EnumTypeHandler和EnumOrdinalTypeHandler的区别

数字越小，越先被序列化。 ordinal属性的默认值是0，对于使用了@JSONField注解的字段，若未指定值，则优先级最高。 注意：序列化和反序列化使用JSON.toJSONString和JSON.parseObject，如果使用JSONArray，在使用ordinal属性的时候可能会失效。 format设置之后在序列化时会自动转化为设定的格式。

就是平凡，普通，没什么特别的，很一般

1.确认要测量的概念 2.收集大量有关公众对该概念的看法 3.依据测量态度对每个测量项目大致分为“赞成”和“不赞成”. 4.实施一次包括全部陈述和有限个被访者的预先测试,测试中被访者指出对每一个项目同意（或不同意）,然后在后面的方向—强度描述语中划勾： a.完全同意 b.同意 c.无所谓 d.不同意 e.完全不同意 5.给每个回答一个数字（如1,2,3,4,5,须等差） 6.个人态度得分以被勾出的相关项目分数的代数和表示.评分过程中态度的方向应该保持一致. 7.选出预测中选出在高总分和低总分之间比较好地表现出差别的项目 8.最后选出20-25个有最大区别的项目（可采取对比平均值等办法判断）,形成最终的量表

Java内部实际上还是转换为java.lang.Enum的子类,可以通过“javap -c Season”命令反编译来观察这一点。Enum类提供了一个ordinal()方法,

很正常系统不支持这种程序也就是说系统无法兼容这种软件拉

直译是顺序变量的意思顺序变量是既无相等单位又无绝对零点的变量，其变量值仅仅是依据事物的某一属性的大小或多少按次序将事物排列，并用数字作为名次的标志。

无序分类变量资料有序分类变量资料又称为等级资料(rankedordinaldata)或半定量资料（semi-quantitativedata），是将观察单位按照某种属性的不同程度分为若干等级分组计数汇总而得的资料，其变量值具有半定量性质，表现为等级大小或属性程度...

在手机游戏中，有一个非常有趣的用来形容运气人品的相对名词，那就是“非洲人”和“欧皇”。现如今的手机游戏，很大一部分有抽卡的概念，这是一个拼运气的过程。如果抽不到，那么玩家脸都会被气黑，脸黑的就是“非洲人”，这就是运气不好的;那相对的，运气好的就是“欧皇”。这一概念被广泛的应用在各大的手机游戏中，对应的就是稀有度。稀有度越高越不好抽， 但是《ORDINAL STRATA(ORDINAL STRATA -オーディナルストラータ)》这一游戏直接放弃了稀有度这一概念。 Fuji Games与Marvelous共同开发中的智慧型手机游戏《ORDINAL STRATA(ORDINAL STRATA -オーディナルストラータ)》已正式在日本地区双平台推出。 游戏舞台的是诸神被魔术师「涅罗」打倒的世界。 最后存活下来的「时之神蕾思蒂亚」被涅罗震碎灵魂后，《ORDINAL STRATA》的故事也就此展开。本作的女主角亚丝赛娜是“蕾思蒂亚的使者”，必须去追踪被震碎的蕾思蒂亚之魂。而出现在亚斯赛娜面前的主角(可选性别)，则是在身体内寄宿着部份蕾思蒂亚之魂。 游戏中的战斗采用了即时回合制战斗，同时角色们也会自动攻击，至于行动顺序则依据角色个人能力值决定。 值得一提的就是角色没有稀有度的概念，以及全角色都有各别的章节故事这点。角色的强度会因为装备品而左右，对于喜欢一直培育自己喜欢的角色的玩家来说是一款非常适合的作品。 目前《ORDINAL STRATA(ORDINAL STRATA -オーディナルストラータ)》已正式在日本地区推出iOS版本及Android版本。至于其会不会在国内上线目前还没有消息，对本作感兴趣的玩家可以持续关注。

u2003 枚举在Java中是一个类 ，代表着类的一一列举。要想知道枚举具体的使用首先要先知道它的具体的 属性 和 方法 才可以。虽然说我们在实际应用中很少去关注它的属性和方法，而是更多的关注它的 特性 ，利用它本身的特性去满足各种有意思的场景。 u2003由于上篇内容讲了我们自定义的枚举其实经过编译之后，实际继承的是lang包下的Enum类。虽然我们自定义的枚举类中可能存在不定义私有属性的情况，但继承的Enum类中自身就带有着两个属性，name属性、和ordinal属性。Enum类的源码 u2003name为我们枚举值的名称，而ordinal这个词的意思是“序数”或者说“有顺序的”，其实就是序数。我们知道枚举所代表的就是包含一个以上枚举值的集合，既然是集合它就是有顺序的，而大多数我们使用的时候往往忽略了它的序数这个属性，似乎忘了枚举是枚举这件事了。 u2003枚举中的序号是根据我们的枚举中显示的顺序决定的，其实是是语法糖转换时初始化枚举值时决定了枚举值的序数，枚举中，第一个枚举值的序数总是小于后面枚举值的序数，且序数是从0开始的。 u2003接着上面讲的序数ordinal，针对序数我们先讲枚举的values()方法。 作为一个枚举值的集合，所必须要有的操作肯定是遍历，这也是静态常量所没有的支持的。values()其实就是获取我们枚举值的数组： u2003虽然我们自定义的枚举类是可以使用这个方法的，但继承的Enum类却没有这个方法，其实values()这个方法是很特殊的一个方法，之前说过枚举是一种语法糖，在它真正编译后，就会产生values()这个方法，所以我们自定义的枚举类是可以使用这个方法的，而且values()方法所返回的其实是一个浅拷贝； u2003前面说到枚举有两个属性，name和ordinal，但实际上枚举只提供了根据name来获取具体枚举值的方法，却没有提供根据ordinal来获取具体枚举值的方法，但是values()方法也算是另外一种弥补了，根据values()得到的数据再根据ordinal序数获取具体的枚举值其实也是一样的效果。valueOf()方法就是那个根据name获取具体枚举值的方法，使用案例： 可选姿势为两种，一参和两参，具体看案例。

在SPSS中，可以使用以下两种方法来检查集中变量的测量尺度是否正确：方法一：描述性统计步骤1：打开SPSS软件并打开数据集。步骤2：选择“分析”菜单，然后选择“描述性统计”。步骤3：在描述性统计对话框中，选择需要检查的变量，并将其拖放到“变量”框中。步骤4：单击“统计量”按钮，然后在“中心性”下拉菜单中选择“测量尺度”选项。步骤5：单击“继续”按钮，然后单击“OK”按钮。描述性统计将生成一个报告，其中包含每个变量的测量尺度。如果您的集中变量是Nominal，它应该被标记为Nominal；如果是Ordinal，它应该被标记为Ordinal；如果是Interval或Ratio，它应该被标记为Scale。方法二：频率分析步骤1：打开SPSS软件并打开数据集。步骤2：选择“分析”菜单，然后选择“描述性统计”。步骤3：在描述性统计对话框中，选择需要检查的变量，并将其拖放到“变量”框中。步骤4：单击“统计量”按钮，然后在“分布”下拉菜单中选择“频数和百分比”选项。步骤5：单击“继续”按钮，然后单击“OK”按钮。频率分析将生成一个报告，其中包含每个变量的频率和百分比分布。如果您的集中变量是Nominal，分布将显示所有可能的值及其出现次数和比例；如果是Ordinal，分布将显示每个值的出现次数和比例，并按顺序排列；如果是Interval或Ratio，分布将显示值的范围，并按值的大小排序。总之，SPSS中的描述性统计和频率分析是检查集中变量测量尺度是否正确的两种有效方法。您可以选择适合您的方法来检查您的数据，并确保您的集中变量被正确地测量。

四种类型分别是称名变量、顺序变量、等距变量、比率变量。区别是称名变量不说明事物与事物之间的差异的大小顺序先后;顺序变量可以就事物的大小多少按照次序进行对事物排列;等距变量具有相等的单位能表明量的相对大小ue007它观测数据的单位是相等的但是零点是相对的;比率变量除了具有量的大小、相等单位还有绝对零点,对它的数据可以进行加减乘除的运算。数据的逻辑结构四种分类是：第一种是集合，集合中任何两个数据元素之间都没有逻辑关系,组织形式松散。第二种是线性结构，线性结构中的结点按逻辑关系依次排列形成一个“锁链”。第三种是树形结构，树形结构具有分支、层次特性,其形态有点象自然界中的树。第四种是图状结构，图状结构中的结点按逻辑关系互相缠绕,任何两个结点都可以邻接。

序数词英语Ordinal numbers。序数词是数词的一种，其作用是表示顺序和顺序中的位置。常见的序数词是指从一开始逐个数起来的那一个排名的词，如“first”（第一）、“second”（第二）、“third”（第三）、“fourth”（第四）等。在日常交流中，序数词被广泛应用于各种场合，并在日常实践中产生了广泛的应用。序数词通常用于表达自然数字的顺序及其在某种体系中的位置。例如，在一群人中找到第三个人或者在某个列表中的第一个选项。在数学中，还有许多广泛应用到序数词的领域，如排列组合、坐标系定位、进位制计数等。序数词的构成方法比较简单。一般来说，在基数词的基础上增加后缀“-th”或“-st”等，以表达某个数字在排名上所处的位置。不过需要注意的是，在某些情况下，序数词的构成过程比较特殊，如“eleventh”（第十一）、“twelfth”（第十二）等，需要记忆和掌握。序数词在英语中的用法非常广泛。在句子中，序数词通常出现在名词之前，可以表示客观事物的顺序，也可以表示人的排名和先后顺序。在英语中，序数词的使用要比汉语更为严谨和准确，因为序数词不仅可以表示顺序，还可以表示具体数量。序数词在英语中的应用非常广泛，我们可以在各种场合中见到它的身影。熟练掌握序数词的使用方法，有助于我们更清晰、准确地理解和表达信息，在日常交流和学习中，我们可以利用不同的语言工具和技巧，更好地提升自己的英语表达能力。序数词的便利性1、表示顺序：序数词能够帮助我们表示具体的顺序，从而更准确地描述事件或者物品之间的先后顺序。例如，在讲述一系列事件时，使用序数词可以更好地帮助听众理解顺序和先后关系。2、表示数量：与汉语不同，英语使用序数词同时也表示数量，这种特性让英语表达更加便利和简单。例如，我们可以说“The third floor has ten rooms.”（第三层楼有十个房间），这样既能明确楼层数量，又能表示房间数量。3、用法简单：与其他词汇相比较，序数词的用法非常简单，只需要学习数字和序数词的对应关系即可。因此，即使是英语初学者也能够轻松掌握序数词的用法。4、用途广泛：序数词在英语交流中的用途非常广泛，无论是在口语交流还是书面表达中，序数词都有着广泛的应用。在日常生活中，我们可以在购物、旅游、学术和工作等各个方面中使用序数词。

When placed at the beginning (=Ordinal). Ordinal is number showing order or position in a series. Ordinal numbers are eg:- first second third fourth ;...... They are adjectives. eg:-The "first" kiss is given to Mimi her daughter...…."first" is Ordinal. 三者皆系「形容词」，但是，拆字后不一定，例如：【首】：[副词] <释义>开始、最先的。如：「首创先例」、「首当其冲」。 摆在句首的first(ly) secondly thirdly等字是用来列举（条列式：表时序或重要性），词性属于「副词」。因为是「插入语」，与主要句子的文法结构无关，只是一种signal words，用来导引读者的思路，所以用逗号与句子隔开。 也有文法书称nevertheless therefore however moreover accordingly等此类副词为「连接副词」或「句连词」（因为是用来连接句子，也只能用来连接句子）。 「连接词」分成两种：从属连接词，对等连接词。位置不一定是在句子的中间。但有文法功能，此外，文义也因此而分出重要性的高低或同等。

分别是scale—数值型（包括定距和定比），然后是nominal—定类，ordinal—定序（这两种其实都可以归为分类型）。

在上一节中，谈到了希腊、罗马时代字母o旗下 “卵”义的单词，是以像字母O的几何形象形，这是一个最容易接受的象形符号；也谈到了字母O的迦南－腓尼基古象征性意义是代表眼睛的象形，并且举了相当的例子说明了希腊、罗马的“卵”义和迦南－腓尼基“眼睛”古语义的传承。字母O的几何形，除了可以归纳为“卵”、“眼”的图形意义之外，它还可以是张开的“嘴”几何形描绘（请点击图片参考附图）；可以是自然万物和人工制造的与圆圈有关的物体。《美国传统辞典（双解）》对字母O的注条“O字形物形状类似字母O的物体”应该是最好的注脚，大凡与O字母的几何形相似、相关的形态的单词都可以使用字母O为首字母标识形态，记录为单词的语义以及按“规则”发音。可能是由于字母O的外形十分像我们发[EJ]音时的嘴形、所以，在英语中，字母O大部分时候是发[EJ] 为主，辅之以[R:]、[R]等发音及不规则的发音[w]、 [Q]等。说到发音，不妨多说两句，在字母O众多的英语单词之中，假如我们单单按照拼音规，去套读首字母O的单词，将一定会碰到头破血流。特别是对于初学者，根本没办法看着单词判断单词的正确读法。所谓的识读即会书写或见到即会读音的拼音文字，似乎称之为注音文字更为合适。同形异音，恐怕也是英语单词记忆难的一个较大的问题。例如常用单词once（一次，从）读作[wQns]；other（其他的、他人）读作[5QTE(r)]； ovenwood（木柴）读作[`QvEnwJd]；与拼音文字所谓的一音一母、一符一音的说法实在相去太远，无疑给学习增加了不少的难度。我们还是继续以单词实例讨论我们的嘴巴像字母O的几何形吧！最有意思的莫过于单词：oral[5C:rEl]（口头的）《现代英汉词典》注：“源自拉丁语os ris嘴”《美国传统辞典（双解）》注：“后期拉丁语ōrālis；源自拉丁语ōsōr[嘴]”注：按现时的揭示，单词可以注解为像嘴的几何形字母o+ r 可能是埃及人画嘴以表示[r]读音的转写，用作口的标识指示符 = or + -al英语后缀，表示“…的”。我们从词典的注解中可以知道，在罗马时代就已经使用字母ō为口的标识符号。当我们知道了字母O是口的几何形描画，有了这个几何形定位，这一个动词几乎看可识矣，根本不用死记硬背了，只要记住字母O发[`R:]音和附加成分就可以了。其实-or-在词典中注解为“口”的词根，难怪在or之下，有如此之多关于“口”的单词。有了O为口的的几何图形定位，相信以下所有单词的记忆也就容易得多了。ora[`R:rE,`EJ-]n.[解]口，孔注：“口”的字符串组合根词or + a元音标识，不可不谓是典型的形声结构。orally adv.口头上地，口述地【解】口的，口部的；（药物）口服的； 口用的；【语】口腔发声的orate[R:`reIt,`R:r-]vi.演说，大言不惭的演说《美国传统辞典（双解）》注：字源“拉丁语 orāre orāt-[祈祷，当众演说] ” 注：“口”的字符串组合根词or + -ate英语动词后缀，形声字符串根词+后缀构词。oration[E5reIF(E)n]n.演说，致辞，叙述法[语]引语注：“口”的字符串组合根词or + -ate 去e + -ion英语名词后缀，表示“行为、过程”orator[5RrEtE(r); (?@) 5C:r-]n.演说者，演讲者，雄辩家，[律]原告，请愿人注：“口”的字符串组合根词or + -ate 去e +-or英语名词后缀，表示“…人”oratorical[9CrE`tCrIkLl;9R:rE`tR:-]adj.演说的，雄辩的注：演说者orator + -ical英语形容词后缀，表示“…的、…似的” oratorize[`CrEtEraIz;`R:-]vi.演讲，高谈阔论注：演说者orator + -ize英语动词后缀，表示“使成为、使变成”orature [5RrEtFE(r)]n. 口头文学注：“口”的字符串组合根词or+ -ate 去e +-ure构成名词，表示动作。oratress[`CrEtrIs;`R:-]n.女演说家，女雄辩家注：“口”的字符串组合根词or + -ate 去e +-ress英语名词后缀，表示“女性”oratory[5RrEtErI; (?@) 5C:rEtC:rI]n.讲演注：演说者orator + -y英语名词后缀ord. n.(=order）法院次序，规则，命令v.命令，定货n.[计] 次序ordain[C:5deIn]vt.注定，规定，任命（牧师） vi.颁布命令《美国传统辞典（双解）》注：“中古英语 ordeinen源自古法语 ordener ordein- 源自拉丁语ōrdināre[组织，任命职位] 源自 ōrdō　ōrdin-[命令] ”order[5C:dE(r)]n.次序，顺序，正常（工作）状态，秩序，会议规则，命令，定购，定单vt.命令，定购，定制《现代英汉词典》注：“来自拉丁语ordo直线，顺序” 《美国传统辞典（双解）》注：“中古英语 ordre 源自古法语 ordene的变体源自拉丁语ōrdō ōrdin-”orderly[5C:dElI]adj.有秩序的，整齐的，整洁的n.传令兵，勤务兵adv.依次地，顺序地注：order + -ly表示“方式，程度，顺序，频度时间，方向”ordinal[5C:dIn(E)l; (?@) 5C:rdEnl]n.序数，[宗]仪式书adj.顺序的，依次的《美国传统辞典（双解）》注：“中古英语ordinel[有顺序的，惯常的]； 源自后期拉丁语 ōrdinālis[秩序的]； 源自拉丁语 ōrdō ōrdin-[秩序]； 名词释义2，源自中古英语，源自中世纪拉丁语ōrdināle源自后期拉丁语ōrdinālis的中性单数[秩序的]”注：order的缩略根词ord +in（n.执政者）+-al英语后缀，表示“…的”。有命令才有人群的秩序。ordinant[`R:dInEnt]adj.命令的，指示的，规定的注：order的缩略根词ord +in（n.执政者）+-ant形容词后缀，表示“有…的”。ordination[C:dI5neIF(E)n]n.排成等级,分类，任命，[宗]神职授任，颁布法令注：order的缩略根词ord +in（n.执政者）+-ation名词后缀，表示“动作、过程或结果”。“神职授任，颁布法令”含口授之意。ordure[5C:djJE(r); (?@) 5C:rdVEr]n.污物，排泄物，粪，淫秽的话《美国传统辞典（双解）》注：“中古英语　源自古法语　源自 ord[ 淫秽的，肮脏的 ] 源自拉丁语 horridus[ 可怖的 ] 源自 horrēre[战栗] ”注：“口”的字符串组合根词or + d可能是“落、下、凹”的意符，详见字母D章节+ -ure英语名词后缀。organ[5C:^En]n.[机]元件，机构，机关，机关报，[乐]风琴，管风琴，嗓音，[生物]器官《现代英汉词典》注：“来自中古英语organe<；古英语organa，古法语organe<；拉丁语organum工具，用具”《美国传统辞典（双解）》注：“ 中古英语　源自古法语 organe. 并源自古英语 organe　都源自拉丁语 organum[ 工具，仪器 ] 源自希腊语 organon”注：“口”的字符串组合根词or + gan（未能详解） organic[C:5^AnIk]adj.器官的，有机的，组织的，建制的《现代英汉词典》注：“源自希腊语organikos”注：“口”的组合字符串or + gan（未能详解） +-ic英语后缀，表示“…的”orgie[`R:dⅥ]n.纵酒狂欢，纵欲，放荡orifice[5RrIfIs]n.孔，口《美国传统辞典（双解）》词源注：“中古英语源自古法语源自后期拉丁语 ōrificium拉丁语 ōs ōr-[嘴] 拉丁语 -ficium[制作，做] 源自 facere[做]”orinasal[9R:rI`neIzLl,9EJ-]n.& adj.[语]鼻化元音（的） 《美国传统辞典（双解）》词源注：“拉丁语ōs ōr-[口腔]”注：口符or +i连接元音+nasal英语单词[鼻的，鼻音的]，ōs ōr-为“口腔”的语义早在拉丁语中就存在，单词的构成那有半点拼音的任意性啊！这类词据说占英语单词的70%以上，可见拼音文字之说的确大有商榷的余地。orismology[9CrIz`mClEdⅥ，9R: - ]n.术语学，定义学注：口符or + -ism名词后缀，表示“主义、学说、制度”+ -ology[学、论]，后缀。ort[R:t]n.剩菜，残屑，废品《美国传统辞典（双解）》注：“中古英语 orte[动物吃剩的食物] 可能源自中古荷兰语　oor[出] eten[吃]”orotund[5RrEJtQnd]adj.响朗的，洪亮的，夸大的《美国传统辞典（双解）》注：“源自拉丁语 ōre rotundō的变化[圆嘴] ōre　ōs的夺格[嘴] rotundō rotundus的夺格[圆]”oropharynx[9R:rEJ`fArINks,9C-][解]口咽　《美国传统辞典（双解）》注：“拉丁语 ōs ōr-[口腔]”注：可见，ōs ōr-语素为“口腔”，是源用于拉丁语，词典有“O字形物形状类似字母O的物体”注条；西人又有几何形思维的习惯，假如像字母O之形的说法成立，以上系列单词就很难说是拼音文字了。oropharyngeal[`R:rEJ9fArIn`dⅥ：El,9R:rEJfE`rIndⅥEl]adj.[解]口咽的ornery[`R:nErI]adj.爱争吵的，卑下的，一般的oath[EJW]n.誓言，宣誓，诅咒注：口的几何形字母o + a元音 + -th名词后缀ocarina[RkE5ri:nE]n.陶制的卵形笛《美国传统辞典（双解）》词源注：“意大利语，源自方言 ucarenna，意大利语 oca的小后缀[鹅（因其吹口形似鹅的嘴）]， 源自俗拉丁语 *auca，源自 *avica源自拉丁语 avis[鸟] ”注：oc-是ob-的变体；字母C似是人的口部左侧面的几何形描述，字母B是人嘴上唇的几何形描述，因此在字母C、B中，也有不少表示“口、说”的单词，此处可能和前面所举的例词的字母R一样，为字母O像口的几何形的指示符。（详见字母C、B章节）ot-[ EJt ](=oto-）（用于元音之前）oto-[ `EJtEJ ]表示“耳”之义《美国传统辞典（双解）》词源注：“现代拉丁语，源自希腊语 ousōt-[耳]” 注：用字母O标识人类的耳孔，画耳孔引为“耳”的语义，不也十分贴切？该词可释为耳孔几何形字母o + t字符带勾，有勾住、连接的图形信息+ o依然是耳孔的表达式，分左右耳孔而已。至此，人类的头部俗称的七孔，已经有六孔为圆圈的几何形字母O所记录，其源可追溯到远古的罗马时代、希腊时代和更加遥远的迦南－腓尼基时代，这难道还不值得另我们重新考虑“拼音文字”的真确性吗？otalgia[ EJ`tAldⅥE ]n.[医]耳痛注：表示“耳”的组合词根 -ot- + -alg-表示“痛”语义的根词 + - ia名词后缀（《蓝登书屋　韦氏英汉大学词典》P1119）otic[5EJtIk]adj.耳的《美国传统辞典（双解）》词源注：“希腊语 ōtikos源自 ousōt-[耳]”注：表示“耳”的组合词根 -ot- + -ic后缀，表示“…的”otitis[ EJ`taItIs ]n.[医]耳炎注：表示“耳”的组合词根 -ot- + -itis名词后缀，表示“炎、发炎”otolaryngology[ `EJtEJ9lArIN`^ClEdⅥ ]n.耳鼻喉学注：表示“耳”的组合词根 -oto- + -laryng-表示咽喉的根词 +-ology表示“学、论”的后缀。otolith[ `EJtElIW ]n.[解][动]耳石注：表示“耳”的组合词根 -oto- +-lith名词后缀，表示“石头”otophone[ `EJtEfEJn ]n.[医]助听器注：表示“耳”的组合词根 -oto- +phone英语单词，2 表示“耳机，受话器”otology[ EJ`tClEdⅥ ]n.耳科学注：表示“耳”的组合词根 -oto- + -logy表示“学、论”的构词成分。ostiole[ `CstIEJl ]n. 小孔《美国传统辞典（双解）》词源注：“拉丁语 ōstiolum，ōstium的小后缀[ 开口 ]”ostium[ `CstIEm ]n.口，门口《美国传统辞典（双解）》词源注：“拉丁语ōstium [ 门，开口 ]；源自 ōs [口]ob-[Rb] pref表示“逆、反”之义，表示“朝、向”之义，表示“反对”之义，表示“阻碍”之义，表示“掩盖”之义，表示“最终、完全”之义注：字母O是口、孔的几何形表达式，字母B是人嘴上唇的几何形描述，因此在字母B中，也有不少表示“口、说”的单词（详见字母B章节），此处可能和前面所举的例词的字母R一样，为字母O像“口”的几何形的指示符。该前缀的“逆、反”、“反对”等语义，可能是因为我们的口也经常用作表白这类行为而得到引申。如：objurgatory （叱责的，非难的）等。odor[5EJdE(r)]n.气味，名声注：有口皆碑之状。ooh 　int. （表示惊讶、欣喜、痛苦等）嚯，呵注：口的几何形字母o + o 元音标识+ h（古义为声音的象征符号）这一节重点介绍了“口”的具有字母O几何形形态，汉字自符号化之后，将开的口已经衍生为方形，耳字母的几何形形态依然，似乎给汉字更加原生，更加象形再见一斑。下一节仍将介绍字母O的状自然物圆圈、圆点、太阳、行星、球形等物，希望能通过字母的几何形的象形定位，让我们摆脱记忆单词的困苦。

ordinal number n.序数(如first,third等) 新牛津英汉双解大词典ordinal number noun a number defining a thing"s position in a series, such as ‘first", ‘second", or ‘third". Ordinal numbers are used as adjectives, nouns, and pronouns 序数。 比较 cardinal number. 英汉计算机词汇ordinal number 序数，序号

ordinal numeral序数双语对照词典结果：ordinal numeral[英][u02c8u0254:dnu0259l u02c8nu:mu0259ru0259l][美][u02c8u0254rdnu0259l u02c8numu0259ru0259l]序数（如first,third等）; 以上结果来自金山词霸-----------------------------------如有疑问欢迎追问！满意请点击右上方【选为满意回答】按钮

（变量分为定性和定量两类，其中定性变量又分为分类变量和有序变量；定量变量分为离散型和连续型）continuousdata(连续数据)discretedata(离散数据)【discretedataareproducedwhenavariablecantakeonlycertainfixedvalues.】【continousdataareproducedwhenavariablecanbetakeanyvaluebetweentwovalues.】【离散数据是在一个变量只能取某些固定值时产生的连续数据是在一个变量可以在两个值间取任意值时产生比如1、2、3这样的自然数就是离散数据，因为它是特定的自然数值而比如[1,2]这个区间就是连续的，因为它可以取一到二之间的任意值】--------------------------------------------------------------分类变量里分为有序和无序。ordinaldata(有序变量)（等级）有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如优良中差；±、+、++、+++nominaldata(名义变量)（也叫名义）属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。===========================统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。··定距型数据（Scale）通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；··定序型数据（Ordinal）具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用ABC表示等。这里，无论是数值型的1、2、3还是字符型的ABC，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；··定类型数据（Nominal）是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、2还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。

（变量分为定性和定量两类，其中定性变量又分为分类变量和有序变量；定量变量分为离散型和连续型）continuous data(连续数据)discrete data(离散数据)【discrete data are produced when a variable can take only certain fixed values.】【continous data are produced when a variable can be take any value between two values.】【离散数据是在一个变量只能取某些固定值时产生的连续数据是在一个变量可以在两个值间取任意值时产生比如1、2、3这样的自然数就是离散数据，因为它是特定的自然数值而比如[1,2]这个区间就是连续的，因为它可以取一到二之间的任意值】--------------------------------------------------------------分类变量里分为有序和无序。ordinal data (有序变量)（等级）有序分类变量是指各类别之间有程度的差别。如优良中差；±、+、++、+++nominal data(名义变量)（也叫名义）属性之间无程度和顺序的差别，例如二项分类，性别（男、女），药物反应（阴性、阳性）等。例如多项分类，血型（ O、A、B、AB），职业（工、农、商、学、兵）等。===========================统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。··定距型数据（Scale）通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；··定序型数据（Ordinal）具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；··定类型数据（Nominal）是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、 2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉"‘回"‘满"等字符表示等。这里，无论是数值型的1、 2 还是字符型的‘汉"‘回"‘满"，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。

序数词丢失

the number of steps per coden position每个密码子位置的步数the number of steps per coden position每个密码子位置的步数

数值变量与分类变量的区别：有序分类变量(ordinal)描述事物等级或顺序,变量值可以是数值型或字符型,可以进而比较优劣数值变量又可以分为下面两类：1、离散型变量（discrete）值只能用自然数或整数单位计算，其数值是间断的，相邻两个数值之间不再有其他数值，这种变量的取值一般使用计数方法取得。2、连续型变量（continuous）在一定区间内可以任意取值，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。如身高、绳子的长度等。和离散型变量相比，连续型变量有“真零点”的概念，所以可以进行乘除操作。分类变量又可以分为下面两类：1、有序分类变量（ordinal）描述事物等级或顺序，变量值可以是数值型或字符型，可以进而比较优劣，如喜欢的程度：很喜欢、一般、不喜欢 。2、无序分类变量（nominal）取值之间没有顺序差别，仅做分类，又可分为二分类变量和多分类变量 二分类变量是指将全部数据分成两个类别，如男、女，对、错，阴、阳等，二分类变量是一种特殊的分类变量，有其特有的分析方法。 多分类变量是指两个以上类别，如血型分为A、B、AB、O。有序分类变量和无需分类变量的区别是：前者对于“比较”操作是有意义的，而后者对于“比较”操作是没有意义的。

1.名义测量(normial measurement)是最低的一种测量等级,也称定名测度。其数值仅代表 某些分类或属性。比如,用来表示性别(1或2)、民族(1、22. 次序测量(ordinal measurement)的量化水平高于名义测度,用于的测量的数值代表了一些有 序分类。例如用于表示受教育程度高低的数字(1,2,3…),具有一定的3. 间距测量(interval measurement)的量化程度更高一些

序号365不能位于DLL COMCTL32.DLL

ordinal binding and named binding cannot be combined顺序绑定和命名绑定不能组合。

意思是：序号365无法找到DLL的COMCTL32.DLL是COMCTL32.dll文件丢失，说明你安装的版本不完整，重新下载一个再安装我这有2010安装包+激活码自己在用很好。https://yunpan.cn/cSazpcS9XgDwh 访问密码 d6e7

JAVA有枚举吗？

清新

序数效用论(TheoryOfOrdinalUtility)是为了弥补基数效用论的缺点而提出来的另一种研究消费者行为的理论。1934年，希克斯和艾伦在《价值理论的再思考》这篇著名论文中提出：效用作为一种心理现象是无法计量的，因为不可能找到效用的计量单位；他们运用埃奇沃思发明的“无差异曲线”对效用进行了重新诠释，认为消费者在市场上所做的并不是权衡商品效用的大小而只是在不同的商品之间进行排序。这就是所谓的序数效用论。序数效用论力图避免效用可以直接被计量这种尴尬的假设，并为经济学提供了一种新的分析方法，即无差异曲线分析。

it returns init parameters for the servlet, which would be defined in the web.xml.it actually calls ServletConfig.getInitParameterNames()you can loop throw the enumeration to see the values.

其实你可以安装10版的，网上有安装包+破解软件。安装前要保证03或者07卸载干净，这个也可以百度一下office 卸载工具。

dataRow.CreateCell(column.Ordinal).SetCellValue(Convert.ToInt32(row[column].ToString()));就这个row[column]的值不少数字类型的，转换失败，你调试看看。

难说，今年会出电影。

基数效用论是研究消费者行为的一种理论。 其基本观点是：效用是可以计量并可以加总求和的。序数效用论(Theory Of Ordinal Utility)是为了弥补基数效用论的缺点而提出来的另一种研究消费者行为的理论。1934年，希克斯和艾伦在《价值理论的再思考》这篇著名论文中提出：效用作为一种心理现象是无法计量的，因为不可能找到效用的计量单位；他们运用埃奇沃思发明的“无差异曲线”对效用进行了重新诠释，认为消费者在市场上所做的并不是权衡商品效用的大小而只是在不同的商品之间进行排序。这就是所谓的序数效用论。序数效用论力图避免效用可以直接被计量这种尴尬的假设，并为经济学提供了一种新的分析方法，即无差异曲线分析。应答时间：2020-12-15，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~ https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html

聚类的数量越多越好。错误的。聚类的数量并不是越多越好。因为过多的聚类结果会使聚类失去其真实含义，且聚类的数量太多会使结果过于复杂，难以解释。将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由聚类所生成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一个簇中的对象彼此相似，与其他簇中的对象相异。“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，但是聚类不等于分类。聚类与分类的不同在于，聚类所要求划分的类是未知的。聚类分析内容非常丰富，有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论聚类法、聚类预报法等。典型要求可伸缩性：许多聚类算法在小于200个数据对象的小数据集合上工作得很好；但是，一个大规模数据库可能包含几百万个对象，在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。我们需要具有高度可伸缩性的聚类算法。处理不同类型数据的能力：许多算法被设计用来聚类数值类型的数据。但是，应用可能要求聚类其他类型的数据，如二元类型，分类/标称类型（categorical/nominal），序数型（ordinal）数据，或者这些数据类型的混合。

用group by和max()+1，然后再insert

什么意思，是起个名字翻译为韩语嘛！你得给个名字啊！这样范围太广了！又不知道你喜欢什么名字（翻译过来的）。

请问原来不这样吧？如果是，出事前您在电脑上干了什么，下载什么了，什么东西有异常，如果想起什么追问我说说，如果您自己也不知怎么引起的，建议还原系统或重装。Win7810还原系统，右击计算机选属性，在右侧选系统保护，系统还原，按步骤做就是了，如果有还原软件，自带的映像备份，并且进行了备份，也可以用软件、映像备份还原系统。有问题请您追问我。如果是不能开机或开机卡死机了：反复开关机试试，放一段时间试试，确实不可以就重装系统吧，如果自己重装不了，花30元到维修那里找维修的人帮助您。只要注意自己的电脑不卡机、蓝屏、突然关机，开机就不会这样了。

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一 搜索下载comctl32.dll,解压后复制到c:windows/system32/目录下,在开始-运行下输入regsvr32 comctl32.dll回车.二 下载"office卸载工具"完全卸载2007后再重新安装

number参数传进来是否是整数就没做校验了，下面给出的是主要算法：publicStringGetOrdinal(intnumber){Stringstr="th";if(number==1){return"first";}elseif(number==2){return"second";}elseif(number==3){str="rd";}else{StringnumStr=String.valueOf(number);intlen=numStr.length();if(len>=2){intlastTwoNum=Integer.parseInt(numStr.substring(len-2));if(lastTwoNum>20){intlastOneNum=Integer.parseInt(numStr.substring(len-1));str=oneNumOrdinal(lastOneNum);}}}returnString.valueOf(number)+str;}privateStringoneNumOrdinal(intnumber){Stringstr="th";if(number==1){str="st";}if(number==2){str="nd";}if(number==3){str="rd";}returnstr;}

uc0acuacfc(sorry)问候uae30uc218 (number)ub2f9uc2e0uc774 uac00uc790 就让你走uc7a5uc18c ub290ub08c 感觉很到位u25a8luc18cucc9cu3145r(小天使)○Hud50cu314dru3147l(苹果派)uae38uc774 ubc24 ud718uc7a5 夜长帘幕uc11cuc218 (ordinal)“uc2f1ud06cub300 “沉沦ud3ecuae30ud574 ° 放弃 °ubaa8ud638ud55c 丶 暧昧丶ud558ub298ub4e4uc5b4 换一片天空uadf8uac83 ub9bd uc530 红唇上那印记ub538u3131lub9db uc0f4ud478u2665(草莓味洗发水)ub9b4ub9ac uc885uc18cub9ac : 百合小铃铛uc0acub791ud55cub2e4 - 我爱你uc601ub09c ud30cuc2a4ud0c0 - 樱兰PASTAub0b4uac00 uc18cuc720ud55c uac83uc774 uc544ub2c8ub77c(不是我所拥有的)查看大图uc6b0uc8fcuc758 uc791uc740 ubcc4 - 宇宙小型星uac00ubcbcuc6b4 uadf8ub9acuc6c0 淡淡的思念uadf8ub798uc11c uae30ub150 如此、纪念ubd80uc815 (negative)向往天空 「uac08ub9dd ud558ub298°」ubd88uba78uc758ucc1cube75 - 不死的馒头uc885○l (纸)ub2ec●l★(月亮)ubcc4○l☆(星星)ub54cub54cub85c! 有时候!ud0a4uc694 ud0c0uce74 清高uc5bcuc74cuc774uc5c6ub294 ub808ubaac uc2acub77cuc774uc2a4 - 冰の柠檬切片uc811uc18duc0ac (conjunction)uc6b0uc9c0ud30cucd98uc57c - 宇智波春夜ubbf8ub7ec uc6d4ub4dc镜中世界uc0ddud65c uc0acuac74命该如此。uc624ub978ucabd uce21uba74 右手uc5ecub984ud5a5uae30 夏日香气uaca8uc6b8 uc7a5ubbf8 冬天的玫瑰uc7acuc2a4ubbfcube59ub0a8 冰蓝茉莉花ub0b4 uc0b6uc744 uacb0uc815ud55cub2e4(决定了我的人生)ub9ccub0a8uc758 uc8fduc74c : 见了就挂ub0b4uac00 ud589ud558ub294 uac83uc774 uace7(而是我所走的路)

the ordinal 365 could not be located in the DLL COMCT... 然后提取一些相关的,整理出来就可以了,众口不一啊,百度-百科和百度-经验都是不错的.

相关性直接使用相关分析，列联系数与相关系数由少许差异

第一，生活费用指数是以经济学理论为基础的，其分析方法完全可以整合到经济学中。第二，生活费用指数可以反映消费者的替代行为，这与经济现实更为接近。第三，生活费用指数研究的是价格变化对生活费用的影响，可以用于福利分析。第四，生活费用指数理论框架能为CPI的编制提供一个很好的指导，如新产品问题、产品价格的确定、基本价格指数公式的选择等。 虽然绝大多数经济学家都支持使用生活费用指数，但对生活费用指数的批评却从未间断过。事实上，经济学理论本身也有缺陷，所以，有些缺陷不仅仅是生活费用指数的缺陷，还是经济学理论本身的缺陷。效用的测度问题生活费用指数认为消费者是理性的，在一定的约束条件下，会追求效用的最大化。但效用如何测度呢?在经济学说史上，经济学家最先使用基数对效用进行直接测度，这就是基数效用(cardinal utility)。19世纪末、20世纪初，经济学家对效用可以直接计量的假设产生了怀疑，于是又提出了序数效用(ordinal utility)的概念。但序数效用给经济学带来了新的困难：若效用无法计量，怎么来说明消费者的选择是由偏好或效用最大化决定的呢?为了解决“序数效用论”所蕴含的矛盾，萨缪尔森于1938年提出了显示偏好理论(revealed preference)：效用作为一种主观心理状态虽然观察不到，但消费者的行为可以观察到，消费者在市场上选择了某一产品组合，他的“偏好”就同时被“显示” 了出来，而无须对效用进行数量描述。但显示偏好理论的最大缺陷在于，它是一个无法被经验反驳和证伪的循环论证，因为无法证明只要消费者选择某一产品组合，就一定是效用最大化的。若效用是不可计量的，经济学家无法从实证的角度来定义效用的最大化，这将动摇经济学大厦的根基，人们难免也会对生活费用指数理论产生怀疑。行为经济学对消费者理性选择行为的挑战经济学理论认为，人是理性的，但由于环境的不确定性和复杂性、信息的不完备性以及人类认识能力的有限性，人们的理性认识能力会受到心理和生理上思维能力的客观限制，因而，人的理性应该是赫伯特·西蒙所说的有限理性。无论是完全理性还是有限理性，传统经济学理论终究认为人的行为是理性的。但心理学和行为经济学的发展却对消费者的理性选择行为提出了挑战。人类行为有其理性的一面，也有其非理性的一面，理性行为并不是惟一的行为方式，无意识和非理性是一个被现代心理学家、行为学者充分证明的现象，如情绪化行为、冲动行为、从众行为等。在经济实践中，人们往往知道何为最优解，却因为自我拧制、意志力方面的原因无法做出最优选择。2002年诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)发现，人类的判断和决策存在不确定性，即人类的判断和决策常常与根据标准的经济理论做出的预测大相径庭。卡尼曼还区分了当下的功利(moment—utility)与_记忆中的功利(remembered utility)，认为人的行为依赖于对过去行为结果的回忆，人的行为都是经过“记忆中的功利”进行评估后做出的，这种评估可能带来获得性偏见(availability biases)。偏好的变化问题现代微观经济学的消费者行为理论将消费者的偏好描述成为消费品空问中的序关系。生活费用指数并不是比较不同无差异曲线上的产品篮子，而是使用同一条无差异曲线进行两个时期的比较。生活费用指数并不研究人们偏好是如何形成的以及各种偏好的优劣关系，这属于心理学、社会心理学的研究对象，生活费用指数假设消费者的偏好保持不变，因而属于一种比较静态分析。位似偏好问题尽管生活费用指数本身并不要求位似偏好的假设，但位似偏好的假设能够使生活费用指数理论大大得以简化。例如，只有在位似偏好的条件下，生活费用指数与效用水平才是无关的；生活费用指数介于帕氏价格指数与拉氏价格指数之间；最佳价格指数是生活费用指数的二阶近似。代表性消费者问题许多讨论生活费用指数的文献隐含地假设存在代表性消费者，也就是说，用代表性消费者的生活费用指数来代表整个社会的生活费用指数，这与经济学中的相关假设是一脉相承的。消费者构成的变化问题在对单个消费者的生活费用指数进行加总时，总是假定基期与报告期消费者的构成是保持不变的。在现实生活中，有许多因素会影响消费者的构成，如小孩出生、小孩变成成年人、中年人变成老年人、人口死亡、人口流动等。在消费者构成变化比较小的情况下，这一问题可以忽略，但若消费者的构成变化较大的话，在加总时就必须考虑这一问题。一种可行的方法就是将消费者构成的流量变化部分剔除掉，只保留未发生变化的消费者。

潜行什么？VR沉浸感极好，但要完全沉浸还是做不到的。

"Ordinal=1",SEARCH_FILTERS, //加上这个"Search=Body" ,

t通常有以下两种方式 SqlDataReader 和SqlDataAdapter|DataSet方式SqlDataReader 方式使用方式如下：using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Data.SqlClient; namespace Login { class Program { static void Main(string[] args) { //新建一个数据库连接 using(SqlConnection conn = new SqlConnection(GetConnectString())) { conn.Open();//打开数据库 //Console.WriteLine("数据库打开成功!"); //创建数据库命令 SqlCommand cmd = conn.CreateCommand(); //创建查询语句 cmd.CommandText = "SELECT * FROM userinfo"; //从数据库中读取数据流存入reader中 SqlDataReader reader = cmd.ExecuteReader(); //从reader中读取下一行数据,如果没有数据,reader.Read()返回flase while (reader.Read()) { //reader.GetOrdinal("id")是得到ID所在列的index, //reader.GetInt32(int n)这是将第n列的数据以Int32的格式返回 //reader.GetString(int n)这是将第n列的数据以string 格式返回 int id = reader.GetInt32(reader.GetOrdinal("id")); string name = reader.GetString(reader.GetOrdinal("name")); string pwd = reader.GetString(reader.GetOrdinal("password")); int age = reader.GetInt32(reader.GetOrdinal("age")); string sex = reader.GetString(reader.GetOrdinal("sex")); string phone = reader.GetString(reader.GetOrdinal("phone")); string address = reader.GetString(reader.GetOrdinal("Address")); //格式输出数据 Console.Write("ID:{0},Name:{1},PWD:{2},Age:{3},Sex:{4},Phone{5},Address:{6} ", id, name, pwd, age, sex, phone, address); } } Console.ReadKey(); } //得到一个数据库连接字符串 static string GetConnectString() { return "Data Source=(local);Initial Catalog=db1;Integrated Security=SSPI;"; } } } SqlDataAdapter|DataSet 方式如下加入为SQLSERVER数据库：using System.Data.SqlClient;using System.Data; SqlConnection conn = new SqlConnection(connectionString); SqlCommand cmd = new SqlCommand("secelt * from userinfo", conn); SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter(cmd); DataSet ds = new DataSet(); sda.Fill(ds, "table"); return ds.Tables["table"];//返回的是一个DataTable

ubc1duc740 ub208

ord是求序号函数，可以返回一个字符在ASCII码表中的序号。如ord("a")=97length函数返回字符串长度。如length("abcde")=5