Internet提供了哪四种服务？

音特儿耐特

Internet，发音：英音["_nt_net]，美音[__nt__n_t]。Internet的意思是因特网。1、The content of this file is freely available on the Internet.该文件内容可从因特网上免费获取。2、He looked for useful information on the internet.他在互联网上寻找有用的消息。3、I posted job postings on the Internet.我在因特网上发布了招聘信息。4、More and more people buy products on the internet today.如今越来越多的人在互联网上购买产品。5、You can buy our goods over the internet.你可以通过互联网购买我们的货品。6、My internet isn"t working,I must be offline.我的网上不去，我肯定是离线状态啊。

您提的这问题就与Internet有关！您该不会计算机刚入门吧？您既然会提问题，就应该会用百度搜索引擎！您就可以解决所有不会的问题呵…

电脑网络无法连接到internet是指连接的该网络无法连接上网。1、首先我们打开电脑桌面，我们单击下电脑桌面右下角的【网络】。2、然后我们选择【打开网络和共享中心】。3、然后我们鼠标单击无法连接到网络的【本地连接2】。4、接着我们选择下【属性】。5、我们接着鼠标双击【Internet 协议版本 4】。6、我们将自动获得IP地址改成手动获取即可解决电脑网络无法连接到internet的问题。

1个为主根服务器，放置在美国。其余12个均为辅根服务器，其中9个放置在美国，欧洲2个，位于英国和瑞典，亚洲1个，位于日本。所有根服务器均由美国政府授权的互联网域名与号码分配机构ICANN统一管理，负责全球互联网域名根服务器、域名体系和IP地址等的管理。 这13台根服务器可以指挥Firefox或互联网 Explorer这样的Web浏览器和电子邮件程序控制互联网通信。由于根服务器中有经美国政府批准的260个左右的互联网后缀（如．com、．net等）和一些国家的指定符（如法国的．fr、挪威的．no等），美国政府对其管理拥有很大发言权。（关于“根服务器在internet 中的主要作用”） 要看具体情况，比如是从内网到外网，还是从外网到内网。内部客户上传数据到Internet时，数据流向是内部客户->软件内部接口->软件外部接口->Router->Internet。（关于“数据在internet 中的流向”）

1、IE浏览器的internet选项的位置，在IE浏览器的右上角我们通常可以看到一个小齿轮状的图标，我们点击那个齿轮状的图片即可打开IE浏览器的internet选项菜单。假如我们找不到那个齿轮状的图标的话，我们把鼠标放在IE浏览器顶部的空白处点击鼠标右键，然后勾选弹出菜单中的“菜单栏”，这个时候我们会发现在浏览器的上端会出现一行导航菜单，我们点击导航菜单中的“工具”同样能打开IE浏览器的internet选项。 2、360浏览器的internet选项，360浏览器有很多版本，不同版本的internet选项打开图标有可能是不一样的，我们在360浏览器的右上角有可能会看到一个齿轮状或者扳手状或者有三个横杆的图标，这些都是360浏览器的设置图标，我们点击这个图标，然后在弹出的菜单中点击“选项/设置”，就可以打开360的设置界面了。 3、谷歌浏览器的的internet选项，谷歌浏览器的internet选项的打开方式和360浏览器的打开方式差不多，我们通常可以在谷歌浏览器的右上角可以看到一个三个横杆状的图标，我们点击这个图标就可以弹出一个菜单，我们点击这个菜单里面的设置，即可打开谷歌浏览器的设置界面。

在浏览器－－－右键－－－－属性

分析如下：1、首先就是WWW服务了。说www可能大家不太熟悉，但说网站，网页，大家就知道是什么回事了，没错，我们平时浏览的网页都是基于Internet的3W服务的。2、另外一个常用的，大家都知道的就是Email了，电子邮件服务也是基于Internet的，通过这个服务我们可以接收邮件和发送邮件。3、FTP也是很多专业的人员在使用的，文件传输服务(FTP)，也是基于Internet的一个服务，使用FTP，我们可以往服务器里上传文件，也可以下载服务器里的文件。4、Telnet服务，也是专业人员才会使用到的服务，远程登录服务，如果你有一台服务器在远方，或就是一台普通的电脑在远方，如果有开启了Telnet服务，我们就可以用家里的一台电脑远程登录，然后对远处的电脑进行各种操作，只要你登录的账户有对应的权限就行。拓展资料：1、Internet，中文正式译名为因特网，又叫做国际互联网。2、它是由那些使用公用语言互相通信的计算机连接而成的全球网络。一旦你连接到它的任何一个节点上，就意味着您的计算机已经连入Internet网上了。3、Internet目前的用户已经遍及全球，有超过几亿人在使用Internet，并且它的用户数还在以等比级数上升。资料来源：百度百科：Internet

DHCP DNS WEB FTP

“Internet” 即国际计算机互联网，起源于 20 世纪 60 年代美国的一些科研机构的试验网络，在美国国防部的主持下研究开发。首先参加试验的是部分大学和私人公司。美国的高级工程研究机构(Advanced Research Projects Agency即 ARPA)于 1969 年 12 月将 ARPANet 网络变为现实，有 4 个站点通过 56Kbps 的线路连接起来，形成了最初的 Internet 骨干网。经过 20 多年的发展，现在的 Internet 已经发展成一个由 TCP/IP 协议连接起来的、世界范围内的巨大的网际网。有成千上万的网络通过 Internet 骨干网络连接起来，全世界的人们可以分享 Internet 上丰富的信息资源或者通过 Internet 交换信息。Internet 已经成为一个国家社会信息化和社会文明进步的标志。在我国，Internet 被称做 ChinaNet，上网用户可以通过拨打特别服务号码来实现与 Internet 的连通。Intranet 是在一个协同作业的企业或者组织的内部，使用 Internet 技术实现应用需求的网络应用系统。它可以建立在企业内部原有的硬件、软件和服务器基础上，实现 Internet 上的几乎所有应用，如 Web 服务、FTP 服务、DNS 服务、E-mail 系统等等。另外，以 Intranet 为平台的信息管理系统以其特有的优势，可获得高效的开发和企业级应用，逐渐取代传统的 MIS 系统，成为企业管理信息系统的首选。

答：它的前身是美国国防部高级研究计划局（ARPA）主持研制的ARPAnet。互联网（internet)又称因特网，即广域网、城域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术的手段互相联系起来的结果，人们可以与远在千里之外的朋友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐。同时，互联网还是物联网的重要组成部分，根据中国物联网校企联盟的定义，物联网是当下几乎所有技术与计算机互联网技术的结合,让信息更快更准得收集、传递、处理并执行。

Internet提供了以下4种服务：1.Internet上提供了高级浏览WWW服务WWW(World Wide Web)服务是一种建立在超文本基础上的浏览、查询因特网信息的方式，它以交互方式查询并且访问存放于远程计算机的信息，为多种因特网浏览与检索访问提供一个单独一致的访问机制。Web 页将文本、超媒体、图形和声音结合在一起。因特网给企业带来通信与获取信息资源的便利条件。2.Internet上提供了电子邮件E-mail服务电子邮件是—种用电子手段提供信息交换的通信方式，是互联网应用最广的服务。通过网络的电子邮件系统，用户可以以非常低廉的价格（不管发送到哪里，都只需负担网费）、非常快速的方式（几秒钟之内可以发送到世界上任何指定的目的地），与世界上任何一个角落的网络用户联系。3.Internet上提供了远程登录Telnet服务Telnet协议是TCP/IP协议族中的一员，是Internet远程登陆服务的标准协议和主要方式。它为用户提供了在本地计算机上完成远程主机工作的能力。4.Internet上提供了文件传输FTP服务FTP 是File Transfer Protocol（文件传输协议）的英文简称，而中文简称为“文传协议”。用于Internet上的控制文件的双向传输。同时，它也是一个应用程序（Application）。基于不同的操作系统有不同的FTP应用程序，而所有这些应用程序都遵守同一种协议以传输文件。在FTP的使用当中，用户经常遇到两个概念："下载"（Download）和"上传"（Upload）。"下载"文件就是从远程主机拷贝文件至自己的计算机上；"上传"文件就是将文件从自己的计算机中拷贝至远程主机上。Internet，中文正式译名为因特网，又叫做国际互联网。它是由那些使用公用语言互相通信的计算机连接而成的全球网络。一旦你连接到它的任何一个节点上，就意味着您的计算机已经连入Internet网上了。Internet目前的用户已经遍及全球，有超过几亿人在使用Internet，并且它的用户数还在以等比级数上升。扩展资料：Internet 的特点：1、系统不与具体的专用网络相关联，用户可以在世界范围内的任何地点、任何时候方便的访问网络上面任何一个节点；2、对用户的计算机和网络操作的要求很低；3、绝大部分报文是通过填写屏幕单证的方式形成的；4、Internet的带宽高；5、Internet的费用低。网络起源Internet是在美国早期的军用计算机网ARPANET（阿帕网）的基础上经过不断发展变化而形成的。Internet的起源主要可分为一下几个阶段。1.Internet的雏形阶段1969年，美国国防部高级研究计划局（Advance Research Projects Agency,ARPA）开始建立一个命名为ARPANET的网络。当时建立这个网络的目的是出于军事需要，计划建立一个计算机网络，当网络中的一部分被破坏时，其余网络部分会很快建立起新的联系。人们普遍认为这就是Internet的雏形。2.Internet的发展阶段美国国家科学基金会（National Science Foundation,NSF）在1985开始建立计算机网络NSFNET。NSF规划建立了15个超级计算机中心及国家教育科研网，用于支持科研和教育的全国性规模的NSFNET，并以此作为基础，实现同其他网络的连接。NSFNET成为Internet上主要用于科研和教育的主干部分，代替了ARPANET的骨干地位。1989年MILNET（由ARPANET分离出来）实现和NSFNET连接后，就开始采用Internet这个名称。自此以后，其他部门的计算机网络相继并入Internet,ARPANET就宣告解散了。3.Internet的商业化阶段20世纪90年代初，商业机构开始进入Internet,使Internet开始了商业化的新进程，成为Internet大发展的强大推动力。1995年，NSFNET停止运作，Internet已彻底商业化了。参考资料：百度百科-Internet

internet（互联网或互连网）是一个通用名词，泛指由多个计算机网络互联而成的虚拟网络。Inernet(因特网)是一个专用名词，指当前全球最大的、开放的、由众多网络相互连接而成的特定的计算机网络，它采用TCP/IP协议簇。

宽带接入，DDN接入、电话线接入， ATM接入，好有好多。

Internet一词来源于英文Interconnect networks即“互连各个网络”，简称“互联网络”，又叫“因特网”。中国与Internet发生联系是在20世纪80年代中期，正式加入Internet是1994年，由中国国家计算机和网络设施NCFC，代表中国正式向InterNIC的注册服务中心注册。注册标志着中国从此在Internet建立了代表中国的域名CN，有了自己正式的行政代表与技术代表，意味着中国用户从此能全功能地访问Internet资源，并且能直接使用Internet的主干网NSFnet。 在NCFC的基础上，我国很快建成了国家承认的对内具有互连网络服务功能、对外具有独立国际信息出口（连接国际Internet信息线路）的中国四大主干网： 1.中国科技网——— CSTNET随着国内网络事业的飞速发展，NCFC中的一部分（主要是中科院网络系统的一部分）与其它一些网络一起演化为中国科技网———CSTNET。CSRNET现有多条国际出口信道连接Internet。中国科技网为非盈利、公益性网络，主要为科技界、科技管理部门、政府部门和高新技术企业服务。目前，中国科技网已接入农业、林业、医学、地震、气象、电子、航空航天、环境保护以及中国科学院分布在京地区和全国各地45个城市共1000多家科研院所和高新技术企业，上网用户达四十万人。中国科技网的服务主要包括网络通信、域名注册、信息资源和超级计算等项目。 2.中国教育与科研网——— CERNETCERNET是由政府资助的全国范围的教育与学术网络。1994年由国家教委主持、北大清华等十几所重点大学筹建，到1995年底投入使用。目前已有800多所大学和中学的局域网连入中国教育与科技网。中国教育与科技网的最终目标是要把全国所有的大学、中学和小学通过网络连接起来。 3.金桥网——— CHINAGBN中国金桥信息网———CHINAGBN，简称金桥网，是面向企业的网络基础设施，是中国可商业运营的公用互联网。CHINAGBN实行天地一网，即天上卫星网和地面光纤网互联互通，互为备用，可覆盖全国各省市和自治区。目前有数百家政府部门、企事业单位接入金桥网，上网拨号用户达几十万。金桥网在北京、上海、广州等20多个大城市建立了骨干网节点，并在各城市建设一定规模的区域网，可为用户提供高速、便捷的服务。中国金桥信息网目前有十二条国际出口信道同国际互联网络相连。金桥网还提供多种增值服务如：国际、国内的漫游服务、IP电话服务等。金桥工程的发展目标是覆盖全国30个省级行政建制、500多个大城市，连接国内数万个企业，同时对社会提供开放的Internet接入服务。 4.中国公众互联网——— CHINANETCHINANET是邮电部门主建及经营管理的中国公用Internet主干网，1995年4月开通，并向社会提供服务。到1998年，CHINANET已经发展成一个采用先进网络技术，覆盖国内所有省份和几百个城市、拥有数百万用户的大规模商业网络。CHINANET主要以电话拨号为主，省、市及大部分县一级地域铺设了电话拨号用户接入设备。 随着入网用户的迅速增加，CHINANET骨干网节点和省网内部通信线路的带宽也在快速增加，从而有效地改善了国内用户使用CHINANET访问国外的In-ternet和国外用户访问中国的Internet的业务质量。 CHINANET建立了灵活的访问方式和遍布全国各城市的访问站点，用户可以方便地访问国际Inter-net，享用Internet上的丰富资源和各种服务，也可以利用CHINANET平台和网上的用户群组建其他系统的应用网络。 我国四大主干网发展速度惊人，据2002年1月统计，我国接入国际Internet的出口带宽总量已达7597.5Mbps，连接的国家有美国、加拿大、澳大利亚、英国、德国、法国、日本、韩国等。我国上网计算机数约1254万台，上网用户人数约3370万人。信息网络的飞速发展，极大地推动了国教育科研以及国民经济建设的发展。对促进社会进步、提高全民族整体素质、缩小与发达国家差距等方面都将起到不可估量的作用。采纳哦

已经装了宽带，平时电脑可以正常上网，现在突然出现这种情况，说明宽带已经掉线[找不到服务器，或无internel连接]，可以打宽带服务商客服电话，要求进行宽带故障报修。

有好多方式看你选哪个了。一：用专线接入 有ISP服务商 二：用宽带ADSL接入从电信部门办理账号和密码买一个宽带猫就可以用了只要有电话线 三：拔号网络，就是所谓的54K猫拔号。不过现在已经不怎么用了。四。手机GPRS接入。通过移动或联通用手机上网。 五：笔记本无线网络。原理同手机。只不过用无线上网设备。通过此设备可以连入移动或联通的基站。也是用移动或联通的手机卡做为计费的。听说有包月服务。

如果您使用的联通宽带无法连接网络，可能存在以下原因：1、宽带欠费或到期，需要及时缴费或续期。2、网线松动，需将网线的两端插紧。3、设备长时间使用造成，可把光猫、路由器、电脑等上网设备断电几秒，再接通电源重启。4、如上述方法不能恢复建议联系当地客服热线工作人员。

1、在电脑桌面“计算机”，点击鼠标右键，选择“属性”；2、在弹出的界面右侧找到“设备管理器”，直接选择打开；3、开打设备管理器界面后，在上面展开“网络适配器”；4、在展开的网络适配器中，我们找到带有“wireless”，双击鼠标打开；5、在弹出的界面上，选择“高级”，高级界面属性里的所有值都设置为“已启用”，设置完成后直接重新连接WIFI尝试。

方法：从你能解决的地方开始。调制解调器和路由路很容易出现故障。只要简单的重启一次，一般来说都能解决问题。　　 　　1、首先，试着用另一台电脑连接网络，上一台电脑可能网卡出了故障。如果也不能，检查一下本地网络是否断开。如果本地网络已断开，则问题出在路由路上，重启一下或者更换一个新的路由路即可。　　 　　2、其次，看看DSL调制解调器的报错灯是否亮着，如果是，关掉解调器并重启，或者你也需要关掉电脑，并拔掉各种设备，等上三十秒后，把它们重新连接至电脑然后再启动。　　 　　3、采用上述方法后依然不奏效，试试在Windows系统里重新设置网络连接。在 Windows XP按照下述步骤，单击开始，运行，输入CMD并回车，然后输入ipconfig /renew并回车。或者你也可以右键单击系统托盘里的网络连接图标，然后选择修复选项。不过我发现前者更为有效。　　 　　4、若经过此番折腾你的电脑依然连不上网，并且通常你是通过无线适配器上网的，那么试着通过 网线直接连接至路由器。还是不行？别管路由器了，看看能否通过解调器直接连接到其它电脑，这样有助于进一步查明问题的根源。此外仔细地检查所有的线缆，并 且，如果可能的话全部更换它们。　　 　　5、还是不起作用？给你的宽带提供商打个电话吧，让他们检查一下周边地区是否存在同样问题。 (别忘了留意那些显而易见之处：如果你通过有线宽带上网，你是否检查过有线电视是否有信号？你付了有关费用吗？)有些服务提供商能够远程测试你的网络设 备；有时候ISP会向你的调制解调器发送重置信号。但到了此时你很有可能碰上网络本身的故障，这种情况通常都是暂时性的，不过报告故障并进行投诉——不断 地投诉——通常会帮助ISP更高效率地解决故障。　　 　　避免问题重现：购买一些备用的网络连接设备——找找邻近朋友的Wi-Fi信号并征求他们的许可而使用，或者购买笔记本用的无线数据传输卡。采纳我吧

说明通过你连的这个WIFI不能上网

常见的接入Internet方式有：（1）局域网方式，其特点是可以满足大信息量Internet通信的一种方式，适用于教育科研机构、政府机构以及企事业单位中已装有局域网的用户。（2）ADSL方式接入，其特点是具有不同的上行和下行速度，需要在用户端安装ADSL Modem和网卡。（3）利用有线电视接入，其特点是也可以是不对称的，下行速度可以高于上行速度，采用CATV接入时需要安装Cable Modem（电缆调制解调器）（4）无线接入，其特点是从用户终端到网络交换节点采用或部分采用无线手段的接入技术。参考资料：《大学计算机-计算思维导论》，清华大学出版社2019

电话线(早期) 宽带 光纤

一、Internet是互联网，是计算机网络的集合，它把跨越全球的计算机网络(具备普通IP地址的局域网、城域网与广域网)借助于TCP/IP协议和路由器相互连接构成国际互联网。二、计算机网络是计算机的集合，依据其跨越范围分为局域、城域与广域。三、路由器互联时，依据的是IP地址中的网络地址进行寻址，而不是具体某台机器的主机地址，如同邮电局只负责把信送到相应单位而不是送到某人手中一样。四、局域、城域与广域是没有网络地址的，它们都只依据每台机器的网卡地址寻找目标，所以它们都是计算机的集合。因此Internet是国际互联网，既不是广域网，更不是城域、局域网。扩展资料：一、互联网（英语：Internet）属于传媒领域，又称国际网络。是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。通常internet泛指互联网，而Internet则特指因特网。这种将计算机网络互相联接在一起的方法可称作“网络互联”，在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网，即是互相连接一起的网络结构。二、局域网就是在固定的一个地理区域内由2台以上的电脑用网线和其他网络设备搭建而成的一个封闭的计算机组，范围在几千米以内，必须在网络上有一个唯一的IP地址，这个IP地址是唯一的，在另外一个局域网，这个IP地址仍然能够使用。三、广域网是一种地域跨度非常大的网络集合，范围在几十公里到几千公里。广域网上的每一台电脑（或其他网络设备）都有一个或多个广域网IP地址，而且不能重复。参考资料来源：百度百科-互联网

Internet，中文正式译名为因特网，又叫做国际互联网。它是由那些使用公用语言互相通信的计算机连接而成的全球网络。一旦你连接到它的任何一个节点上，就意味着您的计算机已经连入Internet网上了。Internet目前的用户已经遍及全球，有超过几亿人在使用Internet，并且它的用户数还在以等比级数上升。服务如下：1.Internet上提供了高级浏览WWW 服务 2.Internet上提供了电子邮件E-mail 服务3.Internet上提供了远程登录Telnet 服务 4.Internet上提供了文件传输FTP 服务

您好，很高兴为您解答。7种基本服务：1、WWW WWW（World Wide Web）的含义是“环球信息网”，俗称“万维网”或3W、Web，这是一个基于超文本（Hypertext）方式的信息查询工具。2、BBS BBS是Bulletin Board System的缩写，也称电子公告板系统。在计算机网络中，BBS系统是为用户提供一个参与讨论、交流信息、张帖文章、发布消息的网络信息系统。3、网上聊天 网上聊天是目前相当受欢迎的一项网络服务。人们可以安装聊天工具软件，并通过网络以一定的协议连接到一台或多台专用服务器上进行聊天。4、文件传送协议FTP 文件传送协议FTP是目前计算机网络中最广泛的应用之一。FTP是File Transfer Protocol的缩写，也就是文件传送协议。 5、新闻组 新闻组是因特网上的电子新闻传播工具。在网络上用来存放电子邮件等各种信息（即电子新闻）的一台计算机，称为新闻服务器（NNTP Server）。6、电子邮件 电子邮件（E-mail）是指发送者和指定的接收者利用计算机通信网络发送信息的一种非交互式的通信方式。这些信息包括文本、数据、声音、图像、语言视频等内容。 7、博客服务 blog的全名应该是Web log，中文意思是“网络日志”，后来缩写为Blog，而博客(Blogger)就是写Blog的人。从理解上讲，博客是“一种表达个人思想、网络链接、内容，按照时间顺序排列，并且不断更新的出版方式”。简单的说博客是一类人，这类人习惯于在网上写日记。 希望您满意。望采纳！

重启一下

1、打开控制面板找到网络和Internet。2、进入查看网络状态和任务子项。3、点击进入“更改适配器设置”。4、双击打开本地连接。5、打开Internet 协议版本4（TCP/IPV4）。6、将常规下设置成自动获取IP和自动获得DNS。7、打开备用配置，选择用户配置，并输入固定IP及DNS地址；电脑就可实现办公室及家里都能上网了。

Internet的基本功能是让网上的所有计算机能够相互通讯。

1、远程登录服务Telnet（Remote Login）远程登录是Internet提供的基本信息服务之一，是提供远程连接服务的终端仿真协议。它可以使你的计算机登录到Internet上的另一台计算机上。你的计算机就成为你所登录计算机的一个终端，可以使用那台计算机上的资源，例如打印机和磁盘设备等。Telnet提供了大量的命令，这些命令可用于建立终端与远程主机的交互式对话，可使本地用户执行远程主机的命令。 2. 文件传送服务FTPFTP允许用户在计算机之间传送文件，并且文件的类型不限，可以是文本文件也可以是二进制可执行文件、声音文件、图像文件、数据压缩文件等等。FTP是一种实时的联机服务，在进行工作前必须首先登录到对方的计算机上，登录后才能进行文件的搜索和文件传送的有关操作。普通的FTP服务需要在登录时提供相应的用户名和口令，当用户不知道对方计算机的用户名和口令时就无法使用FTP服务。为此，一些信息服务机构为了方便Internet的用户通过网络使用他们公开发布的信息，提供了一种“匿名FTP服务”。 3．电子邮件服务E-mail（Electronic Mail）电子邮件好比是邮局的信件一样，不过它的不同之处在于，电子邮件是通过Internet与其他用户进行联系的快速、简洁、高效、价廉的现代化通信手段。而且它有很多的优点，如E-mail比通过传统的邮局邮寄信件要快得很多，同时在不出现黑客蓄意破坏的情况下，信件的丢失率和损坏率也非常小。 4．电子公告板系统（BBS）BBS，全称“电子公告板系统”（Bulletin Board System），它是Internet上著名的信息服务系统之一，发展非常迅速，几乎遍及整个Internet，因为它提供的信息服务涉及的主题相当广泛，如科学研究，时事评论等各个方面，世界各地的人们可以开展讨论，交流思想，寻求帮助。 BBS站为用户开辟一块展示“公告”信息的公用存储空间作为“公告板”。这就象实际生活中的公告板一样，用户在这里可以围绕某一主题开展持续不断的讨论，可以把自己参加讨论的文字“张贴”在公告板上，或者从中读取其他人“张贴”的信息。电子公告板的好处是可以由用户来“订阅”，每条信息也能象电子邮件一样被拷贝和转发。 5．万维网 WWW（World Wide Web）的中文译名为万维网或环球网。WWW的创建是为了解决Internet上的信息传递问题，在WWW创建之前，几乎所有的信息发布都是通过E-mail、FTP和Telnet等。但由于Internet 上的信息散乱地分布在各处，因此除非知道所需信息的位置，否则无法对信息进行搜索。它采用超文本和多媒体技术，将不同文件通过关键字建立链接，提供一种交叉式查询方式。在一个超文本的文件中，一个关键字链接着另一个关键字有关的文件，该文件可以在同一台主机上，也可以在Internet的另一台主机上，同样该文件也可以是另一个超文本文件

internet属于广域网。互联网（internet），又称国际网络，指的是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。互联网始于1969年美国的阿帕网。通常internet泛指互联网，属于广域网。这种将计算机网络互相连接在一起的方法可称作“网络互联”，在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网，即是互相连接一起的网络结构。互联网并不等同万维网，万维网只是一建基于超文本相互链接而成的全球性系统，且是互联网所能提供的服务其中之一。互联网的优点1、互联网能够不受空间限制来进行信息交换。2、信息交换具有时域性（更新速度快）。3、交换信息具有互动性（人与人，人与信息之间可以互动交流）。4、信息交换的使用成本低（通过信息交换，代替实物交换）。5、信息交换的发展趋向于个性化（容易满足每个人的个性化需求）。6、使用者众多。7、有价值的信息被资源整合，信息储存量大、高效、快速。8、信息交换能以多种形式存在（视频、图片、文字等等）。

微软的啊

20世纪80年代，母亲节逐步进入中国内地。1988年，中国南方的广州等城市开始进行母亲节的庆祝活动。2004年，开始提议成立中华母亲节。

onehundredthousand；因为因为没有万这个单位，所以只能用一百个一千这种表达方式来表达十万，注意thousand不用复数。短语例句：Two-hundred-thousand 廿万纸币。AHundredThousandAngels 十万个天使。twohundredthousanddollars 二十万美元;两个几十万美元; Onehundredthousandballoon 十万只气球。扩展资料英语数字的表达是以每三位数为一段位，而汉语则是以每4位为一段位英语数位分段法：第一段位：(one)(ten)(hundred)第二段位：(thousand)(tenthousand)(hundredthousand)第三段位：(million)(tenmillion)(hundredmillion)第四段位：(billion)(tenbillion)(hundredbillion)第五段位：trilliontentrillionhundredtrillion汉语数位分段法：第一段位：个十百千第二段位：万十万百万千万第三段位：亿十亿百亿千亿第四段位：兆（万亿）

范围 多普勒 角度或"angle-range-Doppler "译为角度范围多普勒（成像雷达系统）。

01 有三种方法可以找到电脑的ie浏览器：方法一控制面板->Internet选项->高级->勾上“在桌面显示InternetExplorer”->确定；方法二：桌面点击右键->属性->桌面->自定义桌面->勾上“InternetExplorer”->确定；方法三：桌面点击右键->属性->桌面->自定义桌面->在键盘上按一次“i”键->确定。 InternetExplorer（简称：IE）是微软公司推出的一款网页浏览器。原称MicrosoftInternetExplorer(6版本以前)和WindowsInternetExplorer(7、8、9、10、11版本)，简称IE。在IE7以前，中文直译为“网络探路者”，但在IE7以后官方便直接俗称"IE浏览器"。 找到电脑的ie浏览器的方法如下： 方法一：控制面板->Internet选项->高级->勾上“在桌面显示InternetExplorer”->确定 这是很早的一种方法，适用于IE5.5及之前的版本，而现在大部分用户都在使用IE6.0及更高的版本了，所以现在这个方法基本没什么用处。 方法二：桌面点击右键->属性->桌面->自定义桌面->勾上“InternetExplorer”->确定 这是一个很普遍也很常用的方法，适用于大多数人现在使用的环境，WindowsSP2，IE6.0的情况，不过当用户升级到IE7.0后，原本那个“InternetExplorer”勾选框就给空了出来，被去掉了，不能用鼠标进行选择了。 方法三：桌面点击右键->属性->桌面->自定义桌面->在键盘上按一次“i”键->确定 这个方法适用于除Vista之外所有情况。此方法很巧妙，归避了因为升级到IE7.0而消失的“InternetExplorer”勾选框，其实那个去掉的“InternetExplorer”勾选框仍然在那里，只是用户看不见而已，微软仍然保留了焦点，按“i”的作用就是让焦点聚到“InternetExplorer”勾选框上（虽然看不见），作用相当于用鼠标点击“InternetExplorer”勾选框，效果一样。

1、DOWNLOADING是什么文件。 2、downloading是什么文件格式。 3、文件downloading啥意思。 4、downloading文件是什么意思中文翻译。 5、文件名downloading。 6、文件是downloading格式怎么办。1."downloading文件是什么文件，这是没有下载完成的文件。 2.打开电脑，点击打开百度网盘。 3.点击界面左边的最近使用。 4.在界面中找到之前下载过一回的文件。 5.将鼠标指针移动到上面，每次都显示出工具按钮，点击下载图标。 6.点击传输列表，传输列表上会有一个数字显示正在下载。 7.直接等到下载完成就可以使用了。

Mg / L是毫克每升，是浓度的表示。 如果密度为1kg / L，且1ppm = 1mg / L的密度不同，则需要根据密度进行转换。ppm是重量的百分率，表示“百万分之…”，如1ppm即百万分之一，150ppm即百万分之一百五十等等。也就是说，在配制1ppm浓度时，1克溶质(指纯量)加水1吨(1000000克)，依此类推。ppm换算成‰为：1ppm=0.001‰即1ppm=10 -6数量级,类似的还有ppb,ppt等,分别是-9次和-12次。实际上,ppm是指part per million,同理b,t分别表示billion和trillion；扩展资料1、质量百分浓度溶液的浓度用溶质的质量占全部溶液质量的百分率表示的叫质量百分浓度，用符号%表示。例如，25%的葡萄糖注射液就是指100可注射液中含葡萄糖25克。质量百分浓度（%）=溶质质量/溶液质量100%2、体积浓度（1）、摩尔浓度溶液的浓度用1升溶液中所含溶质的摩尔数来表示的叫摩尔浓度，用符号mol表示， 例如1升浓硫酸中含18.4摩尔的硫酸，则浓度为18.4mol。摩尔浓度（mol）=溶质摩尔数/溶液体积（升）（2）、当量浓度(N)溶液的浓度用1升溶液中所含溶质的克当量数来表示的叫当量浓度，用符号N表示。 例如，1升浓盐酸中含12.0克当量的盐酸(HCl)，则浓度为12.0N。当量浓度=溶质的克当量数/溶液体积（升）参考资料来源：百度百科-ppm浓度

常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础)：MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic Programming 二次规划)， CP(Conditional Probability条件概率)，JP(Joint Probability 联合概率)，MP(Marginal Probability边缘概率)，Bayesian Formula(贝叶斯公式)，L1 /L2Regularization(L1/L2正则，以及更多的，现在比较火的L2.5正则等)，GD(GradientDescent 梯度下降)，SGD(Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降)，Eigenvalue(特征值)，Eigenvector(特征向量)，QR-decomposition(QR分解)，Quantile (分位数)，Covariance(协方差矩阵)。Common Distribution(常见分布)：Discrete Distribution(离散型分布)：BernoulliDistribution/Binomial(贝努利分布/二项分布)，Negative BinomialDistribution(负二项分布)，MultinomialDistribution(多项式分布)，Geometric Distribution(几何分布)，HypergeometricDistribution(超几何分布)，Poisson Distribution (泊松分布)Continuous Distribution (连续型分布)：UniformDistribution(均匀分布)，Normal Distribution /Guassian Distribution(正态分布/高斯分布)，ExponentialDistribution(指数分布)，Lognormal Distribution(对数正态分布)，GammaDistribution(Gamma分布)，Beta Distribution(Beta分布)，Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)，Rayleigh Distribution(瑞利分布)，Cauchy Distribution(柯西分布)，Weibull Distribution (韦伯分布)Three Sampling Distribution(三大抽样分布)：Chi-squareDistribution(卡方分布)，t-distribution(t-distribution)，F-distribution(F-分布)Data Pre-processing(数据预处理)：Missing Value Imputation(缺失值填充)，Discretization(离散化)，Mapping(映射)，Normalization(归一化/标准化)。Sampling(采样)：Simple Random Sampling(简单随机采样)，OfflineSampling(离线等可能K采样)，Online Sampling(在线等可能K采样)，Ratio-based Sampling(等比例随机采样)，Acceptance-RejectionSampling(接受-拒绝采样)，Importance Sampling(重要性采样)，MCMC(MarkovChain Monte Carlo 马尔科夫蒙特卡罗采样算法：Metropolis-Hasting& Gibbs)。Clustering(聚类)：K-Means，K-Mediods，二分K-Means，FK-Means，Canopy，Spectral-KMeans(谱聚类)，GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决)，K-Pototypes，CLARANS(基于划分)，BIRCH(基于层次)，CURE(基于层次)，DBSCAN(基于密度)，CLIQUE(基于密度和基于网格)Classification&Regression(分类&回归)：LR(Linear Regression 线性回归)，LR(LogisticRegression逻辑回归)，SR(Softmax Regression 多分类逻辑回归)，GLM(GeneralizedLinear Model 广义线性模型)，RR(Ridge Regression 岭回归/L2正则最小二乘回归)，LASSO(Least Absolute Shrinkage andSelectionator Operator L1正则最小二乘回归)， RF(随机森林)，DT(DecisionTree决策树)，GBDT(Gradient BoostingDecision Tree 梯度下降决策树)，CART(ClassificationAnd Regression Tree 分类回归树)，KNN(K-Nearest Neighbor K近邻)，SVM(Support VectorMachine)，KF(KernelFunction 核函数PolynomialKernel Function 多项式核函数、Guassian KernelFunction 高斯核函数/Radial BasisFunction RBF径向基函数、String KernelFunction 字符串核函数)、 NB(Naive Bayes 朴素贝叶斯)，BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ Belief Network 贝叶斯网络/贝叶斯信度网络/信念网络)，LDA(Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别)，EL(Ensemble Learning集成学习Boosting，Bagging，Stacking)，AdaBoost(Adaptive Boosting 自适应增强)，MEM(MaximumEntropy Model最大熵模型)Effectiveness Evaluation(分类效果评估)：Confusion Matrix(混淆矩阵)，Precision(精确度)，Recall(召回率)，Accuracy(准确率)，F-score(F得分)，ROC Curve(ROC曲线)，AUC(AUC面积)，LiftCurve(Lift曲线) ，KS Curve(KS曲线)。PGM(Probabilistic Graphical Models概率图模型)：BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ BeliefNetwork 贝叶斯网络/贝叶斯信度网络/信念网络)，MC(Markov Chain 马尔科夫链)，HMM(HiddenMarkov Model 马尔科夫模型)，MEMM(Maximum Entropy Markov Model 最大熵马尔科夫模型)，CRF(ConditionalRandom Field 条件随机场)，MRF(MarkovRandom Field 马尔科夫随机场)。NN(Neural Network神经网络)：ANN(Artificial Neural Network 人工神经网络)，BP(Error BackPropagation 误差反向传播)Deep Learning(深度学习)：Auto-encoder(自动编码器)，SAE(Stacked Auto-encoders堆叠自动编码器：Sparse Auto-encoders稀疏自动编码器、Denoising Auto-encoders去噪自动编码器、Contractive Auto-encoders 收缩自动编码器)，RBM(RestrictedBoltzmann Machine 受限玻尔兹曼机)，DBN(Deep Belief Network 深度信念网络)，CNN(ConvolutionalNeural Network 卷积神经网络)，Word2Vec(词向量学习模型)。DimensionalityReduction(降维)：LDA LinearDiscriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别，PCA(Principal Component Analysis 主成分分析)，ICA(IndependentComponent Analysis 独立成分分析)，SVD(Singular Value Decomposition 奇异值分解)，FA(FactorAnalysis 因子分析法)。Text Mining(文本挖掘)：VSM(Vector Space Model向量空间模型)，Word2Vec(词向量学习模型)，TF(Term Frequency词频)，TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency 词频-逆向文档频率)，MI(MutualInformation 互信息)，ECE(Expected Cross Entropy 期望交叉熵)，QEMI(二次信息熵)，IG(InformationGain 信息增益)，IGR(Information Gain Ratio 信息增益率)，Gini(基尼系数)，x2 Statistic(x2统计量)，TEW(TextEvidence Weight文本证据权)，OR(Odds Ratio 优势率)，N-Gram Model，LSA(Latent Semantic Analysis 潜在语义分析)，PLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis 基于概率的潜在语义分析)，LDA(Latent DirichletAllocation 潜在狄利克雷模型)Association Mining(关联挖掘)：Apriori，FP-growth(Frequency Pattern Tree Growth 频繁模式树生长算法)，AprioriAll，Spade。Recommendation Engine(推荐引擎)：DBR(Demographic-based Recommendation 基于人口统计学的推荐)，CBR(Context-basedRecommendation 基于内容的推荐)，CF(Collaborative Filtering协同过滤)，UCF(User-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于用户的协同过滤推荐)，ICF(Item-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于项目的协同过滤推荐)。Similarity Measure&Distance Measure(相似性与距离度量)：Euclidean Distance(欧式距离)，ManhattanDistance(曼哈顿距离)，Chebyshev Distance(切比雪夫距离)，MinkowskiDistance(闵可夫斯基距离)，Standardized Euclidean Distance(标准化欧氏距离)，MahalanobisDistance(马氏距离)，Cos(Cosine 余弦)，HammingDistance/Edit Distance(汉明距离/编辑距离)，JaccardDistance(杰卡德距离)，Correlation Coefficient Distance(相关系数距离)，InformationEntropy(信息熵)，KL(Kullback-Leibler Divergence KL散度/Relative Entropy 相对熵)。Optimization(最优化)：Non-constrainedOptimization(无约束优化)：Cyclic VariableMethods(变量轮换法)，Pattern Search Methods(模式搜索法)，VariableSimplex Methods(可变单纯形法)，Gradient Descent Methods(梯度下降法)，Newton Methods(牛顿法)，Quasi-NewtonMethods(拟牛顿法)，Conjugate Gradient Methods(共轭梯度法)。ConstrainedOptimization(有约束优化)：Approximation Programming Methods(近似规划法)，FeasibleDirection Methods(可行方向法)，Penalty Function Methods(罚函数法)，Multiplier Methods(乘子法)。Heuristic Algorithm(启发式算法)，SA(SimulatedAnnealing，模拟退火算法)，GA(genetic algorithm遗传算法)Feature Selection(特征选择算法)：Mutual Information(互信息)，DocumentFrequence(文档频率)，Information Gain(信息增益)，Chi-squared Test(卡方检验)，Gini(基尼系数)。Outlier Detection(异常点检测算法)：Statistic-based(基于统计)，Distance-based(基于距离)，Density-based(基于密度)，Clustering-based(基于聚类)。Learning to Rank(基于学习的排序)：Pointwise：McRank；Pairwise：RankingSVM，RankNet，Frank，RankBoost；Listwise：AdaRank，SoftRank，LamdaMART；Tool(工具)：MPI，Hadoop生态圈，Spark，BSP，Weka，Mahout，Scikit-learn，PyBrain…

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试试： random函数。或者：function [data1, data2] = twogaussian(n1,mu1,cov1,n2,mu2,cov2);%% [data1, data2] = twogaussian(n1,mu1,sigma1,n2,mu2,sigma2);%% Function to simulate data from 2 Gaussian densities in d dimensions% and to plot the data in the first 2 dimensions%% INPUTS:% n1, n2: two integers, size of data set 1 and 2 respectively% mu1, mu2: two vectors of dimension 1 x d, means% for data set 1 and 2% cov1, cov2: two matrices of dimension d x d, covariance% matrices for data set 1 and 2 respectively%% OUTPUTS:% data1: n1 x d matrix of data for data set 1% data2: n2 x d matrix of data for data set 2% check that the dimensionality of the mu"s and sigma"s are consistentd1 = length(mu1);d2 = length(mu2);if (d1~=d2) error("means are of different lengths");end;d = length(mu1); % d is the dimensionality of the data[d1 d2] = size(cov1);if (d1~=d2) error("cov1 is a non-square covariance matrix");end;if (d1~=d) error("cov1 is of different dimensionality to mu1");end;[d1 d2] = size(cov2);if (d1~=d2) error("cov2 is a non-square covariance matrix");end;if (d1~=d) error("cov2 is of different dimensionality to mu2");end;% Call the function mvnrnd.m to generate the two data setsdata1 = mvnrnd(mu1,cov1,n1);data2 = mvnrnd(mu2,cov2,n2);% Now plot the two data sets as a two-dimensional scatter plot% if d = 2: plot dimension1 on the xaxis and dimension 2 on the% yaxis. Plot the points from data1 as green circles "o", and the% points from data2 as red crosses "x".if .... figure % open a figure window plot(data1(:,1),data1(:,2),"b.");.... % now plot data1 axis([-6 6 -6 6]); % fix the lengths of the axes hold % hold the figure to overlay a 2nd plot plot(data2(:,1),data2(:,2),"rx");% now plot data 2 xlabel("Dimension 1"); ylabel("Dimension 2"); title("Simulation of two-class Gaussian data in two dimensions");endfunction r = mvnrnd(mu,sigma,cases);%MVNRND Random matrices from the multivariate normal distribution.% R = MVNRND(MU,SIGMA,CASES) returns a matrix of random numbers% chosen from the multivariate normal distribution with mean vector,% MU, and covariance matrix, SIGMA. CASES is the number of rows in R.%% SIGMA is a square positive definite matrix with size equal to% the length of MU% Adapted from Mathworks function[m1 n1] = size(mu);c = max([m1 n1]);if m1 .* n1 ~= c error("Mu must be a vector.");end[m n] = size(sigma);if m ~= n error("Sigma must be square");endif m ~= c error("The length of mu must equal the number of rows in sigma.");end[T p] = chol(sigma);if p ~= 0 error("Sigma must be a positive definite matrix.");endif m1 == c mu = mu";endmu = mu(ones(cases,1),:);r = randn(cases,c) * T + mu;

onetenone thousandten thousandone millionten millionsa hundred millions(zero point one billion)one billionten billionsa hundred billionsone trillion

主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。（screening the data），b，和cluster analysis一起使用，c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。（reduce dimensionality）d，在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性。因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子（之所以称其为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。运用这种研究技术，我们可以方便地找出影响消费者购买、消费以及满意度的主要因素是哪些，以及它们的影响力（权重）运用这种研究技术，我们还可以为市场细分做前期分析。1、因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。2、主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。3、主成分分析中不需要有假设（assumptions），因子分析则需要一些假设。因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子（specific factor）之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。4、主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。5、在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。当然，这种情况也可以使用因子得分做到。所以这种区分不是绝对的。在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）。

37——thirty-seventhirty-seven英 ["θɜːtiːs"evn] 　 　 美 ["θɜːtiːs"evn] 英英释义：Adjective（adj.）：being seven more than thirty 例句：

常用的机器学习&数据挖掘知识(点）Basis(基础)：MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计)，QP(Quadratic Programming 二次规划)，CP(Conditional Probability条件概率)，JP(Joint Probability 联合概率)，MP(Marginal Probability边缘概率)，Bayesian Formula(贝叶斯公式)，L1 /L2Regularization(L1/L2正则，以及更多的，现在比较火的L2.5正则等)，GD(GradientDescent 梯度下降)，SGD(Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降)，Eigenvalue(特征值)，Eigenvector(特征向量)，QR-decomposition(QR分解)，Quantile (分位数)，Covariance(协方差矩阵)。Common Distribution(常见分布)：Discrete Distribution(离散型分布)：BernoulliDistribution/Binomial(贝努利分布/二项分布)，Negative BinomialDistribution(负二项分布)，MultinomialDistribution(多项式分布)，Geometric Distribution(几何分布)，HypergeometricDistribution(超几何分布)，Poisson Distribution (泊松分布)。Continuous Distribution (连续型分布)：UniformDistribution(均匀分布)，Normal Distribution /Guassian Distribution(正态分布/高斯分布)，ExponentialDistribution(指数分布)，Lognormal Distribution(对数正态分布)，GammaDistribution(Gamma分布)，Beta Distribution(Beta分布)，Dirichlet Distribution(狄利克雷分布)，Rayleigh Distribution(瑞利分布)，Cauchy Distribution(柯西分布)，Weibull Distribution (韦伯分布)。Three Sampling Distribution(三大抽样分布)：Chi-squareDistribution(卡方分布)，t-distribution(t-distribution)，F-distribution(F-分布)。Data Pre-processing(数据预处理)：Missing Value Imputation(缺失值填充)，Discretization(离散化)，Mapping(映射)，Normalization(归一化/标准化)。Sampling(采样)：Simple Random Sampling(简单随机采样)，OfflineSampling(离线等可能K采样)，Online Sampling(在线等可能K采样)，Ratio-based Sampling(等比例随机采样)，Acceptance-RejectionSampling(接受-拒绝采样)，Importance Sampling(重要性采样)，MCMC(MarkovChain Monte Carlo 马尔科夫蒙特卡罗采样算法：Metropolis-Hasting& Gibbs)。Clustering(聚类)：K-Means，K-Mediods，二分K-Means，FK-Means，Canopy，Spectral-KMeans(谱聚类)，GMM-EM(混合高斯模型-期望最大化算法解决)，K-Pototypes，CLARANS(基于划分)，BIRCH(基于层次)，CURE(基于层次)，DBSCAN(基于密度)，CLIQUE(基于密度和基于网格)。Classification&Regression(分类&回归)：LR(Linear Regression 线性回归)，LR(LogisticRegression逻辑回归)，SR(Softmax Regression 多分类逻辑回归)，GLM(GeneralizedLinear Model 广义线性模型)，RR(Ridge Regression 岭回归/L2正则最小二乘回归)，LASSO(Least Absolute Shrinkage andSelectionator Operator L1正则最小二乘回归)，RF(随机森林)，DT(DecisionTree决策树)，GBDT(Gradient BoostingDecision Tree 梯度下降决策树)，CART(ClassificationAnd Regression Tree 分类回归树)，KNN(K-Nearest Neighbor K近邻)，SVM(Support VectorMachine)，KF(KernelFunction 核函数PolynomialKernel Function 多项式核函、Guassian KernelFunction 高斯核函数/Radial BasisFunction RBF径向基函数、String KernelFunction 字符串核函数)、NB(Naive Bayes 朴素贝叶斯)，BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ Belief Network 贝叶斯网络/贝叶斯信度网络/信念网络)，LDA(Linear Discriminant Analysis/FisherLinear Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别)，EL(Ensemble Learning集成学习Boosting，Bagging，Stacking)，AdaBoost(Adaptive Boosting 自适应增强)，MEM(MaximumEntropy Model最大熵模型)。Effectiveness Evaluation(分类效果评估)：Confusion Matrix(混淆矩阵)，Precision(精确度)，Recall(召回率)，Accuracy(准确率)，F-score(F得分)，ROC Curve(ROC曲线)，AUC(AUC面积)，LiftCurve(Lift曲线) ，KS Curve(KS曲线)。PGM(Probabilistic Graphical Models概率图模型)：BN(Bayesian Network/Bayesian Belief Network/ BeliefNetwork 贝叶斯网络/贝叶斯信度网络/信念网络)，MC(Markov Chain 马尔科夫链)，HMM(HiddenMarkov Model 马尔科夫模型)，MEMM(Maximum Entropy Markov Model 最大熵马尔科夫模型)，CRF(ConditionalRandom Field 条件随机场)，MRF(MarkovRandom Field 马尔科夫随机场)。NN(Neural Network神经网络)：ANN(Artificial Neural Network 人工神经网络)，BP(Error BackPropagation 误差反向传播)。Deep Learning(深度学习)：Auto-encoder(自动编码器)，SAE(Stacked Auto-encoders堆叠自动编码器，Sparse Auto-encoders稀疏自动编码器、Denoising Auto-encoders去噪自动编码器、Contractive Auto-encoders 收缩自动编码器)，RBM(RestrictedBoltzmann Machine 受限玻尔兹曼机)，DBN(Deep Belief Network 深度信念网络)，CNN(ConvolutionalNeural Network 卷积神经网络)，Word2Vec(词向量学习模型)。DimensionalityReduction(降维)：LDA LinearDiscriminant Analysis/Fisher Linear Discriminant 线性判别分析/Fisher线性判别，PCA(Principal Component Analysis 主成分分析)，ICA(IndependentComponent Analysis 独立成分分析)，SVD(Singular Value Decomposition 奇异值分解)，FA(FactorAnalysis 因子分析法)。Text Mining(文本挖掘)：VSM(Vector Space Model向量空间模型)，Word2Vec(词向量学习模型)，TF(Term Frequency词频)，TF-IDF(Term Frequency-Inverse DocumentFrequency 词频-逆向文档频率)，MI(MutualInformation 互信息)，ECE(Expected Cross Entropy 期望交叉熵)，QEMI(二次信息熵)，IG(InformationGain 信息增益)，IGR(Information Gain Ratio 信息增益率)，Gini(基尼系数)，x2 Statistic(x2统计量)，TEW(TextEvidence Weight文本证据权)，OR(Odds Ratio 优势率)，N-Gram Model，LSA(Latent Semantic Analysis 潜在语义分析)，PLSA(ProbabilisticLatent Semantic Analysis 基于概率的潜在语义分析)，LDA(Latent DirichletAllocation 潜在狄利克雷模型)。Association Mining(关联挖掘)：Apriori，FP-growth(Frequency Pattern Tree Growth 频繁模式树生长算法)，AprioriAll，Spade。Recommendation Engine(推荐引擎)：DBR(Demographic-based Recommendation 基于人口统计学的推荐)，CBR(Context-basedRecommendation 基于内容的推荐)，CF(Collaborative Filtering协同过滤)，UCF(User-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于用户的协同过滤推荐)，ICF(Item-basedCollaborative Filtering Recommendation 基于项目的协同过滤推荐)。Similarity Measure&Distance Measure(相似性与距离度量)：Euclidean Distance(欧式距离)，ManhattanDistance(曼哈顿距离)，Chebyshev Distance(切比雪夫距离)，MinkowskiDistance(闵可夫斯基距离)，Standardized Euclidean Distance(标准化欧氏距离)，MahalanobisDistance(马氏距离)，Cos(Cosine 余弦)，HammingDistance/Edit Distance(汉明距离/编辑距离)，JaccardDistance(杰卡德距离)，Correlation Coefficient Distance(相关系数距离)，InformationEntropy(信息熵)，KL(Kullback-Leibler Divergence KL散度/Relative Entropy 相对熵)。Optimization(最优化)：Non-constrainedOptimization(无约束优化)：Cyclic VariableMethods(变量轮换法)，Pattern Search Methods(模式搜索法)，VariableSimplex Methods(可变单纯形法)，Gradient Descent Methods(梯度下降法)，Newton Methods(牛顿法)，Quasi-NewtonMethods(拟牛顿法)，Conjugate Gradient Methods(共轭梯度法)。ConstrainedOptimization(有约束优化)：Approximation Programming Methods(近似规划法)，FeasibleDirection Methods(可行方向法)，Penalty Function Methods(罚函数法)，Multiplier Methods(乘子法)。Heuristic Algorithm(启发式算法)，SA(SimulatedAnnealing，模拟退火算法)，GA(genetic algorithm遗传算法)。Feature Selection(特征选择算法)：Mutual Information(互信息)，DocumentFrequence(文档频率)，Information Gain(信息增益)，Chi-squared Test(卡方检验)，Gini(基尼系数)。Outlier Detection(异常点检测算法)：Statistic-based(基于统计)，Distance-based(基于距离)，Density-based(基于密度)，Clustering-based(基于聚类)。Learning to Rank(基于学习的排序)：Pointwise：McRank；Pairwise：RankingSVM，RankNet，Frank，RankBoost；Listwise：AdaRank，SoftRank，LamdaMART。Tool(工具)：MPI，Hadoop生态圈，Spark，BSP，Weka，Mahout，Scikit-learn，PyBrain…以及一些具体的业务场景与case等。

你好，很高兴为你解答，答案如下：soKei Taiki Minami So Sxun Tomonori希望我的回答对你有帮助，满意请采纳。

每年5月的第二个星期日

猫（Cats） - (1981) Nightingale - Original London Cast (1983) Song and Dance - Sarah Brightman & Wayne Sleep (1984. 2007再版) Andrew Lloyd Webber"s Requiem - 多明戈，布莱曼，英国室内乐团，马泽尔 (1985) 歌剧魅影（The Phantom of the Opera - Original London Cast） (1987) Carousel - Studio Cast (1987) Repo! The Genetic Opera! (2008) 原声 The World is Full of Married Men (Singing "Madame Hyde") Granpa (Singing Make Believe) 专辑 天籁森林 （The Trees They Grow So High，又称Early One Morning） (1988第一版，1998再版) 遗忘的歌声（The Songs That Got Away） (1989) 走过岁月（As I Came of Age） (1990) 韦伯之歌（Sings the Music of Andrew Lloyd Webber） (1992) 水（Dive） (1993) 臣服（Surrender） (1995) 飞（Fly） (1995) 永志不渝（Time To Say Goodbye/Timeless） (1997) 重回失乐园（Eden） (1998) 月光女神（La Luna） (2000) 金选（Classics） (2001) 喝彩（Encore） (2002) 一千零一夜（Harem） (2003) 爱改变一切（Love Changes Everything: The Andrew Lloyd Webber CollectionⅡ） (2005) 真爱传奇（Symphony） (2008) 真爱永恒 冬之歌 （A Winter Symphony） (2008) [编辑] 合集与现场音乐会 The Andrew Lloyd Webber Collection (1997) FlyⅡ (限量发售) (2000) The Very Best of 1990-2000 (2001) The Harem Tour CD (限量发售) (2003) The Harem World Tour: Live From Las Vegas (2004) Classics: The Best of Sarah Brightman (只发行于欧洲) (2006) Diva: The Singles Collection (全球发售，除欧洲外) (2006.10.3) Symphony: Live In Vienna (2008) (限量发售) 单曲 "I Lost My Heart to a Starship Trooper" (1978) "The Adventures of a Love Crusader" (1979) "Love in a UFO" (1979) "My Boyfriend"s Back" (1981) "Not Having That!" (1981) "Him" (1983) "Rhythm of the Rain" (1983) "Unexpected Song" (1984) "All I Ask of You (with 克里夫·理查德)" (1986) "Doretta"s Dream" （电影《窗外有蓝天》(A Room with a View)主题曲） (1987) "Anything But Lonely" (1990) "Something to Believe In" (1990) "Amigos Para Siempre" (1992) "Captain Nemo" (1993) "The Second Element" (1993) "A Question of Honour" (1995) "How Can Heaven Love Me" (与 Chris Thompson) (1995) "Heaven Is Here" (1995) "告别的时刻"（Time to Say Goodbye） (与 安德烈·波伽利) (1996) "Just Show Me How to Love You" (1997) "Who Wants to Live Forever" (1997) "Tu Quieres Volver" (1997) "There for Me" (1998) "Eden" (1998) "Deliver Me" (1999) "So Many Things" (1999) "The Last Words You Said" (主唱理查·马克斯) (1999) "斯卡布罗集市"（Scarborough Fair） (2000) "苍白的浅影"（A Whiter Shade of Pale） (2001) "Harem" (2003) "美好的一天"（It"s a Beautiful Day） (2003) "What You Never Know" (2003) "Free" (2004) "Snow on the Sahara" (2004) "I Will Be with You (Where the Lost Ones Go)" (与 Chris Thompson) (2007) "Running" (2007) "Pasión" (与 Fernando Lima) (2007) "我和你"（You and Me） (与刘欢) (2008) Gregorian与莎拉·布莱曼 "Don"t Give Up" "Moment of Peace" "Join Me" "Voyage, Voyage" Sash!与莎拉·布莱曼 "The Secret" (2007) 莎拉·布莱曼与北京奥运 "You and me" (2008) 《我和你》 2008年北京奥运会主题曲 视频 In Concert (1997) A Gala Christmas in Vienna (1998) One Night In Eden (1999) La Luna: Live In Concert (2001) Classics: The Best of Sarah Brightman (2002) (限量发售) Harem: A Desert Fantasy... (2004) The Harem World Tour: Live From Las Vegas (2004) Diva: The Video Collection (2006) Symphony: Live In Vienna (2008) (限量发售) 记得采纳啊

Love at First Sight 　　一见钟情 　They"re both convinced 　　他们彼此深信 　　that a sudden passion joined them. 　　是瞬间迸发的热情让他们相遇 　Such certainty is beautiful, 　　肯定的刹那是如此的美丽 　　but uncertainty is more beautiful still 　　但不确定的瞬间却更为美丽 　　Since they"d never met before, they"re sure 　　虽然他们从未见过面,但他们确定 　　that there"d been nothing between them. 　　在他们之间没有任何东西阻碍他们 　　But what"s the word from the streets, staircases, hallways— 可是街上的,阶梯上的字句是什么 perhaps they"ve passed each other a million times? 　　也许他们已错过对方百万次 　　I want to ask them 　　我要问他们 　　if they don"t remember— 　　如果他们不记得 　　a moment face to face 　　面对面的那一刻 　　in some revolving door? 　perhaps a "sorry" muttered in a crowd? 也许一句对不起已在人潮中 a curt "wrong number" caught in the receiver? 　　一句拨错号码曾在电话中 　　but I know the answer. 　　可我知道答案 　　No, they don"t remember 　　不 他们并不记得 　　They"d be amazed to hear 　　他们听了会觉得不可思议 　　that Chance has been toying with them 　　那机会一直在作弄他们 　　now for years. 　　那么多年 　　Not quite ready yet 　　还不是准备得很好 　　to become their Destiny, 　　以成为他们的命运 　　it pushed them close, drove them apart, 　　它让他们亲近 也让他们分开 　　it barred their path, 　　让他们在两条平行线 　　stifling a laugh, 　　一笑置之 　　and then leaped aside. 　　然后放在一边 　　There were signs and signals, 　　是有迹象可寻的 　　even if they couldn"t read them yet. 　　就算他们没能解读 　　Perhaps three years ago 　　也许是在三年前 　　or just last Tuesday 　　或只是在上星期二 　　a certain leaf fluttered 　　from one shoulder to another? 　　从一个肩膀到另一个 　　Something was dropped and then picked up. 　　有些东西掉了然后又被捡起 　　Who knows, maybe the ball that vanished 　　谁知道 　　into childhood"s thicket? 　　在童年的时刻 　　There were doorknobs and doorbells 　　有敲门声也有门铃声 　　where one touch had covered another 　　在接触的时刻 　　beforehand. 　　Suitcases checked and standing side by side. 　　行李检查了被置放在一边 One night, perhaps, the same dream, 　　在一个夜晚 也许 在同一个梦中 　　grown hazy by morning. 　　在早晨起雾 　　Every beginning 　　每一个开始 　　is only a sequel, after all, 　　只不过是一个 　　and the book of events 　　书中的章节 　　is always open halfway through. 　　一直都是在半途中

第一步，在解决这个问题是要确定零件该地区所涵盖的各种传感器节点。 1 直率的态度来处理问题，将是治疗每一个点在该地区（假设一些有限决议） ，作为与众不同的部分地区。在这种情况下，传感器节点将特点列出了所有要点，它涵盖了。为了减少维度的问题，我们引进的概念外地的，这样定义的： 定义：一个外地的是一套点。两点属于以同一领域论坛，他们所涵盖的同一套传感器。 一个例子是如何分组织在各个领域给出图。 2 。该部分的算法，决定等各个领域显示图。 3 。该算法使用地点的节点作为投入，并拨出了点，在该地区成领域的合作。每当一个新的传感器是增加一套传感器， 地位的各点，所涵盖的传感器是审查。 新的传感器有可能掩盖了一些被认为是不先前所涵盖的任何传感器，以及点已属于一些既定领域的合作。所有点以前不包括属于一个新的领域。一部分现有外地或整个现有领域涵盖了新的传感器成为一个新的领域，其覆盖集选区的包括一套传感器原来的旧场，除了这个新的传感器。 之后，该领域确立后，为每一个传感器列出了所有涵盖的领域由该传感器就产生了。集合各领域该地区是用字母A和一套传感器作为丙现在，我们可以正式确定台K覆盖的问题：