深度软件安装管理工具 - 说明文档

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业务技能“最新5.0软件”升级版安装说明

业务技能“最新5.0软件”升级版安装说明第一篇：业务技能“最新5.0软件”升级版安装说明附件2：业务技能“最新5.0软件”升级版安装说明一、从NOTES上“保存”下载出来“最新5.0软件”压缩包（注：保存到“我的文档”）。

二、下载出来后，点击鼠标右键，解压文件包（注意事项：安装测评系统前，务必将以前安装的测评软件，从“控制面板”内的“添加/删除”程序中删除原安装的所有业务技能软件，再行安装该软件，否则软件冲突不能正常使用；同时在安装软件前务必关闭电脑所有操作程序）。

三、解压后点击打开“业务技能测评（IT蓝图5.0更新版）安装软件”文件包，再点击“setup.exe”安装文件。

四、点击“下一步”、“下一步”……（单位名称随便填写）不改变路径，安装序列号为“2011-004-0303”，“下一步”……“完成”。

安装完成后应重新启动电脑。

五、安装完毕后，插上“加密锁（狗）”即可使用。

不清楚事项请查看软件“帮助”功能或原《中国银行员工业务技能测评系统V5.0版》使用说明书。

第二篇：业务软件V1.15.6版本升级说明TopIcis.R.1.15.6升级内容培训培训内容一：V1.15.6版本升级涉及执法、外资、OA业务模块内容培训: 执法：1.ICIS00017443 CH-TP-091216-027 办案人员对纠错案件不需要重走流程修改,实际操作步骤：案件某一环节的材料需要补录或纠错的，不应该让办案人员重走流程，应该让办案人员直接进入该环节进行补录或纠错。

实施分析：处理方案：一般案件下新增加一般案件信息修改功能，对结案的案件可以进行受理修改案件信息。

2.ICIS00020740 HF-TP-100413-013 执法流程问题实际操作步骤：目前软件中，执法流程走到调查取证时，必须先录入“询问通知书”才能再录入“询问笔录”。

而实际工作中，有可能通过电话等方式直接叫当事人来录询问笔录，因此要求软件去除此步骤限制。

CiteSpace最全教程(安装、介绍、调整与美化解读)

目录目录 (1)0 关于CiteSpace (2)1.什么是CiteSpace? (2)2.什么是科学知识图谱？ (3)3.CiteSpace的五大理论基础 (3)4.CiteSpace的应用现状 (3)一、CiteSpace的下载与界面介绍 (4)1. 安装介绍 (4)2. 软件分区介绍 (4)3. CiteSpace可视化界面简介 (7)4 分析步骤 (10)二、CiteSpace的数据来源与下载：分析的原料在哪里 (11)1、在WoS上下载数据 (12)2、在CNKI上下载数据 (13)三、CiteSpace的分析原理：我们如何挖掘现有数据 (15)1、共被引分析 (15)2、共词分析 (16)3、突现分析 (17)4、聚类分析 (19)5、CiteSpace其他功能区 (20)四、CiteSpace挖掘的三个方面：知识基础、学科结构、研究前沿 (20)1、知识基础的获取 (20)2、学科结构的获取 (22)3、研究前沿的获取 (22)五. 关键词分析的可视化处理（实战-附详细说明） (23)0 可视化窗口调整 (23)1 调整与美化 (24)2 年轮式 (25)3 调整聚类的数量： (25)4 聚类结果总结表 (26)5 时间线与时区图 (27)6 突发性结果的查询 (28)7 一个关键词的分析 (29)在科研工作中，我们常常需要面对海量的文献，如何在这些文献当中找出值得精读、细读的关键文献，挖掘学科前沿，找到研究热点就成为了开展研究之前首先需要解决的问题。

CiteSpace作为一款优秀的文献计量学软件，能够将文献之间的关系以科学知识图谱的方式可视化的展现在操作者面前，既能帮助我们梳理过去的研究轨迹，也能使得我们对未来的研究前景有一个大概的认识。

CiteSpace 又翻译为“引文空间”，是一款着眼于分析科学分析中蕴含的潜在知识，是在科学计量学、数据可视化背景下逐渐发展起来的引文可视化分析软件。

theiaR软件包用户指南说明书

Package‘theiaR’October14,2022Title Download and Manage Data from TheiaVersion0.4.0Description Provides a simple interface to search available data provided byTheia(<https://es.fr>),download it,and manage it.Data can be downloaded based on a search result or from a cartﬁle downloaded from Theia website.Language en-USDepends R(>=3.5)Imports askpass(>=1.1),httr(>=1.3),R6(>=2.3),raster(>=2.6),tools(>=3.5),XML(>=3.86)License GPL(>=3.0)URL https:///norival/theiaRBugReports https:///norival/theiaR/issuesEncoding UTF-8LazyData trueRoxygenNote7.1.1Suggests knitr,rmarkdown,gdalcubesCollate'TheiaAuth.R''TheiaTile.R''TheiaCollection.R''TheiaQuery.R''theiaR.R''utils.R'VignetteBuilder knitrNeedsCompilation noAuthor Xavier Laviron[aut,cre](<https:///0000-0002-9882-3253>) Maintainer Xavier Laviron<******************>Repository CRANDate/Publication2020-11-1909:30:02UTC12TheiaAuth R topics documented:TheiaAuth (2)TheiaCollection (3)TheiaQuery (5)theiaR (7)TheiaTile (7)Index9 TheiaAuth Authentication system to Theia websiteDescriptionGenerate and manage authentication to Theia website from login and password.It requests a token to download tiles when created and automatically request a new one when it has expired(after2h).It is used to download tiles from TheiaTile and TheiaCollection objects.Usagea<-TheiaAuth$new(auth.file)a$token()Argumentsa:A TheiaAuth objectauth.ﬁle The path to theﬁle containing login and password.It will be created if it does not exist.See‘Details‘for more informationsDetailsTheiaAuth$new(auth.file)Create a new instance of the classa$token()Return the current token or generate a next one if it has expiredThis class is used to manage authentication to Theia website,without intervention from the user.Login and password must be stored in a separate textﬁle with these two lines:login passwordFile content is read each time authentication is needed(to request a new token),so login and pass-word are not stored in R’s memory.If thisﬁle does not exist,R will prompt you to enter your login and password and will create theﬁle.Examples##Not run:#create an authentication objectmyauth<-TheiaAuth$new("path_to_auth_file.txt")#show the access token(and request a new one if needed)myauth$token##End(Not run)TheiaCollection A collection of tiles from TheiaDescriptionGenerate and manage collection of tiles from Theia.This collection can be created either from a cartﬁle(’.meta4’)downloaded from Theia website,from a TheiaQuery object or from a list of TheiaTile(not implemented yet).Usagec<-TheiaCollection$new(cart.path=NULL,tiles=NULL,query=NULL,dir.path=NULL,check=TRUE)quiet=TRUE)c$download(auth,overwrite=FALSE,check=TRUE,quiet=TRUE)c$check()c$statusc$extract(overwrite=FALSE,dest.dir=NULL)c$read(bands)c$as_gdalcube(out.file="gdalcube_collection.sqlite")Argumentsc:A TheiaCollection objectdir.path:The path to the directory containing zipﬁlescheck:Whether or not to check existingﬁles on collection’s creationquiet:Control verbose outputtiles:A list of TheiaTile objectscart:An XML cart parsed from a’meta4’ﬁle downloaded from Theia ed only if Collection is created from a cartquery:A TheiaQuery object,used only if collection is created from a TheiaQuery object.Can also be a list with search terms.In this case,it will create a‘TheiaQuery‘object from it.See TheiaQuery for details on query syntaxauth:A character string giving theﬁle path to Theia credentials.Or a TheiaAuth objectoverwrite:Overwrite existing tiles(default to‘FALSE‘)bands:A character vector of bands to load from tilesout.ﬁle:Filename to store gdalcubes’image collectionDetailsTheiaCollection$new()Create a new instance of the classc$download(overwrite=FALSE,check=TRUE)Download the tiles of the collection and check the resultingﬁles$ccheck()Check the tiles of the collectionc$status Return the status of each tile of the collectionc$extract(overwrite=FALSE,dest.dir=NULL)Extract archives to dest.dir if supplied,or to the same directory as the archives otherwisec$read(bands)Read requested bands,apply corrections on values(as speciﬁed in Theia’s product information),and return a list of RasterStack objects(one stack per tile)c$as_gdalcube(out.file)Create a‘gdalcubes‘image collection from downloaded tiles.See https:///appelmar/gdalcubes_R for more details.Examples#Create a collection from a query##Create a query to Theia database,looking for tiles from Sentinel2##satellite around Grenoble,between2018-07-01and2018-07-06.query<-list(collection="SENTINEL2",town="Grenoble",start.date="2018-07-01",end.date="2018-07-06")##Create a collecion of tiles from this querymycollection<-TheiaCollection$new(query=query,dir.path=".")print(mycollection)#Alternatively,you can create a collection from a cart file(that you can#download from Theia s website)cart.path<-system.file("extdata","cart.meta4",package="theiaR")mycollection<-TheiaCollection$new(cart.path=cart.path,dir.path=".")print(mycollection)##Not run:#Download the tiles in the collectionmycollection$download()##End(Not run)##Not run:#Finally,you can extract zip archives containing the tilesmycollection$extract(overwrite=FALSE)##End(Not run)TheiaQuery A query to the Theia websiteDescriptionGenerate an send a query to Theia web API to get and download tiles based on input given by the user.Usageq<-TheiaQuery$new(query)q$update_token()q$submit()Argumentsq:A TheiaQuery objectquery:list,the users’request,see‘Queries‘for more informationsDetailsTheiaQuery$new()Create a new instance of the class,parse‘query‘list and submit the query to Theia to retrieveﬁles catalogq$submit()Submit the query to Theia and get a list of tiles corresponding to search criteria QueriesSearch criteria are given with a‘list‘accepting theseﬁelds:•collection:The collection to look for.Accepted values are:’SENTINEL2’,’LANDSAT’,’Landsat57’,’SpotWorldHeritage’,’Snow’.Defaults to’SENTINEL2’•platform:The platform to look for.Accepted values are:’LANDSAT5’,’LANDSAT7’,’LANDSAT8’,’SPOT1’,’SPOT2’,’SPOT3’,’SPOT4’,’SPOT5’,’SENTINEL2A’,’SEN-TINEL2B’•level:Processing level.Accepted values are:’LEVEL1C’,’LEVEL2A’,LEVEL3A’,’N2A’.Defaults to’LEVEL2A’(or’N2A’if querying Landsat57collection).•town:The location to look for.Give a common town name.•tile:The tile identiﬁer to retrieve.•start.date:Theﬁrst date to look for(format:YYYY-MM-DD).•end.date:The last date to look for(format:YYYY-MM-DD).Must be after start.date.De-faults to today’s date.•latitude:The x coordinate of a point•longitude:The y coordinate of a point•latmin:The minimum latitude to search•latmax:The maximum latitude to search•lonmin:The minimum longitude to search•lonmax:The maximum longitude to search•orbit.number:The orbit number•rel.orbit.number:The relative orbit number•max.clouds:The maximum of cloud cover wanted(0-100)•max.records:The maximum of tiles to searchSee Alsohttps:///olivierhagolle/theia_download for an alternative download method based on Python.Inspiration for this function.Examples#Create a query to Theia database,looking for tiles from Sentinel2#satellite around Grenoble,between2018-07-01and2018-07-06.query<-list(collection="SENTINEL2",town="Grenoble",start.date="2018-07-01",end.date="2018-07-06")q<-TheiaQuery$new(query)#Show informations on found tilesprint(q$tiles)theiaR7 theiaR theiaR:search,download and manage theia dataDescriptionSearch,manage and download data from Theia websiteTheiaTile A tile from TheiaDescriptionGenerate and manage a tile from Theia(download,check,load).Usaget<-TheiaTile$new(file.path,url,file.hash,check=TRUE,quiet=TRUE)t$download(overwrite=FALSE,check=TRUE,quiet=TRUE)t$check()t$extract(overwrite=FALSE,dest.dir=NULL)t$read(bands)Argumentst:A TheiaTile objectﬁle.path:The path to the zipﬁle containing the tileurl:The url to download the tileﬁle.hash:The md5sum used to check the zipﬁlecheck:Whether or not to check existingﬁles on tile’s creationquiet:Control verbose outputauth:A character string giving theﬁle path to Theia credentials.Or a TheiaAuth objectoverwrite:Overwrite existing tiles(default to‘FALSE‘)bands:A character vector of bands to load from tiles8TheiaTileDetailsTheiaTile$new(file.path,url,file.hash,check)Create a new instance of the classt$download(auth,overwrite=FALSE,check=TRUE)Download the tiles of the collection and check the resultingﬁlest$check()Check the tiles of the collectiont$extract(overwrite=FALSE,dest.dir=NULL)Extract archive to dest.dir if supplied,or to the same directory as the archive otherwiset$read(bands)Read requested bands,apply corrections on values(as speciﬁed in Theia’s product information),and return a RasterStackt$bands List bands available in the tileIndexTheiaAuth,2,4,7TheiaCollection,2,3TheiaQuery,3,4,5theiaR,7TheiaTile,2,3,79。

深度技术 Windows XP SP3 说明书

欢迎大家去尝试其他网上可下载Windows XP精简版本，但是我们有信心的说Deepin LiteXP系列在220M以下的精简版中，绝对还是你最后的选择。
二安装指南
★友情提醒★
本光盘自动安装完成后，使用的帐户Administrator（管理员）密码为空。因此建议你装完后立即在“开始”－>“控制面板”->“用户帐户” 修改自己的管理员密码！或者增加一个新的用户并设置密码。当你设置了密码后，下次启动就能见到登陆欢迎页面，否则每次都会自动登陆。
★支持中日韩字体和代码页和键盘布局，繁体/日文游戏转区运行正常。
★保留IIS组件，可根据需要自行安装。
【恢复补丁下载地址】我们提供了包括各种输入法、传真服务支持、自带打印驱动、IIS服务、等已经被精简组件的补丁，如果你有这方面的特别需要，可以访问/thread.php?fid=48 ，这个地址有帖子说明。
│ ├─采用久经考验的精简方法和压缩技术，达到原版XP 99.9%的性能。
│ ├─整合各种最新SATA/RAID芯片组的驱动，无需用F6手工软盘安装驱动。
│ └─内置专用系统优化模式设置工具，能够适应不同的需要随时进行系统服务优化。
├─精简克隆版V6.2
│ ├─全自动无人值守安装，安装系统只需5-8分钟。
7、解决首次安装后弹出au_.exe内存不能为读的问题.
精简并非意味着功能缺失、不稳定或者兼容性差。经过两年的研究，我们的成果已经经过了各种复杂的硬件环境，各种大型软件应用的测试考验。如果你对此有怀疑，我们欢迎你对Deepin LiteXP做一次测试，这才会真正的体验到精简版本的优点。相信Deepin LiteXP的安装速度、使用效率、兼容性和稳定性方面不会让你失望。

NVIDIA虚拟GPU(vGPU)软件产品概述说明书

Date Version Authors Description 2022.10.27V1.0Leon Wang 概述2022.11.28V1.5Leon Wang 安装部署vGPU 配置安装手册vWS 14.3+vSPhere 7.0.3+vCenter 7.0.3修订记录1. NVIDIA vGPU 概述1.1 什么是NVIDIA vGPUNVIDIA 虚拟 GPU (vGPU) 软件为众多工作负载（从图形丰富的虚拟工作站到数据科学和 AI ）提供强大的 GPU 性能，使 IT 能够利用虚拟化的管理和安全优势以及现代工作负载所需的 NVIDIA GPU 的性能。

NVIDIA vGPU 软件安装在云或企业数据中心服务器的物理 GPU 上，会创建虚拟 GPU ，这些 GPU 可以在多个虚拟机（可随时随地通过任意设备访问）之间共享。

1.2 NVIDIA vGPU 软件产品分类1.2.1 NVIDIA 虚拟计算服务器 (vCS)仅支持CUDA ，Guest OS 仅支持Linux OS 。

加速基于 KVM 的基础架构上的虚拟化 AI 计算工作负载。

若是基于VMWare VSPhere 的基础架构，请查阅NVIDIA AI Enterprise 软件套件。

AI 、深度学习和数据科学工作流程需要出色的计算能力。

借助新款 NVIDIA 数据中心 GPU （包括 NVIDIA A30 Tensor Core GPU ），NVIDIA 虚拟计算服务器 (vCS) 可助力数据中心加速服务器虚拟化，以便可以在由 NVIDIA vGPU 技术驱动的虚拟机 (VM) 中运行计算密集程度极高的工作负载（例如人工智能、深度学习和数据科学）。

1.2.2 NVIDIA RTX 虚拟工作站 (vWS)支持DiriectX，OpenGL，Vulkan等图形API，同时支持CUDA/OpenCL计算API，适用于使用图形应用程序的创意和技术专业人士的虚拟工作站。

趋势科技服务器深度安全防护系统 9.5 SP1 安装指南（基本）说明书

趋势科技（中国）有限公司保留对本文档以及此处所述产品进行更改而不通知的权利。

在安装及使用本软件之前，请阅读自述文件、发布说明和最新版本的适用用户文档，这些文档可以通过趋势科技的以下 Web 站点获得：/download/zh-cn/Trend Micro、Trend Micro t-球徽标、Deep Security、Control Server Plug-in、Damage Cleanup Services、eServer Plug-in、InterScan、Network VirusWall、ScanMail、ServerProtect和TrendLabs是趋势科技（中国）有限公司/Trend Micro Incorporated 的商标或注册商标。

所有其他产品或公司名称可能是其各自所有者的商标或注册商标。

文档版本：1.0文档编号：APCM96838/150106发布日期：2015 年 1 月文档生成时间：Feb 5, 2015 (10:23:22)目录简介 (5)关于本文档 (6)关于趋势科技服务器深度安全防护系统 (8)新功能 (11)准备 (14)系统要求 (15)所需条件（基础组件） (17)数据库部署注意事项 (20)安装 (22)安装趋势科技服务器深度安全防护系统管理中心 (23)手动安装趋势科技服务器深度安全防护系统客户端 (31)安装和配置已启用中继的客户端 (38)升级 (39)将基于客户端的安装从 9.0 升级至 9.5 SP1 (40)将基于客户端的安装从 9.5 升级至 9.5 SP1 (43)快速入门 (45)快速入门：系统配置 (46)快速入门：保护计算机 (53)附录 (60)趋势科技服务器深度安全防护系统管理中心内存使用 (61)趋势科技服务器深度安全防护系统管理中心静默安装 (62)趋势科技服务器深度安全防护系统管理中心设置属性文件 (64)趋势科技服务器深度安全防护系统管理中心性能特点 (70)创建 SSL 认证证书 (72)保护便携式计算机 (74)启用多租户 (82)多租户（高级） (90)安装趋势科技服务器深度安全防护系统数据库（多租户要求） (92)简介关于本文档趋势科技服务器深度安全防护系统 9.5 SP1 安装指南（基础）本文档讲述了如何安装和配置为您的计算机提供基于客户端的基础保护所需的趋势科技服务器深度安全防护系统9.5SP1基础软件组件：1.趋势科技服务器深度安全防护系统管理中心2.趋势科技服务器深度安全防护系统客户端（带可选的中继功能）本文档内容包括：1.系统要求2.准备3.数据库配置指南4.安装趋势科技服务器深度安全防护系统管理中心管理控制台5.安装趋势科技服务器深度安全防护系统客户端6.使用“安全策略”和“漏洞扫描 (推荐设置)”进行趋势科技服务器深度安全防护系统防护7.监控和维护趋势科技服务器深度安全防护系统安装的指南目标受众本文档面向想实施基于客户端的趋势科技服务器深度安全防护系统9.5SP1保护的任何人。

深度GHOSTXP SP3快速装机专业版V9.0(NTFS)

深度GHOSTXP SP3快速装机专业版V9.0(NTFS)∙软件名称：深度GHOSTXP SP3快速装机专业版V9.0(NTFS)∙软件类别：深度系统∙文件：DEEPIN_GHOST_XPSP3_V9F_NTFS.iso∙大小：731469824字节∙MD5：CD7B7DD386EEA1A2F9A2DB519186B2F8∙SRC32：99BC6B7E∙∙下载次数：464次下载系统迅雷下载一:深度GHOSTXP SP3快速装机专业版V9.0(NTFS)迅雷下载二:深度GHOSTXP SP3快速装机专业版V9.0(NTFS)迅雷下载三:深度GHOSTXP SP3快速装机专业版V9.0(NTFS)迅雷下载四:深度GHOSTXP SP3快速装机专业版V9.0(NTFS) 软件介绍深度技术 GHOSTXPSP3 快速装机专业版 V9.0 一、系统主要特点1、安装维护方便快速- 全自动无人值守安装，采用万能GHOST技术，安装系统过程只需5-8分钟，适合新旧各种机型。

- 集成常见硬件驱动，智能识别+预解压技术，绝大多数硬件可以快速自动安装相应的驱动。

- 支持IDE、SATA光驱启动恢复安装，支持WINDOWS下安装，支持PE下安装。

- 自带WinPE微型操作系统和常用分区工具、深度DOS工具，装机备份维护轻松无忧。

- 集成了SATA/RAID/SCSI驱动，支持P45、MCP78、780G、690G开启SATA AHCI/RAID。

2、运行稳定，兼容性好- 使用XP SP3官方免激活版做为源安装盘，通过正版验证，集成了最新安全补丁。

- 自动安装AMD/Intel双核CPU驱动和优化程序，发挥新平台的最大性能。

- 支持95599农业银行网银，输入密码不会出现浏览器无响应的问题。

- 屏闭了IE7更新补丁自动下载，需要IE7可自行安装。

- 支持华硕不蓝屏，如遇(SONY-FZ)笔记本运行EVEREST冲突可按F9跳过检测。

我的deepin变形记

我的deepin变形记当前使⽤版本：deepin 20.3⽂章最新更新时间：2022-01-141. 前⾔接触和使⽤deepin也有3-4年的时间了。

虚拟机，物理机，双系统都折腾过。

重装系统N次，在N次重装过程中，发现⾃⼰折腾和配置deepin 的路线⼤体⼀致，呈现出极强的个⼈主义⾊彩。

虽然这个⾊彩跟我本⼈的使⽤习惯息息相关，但是其中⼀些操作，遇到的问题，也可能是其他⼈未曾或者也曾遇到过的。

那就果断分享出来，给那些还在折腾的道路上不知所措的⼩伙伴们⼀点⼉光芒，照亮他们⼊坑的道路。

注意：本篇不会笼统去介绍系统的安装和使⽤，只是介绍我在安装完系统以后，如何把我极强的个⼈主义加压到这个系统⾥⾯。

把它折腾成我喜欢的模样。

因此此贴，主要是介绍【我与deepin的相爱相杀】的过程。

本篇主要分2部分：⼩篇幅介绍系统下载安装⼤篇幅介绍安装完系统以后的事情2. 系统安装2.1 系统镜像下载deepin系统ISO下载，使⽤官⽅⽹站给出的各种下载途径即可：截⽌到2021年11⽉30号，deepin当前可下载的最新版本是20.3版本其他历史版本下载地址：2.2 安装⽅式刻录启动盘【适合专业⼈⼠】如果有操作系统安装经验的朋友，可以选择刻录光盘，或者制作u盘启动盘的⽅式。

官⽅提供了windows操作系统和Linux操作系统，两个平台下的刻录⼯具：然后在⾃⼰的PC上，设置BIOS，从U盘启动即可。

使⽤第三⽅⼯具【适合⼩⽩⼈⼠】⽐较推荐的是vetory这个⼯具，只需要下载这个软件，把这个软件安装在U盘，然后把SO镜像拖⼊U盘，最后设置PC从BIOS启动即可选择deepin的镜像进⾏安装。

虚拟机体验【适合体验⼈⼠】虚拟机安装deepin，对于想要尝试使⽤deepin的⼈⽐较友好。

不喜欢就直接销毁虚拟机。

或者⼀些想要在物理机上操作的功能，在虚拟机上可以实验⼏次，然后考虑在物理机操作。

如果是windows平台的⽤户，建议使⽤vmware workstation安装deepin虚拟机。

第二章 step 7软件安装和使用

窗口的左上部是一个组态简表，它下面的窗口列出了各模块详细的信息，例如订货号、MPI地址和I/O地址等。右边是硬件目录窗口，可以用菜单命令【View】→【Catalog】打开或关闭它。左下角的窗口中向左和向右的箭头用来切换导轨。通常1号槽放电源模块，二号槽放CPU，3号槽放接口模块（使用多机架安装，单机架安装则保留），从4到11号则安放信号模块（SM、FM、 CP）。
安装语言选择。选择英语。如图2-1。
②选择需要安装的程序。如图2-2。 ●【Acrobat Reader 5.0】：PDF文件阅读器，如果用户的PC机上已经安装了该软件，可不必选择。 ●【STEP 7 V5.2】：STEP 7 V5.2集成软件包。 ●【AuthorsW V2.5 inc1. SP1】：西门子公司自动化软件产品的授权管理工具。其他为扩展用的可选软件
2.1.3 授权管理
授权是使用STEP 7软件的“钥匙”，只有在硬盘上找到相应的授权， STEP 7才可以正常使用，否则会提示用户安装授权。在购买STEP 7软件是会附带一张包含授权的3.5英寸软盘。用户可以在安装过程中讲授权从软盘转移到硬盘上，也可以在安装完毕后的任何时间内使用授权管理器完成转移。 STEP 7 V5.2安装光盘上附带的授权管理器（AuthorsW V2.5 SP1）。安装完成后，在Windows的【开始】菜单中，找到【SIMATIC】 ‖【AuthorsW】, 启动该程序。程序界面如图2-7所示。
当使用LAD编程时，程序编辑器的工具栏上会出现最常用的编程指令和程序结构控制的快捷按钮。图2-16显示了这些按钮的含义。
图2-16 LAD常用元素工具栏
2.变量声明区 STEP 7中有两类符号：全局符号和局部符号。全局符号是在整个用户程序范围内有效的符号，局部符号是仅仅作用在一个块内部的符号。表2-1列出了全局符号和局部符号的区别。在变量声明区的数据为当前块使用的局部数据。对于不同的块，局部数据的类型又有不同。

浪潮存储系统管理软件 AS Manager 说明书

尊敬的浪潮存储系统用户：衷心感谢您选用了浪潮存储系统！本手册介绍了浪潮存储系统管理软件AS Manager的技术特性与软件的安装、设置，有助于您更详细地了解和便捷地使用此款管理软件。

浪潮集团有限公司拥有本手册的版权。

未经浪潮集团有限公司许可，任何单位和个人不得以任何形式复制本用户手册。

浪潮集团有限公司保留随时修改本手册的权利。

本手册中的内容如有变动恕不另行通知。

如果您对本手册有疑问或建议，请向浪潮集团有限公司垂询。

浪潮集团有限公司2009年7月“浪潮”、Inspur均为浪潮集团有限公司的注册商标。

其它商标分别属于其相应的注册公司。

声明感谢您选用浪潮存储系统，为简化用户管理、提高管理效率，针对该存储系统，我们向您免费提供图形化管理软件AS Manager。

使用前请您详细阅读声明及操作手册，在您同意后方可使用AS Manager管理软件，如果您已经开始使用软件则默认您已接受相关条款及声明。

如果您对相关条款有任何意见或疑问，请联系您的代理商或直接与我们联系。

1.在使用中非存储系统故障导致的软件异常、未详细阅读操作手册产生的误操作、未严格进行网络隔离及密码管理导致的非授权访问以及由此产生的任何数据丢失、损坏，浪潮不承担任何责任。

2.本软件基于JA V A Runtime Environment（JRE），该环境由SUN 提供，使用前请确保您的系统中无与JRE相冲突的软件或服务，由该运行环境所导致的任何系统异常浪潮不承担连带责任。

3.AS Manager部份功能为免费授权客户使用，故浪潮对该软件免费功能仅提供有限服务。

4.由于产品更新，您拿到的产品可能和本手册中的描述有所不同，在您购买浪潮产品时代理商会给您详细的讲解这些更新的产品的使用。

如果您还有疑问，您可以直接同我们联系，我们会为您最新的使用说明。

5.本手册中涉及的各软硬件产品的标示名称版权由各产品的相应公司拥有。

6.以上声明中" 浪潮" 指代“浪潮集团有限公司”，浪潮集团有限公司拥有对以上声明的最终解释权。

国电智深UG003-系统软件安装手册

修订历史版本日期说明 REV 1.0 2007-11 第1版北京国电智深控制技术有限公司目录目录 (I)第1章概述................................................................................................................................- 1 - 1.1简介 (1)1.2安装前的准备 (1)1.3安装的主要步骤 (1)第2章 MMI站的安装...............................................................................................................- 2 - 2.1简介 (2)2.2安装操作系统 (2)2.3配置操作系统 (6)2.4安装支撑软件 (8)2.5安装EDPF-NT P LUS (12)2.6配置MMI (21)第3章软件许可证的安装......................................................................................................- 25 - 3.1简介. (25)3.2安装 (25)第4章 DPU站的安装..............................................................................................................- 28 - 4.1简介. (28)4.2安装 (28)第5章备份和恢复..................................................................................................................- 30 - 5.1简介. (30)5.2卸载 (30)Rev 1.0 III北京国电智深控制技术有限公司第1章概述1.1 简介本手册介绍EDPF-NT Plus系统的MMI站和DPU站的操作系统、应用软件的安装，软件的卸载，数据的备份、恢复。

【商品说明书】deepin 使用指南

deepin 使用指南Hey小伙伴们，今天咱们要聊的可是个超燃的话题——Deepin操作系统使用指南！你是否厌倦了千篇一律的Windows或Mac？想要尝鲜一款既美观又实用的国产操作系统？那就跟紧我的步伐，一起探索Deepin的无限魅力吧！首先，咱们得明确一点：Deepin，这款由国内团队精心打造的操作系统，不仅界面设计得那叫一个清新脱俗，还融入了众多符合国人使用习惯的功能。

是不是已经迫不及待想要上手体验了？别急，咱们先从安装说起。

一、安装篇：轻松上手，零门槛安装Deepin，简直就是小菜一碟！你只需要准备一个U盘，下载Deepin的ISO镜像文件，再通过专业的制作工具将镜像写入U盘，就可以开始安装了。

整个过程就像是在给电脑换个新皮肤一样简单，而且Deepin还支持多种安装方式，无论是新装系统还是升级旧系统，都能轻松搞定！二、界面篇：颜值爆表，操作便捷一打开Deepin，你就会被它那简洁明了的界面所吸引。

桌面布局清晰合理，图标设计也是既美观又实用。

而且，Deepin还内置了多种主题和壁纸，你可以根据自己的喜好随意切换，让每一次开机都充满新鲜感！当然，光有颜值还不够，Deepin在操作上也是下足了功夫。

无论是文件管理、系统设置还是应用安装，都能通过简单的拖拽、点击来完成。

是不是觉得这样的操作系统用起来就像是在玩手机一样轻松？没错，Deepin就是要让你在电脑上也能享受到这种便捷的操作体验！三、功能篇：实用为王，创新无限Deepin不仅颜值爆表，功能也是相当强大！它内置了多款实用的应用，如办公软件WPS、浏览器Deepin Web、音乐播放器等，满足你日常工作的所有需求。

而且，这些应用都经过了深度优化，运行起来流畅无比，让你再也不用担心卡顿、闪退等问题。

此外，Deepin还创新性地推出了应用商店、控制中心等功能模块。

应用商店里汇聚了海量的应用和游戏，你可以根据自己的喜好随意下载；控制中心则让你能够轻松管理系统的各项设置，如网络、声音、电源等，一切尽在掌握之中！不过，说到这里，我得抛出一个有争议的话题了：你觉得Deepin和WindowsMac相比，最大的优势是什么？是颜值？是操作便捷性？还是它背后所代表的国产操作系统的崛起？快来评论区告诉我你的看法吧！在探索Deepin的过程中，我还发现了一个超级有趣的小功能——截图录屏。

fisheye使用文档

Fisheye工具评估文档（欧阳魁-后台测试部）Fisheye 是一个源代码库深度查看软件，它可以挖掘源代码库中的有用信息，呈现在Web浏览器界面上，Fisheye优点：1）Fisheye是一个基于Web的代码管理系统，可以与SVN，CVS等结合使用，能够实时的显示代码的更新情况，是一个很好的源码浏览工具；2）强大的代码比对功能，可以比较任意两个文件之间的差异，便于问题排查；3）详细的文件注释功能。

Fisheye对每一个源文件都进行了注释，包括作者、提交日期、版本号、以及提交代码等，并通过直观的图表进行显示；4）便捷的搜索功能，可以根据自己需要的文件名进行快速搜索，也可以直接搜索用户名，搜索该用户名所作的一切修改。

安装官方网站给出的说明，fisheye有以下几项主要功能1 查看所有的活动2 跟踪影响开发的人员3 管理您的代码资源4 保持团队的协作代码Fisheye具体使用说明：1. 在fisheye登录系统中，dashboard界面主要显示登录账号对版本库所做的一切修改，包括代码的添加、修改、删除等操作，并会统计以上各种操作具体的代码行数和修改的具体文件名称。

便于开发人员方便的查找自己对代码所做的改动，容易定位问题。

上图中左侧主要是用于统计Review代码信息，在右侧显示了登录用户对版本库所作的修改。

2. 能够实时显示版本源代码提交情况，可以使项目管理者很容易的对整个团队的研发情况有直观的认识。

以下图为例进行详细说明。

以上分别显示的是PYHTON版本变更柱状图和相关人员对版本所做修改的详细记录。

在PYHTON提交历史柱状图中，可以容易的查看总的代码行数及commit次数。

此外，我们还可以查看某具体版本的历史记录，3. 可以实时显示组内成员的代码提交历史柱状图，从一个侧面也可以反映组内成员的工作量。

上图以柱状图的形式，基本上包含了PYHTON所有人员的版本提交历史。

同时，也可以查看某版本或是某个文件的修改或是提交记录！以manage.py为例，上图显示了所有对manage.py文件夹做出修改的开发人员的记录；同样，也可以查看ttpy文件夹中各个文件的修改记录，下图显示了ttpy文件夹中manage.py文件的记录。

单位使用新点业务软件应用情况说明范文

《单位使用新点业务软件应用情况说明范文》一、引言在当今信息化时代，企业的管理方式和工作流程发生了巨大变化。

新点业务软件作为一种能够提高企业管理效率，降低成本的重要工具，在各行各业得到了广泛的应用。

本文将从多个方面对单位使用新点业务软件的应用情况进行详细说明，并共享一些个人观点和理解。

二、新点业务软件的基本概念新点业务软件是一种集成了企业资源管理（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等功能模块的综合性管理软件。

它可以帮助企业实现信息化管理，提高管理效率和决策能力。

三、单位使用新点业务软件的具体应用情况1. 实现生产计划优化通过新点业务软件，企业可以实现对生产计划的精细化管理，优化生产流程，提高生产效率。

生产计划的编制、物料配送等都可以通过软件进行自动化处理，减少人为错误和浪费。

2. 提升供应链管理水平新点业务软件可以帮助企业建立起完善的供应链管理系统，实现原材料的准确采购、库存的精准控制以及订单的及时执行。

这样可以降低企业的运营成本，提高供应链运作效率。

3. 改善客户关系管理通过新点业务软件的CRM模块，企业可以更好地了解客户需求，建立健康的客户关系，提高客户满意度。

软件可以帮助企业实现客户信息管理、销售管理、市场营销等多方面的工作，提升客户服务水平。

4. 综合财务管理新点业务软件可以对企业的财务数据进行整合和分析，帮助企业实现财务核算、成本控制、预算管理等多个方面的工作，提升财务管理水平。

5. 提高管理决策效率新点业务软件可以帮助企业进行各种数据的分析和报表生成，为企业领导提供决策支持。

通过软件的数据分析功能，企业可以更好地了解市场动态、内部运营情况等，更好地指导企业的发展方向。

四、总结与展望通过本文的详细说明，可以看出单位使用新点业务软件在提高管理效率、降低成本、改善客户关系等方面发挥了重要作用。

但是，也要注意到新点业务软件使用过程中可能存在的问题，比如实施难度大、成本较高等。

文泰操作说明

第一部分:文泰雕刻软件操作第一章软件安装一安装加密狗安装加密卡：关掉主机电源，打开机箱盖，将加密卡插入计算机的任何一个ISA插槽。

元件面向右，否则将损坏加密卡。

（记下卡号，进入软件时需用到）二安装软件１）打开计算机电源，启动Ｗindows95/98。

２）将“文泰雕刻”光盘放入光驱中。

３）按照系统提示，单击“下一个”按钮。

４）系统默认的路径是c:\artcut6。

如果想改变安装路径，请单击“浏览”按钮。

（建议选用默认路径）５）单击“下一步”，系统提供四种安装模式：Ａ典型安装Ｂ用户自定义安装Ｃ最大安装Ｄ最小安装建议选用最大安装６）选择所需安装模式后，单击“下一个”按钮，系统开始自动安装雕刻软件系统，安装完毕后，弹出设置程序文件夹操作界面。

不需作任何改动。

７）单击“结束”按钮，完成安装。

８）安装雕刻管理器：在另外一张光盘或软盘上，找到“雕刻管理文件”夹，直接把管理器文件发送到桌面，把串口文件复制到c:\windows下，把文件的属性“只读”改为“存档”，打开串口文件artman.ini,其中有COM=1,则电脑串口连串口１，若连串口２则把“ＣＯＭ＝１”改为“ＣＯＭ＝２”存盘即可。

第二章软件操作件”图标，系统将提示输入加密卡号，把刚才记下的卡号输入后，按“回车键”即可进入文泰雕刻系统：根据提示输入版面大小，以标牌“杜鹃厅”为例，输入“宽”为310，“高”为160。

点击“创建新文件”，即可进入操作界面，标尺工作区以下是各个工具栏的具体介绍：基础操作快捷图标的说明一、常用工具箱a b c d e f g h I j k l m n oa. 新建：创建一个新文档。

b. 打开：打开一个已存在的文档。

c. 保存：保存当前文档。

d. 剪切：剪切所选择的内容并送入剪贴板。

e. 复制：复制选定内容并送入剪贴板。

f. 粘贴：插入剪贴板中内容。

g. 撤消：取消上次操作。

h. 重复：重复已撤消的最后一个操作。

i. 图像转换：将图像转换成曲线。

软件设计说明书(含使用说明)

软件设计说明书目录1. 引言 (2)2. 系统架构设计 (2)3. 模块设计 (3)4. 接口规范 (5)5. 流程图和数据流图 (5)6. 系统性能和安全性设计 (5)7. 术语表 (5)1. 引言在线教育平台软件设计说明书旨在详细描述系统的软件架构、模块设计、数据库设计和接口规范等关键设计方面的内容。

本文档将帮助开发团队理解系统设计，并指导开发过程中的实施。

2. 系统架构设计a. 客户端架构- 前端框架：选择适合的前端框架，如React、Angular或Vue.js，用于构建用户界面。

- 前端路由：设计前端路由，实现不同页面之间的导航和跳转。

- 前端状态管理：使用合适的状态管理库，如Redux或Vuex，管理前端应用状态。

b. 服务器架构- 后端框架：选择适合的后端框架，如Node.js、Django或Spring Boot，用于处理业务逻辑。

- RESTful API：设计和实现符合RESTful原则的API接口，用于前后端数据交互。

- 身份验证和授权：实施安全的身份验证和授权机制，保护系统的安全性。

c. 数据库设计- 数据库类型：选择适合的数据库类型，如关系型数据库（如MySQL）或非关系型数据库（如MongoDB）。

- 数据表设计：设计数据库表结构，确保数据的一致性和完整性。

- 数据库索引和查询优化：优化数据库查询性能，提升系统的响应速度。

3. 模块设计a. 用户管理模块- 注册和登录：设计用户注册和登录功能，包括验证和存储用户凭据。

- 用户资料管理：实现用户个人资料的查看、编辑和更新功能。

- 角色和权限管理：设计角色和权限模型，限制用户访问和操作的范围。

b. 课程管理模块- 课程创建和编辑：实现教师创建和编辑课程的功能，包括添加章节、上传资料等。

- 课程浏览和搜索：设计学生浏览和搜索课程的功能，按照不同条件进行过滤和排序。

- 课程讨论和问答：提供学生和教师之间的在线交流和讨论功能。

c. 在线教学模块- 直播课堂：实现教师在线授课和学生参与的直播课堂功能，支持实时互动。

RcmdrPlugin.depthTools 1.4 生物信息学深度工具包 R 命令器插件说明书

Package‘RcmdrPlugin.depthTools’October12,2022Type PackageTitle R Commander Depth Tools Plug-inVersion1.4Date2020-10-15Author Sara Lopez-Pintado<*******************>and Aurora Torrente<**********************.es>.Maintainer Aurora Torrente<**********************.es>Depends Rcmdr(>=1.4-0),tcltk,depthToolsDescription We provide an Rcmdr plug-in based on the depthToolspackage,which implements different robust statistical toolsfor the description and analysis of gene expression data basedon the Modiﬁed Band Depth,namely,the scale curves forvisualizing the dispersion of one or various groups of samples(e.g.types of tumors),a rank test to decide whether twogroups of samples come from a single distribution and twomethods of supervised classiﬁcation techniques,the DS andTAD methods.License GPL(>=2)NeedsCompilation noRepository CRANDate/Publication2020-10-1604:30:02UTCR topics documented:RcmdrPlugin.depthTools-package (2)computeMBD (2)computeScaleCurve (3)computeTmean (4)plotCentralCurves (4)runDS (5)runRtest (6)runTAD (6)12computeMBD Index8 RcmdrPlugin.depthTools-packageGraphical User Interface for depthToolsDescriptionThis package provides an Rcmdr"plug-in"based on the depthTools package.It provides a GUI for the computation and graphical visualization of the Modiﬁed Band Depth(MBD)of points in a data set with respect to the same or a different set.It also allows to compute the scale curve of a set,to perform the rank test to decide whether two samples come from the same population,and to classify new data points according to the DS and the TAD classiﬁcation methods.In addition,the user can obtain a plot which enhances aﬁxed percentage of the most central curves through the centralPlot, and compute a trimmed mean,based on MBD.DetailsPackage:RcmdrPlugin.dephTools Type:Package Version:1.2Date:2013-02-14License:GPL(>=2)Author(s)Aurora Torrente<**********************.es>and Sara Lopez-Pintado<*******************> Maintainer:Aurora Torrente<**********************.es>See AlsoRcmdr.computeMBD Computation of the Modiﬁed Band Depth in R-commanderDescriptioncomputeMBD computes the Modiﬁed Band Depth of a sample,the active data set,either with respect to the same data set or a different one.DetailsThe MBD of the active data set(a matrix or data-frame)is computed with respect to the chosen reference data set.The rows of the matrices correspond to genes,and the columns to experimental conditions.The user can decide wether plotting a graph to enhance the deepest point against the rest of samples,or to show the MBD values according to some color palette,representing the genes incomputeScaleCurve3 parallel coordinates.Alternatively,given percentages of most central curves can be used to display bands of curves,instead of the individual curves.The appearance of the plot can be adjusted with the Graphical options button.In addition,the outputs to be stored,i.e.,the depth value of each data point and its position from centre outwards,can be selected with the corresponding button.Author(s)Sara Lopez-Pintado<*******************>andAurora Torrente<**********************.es>computeScaleCurve Computation and Representation of the Scale CurveDescriptioncomputeScaleCurve computes the scale curve of a given group,based on the MBD,at a given value p as the area of the band delimited by the[np]most central observations,where[np]is the largest integer smaller than np.DetailsThe scale curve measures the increase in the area of the band determined by the fraction p most central curves,where p moves from0to1,thus providing a measure of the sample dispersion.If the data set is represented in parallel coordinates,then the area is computed using the trapezoid formula.ValuecomputeScaleCurve plots the scale curve of the active data set,which can contain a single group or several.In the latter case,a vector of labels can be provided to compute the scale curve for each group.The Y-coordinates used in the plot,i.e.,the scale curve values at each point p can be stored as a vector,if only one group is present,or as a list,if there are several groups.Author(s)Sara Lopez-Pintado<*******************>andAurora Torrente<**********************.es>ReferencesLopez-Pintado,S.et al.(2010).Robust depth-based tools for the analysis of gene expression data.Biostatistics,11(2),254-264.See AlsocomputeMBD4plotCentralCurves computeTmean Modiﬁed Band Depth-Based Alpha Trimmed MeanDescriptioncomputeTmean computes the mean of the deepest observations within the sample,their depths given by the Modiﬁed Band Depth,trimming out the proportion alpha of the outest observations.DetailsThe rows of active data set,corresponding to genes,are ordered from center outward,that is,starting with the deepest one(s)and ending with the less deep one(s),according to MBD.The alpha-trimmed mean is computed byﬁrst removing the proportion alpha of less deep points,and then computing the component-wise average of the remaining observations.The user can select the proportion of external points that are trimmed out and decide whether plotting the data set in parallel coordinates along with the trimmed mean.In addition,the plot can show the usual mean and the data points used to compute the trimmed mean.Author(s)Sara Lopez-Pintado<*******************>andAurora Torrente<**********************.es>See AlsocomputeMBDplotCentralCurves Plot of the p Percent Most Central Curves of a DatasetDescriptionThe function plotCentralCurves distinctly plots the pDetailsThe rows of active data set,corresponding to genes,are ordered from center outwards,according to MBD.Then the[np/100]most central observations,where[x]is the largest integer smaller than x,and the remaining most external ones are plotted distinctly.The user can select the proportion of central curves points that are enhanced,and also assign a color palette to the most central ones to facilitate the understanding of the data structure.Author(s)Sara Lopez-Pintado<*******************>and Aurora Torrente<**********************.es>runDS5 See AlsocomputeMBD,computeTmean,computeScaleCurveExamplesdata(prostate,package="depthTools")prostate<-as.data.frame(prostate)centralPlot(prostate,p=0.5,col.c= #ff0000 ,col.e= #C0C0C0 ,lty=c(1,3), gradient=FALSE,gradient.ramp=c( #ff0000 , #ffd700 ))runDS Distance to the Trimmed Mean Classiﬁcation MethodDescriptionImplementation of the classiﬁcation technique based on assigning each observation to the group that minimizes the distance of the observation to the trimmed mean of the group.DetailsThe user can choose the learning and test sets,as well as the labels corresponding to the learning set.The DS method proceeds byﬁrst computing the alpha trimmed mean corresponding to each group from the learning set,then computing the distance from a new observation to each trimmed mean.The new sample will then be assigned to the group that minimizes such distance.At the moment, only the Euclidean distance is implemented.The predicted labels can be stored as a vector.Author(s)Sara Lopez-Pintado<*******************>andAurora Torrente<**********************.es>ReferencesLopez-Pintado,S.et al.(2010).Robust depth-based tools for the analysis of gene expression data.Biostatistics,11(2),254-264.See AlsocomputeTmean,runTADrunRtest Rank Test Based on the Modiﬁed Band DepthDescriptionrunRtest performs the rank test based on the MBD to decide whether two samples come from a single parent distribution.DetailsGiven a population P from which a sample of n vectors is drawn,and another population P’from which a second sample of m vectors is obtained,assume there is a third reference sample(from the same population as the largest sample),whose size is also larger than n and m.The user selects the data sets containing the samples from both populations to be tested and the number of elements n and m to be included in each sample.runRtest identiﬁes the largest sample as the one to be split into test and reference samples and veriﬁes whether there are enough observations to run the test.Then, the proportions R and R’of elements from the reference sample whose depths are less or equal than those from the other samples,relative to the reference one,respectively,are computed and ordered from smallest to highest,giving them a rank from1to n+m.The statistic sum of the ranks of values R’(from the second population)has the distribution of a sum of m elements randomly drawn from 1to n+m without replacement.The output is a list containing the p-value of the rank test and the test statistic value.Author(s)Sara Lopez-Pintado<*******************>andAurora Torrente<**********************.es>ReferencesLopez-Pintado,S.et al.(2010).Robust depth-based tools for the analysis of gene expression data.Biostatistics,11(2),254-264.See AlsocomputeTmeanrunTAD Weighted Trimmed Mean Distance Classiﬁcation MethodDescriptionImplementation of the classiﬁcation technique based on assigning each observation to the group that minimizes the trimmed average distance of the given observation to the deepest points of each group in the learning set,weighted by the depth of these points in their own group.DetailsThe user can choose the learning and test sets,as well as the labels corresponding to the learning set.The TAD method classiﬁes a given observation x into one of g groups,of sizes n1,...,ng, but taking into account only the m=min{n1,...,ng}deepest elements of each group in the learning set.Additionally,this number can be reduced in a proportion alpha.The distance of x to these m elements is averaged and weighted with the depth of each element with respect to its own group.The predicted labels can be stored as a vector.Author(s)Sara Lopez-Pintado<*******************>andAurora Torrente<**********************.es>ReferencesLopez-Pintado,S.et al.(2010).Robust depth-based tools for the analysis of gene expression data.Biostatistics,11(2),254-264.See AlsocomputeTmean,runDSIndex∗multivariate depthplotCentralCurves,4∗multivariatecomputeMBD,2computeScaleCurve,3computeTmean,4runDS,5runRtest,6runTAD,6∗packageRcmdrPlugin.depthTools-package,2 computeMBD,2computeScaleCurve,3computeTmean,4plotCentralCurves,4Rcmdr,2RcmdrPlugin.depthTools(RcmdrPlugin.depthTools-package),2RcmdrPlugin.depthTools-package,2 runDS,5runRtest,6runTAD,68。