/www.sm.ee/gopro30/web/gpweb.nsf*●Estonia: State Agency of Medicines(爱沙尼亚:国家药物署)www.sam.ee●Estonia: Ministry of Agriculture(爱沙尼亚:农业部)www.agri.ee/eng●Finland: Ministry of Social Affairs and Health(芬兰:社会事务和卫生部) www.vn.fi/stm/english/index.htm●Finland: National Agency for Medicines(芬兰:国家药物署)www.nam.fi/english/index.html●Finland: National Food Agency(芬兰:国家食品署)www.nfa.fi/english/index.html●Finland: Ministry of Agriculture and Forestry(芬兰:农业与渔业部)www.mmm.fi/english●France: Ministr y of Health(法国:卫生部)www.sante.gouv.fr(法语)●France: Sanitary Safety of Health 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www.bgvv.de/cms/detail.php?template=internet_en_index_js●Germany: Ministry of Consumer Protection, Food and Agriculture(德国:消费者保护、食品和农业部)www.verbraucherministerium.de●Greece: Ministry of Health and Welfare(希腊:卫生与福利部)www.ypyp.gr (希腊语)●Greece: National Organi zation for Medicines(希腊:国家药物组织)www.eof.gr/Welcome3_en.htm●Greece: Hellenic Food Authority(希腊:希腊食品局)www.efpolis.gr●Greece: Hellenic Ministry of Agriculture(希腊:希腊农业部)www.minagric.gr/en/index.html●Hungary: Ministry of Health, Social and Family Affairs(匈牙利:卫生、社会与家庭事务部)www.eum.hu/eum/index.html●Hungary: Na tional Institute of Pharmacy(匈牙利:国家药房所)www.ogyi.hu/index.php?lang=en●Hungary: Ministry of Agriculture(匈牙利:农业部)www.fvm.hu/english/english.html●Iceland: Ministry of Health and Social Security(冰岛:卫生与社会保障部) brunnur.stjr.is/interpro/htr.nsf/pages/forsid_ensk*●Iceland: Medicines Control Agency(冰岛:药物管制署)www.lyfjastofnun.is/page/enska●Iceland: Environmental and Food Agency(冰岛:环境与食品署)www.hollver.is/english/emain.html●Iceland: Ministry of Fisheries(冰岛:渔业部)brunnur.stjr.is/interpro/sjavarutv/English.nsf/pages/front●Iceland: Ministry of Agriculture(冰岛:农业部)brunnur.stjr.is/interpro/lan/lan.nsf/pages/lan(冰岛语)●Ireland: Department of Health and Children(爱尔兰:卫生与儿童部)www.doh.ie●Ireland: Medicines Board(爱尔兰:药物委员会)www.imb.ie●Ireland: Food Safety Authority(爱尔兰:食品安全局)www.fsai.ie●Ireland: Department of Agriculture, Food and Rural Development(爱尔兰:农业、食品与农村发展部)www.irlgov.ie/daff●Italy: Ministry o f Health(意大利:卫生部)www.ministerosalute.it (意大利语)●Italy: National Institute of Health(意大利:国家卫生所)www.iss.it●Italy: Ministry of Agricultural Policy(意大利:农业政策部)www.politicheagricole.it (意大利语)●Latvia: State Agency of Medicines(拉脱维亚:国家药物署).lv●Latvia: Ministry of Agriculture(拉脱维亚:农业部).lv●Lithuania: Ministry of Health(立陶宛:卫生部)www.sam.lt/index_en.html●Lithuania: State Medicines Control Agency(立陶宛:国家药物管制署)www.vvkt.lt/ENG/default.htm●Lithuania: Ministry of Agriculture(立陶宛:农业部)terra.zum.lt/min/index.cfm●Luxembourg: Ministry of Health(卢森堡:卫生部)www.etat.lu/MS (法语)●Luxembourg: Food Sa fety(卢森堡:食品安全)www.etat.lu/SECALIM (法语)●Malta: Ministry of Health(马耳他:卫生部).mt●Malta: Ministry of Agriculture and Fisheries(马耳他:农业与渔业部).mt/en/ministries-and-departments/default.asp●Netherlands: Ministry of Health, Welfare and Sport(荷兰:卫生、福利与体育部)www.minvws.nl/english/index.html●Netherlands: Medicines Evaluation Board(荷兰:药物评价委员会)www.cbg-meb.nl●Netherlands: Ministry of Agriculture, Nature Management and Fisheries(荷兰:农业、自然管理与渔业部)www.minlnv.nl/international●Netherlands: Inspectorate for Health Protection and Veterinary Public Health (荷兰:健康保护和兽医公共卫生检查处)www.keuringsdienstvanwaren.nl/return-engels.html●Norway: Ministry of Health and Social Affairs(挪威:卫生与社会事务部) www.odin.dep.no/shd/engelsk●Norway: Norwegian Board of Health(挪威:挪威卫生委员会)www.helsetilsynet.no/english.htm●Norway: Food Control Authority(挪威:食品管制局)www.snt.no (挪威语)●Norway: Norwegian Medicines Agency(挪威:挪威药物署)www.legemiddelverket.no (挪威语)●Norway: Ministry of 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and Social Security(圣马力诺:卫生与社会保障部)www.sanita.segreteria.sm (意大利语)●Slovak Republic: Ministry of Health(斯洛伐克共和国:卫生部).sk/english.html*●Slovak Republic: State Institute for Drug Control(斯洛伐克共和国:国家药物管制所)www.sukl.sk/sukl_en.htm●Slovak Republic: Ministry of Agriculture(斯洛伐克共和国:农业部)www.mpsr.sk/english/index.htm●Slovenia: Ministry of Public Health(斯洛文尼亚:公共卫生部).si/mz/mz-spiet.nsf(斯洛文尼亚语)●Slovenia: Institute of Public Health(斯洛文尼亚:公共卫生所)www.sigov.si/ivz/indexang.html●Slovenia: Ministry of Agriculture, Forestry and Food(斯洛文尼亚:农业、林业与食品部).si/mkgp/slo/index.htm●Spain: Ministry of Health and Consumption(西班牙:卫生与消费部)www.msc.es (西班牙语)●Spain: Spanish Drug Agency(西班牙:西班牙药物署)www.msc.es/agemed/main.htm●Spain: Ministry of Agriculture, Fisheries and Food(西班牙:农业、渔业与食品部)www.mapya.es (西班牙语)●Sweden: Medical Products Agency(瑞典:药品署)www.mpa.se●Sweden: National Board of Health and Welfare(瑞典:国家卫生与福利委员会) www.sos.se/sosmenye.htm●Sweden: National Food Administration(瑞典:国家食品管理局)www.slv.se/engdefault.asp●Sweden: Ministry 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Standards Agency(英国:食品标准署)●UK: Department for Environment, Food and Rural Affairs(英国:环境、食品和农村事务部)●UK: Veterinary Medicines Directorate(英国:兽药理事会)。

.net ef框架的使用

.net ef框架的使用

.NET EF框架是一个用于管理数据库访问的ORM(对象关系映射)框架,它可以使.NET开发人员更轻松地与数据库进行交互。

以下是使用.NET EF框架进行数据库访问的一般步骤:
1. 安装EF框架:在项目中安装Entity Framework Core,可以通过NuGet包管理器或Visual Studio中的程序包管理器进行安装。

2. 创建数据模型:使用C#类来表示数据库表和关系。

可以使用注解或Fluent API来定义实体之间的关系、主键、外键等。

3. 创建数据库上下文:数据库上下文是EF框架与数据库之间的桥梁。

需要创建一个继承自DbContext的类,并将实体类集合作为属性添加到上下文中。

4. 进行数据库迁移:EF框架使用迁移来创建和更新数据库架构。

可以使用dotnet ef命令行工具来执行迁移操作。

5. 进行数据访问:可以在应用程序中使用上下文来查询和操作数据库。

例如,可以使用依赖注入方式或实例化对象的方式来使用EF 进行数据访问。

除了以上步骤,还可以使用Code First方式来创建和使用EF框架。

Code First是一种以代码为中心的ORM开发方式,它允许开发人员通过编写代码来定义数据模型,并自动生成数据库架构。

使用Code First方式可以简化开发流程,提高开发效率。

总之,.NET EF框架是一个功能强大的ORM框架,它可以简化数据库访问操作,提高开发效率。

在使用EF框架时,需要注意遵循正确的步骤和使用方式,以确保应用程序的正常运行和数据的正确性。

polydadmac nsf指标

polydadmac nsf指标

polydadmac nsf指标Polydadmac(NSF Index)简介Polydadmac,全称为Polydiallyldimethylammonium chloride,是一种离子高分子化合物,也被称为NSF Index,是一种常用于水处理和纸浆生产中的聚合物添加剂。

它具有较高的阳离子电荷密度和极好的絮凝性能,在水处理过程中起到了重要的作用。

本文将对Polydadmac(NSF Index)的性质、应用以及其在水处理和纸浆生产中的作用进行详细介绍。

一、Polydadmac(NSF Index)的性质Polydadmac是一种常见的离子高分子化合物,它是由苯乙烯和二甲基氨基甲基苯乙烯等单体通过聚合反应得到的。

它在水中能够迅速溶解并形成阳离子聚合物,具有较高的阳离子电荷密度(约为1meq/g),并且可以具有高度的活性密度。

Polydadmac(NSF Index)通常以无色透明液体的形式存在,具有优异的溶解性和耐盐性。

它没有喷射性和爆炸性,是一种安全可靠的化学品。

二、Polydadmac(NSF Index)的应用Polydadmac(NSF Index)广泛应用于水处理、纸浆生产、染料工业、纺织印染等领域。

其中,在水处理中应用最为广泛。

(一)水处理中的应用1. 絮凝剂:Polydadmac(NSF Index)具有极好的絮凝效果,能够有效地聚集悬浮在水中的颗粒物质,使其快速沉淀,从而实现水的净化和澄清。

它常被用于处理污水、工业废水以及水源中的淤泥等。

2. 悬浮剂:Polydadmac(NSF Index)可通过增粘作用,改善水中固体颗粒的分散状态,提高物料的悬浮能力。

3. 凝结剂:Polydadmac(NSF Index)在水处理过程中,能够与水中的胶体颗粒发生吸附,并形成较大的团聚体,从而将胶体颗粒聚结在一起,便于后续处理或分离。

(二)纸浆生产中的应用Polydadmac(NSF Index)在纸浆生产中常被用作静电剂、强偶联剂和纸浆强化剂。

swin-unet模型评价指标

swin-unet模型评价指标

swin-unet模型评价指标
Swin-UNet模型是一种基于Swin Transformer架构的图像分割模型,常用的评价指标包括以下几个方面:
1. IoU(Intersection over Union),IoU是评价图像分割模型性能的重要指标之一。

它衡量了预测的分割结果与真实分割之间的重叠程度。

IoU的计算公式为预测结果与真实标签的交集面积除以它们的并集面积。

IoU越大,表示模型预测的分割结果与真实情况越吻合。

2. Dice系数,Dice系数也是一种常用的评价指标,它是通过计算预测分割结果与真实分割之间的相似度来衡量模型性能。

Dice 系数的计算公式为2 预测结果与真实标签的交集面积除以它们的总面积。

和IoU类似,Dice系数的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型性能越好。

3. Precision(精确率)和Recall(召回率),精确率和召回率是用于评估二分类问题的指标,但也可以用于图像分割模型的评价。

精确率衡量了模型预测为正类别的样本中有多少是真正的正类别,而召回率衡量了真正的正类别有多少被模型预测为正类别。


两个指标可以帮助我们更全面地了解模型的性能。

4. F1 Score,F1 Score综合考虑了精确率和召回率,是精确率和召回率的调和平均数。

它能够平衡模型在正类别和负类别上的表现,是一个综合评价指标。

除了上述指标外,还可以根据具体的应用场景选择其他适合的评价指标,比如平均交叉熵损失、平均绝对误差等。

综合考虑模型的准确性、鲁棒性和效率等方面,可以更全面地评价Swin-UNet模型的性能。

传统企业代码级中台落地实践解决方案

传统企业代码级中台落地实践解决方案

不谈虚的,给传统企业一份代码级中台落地实践•先给理解混乱的中台下一个较精准的定义什么是中台?中台是为了体现IT技术,IT系统,IT部门的业务价值而诞生的概念通过将后台应用在技术平台的支撑下进行封装或者重构从而形成面向业务场景的服务以支撑业务快速迭代的平台ERP,SAP,CRM等微服务平台,容器平台等传统企业在采购外部系统的情况下可采用此模式互联网企业在研发力量充足的情况下可采用此模式从技术语言到前台业务语言从管理语言到前台业务语言中台最终的效果,没有这个效果无所谓中台•要点:快速迭代中台是企业已有系统积淀,解决了业务温饱问题,要进一步解决业务创新问题时候用的•创业公司No.•中台是业务想创新,并且有N条路可以走,但不知道应该走哪条路的时候用的••原来的路走的high,不想创新No.业务想不出路No.••中台不是现有的系统集成,你改不了中台不是技术平台,帮不了业务业务创新模式高层决策管理监督分析决策产品创新用户体验产品孵化业务模式业务流程盈利模式组织协同成本控制效率提升以业务为核心领导层可控制可观测逐步快速迭代中台体系建设总图中台建设所涉及的架构和流程业务架构技术架构数据架构研发流程组织架构单体架构>服务化架构>微服务架构物理机/虚拟机>云计算(IaaS+PaaS)>容器+SpringCloud/Dubbo>Service Mesh 简单统计分析>支持管理决策>数据运营驱动创新测试发布手工化>测试发布脚本化>测试发布平台化>DevOps研发运维隔离>建立中台组衔接研发运维>建立架构委员会融合研发运维中台体系的逐步演进过程开发运维DevOps规划试点服务化微服务化(1) 业务流程梳理(2) 划分核心领域(3) 确定界限上下文及相互关系(4) 输出按照领域横向拆分架构(5) 持续集成流程及工具(6) 选取试点业务,横向拆分(9) 业务拆分,灰度发布,逐渐迁移(10) 保障质量属性,纵向分层拆分(11) 试点业务拆分完毕,总结服务化规范(7) 注册中心及 API 规范与知识库(8) API 网关保障平滑拆分(12) 质量看板,流程保障,绩效考核(13) 架构委员会进行服务化分组,各组制定拆分计划(14) 各组按照里程碑计划,逐步拆分(15) 服务多,运维压力大,容器平台(16) 服务多,定位问题难,全链路监控(17) 统一日志中心(18) 统一配置中心(19) 为支撑高并发,进一步拆分(22) 多服务一致性,使用 TCC ,事务消息(20) 服务治理,防止服务雪崩,请求堆积(21) 服务多,去Oracle ,使用分布式数据库,分布式事务(23) 容器化之后,测试环境多,流量染色(24)全链路压测(25)多机房,单元化应用层服务数激 云原生 促活 体系 进技术底座灵活性信息拉通数据集成协同管理仅做集成很难修改难快速响应需求从源头寻找:是什么阻碍了快速迭代?企业消息总线数据交换工具CRM 客户关系管理MES 制造执行系统ERP 企业资源计划HR 人力资源系统PLM 产品生命周期管理SCM 供应链管理•架构腐化问题,重构->腐化->重构->腐化是什么影响了单体软件的迭代速度?《重构:改善代码的既有设计》架构为什么会不断腐化?没时间搞因不可观测,领导重视功能和Bug,不重视架构,不给留足够时间没动力搞代码可理解性差,反正Code Review不出来,所以头疼医头没胆量搞代付复杂,耦合性高,核心逻辑不敢动,只好层层封装迭代速度慢耦合现象一:你改代码,你要上线,要我配合可复用性差耦合现象二:明明有某个功能,却拿不出来技术债务一个功能原来需要开发一下午,现在需要开发一个月网易中台体系建设实践问题解决实现促进架构腐化问题架构耦合问题技术债务问题业务创新可理解性工 程 简 洁 , 职 责 单 一 , 易 修 改 , 易 Re v i e w可测试性单元测试覆盖度高,集成测试容易开展可观测性成立架构委员会,制定规范,实时监测快速迭代开发敢改,同事易review ,QA 易测试,领导易看到价值可复用性中台构建方式一:封装式传统企业由于采购大量传统服务,可采用封装式构建中台。

index of agreement 模型分级

index of agreement 模型分级

“Index of Agreement”模型分级通常用于评估模型预测与实际观测之间的一致性。

这种分级方法可以帮助我们了解模型在不同情况下的性能,并为模型改进提供指导。

下面是一个可能的“Index of Agreement”模型分级示例:
1.优秀(Excellent):模型预测与实际观测之间的一致性非常高,预测误差很小。

这通
常意味着模型能够准确地捕捉到实际系统的动态行为。

2.良好(Good):模型预测与实际观测之间的一致性较高,但仍存在一定的预测误差。


型能够较好地反映实际系统的主要特征,但在某些细节上可能不够准确。

3.中等(Moderate):模型预测与实际观测之间的一致性适中,预测误差相对较大。

模型
能够捕捉到实际系统的一些重要特征,但可能在其他方面表现不佳。

4.一般(Fair):模型预测与实际观测之间的一致性较低,预测误差较大。

模型可能只能
反映实际系统的一些基本特征,而在其他方面则存在较大偏差。

5.差(Poor):模型预测与实际观测之间的一致性非常低,预测误差很大。

模型可能无法
准确地反映实际系统的任何重要特征,需要进行重大改进。

请注意,具体的“Index of Agreement”分级标准可能会根据研究领域、数据类型和评估目的而有所不同。

在实际应用中,您需要根据自己的需求来制定合适的分级标准。

ncf模型流程

ncf模型流程

ncf模型流程NCF模型流程简介NCF(Neural Collaborative Filtering)是一种基于神经网络的协同过滤推荐模型,它将用户和物品的特征向量通过多层感知机(MLP)进行映射,再通过内积操作得到用户对物品的评分预测。

本文将详细介绍NCF模型的流程。

流程概述NCF模型的流程包括数据预处理、网络模型构建、模型训练和预测四个步骤。

下面将逐一进行介绍。

数据预处理1.读取原始数据集。

2.对原始数据进行预处理,包括去除重复数据、处理缺失值等操作。

3.将用户和物品的ID进行编码,生成对应的数字索引。

4.划分训练集和测试集。

网络模型构建1.定义用户和物品的特征向量。

2.使用多层感知机(MLP)分别对用户和物品的特征进行编码,得到用户和物品的嵌入向量。

3.使用内积操作,计算用户和物品的相似度。

4.将相似度作为评分的预测值。

模型训练1.定义损失函数,一般使用均方误差或交叉熵损失。

2.利用随机梯度下降(SGD)等优化算法进行模型训练。

3.循环迭代训练,直至达到预设的迭代次数或达到收敛条件。

模型预测1.加载已训练好的模型参数。

2.利用预训练好的模型进行评分预测。

3.返回用户对物品的评分结果。

总结NCF模型流程涵盖了数据预处理、网络模型构建、模型训练和预测四个关键步骤。

通过合理的数据处理和模型训练,NCF模型能够有效地进行协同过滤推荐,并为用户提供个性化的推荐体验。

以上就是NCF模型流程的详细说明,该流程的实现有助于提升推荐系统的准确性和用户满意度。

创作者在实际应用中可以根据具体需求对流程进行适当调整和优化,以获得更好的推荐效果。

数据预处理1.读取原始数据集2.针对原始数据进行清洗,包括去除重复数据、处理缺失值等操作3.对用户和物品的特征进行提取和编码,例如提取用户的年龄、性别等特征,并将其转化为数字索引4.对评分数据进行标准化处理,确保数据在一定范围内,例如将评分归一化到0-1之间5.划分数据集为训练集和测试集,一般采用随机划分或者按时间顺序划分网络模型构建1.定义用户和物品的特征向量,可以使用embedding层将原始特征转化为固定长度的向量表示2.设计多层感知机(MLP)网络结构,用于对用户和物品的特征进行编码3.将用户特征和物品特征输入到MLP网络中,分别得到用户和物品的嵌入向量4.使用内积操作来计算用户和物品的相似度,常用的方法包括点积、余弦相似度等5.将相似度作为评分的预测值,可以使用激活函数对输出进行调整,如sigmoid函数、softmax函数等模型训练1.定义损失函数,一般使用均方误差(MSE)损失或者交叉熵损失,用于衡量预测值与真实值的差距2.使用优化算法(如随机梯度下降SGD、Adam等)对模型的参数进行更新,优化损失函数3.设置训练的迭代次数、学习率等超参数,并进行训练过程的监控和调整4.通过反向传播算法,逐步更新模型参数,使模型能够更好地适应训练数据5.重复以上步骤直至模型收敛或达到预设的训练次数模型预测1.加载已训练好的模型参数,确保模型处于预测状态2.对新的用户-物品对进行编码,得到其特征向量表示3.将特征向量输入到已训练好的模型中,得到用户对物品的评分预测值4.返回评分预测值,用于推荐系统的后续处理,如排序推荐等综上所述,NCF模型流程包括数据预处理、网络模型构建、模型训练和预测四个主要步骤。

mof框架结构

mof框架结构

mof框架结构MoF框架是一种常用的软件开发框架,用于构建可扩展和可维护的Web应用程序。

MoF框架结构包括模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)三个核心组件。

本文将详细介绍MoF框架的结构和各个组件的作用。

让我们来了解MoF框架的模型组件。

模型组件负责处理数据和业务逻辑。

它是应用程序的核心,与数据库交互并处理数据的存储和检索。

模型组件通常由实体类和数据访问对象(DAO)组成。

实体类用于定义数据的结构和属性,而DAO则负责与数据库进行交互,执行数据的增删改查操作。

通过模型组件,应用程序能够对数据进行有效的管理和操作。

接下来,我们来了解MoF框架的视图组件。

视图组件负责展示数据给用户,并接收用户的输入。

它通常是用户界面的一部分,用于呈现数据和接收用户的操作。

视图组件可以是HTML页面、XML文件或其他形式的用户界面。

通过视图组件,用户可以直观地了解数据的状态,并与系统进行交互。

让我们来了解MoF框架的控制器组件。

控制器组件负责处理用户的请求,并调用相应的模型和视图组件进行处理。

它是模型和视图之间的桥梁,根据用户的输入进行相应的业务逻辑处理,并将处理结果返回给视图组件进行展示。

控制器组件通常由一个或多个控制器类组成。

控制器类中定义了处理用户请求的方法,并通过路由机制将请求分发到相应的控制器类进行处理。

总结一下,MoF框架的结构包括模型、视图和控制器三个核心组件。

模型负责处理数据和业务逻辑,视图负责展示数据给用户并接收用户的输入,控制器负责处理用户的请求并调用相应的模型和视图组件进行处理。

这种分层结构使得应用程序的开发更加模块化和可维护,提高了开发效率和代码的可重用性。

在实际应用中,MoF框架可以通过各种开发工具和框架来实现。

例如,使用Java语言可以使用Spring MVC框架来搭建MoF框架的结构,使用Python语言可以使用Django框架来实现MoF框架的结构。

这些框架提供了丰富的功能和工具,使得开发人员能够快速构建和部署MoF框架的应用程序。

faiss中indexivfpqt倒排索引原理讲解

faiss中indexivfpqt倒排索引原理讲解

Faiss中的IndexIVFPQ倒排索引原理是基于聚类和量化方法的一种高效相似度搜索技术。

它主要分为两个步骤:倒排表索引和乘积量化索引。

倒排表索引:首先通过聚类方法将向量库分割成若干子类,当查询向量来临,选择距离最近的类中心,然后在子类中应用精确查询方法,通过增加相邻的子类个数提高索引的精确度。

乘积量化索引(Product Quantization,简称PQ):是一种对向量进行编码和解码的方法。

通过这种方法,可以将高维向量压缩成低维码,从而减小存储空间和计算复杂度。

在IndexIVFPQ中,采用了有损压缩向量的方式,以牺牲部分精度为代价换取速度。

综合以上两个步骤,IndexIVFPQ倒排索引通过聚类和量化方法实现了高效的相似度搜索。

需要注意的是,Faiss中有两种索引构建模式:全量构建和增量构建。

全量构建是基于原始的向量构建索引文件;而增量构建则是在原有的索引文件基础上添加新的向量。

但不是所有的索引类型都支持构建增量索引,比如IndexIVFPQ。

index of agreement 模型分级 -回复

index of agreement 模型分级 -回复

index of agreement 模型分级-回复什么是index of agreement模型分级,如何计算和应用这一评估方法。

Index of agreement(IoA)模型分级是一个用于评估模型和观测数据之间一致性的指标。

它通常用于气象、水文和环境领域,以评估模型对观测数据的模拟精度。

该指标的计算基于比较模型的预测结果与观测数据之间的差异,并可用于不同时间尺度和空间尺度的评估。

首先,让我们介绍一些常用的index of agreement模型分级指标。

常用的指标包括:Pearson相关系数(r)、Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)、Kappa系数、Burke-Isaaks系数(BI)、Willmott指数等。

这些指标都针对不同的评估需求和数据特征提供了不同的评价准则。

其中最常用的指标是Pearson相关系数。

它是一个衡量模型和观测数据之间线性关系的度量指标,取值范围为-1到1。

当Pearson相关系数接近1时,表示模型和观测数据之间具有强正相关性;当接近-1时,表示具有强负相关性;接近0时说明两者之间没有线性关系。

另一个常用的指标是Nash-Sutcliffe效率系数。

它是一个用于评估模型对观测数据的准确性和可靠性的指标,取值范围为负无穷到1。

当NSE值接近1时,表示模型和观测数据之间预测结果非常接近;当接近0时,表示预测结果与观测数据之间没有相关性;当为负值时,表示模型的预测结果不如观测数据。

除了具体指标的计算,评估过程还应包括分级方法的选择和结果的解释。

对于模型分级指标,常用的方法包括绝对误差和相对误差的计算、均方根误差和标准偏差的计算、平均偏差和平均相对偏差的计算等。

选择适合评估需求的分级方法对于准确评估模型的性能非常重要。

在实际应用中,index of agreement模型分级具有广泛的应用场景。

例如,它可以用于评估气象模型对降雨量的模拟结果,以及温度和湿度的模拟精度。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

// COMMENTS: 当NSF文件被解析后,NameOfShader是解析后的NSB文件名, // 如:NameOfShader.NSB
NSFShader NameOfShader
{
// 可选的描述字符串,它显示在艺术工具里.
"This is an optional description string.\nIt will be displayed to the
artists."
// 可选的用户定义数据块.这些允许开发者扩展NSF格式,避免和
// lex/grammar 文件混淆
UserDefinedData NameOfUDDBlock
{
... Data entries
}
UserDefinedData NameOfUDDBlock2
{
... Data entries
}
// 可选对象部分–只能有一个
Objects
{
// Object definitions
// Refer to the section on objects.
}
// 全局属性列表–只能有一个
Global_Attributes
{
// These are global attributes the shader utilizes
// Refer to the section on attributes.
}
// 每个对象属性列表–只能有一个
Attributes
{
// These are per-object attributes the shader utilizes
// Refer to the section on attributes.
}
// 封装定义–能有多个定义
PackingDef NameOfPackingDef0
{
// First Packing method defined here
// Refer to the packing definition section
}
...
PackingDef NameOfPackingDefN
{
// nth Packing method defined here
}
// 执行,这里可以有多个执行定义在一个着色器里.它允许使用适合老硬件
// 的落后的方法.
// First implementation
Implementation NameOfImplementation0
{
// 可选的描述字符串,它会显示在美工工具上.
"This is an optional description string.\nIt will be displayed to the
artists\nexplaining the implementation details."
// 这个implementation的需求.
Requirements
{
// Requirements of the implementation
// This section is detailed below.
}
// 可选的类名,用于扩展NSF/NSB着色器系统,使其允许开发者派生出他们自己的// 来自NiBinaryShader的类
ClassName = NameOfDerivedClass
// 可选的用户定义数据块.这些允许开发者扩展NSF格式,避免和
// lex/grammar 文件混淆
UserDefinedData NameOfUDDBlock
{
... Data entries
}
UserDefinedData NameOfUDDBlock2
{
... Data entries
}
// 封装定义声明
PackingDef NameOfPackingDefToUse
// 可选的“全局”渲染状态
// 这些是考虑好去设置每一个在Implementation中的pass的.
// pass可以自由地使用它们
RenderStates
{
// Render state settings
// This section is detailed below
}
// 可选的顶点着色器常量匹配
// 这些被考虑去设置每一个Implementation中的pass
// pass可以自由地使用它们
VS_Constantmap
{
// Constant mappings
// This section is detailed below
}
// 可选的几何体渲染器常量匹配
// 这些被考虑去设置每一个Implementation中的pass
// pass可以自由地使用它们
GS_Constantmap
{
// Constant mappings
// This section is detailed below
}
// 可选的像素着色器常量匹配
// 这些被考虑去设置每一个Implementation中的pass
// pass可以自由地使用它们
PS_Constantmap
{
// Constant mappings
// This section is detailed below
}
// 它能够作为一些效果需求的过程
// pass必须按照渲染顺序写
// First pass
Pass OPTIONAL_PassName1
{
// 可选的用户定义数据块.这些允许开发者扩展NSF格式,避免和// lex/grammar 文件混淆
UserDefinedData NameOfUDDBlock
{
... Data entries
}
UserDefinedData NameOfUDDBlock2
{
... Data entries
}
// 可选的局部渲染状态
RenderStates
{
// Render state settings
}
// 可选的顶点着色器常量映射
VS_Constantmap
{
// Vertex Shader Constant mappings
}
// 可选的顶点着色器程序
VSProgram VertexShaderProgramName
// 可选的几何着色器常量映射
GS_Constantmap
{
// Geometry Shader Constant mappings
}
// 可选的几何着色器程序
GSProgram GeometryShaderProgramName
// 可选的像素着色器常量映射
PS_Constantmap
{
// Pixel Shader Constant mappings
}
// 可选的像素着色器程序
PSProgram PixelShaderProgramName
// 可选的阶段0
Stage 0 OPTIONAL_StageName1
{
// Texture stage settings
// See section below for details
}
...
// 可选的阶段N
Stage N OPTIONAL_StageNameN
{
// Texture stage settings
// See section below for details
}
// 可选的采样器0
Sampler 0 OPTIONAL_SamplerName1
{
// Sampler settings
// See section below for details
}
...
// 可选的采样器N
Sampler M OPTIONAL_SamplerNameM
{
// Sampler settings
// See section below for details
}
// 可选的纹理0
Texture 0 OPTIONAL_TextureName1
{
// Texture settings
// See section below for details
}
// 可选的纹理N
Texture T OPTIONAL_TextureNameT
{
// Texture settings
// See section below for details
}
}// pass 0 End
...
// nth pass
Pass OPTIONAL_PassNameN
{
// Definition of a rendering pass.
// This section is detailed below.
}
}// Implementation 0 End
...
// nth implementation
Implementation NameOfImplementationN
{
}
}// NSFShader End。

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