1. 不是每月100元。2. 商州網(wǎng)格員的工資標(biāo)準(zhǔn)是根據(jù)不同地區(qū)和職務(wù)級(jí)別而定的，一般來說，工資會(huì)根據(jù)工作的復(fù)雜程度、責(zé)任的大小以及工作表現(xiàn)等因素進(jìn)行調(diào)整。因此，每月100元的工資是不太可能的。3. 商州網(wǎng)格員的工資水平通常會(huì)根據(jù)相關(guān)政策和經(jīng)濟(jì)情況進(jìn)行調(diào)整，可能會(huì)有一定的增長空間。此外，商州網(wǎng)格員的工作內(nèi)容也會(huì)隨著社會(huì)的發(fā)展而不斷延伸，可能會(huì)有更多的職責(zé)和任務(wù)需要承擔(dān)。
有的，不過是有資金要求的，需要50萬以上資金規(guī)模才可以開通。
網(wǎng)格交易是條件，單是做量化交易。網(wǎng)格交易是設(shè)置止損和止盈的一個(gè)條件設(shè)置，滿足一定的資金量，是可以使用這個(gè)軟件的，辦理開戶需要用到身份證和銀行卡，券商的傭金都是根據(jù)資金量來決定。
作為一款強(qiáng)大而靈活的有限元網(wǎng)格劃分軟件，Gmsh為用戶提供了廣泛的功能和可定制的選項(xiàng)。它支持多種有限元方法和網(wǎng)格格式，并提供了直觀的用戶界面，使用戶能夠輕松創(chuàng)建、修改和可視化復(fù)雜的網(wǎng)格。此外，Gmsh還具有強(qiáng)大的后處理功能，包括結(jié)果的可視化和數(shù)據(jù)分析。
FreeFem++是一種功能豐富的開源有限元軟件，適用于解決各種科學(xué)和工程問題。它提供了一套強(qiáng)大的有限元解決方案，可用于求解各種偏微分方程。FreeFem++的主要優(yōu)點(diǎn)是其靈活性和易用性，使得用戶能夠快速構(gòu)建復(fù)雜的幾何體和網(wǎng)格，并進(jìn)行可視化和后處理分析。
COMSOL Multiphysics是一種強(qiáng)大的多物理場模擬軟件，它提供了多種有限元方法和網(wǎng)格劃分工具。該軟件具有直觀的用戶界面和豐富的物理建模庫，使用戶能夠模擬和分析各種工程和科學(xué)現(xiàn)象。COMSOL Multiphysics還支持多學(xué)科的耦合模擬，可以同時(shí)考慮多種物理場的相互作用。
ANSYS是一款全面的有限元分析軟件，廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域的工程和科學(xué)問題。它提供了強(qiáng)大的有限元網(wǎng)格劃分工具，能夠處理復(fù)雜的幾何體和模型。ANSYS還具有豐富的物理建模和后處理功能，能夠幫助用戶對分析結(jié)果進(jìn)行深入的理解和驗(yàn)證。
HyperMesh是一款專業(yè)的有限元前處理軟件，可用于生成高質(zhì)量的有限元網(wǎng)格。它提供了豐富的網(wǎng)格劃分工具和算法，以滿足不同類型和復(fù)雜度的幾何結(jié)構(gòu)。HyperMesh還具有直觀的用戶界面和豐富的后處理功能，支持對模型進(jìn)行可視化和分析。
有網(wǎng)格交易的，
這是一款非常專業(yè)的手機(jī)金融證券炒股投資理財(cái)平臺(tái)，在國元證券app中還能把握最新的股票市場走向以及行情發(fā)展趨勢以及政策變化了解，一站式的金融服務(wù)平臺(tái)，還有無需預(yù)約等待秒開戶的注冊模式，直接就能綁定銀行卡。
近年來，網(wǎng)格女裝作為一種時(shí)尚潮流，日益受到年輕消費(fèi)者的青睞。從T臺(tái)走到街頭，網(wǎng)格元素的設(shè)計(jì)與應(yīng)用頻繁出現(xiàn)，成為時(shí)尚界的寵兒。那么，網(wǎng)格女裝為何能夠成為大熱時(shí)尚趨勢？本文將為您解讀。
網(wǎng)格作為一種經(jīng)典的圖案元素，永恒而不失時(shí)尚。其幾何美感和規(guī)律性布局給人以清晰的視覺享受，同時(shí)又能展現(xiàn)出設(shè)計(jì)師獨(dú)特的創(chuàng)意思路。在女裝設(shè)計(jì)中，網(wǎng)格元素的應(yīng)用可以大大提升服飾的時(shí)尚度和個(gè)性化，讓穿著者在人群中脫穎而出。
想要穿出時(shí)尚感的網(wǎng)格女裝，除了選擇好款式外，搭配也至關(guān)重要。一般來說，網(wǎng)格元素的服飾可以與純色單品搭配，突出網(wǎng)格圖案的特點(diǎn)；也可以嘗試與其他幾何圖案混搭，展現(xiàn)出時(shí)尚的大膽態(tài)度。另外，在選擇配飾時(shí)，可以選擇與網(wǎng)格色調(diào)相近的單品進(jìn)行搭配，讓整體造型更加和諧統(tǒng)一。
網(wǎng)格女裝除了日常穿著外，還可以根據(jù)不同場合進(jìn)行搭配，展現(xiàn)出不同的魅力。在正式場合，可以選擇剪裁精致的網(wǎng)格西裝或裙裝，展現(xiàn)出干練優(yōu)雅的氣質(zhì)；而在休閑日常，可以選擇寬松舒適的網(wǎng)格襯衫或外套，展現(xiàn)出隨性自在的時(shí)尚態(tài)度。
隨著消費(fèi)者對個(gè)性化時(shí)尚需求的不斷增長，網(wǎng)格女裝作為一種兼具經(jīng)典和潮流元素的設(shè)計(jì)風(fēng)格，將會(huì)在未來繼續(xù)受到青睞。設(shè)計(jì)師們會(huì)不斷探索網(wǎng)格元素的表現(xiàn)形式，結(jié)合當(dāng)代審美和流行元素，推出更加多樣化豐富的網(wǎng)格女裝款式，滿足不同消費(fèi)者群體的需求。
作為一種融合經(jīng)典與創(chuàng)新的時(shí)尚元素，網(wǎng)格女裝將繼續(xù)在時(shí)尚舞臺(tái)上發(fā)光發(fā)熱。希望本文的介紹能夠讓讀者更加深入地了解網(wǎng)格女裝的魅力與搭配技巧，為您打造出個(gè)性十足的時(shí)尚造型。讓我們共同感受網(wǎng)格女裝所帶來的時(shí)尚魅力吧！
社區(qū)的信訪網(wǎng)格員面試內(nèi)容，按我的理解，不會(huì)太難。
一是了解你對信訪工作的態(tài)度；
二是了解你對信訪工作條例和信訪工作程序的知曉程度；
三是理解你處理信訪事件的辦法和能力。
有網(wǎng)格交易的，
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之前看了Mahout官方示例 20news 的調(diào)用實(shí)現(xiàn)；于是想根據(jù)示例的流程實(shí)現(xiàn)其他例子。網(wǎng)上看到了一個(gè)關(guān)于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓(xùn)練數(shù)據(jù)：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數(shù)據(jù)：
sunny，hot，high，weak
結(jié)果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調(diào)用Mahout的工具類實(shí)現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)。
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
接下來貼下我的代碼實(shí)現(xiàn)=》
1. 構(gòu)造分類數(shù)據(jù)：
在hdfs主要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據(jù)傳到hdfs上面。
數(shù)據(jù)文件格式，如D1文件內(nèi)容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練模型。
3。將要檢測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成vector數(shù)據(jù)。
4. 分類器對vector數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個(gè)類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓(xùn)練數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成 vector數(shù)據(jù)
makeTrainVector();
//產(chǎn)生訓(xùn)練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據(jù)
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失敗！");
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉(zhuǎn)換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉(zhuǎn)換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓(xùn)練模型失敗！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數(shù)據(jù)構(gòu)造成vectors初始化時(shí)報(bào)錯(cuò)。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時(shí)表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術(shù)的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據(jù)和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實(shí)現(xiàn)地理空間數(shù)據(jù)的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應(yīng)用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺(tái)、實(shí)時(shí)更新、可定制性強(qiáng)等，但也面臨著數(shù)據(jù)安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗(yàn)等挑戰(zhàn)。
2. 請談?wù)勀赪ebGIS開發(fā)方面的經(jīng)驗(yàn)和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術(shù)進(jìn)行地圖展示和交互設(shè)計(jì)，并能夠使用后端技術(shù)如Python、Java等進(jìn)行地理數(shù)據(jù)處理和分析。我還具備數(shù)據(jù)庫管理和地理空間數(shù)據(jù)建模的能力，能夠設(shè)計(jì)和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構(gòu)。
3. 請描述一下您在以往項(xiàng)目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項(xiàng)目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項(xiàng)目中，我開發(fā)了一個(gè)基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評(píng)估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項(xiàng)目中，我使用WebGIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的空氣質(zhì)量監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)，提供了準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)和可視化的分析結(jié)果，幫助政府和公眾做出相應(yīng)的決策。
4. 請談?wù)勀鷮ebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認(rèn)為WebGIS在未來會(huì)繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的不斷進(jìn)步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據(jù)、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個(gè)性化，為用戶提供更好的地理信息服務(wù)，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
這塊您需要了解下stm32等單片機(jī)的基本編程和簡單的硬件設(shè)計(jì)，最好能夠了解模電和數(shù)電相關(guān)的知識(shí)更好，還有能夠會(huì)做操作系統(tǒng)，簡單的有ucos，freeRTOS等等。最好能夠使用PCB畫圖軟件以及keil4等軟件。希望對您能夠有用。
