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Foody[人名] 富迪;

饭桶，，，，，，，，，，，，

foody

have breakfast .这样是不是更好一些？

中文名叫福蒂，英文名叫Foody，由十一种蔬菜和水果组成，它是以文艺复兴艺术大师阿尔钦博托 Arcimboldo 的画作为灵感，创作出来的！中国企业汇源拿到了它在国内的唯一授权，其它品牌可以找汇源获得二次授权呢，这思路也是棒棒的~

韩国人气公仔foody，即韩剧《人鱼传说》张瑞希饰演的女主角最喜欢的那个可爱公仔。介绍一下FOODY的身世：Foody是一个小细菌，他还有一个爆炸头的小伙伴，平时最喜欢吃的就是糖果和巧克力蛋糕了（所以很多它的产品上面都有一粒糖果），红扑扑的小脸蛋，头上有一小撮头发。还有一个很酷的三角尾巴。眯着小眼睛，一副坏坏的样子！Foody名字的由来：Living in foods as baby germ.Foody keeps moving everywhere with his chubby Belly.His dream is to stay in food all over the world.【Foody背景】Foody是个有着三角形尾巴的贪吃的小细菌，也是韩国卡通形象新宠，其系列产品以丰富多样的可爱设计及优质的质量著称，无论是时尚MM还是都市白领都对它爱不释手呢。【辨伪提示】目前市面上出现假冒的Foody产品，价格低廉但是材质手感均远远差于正品，更有甚者使用劣质黑心棉填充，严重影响使用者的健康。正版产品一般采用进口面料及填充物，手感柔软，无任何刺激气味，并均带有激光防伪标签！【正版鉴别方法】1、Foody系列产品虽然设计多样，但她粉嫩嫩的鼻子的质料全部用一种不同于一般国产材质的韩国进口面料制成，虽然就只有小小一点，却是正版Foody的身份象征。2、正版Foody系列产品的挂牌均为圆形纸牌，并且贴有JS防伪标识。布标均印有很Q的Foody字样！

food的读音是：英[fu?d]。food的读音是：英[fu?d]。food的详尽释义是n.(名词)食物，食品，食粮，粮食资料，材料精神食粮食料，养料伙食引人深思的想法固体食物滋养品。food的例句是用作名词(n.)What"s your favorite food?你最喜欢的食物是什么。一、详尽释义点此查看food的详细内容n.(名词)食物，食品，食粮，粮食资料，材料精神食粮食料，养料伙食引人深思的想法固体食物滋养品二、双解释义n.(名词)[U]食物,养料 sth that living creatures take into their bodies to provide them with energy and to help them to develop and to live[C][U]食品,固体食物 sth solid for eating[U]资料,精神食粮 subject matter (for an argument or careful thought); that which helps ideas to start working in the mind三、英英释义Noun:any substance that can be metabolized by an animal to give energy and build tissueany solid substance (as opposed to liquid) that is used as a source of nourishment;"food and drink"anything that provides mental stimulus for thinking四、例句What"s your favorite food?你最喜欢的食物是什么？I prefer vegetarian food.我喜欢吃素食。The scarcity of food forced prices up.食物短缺促使物价上涨。They were shoveling food into their mouths.他们正大口大口地往嘴里塞食物。There is food and drink in plenty now.现在有充足的食品和饮料。I doled out the food to all the children.我把食品发放给所有的孩子们。The food should be kept at low temperature.这种食品应低温保存。五、常见句型用作名词(n.)Our bodies cannot go without food and water.长久地不吃东西不喝水,我们的身体就受不了。He likes baseball and good food. He is a man after my own heart.他喜欢棒球,爱吃美味佳肴,和我志同道合。She made a noise about the poor food.她抱怨食品质量太差。We scattered plates of food around the room before the party.晚会前我们在室内各处摆放装满食品的盘子。The guests swarmed around the tables where the food was set out.客人们拥在摆好饭菜的饭桌周围。The avocado is a valuable food.鳄梨是有价值的一种食物。Oatmeal is a breakfast food.燕麦粥是一种早餐食品。Foods high in cholesterol or saturated fat cause heart attacks.高脂肪、高胆固醇的食品会引起心脏病。Hardly any fried foods agree with me now.现在几乎没有什么油煎食品对我的胃口。He wrote out a long list of all the foods which were forbidden.他将所有不能吃的食物列成一个长长的单子。He became food for fishes.他葬身鱼腹。六、词汇搭配用作名词 (n.)动词+～ask for food讨饭buy food购买食物cook food做饭eat food吃食物have food吃东西look for food寻找食物prepare food准备食品provide food提供食物receive food得到食物refuse food拒绝进食,不吃东西,绝食serve food供应食品take food吃东西throw up one"s food呕吐touch food吃过东西turn from food不想吃东西形容词+～agreeable food可口的食品canned food罐头食品cheap food便宜的食品Chinese food中餐choice food美味的食品conventional food便饭cooked food熟食delicious food美味食品excellent food精美的食品expensive food昂贵的食品fast food快餐fresh food新鲜的食物green food for farm animals耕畜的青饲料heavy food难消化的食物high-priced food高价食品left-over food剩下的食物light food容易消化的食物mental food精神食粮natural food天然食品plain food清淡的饭食rich food油腻的食品salty food咸食物simple food简单的食物soft food软食well-cooked food做得可口的饭菜Western food西餐名词+～animal food肉食品plant food植物食品sea food海鲜soul food具有黑人风味的食品vegetable food蔬菜食品western-style food西餐～+名词food inspection食品检验food product processing食品加工介词+～without food不吃东西～+介词food for fishes鱼食food for laughter笑料food for powder炮灰七、词语用法n.(名词)food指“食品,食物,伙食,养料”的统称时,是不可数名词。food表示某种可吃的食物时,为可数名词。a food指一种食物, foods指多种食物。food还可用于比喻,指“被人思考的东西”“精神食粮”,是不可数名词,常与介词for连用。food的相关近义词bread、edible、fare、foodstuff、nourishment、provisionsfood的相关临近词foods、foo、foody、Foodon、foodie、foodweb、foodism、food bar、food pad、food web、foodways、food can点此查看更多关于food的详细信息

2015年米兰世博会的吉祥物名字为：Foody，由多种水果蔬菜聚集而成，迎合“滋养地球，为生命加油”的主题。Foody是11种水果的组合体，看上去像个身着彩装的球状小丑。虽然由真人扮演，但它不能说话，因为在意大利人的创意中，这个吉祥物就是一只纯粹的水果，会滚动、会摇摆、会点头，可就是不能说“人话”。不仅如此，那只装吉祥物服装的箱子，谁也不能随便打开，因为衣服不是吉祥物，只有穿在扮演者身上，二者合体才是Foody。这套由迪士尼设计的服装，全球只有1套，而且是为扮演者度身定做的，换了别人就穿不了，所以米兰世博会的全球路演，扮演者必须带着服装全球飞。

鉴别早米与晚米 我国稻谷按栽培季节的不同，将大米分为早米与晚米两类。 (1)早米：由于早稻的生长期短，只有80～120天，所以生产出来的早米，米质疏松，腹白度较大，透明度较小，缺乏光泽，比晚米吸水率大，粘性小，糊化后体积大。所以，用早米煮成的饭，吃起来口感差，质干硬，肚易饱。早米中含的稗粒和小碎米比晚米多，一般说来，早米的食用品质比晚米差。 (2)晚米：由于晚稻的生长期较长，约在150～180天，并在秋高气爽的时节成熟，有利于营养物质的积累，因此它的晶质特征好，如米质结构紧密，腹白度小或无，透明度较大，富有光泽，煮熟的饭吃起来，质地细腻，粘稠适中，松软可口。晚米中的稗粒和小碎米的数量比早米少。晚米为大多数人所爱食，特别是老年人。 根据米粒的营养成分测定，早米与晚米中的蛋白质、脂肪、B族维生素、矿物质等含量，以及产热量，均相差无几。

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美国 吉祥物Seymour D. Fair ， 澳大利亚 吉祥物Expo Oz ， 西班牙 1992吉祥物Curro 2008吉祥物Fluvi， 韩国 吉祥物梦精灵(Hankkumi)， 葡萄牙 吉祥物吉儿， 中国 1999吉祥物灵灵 2010吉祥物海宝， 德国 吉祥物Twipsy， 日本 吉祥物森林小子(Kiccoro)和森林爷爷(Morizo) ， 泰国 吉祥物Nong Khun。

你这样写没啥错误啊，foodx=[];foody=[]，没问题啊

用SWT

去饭客网络看看，网址 http://bbs.hackfans.com.cn/?fromuid=17569 应该有的

可能是游戏文件损坏篇，在uplay或者steam的选项里面点击修复试试。鲜面连线又和大家见面了，本期精选了以下2款iOS应用和2款iOS游戏，前往客户端限免专区可直接下载。此外还有Steam平台21款游戏，MicrosoftStore平台12款游戏，PSN平台4款游戏。Switch平台2款游戏，欲购从速！iOS应用FoodyLife¥25→¥0《FoodyLife》是一款比较有趣的膳食管理app。有别于其他的同类app，《FoodyLife》不会显示具体的卡路里数值。也不会要求你输入精确的食材分量克数，而是利用你的手掌和拳头作为衡量尺度，最大程度减少用户的使用门槛。美中不足的是这款app对中文的支持较差，对于英文较差的用户来说使用起来还是会有些吃力。EverPlan-PlannerPro¥68→¥0《EverPlan》是一款增强版的日程管理app。除去基本的日程管理之外，这款app还囊括了备忘录、购物清单等同类的功能，减少了来回切app的烦恼。这款app在近期的更新当中还加入了桌面小组件的支持，软件的功能得到了进一步加强。

自20世纪70年代以来，遥感数据就被广泛用于土地利用/土地覆被制图、资源调查、环境和自然灾害监测等领域，但直到80年代，人们才开始研究遥感数据分类的不确定性问题。遥感数据分类的不确定性评价方法也经历了一个逐步细化和严格的过程。Congalton（1994）将分类不确定性评价的发展分为四个阶段：第一阶段的精度评价方法以目视判断为主，这种精度评价方法是一种定性的评价方法，而且具有很大的主观性。第二阶段精度评价方法由定性发展到定量方法。这一阶段中，精度评价主要通过比较分类所得的专题图中各类别的面积范围（或面积百分比）与地面或其他参考数据中相应类别的面积范围（或面积百分比）。与第一阶段的方法比较，这种评价方法具有定量和客观的优点。但这种方法的最大局限在于其非定位（non-site specific）本质。因为分类专题图中的某些类别面积即使占有正确的百分比，但它可能在错误的位置。因此，这种评价方法可能掩盖分类结果的真实精度。第三个阶段以定位（site specific）类别比较和精度测量（accuracy metrics）为特征。在这一阶段，精度评价通过比较特定位置的分类结果中的类别和地面实况或其他参考数据中相应点的类别为基础，并在此比较基础上发展了各种精度测量（如总体精度等）。第四阶段的评价方法是在第三阶段方法基础上的细化和发展。其核心是误差矩阵方法，特点是在充分利用误差矩阵信息的基础上，发展各种精度测量（如kappa系数），且统计上更为严格。误差矩阵精度评价方法依然是当前遥感分类精度评价的核心方法，而且有人建议将其作为分类精度评价的标准方法（Smits et al.，1999）。但以误差矩阵为基础的精度评价方法存在诸多局限性。随着对遥感数据分类问题认识的深入，以及不同精度评价目标的需求，科学家们发展了许多新的误差评价方法和指标。同时，基于误差矩阵的精度评价方法也在不断发展和完善。表2-1列举了一些主要的遥感分类精度评价方法及其精度测量指标。从评价方法的角度，可以将它们归类为基于误差矩阵的方法、基于模糊分析的方法和其他各种方法三大类。一、基于误差矩阵的分类精度评价方法1.误差矩阵及其精度测量误差矩阵（Error matrix）又称混淆矩阵（Confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列（Congalton，1991）。通常，阵列中的列代表参考数据，而行代表由遥感数据分类所得的类别数据。一个典型的误差矩阵如图2-3所示。从误差矩阵中可以直观地得到每一类别的包含误差（commission error）和丢失误差（omission error）。包含误差指不该属于某类别的像元被分为该类别的误差，它由该类别所在行的非对角线元素之和除以该行总和而得；丢失误差指该属于某一类别的像元未被分为该类别的误差，它由该类别所在列的非对角线元素之和除以该列的总和而得。表2-1 各种分类精度评价方法及特点图2-3 误差矩阵示意图误差矩阵除了清楚地显示各类别的包含误差和丢失误差外，还可以从误差矩阵中计算出各种精度测量指标，如总体精度（Overall accuracy），生产者的精度（Producer"s accuracy）和用户的精度（User"s accuracy）（Story and Congalton，1986）。总体精度是误差矩阵内主对角线元素之和（正确分类的个数）除以总的采样个数。生产者精度和用户精度可以表示某一单个类别的精度。生产者精度为某类别正确分类个数除以该类的总采样个数（该类的列总和）；而用户精度定义为正确分类的该类的个数除以分为该类的采样个数（该类的行总和）。总体精度、生产者精度和用户精度的计算公式见R.G.Congalton and K.Green（1998）。除了以上各种描述性的精度测量，在误差矩阵基础上利用各种统计分析技术，可以用于比较不同的分类方法，其中最常用的是Kappa分析技术。Kappa分析技术（Cohen，1960；Stehman，1996；Congalton and Mead，1983）是一种多变量统计分析技术，它在统计意义上反映分类结果在多大程度上优于随机分类结果，并可以用于比较两个分类器的误差矩阵是否具有显著差别（Congalton，1999；Smits，1999）。Kappa分析的结果是KHAT统计。从误差矩阵中可以计算总体分类的KHAT统计值和各类别的条件Kappa系数（Conditional Kappa Coefficient）。其计算公式见R.G.Congalton and K.Green（1998）。一般的Kappa系数及其方差的估计方法是在假设采样模型为多项式模型的基础上发展的，而只有简单随机采样方法满足这个假设（Congalton，et al.，1999）。Stehman（1996）探讨了分层采样条件下的Kappa系数及其方差的估计方法。除了Kappa分析技术，可以通过“边际拟合（Margfit）”技术将误差矩阵归一化（或标准化）以便于不同误差矩阵之间的比较。通过对误差矩阵做归一化处理，可以消除误差矩阵生成过程中因样本数的不同而造成的差异，使不同误差矩阵中任意相应对应的元素之间具有可比性。由于在归一化过程中考虑了非对角线元素的信息，因此，与误差矩阵中的总体精度相比，归一化的精度更能代表分类的真实精度（Congalton et al.，1998）。2.基于误差矩阵精度评价方法的问题（1）精度测量指标。虽然从误差矩阵可以得到诸如总体精度、生产者精度、用户精度，以及Kappa系数等多个精度度量指标，并且已经成为遥感数据分类精度评价的核心方法（Foody，2001；Smits，1999）。但在实际应用中，仍然存在许多问题（Foody，1992；Pontius，2000）。Foody（1992）认为，由于在Kappa系数计算过程中实际高估了偶然一致性（chance agree），使总体分类精度被低估。Ma and Redmond（1995）同样认识到这个问题，并建议用Tau系数代替Kappa系数作为误差矩阵的精度指标。有些科学家甚至认为，作为一个非基于概率的测量，Kappa系数不适合作为一个精度测量指标（Stehman and Czaplewski，1998）。也有一些科学家认为，应该根据不同的目标使用不同的精度测量（Lark，1995；Stehman，1997，1999；Koukoulas and Blackburn，2001），且在精度评价报告中提供原始的误差矩阵和多个精度测量以全面描述分类精度（Arbia et al.，1998；Muller et al.，1998；Stehman，1997）。（2）采样问题。由于误差矩阵的基础是一定大小样本的地面实况类别与分类类别之间的比较，不同的采样设计和样本大小直接和精度评价结果有关。Stehman（1995；1996；1997；1998；1999；2000；2001）对遥感分类精度评价中的采样问题做了非常深入的研究。就样本大小而言，大样本数一般会提高评价结果的可靠性，但会增加分析成本。对于采样方法，首先，必须保证采样的无偏性，这是保证精度评价结果可靠的基础；其次，在误差矩阵基础上的进一步分析与采用何种采样方法有关，因为不同的采样模型需要不同的方差估计方法；最后，采样方法决定样本的空间分布，这直接影响精度评价的成本（Congalton et al.，1999）。常用的采样方法包括简单随机采样、系统采样、层次随机采样、聚集采样以及层次系统采样等。Wang Jinfeng 等（2002）发展了适用于小样本问题的Sandwich采样方法，并在耕地面积监测采样中得到成功应用。Congalton等（1999）详细探讨了各种采样方法的优缺点。一般来说，简单的随机采样具有较好的统计特性，且适合于基于误差矩阵的精度分析，但由于随机的样本可能位于人迹罕至的地区，在实际评价过程中，获取地面实况信息十分困难。而且当样本数比较小时，部分面积较小的类别可能没有样本点，但大样本点有会增加成本和样本获取的难度，这在实际应用中是一个十分尖锐的矛盾。理论上，层次随机采样可以解决小面积类别没有样本点的问题。Stehman（1996）发展了层次随机采样下的KHAT统计方差估计方法。但是，实际评价过程中可能并不现实，因为选取样本前可能无法知道各类别的位置（Congalton et al.，1999）。对于其他采样方法，如何进行KHAT统计的方差估计依然是一个问题。（3）参考数据的精度问题。基于误差矩阵的分类精度评价，其基本假设之一是参考数据完全正确。实际评价过程中这种假设常常难以保证。许多情况下，地面参考数据也含有误差（Congalton and Green，1999；Khorram，1999；Lunetta et al.，2001；Zhou and Robson et al.，1998），甚至含有比分类数据更大的误差（Abrams，Bianchi and Pieri，1996；Bauer et al.，1994；Bowers and Rowan，1996；Merchant et al.，1994）。参考数据中的误差既有专题误差，也有因参考数据和分类数据的配准而带来的位置误差（Dicks and Lo，1990）。在精度评价时，总是将误差矩阵中的参考数据和分类数据的不一致归咎于分类数据的误差（Congalton，1991；Fitzgerald and Lees，1994），因此可能导致低估分类结果的精度（Zhu，Yang，Stehman and Czaplewski，2000）。参考数据一般有两种来源。一种是通过地面实况调查获得，另一种是用更高空间分辨率的遥感数据分类结果作为参考数据。地面实况信息的获取受地面景的复杂程度，空间分布及采样单元大小，以及人的主观判断的影响。在地面目标分布复杂的地区，常常难以确定某一位置属于哪一个类别。同时，在采样单元较大时，由于混合像元的存在，可能无法找到一个“纯”的像元大小的地面实况。在更多情况下，用更高空间分辨率的分类结果作为参考数据来“验证”较粗空间分辨率遥感数据的分类结果（Justice et al.，2000；Thomlinson et al.，1999）。在不同分辨率的数据之间比较时，混合像元的存在，以及两个数据集分类系统的差别带来的诸如类别定义方面的差异也会给精度评价结果带来严重偏差（Bird et al.，2000；Czaplewski，1992；Scepan et al.，1999；Zhou et al.，1998）。由于参考数据的问题，一些科学家认为基于误差矩阵的精度评价方法只适用于区域尺度上较高分辨率遥感数据的分类精度评价，而不适用于粗分辨率遥感数据的分类精度评价（Merchant et al.，1994）。大尺度上粗分辨率遥感数据分类精度评价已经受到广泛关注（Justice et al.，2000；Stehman，Wickham，Yang and Smith，2000），并取得了一定进展。如Lewis and Brown（2001）发展了一般的误差矩阵（generalized confusion matrix）以评价亚像元分类和面积估计精度；结合模糊分类方法在大尺度低分辨率遥感数据分类中的应用，发展了不同的模糊分类精度评价方法（Foody，1996；Canters，1997；Townsend，2000；Atkinson，1999）。（4）误差严重程度。在基于误差矩阵的分类精度评价中，所有的分类错误是等权重的（Foody，2002）。也就是说，任何分类错误的严重程度被认为是相同的。实际上，不同类别之间的混淆，其错误的严重程度是不同的（Forbes，1995；Naesset，1996；Stehman，1999）。误差有时候发生在相对相似的类别之间，而有时候却发生在毫不相关的类别之间。相似类别之间的错误在应用中可能并不重要，但差别很大的类别之间的分类错误可能导致应用中严重的后果（Defries and Los，1999）。例如，在土地覆被分类中，针叶林和水体之间的分类错误远比针叶林和阔叶林之间的分类错误严重得多。由于地表物质分布的连续性，不同类别之间并不具有显的边界，而是从一个类别逐渐过渡到另一个类别。而一般的分类器（硬分类器）结果是用一组离散的类别来表达这一连续分布，将特征相似的像元根据分类判别规则赋予不同的类别（Foody，2000；Steele et al.，1998；Townsend，2000）。相似类别光谱特征的相似性决定了在分类误差矩阵中，类别混淆大部分发生在类别之间的过渡区域。这种情况下，相似类别在误差矩阵中混淆度可能很大，但因为是相似类别之间的混淆，因此在实际应用中该分类结果实际质量较高。有些类别在误差矩阵中虽然混淆程度不大，但因为是毫不相干的类别之间有混淆（如水体和阴影），因此数据质量有严重问题。所以，从应用的角度来说，可能出现误差矩阵总混淆程度大并不一定数据质量低，反之亦然。解决这种问题的方法之一是对不同类别之间的误差采用不同的权重，计算加权Kappa系数（Weighted Kappa Coefficient）（Naesset，1996）。但权重的选择具有很大的主观性，为不同的目的的评价结果之间不具有可比性（Stehman，1997b）。（5）误差的空间分布和可视化问题。遥感分类数据中误差在空间上并不是随机分布的（Congalton，1988；1999）。根据不同的地面特征和传感器特性，遥感分类数据中的误差具有一定的空间分布结构。但在传统的基于误差矩阵的精度评价中，每一种类别对应一个精度测量值，这意味这每一类别内所有被分类像元具有相同的不确定性，这显然不符合事实。由于混合像元的存在，一般误差主要分布在类别之间的边缘区域（Congalton，1988；Edwards and Lowell，1996；Steele et al.，1998；Vieira and Mather，2000）。误差的空间分布不但有助于探测误差源，而且在以遥感分类结果为数据源的环境模型中误差的传播分析中非常重要（Lanter and Veregin，1992；Michele et al.，2001）。但是误差矩阵以及从误差矩阵中得到的精度测量不能提供任何关于误差空间分布的信息（Canters，1997；Morisete et al.，1999；Steele et al.，1998；Vaesen et al.，2000）。为了表达和探测遥感分类精度的空间分布结构，许多研究致力于分类不确定性的可视化（Fisher，1994；Vieira and Mather，2000；Maselli，Conese and Petkov，1994；Wel Van Der and Gorte，1998）。最大似然分类过程中的后验概率可以较好的刻划分类不确定性的空间变化分布（Canters，1997；Goodchild et al.，1992），而且便于可视化表达。但是，后验概率只能从最大似然分类方法中得到，这限制了它的应用。McIver and Friedl（2001）利用非参数机器学习方法估计像元尺度上土地覆被分类不确定性。另外，信息熵（Zhu，1997）、模糊推理方法（Foody，2000）以及地统计学方法等（deBruin，2000）也被用于提供误差的空间变化信息。二、基于模糊集理论的精度评价方法正如上文在探讨误差矩阵精度评价中参考数据的问题时所述，由于混合像元的存在，在实际中有时难以找到“纯”的属于某一类别的参考数据，从而使精度评价结果具有偏差。针对这种情况，Gopal and Woodcock（1994，2000）发展了用模糊集理论评价遥感分类专题图精度的方法。此方法将分类精度在语义上分为绝对错误，可理解但错误，可接受的，好的和完全正确的五个语义精度尺度。通过专家知识得到每个语义尺度的模糊隶属度，然后用模糊推理方法得到分类图像误差的频率，严重程度以及误差源等信息。模糊集理论评价方法提供了混合像元情况下的误差评价方法，并且可以提供误差的严重程度信息。然而，通过利用专家知识获取模糊隶属度的方法具有很大的主观性和随意性（Knight and Khorram，2000），不同的评价结果之间不便比较。而且，它只提供了参考数据中类别之间的混淆的信息，因此它的精度信息远不如Kappa统计丰富（Smits，1999）。同时，在实际应用中，建立模糊逻辑推理的规则并不是一件容易的工作（Congalton，1999）。另外，基于模糊集理论的精度评价方法仍然存在基于误差矩阵的分析中的采样问题以及误差的空间分布和可视化表达问题。三、其他分类不确定性评价方法除了基于误差矩阵和基于模糊集理论的遥感分类不确定性评价方法外，还有许多分析技术被用于分类精度评价。如Rosenfield（1981）提出的方差分析技术，Maxim（1983）的多变量伪贝叶斯估计技术，Richards（1996）的贝叶斯精度估计技术，基于成本的精度评价方法（Smits，1999），基于模糊相似性的精度测量（Gunther Jager and Ursula Benz，2000），最小精度值分析方法（Aronoff，1985），错分概率估计（Steele et al.，1998）以及后验概率估计（Canters，1997；Goodchild et al.，1992）等。其中后验概率估计因为能在像元尺度上反映分类不确定性的空间分布结构和变化，以及便于可视化表达的特点，在空间数据不确定性传播研究方兴未艾的今天，越来越受到人们的关注。但基于后验概率估计的评价方法一般只适用与基于贝叶斯分类的情况，如何对其他常用分类方法的结果进行像元尺度的不确定性评价，是本书要研究的内容之一。

1.算法1. 首先，用一个结构体数组来标记蛇的X位置和Y位置，还有每一节的方向。用一变量标识蛇的长度。2. 在蛇非转弯的移动时用定时器来自动移动，不管蛇是哪种形状，都只需在每次移动时先将各节向后移动（蛇尾舍弃，新的蛇尾由蛇尾的上一节代替）：如蛇本身为snake[0]到snake[3]，就是将snake[0]到snake[2]一起移动到snake[1]到snake[3]： 将 snake[2]的XY坐标赋值snake[3]的XY坐标 ，snake[1]的XY坐标 赋值给snake[2]的XY坐标 ，snake[0]的XY坐标 赋值给snake[1]的XY坐标 。再判断蛇头的方向，然后将蛇头顺着这个方向向前移动一格就是蛇头snake[0]的XY坐标 。而蛇除蛇头外各节的方向由函数SetDirection()来确定（明显此种情况，蛇头的方向不变），SetDirection()的思想是根据蛇的每一节的前一节的相对位置来确定本节的方向。(其实这个函数是多余的，真正用到的只有蛇头的方向)。3. 蛇在转弯时，也是各节一次向后移，蛇头的位置顺着转弯的方向移动，方向由转弯方向确定。4. 蛇在吃到食物时，长度加一，蛇头的位置变成食物的位置，方向不变。蛇的本身每节的XY位置都向后移。如蛇本身为snake[0]到snake[3]， 就是将snake[0]到snake[3]一起移动到snake[1]到snake[4]。5. 基于对话框的应用程序，响应按键消息需在PreTranslateMessage里，而不是像文档视图模式那样在OnKeyDown里响应。6. 每次蛇在转弯时只能有一种方向按键能响应，即要么左右转，要么上下转。蛇头方向向左或向右时，只能上下转；蛇头方向向上或向下时，只能左右转。7. 食物的位置由rand函数随机产生。2.添加如下函数和变量1 void HuaFangGe(int bianChang, int gridShumu); //如在400*400的方格里绘制20*20个格子，则bianChang = 400；gridShumu = 20; 2 void InitSnackSite(); //初始化蛇的位置 3 4 int snakeLength; //表示蛇的长度 5 int foodX; //食物的X位置 6 int foodY; //食物的Y位置 7 bool start; //标志是否开始 8 bool reStart; //标志是否重新开始 9 10 struct SNAKE 11 {12 int x; 13 int y;14 char direction; //某位置的方向为前一个位置相对于该位置的方向，由SetDirection()确定15 }snake[200];16 17 void DrawRed(int x, int y); //指定点0*0到20*20，画相应颜色，下同（红头绿身蓝尾）18 void DrawGreen(int x, int y);19 void DrawBlue(int x, int y);20 void DrawBlack(int x, int y); //根据SetFoodXY()所确定的foodX和foodY来画食物。21 22 void DrawSnakeFood(); //根据数组snakeSite数组的标识信息类绘制蛇的形状位置颜色。23 void SetFoodXY(); //随机绘制食物的XY位置24 25 bool leftRight; //确定是否能上下走（蛇本身在上下走，再按上下就无用了）26 bool upDown; //确定是否能左右走（蛇本身在左右走，再按左右就无用了）27 28 void MoveSite(); //蛇移动过程中，设置“除蛇头”外各节的x和y的位置，顺序前移。29 void SetDirection(); //蛇移动过程中，设置“除蛇头”外各节的方向30 31 void TurnLeft(); //当蛇左转时32 void TurnRight(); //当蛇右转时33 void GoUp(); //当蛇向上时34 void GoDown(); //当蛇向下时 可以参考这里：http://www.cnblogs.com/jncpp/archive/2012/07/24/2606908.html【原创】基于MFC的 贪吃蛇 小游戏的实现，附源码下载

一、后验概率矢量从基于贝叶斯理论的遥感分类过程中得到的后验概率矢量中可以衍生出一些分类不确定性的度量。基于贝叶斯理论的分类方法通过计算像元属于分类系统中每一类的后验概率来判断像元最终类别。一般取某像元的后验概率矢量中最大的一项所属的类别作为最终分类结果中该像元所属的类别。这种分类方法被称为“硬分类器”。由于这种方法只保留了具有最大后验概率的类别，而忽略了像元属于任何其他类别的概率，因此“损失了所有有用的不确定性信息”（Goodchild and Wang，1989；Trodd et al.，1989）。Goodchild等（1992）指出，遥感数据分类的不确定性可以通过概率矢量来表达。概率矢量一般通过最大似然分类方法得到。最大似然图像分类方法的原理如下：假设一影像中的光谱类别表示为：遥感信息的不确定性研究式中，M是总的类别个数。当判别位于x的某一像元的类别时，使用条件概率遥感信息的不确定性研究位置矢量x是一个多波段的光谱反射值的矢量，它将像元表达为多维光谱空间中的一个点。概率p（ωix）给出了在光谱空间中点x的像元属于类别ωi的概率。分类按以下规则进行：遥感信息的不确定性研究也就是说，当最大时，像元属于类别ωi。这是 Bayesian分类的一个特例。一般情况下，p（ωix）是未知的，但是在有足够的训练数据以及地面类别的先验知识的条件下，该条件概率可以估计得到。条件概率p（ωi x）和ωi）可以用贝叶斯定律表达：遥感信息的不确定性研究式中，p（xωi）表示x在类别ωi出现的概率；p（ωi）指类别ωi在整个图像中出现的概率；并且：遥感信息的不确定性研究在以上公式中，p（ωi）被称为先验概率，p（ωix）被称为后验概率。这时分类规则可以表示如下：遥感信息的不确定性研究这里由于p（x）与判别无关，被作为公共项删去。为便于计算，设：遥感信息的不确定性研究则判别函数表达为：遥感信息的不确定性研究这就是最大似然分类的决策规则。gi（x）被称为判别函数。在服从多元正态分布的假设下，判别函数改写为：遥感信息的不确定性研究式中，mi和Σi 分别表示类别ωi 中像元的均值和协方差矩阵，它们从训练数据中获得。式（4-7）为最大似然分类的标准的判别函数。Richards（1993）给出了详细的最大似然分类算法。从式（4-1）中可以得出，将像元 x 分为ωi 类别时，并非 100%肯定 x 属于ωi 类别，因此，这是一个具有不确定性的决策过程。为了描述在最大似然分类中引入的不确定性，可以使用分类过程本身所生成的概率矢量。根据式（4-2），在最大似然分类过程的本质问题是计算像元 x 属于类别ωi，i=1，…M 的条件概率。像元 x 属于某于每一类别的后验条件概率可以用一个概率矢量表达：遥感信息的不确定性研究概率矢量所表达的不确定性的意义可以用图4-1 形象地描述。图4-1 所示是一个两个类别的分类问题。在图中 x（b）被分类为I类，x（a）被分类为II类。但 x（a）被分为 II类的不确定性远大于 x（b）被分类为 I类的不确定性。因为 x（a）属于类 I和类 II的后验概率差别远小于 x（b）属于类 I和类 II的后验概率差别。图4-1 概率矢量的意义示意图将概率矢量中的零元素删除，并将其从大到小排序，则有如下形式的一个概率矢量（史文中，1998）：遥感信息的不确定性研究式（4-8）中 k 是式（4-9）中非零元素的个数，且有if i＜ j。式（4-8）和式（4-9）是对同一最大似然分类过程中生成的概率矢量的不同形式的表达。不同的表达形式便于从中获取不同的不确定性描述指标。二、不确定性测量从概率矢量中，可以衍生出许多分类不确定性的测量。在分类过程中，像元被分类为式（4-9）中概率矢量第一个元素所属的类别，既最大后验概率。最大后验概率本身可以作为分类不确定性的一个度量。最大后验概率越大，表示分类不确定性越小。此外，可以定义概率残差（probability residual）作为不确定性的度量。概率残差为概率矢量元素的和与概率矢量中最大概率隶属度之差，表达为：遥感信息的不确定性研究史文中（1998）在式（4-9）所表达的概率矢量基础上，定义了四个描述分类不确定性的参数。1.绝对不确定性绝对不确定性的定义如下：遥感信息的不确定性研究式（4-11）中 UA的取值范围为（0，+∞），该值越大，将 x 分为类别ωl1的不确定性越小。计算每一个像元的绝对不确定性后，就可以描述分类不确定性在整个图像上的分布。2.相对不确定性相对不确定性描述一个像元可能在ωli和ωlj之间的误分类。该参数定义为：遥感信息的不确定性研究UR（x，i，j）的取值范围为［0，1］。该值越大，像元x越容易在类别ωli和ωlj之间分开。3.混合像元程度混合像元程度用于度量一个像元为混合像元的程度。该参数定义为：遥感信息的不确定性研究式中p（x∈ωi）是像元属于类别ωi的概率。如果概率矢量中各元素的值接近，则M值较小，说明该像元有较大可能成为一个混合像元。4.证据不完整性在对一个像元进行分类时，有时不能肯定它属于哪一类，即分类证据不完整时，将它定义为“未分类类别”。证据不完整性（Θ）定义为：遥感信息的不确定性研究Θ的取值范围为［0，1］，该值越大，表示该像元分为“未分类类别”的可能性越大。需要注意的是，证据不完整性的值与分类过程中确定的最大后验概率的阈值有关。在分类过程中，一般确定一个最大后验概率阈值，当该阈值小于某一特定值时，表示没有足够证据表明该像元属于哪一类。因此设定不同的阈值可能导致不同的证据不完整性。除了以上四个不确定性度量，还可以从概率矢量中得出其他分类不确定性度量。最常用的是概率熵（entropy）。概率熵是一个信息论中的概念，它与一个统计变量不同测量值的不确定性有关，表达统计变量测量值不确定性的分布和范围。在概率熵的度量中，统计变量某一单个值的不确定性定义为反映这个值精度信息的信息内容（information content）。信息内容用比特（bits）表示。将遥感数据分类结果看作一个统计变量ω，像元分为类别ωi的不确定性可表示为：遥感信息的不确定性研究在分类时，一般像元的真实类别是未知的，因此判断一个像元所属类别所需要的信息量也是未知的。像元的概率熵可定义为反映像元所属类别所需信息的期望的信息内容。这样，熵的度量就用像元属于不同类别的后验概率加权的不确定性的和来表示：遥感信息的不确定性研究概率熵反映了要100%确定像元属于某一类别还所需要的信息量，也可以主观地理解为像元属于分类体系中各类别的后验概率的变异程度（Foody，1996）。当像元属于每一类别的后验概率平均分布时，这些概率矢量等于没有提供关于像元属于哪一类别的信息，因此这时分类所需的信息量最大，概率熵达到最大值；当最大后验概率为1时，该像元100%属于最大后验概率所指的类别，不再需要额外信息，这时概率熵值达到最小。用概率熵表达分类不确定性的最大优点在于它将整个概率矢量中所包含的信息总结为单一的值。为便于表达，Maselli 等（1994）提出了相对概率熵的概念：遥感信息的不确定性研究式中：HR（p）为相对概率熵；Hmax（p）为概率熵的最大值。另一个从概率矢量中得出的不确定性测量表达为（Idrisi，2001）：遥感信息的不确定性研究其中，max为概率矢量中的最大概率；sum为概率矢量中各元素的和；M为概率矢量中元素的个数，即类别数。这一不确定性度量是通过概率矢量中最大概率隶属度偏离平均概率隶属度的程度来表达，因此我们可以称其为相对最大概率离差（relative maximum probability deviation）。对遥感图像进行最大似然分类的过程中，如果不设概率阈值，将最大概率小于阈值的像元划分为“不确定类别”，则式（4-18）中 sum=1。这时相对最大概率离差与概率残差所表达不确定性信息完全相同。因为，当 sum=1 时，式（4-18）可以表达为：遥感信息的不确定性研究式中：M 为类别数；max 为概率矢量中的最大概率，相当于式（4-9）中的p；ΔP 为式（4-10）所表达的概率残差。从式（4-19）可以看出，相对最大概率离差相当于概率残差和一常数的乘积。类别数越多，常数越接近于1，概率残差和相对最大概率离差越接近。无论类别数多大，概率残差和相对最大概率离差所反映的绝对不确定性的空间分布结构不会有任何差别，因此可以认为相对最大概率离差和概率残差在反映绝对不确定性方面是等价的。以上不确定性测量从不同方面表达了分类结果的不确定性，各有其优点和缺点。概率残差、绝对不确定性以及相对最大概率离差所表达的意义相近。这三个不确定性度量的优点是突出了最大概率。最大概率本身在很大程度上反映了像元最终被赋予该类别时的绝对意义上的可靠性，意义直观明确。其缺点是没有考虑概率矢量中各元素之间的相对关系，没有充分利用概率矢量包含的不确定性的信息。许多情况下，我们关心最大概率和第二大概率之间的相对差别以及所有概率之间的相对差别。例如，在一个具有三个类别的分类问题中，概率矢量[0.5，0.3，0.2]和[0.5，0.4，0.1]所反映的分类不确定性是不同的，前者的分类不确定性要小于后者，但反映在概率残差和绝对不确定性测量中，两个概率矢量所反映的不确定性没有任何区别。绝对不确定性的另一个缺陷是其范围在（0，+∞）之间，由于最大值和最小值之间太大，甚至可能出现无穷大的值，因此不便于以灰度图像表达。相对不确定性用于比较一个像元在每两个类别之间可能的误分类。相对不确定性充分利用了概率矢量中所有元素的信息，可以认为是对绝对不确定性的一个补充。但是由于要计算像元属于每两类之间的后验概率差，因此最终结果要用许多数来表达。例如，对于一个5类的分类问题，需要计算出10个相对不确定性，而对于一个10类的分类问题，需要计算出45个相对不确定性！不确定性M用于度量像元为混合像元的程度，当不同像元的概率矢量中最大概率差别较大时，M能够反映像元为混合像元程度的差别；但如果两个概率矢量中最大概率相同时，这一度量对概率矢量的差别不敏感。仍然以［0.6，0.4，0.0］和［0.6，0.2，0.2］两个概率矢量为例，从两个概率矢量所计算的M值都为1.33，没有差别。证据不完整性的值与分类过程中确定的最大后验概率的阈值有关。在分类过程中，一般确定一个最大后验概率阈值，当该阈值小于某一特定值时，表示没有足够证据表明该像元属于哪一类。因此设定不同的阈值可能导致不同的证据不完整性。概率熵是一个广泛应用的不确定性度量。概率熵的计算中考虑了整个概率矢量中的所有元素，因此包含了整个概率矢量的信息。由于概率熵反映的是概率矢量中个元素之间变异程度（Maselli，1994）或离差（dispersion）（Zhu，1997），因此表达了像元在各类别之间的相对可分性。从这个意义上，概率熵本身包含了相对不确定性和混合像元程度的信息。用概率熵表达分类不确定性的最大优点在于它将整个概率矢量中所包含的信息总结为单一的值。概率熵的计算结果本身对像元最终赋予哪个类别并不敏感（Zhu，1997）。但在分类过程中，最终的判别决策是赋予像元具有最高概率隶属度的类别，概率熵实际上同时考虑了最大概率与其他概率的差别以及其他概率之间的相似性，含有最多的不确定性的信息。因此概率熵被认为是一个很好的表达分类不确定性的度量（Foody，1992；Maselli，1994；Zhu，1997）。综合以上讨论，概率残差、相对最大概率离差以及绝对不确定性实质都是反映分类结果的绝对意义上的不确定性，没有充分利用概率矢量中元素之间的相对关系所反映的不确定性信息。若将史文中（1998）提出的四个不确定性度量作为一个整体评价，它们充分利用概率矢量中信息，共同完整地描述了分类的不确定性，但是需要计算许多不确定性指标。但是概率熵仅用一个指标就可充分反映了整个概率矢量中的不确定性信息。虽然概率熵的计算本身隐含了最大概率的作用，但由于熵值没有明确表现最大概率隶属度在表达绝对不确定性中的意义，因此反映的主要是相对不确定性和混合像元程度所表达的不确定。我们认为，利用概率残差（或最大概率离差）和概率熵两个指标，就能够明确完整地表达概率矢量中的不确定性信息。下面以多光谱遥感数据进行土地覆被分类为例，探讨像元尺度上的分类不确定性表达和评价。图4-2是美国 Lanier湖附近的 Landsat TM遥感数据的标准假彩色合成图像（Red∶4，Green∶3，Blue∶2）。图像中的土地覆被类型包括：农田、裸地、草地、针叶林、阔叶林、水体以及城镇和开发用地。由于图像中右上部有少许云存在，并在地面形成阴影，因此我们将云和阴影分别作为一个类别进行分类。分类方法采用最大似然监督分类方法。在分类中不设概率阈值，即没有“未分类像元”，将所有像元都分类到定义的类别中。与一般遥感图像处理软件中的分类过程不同，我们在分类过程中保存像元属于每一类别的后验概率，形成式（4-8）所表达的概率矢量。将像元属于每个类别的概率从大到小排序，就生成由最大概率、次大概率等等组成的概率矢量，即式（4-9）所表达的概率矢量。图4-3是 TM图像最大似然分类结果。图4-2 Lanier湖区 TM假彩色合成图像图4-4和图4-5分别是表示绝对不确定性的概率残差和相对最大概率离差。正如上文所分析，概率残差和相对最大概率离差表达的绝对不确定性的空间分布结构完全相同。绝对不确定性大于 0.5 的像元主要分布在城镇和开发用地（道路）和裸地，部分草地和农地及湖泊水体边缘的像元中，这是由城镇和开发用地与裸地之间、草地与农地之间的光谱相似性决定的。次一级的绝对不确定性（0.3～0.5）主要发生在分为针叶林和阔叶林的像元，以及图像上部的水体中。这是由针叶和阔叶林之间过渡的混合林，以及图像上部水体的光谱特征和阴影相似而造成的不确定性。大面积的水体、阔叶林和城镇内部的像元绝对不确定性很小，一般小于0.1。总体上，从类别之间的边缘向类别中心，绝对不确定性呈逐渐递减的规律。图4-3 Lanier湖区土地覆被最大似然分类图图4-4 概率残差表达的最大似然分类绝对不确定性图4-6和图4-7分别为最大似然分类的概率熵和相对概率熵。图中概率熵较大的像元主要分布在水体的边缘，云的阴影以及针叶和阔叶林的边缘，说明这些区域像元分类的不确定性较大。由于概率熵表达的是概率矢量中各元素分布的均匀程度，因此上述概率熵较大的边缘地区的像元具有较高的混合像元程度或类别间误分类的程度较高。图4-5 相对最大概率离差表达的最大似然分类结果的绝对不确定性图4-6 最大似然分类结果的概率熵对照绝对不确定性和概率熵所反映的相对不确定性，可以看出这两个不确定性指标的空间分布结构既有一致性，又有互补性。一致性表现在两个不确定性指标中，大的不确定性都主要分布在类别边缘区域，而小的不确定性主要在个类别内部，但概率熵反映的这种结构更明显。同时，这两个指标也有互补性。例如，在概率残差和相对最大概率离差中图像上部部分水体呈现较大的绝对不确定性，但在概率熵的图像中却没有表现；相反，在概率熵中云的阴影具有很大的不确定性，但在概率残差和相对最大概率离差中却没有表现。从原图像得知，概率残差中水体中部分像元的不确定性和概率熵中阴影的不确定性都是因为水体和阴影之间光谱特征相似而造成的，但只有将两种不确定性结合，才能真实全面地反映出不确定性的分布，为探索其成因提供线索。图4-7 最大似然分类的相对概率熵三、概率矢量的扩展基于后验概率的不确定性测量，只能通过最大似然分类过程得到。对于最大似然分类方法来说，高精度的分类结果依赖于类别的光谱特征服从正态分布以及每个光谱类别的均值和协方差矩阵的精确估计。而光谱类别均值和协方差矩阵的精确估计则依赖于每一类别足够的训练数据。如果这些条件不满足，对协方差矩阵不准确的估计会导致很大的分类误差（Richards，1993）。当每一类别的训练样本有限时，更有效的分类方法是在分类过程中只用光谱类别的均值而不计算协方差矩阵。因为在训练样本有限时，对均值的估计比对协方差矩阵的估计精确。最小距离分类器（minimum distance classifier）就属于这种分类器。在最小距离分类器中，假设mi，i=1，…M是训练样本计算的M个类别的光谱均值；x是待分类像元的位置。则像元x的光谱值到各类别光谱均值的欧氏距离定义为：遥感信息的不确定性研究分类的判别函数表示为：遥感信息的不确定性研究由于x·x是公共项，可以在判别函数中删除。设gi（x）=2mi·x-mi·mi，则判别函数表达为：遥感信息的不确定性研究另一个常用的距离分类器是马氏距离分类器（Mahalanobis distance classifi-er）。在式（4-7）所表达的最大似然分类的判别函数中，假设各类别的先验概率相等时，判别函数可以变为：遥感信息的不确定性研究如果假设每一类别的协方差矩阵相等，那么式（4-23）中等号右边的第一项可以作为公共项删除。这时式（4-23）变为：遥感信息的不确定性研究式（4-24）是一个马氏距离的表达式。马氏距离分类器的判别函数表达为遥感信息的不确定性研究和最大似然分类的决策规则类似，最大似然分类根据像元属于每一个类别的后验概率来确定像元分为哪一类别，而距离分类器根据像元属于每一个类别的光谱距离确定像元分为哪一个类别。因此，距离分类器中像元属于每一个类别的光谱距离可以生成一个距离矢量：遥感信息的不确定性研究很显然，就某一个像元来说，如果它到几个类别的光谱特征距离很接近，那么这个像元分类的不确定性就很大。因此，距离矢量本身也含有图像分类的不确定性的信息。但是，距离矢量所代表的意义与概率矢量所代表的意义有所不同。概率矢量表示像元属于每一类别的条件概率，而距离矢量代表的是像元到每一类别光谱均值的光谱距离。由于不同地物光谱反射的差异很大，每个像元的距离矢量中元素值的变化范围不同，因此通过直接地比较不同像元之间的距离矢量来探索分类不确定性的空间结构是不合适的。我们可以用一个单波段最小距离分类的例子来说明。假设一个三类别的分类问题，从训练数据中计算的各类别的光谱均值矢量为［30，60，90］。假设有像元a的光谱值为70，而像元b的光谱值为100，那么这两个像元分类的距离矢量可以表达为［40，10，20］和［70，50，10］。显然，我们不能套用概率矢量中的分析方法，因为这两个距离矢量中最小元素值相等而认为这两个像元分类的绝对不确定性相等。因此，有必要将距离矢量中各元素值转换到［0，1］范围，使转换后的距离矢量中各元素的相对关系不变，但满足概率论的三个公理（Xu and Krzyzak，1992）。转换关系可以由如下公式表示：遥感信息的不确定性研究将距离矢量经过式（4-27）转换后，距离矢量中的最小距离对应于转换后“概率矢量”的最大“概率”。以上面的例子为例，像元a的转换后的“概率矢量”为[0.571，0.143，0.286]，而像元 b 转换后的“概率矢量”为[0.534，0.333，0.1333]。可见后者绝对不确定性大于前者。将距离矢量用式（4-27）转换到[0，1]范围内，就可以用概率矢量同样的方法探索不确定性的空间变化。但是转换得到的“概率矢量”中的元素并不是真正的概率，但它反映了将像元以到各类别平均特征矢量的距离分类到各类别时的不确定性。因此，可以预见，如果像元的光谱特征矢量到几个类别的光谱特征矢量相近时，该像元分类的不确定性较大。图4-8 和图4-9 分别是美国 Lanier湖区土地覆被最小距离分类的距离矢量和经式（4-27）转换为“概率矢量”后计算的“概率残差”和“相对概率熵”。从图中可以看出，由于最小距离分类的特点，光谱特征相近的类别，如城镇和开发用地、云和裸地，其像元分类的不确定性很大，而水体由于和其他类别光谱差异较大，表现出较小的不确定性。图4-8 最小距离分类的绝对不确定性图4-9 最小距离分类的相对概率熵同样地，从各种模糊分类方法中也可以得到类似与概率矢量的一个模糊隶属度矢量。模糊分类方法主要用于混合像元情况下的遥感数据分类问题。模糊分类方法有许多种，包括模糊C-均值方法（Schowengerdt，1997）和模糊监督分类方法（Wang，1990），混合像元模型（Foody and Cox，1994；Settle and Drake，1993）以及各种人工神经网络方法等（Kanellopoulos et al.，1992；Paola and Schowengerdt，1995）。模糊分类方法通过模糊推理，最终赋予像元属于每一类别的模糊隶属度（fuzzy membership）。因此，像元属于每个类别的隶属度可以生成一个模糊隶属度矢量：遥感信息的不确定性研究模糊隶属度矢量中同样可以衍生出概率矢量中衍生出的各种不确定性参数。Zhu（1997）用模糊分类方法对进行土壤类型分类，由模糊隶属度计算的“熵”评价分类不确定性。

常用的遥感数据的专题分类方法有多种，从分类判别决策方法的角度可以分为统计分类器、神经网络分类器、专家系统分类器等；从是否需要训练数据方面，又可以分为监督分类器和非监督分类器。一、统计分类方法统计分类方法分为非监督分类方法和监督分类方法。非监督分类方法不需要通过选取已知类别的像元进行分类器训练，而监督分类方法则需要选取一定数量的已知类别的像元对分类器进行训练，以估计分类器中的参数。非监督分类方法不需要任何先验知识，也不会因训练样本选取而引入认为误差，但非监督分类得到的自然类别常常和研究感兴趣的类别不匹配。相应地，监督分类一般需要预先定义分类类别，训练数据的选取可能会缺少代表性，但也可能在训练过程中发现严重的分类错误。1.非监督分类器非监督分类方法一般为聚类算法。最常用的聚类非监督分类方法是 K-均值（K-Means Algorithm）聚类方法（Duda and Hart，1973）和迭代自组织数据分析算法（ISODATA）。其算法描述可见于一般的统计模式识别文献中。一般通过简单的聚类方法得到的分类结果精度较低，因此很少单独使用聚类方法进行遥感数据专题分类。但是，通过对遥感数据进行聚类分析，可以初步了解各类别的分布，获取最大似然监督分类中各类别的先验概率。聚类分析最终的类别的均值矢量和协方差矩阵可以用于最大似然分类过程（Schowengerdt，1997）。2.监督分类器监督分类器是遥感数据专题分类中最常用的一种分类器。和非监督分类器相比，监督分类器需要选取一定数量的训练数据对分类器进行训练，估计分类器中的关键参数，然后用训练后的分类器将像元划分到各类别。监督分类过程一般包括定义分类类别、选择训练数据、训练分类器和最终像元分类四个步骤（Richards，1997）。每一步都对最终分类的不确定性有显著影响。监督分类器又分为参数分类器和非参数分类器两种。参数分类器要求待分类数据满足一定的概率分布，而非参数分类器对数据的概率分布没有要求。遥感数据分类中常用的分类器有最大似然分类器、最小距离分类器、马氏距离分类器、K-最近邻分类器（K-Nearest neighborhood classifier，K-NN）以及平行六面体分类器（parallelepiped classifier）。最大似然、最小距离和马氏距离分类器在第三章已经详细介绍。这里简要介绍 K-NN 分类器和平行六面体分类器。K-NN分类器是一种非参数分类器。该分类器的决策规则是：将像元划分到在特征空间中与其特征矢量最近的训练数据特征矢量所代表的类别（Schowengerdt，1997）。当分类器中 K=1时，称为1-NN分类器，这时以离待分类像元最近的训练数据的类别作为该像元的类别；当 K ＞1 时，以待分类像元的 K 个最近的训练数据中像元数量最多的类别作为该像元的类别，也可以计算待分类像元与其 K 个近邻像元特征矢量的欧氏距离的倒数作为权重，以权重值最大的训练数据的类别作为待分类像元的类别。Hardin，（1994）对 K-NN分类器进行了深入的讨论。平行六面体分类方法是一个简单的非参数分类算法。该方法通过计算训练数据各波段直方图的上限和下限确定各类别像元亮度值的范围。对每一类别来说，其每个波段的上下限一起就形成了一个多维的盒子（box）或平行六面体（parallelepiped）。因此 M 个类别就有M 个平行六面体。当待分类像元的亮度值落在某一类别的平行六面体内时，该像元就被划分为该平行六面体代表的类别。平行六面体分类器可以用图5-1中两波段的遥感数据分类问题来表示。图中的椭圆表示从训练数据估计的各类别亮度值分布，矩形表示各类别的亮度值范围。像元的亮度落在哪个类别的亮度范围内，就被划分为哪个类别。图5-1 平行六面体分类方法示意图3.统计分类器的评价各种统计分类器在遥感数据分类中的表现各不相同，这既与分类算法有关，又与数据的统计分布特征、训练样本的选取等因素有关。非监督聚类算法对分类数据的统计特征没有要求，但由于非监督分类方法没有考虑任何先验知识，一般分类精度比较低。更多情况下，聚类分析被作为非监督分类前的一个探索性分析，用于了解分类数据中各类别的分布和统计特征，为监督分类中类别定义、训练数据的选取以及最终的分类过程提供先验知识。在实际应用中，一般用监督分类方法进行遥感数据分类。最大似然分类方法是遥感数据分类中最常用的分类方法。最大似然分类属于参数分类方法。在有足够多的训练样本、一定的类别先验概率分布的知识，且数据接近正态分布的条件下，最大似然分类被认为是分类精度最高的分类方法。但是当训练数据较少时，均值和协方差参数估计的偏差会严重影响分类精度。Swain and Davis（1978）认为，在N维光谱空间的最大似然分类中，每一类别的训练数据样本至少应该达到10×N个，在可能的条件下，最好能达到100×N以上。而且，在许多情况下，遥感数据的统计分布不满足正态分布的假设，也难以确定各类别的先验概率。最小距离分类器可以认为是在不考虑协方差矩阵时的最大似然分类方法。当训练样本较少时，对均值的估计精度一般要高于对协方差矩阵的估计。因此，在有限的训练样本条件下，可以只估计训练样本的均值而不计算协方差矩阵。这样最大似然算法就退化为最小距离算法。由于没有考虑数据的协方差，类别的概率分布是对称的，而且各类别的光谱特征分布的方差被认为是相等的。很显然，当有足够训练样本保证协方差矩阵的精确估计时，最大似然分类结果精度要高于最小距离精度。然而，在训练数据较少时，最小距离分类精度可能比最大似然分类精度高（Richards，1993）。而且最小距离算法对数据概率分布特征没有要求。马氏距离分类器可以认为是在各类别的协方差矩阵相等时的最大似然分类。由于假定各类别的协方差矩阵相等，和最大似然方法相比，它丢失了各类别之间协方差矩阵的差异的信息，但和最小距离法相比较，它通过协方差矩阵保持了一定的方向灵敏性（Richards，1993）。因此，马氏距离分类器可以认为是介于最大似然和最小距离分类器之间的一种分类器。与最大似然分类一样，马氏距离分类器要求数据服从正态分布。K-NN分类器的一个主要问题是需要很大的训练数据集以保证分类算法收敛（Devijver and Kittler，1982）。K-NN分类器的另一个问题是，训练样本选取的误差对分类结果有很大的影响（Cortijo and Blanca，1997）。同时，K-NN分类器的计算复杂性随着最近邻范围的扩大而增加。但由于 K-NN分类器考虑了像元邻域上的空间关系，和其他光谱分类器相比，分类结果中“椒盐现象”较少。平行六面体分类方法的优点在于简单，运算速度快，且不依赖于任何概率分布要求。它的缺陷在于：首先，落在所有类别亮度值范围之外的像元只能被分类为未知类别；其次，落在各类别亮度范围重叠区域内的像元难以区分其类别（如图5-1所示）。各种统计分类方法的特点可以总结为表5-1。二、神经网络分类器神经网络用于遥感数据分类的最大优势在于它平等地对待多源输入数据的能力，即使这些输入数据具有完全不同的统计分布，但是由于神经网络内部各层大量的神经元之间连接的权重是不透明的，因此用户难以控制（Austin，Harding and Kanellopoulos et al.，1997）。神经网络遥感数据分类被认为是遥感数据分类的热点研究领域之一（Wilkinson，1996；Kimes，1998）。神经网络分类器也可分为监督分类器和非监督分类器两种。由于神经网络分类器对分类数据的统计分布没有任何要求，因此神经网络分类器属于非参数分类器。遥感数据分类中最常用的神经网络是多层感知器模型（multi-layer percep-tron，MLP）。该模型的网络结构如图5-2所示。该网络包括三层：输入层、隐层和输出层。输入层主要作为输入数据和神经网络输入界面，其本身没有处理功能；隐层和输出层的处理能力包含在各个结点中。输入的结构一般为待分类数据的特征矢量，一般情况下，为训练像元的多光谱矢量，每个结点代表一个光谱波段。当然，输入结点也可以为像元的空间上下文信息（如纹理）等，或多时段的光谱矢量（Paola and Schowengerdt，1995）。表5-1 各种统计分类器比较图5-2 多层感知器神经网络结构对于隐层和输出层的结点来说，其处理过程是一个激励函数（activation function）。假设激励函数为f（S），对隐层结点来说，有：遥感信息的不确定性研究其中，pi为隐层结点的输入；hj为隐层结点的输出；w为联接各层神经之间的权重。对输出层来说，有如下关系：遥感信息的不确定性研究其中，hj为输出层的输入；ok为输出层的输出。激励函数一般表达为：遥感信息的不确定性研究确定了网络结构后，就要对网络进行训练，使网络具有根据新的输入数据预测输出结果的能力。最常用的是后向传播训练算法（Back-Propagation）。这一算法将训练数据从输入层进入网络，随机产生各结点连接权重，按式（5-1）（5-2）和（5-3）中的公式进行计算，将网络输出与预期的结果（训练数据的类别）相比较并计算误差。这个误差被后向传播的网络并用于调整结点间的连接权重。调整连接权重的方法一般为delta规则（Rumelhart，et al.，1986）：遥感信息的不确定性研究其中，η为学习率（learning rate）；δk为误差变化率；α为动量参数。将这样的数据的前向和误差后向传播过程不断迭代，直到网络误差减小到预设的水平，网络训练结束。这时就可以将待分类数据输入神经网络进行分类。除了多层感知器神经网络模型，其他结构的网络模型也被用于遥感数据分类。例如，Kohonen自组织网络被广泛用于遥感数据的非监督聚类分析（Yoshida et al.，1994；Schaale et al.，1995）；自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory）网络（Silva，S and Caetano，M.1997）、模糊ART图（Fuzzy ART Maps）（Fischer，M.M and Gopal，S，1997）、径向基函数（骆剑承，1999）等也被用于遥感数据分类。许多因素影响神经网络的遥感数据分类精度。Foody and Arora（1997）认为神经网络结构、遥感数据的维数以及训练数据的大小是影响神经网络分类的重要因素。神经网络结构，特别是网络的层数和各层神经元的数量是神经网络设计最关键的问题。网络结构不但影响分类精度，而且对网络训练时间有直接影响（Kavzoglu and Mather，1999）。对用于遥感数据分类的神经网络来说，由于输入层和输出层的神经元数目分别由遥感数据的特征维数和总的类别数决定的，因此网络结构的设计主要解决隐层的数目和隐层的神经元数目。一般过于复杂的网络结构在刻画训练数据方面较好，但分类精度较低，即“过度拟合”现象（over-fit）。而过于简单的网络结构由于不能很好的学习训练数据中的模式，因此分类精度低。网络结构一般是通过实验的方法来确定。Hirose等（1991）提出了一种方法。该方法从一个小的网络结构开始训练，每次网络训练陷入局部最优时，增加一个隐层神经元，然后再训练，如此反复，直到网络训练收敛。这种方法可能导致网络结构过于复杂。一种解决办法是每当认为网络收敛时，减去最近一次加入的神经元，直到网络不再收敛，那么最后一次收敛的网络被认为是最优结构。这种方法的缺点是非常耗时。“剪枝法”（pruning）是另一种确定神经网络结构的方法。和Hirose等（1991）的方法不同，“剪枝法”从一个很大的网络结构开始，然后逐步去掉认为多余的神经元（Sietsma and Dow，1988）。从一个大的网络开始的优点是，网络学习速度快，对初始条件和学习参数不敏感。“剪枝”过程不断重复，直到网络不再收敛时，最后一次收敛的网络被认为最优（Castellano，Fanelli and Pelillo，1997）。神经网络训练需要训练数据样本的多少随不同的网络结构、类别的多少等因素变化。但是，基本要求是训练数据能够充分描述代表性的类别。Foody等（1995）认为训练数据的大小对遥感分类精度有显著影响，但和统计分类器相比，神经网络的训练数据可以比较少。分类变量的数据维对分类精度的影响是遥感数据分类中的普遍问题。许多研究表明，一般类别之间的可分性和最终的分类精度会随着数据维数的增大而增高，达到某一点后，分类精度会随数据维的继续增大而降低（Shahshahani and Landgrebe，1994）。这就是有名的Hughes 现象。一般需要通过特征选择去掉信息相关性高的波段或通过主成分分析方法去掉冗余信息。分类数据的维数对神经网络分类的精度同样有明显影响（Battiti，1994），但Hughes 现象没有传统统计分类器中严重（Foody and Arora，1997）。Kanellopoulos（1997）通过长期的实践认为一个有效的ANN模型应考虑以下几点：合适的神经网络结构、优化学习算法、输入数据的预处理、避免振荡、采用混合分类方法。其中混合模型包括多种ANN模型的混合、ANN与传统分类器的混合、ANN与知识处理器的混合等。三、其他分类器除了上述统计分类器和神经网络分类器，还有多种分类器被用于遥感图像分类。例如模糊分类器，它是针对地面类别变化连续而没有明显边界情况下的一种分类器。它通过模糊推理机制确定像元属于每一个类别的模糊隶属度。一般的模糊分类器有模糊C均值聚类法、监督模糊分类方法（Wang，1990）、混合像元模型（Foody and Cox，1994；Settle and Drake，1993）以及各种人工神经网络方法等（Kanellopoulos et al.，1992；Paola and Schowengerdt，1995）。由于模糊分类的结果是像元属于每个类别的模糊隶属度，因此也称其为“软分类器”，而将传统的分类方法称为“硬分类器”。另一类是上下文分类器（contextual classifier），它是一种综合考虑图像光谱和空间特征的分类器。一般的光谱分类器只是考虑像元的光谱特征。但是，在遥感图像中，相邻的像元之间一般具有空间自相关性。空间自相关程度强的像元一般更可能属于同一个类别。同时考虑像元的光谱特征和空间特征可以提高图像分类精度，并可以减少分类结果中的“椒盐现象”。当类别之间的光谱空间具有重叠时，这种现象会更明显（Cortijo et al.，1995）。这种“椒盐现象”可以通过分类的后处理滤波消除，也可以通过在分类过程中加入代表像元邻域关系的信息解决。在分类过程中可以通过不同方式加入上下文信息。一是在分类特征中加入图像纹理信息；另一种是图像分割技术，包括区域增长/合并常用算法（Ketting and Landgrebe，1976）、边缘检测方法、马尔可夫随机场方法。Rignot and Chellappa（1992）用马尔可夫随机场方法进行SAR图像分类，取得了很好的效果，Paul Smits（1997）提出了保持边缘细节的马尔可夫随机场方法，并用于SAR图像的分类；Crawford（1998）将层次分类方法和马尔可夫随机场方法结合进行SAR图像分类，得到了更高的精度；Cortijo（1997）用非参数光谱分类对遥感图像分类，然后用ICM算法对初始分类进行上下文校正。

《getting over it》没有下载，需要在Steam平台上下载体验。这款在众多游戏主播中炙手可热的游戏叫《Getting Over It with Bennett Foddy》（和贝内特·福迪一起攻陷难关），在玩家中，也被称为《掘地求升》。目前可以在Steam平台上下载体验。而《Getting Over It》的游戏玩法是：玩家操控陶缸里的半裸男子，利用物理机制，在游戏中攀登由石块、房子、阶梯组成的关卡。一旦失足跌落，只能重头再来。Bennett Foody独立完成了《Getting Over It》这款游戏，据开发者在媒体采访中透露，游戏中的大部分3D建模及音乐，是从互联网获取的免费素材。在开发过程中，《Getting Over It》游戏体验之难让Bennett Foody周边的朋友纷纷摇头拒绝体验。Personal、Frustrating、Weird（自我、挫败、怪诞）这3个关键词是Bennett自己对《Getting Over It》的评价和直观印象。毕竟连开发者自己都说了，“我做这个游戏就是为了折磨某些人”。

　　导演 Director：　　克里斯·哥伦布 Chris Columbus　　编剧 Writer：　　约翰·休斯 John Hughes ....(characters)　　约翰·休斯 John Hughes ....(written by)　　演员 Actor：　　麦考利·卡尔金 Macaulay Culkin ....Kevin McCallister　　乔·佩西 Joe Pesci ....Harry Lime　　丹尼尔·斯特恩 Daniel Stern ....Marv Merchants　　凯瑟琳·欧·哈拉 Catherine O"Hara ....Kate McCallister　　约翰·赫德 John Heard ....Peter McCallister　　Devin Ratray ....Buzz McCallister　　Hillary Wolf ....Megan McCallister　　Maureen Elisabeth Shay ....Linnie McCallister　　Michael C. Maronna ....Jeff McCallister　　Gerry Bamman ....Uncle Frank McCallister　　Terrie Snell ....Aunt Leslie McCallister　　Jedidiah Cohen ....Rod McCallister　　Senta Moses ....Tracy McCallister　　Daiana Campeanu ....Sondra McCallister　　基南·卡尔金 Kieran Culkin ....Fuller McCallister　　Anna Slotky ....Brooke McCallister　　蒂姆·克里 Tim Curry ....Mr. Hector, Hotel Concierge　　布兰达·弗里克 Brenda Fricker ....Central Park Pigeon Woman　　Eddie Bracken ....Mr. E.F. Duncan, Owner Duncan"s Toy Chest　　丹娜·爱薇 Dana Ivey ....Mrs. Stone, Desk Check-In Clerk　　罗伯·施奈德 Rob Schneider ....Cedrick, Hotel Luggage & Bell Man　　Leigh Zimmerman ....Fashion Model　　Ralph Foody ....Gangster Johnny on TV　　Clare Hoak ....Girl Gangster on TV　　Monica Devereux ....Hotel Operator　　Bob Eubanks ....Ding-Dang-Dong Host　　Rip Taylor ....Celeb #1　　Jaye P. Morgan ....Celeb #2　　Jimmie Walker ....Celeb #3　　Patricia Devereux ....Contestant #1　　Aimee Devereux ....Contestant #2　　A.M. Columbus ....Skycap O"Hare #1　　Joe Liss ....Skycap O"Hare #2　　Teri McEvoy ....Agent #3 - NY Gate/O"Hare　　艾丽·西蒂 Ally Sheedy ....NY Ticket Agent　　Harry Hutchinson ....Ticket Taker　　Clarke Devereux ....Ticket Taker/Evidence Specialist (as Clarke P. Devereux)　　Sandra Macat ....Flight Attendant　　Venessia Valentino ....Flight Attendant　　Andre Lachaumette ....French Man on Airplane　　Rick Shafer ....Peter Look-Alike　　Rod Sell ....Officer Bennett　　Ron Canada ....Times Square Cop　　Cedric Young ....Cop in Central Park　　William Dambra ....Arresting Cop in Central Park #1　　马克·莫蒂尼 Mark Morettini ....Arresting Cop in Central Park #2　　Fred Krause ....Officer Cliff　　James Cole ....Security Guard　　Warren Rice ....Doorman　　Thomas Civitano ....Plaza Marketing Director　　Daniel Dassin ....Waiter　　Donna Black ....Health Club Woman　　Abdoulaye NGom ....Bead Necklace Vendor (as Abdoulaye N"Gom)　　Peter Pantaleo ....Airport Van Driver　　Michael Hansen ....Airport Van Driver　　Michael Goldfinger ....Limo Driver　　Mario Todisco ....Cab Driver　　Anthony Cannata ....Sergeant in Toy Store　　Eleanor Columbus ....Little Girl in Toy Store　　Karen Giordano ....Streetwalker #1　　Fran McGee ....Streetwalker #2　　Leonard Tepper ....Sleeping Man　　Kevin Thomas ....Geeky Kid　　Dan Buckman ....Central Park Ice Skater (uncredited)　　克里斯·哥伦布 Chris Columbus ....Man in Toy Store (uncredited)　　Jonathon Gentry ....Choir Boy (uncredited)　　Eden Riegel ....Choir member (uncredited)　　唐纳德·特朗普 Donald Trump ....Himself (uncredited)　　制作人 Produced by：　　Duncan Henderson ....executive producer　　约翰·休斯 John Hughes ....producer　　Mark Radcliffe ....executive producer　　Richard Vane ....executive producer

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灵活性和效率往往是成对出现的，性能因素自然也是限制服务粒度不能太大或者太小的约束之一。Dan Foody曾在他的weblog里建议Webservice的每一个operation执行应该在5ms到5s之间完成，小于5ms或者 大于5s就意味着服务粒度要么太小，要么太大。我在这里倒不想评价这个量化的指标有多大指导意义，而是借此希望引起大家的思考，并不是服务粒度越小或者越大，系统性能就会一定越好。一个服务本身的复杂度以及业务到服务映射的复杂度（即实现一个业务活动所需的服务调用次数）是影响SOA性能的两个主要方面。服务颗粒度越大，意味着包含的功能越多，业务逻辑越复杂，网络延迟就会增加，对客户端响应变慢。而服务颗粒度越小，也就意味着包含的功能越简单，虽然单个服务执行效率很高，但从业务意义上，完成一项业务任务所需的服务调用次数越多，来回请求响应次数增加。一般来说，服务都是远程调用的，这种来回请求响应的次数增加意味着显著的性能开销。因此，为了保证服务的性能可控，一方面需要限制服务包含的功能范围和复杂度，也就是说服务粒度不能太粗；另一方面需要限制服务调用的次数和复杂度，也就是说服务粒度不能太细。我想这才是前面提到的5ms和5s背后真正的原因。很显然，二者的着眼点是背离的，为了符合性能的需求，需要在二者之间折中妥协。除以上几点之外，还存在其它可能影响服务颗粒度决策的因素，比如服务类别和使用范围等等。如果服务使用的范围有限，如仅仅在Intra-Application范畴，则可以选择相对较细粒度的服务接口，为服务请求者提供更多的灵活性；随着范围扩大，服务大小也应随之扩大，如Multi-Enterprise的范畴，则要求服务尽可能提供粗粒度的、较稳定的接口，保证服务请求者以一致的方式使用系统中所暴露出的服务。最后，需要记住的一点是，服务的颗粒度在其生命周期内不是一成不变的，它是随着业务的调整变化，以及服务的迭代发展过程，不断演化精炼、甚至重构的。

服务颗粒度 什么是服务的颗粒度？一般的说法，服务颗粒度（service granularity）就是指一个服务包含的功能大小。举个例子，对于电信九七系统中的营业受理来说，提交客户订单就是一个典型的粗粒度的服务，而实现这个提交订单服务的一系列内部操作，比如说创建客户资料，生成客户订单，记录产品属性，更新帐务关系等等就可能成为一系列细粒度的服务。细粒度的服务（fine-grained）提供相对较小的功能单元，或交换少量的数据。完成复杂的业务逻辑往往需要编排大量这种细粒度的服务，通过多次的服务请求交互才能实现。相反，粗粒度的服务（coarse-grained）则是在一个抽象的接口中封装了大块的业务/技术能力，减少服务请求交互的次数，但相应也会带来服务实现的复杂性，交互大量的数据，并因此而不能灵活更改以适应需求的变化。就像任何事物都有两面性一样，服务粒度不能太大或者太小，而应该大小合适。一个良好的SOA架构设计，必须在服务粒度设计上维护一种平衡，以获得成本降低，灵活响应的好处。 尽管没有一本Bible让我们可以依此正确地设计服务的粒度，但我们还是能从与之相关的多方面利弊权衡的设计实践中，总结出一些能够帮助正确选择服务颗粒度的经验法则。识别并设计一个粒度适中的服务，我们可以主要从以下三个方面权衡考量。 x 重用性 所谓重用性，就是指服务能够应用于不同上下文的能力。重用可以说是SOA的核心思维，通过重用获得降低开发维护成本，缩短应用交付周期，提升质量等种种好处。 与任何基于分解的范例相一致，颗粒度的大小直接影响到服务的可重用性。一个简单的经验法则就是细粒度的服务更容易被重用。换句话说，就是颗粒度越粗，服务越少被重用或者越难以被重用。因为随着颗粒度增加，越来越多的业务规则和上下文信息被嵌入到业务逻辑中，服务逐渐变得具有特定的业务意义。要使用它，我们必须首先了解它到底封装了哪些规则，否则我们无法确信这个服务正是我们所需要的。这并不意味着我们就不要构建粗粒度的服务，事实上粗粒度的服务往往还停留在”business-grained”层面，它让业务用户和IT人员可以直接对话，对业务有直接的意义，应该暴露出来。同时，如果我们仅仅机械地考虑重用性，将导致大量颗粒度很小的功能单元，这将对系统整体性能和容量带来严重的影响。就拿大家常用来描绘SOA的乐高玩具为喻，一个最小尺寸的1x1的乐高积木，带有一个标准的凸起接口，通过它几乎可以与任何其它乐高积木拼装出任意可以想想的物体，其广泛的重用性是不言而喻的。但是当你真正尝试用这种粒度的积木完成一个复杂物体拼装的时候，你可能会感叹：“Oh, My God! It"s mission impossible!”，因为，为此付出的时间和成本的代价几乎是不可接受的。因此，我们在一心希望构建美好的重用世界之前，需要先掂量清楚服务颗粒度的选择。 在这里，我借用关于演讲的一个有名的“迷你裙定律”来尝试表达服务颗粒度的选择上的权衡之道。“mini-skirt theory”告诉我们，一个出色的演讲应该“short enough to keep people interested, but long enough to cover the important part”。套用在服务颗粒度的选择上，一个设计良好的服务应该“fine-grained enough to be reusable, but coarse-grained enough to make business sense”。 x 灵活性 所谓灵活性，就是能够容易地因情形做出改变的能力。SOA的目标之一就是让IT变得更灵活，能够更快地适应持续变化的业务环境。因此，灵活性作为设计良好的服务的重要考量，理所当然地也是选择服务粒度的重要标准之一。众所周知，细粒度的服务可以更容易地组装，为交付新的业务功能或改变业务流程提供了更多的灵活性。但是，仅仅考虑灵活性将导致大量的细粒度的服务，带来昂贵的开发成本，并使得维护变得困难。因此，在考虑业务流程灵活性的同时，考虑后台服务的良好组织、效率和开发维护成本，对于识别和设计粒度适中的服务是至关重要的。 我们知道，服务识别方法之一就是top-down的一级级流程分解，直到不能或者不需要进一步分解为止，其中识别出来的的业务活动就是候选的业务服务。因此，一个有效的经验法则就是区别对待不同的业务流程，因为并不是每一个业务流程都需要相同的灵活性。如何确定哪些流程需要更多的灵活性，哪些流程不需要，可以参考SAP就企业业务流程的一个观点。SAP将流程划分为核心流程（core process）和支撑流程(context process)。其中，支撑流程是指那些不可或缺的，但又不影响企业差异化的流程，如财会管理流程等，它们关注的是如何提升生产效率，降低生产成本。因此这些流程在分解过程中，一旦识别出自治的（事务一致、上下文独立的）、粗粒度的服务就可以结束，因为它们相对稳定。而核心流程是指企业独特的，差异化的，代表企业竞争力的业务流程，如营销销售流程等。它们需要比支撑流程更细粒度地分解，以获得最大的灵活性，因为它们是时刻变化的。 x 性能 灵活性和效率往往是成对出现的，性能因素自然也是限制服务粒度不能太大或者太小的约束之一。Dan Foody曾在他的weblog里建议Webservice的每一个operation执行应该在5ms到5s之间完成，小于5ms或者 大于5s就意味着服务粒度要么太小，要么太大。我在这里倒不想评价这个量化的指标有多大指导意义，而是借此希望引起大家的思考，并不是服务粒度越小或者越大，系统性能就会一定越好。 一个服务本身的复杂度以及业务到服务映射的复杂度（即实现一个业务活动所需的服务调用次数）是影响SOA性能的两个主要方面。服务颗粒度越大，意味着包含的功能越多，业务逻辑越复杂，网络延迟就会增加，对客户端响应变慢。而服务颗粒度越小，也就意味着包含的功能越简单，虽然单个服务执行效率很高，但从业务意义上，完成一项业务任务所需的服务调用次数越多，来回请求响应次数增加。一般来说，服务都是远程调用的，这种来回请求响应的次数增加意味着显著的性能开销。因此，为了保证服务的性能可控，一方面需要限制服务包含的功能范围和复杂度，也就是说服务粒度不能太粗；另一方面需要限制服务调用的次数和复杂度，也就是说服务粒度不能太细。我想这才是前面提到的5ms和5s背后真正的原因。很显然，二者的着眼点是背离的，为了符合性能的需求，需要在二者之间折中妥协。 除以上几点之外，还存在其它可能影响服务颗粒度决策的因素，比如服务类别和使用范围等等。如果服务使用的范围有限，如仅仅在Intra-Application范畴，则可以选择相对较细粒度的服务接口，为服务请求者提供更多的灵活性；随着范围扩大，服务大小也应随之扩大，如Multi-Enterprise的范畴，则要求服务尽可能提供粗粒度的、较稳定的接口，保证服务请求者以一致的方式使用系统中所暴露出的服务。最后，需要记住的一点是，服务的颗粒度在其生命周期内不是一成不变的，它是随着业务的调整变化，以及服务的迭代发展过程，不断演化精炼、甚至重构的。

人们在观看电视纪录片《舌尖上的中国》时，自然会想到“吃货”这个词。“吃货”指“喜欢吃各类美食的人”。英语可以译为 foodie或 foody，人们用不同表述来定义 foodie。“吃货”是对美食和美酒有雅趣的人。“吃货”把寻求新的美食经历作为嗜好。被称为“吃货”的人爱吃，会吃，甚至会做，对美食有一种独特的追求和向往。“吃货”是个通俗词，汉语另有高雅的同义词，例如“美食爱好者”“美食客”“美食家”“美食达人”等。英语的 foodie或 foody也是通俗词，另有不少高雅的同义词，像 gourmet, gastronome, gastronomist, bon vivant, connoisseur, epicure, epicurean等。

人们在观看电视纪录片《舌尖上的中国》时，自然会想到“吃货”这个词。“吃货”指“喜欢吃各类美食的人”。英语可以译为 foodie或 foody，人们用不同表述来定义 foodie。“吃货”是对美食和美酒有雅趣的人。“吃货”把寻求新的美食经历作为嗜好。被称为“吃货”的人爱吃，会吃，甚至会做，对美食有一种独特的追求和向往。“吃货”是个通俗词，汉语另有高雅的同义词，例如“美食爱好者”“美食客”“美食家”“美食达人”等。英语的 foodie或 foody也是通俗词，另有不少高雅的同义词，像 gourmet, gastronome, gastronomist, bon vivant, connoisseur, epicure, epicurean等。

import java.awt.*;import javax.swing.*;import java.awt.event.*;import java.util.*;public class SnakeGame extends JFrame implements KeyListener{private int stat=1,direction=0,bodylen=6,headx=7,heady=8,tailx=1,taily=8,tail,foodx,foody,food;//初始化定义变量public final int EAST=1,WEST=2,SOUTH=3,NORTH=4;//方向常量int [][] fillblock=new int [20][20];//定义蛇身所占位置 public SnakeGame() {//构造函数 super("贪吃蛇"); setSize(510,510); setVisible(true);//设定窗口属性 addKeyListener(this);//添加监听 setDefaultCloseOperation(JFrame.EXIT_ON_CLOSE); for(int i=1;i<=7;i++) fillblock[i][8]=EAST;//初始化蛇身属性 direction=EAST;//方向初始化的设置 FoodLocate(); //定位食物 while (stat==1){ fillblock[headx][heady]=direction; switch(direction){ case 1:headx++;break; case 2:headx--;break; case 3:heady++;break; case 4:heady--;break; }//蛇头的前进 if(heady>19||headx>19||tailx>19||taily>19||heady<0||headx<0||tailx<0||taily<0||fillblock[headx][heady]!=0){ stat=0; break; } //判断游戏是否结束 try{ Thread.sleep(150); } catch(InterruptedException e){}//延迟 fillblock[headx][heady]=direction; if(headx==foodx&&heady==foody){//吃到食物 FoodLocate(); food=2; try{ Thread.sleep(100); } catch(InterruptedException e){}//延迟 } if(food!=0)food--; else{tail=fillblock[tailx][taily]; fillblock[tailx][taily]=0;//蛇尾的消除 switch(tail){ case 1:tailx++;break; case 2:tailx--;break; case 3:taily++;break; case 4:taily--;break; }//蛇尾的前进 } repaint(); } if(stat==0) JOptionPane.showMessageDialog(null,"GAME OVER","Game Over",JOptionPane.INFORMATION_MESSAGE); } public void keyPressed(KeyEvent e) {//按键响应 int keyCode=e.getKeyCode(); if(stat==1) switch(keyCode){ case KeyEvent.VK_UP:if(direction!=SOUTH) direction=NORTH;break; case KeyEvent.VK_DOWN:if(direction!=NORTH)direction=SOUTH;break; case KeyEvent.VK_LEFT:if(direction!=EAST)direction=WEST;break; case KeyEvent.VK_RIGHT:if (direction!=WEST)direction=EAST;break; } } public void keyReleased(KeyEvent e){}//空函数 public void keyTyped(KeyEvent e){} //空函数 public void FoodLocate(){//定位食物坐标 do{ Random r=new Random(); foodx=r.nextInt(20); foody=r.nextInt(20); }while (fillblock[foodx][foody]!=0); } public void paint(Graphics g){//画图 super.paint(g); g.setColor(Color.BLUE); for(int i=0;i<20;i++) for(int j=0;j<20;j++) if (fillblock[i][j]!=0) g.fillRect(25*i+5,25*j+5,24,24); g.setColor(Color.RED); g.fillRect(foodx*25+5,foody*25+5,24,24); }public static void main(String[] args) {//主程序 SnakeGame application=new SnakeGame(); }}

tc 贪吃蛇！#include<stdio.h>#include<dos.h>#include<conio.h>#include<stdlib.h>#define ESC 0x011b#define LEFT 0x4b00#define RIGHT 0x4d00#define UP 0x4800#define DOWN 0x5000#define F5 0x3f00 #define S 0x1f73int score=0;unsigned level=0;void GAMEOVER(){char ch;while(1){clrscr();gotoxy(35,10);highvideo();cprintf("Game Over! ");cprintf(" You Score:%d",score);cprintf(" Press Q To Exit The Game!");cprintf(" Press S To Start The Game Again!");ch=getch();if(ch=="q"||ch=="Q")exit(0); if(ch=="s"||ch=="S"){DRAWGAME();GAMEPLAY();}}}int DRAWGAME(){int i;clrscr();textcolor(CYAN);for(i=1;i<25;i++){gotoxy(1,i);highvideo();cprintf("%c",5);gotoxy(60,i);highvideo();cprintf("%c",5);gotoxy(79,i);highvideo();cprintf("%c",5);}for(i=1;i<80;i++){gotoxy(i,1);highvideo();cprintf("%c",5);gotoxy(i,24);highvideo();cprintf("%c",5); }gotoxy(65,3);cprintf("Snake Game! ");gotoxy(63,7);cprintf("Made By ZhiPing");gotoxy(63,11);cprintf("QQ:1017257402");gotoxy(63,15);cprintf("Level:");gotoxy(63,18);cprintf("Score:");gotoxy(72,18);cprintf("%d",score);gotoxy(68,19);cprintf("%c",24);gotoxy(68,23);cprintf("%c",25);gotoxy(65,21);cprintf("%c",27);gotoxy(71,21);cprintf("%c",26);gotoxy(67,21);cprintf("Esc");}int GAMEPLAY(){int snakex[30],snakey[30],key,direction=4,food=0,foodx,foody,node=2,i;char ch;snakex[0]=2;snakex[1]=3;snakey[0]=12;snakey[1]=12;while(1){while(!kbhit()){textcolor(YELLOW);if(food==0){randomize();foodx=rand()%59;foody=rand()%23;while(foodx<2)foodx++;while(foody<2)foody++;food=1;}for(i=0;i<node;i++){if(i>0)textcolor(i);gotoxy(snakex[i],snakey[i]);highvideo();cprintf("%c",2); textcolor(YELLOW);}delay(5000000000-level*1000);gotoxy(snakex[node-1],snakey[node-1]);cprintf("%c",32);gotoxy(foodx,foody);highvideo();cprintf("%c",3);for(i=node-1;i>0;i--){snakex[i]=snakex[i-1];snakey[i]=snakey[i-1];}if(direction==1)snakey[0]--;if(direction==2)snakey[0]++;if(direction==3)snakex[0]--;if(direction==4)snakex[0]++;for(i=4;i<node;i++)if(snakex[0]==snakex[i]&&snakey[0]==snakey[i])GAMEOVER();if(snakex[0]==foodx&&snakey[0]==foody){food=0;score+=10;node++;if(node>30){level++;for(i=0;i<node;i++){gotoxy(snakex[i],snakey[i]);cprintf("%c",32);}node=2;}snakex[node-1]=snakex[node-2];snakey[node-1]=snakey[node-2];gotoxy(72,18);cprintf("%d",score);}gotoxy(72,15);highvideo();cprintf("%d",level);if(snakex[0]==1||snakex[0]==60){GAMEOVER();}if(snakey[0]==1||snakey[0]==24){GAMEOVER();}} key=bioskey(0);if(key==ESC){gotoxy(13,12);textcolor(GREEN);highvideo();cprintf("Are you sure to exit the game!(y/n?):");ch=getch();if(ch=="y"||ch=="Y")exit(0);else {gotoxy(13,12); cprintf(" ");}} if(key==LEFT&&direction!=4)direction=3;if(key==RIGHT&&direction!=3)direction=4;if(key==UP&&direction!=2)direction=1;if(key==DOWN&&direction!=1)direction=2;if(key==S){gotoxy(5,12);highvideo();cprintf("Please select the level you want to play(1~55):");scanf("%d",&level);gotoxy(5,12);cprintf(" ");}if(key==F5)getch();}}void GAMEHELP(){int i=1;textcolor(CYAN);highvideo();cprintf("Welcome To This Program,This Program is Called Snake Game!");cprintf(" And As We Know This is A Very Old Game,But It Still Worths Playing!");cprintf(" I Just Write It To Improve My Ability For The C Program!");cprintf(" The Operation Is As follows:");cprintf(" Press The Direction Key To control The Snake,And Press Esc To Exit The Game!");cprintf(" And Press F5 To Pause The Game,And Anykey To Start!");cprintf(" While You are playing the game, You can press S to select the game level you want to play!");cprintf(" Hope You Will Enjoy The Game!And If You Have Any New Ideas, Willing To Hearing From You!Made By ZhiPing<QQ:969370950>");printf(" Press Anykey To Start The Game Now!Or after 30 seconds auto to run! ");while(!kbhit()&&i<30){gotoxy(40,23);textcolor(i);highvideo();cprintf("%d",i);sleep(1);i++;}}void main(){GAMEHELP();DRAWGAME();GAMEPLAY();}

为了改善从遥感数据中提取定量信息，人们建立了光谱混合模型的分析技术。这类模型包括分析光谱数据以确定在同一象元内不同成分（目标物）所占的比例或者识别在已知成分（endmember）分析中外加的成分。一般而言，在一个象元内引入第二种矿物成分就会影响该象元主要光谱参数，例如波段深度、波长、位置、宽度、面积和吸收程度。空间分辨率的提高减少了混合象元的几率，但光谱不“纯”的象元依然存在（Cloutis，1996）。混合光谱分解技术就是用来处理这类不“纯”象元的。这类技术已用在许多地质制图（Resmini等，1997；Nusbaum等，1997；Bowe＆Rowan，1996；Ferrier＆Wadge，1996；Neville等，1997；和Krusc等，1993b）和其他土地利用分类研究中（Roberts等，1993；Mustard，1993；Foody＆Cox，1994；和Gong等，1994）。高光谱遥感的出现有利于对混合象元的光谱分解，其原因是象元光谱能较完整地描述一给定地物的光谱特征。

用SWT

保存成那个格式的就好了。然后用那个编辑工具编辑下！

因为没有获得焦点setFocusable（true）；获得焦点后 keylistener才有用

Glide.with( context ).load(UsageExampleListViewAdapter.eatFoodyImages[0])** .listener( requestListener )**.error( R.drawable.cupcake ).into( imageViewPlaceholder );加粗部分监听

歌名：I Am Not A Human Being歌手：Lil Wayne时长：4分4秒语言：英语专辑：《I Am Not A Human Being》发行时间：2013-03-26歌词：I am not a human beingUhh, pussy footing like shitPop all the balloons and spit in the punchYeah, kush and the bluntsI ride through your block see a foot in the trunkI don"t know why they keep playinI better replay "emI"m giving them the blues Bobby "Blue" BlandTogether we stand and fall on y"allBallin" with my bloods, call it b-ballThese days ain"t shit Young Money isGot mars bars three musketeersCome through coupe same colour as veneersAnd you know I"m riding with the toast, cheers!Now I"m back on my grizzAnd y"all"s a bunch a squares like a motherfucking gridShit fuck with me and get hitI finger fuck the nina make the bitch have kidsJust do it my nigga I just didName a motherfucker deeper than me bitch deadYa dig, this here is big biz and I scream fuck itWhoever it isI am the Rhyming OasisI got a cup of ya time I wont waste itI got my foot on the line I"m not racin"I thank God that I am not basicI am not basicI am not a human beingRock star babyNow come to my suite and get lockjaw babyRich nigga lookin at the cops all crazyIts the mob shit nigga Martin ScorseseHeater close range, cuz people are strangeBut I bet that AK 47 keep you ordanedYou cant see weezy nor wayneIm in the far lane, im running this shit – hundred yard gainUhhh, swag on infinityIm killing em, see the white flag from the enemyShoot you in the head and leave your dash full of memoriesFather forgive me for my brash deliveryI will try you, I wouldnt lie youI must be sticky cuz them bitches got their eyes gluedYoung money baby we the shit like fly foodYall cant see us – like the bride shoes.I stand tall like a muthafuckin 9"2I scream motherfuck you and whoever design youAnd if you think you hot then obviously you are lied toAnd we dont die, we multiply and then we come divide you.I am the Rhyming OasisI got a cup of ya time I wont waste itI got my foot on the line I"m not racin"I thank god that I am not basicI am not basicI am not basicI am not a human beingRe-Reporting from another worldMagazine full of bullets you can be my cover girlNess go the weed thicker than a southern girlStrong arm rap like a nigga did a hundred curlsRock star biatch, check out how we rockAnd if this aint hip hop it must be me hopIm higher than a tree topShe lick my lo-llipopI still get my candy from your girlfriends sweet shopSpitting that he rock im smooth not Pete RockAnd my money on etcetera – 3 dotsStill get a stomach ache every time I see copsYou better run mothafucka, cuz we notYou better run till your feet stopYou aint even on a fucking alphabet in my tea potColder than a ski shopHolding on to the top, and even if I let go I still wont G-rockI am the Rhyming OasisI got a cup of ya time I wont waste itI got my foot on the line I"m not racin"I thank God that I am not basicI am not a human being

人们在观看电视纪录片《舌尖上的中国》时，自然会想到“吃货”这个词。“吃货”指“喜欢吃各类美食的人”。英语可以译为 foodie或 foody，人们用不同表述来定义 foodie。“吃货”是对美食和美酒有雅趣的人。“吃货”把寻求新的美食经历作为嗜好。被称为“吃货”的人爱吃，会吃，甚至会做，对美食有一种独特的追求和向往。“吃货”是个通俗词，汉语另有高雅的同义词，例如“美食爱好者”“美食客”“美食家”“美食达人”等。英语的 foodie或 foody也是通俗词，另有不少高雅的同义词，像 gourmet, gastronome, gastronomist, bon vivant, connoisseur, epicure, epicurean等。

简单的网上一大堆，难的5分也求不来

My name isXXX,I am XX years old,I am a little shy/I am outgoing，I really want to get along well with you. I want to share my hobbies with you. I like doing sports,for example…… l also like eating,my friends always call me foody(吃货)! My favorite star is ……Finally ,i am sure you have known something about me,i hope we can spend this term friendly, thank you！乱写一通，捡能用的用吧！

1月21日下午，央视春晚官方微博正式公布猴年春晚吉祥物“康康”，并贴出吉祥物“康康”的立体效果图。喏，就是这货： 对此，网友们的评价是一致的： @超级爱吃甜食的土方夫人：快看啊交通信号灯成精啦！！！ @云子_Yunzi：不是搞艺术的还真丑不出这种高度 @张二狗是段子手不是段子狗：平面的还好，立体的看完我都不想属猴儿了 @妈个臭蟹：强行展示我国的3D国际水平 @黄哓风_：你直接用六小龄童不就得了那么麻烦整出来一红绿灯 @猛风中游荡：这猴的后台得多硬啊？ 但是你们以为这就是最丑的吉祥物吗？交通猴最多只能排TOP7！ 图样图森破！更丑的还在后头： TOP10 二胡卵子-南京青奥会的吉祥物 “五彩腰子”在青奥会时可谓风靡一时，广大网友纷纷表示已被其魔性的表情洗脑，据说青奥会开幕那天，现场有上万只二胡卵子一齐出现。 可惜好景不长，因为其颜值低下不久后就过气了，只能沦落街头。 TOP9 文洛克与曼德维尔-伦敦奥运会吉祥物 这两个天外来客般的独眼人就是伦敦奥运会的吉祥物，是不是感觉有一种似曾相识的丑法？没错，新浪公司表示以举报此吉祥物“不规范转载”“丑陋的独眼怪总是相似的，漂亮的吉祥物却各有不同” TOP8 Foody-米兰世博会 这个像一堆水果修炼成精的怪物，就是米兰世博会的吉祥物，据说这个吉祥物全球只有1个，是为扮演者度身定做的，换做别人就穿不了。 TOP7 康康-春晚吉祥物 这只既像交通猴，又像彩虹猕猴桃的康康，可谓是后发制人，在本榜单出炉前夕作为黑马成功杀入。 据传闻此吉祥物为新中国首批特许成精的动物之一。 TOP6 修道士-普罗维登斯学院吉祥物 恐怖片中的致命玩偶惊险美国大学城！据说此吉祥物以正式报名“中国好表情”，或将力压尔康和黄子韬成为一代表情包新秀。网友们纷纷为其配音“你在装什么逼？”“你丑啥” TOP5 萨米虾-绍森德联队 不看名字你知道我是什么动物吗？派大星？不对,其实我是一只虾哈哈哈哈哈不要问了，海绵宝宝我真的不想和你去抓水母！——萨米虾 TOP4 Big Red-西肯塔基大学的吉祥物 此吉祥物由于造型十分不和谐，小生也不知道吐槽什么，勉强看看吧 TOP3 斯坦福大学吉祥物——棕榈树 这性感的红唇，再配上少女心爆棚的VERY CUTE的小帽帽，啧啧啧。 TOP2 King Cake Baby-新奥尔良鹈鹕队吉祥物 此吉祥物拥有婴儿般纯洁的面容，如魔鬼中的天使，让在场的所有人员过目不忘。计生办曾考虑过选用此吉祥物，奉劝人民群众“只生一个好”。 TOP1 金斯利-帕特里克的苏超球队吉祥物 后现代主义夸张而大胆的用色，适宜与浪漫并存的阳光般的秀发，清澈如水的双眸，以及迷倒无数女球迷的大长腿，此吉祥物一出，毫无意外地迅速爆红，力压群雄蝉联“史上最丑吉祥物”数年之久，其知名度已经远远超过它的球队！ 来看球赛的小朋友们，经常为吉祥物无与伦比的美流下眼泪，由此金斯利也是首个被美国吉祥物联合协会评为“R级-未成年人禁止观看”的吉祥物。

史蒂文·席格 Steven Seagal ....Nico Toscani帕姆·格里尔Pam Grier ....Delores "Jacks" Jackson亨利·席尔瓦 Henry Silva ....Kurt ZagonRon Dean ....Detective LukichDaniel Faraldo ....Tony Salvano莎朗·斯通 Sharon Stone ....Sara ToscaniMiguel Nino ....Chi Chi RamonNicholas Kusenko ....FBI Agent NeeleyJoe Greco ....Father Joseph Gennaro (as Joe V. Greco)切尔西·罗斯 Chelcie Ross ....Nelson FoxGregory Alan Williams ....FBI Agent Halloran (as Gregory Alan-Williams)Jack Wallace ....Uncle BrancaMetta Davis ....Rosa ToscaniJoseph F. Kosala ....Lieutenant Strozah (as Joseph Kosala)Ronnie Barron ....CIA BartenderJoe D. Lauck ....Senator Ernest HarrisonHenry Godinez ....Father TomasinoDanny Goldring ....Zagon"s Aide萨尔马斯·拉苏拉拉 Thalmus Rasulala ....Deputy Supt. Crowder (as Thalamus Rasulala)Gene Barge ....Detective HendersonMike James ....Officer O"HaraIndia Cooper ....Sister Mary, Sanctuary NunMichelle Hoard ....LucyChristopher Peditto ....Alex, the PimpRafael González ....Carlos Abandano, Cocaine Lawyer (as Rafael Gonzales)Nydia Rodriguez Terracina ....Bomb Woman (as Nydia Rodriguez-Terracina)Cheryl Hamada ....WatanabeRalph Foody ....Federal ClerkVince Viverito ....GiuseppeAlex Ross ....LuigiToni Fleming ....Grandma ZingaroGene Hartline ....Man in BarTom Milanovich ....Man in BarDan Janecek ....Man in Bar迈克尔·鲁克 Michael Rooker ....Man in BarLee de Broux ....CIA InterrogatorPatrick Gorman ....CIA InterrogatorGary Goldman ....CIA InterrogatorLe Tuan ....InterpreterDennis Phun ....Asian PrisonerApril Tran ....Asian PrisonerChantara Nop ....Cambodian IrregularAl Rasho ....Grocery Store OwnerMike Coglianese ....Branca"s BodyguardSandy Holt ....HostessMike Nakayama ....NBC Show RepZaid Farid ....Street DudeJuan Ramírez ....Machete ManMario Nieves ....Man with GunTerry Stewart ....Machete Man"s BuddyAnthony Cannata ....Wiseguy Hitman (as Tony Cannata)Lisa Tejero ....Refugee WomanChris Karchmar ....Refugee ManJohn Drummond ....TV ReporterClare Peck ....Judge Roberta AlspaughTom Muzila ....Aikido FighterCraig Dunn ....Aikido FighterMarc Katz ....Aikido Fighter (as Marc Kutz)Haruo Matsuoka ....Aikido Fighter理查德·尼克松 Richard Nixon ....Himself - in Speech (archive footage) (uncredited)Thi Kim Phuc Phan ....Herself - Napalmed Young Vietnamese Girl (archive footage) (uncredited)Timothy W. Tiedje ....CIA Thug (uncredited)

同事

277首：http://www.ishici.com/search.asp?RR=2&TT=%C0%CB%CC%D4%C9%B3&scommand=%CB%D1%CB%F7

AA，网络流行语，网络用语中指各人平均分担所需费用，通常用于饮食聚会及旅游等场合。词语来源AA的字母含义：各人平均分担所需费用。AA是“Algebraic Average”的缩写。意思是“代数平均”，可以从字面看出，就是按人头平均分担帐单的意思。通常用于饮食聚会及旅游等场合。AA制这个词汇的起源尚未有确定查证，但可能是来自药剂学的人士，因为英语“aa”或“ana”用于药物处方的释义可以为各以等量。AA制起源于大航海时代的意大利,原本只针对这一生可能只一起吃一次饭的人。AA制已经成为当今社会的流行语，尤其在社交餐饮消费场合使用较为频繁，在不少年轻夫妇中渐渐流行起AA制，小两口工资各自管理，债务各自负担。更重要的一点，AA制的本身促进了夫妻双方自尊、自爱、自立思想的树立。关于AA制据说来源于英文：go dutch。荷兰俗称“郁金香王国”和“风车王国”，美丽的郁金香和充满“激情”的唐吉诃德打下了荷兰的烙印。但不知你是否知道，英文中有这样一句俗语：“Let"s go Dutch! ”翻成中文意即为“AA制”，好像是说荷兰人天性“抠门儿”，无论做什么都会同对方算得清清楚楚，且十分推崇AA制。于是，有幽默细胞的美国人就把“让我们去做荷兰人”引申成为“AA制”。在美国叫Going-dutch(各付各的)。还有个说法，“AA”是英文“Acting Appointment”的缩写。16~17世纪时的荷兰和威尼斯，是海上商品贸易和早期资源共享本主义的发迹之地。终日奔波的意大利、荷兰商人们已衍生出聚时交流信息、散时各付资费的习俗来。因为商人的流动性很强，一个人请别人的客，被请的人说不定这辈子再也碰不到了，为了大家不吃亏，彼此分摊便是最好的选择了。而荷兰人因其精明、凡事都要分清楚，逐渐形成了let"sgodutch(让我们做荷兰人)的俗语。而幽默的美国人将这句话引申成为“AA制”。以上内容参考百度百科-AA

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AA制，意思是各人平均分担所需费用，通常用于饮食聚会及旅游等共同消费共同结账费用的场合，在于双方或者多方都存在消费却一起结账，免去个人或者部分人请客，消费均分。“AA”是“Algebraic Average”的缩写。意思是“代数平均”。意思可以从字面看出，就是按人头平均分担账单的意思。这个意思首先来自英国人对荷兰人的偏见，因为古荷兰人就是平分账单的。因为在古英语中与荷兰有关的东西大部分都是贬义的，英国人后来也接受了AA制，乃至整个欧美和亚洲大部接受了AA制。AA制还有其他说法，比如香港人把AA作为All Apart的缩写，意为“全部分开”。还有人认为“AA”是英文“Acting Appointment”的缩写。

一九曲黄河万里沙，浪淘风簸自天涯。如今直上银河去，同到牵牛织女家。二洛水桥边春日斜，碧流轻浅见琼砂。无端陌上狂风疾，惊起鸳鸯出浪花。三汴水东流虎眼文，清淮晓色鸭头春。君看渡口淘沙处，渡却人间多少人。四鹦鹉洲头浪飐沙，青楼春望日将斜。衔泥燕子争归舍，独自狂夫不忆家。五濯锦江边两岸花，春风吹浪正淘沙。女郎剪下鸳鸯锦，将向中流匹晚霞。六日照澄洲江雾开，淘金女伴满江偎。美人首饰侯王印，尽是沙中浪底来。七八月涛声吼地来，头高数丈触山回。须臾却入海门去，卷起沙堆似雪堆。八莫道谗言如浪深，莫言迁客似沙沉。千淘万漉虽辛苦，吹尽狂沙始到金。九流水淘沙不暂停，前波未灭后波生。令人忽忆潇湘渚，回唱迎神三两声。

垂头丧气

1、浪淘沙其一翻译:这首绝句模仿淘金者的口吻，表明他们对淘金生涯的厌恶和对美好生活的向往。同是在河边生活，牛郎织女生活的天河恬静而优美，黄河边的淘金者却整天在风浪泥沙中讨生活。直上银河，同访牛郎织女，寄托了他们心底对宁静的田园牧歌生活的憧憬。这种浪漫的理想，以豪迈的口语倾吐出来，有一种朴素无华的美。 2、浪淘沙其一创作背景：永贞元年，刘禹锡被贬连州刺史，行至江陵，再贬朗州司马。一度奉诏后还京后，他又因《游玄都观》触怒当朝权贵而被贬连州刺史，后历任和州刺史。他没有沉沦，而是以积极乐观的态度面对世事的变迁。这首诗正是表达了他的这种情感，具体创作时间不详。

《浪淘沙·其一》前两句描写了黄河里的砂砾滚滚奔腾，一往无前的壮阔之景。原句是：“九曲黄河万里沙，浪淘风簸自天涯。”意思是：万里黄河弯弯曲曲挟带着泥沙，波涛滚滚如巨风掀簸来自天涯。这首绝句模仿淘金者的口吻，表明对淘金生涯的厌恶和对美好生活的向往。同是在河边生活，牛郎织女生活的天河恬静而优美，黄河边的淘金者却整天在风浪泥沙中讨生活。直上银河，同访牛郎织女，寄托了心底对宁静的田园牧歌生活的憧憬。这种浪漫的理想，以豪迈的口语倾吐出来，有一种朴素无华的美。

fellow的意思同伴；家伙；同事；男人；男孩；小伙子。fellow，英文单词，主要用作名词、形容词，作名词时意为“（非正式）男人，男孩，家伙；男朋友；同事，朋友；（某些学院或大学的）董事；（学术或专业团体的）会员；同类物；（接受奖学金的）研究生，（美、英、印）费洛（人名）”，作形容词时意为“同类的，同伴的，同事的，同道的”。短语搭配：Fellow sufferers 难兄难弟；五牛重生；senior fellow 资深院士；fellow student 同窗砚友；fellow town 卫星都会；卫星都市；FELLOW SYLLABUS 高级组步；Husky fellow 彪形大汉；me fellow 自命不凡的人；Technical Fellow 技术院士；fellow citizen 各位公民；同胞；公民同胞。fellow造句：1、Our fellow students have just come out of high school.我们的同学刚从高中毕业。2、Sam is a specious fellow and carries two faces under on hood.萨姆是个伪君子，口是心非。3、A fellow sufferer, Perky tried some himself - and so, legend has it, a cereal was born.同在的佩基自己也尝了一点——一个麦片传奇由此诞生。4、That fellow shines up to all the pretty girls.那家伙对所有漂亮女孩都大献殷勤。5、One grips a strapping fellow of your sort with one hand and... wipes him out.就一只手抓住像你这样的猛汉。。。 然后把他放倒。