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首先，要说明的是，这个教程只在PowerEdge T110 II系列服务器和S100 RAID卡模式下测试有效。其它型号需要更换相应的RAID卡驱动，操作方法步骤相同。 绝对原创！！！保证可用！！！ PowerEdge T110 II系列服务器采用的是S100 RAID卡，DELL官方不对该系列服务器提供WIN2003的技术支持，官方给出的回复是：要么装2008系统，要么不用RAID卡模式，对此表示一点小小鄙视，既然官方不给方法，就只有测试网上公布的方法，但是经过方法测试和努力，测试了几天都没有一个行之有效的可以在RAID模式下安装2003系统的方法，经过冷静思考和调整思路以后，凭借自己10几年的经验，终于找到了正确的方法。

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中文信息计算机自动处理的研究已有几十年的 历史 , 但至今仍有许多技术难题没有得到很好解 决 , 中文姓名自动识别问题就是其中的一个。由于 它与中文文本的自动分词一样 , 属于中文信息处理 的基础研究领域 , 因而它的研究成果直接影响到中 文信息的深层次研究。汉语的自身特点使得中文信 息自动处理大多是先对要处理的文本进行自动分词 (加入显式分割符) , 然后再在分词的基础上进行词 法、语法、语义等方面的深入分析。而在分词阶 段 , 文本中的人名、地名以及其它专有名词和生词 大多被切分成单字词 , 在这种情形下如不能很好地 解决汉语文本中专有名词生词的识别问题 , 将给其 后的汉语文本的深入分析带来难以逾越的障碍。中 文姓名的自动识别问题就是在这种背景下提出来 的。对这一问题的研究目前采用的技术中主要利用 以下几方面的信息: 姓名用字的频率信息、上下文 信息[1 ,2 ] 、语料库统计信息[2 ] 、词性信息等[3 ] 。本 文的方法是 , 首先对中文人名的构成、姓名用字的 规律及上下文文本信息特征进行充分分析 , 在此基 础上建立起两组规则集 , 将其作用于测试文本 , 获 得初步识别结果 , 再利用大规模语料库的统计信息 对初步识别结果进行概率筛选 , 设定合适的阈值 , 输出最终识别结果。经对 50 多万字的开放语料测 试 , 系统自动识别出 1781 个中文人名 , 在不同的 筛选阈值下获得 90 %以上的识别准确率 , 而召回 率高于 91 %。

[美]布雷特.斯拉特金(Brett Slatkin)著；爱飞翔 译；机械工业出版社；本书会深入讲解如何以符合Python风格的方式来编写程序，这种方式就是运用Python语言的最佳方式。