vue DOM中定义的const elm = vnode.elm = oldnode.elm看不懂，求解

1.和 PureScript(Purs) 对比：都是小众的函数式静态类型语言，主要目标不同，Purs 主要以强类型函数式为目标想成为一个通用语言，Elm 只想在前端领域活跃主要是加加语法糖和类型还有immutable object 的概念。所以导致的 Elm 对于前端更加新手友好，Purs 需要更多的配置；类型系统 Purs 更加复杂。Purs 还以产生可读的JS作为追求，虽然作为前端并不关心这个功能。相对而言，Elm 比 Purs 更加容易学，更轻量但是语言也更弱，如果对函数式玩得比较熟的更可能选Purs。如楼上说的没有大公司支持，很难有大的发展。其实就算是有大公司支持，也不一定有发展，比如之前的 dart 和 coffeeScript。2.和 coffeeScript 对比：都是从别的语言借鉴一些东西来补充到 JS 里面来扩充 JS。coffee 主要是从ruby 吸取了大量语法糖来扩展JS，如果时间倒退3年的话，很多人都曾经觉得 coffee 就是 JS 的未来的样子。为啥要说这个，过去的 coffee 粉和现在的 Elm 粉的态度差不多，coffee 其实还是有比较成功的产品的，就是Atom， 只是现在这个语言很明显已经逐渐不再是主流了。同样，Elm 如果运气好的话就会是下一个 coffee，运气不好估计就是下一个 Dart.3. 和 ES 对比：ES 肯定会是绝对的主流，至少 ES 的每个 feature 变化都会有社区讨论，不会出现拍脑袋然后不兼容以前代码的事情。相对于 ES 的好处就是可能减少一些配置，有一些地方有语法糖，但是实际上写起来在工具链上面 ES 肯定是会领先 Elm 几条街。相对于Elm 的两个主要卖点， immutable object 可以直接依靠 lint 工具检测出来， 类型系统的话主要依靠框架本身，比如 react 其实本身每个component 都已经靠propTypes 来解决一部分问题。唯一优势是写 hello world 更加简单，但是到了复杂的项目，Elm 中的比如 css 相对而言写起来就比较麻烦，工具的支持程度差太多了。4. 和scalaJS 对比：本质上和 Purs 差不多，唯一有可能的是有的时候后端是scala的时候，那么前后端可以共享类型定义还是比较有趣的。优势还是新手比较友好，像Purs 和 scala 如果没有一个好的中间件的话直接写代码操作Dom 是很烦的，比如scala 可能会写很多的asInstanceOf，(也许是我不太会写)还有就是scala还要用sbt，据说这个东西风评不太好，再折腾maven的话太绕了。5. 和 clojureScript 对比：虽然都是函数式，但是 clojure 已经很多公司投产了，lisp 语系始终有很多粉，没有类型系统，lisp 的 compiler 一般也不会有什么大的bug，反正就是更实用，并且工具链也还OK，前后端也应该可以共享一些代码。鉴于没怎么写过就不多说了。6. 和 TypeScript/Flow 对比：这两个追求的是JS的超集，兼容JS代码，对实用性的追求高于别的。和Elm追求玩得开心还是不一样的。

能。elm网络用语代表爱情长久幸福!岁月流转,今生共此程,兜兜转转爱意不变,西风独奏,袭卷经年,将你我的故事铭刻沧海桑田。

是不是EIN“ 言 ” 哦，女装品牌

1、打开自己的邮箱，比如QQ邮箱；然后单击“写信”；2、收件人写自己的邮箱地址，主题可以随便写，然后单击“添加附件”后，选择eml文件，并单击“打开”；3、等eml文件上传完成之后，确认邮件信息后，单击“发送”；4、等邮件发送成功后，单击“收件箱”，然后单击接收到的刚才发送的邮件；5、单击附件栏下的“预览”即可查看eml文件正文了。

亲.你是不是看错了是ELF吧..Everlastingfriends永远的朋友也是SJ的饭的名字中文翻译过来有妖精的意思.所以中饭就是妖精了。所以说ELF=妖精。

1、需要你下载一个位置修改器。2、下载完了之后点进去之后就会让你选择修改app位置的选项。3、点击elm进入以后就可以修改app位置了。以上就是elm修改app定位的方法了。

经验法则用于正态分布的数据,你所说的对称就是正态分布的意思。其实并不需要完全对称,你看图像大致差不多就行了。

Elm是一个为基于Unix操作系统的用户使用的流行的电子邮件程序。基于Unix 系统的非图形化界面接口的用户可以进入"elm"命令来查看目录，以便他们可以选择看他们收到的电子邮件或是写需要发出的邮件。设计来运行发邮件，/bin/rmail ，或任何其他的Unix 邮件传输代理，elm 包括像"frm"这样的程序来显示邮件内容表格，和"printmail" 来为打印输出邮件标页数。 Elm 最初由Dave Taylor 开发，现在由一些合作的志愿者开发，叫做Elm 开发组。Elm 是免费的分布式软件。他的版权归世界性新闻组网络系统公益信托所有，他保证Elm 可以每个人都能获得。

elm自动续费在设置里面进行关闭就可以了,在设置里面有一个自动关闭续费就OK。自动续费多款APP在“自动续费”小佳表示，自己打算在“双十一”血拼一波，因此，就清算起自己的微信和支付宝账单，想做好计划开支。她发现，自己的微信和支付宝里，有多笔“自动续费”的扣款。她仔细一回忆。这当中有视频会员、网盘会员、修图软件会员、音乐软件会员、论坛会员等。小佳说：现在开会员的时候，都会有提示，如果选择“连续包月”，就可以享受最低折扣。所以我在开通的时候肯定选便宜的。没想到后来就忘了关。被扣近200元冤枉钱小佳说，这些“自动续费”的APP中，有的自己仍在享受会员服务，有的早就没用甚至卸载了。比如某视频会员，这是此前自己追某个综艺时开通的，当时想着综艺结束就立即关闭。但后来自己直接将软件卸载了，却没想到“自动续费”仍在继续中，“29元一个月的扣着，可我都卸载了两个月呀。”小佳统计，自己没用、卸载的APP里，仍在“自动续费”会员的软件，已累积扣费达近200元。其中，最久的是一个论坛会员，自己开于今年4月，每月会员费是12元，一直扣到10月底才关停。

上海分公司的负责人叫韩磊，人称韩百万，除了负责这里以外，平时还喜欢捣腾人参，办公室里好几个人参，可惜不知道是真是假。

ELM的速度有时候会比SVM快两个数量级，但是精度一般没有SVM高。两者有各自的优势。ELM结构比较简单，但是弱点也比较多，也好在它结构简单，所以对他的各种弱点我们可以进行各种针对性的改进，一般效果都非常好。

场景：新增和编辑，使用同一个弹窗，在新增完成之后，清空弹窗，使用组件本身的resetFields()方法，可以重置校验，并把数据回复初试值。 我遇到这样一样问题：我先点击了编辑，在弹窗回显了组件，关闭u时，调用了resetFields()方法，再次点击新增，表单确实去除了校验，但是没有把数据恢复初始化。大致猜测原因：表单把我赋值用来回显的数据当成了初试数据。 解决方法：在该组件文件中，引入Vue,在编辑事件方法里，弹窗弹出之后，做数据回显之前，加上nextTick()方法，让组件渲染完成之后，再回显数据

ELE是电子式漏电附件，ELM是电磁式漏电附件，电磁式的精度低于电子式，但是抗电磁干扰能力强于电子式的。

详尽可能性模式（Elaboration Likelihood Model，简称ELM）详尽可能性模型（ELM）是由心理学家理查德·E.派蒂和约翰·T.卡乔鲍提出的。是消费者信息处理中最有影响的理论模型。根据这一模型信息处理和态度改变的一个基本量纲是信息处理的深度和数量。ELM模型的基本原则是：不同的说服方法依赖于对传播信息作精细加工的可能性高低。当精细加工的可能性是高时，说服的中枢路径特别有效；而当这种可能性是低时，则边缘的路径有效。在“思考可能性模式”中，“思考”(elaborate)意谓个人对于议题攸关的信息仔细思量、慎思熟虑的程度。个人由于动机以及能力的不同，对于信息会有不同的处理方式。“思考可能性模式”理论认为信息处理方式的两个极端为中央路径(central route)以及周边路径(peripheral route)。中央路径是指个人具有高度的动机和能力时，会使用较多的注意力在产品相关的信息，并再进行仔细、深思的考量来评估与理解产品，如果讯息是中肯、具说服性的，则会导致较佳的产品信念、正面的品牌态度。周边路径是指个人之动机与能力相对较弱时，因为消费者对产品的信念不足，所以运用直接说服不太可能形成品牌态度和购买意图，因此态度主要由情境中的情感性线索决定，而非关于讯息论点的思考。当消费者涉入程度高时，处理信息时倾向于采用中央路径的模式，亦即根据信息的内容，经过审慎思考之后做出决策。因此涉入程度高者因为认知的改变，而产生了信念与态度改变，最后导致行为改变。而当消费者涉入程度低时，则会倾向于根据产品或服务的周边属性，如色彩、交易环境、品牌印象、名人背书等外在线索进行信息处理。因此涉入程度低者信念改变后，先改变了行为，最后才导致态度的转变。

指漏电断路器

elm是表单吧。将elm表单的值中的空白字符替换。replace字符串的替换方法。/[s ]+/g正则表达式。/xxxx/两个斜杠表示这个是正则表达式。后面的g表示匹配全部（即替换全部），[s]表示匹配空白字符（空格等什么的）,+号表示至少有一个。更详细的用法请查看正则表达式。

C65N-25A ELM/2P C65表示微型断路器的厂家型号及设计号,应是施耐德的产品,N表示断路器的分断能力,应是10KA的吧,这个不是很清楚,一般厂家现在都是10KA,25A表示整定电流值ELM表示脱扣器的类型,可能是电子型的,你得看一下相关样本,2P 表示开关的极数

可能是不兼容。车况检测大师app（安卓版）支持兼容OBD设备的连接，如ELM327、图吧标准版、优驾标准版、Vgate、Vcar等，连接前除需要先对OBD设备进行绑定操作外，还需要在车况检测大师设置中关闭“连接加速”开关，同时打开“蓝牙连接兼容模式”开关。OBD适配器的绑定，无需在手机系统蓝牙中配对操作，直接在车况检测大师中建立车辆信息，并直接在绑定界面搜索绑定OBD即可。绑定：绑定OBD过程中需要保证适配器插牢，车辆在点火发动状态，蓝牙可以搜索到，并确保绑定OBD适配器的蓝牙名称正确，如绑定到周边其他蓝牙设备则可能造成无法连接的情况，直接删除绑定设备，重新进行绑定操作即可。如以上方法仍不能正常绑定连接，请联系原商家解决处理，官方不受理非正品OBD设备的售后服务。

DPNN 小型断路器 VIgI漏电保护 16电流 ELM过压保护 30mA动作电流

lmost ten times t

榆木的学名叫:Elm 美洲榆木(学名:Ulmus americana); 类型:硬木; 别名:白榆木(White Elm)、水榆木(water elm)、软榆木( Elm)和灰榆木(Gray Elm)

elm327能检测气囊。气囊是一种在柔性地橡胶胶囊中充入压缩空气或水介质利用空气地可压缩性和水的流动性来实现弹性作用鸟类具有九个气囊，有辅助呼吸减轻身体密度减轻器官间摩擦和散热的功能与中支气管末端相连通的为后气与腹支气管相连通的为前气囊除锁间气囊为单个之外均系左右成对。简介气囊做为车身被动安全性的辅助配置日渐受到人们的重视当汽车与障碍物碰撞后称为一次碰撞乘员与车内构件发生碰撞，称为二次碰撞气囊在一次碰撞后二次碰撞前迅速打开一个充满气体的气垫使乘员因惯性而移动时扑在气垫上从而缓和乘员受到的冲击并吸收碰撞能量减轻乘员的伤害程度。汽车安全气囊一种汽车安全保护系统简称安全气囊主要为迎面碰撞提供保护当车辆前方受到撞击时气囊吹胀器中心的点火器由传感器发动，点燃吹胀器中的叠氮化钠粒子释放出主要成分为氮的气体气体经过滤器除去灰分杂质进入气囊将其鼓胀一般设计气囊于0.04秒内完成膨胀过程。安全气囊所用的纤维材料要求强度高热稳定性好吸收能量涂层黏结性好，以及在极端高温严寒时仍能保持良好的功能多用锦纶或涤纶制作材料的抗撕裂强度韧性和抗垢性很重要。

William（威廉）是英语国家最多见的男人名之一，从国王到贵族，从中产阶级到普通百姓，分歧时代、分歧阶级的人都在利用这个名字。不但如此，欧洲很多说话中都有William的变体。在英语展开史上，就有很多于二十位名叫“威廉”的重要人物。William，汉语译作“威廉”，是英语国家最多见的男人名之一。17至20世纪，William不竭在常用男人名排行榜上占据着数一数二的位置（拜见《剑桥英语说话百科全书》第151页）。William的昵称是Bill或Will，也可简写为Wm。William是源自古日耳曼语的“世俗”人名，而不是源于《圣经》的“崇高”名字。在《盎格鲁-撒克逊纪年史》（Anglo-Saxon Chronicle）中，William the Conqueror（征服者威廉）被称为Willelm。Willelm是一个分解词，由will和elm组成。其中，will（古英语写作wyllan）的本义是“意志”或“想要”，elm是helm的变体，意义是“头盔”或“庇护”。需要提醒读者留意的是，这里的elm是中世纪英语，而非现代英语中的elm（榆树）；上述helm也是中世纪英语，在现代英语中的拼写为helmet（头盔），与现代英语helm（舵）不是一个意义。现代英语男人名William是Willelm的变体，其原始寄义是“想要头盔的人”，引伸寄义是“成心志力的庇护者”，也可以了解为“军人”。《盎格鲁-撒克逊纪年史》的编写工作大约始于艾尔弗雷德大帝执政期间（公元9世纪晚期），止于1154 年。《盎格鲁-撒克逊纪年史》有多少个分歧的版本，《皮特巴若纪年史》（Peterborough Chronicle）是其中一个重要版本。诺曼征服（1066年）以后，古英语不再是英格兰的支流说话，由于新的统治者和贵族讲法语（诺曼法语）。在这类情况下，英格兰各修道院相继停止了《盎格鲁-撒克逊纪年史》的编写工作，只要皮特巴若修道院对峙到了1154年。按照《皮特巴若纪年史》的记录，公元1131年，皮特巴若修道院换了新仆人。这位新来的主事名叫Willelm，来自诺曼底，讲诺曼法语。《皮特巴若纪年史》对研讨古英语向中世纪英语过渡期间的历史有重要参考代价。从所利用的笔墨来看，这部纪年史可分为前后两部分。前一部分（1122-1131）用的是古英语晚期的笔墨，后一部分（1132-1154

函数式语言 Elixir Elixir 比 Erlang 更容易编写，具有 Haskell 等语言的函数式编程概念。Elixir是基于Erlang 虚拟机的，其广为人知的特点是运行低延时、分布式、可容错的系统，并成功用于Web开发与嵌入式软件领域。 Elm Elm是一种用于构建 Web 应用程序的函数式语言。业内一般认为，它适用于创建高可交互应用，例如复杂的用户界面，开发人员可以通过 Elm 快速编写富有表现力的系统。Elm 也以没有运行时异常而闻名。 PureScript PureScript是一种可编译为 JavaScript 的纯函数式编程语言。与 Haskell 最相似的是，PureScript 最适合用于开发 Web 应用程序和服务器端应用程序。 PureScript 支持类型推断，与其他语言相比，需要明显类型注释要少得多。 Swift Swift是一种由苹果公司开发的通用编译编程语言，最早的设想是替代上一代编程语言Objective-C ，过程中结合了Objective-C、Rust、Ruby 和 Python等语言的编程思想。目前Swift用于开发苹果自己的手机、服务器、台式机上的应用软件。 程序语言 Go Go语言是由谷歌公司创造的类似C风格的语言。Go 比 C++ 或 Java 更简洁，比 Ruby 或 Python 更安全。 一些缺点： 编码要求严格。比如，不能混用符号和无符号整数。还有一个明显的遗漏，Go语言没有泛型和继承。 但Go语言的优势同样明显，简单且易于使用。Go语言擅长于网络和多线程方面的编程。 面向对象语言 DART Dart同样来自谷歌公司具有C语言风格。Dart可以轻松编写JavaScript、Java for Android、本地机器代码或独立的 Dart 虚拟机。它还可以运行后端代码。 Dart 非常适合使用事件驱动代码构建用户界面。根据Dart 团队成员的说法，Dart的优势：可选的静态类型、最小的编译时错误和强大的内置编辑器。 Pony Pony是一种基于无数据竞争类型和垃圾收集的语言，并使用 actor 模型以及称为引用功能的东西。 你可以把 Pony 想象成某种“Rust 遇上 Erlang”的复合体，没有锁，高并发是其主要优点。 Pony 的缺点是 API 稳定性低、很少有高质量的第三方库和有限的本地工具。 TypeScript TypeScript是一个基于 JavaScript 静态类型定义构建，并由微软维护且开源编程语言。Visual Studio Code 或Visual Studio 是推荐的IDE编辑器，微软大厂的用户体验和错误检查也不用怀疑。 复合编程语言 Hack Hack是一种作为 PHP 方言的 HipHop 虚拟机的编程语言。于 2014 年由Facebook创建，允许程序员同时使用静态和动态类型（也称为渐进类型），这为编码提供了灵活性。 Julia Julia是一种高级通用编程语言，用于计算科学和数值分析。Julia 以动态类型和可重现的高性能特性而闻名。 Julia 在数据可视化和机器学习等方面都有大量用途。事实上，它被英国保险公司 Aviva 用于风险计算，纽约联邦储备银行用于金融建模，甚至气候建模联盟用于气候变化建模。它拥有Fortran、C++、R、Java、C 、Python等的接口，这使其成为最受追捧的新语言之一。 Kotlin Kotlin是运行在 Java 虚拟机中的更快、更流畅的 Java 版本。它现在是Android 开发的首选语言。根据 Android 开发者网站显示，程序员正转而采用 Kotlin，因为该语言的样板代码更少，空指针异常更少，并且与 Java 有互操作性。 Kotlin 可用于在 iOS 和 Android 上运行的应用程序、不使用额外运行时或虚拟机。 Nim Nim是一种优先考虑可读性的静态类型语言。通过结合多种语言的特性，Nim 为程序员提供了速度和易用性。 它带有 JavaScript 后端、分散的包管理、自动内存管理、C 和 C++ 库的绑定以及用于调试的回溯。作为一种语言，Nim 是有限的，但它包含一组元编程功能，如泛型、模板和宏，因此开发人员可以在避免冗长代码的同时以不同的风格工作。 OCaml作为此列表中较旧的语言，OCaml是一种多范式语言——既有函数式、命令式和类型安全，也具有面向对象功能。 OCaml 的一些优势：定义数据类型很容易。默认情况下，所有变量都是不可变的。API 稳定，具有良好的库向后兼容性。该语言还为独立应用程序提供自动内存管理和单独编译。 Reason 如果比JavaScript 更快、更简单且类型安全会怎样？ 这就是创建Reason的 Facebook 开发者想要回答的问题。不过，他并没有从头开始构建一种新语言，而是采用了 OCaml，并将其调整为类似于 JavaScript。 Reason使用项目 BucketScript编译为 JavaScript，并且可以访问 80% 的 JavaScript 工具和生态系统。它还可以编译为准系统、iOS、Android 和微控制器。 Red Red是一种最初旨在克服 Rebol 语言限制的编程语言。Red 于 2011 年推出，受 Rebol、Lua 和 Scala 等语言的影响，对高级和低级编程都很有用。 该语言可用于开发从高级 GUI 到低级操作系统的所有方面。Red 拥有人性化的语法、低内存占用和垃圾收集等优点。 Rust Rust解决了一些与 Go 相同的问题，如系统级别的线程和进程安全，，但Rust 更像 C 风格的语法 但Rust语言的缺点：静态类型和缺乏垃圾收集 Rust可直接访问内存意味着程序员可以编写低级代码，如操作系统内核。Rust 也非常适合嵌入式设备、网络服务和命令行编写。

我去参加过，面试非常水，职位没有底薪，还要把自己的钱投进去，而且这家公司本身就在骗子公司的黑名单上，所以还是不要浪费时间过去了。

能提出来

也是如此，不管怎样，都是一样的

解决方法如下：1、检查蓝牙设备是否开启。2、如果这是第一次用手机连接蓝牙设备的话，此时可以先关闭蓝牙，再打开。3、重新打开蓝牙设备的配对模式，接着根据蓝牙设备的特定操作来打开它的配对模式，看看是否可以成功连接。4、删除原来连接过的蓝牙设备，点击蓝牙设备右侧的“信息”图标，接着再点击“忽略设备”选项，再重新与蓝牙设备进行配对连接，看看是否可以成功。5、更新手机系统固件

ELM32序列号和验证码是什么？

C型2P-16A漏电保护开关

漏电保护分为：两种 ELE :电子式 , ELM :电磁式电子式与电磁式的主要区别在于：电磁式漏电保护器受电压的影响较小，有时候根本就不受电压的影响，但是电子式受电压影响，且电磁式的价格要比电子式价格贵得多。电子式漏电保护器：以VIGIC65　开头；以ELE表示；电流规格只有　40和63两种。选型较为简单：如65A　2P C2A 所配电子式漏电保护为----VIGIC65 2P 40A ELE磁式漏电保护器：也是以VIGIC65开头；以ELM表示；电流规格有三种分别为　32；40；63。选型也是和电子式差不多：C65A　2P C2A 所配电磁式漏电保护为----VIGIC65 2P 32A ELM

打开软件后，如果蓝牙打开并接通后，打开“设置”，就是手指贴屏上划，屏上出现“设置”、“车辆信息”、和“退出”等菜单，点击“设置”，出现很多选项，此时，点击“OBD2适配器设置”，再按提示操作就行了。

你的车能用，就没有区别。区别在与可执行的协议多少。连接不上---注意以前用过蓝牙，在配置里要再次点亮蓝牙，名字“不一样”了。

他的原型是 elm327没有诊断功能，但能读取汽车电子控制单元的故障代码，并通过应用程序显示出来。 汽车网络时代的到来，智能汽车、汽车互动，将越来越方便。

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30毫安的带漏电附件的断路器，ELM公司出的

元(?)

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elm327能检测气囊。气囊是一种在柔性地橡胶胶囊中充入压缩空气或水介质利用空气地可压缩性和水的流动性来实现弹性作用鸟类具有九个气囊，有辅助呼吸减轻身体密度减轻器官间摩擦和散热的功能与中支气管末端相连通的为后气与腹支气管相连通的为前气囊除锁间气囊为单个之外均系左右成对。简介气囊做为车身被动安全性的辅助配置日渐受到人们的重视当汽车与障碍物碰撞后称为一次碰撞乘员与车内构件发生碰撞，称为二次碰撞气囊在一次碰撞后二次碰撞前迅速打开一个充满气体的气垫使乘员因惯性而移动时扑在气垫上从而缓和乘员受到的冲击并吸收碰撞能量减轻乘员的伤害程度。汽车安全气囊一种汽车安全保护系统简称安全气囊主要为迎面碰撞提供保护当车辆前方受到撞击时气囊吹胀器中心的点火器由传感器发动，点燃吹胀器中的叠氮化钠粒子释放出主要成分为氮的气体气体经过滤器除去灰分杂质进入气囊将其鼓胀一般设计气囊于0.04秒内完成膨胀过程。安全气囊所用的纤维材料要求强度高热稳定性好吸收能量涂层黏结性好，以及在极端高温严寒时仍能保持良好的功能多用锦纶或涤纶制作材料的抗撕裂强度韧性和抗垢性很重要。

ELM327是目前最新基于PC的OBD2通用型汽车诊断检测工具。它支持所有OBD-II自诊断系统及与其相兼容的通讯协议检测。ELM327为USB接口，通过RS232转换协议连接笔记本电脑USB接口。stm32单片机的USB就是完整的USB接口，在驱动程序正确控制下，与电脑USB接口功能一样。stm32单片机的USB接口引脚兼容5V电平，所以，elm327的USB和stm32单片机的USB连接，中间不需要电平转换，elm327和单片机就可以正常通信。

ELM327市面上卖的都是非正版货，正常情况下可以使用。但在车辆停车熄火后记得一定要取下来，否则会损耗电瓶。百度一下便有相关记录。建议选用爱车卡OBD行车电脑，爱车卡检测仪是按汽车前装准备

品牌太多，大厂或知名制造商才了解，贴牌一般很难说清楚，也没必要去管它，功能够用效果好就行，这里讲话效果包括：回声、混响效果，音损，话筒返馈抑制，均衡等功能性方面的好与不好。

日哈苏500系列的首台相机500C率先采用镜间叶式快门自动收缩光圈镜头

ELM电磁脱扣安装方法和ELE的电子是一样的.很简单.漏点里有说明书

你觉得这首歌是周深的大鱼吗？他的歌应该比较符合你要的要求，你可以去看一下。

强烈要求吧代码贴上来

应该是那个厂家的型号，通用的应该是c45-10A 30mA.

(一)在线评论有用性相关研究述评　　在线评论对于消费者决策影响是一个极微妙的复杂过程(Chen et al.，2009；Lee & Lee，2009)，有用性理论概念捕获在线评论对于购买决策的劝说效果与潜在价值，也有一些文献使用有效性(effectiveness)(Cheung & Thadani，2012)、劝说能力(persuasion)(Schlosser，2011)等类似表述，在实证研究中既有采用二手客观数据(Cao et al.，2011)，也有收集实验或问卷数据(Connor & Mudambi，2011)。在线评论有用性研究注重从微观层面探讨“消费者认为怎样的在线评论更有用？”这一核心问题(Korfiatis et al.，2012；Pan & Zhang，2011)，研究成果会有助于理解在线评论与消费者决策之间影响关系的理论机制(Ghose & Ipeirotis，2011；Zheng et al.，2011)。　　在文献综述与深度分析基础上，本文认为现有的在线评论有用性研究主要从以下两个方面展开探讨。　　首先，与已有在线评论与销售情况聚合影响研究类似，在线评论有用性研究大多集中在评论的内容特征，包括星级评分②/极端性(Korfiatis et al.，2011；Mudambi & Schuff，2010；邱凌云，2008)、评论长度(Zhang et al.，2010；Mudambi & Schuff，2010)、正向/负向陈述(Cheung et al.，2009；Connors & Mudambi，2011；Schlosser，2011)，上述特征相对客观且较易测量。Mudambi和Schuff(2010)发表于MISQ研究论文明确界定在线评论有用性概念，借鉴信息经济学与决策不确定性理论框架，基于Amazon数据的计量模型分析表明评论极端性(星级衡量)、评论长度对在线评论有用性具有直接影响，并且考察搜索型与经验型产品的调节效应。Zhang等(2010)运用计量模型分析，在控制消费目的情况下，表明正向/负向陈述(以星级评分衡量)、评论长度对于在线评论劝说能力(以亚马逊有用性投票衡量)有着显著性影响。郝媛媛、叶强等(2010)在扩展Ghose等学者的研究基础上，从文本特征出发探索影响在线评论有用性的因素，并以影评数据进行实证分析。　　另一方面，较少文献发现在研究评论的内容特征之外，需要进一步考察“谁发表的在线评论更有用”的问题(Connors & Mudambi，2011；Forman et al.，2008；Hu，2008；Pan & Zhang，2011；孙春华、刘业政，2009)。Forman等(2008)、Ghose和Ipeirotis(2011)基于在线数据实证研究表明：评论者特征—身份信息、评论者排名、已发表评论数量等，会积极地影响消费者对于在线评论的有用性评价，并更加显著地影响产品销售情况。Hu(2008)以交易成本经济学理论研究在线评论有效性问题，发现消费者不仅关注在线评论的星级，还会受到评论者在网络中表现的专家身份、活跃程度等因素影响。Connors和Mudambi(2011)通过实验研究得到类似结论，评论者在网络中表现的专家身份会影响其发表评论的有用性评价。上述初步的实证结果与社会心理学的说服理论是较为一致的，亦即表明信息源会影响信息接受者对传播信息的感知价值与接受程度(Bhattacherjee & Sanford，2006；Stephen & Lehmann，2012；Forman et al.，2008)。　　表1梳理并分析上述在线评论有用性的重要文献，进而清晰地了解影响消费者对于在线评论的有用性评价的关键因素。　　综上所述，已有研究集中在评论的内容特征，评论者视角因素关注不够，特别是几乎没有考虑评论者社会性因素的影响效应。然而，电子商务、第三方评论网站在不断丰富社会化功能，更加凸显现有研究忽略社会性机制在评论有用性影响中的重要角色，这既是现有研究空白点，也是本研究的理论贡献所在；另一方面，现有文献在评论有用性影响因素选择大多是启发式分析方法(Wang et al.，2011；Connors & Mudambi，2011；Pan & Zhang，2011)，缺乏具有共识性的参考理论。针对这一局限，本文选择社会心理学领域的信息传播与说服理论为模型构建的理论分析框架，下述(二)将会简述说服的双过程模式及相关研究。　　(二)说服的双过程模式　　说服是信息传播与处理的最基本形式之一，被定义为个体接收别人发出的信息而产生态度或行为的改变，一直是社会心理学研究的热点领域(Bhattacherjee & Sanford，2006；郭镇之、徐培喜，2006)。在众多说服过程模式中，启发—系统式模型(Heuristic-Systematic Model，HSM)、精细加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model，ELM)是两个最具代表性的双过程模式(Chaiken，1980；Petty & Cacioppo，1986)，被广泛用于广告营销、消费者行为、知识管理等领域研究。HSM、ELM在信息处理及态度改变方面给出类似解释机制(Angst & Agarwal，2009；Cheung et al.，2009)：HSM的系统式处理、ELM的中心路径表明个体会对接收的信息仔细地、系统化分析，精心考虑是否接受信息所包括观点，进而导致态度改变；HSM的启发式处理、ELM的边缘路径表明个体根据信息的某些情境线索，运用简单决策规则来形成判断，进而决定是否接受说服。　　在信息系统研究领域，Sussman和Siegal(2003)较早地将ELM模型应用于在线信息沟通情境，提出了信息接受模型(Information Adoption Model)。该模型首次定义了“信息有用性”理论概念，并且认为信息内容质量、信息源可靠性是影响接收者感知信息有用性的直接因素。　　之后，不少文献开始运用说服的双过程模式分析、理解互联网环境下用户处理信息进而影响决策的过程(Cheung et al.，2012；Chu&Kamal，2008；Zhang et al.，2010；张子坤，2010)，从而表明说服的双过程模式能够为探讨在线评论有用性问题提供具有适用性的参考理论框架。　　三、理论模型与假设　　根据文献综述，已有研究较多集中于在线评论的内容特征，包括客观定量特征、定性文本因素等，也缺乏较为一致的理论分析框架。以说服的双过程模式为分析框架，消费者对于在线评论的有用性评价可以视为信息处理与态度改变过程，本文从评论内容特征、以及评论者特征两方面考察评论有用性的影响因素，并注重分析其中社会性因素的影响效应。因此，本文在考虑评论的内容特征之外，借鉴从众效应、社会网络等理论视角，着重研究与平均星级差异、评论者因素影响在线评论有用性的社会性机制(图2所示)，从而弥补已有研究的不足之处，期望做出较大的理论贡献。　　(一)评论长度　　ELM及相关研究表明，消费者在进行购买决策时，所能获得的产品质量、商家信誉等信息往往是不完全的，需要通过信息的搜寻来降低消费的不确定性(Petty & Cacioppo，1986；Sussman & Siegal，2003)。Chevalier和Mayzlin(2006)实证研究表明，评论长度暗示消费者会阅读具体评论内容，而不仅依赖于查看评论星级的汇总数据。评论长度可能会刺激评论阅读者仔细浏览，加深或改变原有的态度，提高对产品或服务的认知度，抵消用户的不确定性(Mudambi & Schuff，2010)。若是信息获取不需要额外的搜寻成本，评论长度带来的信息诊断力增加会更加有益于大众消费者(Johnson & Payne，1985)，进而提升消费者对该条评论的有用性评价。因此，本文提出如下研究假设。　　假设1a(H1a)：在线评论长度与消费者对其有用性评价之间是正向相关关系。　　另一方面，认知负荷理论(Cognitive Load)假设人类的认知结构由工作记忆和长时记忆构成，工作记忆容量是有限的，一次只能存储、处理较少的信息(Sweller，1988)。为了使加工得以顺利进行，当前进入工作记忆的信息量不能超过工作记忆容量。否则，就会引起认知资源的分配不足，从而影响个体学习或问题解决的能力，此种情况就成为认知超载(cognitive overload)。当消费者阅读在线评论时，他们在工作记忆之中处理信息，评论长度是表征认知负荷的关键指标之一(Gan et al.，2012)。由于工作记忆的有限容量，尽管在一定范围内，丰富的评论信息会有助于消费者购物决策。但是，一旦评论信息的处理需求达到工作记忆的上限，那么就会造成消费者的认知超载，并且使得人们难以较好地进行决策制定。因此，我们可以得出如下研究假设。　　假设1b(H1b)：在线评论长度超过一定范围时，与消费者对其有用性评价之间是负向相关关系。　　(二)与平均星级差异——从众效应　　从文献综述来看，评论星级(包括极端性)几乎是所有研究均会探讨的客观特征，众多学者从信息诊断力(diagnosticity)、信息源可信度等理论视角进行了相当多理论与实证探讨(Wu et al.，2011；Zheng et al.，2011)，并且考虑了产品类型的调节作用(Mudambi & Schuff，2010)。从信息诊断力视角出发，不少研究大多认为相比较极端正向或负向用户评论而言，中间态度、观点表达不明晰的在线评论会被认为缺乏信息增加值，对于购物决策的影响价值有限，进而会被消费者给出较低的有用性评价(Forman et al.，2008；Pavlou & Dimoka，2006)。因此，本文可以提出如下研究假设。　　假设2a(H2a)：与平均星级差异(正向、负向)和消费者对在线评论的有用性评价之间是正向相关关系。　　另一方面，有用性评价实际是通过社会化投票机制来组织、应用在线评论。因此，本文与已有研究最大差异在于：基于社会心理学的从众效应(Conformity)视角，探讨单一评论星级与该产品平均星级差异将会如何影响在线评论的有用性评价。从众效应是社会心理学中社会影响研究的成果，指人们自觉不自觉地以大多数人的意见为准则，做出判断、改变自身态度与行为的心理过程(郭镇之、徐培喜，2006)。针对在线评论的社会化投票机制，消费者对于评论有用性进行评价时不仅会考虑评论内容、信息源等因素，也同时会受到其他消费者意见的影响(Cheung et al.，2009)。所以，当单条评论星级与产品平均星级之间一致性程度越高的话，消费者就有可能对于该条评论给出更高的有用性评价。综上所述，与平均星级差异(正向、负向)较大的单条评论，由于并非代表评论者的共识性意见，在从众效应下消费者会选择给出较低的有用性评价。因此，本文提出如下研究假设。　　假设2b(H2b)：与平均星级差异(正向、负向)和消费者对在线评论的有用性评价之间是负向相关关系。　　(三)评论者特征——社会网络效应　　文献综述与分析表明，评论者因素在已有研究中关注不够，并且主要考察评论者身份信息的影响效应(Forman et al.，2008)，几乎未曾涉及评论者的在线社会网络，但是在互联网的社会化发展趋势下理应加以关注(Smith，2007)。说服的双过程模式表明，当信息接收者沿着边缘路径处理信息时，信息源的可靠性(Credibility)往往是最重要的线索，直接影响信息接收者的基本判断(Chu & Kamal，2008；Cheung，2009；金立印、王如意，2008)。在概念化层面，信息源的可靠性可以从两个维度表征(Bhattacherjee & Sanford，2006；Zhang et al.，2010)：可信任度(trustworthiness)、专业能力(expertise)。　　相应地，在线评论的情境下，评论者专业能力、可信任度是影响其发表评论的有用性评价高低的关键因素(Wang et al.，2011；于春玲等，2011)，也是消费者进行评价判断时会采用的重要启发式规则(Cheung et al.，2012；Cheung & Thadani，2012)。从社会网络视角分析，中心度(Centrality)是分析网络中节点特性分析的关键步骤，是衡量个体在社会网络中影响力的重要指标(Smith et al.，2007)，并且在一定程度上反映个体的社会资本(Ellison et al.，2007；殷国鹏等，2006)。譬如，基于Web2.0视频网站(YouTube)在线数据的实证研究表明，社会网络在用户创作内容扩散与影响过程起到重要作用，视频内容创作者所链接的订阅者越多，那么该视频易于得到正向评价，并进一步加速视频内容的传播与扩散(Susarla et al.，2012)。此外，相关研究表明，个体节点的网络中心度与其可信任感之间具有相当强的正向相关性，亦是高中心度节点社会资本的一种体现(Prell，2003；Wang et al.，2011)。综上所述，在消费者对用户评论的有用性评价过程中，评论者的网络中心度将会起到积极的正向影响。因此，本文提出如下研究假设：　　假设3a(H3a)：评论者的内向网络中心度与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。　　假设3b(H3b)：评论者的外向网络中心度与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。　　信息接收者采用ELM模式的边缘路径时，会更多地依据社会线索来处理信息，进而形成判断(Bhattacherjee & Sanford，2006)。网络曝光度是反映评论者社会线索的关键指标，是引导信息接收者做出决策的启发式规则，会对其所发表评论的有用性评价产生积极影响(Ghose & Ipeirotis，2011；Hu et al.，2008)。群组是在线社区的重要功能，每一群组均有自己的主题及兴趣爱好。类似于豆瓣网的在线社区之中，用户可能会加入不同的兴趣小组，进而形成了许多的各自不同、有所重叠的社会网络(Smith et al.，2007)。依据社会网络中“弱连接”理论，群组内用户间在线关系即为“弱连接”，他们同时保持多样化的关系链接，并在各个社会网络中具有一定的影响力(Ellison et al.，2007)。综上所述，有理由相信评论者参加群组数量越多，其发表的在线评论会被更多的消费者关注与积极评价。因此，本文提出如下研究假设。　　假设4(H4)：评论者的关系多样性与其所发表评论的有用性评价之间是正向相关关系。　　(四)控制变量　　为了更好地验证研究假设，本文还将评论发表时机、评论者经验能力等相关因素作为控制变量引入模型，电影层面的影响会在计量模型中加以考虑。　　在线评论有用性会显著地依赖于评论发表时机，亦即可否为正在搜集产品信息的消费者提供及时、最新的评论内容(Cheung et al.，2012)。从信息质量视角出发，不少文献均认为及时性(timeliness)是评论内容质量的关键维度，进而影响消费者对于该评论的消费者有用性评价(Otterbacher，2009；Chen & Tseng，2011)。　　评论者的另一重要线索是历史评论数量，它会影响消费者对于评论者经验能力以及声誉的判断(Ghose & Ipeirotis，2011；Wang et al.，2011)。从说服的双过程模式分析，评论者经验能力会提升其发表评论的可信度，该评论者发表评论易于被消费者接受，并给出较高的有用性评价(Cheung et al.，2009；Forman et al.，2008)。

我个人感觉还是挺不错的，因为我一直在用。

车是13款1.8AT基本电脑版本0512笔记本win7 32位本人在某宝买了个ELM 按照教程改线 装了个6脚开关在电脑上装了店家给我的 ScanMaster-ELM V2.1 +汉化补丁然后又在网上下了一个 ELMConfig0.1.1.8c汉化版现在问题来了ScanMaster 这个软件 在低速档可以正常连接 高速档不能连接 车辆信息可以读取到这是不是说明我线没有接错？然后ELMConfig 无法读取到车辆的任何信息GEM HEC 都没反应昨天测试 使用了 FF2 刷出来了ECO 但是 ELMconfig还是没反应 连上去了 读取不到车辆数据 什么反应都没有那个设置总线也点了的FF2 进BCM（GEM） 调到MS-CAN 下面文字显示是 No Data 然后整个空处都是灰色 无法勾选应该是读不到 我尝试换HS 是car error（好像是这样）另刷好了 瞬时油耗 包括刷好之后再读取原车数据瞬时油耗都有但是行车电脑上面不显示 又是如何这个吗？