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我先写了一个kafka的生产者程序，然后写了一个kafka的消费者程序，一切正常。生产者程序生成5条数据，消费者能够读取到5条数据。然后我将kafka的消费者程序替换成使用spark的读取kafka的程序，重复多次发现每次都是读取1号分区的数据，而其余的0号和2号2个分区的数据都没有读到。请哪位大侠出手帮助一下。 我使用了三台虚拟机slave122,slave123,slave124作为kafka集群和zk集群；然后生产者和消费者程序以及spark消费者程序都是在myeclipse上完成。 软件版本为：kafka_2.11-0.10.1.0，spark-streaming-kafka-0-10_2.11-2.1.0，zookeeper-3.4.9 spark消费者程序主要代码如下：Map<String, Object> kafkaParams = new HashMap<>();kafkaParams.put("bootstrap.servers", "slave124:9092,slave122:9092,slave123:9092");kafkaParams.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");kafkaParams.put("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");kafkaParams.put("group.id", "ssgroup");kafkaParams.put("auto.offset.reset", "earliest"); //update mykafka,"earliest" from the beginning,"latest" from the rear of topickafkaParams.put("enable.auto.commit", "true"); //messages successfully polled by the consumer may not yet have resulted in a Spark output operation, resulting in undefined semanticskafkaParams.put("auto.commit.interval.ms", "5000");// Create a local StreamingContext with two working thread and batch interval of 2 secondSparkConf conf = new SparkConf();//conf被set后，返回新的SparkConf实例，所以多个set必须连续，不能拆开。conf.setMaster("local[1]").setAppName("streaming word count").setJars(new String[]{"D:\Workspaces\MyEclipse 2015\MyFirstHadoop\bin\MyFirstHadoop.jar"});;try{JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(conf, Durations.seconds(5));Collection<String> topics = new HashSet<>(Arrays.asList("order"));JavaInputDStream<ConsumerRecord<String, String>> oJInputStream = KafkaUtils.createDirectStream(jssc,LocationStrategies.PreferConsistent(),ConsumerStrategies.<String, String>Subscribe(topics, kafkaParams));JavaPairDStream<String, String> pairs = oJInputStream.mapToPair(new PairFunction<ConsumerRecord<String, String>, String, String>() {private static final long serialVersionUID = 1L; @Override public Tuple2<String, String> call(ConsumerRecord<String, String> record) { try {BufferedWriter oBWriter = new BufferedWriter(new FileWriter("D:\Workspaces\MyEclipse 2015\MyFirstHadoop\bin\mysparkstream\MyFirstHadoop.out",true)); String strLog = "^^^^^^^^^^^ " + System.currentTimeMillis() / 1000 + " mapToPair:topic:" + record.topic() + ",key:" + record.key() + ",value:" + record.value() + ",partition id:" + record.partition() + ",offset:" + record.offset() + ". "; System.out.println(strLog); oBWriter.write(strLog); oBWriter.close(); } catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();} return new Tuple2<>(record.key(), record.value()); }});pairs.print();jssc.start(); //start here in factjssc.awaitTermination();jssc.close();}catch(Exception e){// TODO Auto-generated catch blockSystem.out.println("Exception:throw one exception");e.printStackTrace();}

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几个基本概念： （1）job：包含多个task组成的并行计算，往往由action催生。 （2）stage：job的调度单位。 （3）task：被送到某个executor上的工作单元。 （4）taskSet：一组关联的，相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。 一个应用程序由一个driver program和多个job构成。一个job由多个stage组成。一个stage由多个没有shuffle关系的task组成。

打开手机蓝牙功能，并确认能被其他设备搜索到；按一下方向盘左侧的电话按钮，然后系统会说Ready；你说Deviceparing，车会问Wouldyouliketopairadevice？等三个选项，你说Pairadevice；系统会让你说4位数字的PIN码，你可以说1111（On

不行was不可能加动词原形在英语中没有这样的用法所以只能用go的过去式went

map使用在一对一的转换，flatMap使用在一对多的转换，比如学生和学号是一对一，我们就用map，学生和所选课程是一对多，我们就用flatMap

配_的读音是：pèiduì。配_的拼音是：pèiduì。结构是：配(左右结构)_(左右结构)。配_的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】配对，配对儿pèiduì，pèiduìr。(1)配成双。二、国语词典配合成双。如：「我们俩配对，参加双人溜冰比赛。」词语翻译英语topairup,tomatchup,toformapair(e.g.tomarry),tomate,matchedpair法语fairecorrespondre,formerunepaire,fairelapaire,s"accoupler,paire三、网络解释配对配对：汉语词汇配对：ACGN同人圈用语配对（汉语词汇）生物学中联会现象亦称配对，指同源染色体两两配对．在细胞减数分裂前期的偶线期，来自父本和母本的同源染色体，两两靠拢进行准确的配对，形成双阶染色体，即一对染色体含有四条染色单体，但仅有两个着丝点，是减数分裂的重要特征。关于配_的成语配套成龙伯道无儿不齿于人按劳分配配盐幽菽成龙配套德配天地配享从汜关于配_的词语明婚正配伯道无儿乘龙配凤按劳分配抽青配白不齿于人打牙配嘴配盐幽菽配享从汜德配天地点此查看更多关于配_的详细信息

配_的词语有：伯道无儿，成龙配套，按劳分配。配_的词语有：德配天地，伯道无儿，乘龙配凤。2：结构是、配(左右结构)_(左右结构)。3：拼音是、pèiduì。配_的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】配对，配对儿pèiduì，pèiduìr。(1)配成双。二、国语词典配合成双。如：「我们俩配对，参加双人溜冰比赛。」词语翻译英语topairup,tomatchup,toformapair(e.g.tomarry),tomate,matchedpair法语fairecorrespondre,formerunepaire,fairelapaire,s"accoupler,paire三、网络解释配对配对：汉语词汇配对：ACGN同人圈用语配对（汉语词汇）生物学中联会现象亦称配对，指同源染色体两两配对．在细胞减数分裂前期的偶线期，来自父本和母本的同源染色体，两两靠拢进行准确的配对，形成双阶染色体，即一对染色体含有四条染色单体，但仅有两个着丝点，是减数分裂的重要特征。关于配_的成语配套成龙配盐幽菽配享从汜伯道无儿不齿于人成龙配套德配天地按劳分配点此查看更多关于配_的详细信息

支持mysql的，下面是示例sparkstreaming使用数据源方式插入mysql数据importjava.sql.{Connection,ResultSet}importcom.jolbox.bonecp.{BoneCP,BoneCPConfig}importorg.slf4j.LoggerFactoryobjectConnectionPool{vallogger=LoggerFactory.getLogger(this.getClass)privatevalconnectionPool={try{Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")valconfig=newBoneCPConfig()config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://192.168.0.46:3306/test")config.setUsername("test")config.setPassword("test")config.setMinConnectionsPerPartition(2)config.setMaxConnectionsPerPartition(5)config.setPartitionCount(3)config.setCloseConnectionWatch(true)config.setLogStatementsEnabled(true)Some(newBoneCP(config))}catch{caseexception:Exception=>logger.warn("Errorincreationofconnectionpool"+exception.printStackTrace())None}}defgetConnection:Option[Connection]={connectionPoolmatch{caseSome(connPool)=>Some(connPool.getConnection)caseNone=>None}}defcloseConnection(connection:Connection):Unit={if(!connection.isClosed)connection.close()}}importjava.sql.{Connection,DriverManager,PreparedStatement}importorg.apache.spark.streaming.kafka.KafkaUtilsimportorg.apache.spark.streaming.{Seconds,StreamingContext}importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.slf4j.LoggerFactory/***记录最近五秒钟的数据*/objectRealtimeCount1{caseclassLoging(vtime:Long,muid:String,uid:String,ucp:String,category:String,autoSid:Int,dealerId:String,tuanId:String,newsId:String)caseclassRecord(vtime:Long,muid:String,uid:String,item:String,types:String)vallogger=LoggerFactory.getLogger(this.getClass)defmain(args:Array[String]){valargc=newArray[String](4)argc(0)="10.0.0.37"argc(1)="test-1"argc(2)="test22"argc(3)="1"valArray(zkQuorum,group,topics,numThreads)=argcvalsparkConf=newSparkConf().setAppName("RealtimeCount").setMaster("local[2]")valsc=newSparkContext(sparkConf)valssc=newStreamingContext(sc,Seconds(5))valtopicMap=topics.split(",").map((_,numThreads.toInt)).toMapvallines=KafkaUtils.createStream(ssc,zkQuorum,group,topicMap).map(x=>x._2)valsql="insertintologing_realtime1(vtime,muid,uid,item,category)values(?,?,?,?,?)"valtmpdf=lines.map(_.split(" ")).map(x=>Loging(x(9).toLong,x(1),x(0),x(3),x(25),x(18).toInt,x(29),x(30),x(28))).filter(x=>(x.muid!=null&&!x.muid.equals("null")&&!("").equals(x.muid))).map(x=>Record(x.vtime,x.muid,x.uid,getItem(x.category,x.ucp,x.newsId,x.autoSid.toInt,x.dealerId,x.tuanId),getType(x.category,x.ucp,x.newsId,x.autoSid.toInt,x.dealerId,x.tuanId)))tmpdf.filter(x=>x.types!=null).foreachRDD{rdd=>//rdd.foreach(println)rdd.foreachPartition(partitionRecords=>{valconnection=ConnectionPool.getConnection.getOrElse(null)if(connection!=null){partitionRecords.foreach(record=>process(connection,sql,record))ConnectionPool.closeConnection(connection)}})}ssc.start()ssc.awaitTermination()}defgetItem(category:String,ucp:String,newsId:String,autoSid:Int,dealerId:String,tuanId:String):String={if(category!=null&&!category.equals("null")){valpattern=""valmatcher=ucp.matches(pattern)if(matcher){ucp.substring(33,42)}else{null}}elseif(autoSid!=0){autoSid.toString}elseif(dealerId!=null&&!dealerId.equals("null")){dealerId}elseif(tuanId!=null&&!tuanId.equals("null")){tuanId}else{null}}defgetType(category:String,ucp:String,newsId:String,autoSid:Int,dealerId:String,tuanId:String):String={if(category!=null&&!category.equals("null")){valpattern="100000726;100000730;\d{9};\d{9}"valmatcher=category.matches(pattern)valpattern1=""valmatcher1=ucp.matches(pattern1)if(matcher1&&matcher){"nv"}elseif(newsId!=null&&!newsId.equals("null")&&matcher1){"ns"}elseif(matcher1){"ne"}else{null}}elseif(autoSid!=0){"as"}elseif(dealerId!=null&&!dealerId.equals("null")){"di"}elseif(tuanId!=null&&!tuanId.equals("null")){"ti"}else{null}}defprocess(conn:Connection,sql:String,data:Record):Unit={try{valps:PreparedStatement=conn.prepareStatement(sql)ps.setLong(1,data.vtime)ps.setString(2,data.muid)ps.setString(3,data.uid)ps.setString(4,data.item)ps.setString(5,data.types)ps.executeUpdate()}catch{caseexception:Exception=>logger.warn("Errorinexecutionofquery"+exception.printStackTrace())}}}

没关系啦，只要感情经得起考验，什么时候结婚都是喜事！

　　双子座由来　　风流的天神宙斯，在一次偶然的机会中，认识了美丽的斯巴达王妃琳达。很快的，宙斯和王妃陷入热恋，还生下一对孪生兄弟──卡斯特和波拉克。这对兄弟继承了宙斯的优良血统，长大后都变成了英勇的武士，兄弟俩在战场上并肩作战，所向无敌的事迹，让敌人往往闻之丧胆，不战而逃。　　有一天，天神宙斯派卡斯特和波拉克两人去平息一场叛乱。这一场叛乱，是由另一对兄弟伊塔斯和林格斯所引起，这两兄弟则是以胆大凶狠著称。卡斯特在多方观察之后，发现就算自己和波拉克联手，也不是伊塔斯和林格斯的对手，可是宙斯的命令又不能不从。于是卡斯特决定瞒着波拉克，独自跑去应战，结果不敌被杀。波拉克眼看着哥哥被杀，于是化悲愤为力量，杀了伊塔斯和林格斯为卡斯特复仇。　　即使如此，波拉克仍难掩心中的悲痛，不愿自己一人留在世界上。宙斯看到这个情形，内心十分感动，就他们兄弟俩同列天上群星之中，相互为伴，这就是双子座的由来。答案补充Theloosedeityzeus,inanaccidentalopportunity,hasknownbeautifulSpartaPrincessLinda.Veryquick,thezeusandprincessfallintoareinlove,butalsogivesbirthtopairoftwinbrothers──theCasteandPollack.Thisinheritedzeus"sfinebloodrelationshiptobrothers,afterthecoarseningallturnedtheheroicwarrior,brothershasfoughtside-by-sideinthebattlefield,theinvinciblefact,lettheenemyoftenhearittrembledwithfear,didnotfightrunsaway.这是第一段。。刚刚忘了发，字数限制额...

文化路步行街季季红楼上有，16楼DK，听说今年代表萍乡参加江西的春晚了。很为萍乡争光啊~

me列求最大值，首先通过mapToPair对数据按照月份进行分类。已经确保这些数据是在相同的月份的。然后通过reduceByKey进行计算后结果出来最大值是41821.02778。而不是41821.04167。

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8113挺好的，我才买的

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创建 maven 工程使用下面命令创建一个普通的 maven 工程：bash$ mvn archetype:generate -DgroupId=com.cloudera.sparkwordcount -DartifactId=sparkwordcount -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false将 sparkwordcount 目录重命名为simplesparkapp，然后，在 simplesparkapp 目录下添加 scala 源文件目录：bash$ mkdir -p sparkwordcount/src/main/scala/com/cloudera/sparkwordcount修改 pom.xml 添加 scala 和 spark 依赖：xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.scala-lang</groupId> <artifactId>scala-library</artifactId> <version>2.10.4</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.10</artifactId> <version>1.2.0-cdh5.3.0</version> </dependency> </dependencies>添加编译 scala 的插件：xml <plugin> <groupId>org.scala-tools</groupId> <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId> <executions> <execution> <goals> <goal>compile</goal> <goal>testCompile</goal> </goals> </execution> </executions></plugin>添加 scala 编译插件需要的仓库：xml<pluginRepositories> <pluginRepository> <id>scala-tools.org</id> <name>Scala-tools Maven2 Repository</name> <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url> </pluginRepository></pluginRepositories>另外，添加 cdh hadoop 的仓库：xml <repositories> <repository> <id>scala-tools.org</id> <name>Scala-tools Maven2 Repository</name> <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url> </repository> <repository> <id>maven-hadoop</id> <name>Hadoop Releases</name> <url>https://repository.cloudera.com/content/repositories/releases/</url> </repository> <repository> <id>cloudera-repos</id> <name>Cloudera Repos</name> <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url> </repository> </repositories>最后，完整的 pom.xml 文件见： https://github.com/javachen/simplesparkapp/blob/master/pom.xml 。运行下面命令检查工程是否能够成功编译：bashmvn package编写示例代码以 WordCount 为例，该程序需要完成以下逻辑：读一个输入文件统计每个单词出现次数过滤少于一定次数的单词对剩下的单词统计每个字母出现次数在 MapReduce 中，上面的逻辑需要两个 MapReduce 任务，而在 Spark 中，只需要一个简单的任务，并且代码量会少 90%。编写 Scala 程序 如下：scalaimport org.apache.spark.SparkContextimport org.apache.spark.SparkContext._import org.apache.spark.SparkConfobject SparkWordCount { def main(args: Array[String]) { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Spark Count")) val threshold = args(1).toInt // split each document into words val tokenized = sc.textFile(args(0)).flatMap(_.split(" ")) // count the occurrence of each word val wordCounts = tokenized.map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) // filter out words with less than threshold occurrences val filtered = wordCounts.filter(_._2 >= threshold) // count characters val charCounts = filtered.flatMap(_._1.toCharArray).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _) System.out.println(charCounts.collect().mkString(", ")) charCounts.saveAsTextFile("world-count-result") }}Spark 使用懒执行的策略，意味着只有当 动作 执行的时候， 转换 才会运行。上面例子中的 动作 操作是 collect 和 saveAsTextFile ，前者是将数据推送给客户端，后者是将数据保存到 HDFS。作为对比， Java 版的程序 如下：javaimport java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import org.apache.spark.api.java.*;import org.apache.spark.api.java.function.*;import org.apache.spark.SparkConf;import scala.Tuple2;public class JavaWordCount { public static void main(String[] args) { JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(new SparkConf().setAppName("Spark Count")); final int threshold = Integer.parseInt(args[1]); // split each document into words JavaRDD tokenized = sc.textFile(args[0]).flatMap( new FlatMapFunction() { public Iterable call(String s) { return Arrays.asList(s.split(" ")); } } ); // count the occurrence of each word JavaPairRDD counts = tokenized.mapToPair( new PairFunction() { public Tuple2 call(String s) { return new Tuple2(s, 1); } } ).reduceByKey( new Function2() { public Integer call(Integer i1, Integer i2) { return i1 + i2; } } );另外， Python 版的程序 如下：pythonimport sysfrom pyspark import SparkContextfile="inputfile.txt"count=2if __name__ == "__main__": sc = SparkContext(appName="PythonWordCount") lines = sc.textFile(file, 1) counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(" ")) .map(lambda x: (x, 1)) .reduceByKey(lambda a, b: a + b) .filter(lambda (a, b) : b >= count) .flatMap(lambda (a, b): list(a)) .map(lambda x: (x, 1)) .reduceByKey(lambda a, b: a + b) print ",".join(str(t) for t in counts.collect()) sc.stop()编译运行下面命令生成 jar：bash$ mvn package运行成功之后，会在 target 目录生成 sparkwordcount-0.0.1-SNAPSHOT.jar 文件。运行因为项目依赖的 spark 版本是 1.2.0-cdh5.3.0 ，所以下面的命令只能在 CDH 5.3 集群上运行。首先，将测试文件 inputfile.txt 上传到 HDFS 上；bash$ wget https://github.com/javachen/simplesparkapp/blob/master/data/inputfile.txt$ hadoop fs -put inputfile.txt其次，将 sparkwordcount-0.0.1-SNAPSHOT.jar 上传到集群中的一个节点；然后，使用 spark-submit 脚本运行 Scala 版的程序：bash$ spark-submit --class com.cloudera.sparkwordcount.SparkWordCount --master local sparkwordcount-0.0.1-SNAPSHOT.jar inputfile.txt 2或者，运行 Java 版本的程序：bash$ spark-submit --class com.cloudera.sparkwordcount.JavaWordCount --master local sparkwordcount-0.0.1-SNAPSHOT.jar inputfile.txt 2对于 Python 版的程序，运行脚本为：bash$ spark-submit --master local PythonWordCount.py如果，你的集群部署的是 standalone 模式，则你可以替换 master 参数的值为 spark://<master host>:<master port> ，也可以以 Yarn 的模式运行。

spark map flatMap flatMapToPair mapPartitions 的区别和用途 map: 对RDD每个元素转换 flatMap: 对RDD每个元素转换,

直达的 不停的

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问题一：火车站的英文怎么写？ Railway station 或Train station 问题二：火车站英语怎么写 station; gare; Train Station; 问题三：火车站的英文 train station 问题四：火车站的英语单词是什么 railway station ; railway terminal ; train station ; depot 1. 他在火车站与我们重新会合。 He rejoined us at the railway station. 《21世纪大英汉词典》 2. 警察把我们安全地护送到火车站。 The policeman conducted us safely to the railway station. 《21世纪大英汉词典》 3. 部队接到命令在火车站附近集结。 The troops were ordered to concentrate near the railway station. 4. 警方在火车站抓获了一名毒品贩子。 The police netted a drugpusher in the station. 《21世纪大英汉词典》 5. 但是当你到达希尔塞克火车站时，就会把这一不快忘记，这里曾经是东方快车的终点站。 But you will forget that with the thrill of arriving at Sirceki Station, once theterminal for the Orient Express. article.yeeyan 6. 在一个火车站上，一位火车司机用煤块掷向我们，我们中的一位被打中了眼睛。 At one station, a train driver threw a piece of coal at one of us, hitting him in theeye. 望采纳！！！！！！！ 问题五：火车站.【用英语怎么说】 train station 简单实用 不谢！ 问题六：上火车的英文怎么写 get on the train 问题七：车站的英文是什么 station

还有街区的意思

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railway station，铁路站，火车站

vs路人玩家飘过

搞错了。。。

My Favourite City ---BeijingBeijinguff0c the capital city of Chinauff0c is a very beautiful and important city. It is one of the most ancient cities in China. There are many famous wonders and beautiful spotsuff0c such as the Great Walluff0c the Forbidden Cityuff0c the Summer Palaceuff0c Beihai Park and so on. Beijing is also the centre of politicsuff0c economy and culture of our country. Owing to the open-door policyuff0c great changes have taken place since 1978. Many new houses and tall buildings can be seen everywhere. The living condition of Beijing citizen is getting better and better. Beijing has been successfully in her bidding for the 2008 Olympic Games. I"m sure greater changes will take place in Beijing in the next few years. I love Beijing!

大希地牛排是进口的。大希地牛排一般常用顶级肉眼牛排存放至少24天风干，这个过程使牛肉颜色变深牛肉的结蒂组织软化同时又由于部分水分的蒸发而令牛肉的肉味更醇厚。恒温室采用斜面设计在风干时将油分多的部分放在上方，油脂融化后就顺着斜面流到牛肉中保证将所有宝贵的肉汁都封在牛肉之中。牛排是西餐中最常见的食物之一。牛排的烹调方法以煎和烧烤为主。欧洲中世纪时猪肉及羊肉是平民百姓的食用肉，牛肉则是王公贵族们的高级肉品，尊贵的牛肉被他们搭配上了当时也是享有尊贵身份的胡椒及香辛料一起烹调并在特殊场合中供应，以彰显主人的尊贵身份。

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集思录有3亿月活用户。已经从2015年的最低每股8元多美元，飙升到最高142每股，目前股价在135美元/股。市值到了300亿美元。号称有3亿月活。

block off(v.+adv.) 关闭（某物）；封闭或封锁（某处） eg:The plumbers blocked off the gas pipe to check escapes.管道工堵住了煤气管道以制止泄露。block in(v.+adv.)1.塞满（某一空间） eg:They are trying to block in the space.他们正在设法把空隙填满。 2.使（某物）受限制或受阻 eg:The traffic was so thick that a whole row of cars got blocked in.交通十分拥挤，一大队汽车都被堵住了。 3.画略图，草样 eg:Mr. Brown has blocked in the plans for the house but has given no details.布朗先生只勾画了房子设计草样，未给出细节。knock block off 叫某人吃苦头，痛打某人 eg:Jim will knock your block off if he catches you riding his bike.吉姆若碰见你骑他的自行车，一定会揍你。

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分类方法：全熟牛排（well done）：牛排内部为褐色。七分熟牛排（medium well）：牛排内部主要为浅灰综褐色，夹杂着粉红色。五分熟牛排（medium）：牛排内部为粉红且夹杂着浅灰和综褐色，整个牛排都很烫。三分熟牛排（medium rare）：内部为桃红且带有相当热度。一分熟牛排（rare）：牛排内部为血红色且内部各处保持一定温度。无：“2、4、6、8、9、10熟”此类的叫法。扩展资料：1.近生牛排通过牛排温度计测量结果，近生牛排的内部温度只有46-48摄氏度，但是近生牛排并不是一块生肉，而是表面已经煎脆了，但是内部还是生肉，摸起来还可能有点凉凉的。2.一成熟牛排通过牛排温度计测量结果，一成熟牛排的内部温度是49-53摄氏度，可以看到一成熟牛排的界面约75%都是粉色的，带有大量血水。3.三成熟牛排通过牛排温度计测量结果，三成熟牛排的内部温度是54-56摄氏度，可以看到三成熟牛排的界面约50%都是粉色的，血水较少。4.五成熟牛排通过牛排温度计测量结果，五成熟牛排的内部温度是57-62摄氏度，可以看到五成熟牛排的界面约25%都是粉色的，血水已干。5.七成熟牛排通过牛排温度计测量结果，七成熟牛排的内部温度是63-68摄氏度，可以看到七成熟牛排的界面略微有点粉色。

My family is small but loving. There are four members in my family: my parents, my younger sister, and me. We live together in a cozy house. My father works as a teacher, and my mother is a nurse. They both have busy schedules, but they always make time for us. My sister is playful and brings joy to our home. We support and care for each other, creating beautiful memories together. I am grateful for my family"s love and cherish the moments we spend together.望采纳

一般脑电实验的文献中会使用trial和block。不好直接翻译。一个trial就是一个简单的实验，最小单位，从呈现刺激到做出反应。因为脑电是叠加的，所以一个被试通常要做若干个trial，这若干个trial就是一个run，即被试每次一共要进行的实验总和。一般情况下，实验会设计多个自变量多个水平，所有同样条件的被试都进行完就是一个block。愚见，多批评指正。

知道小米手机的型号一般是查看手机后部的标识，其它方法可以通过手机app或者连接电脑。1.点击手机的”设置“——”关于手机“，找到”型号“里的内容就可以了。同时也可以查看版本号。2.打开手机的设置——蓝牙。然后向右拨动开启蓝牙，这时就会看到手机名称或设备名称，这就是手机型号。3.组合式可拆解的手机机型：先把手机壳拆下——把电池取出来——里面有个黑色仓帖纸和蓝色入网标签——找到上面写着201开头的7位数字，这就是手机的型号。4.一体机手机机型的查看方法：可查看手机后盖或者包装盒上的201开头的7个数字。一般包装盒子会注明手机型号。5.另外一种就是把手机用数据线与电脑连接，通过电脑的手机助手等软件检测手机的型号或机型。6.下载一个可以自动匹配手机机型的软件比如刷机软件，点击”自动匹配机型“就可以自动匹配并显示你的手机机型是什么了。7.所以通过手机里的设置和手机里的标签来看型号是最常用的，大家可以看看说明书里面也有手机的型号的。苹果这都是比较常见的故障了。就是忽然间屏幕失灵，点击不了屏幕这种一般是这样造成的一、摔过，或者不久前摔过，屏幕触摸屏已经松了，用一段时间，直接接线脱落。二、进水过，干了又能用了，当没事一样。其实要清理主板的，不然线路生锈，用一段时间就出问题三、高仿充电器，充电线。很多人买的时候就给掉包了，拿回来就是高仿货，用一段时间，伤了电源。直接废机子，特别是港版手机。四，边玩手机边充电，也会伤害手机。有时候电流过大，把内屏烧了。这种有什么办法修复呢，检查一下，如果是线路松了，换个排线。如果是内屏坏了，直接换屏幕总成。如果换了屏幕还不行，那就是主板的触屏ic问题了，所谓触屏ic就是控制触摸屏的一个芯片，能换，但是对工艺要求非常高，这是芯片级别的维修，一般的小店都不会的。只能联系售后中心进行维修。

如何缩放AcDbBlockReference对象?setScaleFactor()如何使用? ....AcDbBlockReference *blkRef = (AcDbBlockReference*)pEnt;AcGeScale3d sc;//sc->sx = sf;//sc->sy = sf;//sc->sz = 1.0;blkRef->setScaleFactors(sc);这段代码不正确! 不用下面的方法: ///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// 缩放块(INSERT), 自定义比例因子(scale factor)//void scaleInsert(){int rc;struct resbuf *rbl;ads_name ss;ads_real sf; // 比例因子long lenSS;int idx;ads_name ssEntName;struct resbuf *rbSSEnt;struct resbuf *rbTrav; rbl = acutBuildList(-4, "<AND",RTDXF0, "INSERT",-4, "AND>",RTNONE); rc = acedSSGet("X", NULL, NULL, rbl, ss);if (rc != RTNORM) {acutPrintf(" 空的或无效的选择集!");return;} rc = acedSSLength(ss, &lenSS);if (rc != RTNORM) {acutPrintf(" 空的或无效的选择集!");return;} // 输入比例因子acedInitGet(RSG_NONULL + RSG_NONEG + RSG_NOZERO, NULL);acedGetReal(" 比例因子: ", &sf); for (idx = 0; idx < lenSS; idx++){// 取得选择集中索引位置的实体名rc = acedSSName(ss, idx, ssEntName);if (rc != RTNORM) {break;} // 取得实体数据rbSSEnt = acdbEntGet(ssEntName);if (!rbSSEnt) {break;} rbTrav = rbSSEnt; while (rbTrav) {switch (rbTrav->restype) {case 41 :case 42 :rbTrav->resval.rreal = rbTrav->resval.rreal * sf;break;}rbTrav = rbTrav->rbnext;}//while rc = acdbEntMod(rbSSEnt);if (rc != RTNORM) {acutPrintf(" 编辑实体失败!");} if (rbSSEnt) {acutRelRb(rbSSEnt);}}//for acedSSFree(ss);if (rbl) {acutRelRb(rbl);} return;}

There are three people in my family. They are my mother, father and me. My mother is a teacher. She teaches Chinese. My father is a doctor. He works at a hospital. I am a student. I love my family.

歌曲：Falling For You 歌手：郭富城 you are the sun. the moon i am the starlight searching for you how can i ever explain the color that you bring into my life, its you... falling for you... hoo hooo falling for you... hoo hooo im falling for you... with all of my heart i know its true right from the start i am falling for you in all of my dreams this love will grow deep within i cant help myself just to tell you falling for you... you are the sun, the moon i am the starlight searching for you how can i ever explain the color that you bring into my life, its you... i am falling for you with all of my heart i know its true right from the start i am falling for you in all of my dreams this love will grow deep within 下载/试听地址: http://qq1.ting133.com//guofucheng17/04.rm

City Hunter[电影]城市猎人; 例句:1.Listen city hunter one side of the story. 只听城市猎人的一面之词。2.Natasha pearson, 19, questions her decision to attend the city university ofnew york"s hunter college. 19岁的皮尔森（natasha pearson）现在开始对自己就读纽约市立大学亨特学院（hunter college）的决定表示怀疑。

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V就是一群晕，但在第三下才会晕住，T是扔人，可以敌方也可以是己方，出蓝杖就会加距离

I Think I演唱：范玮琪一天过一天从不确定就有答案 um只想这样停留在只有你去的方向 um每当你出现我身旁就感觉爱情的重量我越在意越难衡量就越放不下越不去想就越是他i think i love you爱就是这样couse i miss you喜欢你善良陪你去逛逛会偶尔吵架吵累了说贴心的话i"m falling for you爱就是这样Now I need you想等你放假要一起分享OH~今晚的星光当你说要守护幸福不打烊我们越看就越像不说也能了解对方画同一张图画想同一个梦想幸福是一座大灯塔少了你世界就照不亮你一定会再给我力量其实爱我比不复杂知心的对话就能够往幸福出发i think i love you爱就是这样couse i miss you喜欢你善良陪你去逛逛会偶尔吵架吵累了说贴心的话i"m falling for you爱就是这样Now I need you想等你放假要一起分享OH~今晚的星光当你说要守护幸福不打烊可时常热恋的人受伤爱也总让人们变得坚强我们不会知道以后的日子会有多长在我的世界都会有你守护肩膀WU~i think i love you爱就是这样couse i miss you喜欢你善良陪你去逛逛会偶尔吵架吵累了说贴心的话i"m falling for you爱就是这样Now I need you想等你放假要一起分享OH~今晚的星光当你说要守护幸福不打烊望采纳

My Family Today I want to talk about my family.There are five members in my family,my father,my mother,my grandfather,grandmother and I.I am a boy and I am ten years old,My father is a worker of medical warehouse,he is a hardworking man and the bread winner of my family.At the weekend,we often go out together,and then have a big meal at the evening,I am a primary student,and is the only child of my family.Ok,this is my family,I like all the members of it. 今天我想来聊一下我的家。我们家有五个成员，爸爸，妈妈，爷爷，奶奶还有我。我是一个男孩，今年十岁了。我爸爸是医药仓库的一名工人，他在工作上很努力并且是我们家挣钱养家的人。周末的时候我们经常一家人一起出去，然后晚上一起吃丰盛的晚餐。而我，是一名小学生，也是家里独生子。这就是我的家庭，我爱我的家人。

THank you —太空垃圾